ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
|
|
- Erlin Atmadja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ANALISA AN PERANCANGAN SISTEM PENUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENARAAN MENGGUNAKAN METOE TOPSIS ah Afah P. Pogam Stud Tekk Ifomatka Sekolah Tgg Ifomatka & Kompute Idoesa Jl. Raa Tda 00 Malag ABSTRACT Taspotato vehcle s used b humas to ca out the actvtes ad ot fequetl egaded as a basc equemet. At ths tme so ma tpes of cas fom dffeet bads ad tpes. Each tpe of ca has dffeet techcal specfcatos, ad eve ca cetal has ts advatages ad dsadvatages. Ad ths, wll esult the pospectve ca bues fd t dffcult to choose the ght ca ad accodg to desed ctea due to a potetal bue faced wth a umbe of ctea, such as the pce of the ca, teo accessoes, exteo accessoes, passege capact, ea of poducto, etc. Ths sstem s desged to help pospectve bues make decsos the selecto of vehcles, especall cas, so the decso was obtaed accodace wth the desed ctea. Methods used fo ths decso s the method TOPSIS (Techque fo Ode Pefeece b Smlat to Ideal Soluto). Ths eseach was caed out b fdg the value of each of the alteatves pefeece ad akg pocess coducted whch wll deteme the optmal alteatve, e cas that ft the ctea of the cosume. The ctea used ae () Ca Pce (C), () Iteo Accessoes (C), () Exteo Accessoes (C), () Yea of Poducto (C) ad () Passege Capact (C) Kewoad: Taspotato, TOPSIS. PENAHULUAN Kedaaa meupaka alat taspotas ag dguaka oleh mausa utuk melaksaaka segala aktftasa da tdak jaag daggap sebaga kebutuha pokok. Mobl adalah salah satu cotoh kedaaa ag umum dguaka da daggap sebaga kebutuha pokok. Pada saat jes mobl begtu baak da bebaga mek da jes. Setap jes mobl memlk spesfkas teks ag bebeda, da setap mobl pasta memlk kelebha da kekuaga. a hal, aka megakbatka paa calo pembel mobl megalam kesulta utuk Jual Tekolog Ifomas Vol. No. memlh mobl ag tepat da sesua dega ctea ag dgka dkaeaka calo pembel dhadapka pada baaka ktea, sepet haga mobl, aksesos teo, aksesos eksteo, kapastas peumpag, tahu poduks da la-la. Sejala dega pekembaga tekolog fomas ag ada, kompute semak betambah kemampuaa utuk membatu meelesaka pemasalaha, salah satua adalah membatu dalam pegambla keputusa. Sstem dacag utuk membatu calo pembel megambl keputusa dalam pemlha kedaaa, khususa mobl, 0
2 sehgga keputusa ag dpeoleh sesua dega ctea ag dgka. a metode ag dguaka utuk pegambla keputusa adalah metode TOPSIS (Techque fo Ode Pefeece b Smlat to Ideal Soluto) Adapu tujua da peelta adalah utuk meacag suatu sstem pegambla keputusa dega megguaka metode TOPSIS, sehgga dapat membatu calo pembel utuk memlh kedaaa sesua dega ctea ag dgka. alam peelta, ctea ag dguaka adalah : () Haga Mobl; () Aksesos Iteo; () Aksesos Eksteo; () Tahu Poduks; () Kapastas Peumpag. KAJIAN LITERATUR Sstem Pedukug Keputusa Sstem pedukug keputusa dapat membeka dukuga dalam membuat keputusa dalam semua tgkata level maajeme, bak dvdual maupu gup, teutama dalam stuas sem testuktu da tdak testuktu, membawa kepada keputusa besama da fomas ag objektf. (Tuba, 00)[]. Tujua da pembuata sstem pedukug keputusa atu (Tuba, 00) []:. Membatu maaje membuat keputusa utuk memecahka masalah ag sepeuha testuktu da tdak testuktu.. Medukug pelaa maaje buka mecoba meggatkaa. Sstem Jual Tekolog Ifomas Vol. No. pedukug keputusa tdak dmaksudka utuk meggatka maaje. Kompute dapat dteapka dalam meelesaka masalah ag testuktu. Utuk masalah ag tdak testuktu, maaje betaggug jawab meeapka pelaa, da melakuka aalss.kompute da maaje bekejasama sebaga tm pemecaha masalah dalam memecahka masalah ag beada d aea sem testuktu.. Megkatka efektvtas pegambla keputusa maaje da pada efsesa. Tujua utama sstem pedukug keputusa bukalah poses pegambla keputusa seefse mugk, tetap seefektf mugk. Metode TOPSIS TOPSIS adalah sebuah metode MAM ag ddasaka pada kosep dmaa alteatf teplh ag tebak haa memlk jaak tepedek da solus deal postf, amu juga memlk jaak tepajag da solus deal egatve []. Kosep baak dguaka pada bebeapa model MAM utu meelesaaka masalah keputusa secaa pakts. Hal dsebabka kaea kosepa sedehaa da mudah dpaham, komputasa efse, da memlk kemampua utu meguku keja elatve da alteatve-alteatf keputusa dalam betuk matemats ag sedehaa
3 Secaa umum, lagkah-lagkah peelesaa dega megguaka metode TOPSIS []:. Membuat matks keputusa ag teomalsas Matk keputusa teomalsas dhtug bedasaka : xj ; dega =,..m da j x m j j=,, (.). Membuat matks keputusa ag teomalsas tebobot Matks keputusa omalsas tebobot dhtug j bedasaka : w j j, dmaa =,..m da j=,, (.). Meetuka matks solus deal postf da matks solus deal egatf Solus deal postf A + da solus deal egatve A - dapat dtetuka bedasaka atg tebobot teomalsas ( j ), atu : A A,, maa : j j,...,,...,. (.) max ; jka j adalahatbutkeutuga j m ; jka j adalahatbut baa j m ; jka j adalahatbut keutuga j max ; jka j adalahatbut baa j. Meetuka jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal postf da matks solus deal egatf Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal postf dumuska sebaga : j, dmaa =,, j m (.) Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal egatf dumuska sebaga : j, dmaa =,, j m.. (.). Meetuka la pefees utuk setap alteatve Nla pefees utuk setap altebatf (V ) dumuska sebaga : V, dmaa =,, m.. (.6). METOE PENELITIAN Pada peelta megguaka metode TOPSIS, d maa dalam tahapa peeltaa melput:. Membuat matks keputusa ag teomalsas. Membuat matks keputusa ag teomalsas tebobot. Meetuka matks solus deal postf da matks solus deal egatf Jual Tekolog Ifomas Vol. No.
4 . Meetuka jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal postf da matks solus deal egatf. Meetuka la pefees utuk setap alteatf alam peelta megguaka ktea,atu :. Haga mobl (C). Aksesos Iteo (C) alam la aksesos teo aka dbag mejad bebeapa la ktea dega bobot masg-masg la sepet bekut: Tabel. Nla Ktea da Bobot da Aksesos Iteo NO Nla Ktea Bobot. Basa.. Sagat. Akseso Eksteo (C) alam la aksesos eksteo aka dbag mejad bebeapa la ktea dega bobot masg-masg la sepet bekut : Tabel. Nla Ktea da Bobot da Aksesos Iteo NO Nla Ktea Bobot. Basa.. Sagat Tabel. Bobot Ktea NO Nla Ktea Bobot. Tdak Petg. Kuag Petg. Cukup Petg. Petg. Sagat Petg. HASIL AN PEMBAHASAN alam peelta, dambl satu cotoh data dmaa kosume membutuhka kedaaa keluaga dega haga ataa Rp ,- sampa dega Rp ,-. Bedasaka kebutuha tesebut, maka dbeka sample data sepet d bawah : Tabel. ata Ktea da bebaga alteatve ag ada Ktea N O Alteat f Haga Mobl (C) (juta) Akseso s Iteo (C) Akses os Ekste o (C) Tahu Poduks (C) Kapasta s Peump ag (C). Splash 7, 0. Bo Basa Sagat 0. Avaza Sagat Basa 0 7. Xea Sagat 0 7. Hoda Jazz 0 Sagat Sagat 00 Bedasaka table datas, maka tgkat kepetga pada masg-masg ktea, sepet tesebut dalam table dbawah :. Tahu Poduks (C). Kapastas Peumpag (C) Setap ktea tesebut, aka memlk bobot ktea sepet dbawah : Jual Tekolog Ifomas Vol. No.
5 Tabel. Pembobota utuk setap ctea : Ktea Plha Peggua Nla (Bobot) Haga Mobl Sagat petg (C) Aksesos Petg Iteo (C) Aksesos Cukup petg Eksteo (C) Tahu Poduks (C) Kuag Petg Utuk meetuka plha alteatf tebak da bebaga alteatf ag ada, maka lagkahlagkah ag dlakuka dalam metode TOPSIS adalah : NO. Membuat matks keputusa ag teomalsas Bedasaka da data datas, maka dpeoleh : Alteat f Ha ga Mob l (C) (juta ) Akse sos Ite o (C) Ktea Akse Tahu sos Poduks Ekste o (C) (C) Jual Tekolog Ifomas Vol. No. Kap asta s Pe ump ag (C). Splash 7, 0. Bo 0. Avaza 0 7. Xea 0 7. Hoda Jazz j x j m x j 0 00 Matks keputusa teomalsas dpeoleh da pehtuga: Utuk ctea (C): x 7, 0 697, 7, 0,9 697, 0, 697, 0,0 697, 0,6 697, 0 0,60 697, Utuk ktea (C): x 0, 0, 0,6 0,6 0,6 ega caa ag sama utuk ktea (C), ktea (C) da ktea (C), maka dpeoleh matks keputusa teomalsas bekut : 0,9 0, 0,0 0,6 0,60 0, 0, 0,6 0,6 0,6 0,7 0, 7 0, 0,7 0, 7 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, 0, 0,6 0,6 0,
6 Utuk ktea (C), dpeoleh :. Membuat matks keputusa ag teomalsas tebobot : matk keputusa teomalsas tebobot w : bobot ktea Bobot (w) utuk masg-masg ktea: Ktea Haga Mobl (C) Aksesos Iteo (C) Aksesos Eksteo (C) Tahu Poduks (C) Kapastas Peumpag (C) Plha Peggua Nla Bobot (Bobot) (w ) Sagat petg Petg Cukup petg Kuag Petg Cukup Petg Pehtuga matk keputusa teomalsas tebobot adalah sebaga bekut : Utuk ktea (C), dpeoleh : w * w * w * w * w * w j j * 0,9,9 * 0,, * 0,0,9 * 0,6,9 * 0,60,990 w * w * w * w * w * * 0,.668 * 0, 0.8 * 0,6,0 * 0,6,0 * 0,6,0 ega caa ag sama utuk ktea (C), ktea (C) da ktea (C), maka dpeoleh matks keputusa teomalsas tebobot bekut :,9,,9,9,990,668 0,8,0,0,0,, 0, 707,, 0,00 0,00 0,00 0,00 0,98,0,0,8,8,0. Meetuka matks solus deal postf da matks solus deal egatf A + A - A,,..., A,,..., : Solus deal postf : Solus deal egatve Solus deal (A + ) postf adalah : Haga Mobl (C) Aksesos Iteo (C) Aksesos Eksteo (C) Tahu Poduks (C) Kap asta s Peu mpa g (C) Nla M Max Max Max Max Jual Tekolog Ifomas Vol. No.
7 Solus Ideal postf : Jaak ataa la setap alteatf M Max Max Max Max.90;.;.9;.9; ;0.8;.0;.0;.0.0.;.;0.707;.; ;0.00;0.00;0.00; ;.0;.8;.8;.0. 8 dega matks solus deal postf dhtug : Matk solus deal postf : A,,0, Solus deal (A - ) egatf adalah : Haga Mobl (C) Akseso s Iteo (C) Akses os Ekste o (C) Tahu Podu ks (C) Jual Tekolog Ifomas Vol. No. 0,00,8 Kapas tas Peu mpag (C) Nla Max M M M M Solus Ideal egatf : Max M M M M.90;.;.9;.9; ;0.8;.0;.0; ;.;0.707;.; ;0.00;0.00;0.00; ;.0;.8;.8;.0. 0 Matk solus deal egatf (A - ) adalah : A,990 0,8 0, 707 0,98,0. Meetuka jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal postf da matks solus deal egatf a. Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal postf j j.990 Jad, jaak ataa la tebobot setap alteatf tehadap solus deal postf adalah : Jad, jaak ataa la tebobot setap alteatf tehadap solus deal egatf adalah : b. Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal egatf j j Jaak ataa la setap alteatf dega matks solus deal egatf dhtug : 6
8 Racaga Sstem Racaga utuk sstem pedukug keputusa adalah sebaga bekut :. Meetuka la pefees utuk setap alteatf V Hasl pehtuga la pefees adalah:.09 V V V V V Nla pefees ag dpeoleh : Gamba. Use case dagam admstato dega sstem Gamba. Use case dagam peggua dega sstem V V V V V a la pefees tesebut, telhat bahwa V memlk la palg besa, atu : 0.76, sehgga dapat dsmpulka bahwa alteatf ke - (Mobl Xea)ag aka dplh. Gamba. Actvt dagam log adm Jual Tekolog Ifomas Vol. No. 7
9 Kus, M.Kom. Kosep da Aplkas Pedukug Keputusa, (Ad Publshe, 007). Tuba. 00. Ifomato Techolog Fo Maagemet. Tasfomg Ogaztos the gtal Ecoom: th Edto. Gamba. Class agam Sstem. KESIMPULAN a has peelta dapat dsmpulka:. Metode TOPSIS (Techque fo Ode Pefeece b Smlat to Ideal Soluto) dapat dguaka utuk membatu dalam pegambla keputusa pemlha kedaaa teutama mobl. ega Metode TOPSIS (Techque fo Ode Pefeece b Smlat to Ideal Soluto) kosume dapat meetuka alteatf mobl apa saja ag ata aka dposes dalam pehtuga sehgga meghaslka peekomedasa ag tebak atau sesua dega kega use. 6. AFTAR PUSTAKA ada Uma aha, 00, Sstem Pedukug Keputusa,PeebtElex Meda Komputdo, Jakata. Kusumadew, S, dkk. Fuzz Mult-tbute ecso makg Fuzz (Fuzz-MAM), Jakata, Gaha Ilmu, 006 Jual Tekolog Ifomas Vol. No. 8
Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kendaraan dengan menggunakan Metode TOPSIS
Aalsa da Peacaga Sstem Pedukug Keputusa Pemlha Kedaaa dega megguaka Metode TOPSIS ah Afah P. Pogam Stud Tekk Ifomatka, STIKI, Malag dah@stk.ac.d Abstact Taspotato vehcle s used b humas to ca out the actvtes
Lebih terperinciFMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinciPENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI DI FAKULTAS ILMU KOMPUTER MENGGUNAKAN FUZZY MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING
SEMINR NSIONL ELECTRICL, INFORMTICS, ND IT S EDUCTIONS 29 PENGMBILN KEPUTUSN PEMILIHN PROGRM STUDI DI FKULTS ILMU KOMPUTER MENGGUNKN FUZZY MULTI-TTRIBUTE DECISION MKING Da Palup R, Des Stawa, Novya aa
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian
3 III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMAN Teusa Nuya. Populas dalam peelta adalah seluuh sswa kelas X SMAN Teusa Nuya semeste geap tahu pelajaa / yag bejumlah lma kelas. Kemampua
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Wirausaha Menggunakan Metode AHP-TOPSIS (Studi Kasus Kab. Probolinggo)
Jual Pegembaga Tekolog Ifomas da Ilmu Kompute e-issn: 548-964X Vol., No., Novembe 07, hlm. 04-4 http://-ptk.ub.ac.d Sstem Pedukug Keputusa utuk Rekomedas Wausaha Megguaka Metode AHP-TOPSIS (Stud Kasus
Lebih terperinciJENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU
JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU Suku Buga Nomal Suku Buga Efektf Hubuga ataa Suku Buga Nomal da Efektf Aus Daa Dskt da Aus Daa Kotyu SUKU BUNGA NOMINAL & SUKU BUNGA EFEKTIF Selama daggap aus daa (peemaa
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, Tahu 015, Halama 67-76 Ole d: http://ejoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK MENGGUNAKAN MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING (MADM) TECHNIQUE
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi
III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMA YP Ula Badalampug yag belokas d Jl. Jedal R. Supapto No.88 Tajug Kaag Badalampug. Populas yag dguaka dalam peelta adalah seluuh sswa kelas
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR
Bulet Ilmah Mat. Stat. da eapaa (Bmaste) Volume 0, No. (0), hal 79-86. ANALISIS FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI ANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Zaal Ap, Muhlasah Novtasa Maa, Neva Satahadew
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana
Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciANALISIS HUBUNGAN MULTI CHANNEL LEARNING DENGAN INDEKS PRESTASI MAHASISWA MENGGUNAKAN VARIABEL UTAUT DAN ANALISIS LINTASAN
ANALII HUBUNGAN MULTI HANNEL LEARNING DENGAN INDEK PRETAI MAHAIWA MENGGUNAKAN VARIABEL UTAUT DAN ANALII LINTAAN utato Halm Paata; Ngaap Im Mak Mathematcs & tatstcs Depatmet, chool of ompute cece, Bus Uvesty
Lebih terperinciBAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
Lebih terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciBAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai
BAB III MATERI DAN METODE Peelta tetag hubuga ataa bobot potog dega bobot kakas da o kakas kambg Jawaadu beta dlaksaaka pada bula Jul sampa dega Oktobe 2016 d tempat pemotoga hewa (TPH) Bustama d Jala
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN BUAH RAMBUTAN DENGAN KUALITAS TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
ISSN 2548-8368 (meda ole) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN BUAH RAMBUTAN DENGAN KUALITAS TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Yosa aro Za, Mesra 2, Efor Buulolo 3 Mahasswa Tekk Iformatka
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS. 2)
RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS I Putu Eratama 1), I Gede Arya Utama ) 1) ) Jurusa Sstem Iformas. Sekolah Tgg Maajeme Iformatka
Lebih terperinciMODEL PENGENDALIAN PERSEDIAAN MULTI ITEM DENGAN KEDATANGAN SUPPLY BERTAHAP SERTA MEMPERHITUNGKAN KENDALA ANGGARAN PEMBELIAN BARANG YANG TERBATAS
Jual ekolog Idust Vol. IV No. 1 Jaua 000 : 3-34 MODEL PENGENDALIAN PERSEDIAAN MULI IEM DENGAN KEDAANGAN SUPPLY BERAHAP SERA MEMPERHIUNGKAN KENDALA ANGGARAN PEMBELIAN BARANG YANG ERBAAS RZ Abdul Azz Juusa
Lebih terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)
Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
Lebih terperinciPEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB (STUDI KASUS : PT. Asaputex Jaya, Tegal)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahu 2016, Halama 663-672 Ole d: http://eoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI
Lebih terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Sstem Pedukug Keputusa Meurut Prof Dr Praud Atmosudro, SH, keputusa adalah suatu pegakhra darpada proses pemkra tetag suatu masalah atau problema utuk meawab pertayaa apa yag harus
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciANALISIS PENGGABUNGAN METODE SAW DAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN DOSEN
Semar Nasoal Iformatka 2013 (semasif 2013) ISSN: 1979-2328 UPN Vetera Yogyakarta, 18 Me 2013 ANALISIS PENGGABUNGAN METODE SAW DAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN DOSEN Gregorus
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciPEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI DIPLOMA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
emar Nasoal APTIKOM (EMNATIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, - Oktober PEMILIHAN MAHAIWA BERPRETAI DIPLOMA MENGGUNAKAN METODE TOPI Dyah Herawate,, Eto Wuryato () Program tud D stem Iformas Fakultas Vokas
Lebih terperinciPENAKSIR RATIO-CUM-PRODUCT YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS
PEASIR RATIO-UM-PRODUT AG EFISIE UTU RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLIG AA SEDERHAA MEGGUAA OEFISIE VARIASI DA OEFISIE URTOSIS Lza armata *, Arsma Ada, Frdaus Mahasswa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. Identifikasi masalah. Program kerja Survei pendahuluan. Karakteristik sosio ekonomi: - PDRB - Data lain yang terkait
BAB III METODOLOGI Idetfkas masalah Pogam keja Suve pedahulua Stud pustaka Kaaktestk jalu taspotas: - Data sekude kods eksstg jalu - Data la ag tekat Kaaktestk soso ekoom: - PDRB - Data la ag tekat Suve
Lebih terperinciPemilihan Pemasok Terbaik dengan Metode. (Studi Kasus : CV. Becik Joyo)
1 Pemlha Terbak dega Metode TOPSIS Fuzzy MCDM (Stud Kasus : CV. Bek Joyo) Sedy Pradaa Putra, Soy Suaryo Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm, Surabaya
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran
Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1
68 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Hasl Peelta Adapu hasl peelta aka djelaska sebaga bekut : TABEL 4. Tabel IQ, Iteleges Gada da Tes Hasl Belaja pada Pokok Bahasa Kesebagua Kelas
Lebih terperinciEstimasi Parameter Data Tersensor Tipe I Berdistribusi Loglogistik Menggunakan Maximum Likelihood Estimate dan Iterasi Newton-Rhapson
Estmas Paamete Data Teseso Tpe I Bedstbus Loglogstk Megguaka Maxmum Lkelhood Estmate da Iteas Newto-Rhapso Alfes Fauk Fakultas MIPA, Uvestas Swjaya; emal: alfesfauk@us.ac.d Abstact: Suvval aalyss s oe
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciMETODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEMILIHAN DISTRO LINUX
ORBITH VOL. 9 NO. JULI 03 : 78 83 ETODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEILIHAN DISTRO LINUX Oleh : Ahad Sabq Tekk Iforatka Poltekk Purbaya Tegal Jl. Pacakarya No. Talag Tegal 593 Abstrak Pada peelta
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciPembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (202) -5 Pembobota da Optmas Utuk Pemlha Dstrbutor PT Maa Ghodaqo Shddq Lestar Teas N. Qurawat, Suhud Wahyud, Subcha Jurusa Matematka, Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua
Lebih terperinciPembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 202) ISSN: 20-928X A-7 Pembobota da Optmas Utuk Pemlha Dstrbutor PT Maa Ghodaqo Shddq Lestar Teas N. Qurawat, Subcha, Suhud Wahyud Jurusa Matematka, Fakultas
Lebih terperinciPENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
ENAKSI DUAL ATIO-UM-ODUT UNTUK ATA-ATA OULASI ADA SAMLING AAK SEDEHANA hrsta ajata, Frdaus, Haposa Srat Mahasswa rogram Stud S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu egetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciJURNAL DASI ISSN: Vol. 14 No. 2 JUNI 2013
IMPLEMENTASI METODE FUZZY C-MEANS DAN TOPSIS DALAM MEMBANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JURUSAN SMA (STUDI KASUS : PENENTUAN JURUSAN DI SMA NEGERI WONOSARI) Anta Bud Hastut ), Ema Utam 2), Emha
Lebih terperinciBAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA
BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3. Pegkodea Matrks Ketetaggaa Matrks ketetaggaa A adaah matrks smetr, sehgga, dega memh semua eeme pada dagoa utama da eeme-eeme dbawah dagoa utama, maka aka
Lebih terperinciPENILAIAN KINERJA DEPARTEMEN PRODUKSI DALAM MENERAPKAN REVERSE LOGISTICS
PENILAIAN KINERJA DEPARTEMEN PRODUKSI DALAM MENERAPKAN REVERSE LOGISTICS DENGAN PENDEKATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (Stud Kasus D Pt Sa Soso Kato Pabk Mooketo) PERFORMANCE
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUBKONTRAK PRODUKSI SARUNG TANGAN MENGGUNAKAN METODE ENTROPY DAN TOPSIS
Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUBKONTRAK PRODUKSI SARUNG TANGAN MENGGUNAKAN METODE ENTROPY DAN TOPSIS Jamla Akaem
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciBAB 2 KAJIAN TEORITIS
9 BAB KAJIAN TEORITIS. Deskps Teo.. Kosep Dasa Rekayasa Pat Luak... Pegeta Rekayasa Pat Luak Pegeta ekayasa pat luak petama kal dpekealka oleh Ftz Baue sebaga peetapa da pegguaa psp-psp ekayasa dalam usaha
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciKALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.
KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah
Lebih terperinciKOMPUTASI METODE SAW DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB UNTUK PEMILIHAN JENIS OBJEK WISATA TERBAIK (Studi Kasus : Pesona Wisata Jawa Tengah)
ISSN: 339-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor, Tahu 6, alama 89-98 Ole d: http://eoural-s.udp.ac.d/dex.php/gaussa KOMPUTASI METODE SAW DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB UNTUK PEMILIAN JENIS OBJEK WISATA
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKALAH SEMINAR TERBAIK
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKALAH SEMINAR TERBAIK Deborah Kurawat 1), Azhar S.N. 2) 1) Program stud Sstem Iformas STMIK AKAKOM Jl. Raya Jat No 143 Karagjambe Yogyakarta 2) Jurusa Ilmu Komputer
Lebih terperinciSTUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc
STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha
Lebih terperinciDasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB
Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad
Lebih terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan mengetahui hubungan intensitas kegiatan
III. METODE PENELITIAN A. Metode Peelta Peelta betujua megetahu hubuga testas kegata ekstakulkule Pamuka, da PMR pada sswa Kelas VIII SMP Nege Guug Labuha Way Kaa dega pestas belaja IPS semeste gajl tahu
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
97 BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS 4. Hasl da Pegumpula Data 4.. Peetua L Krts DATA Berdasarka hasl peelta da observas dlapaga secara lagsug pada lata produks PT. Fajar It Plasdo yag meghaslka
Lebih terperinciPenyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)
Jural Sas Matematka da Statstka, Vol., No. I, Jauar ISSN - Peyelesaa Sstem Persamaa Ler Kompleks Dega Ivers Matrks Megguaka Metode Faddev Cotoh Kasus: SPL Kompleks da Hermt F. rya da Tka Rzka, Jurusa Matematka,
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB
Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciIII BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan
III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Internet Service Provider Dengan Metode TOPSIS
Sstem Pedukug Keputusa dalam Pemlha Iteret Servce Provder Dega Metode TOPSIS Galh Hedro Martoo 1, D Satoso 2 Jurusa Tekk Iformatka STMIK Bumgora Mataram Mataram, Idoesa Emal : galh.hedro@stmkbumgora.ac.d,
Lebih terperinciPenerapan Metode TOPSIS untuk Penentuan Variabel Setting Pada Optimisasi Multirespon Taguchi
Koferes Nasoal Sstem & Iformatka 017 STMIK STIKOM Bal, 10 Agustus 017 Peerapa Metode TOPSIS utuk Peetua Varabel Settg Pada Optmsas Multrespo Taguch I Ketut Putu Suatara 1), I Gede Eka Watara Putra ) STMIK
Lebih terperinciPRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciPEMANFAATAN LAYANAN REFERENSI DI UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS UDAYANA
PEMAFAATA LAYAA REFERESI DI UPT PERPUSTAKAA UIVERSITAS UDAYAA I KADEK OKA SULAKSAA FAKULTAS ILMU SOSIAL DA ILMU POLITIK UIVERSITAS UDAYAA DEPASAR EMAIL : kasulaksaa22@gmal.cm ABSTRACT The research s a
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA
II TINJAUAN PUSTAKA Pecobaa Multlokas Pecobaa multlokas meupaka seagkaa pecobaa ag seupa d bebeapa lokas ag mempua acaga pecobaa da pelakua ag sama U multlokas utuk vaetas taama paga membutuhka mmal 6
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Bagan alir pembuatan gel sebelum ditambah minyak nilam dan minyak lavender. Aquades. Panaskan aquades sampai mendidih
LAMPIRAN Lampra 1. Baga alr pembuata gel sebelum dtambah myak lam da myak laveder Aquades Paaska aquades sampa meddh Agar agar, xatha gum, sodum bezoat Aduk hgga homoge Turuka suhu hgga 65 0 C Prople glkol
Lebih terperinciPENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG
PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG Asa Kurat Peddka Ekoom, FKIP Uverstas Muhammadah Purworejo asachaca8@ahoo.com
Lebih terperinciPRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciPRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE
RISI IKLUSI- EKSKLUSI ICLUSIO- EXCLUSIO RICILE rsp Iklus-Eksklus Ada berapa aggota dalam gabuga dua hmpua hgga? A A = A A - A A Cotoh Ada berapa blaga bulat postf lebh kecl atau sama dega 00 yag habs dbag
Lebih terperinciXplore, 2013, Vol. 1(1):e7(1-8) c 2013 Departemen Statistika FMIPA IPB
Xplore, 2013, Vol. 1(1):e7(1-8) c 2013 Departeme Statstka FMIPA IPB PEETUA ILAI PEMBOBOTA DA PEDUGA RAGAM UTUK PEARIKA COTOH BERTAHAP (Stud Kasus : Surve Pra Pemlha Guberur da Wakl Gubeur Jawa Barat d
Lebih terperinci