BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan
|
|
- Susanto Pranata
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dijelaska eori-eori yag medukug meode peeliia pada peulisa skripsi ii yag disebu sebagai ladasa eori. Teori yag aka dijelaska aka mecakup meode dari subjek ekik idusri da sisem iformasi yag diguaka dalam pembahasa. 2.1 Tekik Idusri Peramala Peramala (Forecasig) adalah kegiaa yag dilakuka uuk memperkiraka keadaa yag erjadi pada masa yag aka daag. Peramala diperluka uuk meeapka kapa suau perisiwa aka erjadi aau imbul, sehigga idaka yag epa dapa dilakuka. Uuk meeuka meode peramala yag aka diguaka dapa diliha dari jeis pola daaya. Ada empa macam pola daa, yaiu: 1. Pola Musima Terjadi bilamaa suau dere dipegaruhi oleh fakor musima (misalya kuaral ahu ereu, bulaa, aau hari-hari pada miggu ereu). 2. Pola Tred Terjadi bilamaa erdapa keaika aau peurua sekuler jagka pajag pada daa. 3. Pola Acak ada dalam daa yag disebabka oleh peluag da siuasi yag idak biasa; variabel acak megikui pola yag idak dapa diliha. Serig dihapus dega meghilagka periode waku yag jelas-jelas meyimpag. 4. Pola Siklus Terjadi bilamaa daaya dipegaruhi oleh flukuasi ekoomi jagka pajag seperi yag berhubuga dega siklus bisis.
2 11 Gambar 2.1 Pola Daa Meode peramala yag aka diguaka uuk pola daa musima, adalah: 1. Meode Dekomposisi Meode dekomposisi biasaya mecoba memisahka iga kompoe erpisah dari pola dasar yag cederug mecirika dere daa ekoomi da bisis. Kompoe ersebu adalah fakor red, siklus da musima. Fakor red meggambarka perilaku daa dalam jagka pajag, da dapa meigka, meuru, aau idak berubah. Fakor siklus meggambarka aik uruya ekoomi aau idusri ereu da serig erdapa pada dere daa. Fakor musima berkaia dega flukuasi periodik dega pajag kosa yag disebabka oleh hal-hal seperi emperaur, curah huja, bula pada suau ahu, saa libura, da kebijaksaaa perusahaa. Perbedaa aara musima da siklus adalah bahwa musima iu berulag dega sediriya pada ierval yag eap seperi ahu, bula aau miggu. Sedagka fakor siklus mempuyai jagka waku yag lebih lama da lamaya berbeda dari siklus yag sau ke siklus yag lai. Dekomposisi mempuyai asumsi bahwa daa iu ersusu sebagai beriku: Daa = pola + gala = f (red, siklus, musima) + gala
3 12 Jadi disampig kompoe pola, erdapa pula usur gala aau keacaka. Gala ii diaggap merupaka perbedaa aara pegaruh gabuga dari iga sub-pola dere ersebu dega daa yag sebearya. Terdapa beberapa pedekaa aleraif uuk medekomposisika suau dere berkala, yag semuaya berujua memisahka seiap kompoe dere daa seelii mugki. Kosep dasar dalam pemisaha ersebu bersifa empiris da eap yag mula-mula memisahka musima, lalu red, da akhirya siklus. Residu yag ada diaggap usur acak yag walaupu idak dapa diaksir, eapi dapa diideifikasi. Peulisa maemais umum dari pedekaa dekomposisi adalah : X = f (I, T, C, E) Keeraga : X = ilai dere berkala (daa yag akual) pada periode I = kompoe musima (ideks) pada periode T = kompoe red pada periode C = kompoe siklus pada periode E = kompoe gala aau acak pada periode Beuk fugsioal yag pasi bergaug pada meode dekomposisi yag diguaka. Uuk semua meode ersebu proses dekomposisiya adalah serupa da erdiri aas lagkah-lagkah sebagai beriku : 1. Pada dere daa yag sebearya(x) hiug raa-raa bergerak yag pajagya (N) sama dega pajag musima. Maksud dari raaraa bergerak ii adalah meghilagka usur musima da keacaka. Meraaka sejumlah periode yag sama dega pajag pola musima aka meghilagka usur musima dega membua raa-raa dari periode yag musimya iggi da periode yag musimya redah. Karea gala acak idak mempuyai pola yag sisemais, maka peraa-raaa ii juga meguragi keacaka.
4 13 2. Pisahka raa-raa bergerak N periode (lagkah 1) dari dere daa semula uuk memperoleh usur red da siklus. 3. Pisahka facor musima dega meghiug raa-raa uuk seiap periode yag meyusu musima secara legkap. 4. Ideifikasi beuk red yag epa (liear, ekspoesial, kurva-s, da lai-lai) da hiug ilaiya uuk seiap periode, (T ). 5. Pisahka hasil lagkah 4 dari hasil lagkah 2 (ilai gabuga dari usur red da siklus) uuk memperoleh facor siklus. 6. Pisahka musima, red, da siklus dari daa asli uuk medapaka usure acak yag ada, E. Dalam melakuka lagkah 1 dari prosedur di aas, ugas awalya adalah meeuka pajag musima dari daa sehigga jumlah periode ersebu dapa diguaka uuk meghiug raa-raa bergerak. Lalu lagkah 2 adalah meguragka ilai raa-raa bergerak erhadap ilai dere waku. Lagkah 3 memisahka keacaka dari usur musima dega cara meraa-raaka semua ilai yag megacu pada musim yag sama. Dega megguaka prosedur ii, orag dapa megeahui bahwa usur acak aka salig meiadaka, karea beberapa ilai aka berilai posiif da laiya egaif. Lagkah 4 da lagkah 5 dalam proses dekomposisi adalah uuk memisahka red da siklus. Secara umum harus diaggap adaya suau kurva red ereu, ilai ii dihiug uuk seiap periode, da ilai ersebu dikuragka erhadap ilai red siklus (ilai raa-raa bergerak). Lagkah 6 adalah memisahka usur acak dari dere daa dega cara meguragi dere berkala semula dega ilaiilai kompoe yag diperoleh di aas yaiu fakor red, siklus da musima. Persamaa yag dipakai dalam melakuka peramala dekomposisi adalah sebagai beriku : Four Period Average Simple : (X + X+1 + X+2 + X+3)/4
5 14 Ceered : (S + S+1)/2 Perce MA : Daa Akual/Ceered Deseasoalized Seasoal : dari perhiuga ideks Daa* : Daa Akual/Seasoal Tred : a + b(x) b xy x ( x) = 2 2 x y a = y bx Fied Values Fied Values = Tred * Seasoal Error Error = Daa Fied Values Meode ii mula-mula memisahka usur red siklus dari daa dega meghiug raa-raa bergerak yag jumlah usurya sama dega pajag musima. Raa-raa bergerak dega pajag seperi ii idak megadug pegaruh musima da apa aau sediki sekali usur acak. Raa-raa bergerak yag dihasilka haya megadug fakor red da siklus, karea fakor musima da keacaka elah dielimiasi dega peraa-raaa, dega meghasilka rasio dari daa yag sebearya dega raa-raa bergerak da megisolasi dua kompoe dere berkala. Nilai rasio ersebu berkisar di aara 100, meujukka pegaruh musima pada ilai raa-raa daa yag elah dihilagka fakor musimaya (deseasoalized). Uuk medapaka hasil yag lebih elii, raa-raa bergerak seharusya dileakka di egah-egah ilai daa yag diraa-raaka. Hal iu idak mejadi masalah jika jumlah ilai yag diraa-raaka adalah gajil. Uuk meghiug raa-raa bergerak 4 ilai, imbul perayaa apakah raa-raa bergerak ersebu dileakka pada periode 2 aau periode 3. Meleakkaya pada periode 2 megakibaka raa-raa bergerak
6 15 erlamba seegah periode da meempakaya pada periode 3 megakibaka ia lebih awal seegah periode. Teryaa raa-raa bergerak yag idak erpusa (ceered) dalam kasus ii dapa meimbulka masalah. Masalah seperi iu biasaya dapa diaasi dega megambil ambaha raa-raa bergerak 2 periode da raa-raa bergerak 4 periode. Lagkah selajuya adalah dega meghilagka keacaka dari ilai rasio dega megguaka suau beuk raa-raa pada bula yag sama. Uuk meghiug raa-raa medial maka rasio ilai sebearya erhadap raa-raa bergerak disusu meuru bula uuk seiap ahu. Raa-raa medial adalah ilai raa-raa uuk seiap bula seelah dikeluarka ilai erbesar da erkecil. Ideks musima dapa diperoleh dari raa-raa medial ii yag merupaka ilai peyesuaia sehigga ilai raa-raaya adalah 100. Nilai ii berflukuasi di sekiar 100, meujukka adaya fakor siklus yag lebih iggi dari ilai raa-raa (lebih besar dari 100) aau yag lebih redah dari ilai raa-raa (kurag dari 100). Uuk meyiapka ramala, ilai kecederuga uuk periode yag aka diramalka dikalika dega ideks musima da fakor siklus yag sesuai. 2. Meode Triple Expoeial Smoohig dega iga parameer dari Wier Meode peramala Wier diguaka pada daa yag berpola musima. Meuru Markidakis (1999,p95) meode ii dirumuska sebagai beriku: Iisialisasi awal: X S = L+ 1 L+1 I X, X Χ L = 1 = = L X b 1 L [( X X ) + ( X X ) ( X X )] L+ 1 = L+ 1 1 L+ 2 2 L+ L L
7 16 Pemulusa Keseluruha: S X = α I 1 Pemulusa red b + ( 1 α).( S 1 + B 1) ( S S 1) + ( 1 γ ) b 1 = γ Pemulusa musima I X ( ) I L = β + 1 β S Peramala ( S b m) I L m F + m = +. + Keeraga L = pajag musima b = kompoe red I = facor peyesuaia musima F +m = peramala uuk m periode kedepa Saisik keepaa peramala Ukura saisik sadar adalah sebagai beriku: 1. Error e = x F 2. Nilai Tegah Gala (Mea Error) 1 ME = = 1 e 3. Nilai Tegah Gala Absolue (Mea Absolue Error) 1 MAE = = 1 e 4. Nilai Tegah Gala Kuadra (Mea Squared Error) 1 MSE = = 1 e 2
8 17 5. Deviasi Sadar Gala (Sadard Deviaio of Error) SDE = = 1 e Nilai Tegah Deviasi Absolu (Mea Absolue Deviaio) MAD = X X Ukura-ukura relaive adalah sebagai beriku: 1. Gala Persease (Perceage Error) X F PE = X * Nilai Tegah Gala Persease (Mea Perceage Error) MPE = = 1 PE 3. Nilai Tegah Gala Persease Absolu (Mea Absolue Perceage Error) MAPE = = 1 PE Pea Proses Operasi Pea proses operasi adalah pea yag meggambarka lagkahlagkah proses pembeuka produk dari baha baku mejadi barag jadi. Dalam pea proses operasi dapa dikeahui juga waku pemprosesa, mesi yag diguaka, da maerial yag diguaka. Lambag-lambag yag ada pada pea proses operasi adalah: 1. Lambag uuk operasi 2. Lambag uuk pemeriksaa aau ispeksi
9 18 3. Lambag uuk peyimpaa aau sorage Keguaa dari pea proses operasi adalah dapa diguaka uuk meeuka aa leak pabrik, uuk megeahui kebuuha aka mesi, sebagai ala uuk melakuka perbaika cara kerja, uuk megeahui waku yag dibuuhka dalam proses produksi, da lai-lai. Ada empa hal yag harus diperhaika aau diperimbagka agar medapaka suau proses kerja yag baik melalui aalisa pea proses operasi, yaiu aalisa erhadap: 1. Baha-baha, harus diperimbagkaya semua aleraif dari baha yag aka diguaka. 2. Operasi, harus diperimbagkaya semua aleraif yag mugki uuk proses pegolaha, pembuaa, pegerjaa dega mesi aau meode perakiaya, besera ala-ala da perlegkapa yag diguaka. Dalam operasi mugki saja dapa dilakuka perbaika, misalya dega meghilagka, meggabugka, megubah, aau meyederhaaka operasi-operasi yag ada. 3. Waku, uuk dapa mempersigka waku peyelesaia hal yag dapa diperimbagka adalah semua aleraif megeai meode, peralaa da pegguaa perlegkapa-perlegkap khusus euya. 4. Pemeriksaa, dalam hal ii harus ada sadar kualias. Proses pemeriksaa dapa dilakuka dega 2 cara, yaiu cara samplig da cara sau persau dari semua objek yag dibua. Pemeriksaaa dega cara sau persau dilakuka apabila jumlah produksi sediki Perecaaa Agrega Perecaaa agrega merupaka suau meode yag dapa membau perusahaa dalam megambil kepuusa megeai permasalaha yag berhubuga dega kapasias, biaya produksi, perubaha biaya kapasias, da biaya persediaa. Perecaaa agrega dimaksudka uuk
10 19 megopimalka pegguaa sumber daya ersedia da meimumka biaya produksi selama jagka waku perecaaa. Sasara perecaaa agrega adalah meeapka igka pegeluara meyeluruh dalam jagka waku pedek. Pada dasarya adalah perecaaa agrega merupaka suau pedekaa uuk meeuka kuaias da waku produksi uuk jagka meegah ( iermediae period). Sebagai akiba perecaaa agrega, kepuusa da kebijaka harus berkaia dega lembur, pecaria karyawa, pemberheia semeara, da igka persediaa. Aspek-aspek yag harus diperhaika dalam perecaaa agregra adalah : 1. Demad aau permiaa Permiaa merupaka fakor yag saga berpegaruh dalam perecaaa agrega, karea jeis produksi dapa dieuka dega megikui pola dari daa permiaa. 2. Perecaaa produksi Dalam perecaaa agrega diharuska uuk membua recaa produksi, yag mejelaska jumlah da waku yag dieuka uuk membua suau produk. Tujuaya adalah uuk mejumlahka raa-raa produksi da raaraa permiaa, dega demikia aka didapaka produk yag dibua sesuai dega kebuuha. 3. Kapasias Kapasias merupaka peerapa dari suau sisem yag dibua. Kapasias juga meujuka bayakya jumlah produksi yag dihasilka oleh pabrik dalam kuru waku ereu. Kapasias produksi dapa dihiug meuru rumus : K = HK x JK x 60 x60 WS Keeraga:
11 20 K = Kapasias produk HK = Jumlah hari kerja JK = Jumlah jam kerja per hari WS = Waku siklus (deik) 4. Biaya Dalam perecaaa produksi yag bermasalah adalah memiimuka ogkos oal produksi selama kuru waku perecaaa. Adapu kompoe yag berpegaruh adalah biaya produksi, biaya persediaa, biaya perubaha kapasias da biaya peudaa pesaa. Biaya produksi melipui biaya baha, biaya eaga kerja lagsug da biaya laiya yag berkaia dega produksi misalya lembur da biaya subkorak. Biaya perubaha kapasias melipui pegrekrua, da pelaiha eaga kerja. Da biasa juga melipui suau biaya uuk selama pekerja dilaih. Biaya peudaa pesaa melipui hilagya kesempaa keuuga dari pejuala sera ogkos kehilaga pejuala di masa yag aka daag. Ada 2 meode perecaaa agrega yag serig diguaka yaiu: 1. Meode Maemais Dari meode maemais dapa diformulasika mejadi beberapa macam, ergaug pada kekompleksa da asumsi yag diambil. Yag palig erkeal dari meode ii adalah meode rasporasi. Tujua dari meode rasporasi adalah mecari perimbaga aara flukasi permiaa dega kapasias ormal da wakku lembur. Meode rasporasi memperkealka sebuah pedekaa dimaa pedekaa ii merupaka deviasi dari prosedur rasporasi yag agka di dalam sel-sel sudah dikoversika dalam beuk biaya. 2. Pedekaa Iformal Heurisik Meode ii dilakuka dega sejumlah abel da aau grafik sederhaa yag membau megambil kepuusa uuk memperoleh proyeksi visual aas perkiraa permiaa da kapasias perusahaa uuk memeuhiya.
12 21 Tujua perecaaa agrega dega pedekaa iformal heurisik adalah uuk melakuka perecaaa alokasi yaiu apakah kapasias produksi dilakuka secara reguler, lembur aau subkorak da juga dilakuka perecaaa biayayag dikeluarka. Kerugia dalam megguaka meode ii adalah suliya memasika bahwa hasil yag kia capai merupaka hasil palig opimal karea peilaia dilakuka dega membadigka ilai biaya oal aara berbagai skema yag diajuka Meode Trasporasi Model rasporasi merupaka kasus khusus dari masalah program liear dega ujua uuk Megagku barag uggal dari berbagai asal (origi) ke berbagai ujua (desiaio), dega biaya agku seredah mugki. Meode rasporasi erdiri aas iga lagkah dasar, yaiu: 1. Melibaka peeua pegirima awal, sedemikiarupa sehigga dperoleh solusi dasar yag memuhi syara. Ii berari bahwa (m+-1) sel aau rue dari mariks rasformasi diguaka uuk ujua pegagkua. Sel yag diguaka uuk pegagkua disebu sel yag diempai aau variabel basis, sedag sel laiya dari mariks rasporasi aka disebu sel kosog aau variabel o basis. 2. Berujua meeuka biaya kesempaa (opporuiy) yag berkaia dega sel kosog. Biaya kesempaa dari sel kosog dapa dihiug uuk iap-iap sel kosog ersediri, aau dihiug uuk semua sel kosog secara keseluruha. Jika biaya kesempaa dari semua sel kosog berilai posiif, maka solusi opimal elah diperoleh. Teapi, jika ada sau selm kosog saja yag memiliki biaya kesempaa berilai egaif, solusi pasi belum opimal da harus melakuka lagkah keiga. 3. Melibaka peeua solusi dasar yag memeuhi syara, baru da lebih baik. Sekali solusi dasar yag baru da memeuhi syara yag elah
13 22 dicapai, kia ulagi lagkah 2 da lagkah 3 sampai suau solusi opimal elah dieuka. Dalam meode rasporasi memiliki beberapa macam meode yag dapa diguaka. Meode-meode ersebu dibedaka mejadi 2, yaiu: 1. Meode uuk solusi awal Meode yag diguaka pada lagkah dasar perama meode rasporasi. Meode uuk solusi awal, salah sauya adalah NWCR (Norh Wes Corer Rule). NWCR Sesuai dega amaya, memulai alokasi aau peempaa awal dimulai dari sel yag palig kiri aas dari mariks. Cara yag diguaka: 1) Megalokasika semua kapasias pada seiap baris sebelum pidah pada baris berikuya; 2) Memeuhi semua kebuuha pada seiap kolom sebelum pidah pada kolom sebelah kaa; da 3) Meyeimbagka kapasias da kebuuha. Tabel 2.1 Cooh NWCR Toko Pabrik M D L J Supplai A X X B C X X X X Demad
14 23 2. Meode uuk solusi akhir Meode yag diguaka uuk solusi akhir, meode ii diguaka apabila pada ahap solusi awal belum didapaka hasil yag opimal, dimaa pada sel kosog (variabel o basis) ada yag berilai egaif maka perlu dilakuka perbaika dega megguaka meode pada solusi akhir sampai seluruh sel kosog (variabel o basis) berilai posiif baru didapaka solusi yag opimal. Salah sau meode uuk solusi akhir adalah Seppig soe. Seppig Soe Jumlah sel yag medapa alokasi (variabel basis) harus sebayak: Jumlah Kolom + Jumlah Baris 1 = variabel basis Lagkah lagkah dalam seppig soe: 1) Memilih salah sau sel kosog (variabel o basis) 2) Mulai dari sel kosog, kia membua jalur eruup melalui sel-sel yag medapaka alokasi meuju sel kosog erpilih kembali. Jalur eruup ii bergerak secara horisoal da verikal saja. 3) Mulai dega ada (+) pada sel kosog erpilih, kia meempaka ada (-) da (+) secara bergaia pada seiap sudu jalur eruup. 4) Meghiug ideks perbaika dega cara mejumlahka biaya rasporasi pada sel berada (+) da meguragka biaya rasporasi pada sel berada (-). 5) Megulagi ahap 1 sampai 4 higga ideks perbaika uuk semua sel kosog elah erhiug. Jika ideks perbaika dari selsel kosog lebih besar aau sama dega ol, solusi opimal elah ercapai.
15 24 Tabel 2.2 Cooh Seppig Soe Megikui arah jalur eruup, ideks perbaika uuk sel AL adalah: AL AD + BD BL = = - 2 Toko Pabrik M D L J Supplai A B C 70 (-) 30 (+) X X X (+) 60 (-) 15 X X X Demad AL = = - 2 AJ = = 2 BM = = -3 BJ = = 0 CM = = -2 CD = = 6
16 Sisem Iformasi Meuru Mcleod (2001,p4) Sisem Iformasi adalah suau kombiasi yag erorgaisasi dari mausia, peragka luak, peragka keras, jariga kompuer, da sumber daya daa yag megumpulka, merasformasika, da meyebarka iformasi di dalam sebuah orgaisasi. Sedagka iformasi iu sediri meuru McLeod (2001, p2) adalah merupaka daa yag elah diproses aau daa yag memiliki ari. Dari defiisi yag disebuka, iformasi dapa disimpulka sebagai daa yag elah diolah yag mempuyai ari dalam pegambila kepuusa bagi pihak yag bersagkua. Sisem iformasi merupaka pegaura orag, daa, proses, da ekologi iformasi yag berieraksi uuk megumpulka, memproses, meyimpa, da meyediaka iformasi yag dibuuhka uuk medukug orgaisasi. (Whie da Beley, 2004, p12) Aalisa Problem Domai Eve Table Dalam eve able erdapa class da eve. Dimaa lewa eve able aka digambarka hubuga aara class da eve yag ada. Class merupaka sebuah deskripsi dari sekumpula objek yag memiliki berbagai aribue, operaio da hubuga yag sama. Sebuah class dapa megimplemeasika sau aau lebih ierface. Eve merupaka akifias yag erjadi. Dimaa didalam akifias ii melibaka sau aau lebih objek. Class Diagram Class Diagram adalah diagram yag meggambarka hubuga aar class. Gambar 2.2 Class
17 26 Hubuga yag erjadi aar class: Asosiasi, hubuga yag diyaaka dega agka da melambagka kaia aara sau class dega class yag lai. Gambar 2.3 Hubuga Asosiasi Agregasi, hubuga yag meyaaka suau class merupaka suau bagia dari class yag lai. Gambar 2.4 Hubuga Agregasi
18 27 Gambar 2.5 Class Diagram Saechar Diagram Saechar Diagram adalah diagram yag meggambarka apa yag dilakuka oleh class. Eve yag erjadi dalam saechar ii memiliki iga ipe, yaiu: sequece adalah eve yag berurua, selecio adalah eve yag haya dilakuka berdasarka piliha, da ieraio adalah eve yag dilakuka ol higga berulag-ulag.
19 28 Gambar 2.6 Srukur pada Saechar Diagram Aalisa Applicaio Domai Pada ahap ii lebih difokuska pada aplikasi suau sisem, yaiu bagaimaa suau sisem aka diguaka oleh user. Use case Use case adalah diagram yag meggambarka ieraksi aara peggua (user) sebagai akor dega sisem iformasi. Gambar 2.7 Use Case Fucio Lis Fucio Lis adalah kemampua yag harus dimiliki oleh suau sisem sebagai kebuuha dasar bagi user. Ada 4 spesifikasi dari fucio, yaiu simple (fucio yag mudah dilakuka), medium (fucio yag memerluka daa yag jelas), Complex (fucio yag membuuhka daa yag legkap) da very complex (fucio yag memiliki beberapa fucio didalamya). Ada empa macam fucio, yaiu: 1. Updae, diakivasi karea adaya kosekues eve pada Problem Domai yag meghasilka erjadiya perubaha dalam saus model. I F M AD * PD * Updae
20 29 2. Read, diakivasi karea user membuuhka suau iformasi da sebagai hasilya, kompuer meampilka bagia yag diperluka oleh user. I F M AD * PD Read Gambar 2.9 Fugsi Read 3. Compue, diakivasi karea user membuuhka suau iformasi secara maemais da sebagai hasilya, sisem aka meghiug da meampilka hasilya kepada user. I F M AD * PD Compue Gambar 2.10 Fugsi Compue 4. Sigal, diakivasi karea erjadiya perubaha pada saus dalam model yag erkai da sebagai hasilya, sisem aka meampilka siyal balik kepada user. AD I F M * PD Sigal Gambar 2.11 Fugsi Sigal
21 Desai Arsiekur Terdapa dua bagia yag erjadi dalam desai arsiekur, yaiu Compoe archiecure, srukur sisem yag erdiri dari kompoe yag salig erierkoeksi da Process archiecure, srukur eksekusi sisem yag erdiri dari proses yag salig bergauga. Krieria Krieria diguaka uuk megaur priorias peracaga. Terdapa 12 jeis krieria sofware, yaiu: 1. Usable adalah kemampua sisem uuk beradapaasi dega siuasi orgaisasi, ugas da hal hal ekis. 2. Secure adalah kemampua uuk melakuka pecegaha erhadap akses yag idak berweag. 3. Efficie adalah pegguaa secara ekoomis erhadap fasilias echical plaform. 4. Correc adalah sesuai dega kebuuha., 5. Reliable adalah keepaa dalam melakuka suau fugsi. 6. Maiaiable adalah kemampua uuk perbaika sisem yag rusak. 7. Tesable adalah peempaa biaya uuk memasika sisem bekerja sesuai dega yag diigika. 8. Flexible adalah kemampua uuk modifikasi sisem yag berjala. 9. Comprehesible adalah usaha yag diperluka uuk memperoleh pegeria aka suau sisem. 10. Reusable adalah poesi uuk megguaka sisem pada bagia sisem lai yag salig berhubuga. 11. Porable adalah kemampua sisem uuk dapa dipidahka ke echical plaform yag lai. 12. Ieroperable adalah kemampua uuk meragkai sisem ke dalam sisem yag lai.
22 31 Compoe Diagram Compoe diagram merupaka diagram yag meggambarka srukur da hubuga aar kompoe pirai luak, ermasuk keergauga diaaraya. Pada compoe diagram ii aka erliha bagaimaa sisem bekerja da ieraksi yag erjadi aara sisem dega peggua.
BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
Uiversias Sumaera Uara BAB 2 LANDASAN TEORI Ladasa eori ii merupaka hasil dari ijaua lieraur-lieraur yag ada kaiaya dega meode-meode peramala maupu dega koeks laiya dalam peulisa Tugas Akhir ii. Adapu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Meode peramala merupaka bagia dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramala adalah dere waku. Meode ii disebu sebagai meode peramala dere waku karea memiliki kareserisik
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciBAB III TINJAUAN PUSTAKA
BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1. Defiisi Peramala Peramala adalah proses uuk memperkiraka berapa bayak kebuuha dimasa medaag yag melipui kebuuha dalam ukura kuaias, kualias, waku da lokasi yag dibuuhka dalam
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
18 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala ( Forecasig ) Peramala ( forecasig ) adalah kegiaa megisemasi apa yag aka erjadi pada masa yag aka daag. Peramala diperluka karea adaya perbedaa kesejaga waku
Lebih terperinciSTUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA
Widya Tekika Vol.18 No.2; Okober 2010 ISSN 1411 0660: 1-6 Absrak STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Arie Resu Wardhai 1), Salvador Mauel Pereira 2) Perusahaa sepau da sadal House of Mr.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang
BAB II LANDASAN TEORI Dalam peulisa ugas akhir ii diperluka eori-eori yag medukug yag didapa dari maa kuliah yag perah dierima, da referesi-referesi sebagai baha pedukug. Uuk mecapai ujua dari peulisa
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN
PERENCNN JUMLH PRODUK MENGGUNKN METODE FUZZY MMDNI BERDSRKN PREDIKSI PERMINTN Nama Mahasiswa : Norma Edah Haryai NRP : 1207 100 031 Jurusa : Maemaika FMIP-ITS Dose Pembimbig : Drs. I G N Rai Usadha, M.Si
Lebih terperinciBAB V METODE PENELITIAN
31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Mei 06 ISSN 085-789 Peramala Jumlah Peduduk Koa Samarida Dega Megguaka Meode Pemulusa Ekspoesial Gada da Tripel Dari Brow Forecasig he Populaio of he Ciy of Samarida
Lebih terperinciManajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS
Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI. Tijaua Pusaka Bidag percaaa da pegawasa produksi da persediaa dalam orgaisasi-orgaisasi maufacurig da jasa berkaia dega peramala permiaa, perecaaa kapasias keseluruha orgaisasi, peeua
Lebih terperinciPENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA
PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari Mahemaics & Saisics Deparme, School of
Lebih terperinciMENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012
MENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012 Julia Nahar 1 1 Uiversias Padjadjara, Jala Raya Badug-Sumedag km 21,Jaiagor
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinciANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA
ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA Laar Belakag Masalah Semaki berambah pesaya pembagua dibidag kosruksi maka meyebabka meigka pula kebuuha aka meerial-maerial
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Sisem Produksi Proses maufakur dapa digambarka seperi erliha dalam Gambar.., berupa keragka masuka-keluara, dimaa masukaya berupa baha baku, selajuya baha baku dikoversi (dega
Lebih terperinciRumus-rumus yang Digunakan
Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR
Bulei Ilmiah Ma.Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 06, No. (07), hal -0. MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Ermawai, Helmi, Frasiskus
Lebih terperinciBeberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )
33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil
Lebih terperinciV. PENGUJIAN HIPOTESIS
V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB TINJAUAN PUSTAKA Tijaua Pusaka Pegguaa meode peramala Forecasig elah dilakuka oleh berbagai macam peeliia dalam berbagai bidag eruama diguaka dalam memprediksi pejuala pada perusahaa Beriku dibawah
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
29 IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Pamijaha, Kabupae Bogor, Provisi Jawa Bara. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive) dega perimbaga
Lebih terperinciPENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM)
Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) PENERAPAN METODE EXPONENTIAL MOOTHING DALAM MEMPREDIKI JUMLAH IWA BARU (TUDI KAU: MK PEMDA LUBUK PAKAM) Kuriagara Mahasiswa
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN)
Widiyarii, Pegguaa Meode Peramala dalam. PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN) Widiyarii Program Sudi Tekik Idusri Fakulas Tekik da MIPA, Uiversias
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciBAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :
BAB METODOLOGI Bab Meodologi berisika :.. Pegambila Sampel.. Peramala Nilai Iflasi melalui Ideks Harga Kosume Megguaka Meode ARIMA.3. Akumulasi Prese Value melalui Buga Sederhaa dalam Perhiuga Harga Barag
Lebih terperinciPERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA
PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA DISUSUN OLEH : NAMA : AZIS WIDODO NIM : 41605110061 JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL
Lebih terperinciMETODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan
METODOLOGI Waku da Tempa Peeliia merupaka desk sudy dega megguaka daa sekuder da pegolaha daa dilakuka di Laboraorium Klimaologi Depareme Geofisika da Meeorologi, Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1. Peramala.1.1. Kosep Dasar Peramala Peramala merupaka bagia dari suau proses pegambila suau kepuusa. Sebelum melakuka peramala harus dikeahui erlebih dahulu apa sebearya persoala
Lebih terperinciJurnal Rekursif, Vol. 3 No. 1 Maret 2015, ISSN
Jural Rekursif, Vol 3 No Mare 05, ISSN 303-0755 PERBANDINGAN KEAKURATAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN EPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PENJUALAN SEMEN DI PT SINAR ABADI
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov
BAB II TEORI DASAR. Proses Sokasik Raai Markov Proses sokasik merupaka suau cara uuk mempelajari hubuga yag diamis dari suau ruua perisiwa aau proses yag kejadiaya bersifa idak pasi. Dalam memodelka perubaha
Lebih terperinciPrediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (4) 337-35 (3-98X Pri) D-34 Sepeda Moor Merek X Di Kabupae Da Koamadya Malag Dega Meode Peramala Hierarki Rika Susai, Desri Susilaigrum, da Suharoo Jurusa Saisika,
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
30 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Beuk da Meode Peeliia Peeliia Opimalisasi da Sraegi Pemafaaa Souher Bluefi Tua di Samudera Hidia Selaa Idoesia diarahka pada upaya uuk megugkapa suau masalah aau keadaa
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peeliia Terdahulu Black da Scholes (973) meyaaka bahwa ilai ase megikui Gerak Brow Geomeri, dega drif μ (ekpekasi dari reur) da volailias σ (deviasi sadar dari reur). Berawal dari
Lebih terperinciJURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER
STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula
Lebih terperinciBAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciPERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA
PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA DISUSUN OLEH : NAMA : BUDIYANTO NIM : 4160511005 JURUSAN : TEKNIK INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA
Lebih terperinciANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT
ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT. LEMINDO ABADI JAYA AREA DISTRIBUSI RIAU DARATAN) Peir Papilo 1, Ramadhail 2 Jurusa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciSistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital
isim Komuikasi 1 Peremua 5 Koversi Aalog ke Digial Murik Alayrus Tekik Elekro Fakulas Tekik, UMB murikalayrus@yahoo.com 1 Base Ba Moulaio Paa bagia sebelum kia meapaka siyal koiyu erhaap waku, misalyasiyalm(),
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciPenerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit
Peerapa Meode Opimasi Expoeial moohig Uuk Peramala Debi Oleh: Budi aosa, uharyao 2, Djoko Legoo 3. DT, Program Pascasarjaa Udip, Jl. Hayam Wuruk No. 5-7 emarag, (Depareme Tekik ipil Uiversias Guadarma,
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika. Oleh: AFRIANTI
MODEL TIME SERIES UNTUK PERAMALAN TINGKAT PENJUALAN JENIS BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) DI STASIUN PENGISIAN BAHAN BAKAR UNTUK UMUM (SPBU) ARIFIN ACHMAD-PEKANBARU TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Ruag sampel da Kejadia Defiisi Himpua semua hasil yag mugki dari suau percobaa disebu ruag sampel da diyaaka dega S Mogomery, 2004: 7. Tiap hasil dari ruag sampel disebu usur aau
Lebih terperinciALGORITMA DATA MINING
ALGORITMA DATA MINING A. DECISION TREE. Kosep Decisio Tree Megubah daa mejadi poho kepuusa (decisio ree) da aura-aura kepuusa (rule). Sebagai cooh misalya igi membua aura yag dapa diguaka uuk meeuka apakah
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000).
of Porfolio Trasaios (Almgre & Chriss 000 14 Sisemaika Peulisa Karya ilmiah ii erdiri aas eam bagia Bagia perama berupa pedahulua, erdiri aas laar belakag, ujua peulisa, meode peulisa, da sisemaika peulisa
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciAnalisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu
Sudaryao Sudirham Aalisis Ragkaia Lisrik Di Kawasa Waku 3- Sudaryao Sudirham, Aalisis Ragkaia Lisrik () BAB 3 Peryaaa Siyal da Spekrum Siyal Dega mempelajari lajua eag model siyal ii, kia aka memahami
Lebih terperinciANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o
ANALII BEDA Fx. ugiyao da Agus usworo Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika
Lebih terperinciBAB 3 LANDASAN TEORI. masa lampau akan berlanjut ke masa depan. Hampir seluruh peramalan didasarkan. pada asumsi bahwa masa lampau akan berulang.
BAB 3 LANDASAN TEORI 3. Peramala 3.. Defiisi Peramala Peramala adalah perkiraa probabilisik aau peggambara dari ilai aau kodisi di masa depa. Asumsi yag umum dipakai dalam peramala adalah pola masa lampau
Lebih terperinciB. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH
A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka
Lebih terperinciGambar 2.2. Mesin 5-Aksis [11] Pengembangan metode..., Agung Premono, FT UI, 2009
BAB II TEORI DASAR 2.1. Proses Pemesia Muli-Ais Proses pemesia muli-ais didefiisika sebagai proses pemesia ag dilakuka dega mesi frais/millig (CNC) dega pergeraka lima-ais (5- ais), aau biasa disebu pemesia
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciMODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR
MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais Pada Jurusa Maemaika Oleh :
Lebih terperinciANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro
ANALII BEA Agus usworo wi Marhaedro Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika di aara kelompok-kelompok Tekik
Lebih terperinciMODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dadan Kusnandar, Naomi Nessyana Debataraja
Bulei Ilmiah Mah. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 07, No. (018), hal 77 84. MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dada Kusadar, Naomi Nessyaa
Lebih terperinciINTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ
INTEGRL TK TENTU pecaha rasioal gusia Pradjaigsih, M.Si. Jurusa Maemaika FMIP UNEJ agusia.fmipa@uej.ac.id DEFINISI Fugsi suku bayak derajad dega bula o egaif 0 dimaa, 0 a a a a a P Fugsi kosa dipadag sbg
Lebih terperinciFORECASTING (Peramalan)
FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa
Lebih terperincikesimpulan yang didapat.
Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA
PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
6 BAB II LANASAN TEORI.1 Pegeria Persediaa Meuru Ragkui (000,p1) persediaa adalah suau akiva yag melipui barag-barag milik perusahaa dega maksud uuk dijual dalam suau periode usaha ereu, aau persediaa
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Pada Bab II aka dijelaska pegeria pegeria da eori dasar yag diguaka sebagai ladasa pembahasa pada bab selajuya. Teori yag aka dibahas pada Bab II ii secara garis besar
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da erapaya (Bimaser) Volume 4, No. (5), hal 7 6. PNYLSAIAN PRSAMAAN DIFRNSIAL PARSIAL LINAR DNGAN MNGGUNAKAN MOD RANSFORMASI LZAKI Noa Miari, Mariaul Kifiah, Helmi INISARI Persamaa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan objek pada anak kelompok B TK Damhil
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempa da Waku Peeliia 3.1.1 Tempa Peeliia Pada peeliia ii, peelii meeapka objek pada aak kelompok B TK Damhil Kecamaa Koa elaa Koa Goroalo. Peeapa lokasi ersebu berdasarka
Lebih terperinciOPTIMASI INVENTORY COST PADA MODEL MATEMATIKA EPQ (ECONOMIC PRODUCTION QUANTITY) DENGAN BACKORDER DAN VARIASI SET UP COST Rofila El Maghfiroh 4
JURNAL ILMU-ILMU EKNIK - SISEM Vol. 3 No. OPIMASI INVENORY COS PAA MOEL MAEMAIKA EP (ECONOMIC PROUCION UANIY) ENGAN ACKORER AN VARIASI SE UP COS Rofila El Maghfiroh 4 Absrak: Masalah pegedalia persediaa
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosidig Semiar Nasioal Sais da Pedidika Sais IX, Fakulas Sais da Maemaika, UKSW Salaiga, Jui 4, Vol 5, No, ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN
Lebih terperinciKemampuan Penggunaan Kalimat pada Karangan Siswa Kelas VI MIMA III Miftahul Ulum Desa Gumelar Kecamatan Balung Kabupaten Jember
Kemampua Pegguaa pada Karaga Siswa Kelas VI MIMA III Mifahul Ulum Desa Gumelar Kecamaa Balug Kabupae Jember (The use of he Auhorship Capabiliies Seece Sixh Grade Sudes MIMA III Mifahul Ulum Gumelar Village
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN. mencakup penyusunan proposal hingga penyusunan draft skripsi dilaksanakan di
IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia yag dilakuka pada Bula Jauari higga Mei 2008 yag mecakup peyusua proposal higga peyusua draf skripsi dilaksaaka di empa kecamaa di Kabupae Garu,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii ergolog peeliia komparasioal, yaiu peeliia yag dilaksaaka uuk megeahui ada idakya perbedaa aar variabel yag sedag dielii. Jika perbedaa iu memag
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Kosep Supply Chai Supply chai adalah jariga isasi-isasi yag secara bersama-sama bekerja uuk mecipaka da meghaarka suau produk ke aga pemakai akhir (ed user). Isasi-isasi ersebu
Lebih terperinciBAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan
BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag
Lebih terperinciPREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP
Prosidig SPMIPA. pp. 57-6. 6 ISBN : 979.74.47. PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP Sri Rahayu, Taro Jurusa Maemaika FMIPA UNDIP Semarag Jl. Prof. Soedaro, Kampus UNDIP Tembalag,
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciCara uji butiran agregat kasar berbentuk pipih, lonjong, atau pipih dan lonjong
Cara uji buira agrega kasar berbeuk iih, lojog, aau iih da lojog RSNI T-0-005 Ruag ligku Sadar ii meeaka kaidah da aa cara eeua ersease dari buira agrega kasar berbeuk iih, lojog, aau iih da lojog. Pegujia
Lebih terperinciBab 2 Landasan Teori
Bab 2 Landasan Teori 2.1 Keseimbangan Lini 2.1.1 Definisi Keseimbangan Lini Penjadwalan dari pekerjaan lini produksi yang menyeimbangkan kerja yang dilakukan pada seiap sasiun kerja. Keseimbangan lini
Lebih terperinciPerancangan Sistem Informasi Perbankan di PT. Bank Pembangunan Kalteng Palangkaraya Menggunakan Skema Galaksi
Peracaga Sisem Iformasi Perbaka di PT. Bak Pembagua Kaleg Palagkaraya Megguaka Skema Galaksi ) Melia Pujiai, ) Krisoko Dwi Haromo, 3) Ahoy Y. M. Tumimomor Fakulas Tekologi Iformasi Uiversias Krise Saya
Lebih terperinciTINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUZUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES
FORECASTING TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESSIVE TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara uuk Memperoleh
Lebih terperinciPERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR.
PERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii merupaka peeliia kuaiaif dega megguaka meode eksperime. Desai peeliia ii megguaka ru experime desig beuk desai poses oly corol desig yaki meempaka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciPEMODELAN TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESIVE TUGAS AKHIR. Oleh:
PEMODELAN TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESIVE TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais pada Jurusa Maemaika
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
Lebih terperinciBAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Disini tujuan akhir yang ingin dicapai penulis adalah pembuatan suatu aplikasi
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN Disini ujuan akhir yang ingin dicapai penulis adalah pembuaan suau aplikasi program yang digunakan unuk membanu perusahaan dalam menenukan jumlah produksi demand. Disini ada
Lebih terperinci