PERAMALAN NILAI INFLASI KESEHATAN DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE KUADRATIK
|
|
- Suryadi Ari Johan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PERAMALAN NILAI INFLASI KESEHATAN DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE KUADRATIK Adib Khoiruddin Fahmi 1, Much Aziz Muslim 2 1 Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Semarang 2 Jurusan Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Negeri Semarang 1 akfahmie@gmail.com, 2 a212muslim@yahoo.com Abstrak Inflasi di Indonesia diumpamakan seperti penyakit kronis dan berakar di sejarah. Inflasi merupakan salah satu peristiwa moneter yang menunjukkan suatu kecenderungan akan naiknya harga barangbarang secara umum, yang berarti terjadinya penurunan nilai uang. Pengendalian inflasi akan mencegah terjadinya kenaikan inflasi yang terlalu tinggi dan tidak stabil yang akan memberikan dampak negatif pada kondisi sosial ekonomi masyarakat Indonesia. Inflasi tidak hanya berdampak pada ekonomi, inflasi juga akan berdampak pada semua aspek tidak terkecuali aspek kesehatan. Kesehatan merupakan faktor utama kehidupan manusia, dan ketika inflasi juga masuk ke aspek kesehatan maka akan berdampak pada kehidupan seseorang. Cara untuk mengendalikan inflasi adalah dengan menggunakan ramalan, teknik peramalan yang digunakan adalah metode kuadratik. Untuk mempermudah perhitungan dan mengetahui grafik ramalannya, Microsoft Excel adalah solusi sebagai aplikasi pembantunya. Dimana Y merupakan data asli Nilai Inflasi Kesehatan di Kabupaten Semarang, Y merupakan data hasil ramalan Nilai Inflasi Kesehatan di Kabupaten Semarang. Dari hasil analisis yang telah dilakukan, diperoleh persamaan trend metode kuadratik yaitu Hasil peramalan Nilai Inflasi Kesehatan dengan menggunakan Metode Trend Kuadratik pada bulan September 2015 adalah 0, %, bulan Oktober 2015 adalah 0,511576% dan bulan November 2015 adalah 0,55929%, bulan Desember 2015 adalah 0,610821%, bulan Januari 2016 adalah 0,666166%, bulan Februari 2016 adalah 0,725327, bulan Maret 2016 adalah, bulan April 2016 adalah dan bulan Mei 2016 adalah Kata Kunci: Metode Kuadratik, Inflasi Kesehatan 1. PENDAHULUAN Inflasi di Indonesia diumpamakan seperti penyakit kronis dan berakar di sejarah. Secara historis, tingkat dan volatilitas inflasi Indonesia lebih tinggi dibanding negaranegara berkembang lain. Sementara negaranegara berkembang lain mengalami tingkat inflasi antara 3% sampai 5% pada periode , Indonesia memiliki rata-rata tingkat inflasi tahunan sekitar 8,5% dalam periode yang sama. Inflasi merupakan Salah satu peristiwa moneter yang menunjukkan suatu kecenderungan akan naiknya harga barang-barang secara umum, yang berarti terjadinya penurunan nilai uang [1]. Berkaca pada pengertian inflasi, secara umum inflasi dapat mengakibatkan berkurangnya investasi di suatu negara, mendorong kenaikan suku bunga, mendorong penanaman modal yang bersifat spekulatif, kegagalan pelaksanaan pembangunan, 17
2 ketidakstabilan ekonomi, defisit neraca pembayaran, dan merosotnya tingkat kehidupan dan kesejahteraan masyarakat. Pengendalian inflasi akan mencegah terjadinya kenaikan inflasi yang terlalu tinggi dan tidak stabil yang akan memberikan dampak negatif pada kondisi sosial ekonomi masyarakat Indonesia. Salah satu cara untuk mengendalikan inflasi adalah dengan menggunakan ramalan, ramalan telah banyak digunakan dan membantu dengan baik dalam berbagai manajemen sebagai dasar-dasar perencanaan, pengawasan dan pengambilan keputusan. Adapun metode yang digunakan untuk forecast atau peramalan yaitu: metode metode kuadrat terkecil, metode rata-rata bergerak, metode setengah rata-rata, metode kuadratik dan metode eksponensial dan sebagainya. Metode kuadratik biasanya diterapkan untuk data historis dimana jika digambar akan membentuk garis tidak lurus atau berbentuk parabola. Kelebihan dari metode kuadratik ini adalah sudah mempertimbangkan pengaruh acak pada data masa lalu yang akan diramalkan, metode ini merupakan dasar bagi metode peramalan non linear lainnya. Kesehatan adalah salah satu unsur utama dalam setiap kehidupan seseorang. Kesehatan sangat menunjang dalam aktivitas setiap manusia. Menjaga kesehatan juga memerlukan biaya yang tidak sedikit, hingga ada istilah jika kesehatan itu mahal. Biaya kesehatan adalah besarnya dana yang harus disediakan untuk menyelenggarakan dan atau memanfaatkan berbagai upaya kesehatan yang diperlukan oleh perorangan, keluarga, kelompok dan masyarakat [2]. Kantor badan pusat statistik kabupaten semarang merupakan salah satu bentuk instansi yang bergerak dalam statistika. Salah satu tugas dari kantor badan pusat statistik kabupaten semarang adalah memberikan rekap informasi mengenai nilai-nilai inflasi pada setiap periodenya di daerah kabupaten semarang. Ramalan nilai inflasi kesehatan pada suatu periode di daerah kabupaten semarang, akan sangat bermanfaat untuk mengendalikan inflasi Kesehatan di daerah kabupaten semarang pada masa yang akan datang. Pengendalian ini akan berdampak pada pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat, sehingga kestabilan inflasi menjadi sangat penting karena berkaitan dengan pertumbuhan ekonomi yang akan berdampak pada peningkatan kesejahteraan masyarakat. 2. METODE 2.1 Metode Pengumpulan Data Dalam penyusunan artikel ini, data diperoleh dengan menggunakan beberapa metode: 1. Metode Literatur Metode ini digunakan untuk memperlancar dalam penjelasan dan memecahkan masalah dalam penulisan. Adapun literatur yang digunakan adalah buku tentang metode kuadratik, uji asumsi klasik, perusahaan/ industri dan buku bacaan yang ada di BPS Kabupaten Semarang. 2. Metode Dekomposisi Metode dekomposisi yaitu metode pengumpulan data dengan cara mengambil data yang berbentuk tertulis tentang Inflasi di Kabupaten Semarang. Data tersebut merupakan data sekunder yaitu data yang telah diolah oleh Badan Pusat Statistik Kabupaten Semarang. 2.2 Metode Kuadratik Persamaan yang digunakan pada trand metode kuadratik untuk mencari nilai ramalan yaitu: 18
3 Keterangan: = nilai trend yang ditaksir, adalah waktu a,b,c = konstanta Persamaan normal trend kuadratik: Disederhanakan menjadi : Dimana Untuk mempermudah perhitungan dan pemlotingan grafik metode kuadratik, maka digunakan Microsoft Excel. 2.3 Ketentuan periode waktu Ketentuan yang digunakan untuk periode waktu (x) yang memiliki nilai-nilai yang berbeda untuk jumlah periode waktu ganjil dan periode waktu genap: 1) Untuk jumlah periode waktu ganjil (n ganjil), nilai-nilai x-nya adalah:,-3, -2, -1, 0, +1, +2, +3, 2) Untuk jumlah periode waktu genap (n genap), nilai-nilai x-nya adalah:,-5, -3, -1, +1, +3, +5, digunakan Mean Absolute Error (MAE) atau Mean Square Error (MSE). Trend yang menghasilkan error terkecil adalah trend yang dipilih. Mean Absolute Error adalah rata-rata nilai absolute dari kesalahan meramal (tidak dihiraukan tanda positif dan negatifnya).[3] Keterangan : = data sebenarnya = data ramalan dihitung dari model yang digunakan pada waktu t =banyaknya data hasil ramalan Gelombang Musim 3. HASIL DAN PEMBAHASAN a. Penghitungan dengan Metode Kuadratik Berikut ini merupakan data yang akan diolah dengan metode kuadratik, data ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik [4]. Tabel 1. Tampilan Perhitungan Data Dengan Metode Kuadratik 2.4 Menghitung kesalahan peramalan Untuk menentukan jenis peramalan trend mana yang paling mendekati benar maka diukur error (kesalahan) forecast. Untuk mengukur error (kesalahan) forecast, biasanya Dengan menggunkan persamaan yang ada pada metode kuadratik, diperoleh perhitungan sebagai berikut. 19
4 Inflasi KOMPUTAKI Vol.3, No.1 Februari (1)... (2)... (3) Dari gambar tersebut diperoleh 4, ,57267 Dari persamaan (1) dan (3), diperoleh Persamaannya menjadi x 133 x 1 Subtitusikan c ke persamaan (1) - Dari perhitungan dengan metode Kuadratik yang telah dilakukan, didapatkan perbandingan antara Dan dari persamaan (2), diperoleh 1.5 Perbandingan Y dan Y' Sehingga diperoleh persamaan garis trendnya sebagai berikut: Setelah memperoleh persamaan metode kuadratik, kemudian mulai perhitungan dengan bantuan microsoft Exel Bulan Data Asli Ramalan Gambar 2. Grafik perbandingan antara d b. Hasil Peramalan Dengan menggunakan persamaan garis trend yang diperoleh sebelumnya Gambar 1. Hasil perhitungan metode kuadratik menggunakan Exel maka dapat diperoleh peramalan untuk bulan September 2015 sampai dengan Mei 2016 sebagai berikut. 20
5 - Untuk bulan September 2015 periodenya (X) adalah 21, maka - Untuk bulan Januari 2016 periodenya (X) adalah 29, maka - Untuk bulan Oktober 2015 periodenya (X) adalah 23, maka - Untuk bulan Februari 2016 periodenya (X) adalah 31, maka - Untuk bulan November 2015 periodenya (X) adalah 25, maka - Untuk bulan Maret 2016 periodenya (X) adalah 33, maka - Untuk bulan Desember 2015 periodenya (X) adalah 27, maka - Untuk bulan April 2016 periodenya (X) adalah 35, maka 21
6 - Untuk bulan Mei 2016 periodenya (X) adalah 37, maka [2] Azrul Azwar Tubuh Sehat Ideal dari Segi Kesehatan. Depkes : 1-7 [3] Sukestiyarno Statistika Dasar. Universitas Negeri Semarang, Semarang. [4] BPS Kabupaten Semarang Statistik Daerah Kabupaten Semarang BPS Kabupaten Semarang, Semarang. ffset. 4. KESIMPULAN Dari hasil analisis data dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa: 1. Peramalan Nilai Inflasi Kesehatan dengan menggunakan metode Trend Kuadratik menghasilkan persamaan persamaan tersebut dapat digunakan umtuk meramalkan Nilai Inflasi Kesehatan untuk 3-5 bulan kedepan. 2. Hasil peramalan Nilai Inflasi Kesehatan dengan menggunakan Metode Trend Kuadratik pada bulan September 2015 adalah 0, %, bulan Oktober 2015 adalah 0,511576% dan bulan November 2015 adalah 0,55929%, bulan Desember 2015 adalah 0,610821%, bulan Januari 2016 adalah 0,666166%, bulan Februari 2016 adalah 0,725327, bulan Maret 2016 adalah, bulan April 2016 adalah dan bulan Mei 2016 adalah Dari hasil peramalan dengan Metode Trend Kuadratik, nilai inflasi kesehatan di Kabupaten Semarang mengalami kenaikan. 5. REFERENSI [1] Rimsky K. Judisseno Sistem Moneter Dan Perbankan Di Indonesia. PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta 22
BAB IV STUDI KASUS. Data yang digunakan adalah data jumlah pengunjung objek wisata Kebun
BAB IV STUDI KASUS 4.1 Plot Data Data yang digunakan adalah data jumlah pengunjung objek wisata Kebun Raya Cibodas dari bulan Januari 2005 hingga Desember 2009. Data selengkapnya dapat dilihat pada Tabel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian terhadap populasi yang sangat besar, kita perlu melakukan suatu penarikan sampel. Hal ini dikarenakan tidak selamanya kita dapat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. sama setiap hrinya. Pada bulan-bulan tertentu curah hujan sangat tinggi dan pada
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Curah Hujan Hujan sangat diperlukan diberbagai penjuru masyarakat. Curah hujan tidak selalu sama setiap hrinya. Pada bulan-bulan tertentu curah hujan sangat tinggi dan pada bulan-bulan
Lebih terperinciPeramalan (Forecasting)
Peramalan (Forecasting) Peramalan (forecasting) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada masa yang akan datang dengan menggunakan data di masa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA Definisi dan Tujuan Forecasting. yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan
BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Forecasting 2.1.1 Definisi dan Tujuan Forecasting Forecasting adalah peramalan (perkiraan) mengenai sesuatu yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan
Lebih terperinciMinggu-3. Metode Penaksiran Kuantitatif. Penganggaran Perusahaan. By : Ai Lili Yuliati, Dra, MM
Penganggaran Perusahaan Minggu-3 Metode Penaksiran Kuantitatif By : Ai Lili Yuliati, Dra, MM Further Information : Mobile: 08122035131 Email: ailili1955@gmail.com 1 Pokok Bahasan Cara penaksiran (forecasting)
Lebih terperinciPeramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Peramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model Ni Kadek Sukerti STMIK STIKOM Bali Jl. Raya Puputan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan adalah proses perkiraan (pengukuran) besarnya atau jumlah
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan 2.1.1 Definisi dan Tujuan Peramalan Peramalan adalah proses perkiraan (pengukuran) besarnya atau jumlah sesuatu pada waktu yang akan datang berdasarkan data pada masa
Lebih terperinciPERBANDINGAN KEEFEKTIFAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG HOTEL MERPATI
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 251 258. PERBANDINGAN KEEFEKTIFAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG HOTEL
Lebih terperinciMETODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN
METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Produksi Kedelai Dalam ketersediaan kedelai sangat diperlukan diberbagai penjuru masyarakat dimana produksi kedelai merupakan suatu hasil dari bercocok tanam dimana dilakukan dengan
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Pada dasarnya setiap perusahaan memiliki tujuan yang sama yaitu mendapatkan keuntungan untuk kelancaraan kontinuitas usahanya dan mampu bersaing
Lebih terperinciRAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR HONDA PADA CV. RODA MITRA LESTARI
1 UNIVERSITAS GUNADARMA FAKULTAS EKONOMI RAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR HONDA PADA CV. RODA MITRA LESTARI Disusun Oleh : Nama : Joko Widodo NPM : 10204526 Jurusan : Manajemen Pembimbing : Prof. Suryadi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. estimasi data yang akan datang. Peramalan atau Forecasting merupakan bagian
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori 2.1.1 Peramalan Peramalan adalah data di masa lalu yang digunakan untuk keperluan estimasi data yang akan datang. Peramalan atau Forecasting merupakan bagian
Lebih terperinci* Menetapkan model peramalan dimasa yang akan datang, baik ramal-an jangka pendek maupun jangka panjang.
TIME SERIES Data Deret Waktu Materi dalam bab ini adalah suatu pendekatan Statistika dalam memecahkan persoalan perubahan/pertumbuhan variabel atau faktor tertentu. Seperti diketahui Statistika membantu
Lebih terperinciBAB 3 PENGOLAHAN DATA
BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1 Pengertian Pengolahan Data Pengolahan data dapat diartikan sebagai penjabaran atas pengukuran data kuantitatif menjadi suatu penyajian yang lebih mudah dimengerti dan menguraikan
Lebih terperinciBAB III METODE PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI. Metode peramalan yang biasanya dilakukan didasarkan atas konsep
BAB III METODE PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI Metode peramalan yang biasanya dilakukan didasarkan atas konsep bahwa apabila terdapat pola yang mendasari suatu deret data, maka pola tersebut dapat
Lebih terperinciPREDIKSI INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK B-SPLINE
PREDIKSI INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK B-SPLINE Annita Nur Kusumastuti, Sri Sulistijowati Handajani, dan Respatiwulan Program Studi Matematika FMIPA UNS ABSTRAK. Inflasi identik
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA HOLT DENGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA BROWN
PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA HOLT DENGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA BROWN skripsi disajikan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Program Studi Matematika
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitan Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari PT. Honda Dunia Motorindo. Setelah itu dengan analisa tersebut, penulis berusaha
Lebih terperinciFebriyanto, S.E., M.M.
METODE PERAMALAN PERMINTAAN Metode bebas (freehand method) Metode setengah ratarata (semi average method) Metode ratarata bergerak (moving average method) Metode kwadrat terkecil (least quares method)
Lebih terperinciBAB III PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI. (memecah) data deret berkala menjadi beberapa pola dan mengidentifikasi masingmasing
BAB III PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI 3.1 Metode Dekomposisi Prinsip dasar dari metode dekomposisi deret berkala adalah mendekomposisi (memecah) data deret berkala menjadi beberapa pola dan mengidentifikasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peramalan adalah alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Makridakis,1991). Peramalan merupakan studi terhadap data historis untuk menemukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan salah satu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan penanaman bibit padi dan perawatan serta pemupukan secara teratur sehingga menghasilkan
Lebih terperinciANALISIS RANGKAIAN WAKTU (TIME SERIES ANALYSIS)
BAB 5 ANALISIS RANGKAIAN WAKTU (TIME SERIES ANALYSIS) Kompetensi Menjelaskan konsep dasar time series. Indikator 1. Menjelaskan konsep dasar time series analysis: trend linear.. Menjelaskan konsep dasar
Lebih terperinciPENERAPAN METODE DESEASONALIZED PADA PERAMALAN BANYAK PENUMPANG KERETA API DI PULAU JAWA. Abstract
PENERAPAN METODE DESEASONALIZED PADA PERAMALAN BANYAK PENUMPANG KERETA API DI PULAU JAWA Guntur Prabowo 1, Supriyono 2, Muhammad Kharis 3 Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Semarang Gedung D7
Lebih terperinciDian Kristanti 1) 1 Prodi Pendidikan Matematika, STKIP Bina Bangsa Meulaboh.
PERAMALAN JUMLAH PENDISTRIBUSIAN BAHAN BAKAR MINYAK DI PT. PERTAMINA (PERSERO) REGION III DEPOT MALANG MENGGUNAKAN METODE WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI Dian Kristanti 1) 1 Prodi Pendidikan Matematika,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi air bersih adalah pengolahan air sungai menjadi air bersih yang dapat digunakan dalam kebutuhan rumah tanggga, seperti air minum, mencuci, mandi dan kebutuhan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Emas merupakan logam mulia yang sering dijadikan sebagai alat tukar dalam perdagangan maupun sebagai standar keuangan berbagai negara. Nilai emas yang tidak pernah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya kesenjaan waktu
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Jumlah Uang Beredar (JUB) dalam arti luas (M 2 ) dan BI Rate dari tahun
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Dalam penelitian ini, yang menjadi objek penelitian adalah inflasi, Jumlah Uang Beredar (JUB) dalam arti luas (M 2 ) dan BI Rate dari tahun 2010 sampai tahun
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan terjadi
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data Pengumpulan data yang dilakukan dengan cara pengamatan dari dokumen perusahaan. Data yang di perlukan meliputi data penjualan produk Jamur Shiitake,
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Sampel Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah PT. Bank Syariah Mandiri dan Bank Indonesia. Sampel adalah wakil dari populasi yang diteliti. Dalam
Lebih terperinciBAB. 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
1 BAB. 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kain adalah bahan mentah yang dapat dikelola menjadi suatu pakaian yang mempunyai nilai financial dan konsumtif dalam kehidupan, seperti pembuatan baju. Contohnya
Lebih terperinciVALIDASI HASIL PROYEKSI PENDUDUK TAHUN 2010 TERHADAP SENSUS PENDUDUK 2010 MENGGUNAKAN MAD DAN MSE
VALIDASI HASIL PROYEKSI PENDUDUK TAHUN 2010 TERHADAP SENSUS PENDUDUK 2010 MENGGUNAKAN MAD DAN MSE Sugandi yahdin 1, Endang Sri Kresnawati 2 1 Universitas Sriwijaya, Palembang 2 Universitas Sriwijaya, Palembang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan sering dipandang sebagai seni dan ilmu dalam memprediksikan kejadian yang mungkin dihadapi pada masa yang akan datang. Secara teoritis peramalan
Lebih terperinciBAB V ANALISA DAN PENYELESAIAN MASALAH
67 BAB V ANALISA DAN PENYELESAIAN MASALAH 5.1 Analisa Plot Data Analisa plot data merupakan suatu cara yang dilakukan untuk mengetahui bentuk dari permintaan terhadap suatu barang/jasa setiap bulannya.
Lebih terperinciPERAMALAN PASOKAN BAHAN BAKU DAN PENJUALAN SIR 20 DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA VII UNIT PADANG PELAWI KEC. SUKARAJA KAB. SELUMA
PERAMALAN PASOKAN BAHAN BAKU DAN PENJUALAN SIR 20 DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA VII UNIT PADANG PELAWI KEC. SUKARAJA KAB. SELUMA The Forecasting of Raw Materials Supply and Sales in PT. Perkebunan Nusantara
Lebih terperinciPemodelan Peramalan Dalam Penentuan Persediaan Jenis Spare Part Mesin Kendaraan
Pemodelan Peramalan Dalam Penentuan Persediaan Jenis Spare Part Mesin Kendaraan Yasir Amani Dosen Teknik Mesin Universitas Malikussaleh Lhokseumawe Jl. Cot Tgk Nie-Reulet, Aceh Utara, 141 Indonesia email
Lebih terperinciPERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PONTIANAK DENGAN DEKOMPOSISI SENSUS II
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 05, No. 02(2016), hal 227 234. PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PONTIANAK DENGAN DEKOMPOSISI SENSUS II Eka Rahmilia, Helmi INTISARI Metode Dekomposisi
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK
BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK 3.1 Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winter Metode rata-rata bergerak dan pemulusan Eksponensial dapat digunakan untuk
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI KOTA PALU
PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI KOTA PALU Romy Biri ), Yohanes A.R. Langi ), Marline S. Paendong ) ) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Jl.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Metode statistik merupakan bidang pengetahuan yang mengalami pertumbuhan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Metode statistik merupakan bidang pengetahuan yang mengalami pertumbuhan pesat. Metosdenya berkembang sejajar dengan penemuan-penemuan penting oleh para ahli matematis
Lebih terperinciBAB 3 PENGOLAHAN DATA
18 BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1. Pengumpulan Data Data yang akan diolah dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara di Jln. Asrama No. 179 Medan
Lebih terperinciSALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN
BAB IV SALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN A. Identifikasi Peramalan Penjualan oleh UD. Jaya Abadi Dari hasil wawancara yang menyebutkan bahwa setiap pengambilan keputusan untuk estimasi penjualan
Lebih terperinciDeret Berkala dan Peramalan
Deret Berkala dan Peramalan Times Series & Forecasting Oleh : Riandy Syarif Definisi Deret berkala adalah sekumpulan data yg dicatat dalam satu periode waktu. Contoh data penjualan motor yamaha 2000-2010.
Lebih terperinciANALISA PREDIKSI PENYEWAAN ALAT TRANSPORTASI MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : PT SEDONA HOLIDAYS MEDAN)
ANALISA PREDIKSI PENYEWAAN ALAT TRANSPORTASI MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : PT SEDONA HOLIDAYS MEDAN) Dewi Ika Yanti Situmorang Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciUNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA METODA -- METODA PERAMALAN METODA PERAMALAN
UNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA - METODA PERAMALAN PADA DASARNYA METODA PERAMALAN DAPAT DIKELOMPOKKAN KE DALAM 3 KELOMPOK YAITU : 1. METODA KUALITATIF YANG
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TUNGGAL ABSTRACT
AALISIS PERAMALA DEGA MEGGUAKA METODE PEMULUSA EKSPOESIAL TUGGAL Annisa Rahmattia 1, Bustami 2, MDH.Gamal 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi semakin sulit untuk diperkirakan. Selama ini, manajer PT. Focus
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Semakin banyaknya perubahan yang komplek dalam lingkungan menuntut
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semakin banyaknya perubahan yang komplek dalam lingkungan menuntut adanya perencanaan dan peramalan penjualan yang baik, sebagai langkah antisipasi untuk menetapkan
Lebih terperinciTrend Sekuler Linier. Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu.
Trend Sekuler Linier 1. Pendahuluan Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu. Pola dasar pergerakan runtut waktu : 1) Trend
Lebih terperinciOUTLINE. BAGIAN I Statistik Deskriptif. Pengertian Statistika. Penyajian Data. Ukuran Pemusatan. Ukuran Penyebaran. Angka Indeks
BAB 6 DERET BERKALA DAN PERAMALAN 1 OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif Pengertian Statistika Penyajian Data Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Angka Indeks Deret Berkala dan Peramalan Analisis Trend
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Peramalan (forecasting) 2.1.1. Hubungan Forecast dengan Rencana Forecast adalah peramalan apa yang akan terjadi pada waktu yang akan datang, sedang rencana merupakan penentuan apa
Lebih terperinciPREDIKSI INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI KERNEL
PREDIKSI INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI KERNEL Firmanti Suryandari, Sri Subanti, Bowo Winarno Program Studi Matematika FMIPA UNS ABSTRAK. Inflasi merupakan proses meningkatnya
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2 Jenis dan Sumber Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian tentang risiko harga sayuran di Indonesia mencakup komoditas kentang, kubis, dan tomat dilakukan di Pasar Induk Kramat Jati, yang
Lebih terperinciSebelah Utara dengan Kabupaten Asahan dan Selat Malaka. Sebelah Timur dengan Provinsi Riau. Sebelah Selatan dengan Kabupaten Tapanuli Selatan.
20 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Demografi Penduduk Demografi adalah uraian tentang penduduk, terutama tentang kelahiran, perkawinan, kematian dan migrasi. Demografi meliputi studi ilmiah tentang jumlah penduduk,
Lebih terperinciKEANDALAN PERAMALAN. Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono. Teknik Informatika [Gasal ] FTI - Universitas Stikubank Semarang
KEANDALAN PERAMALAN Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono Web : http://pakhartono.wordpress.com E-mail: pakhartono at gmail dot com budihartono at acm dot org Teknik Informatika [Gasal 2009 2010] FTI
Lebih terperinciDERET BERKALA DAN PERAMALAN
DERET BERKALA DAN PERAMALAN 1 OUTLINE BAGIAN I Statistik Deskriptif Pengertian Statistika Penyajian Data Ukuran Pemusatan Ukuran Penyebaran Angka Indeks Deret Berkala dan Peramalan Analisis Trend (Linear,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan (Forecasting) Peramalan pada dasarnya merupakan proses menyusun informasi tentang kejadian masa lampau yang berurutan untuk menduga kejadian di masa depan. Peramalan
Lebih terperinciEvelina Padang, Gim Tarigan, Ujian Sinulingga
Saintia Matematika Vol. 1, No. 2 (2013), pp. 161 174. PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG KERETA API MEDAN-RANTAU PRAPAT DENGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTERS Evelina Padang, Gim Tarigan, Ujian Sinulingga
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Manajemen Menurut Robbins dan Coulter (2009:7) manajemen adalah aktivitas kerja yang melibatkan koordinasi dan pengawasan terhadap pekerjaan orang lain, sehingga pekerjaan
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 2339-254 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 205, Halaman 957-966 Online di: http://ejournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian PREDIKSI NILAI KURS DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE AUTOREGRESI DAN AUTOKORELASI SERTA SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
PERBANDINGAN METODE AUTOREGRESI DAN AUTOKORELASI SERTA SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING Aprilia Ummi Mujahidah 1), Wellie Sulistijanti 2) 1),2) Statistika, Akademi Statistika Muhammadidyah Semarang email:
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORI. perubahan bertambah disebut trend positif atau. naik. Sebaliknya, jika rata rata perubahan berkurang
BAB II TINJAUAN TEORI 1.1 Pengertian Analisis Tren Trend Menurut Maryati (2010;129) menyatakan trend adalah suatu gerakan (kecenderungan) naik atau turun dalam jangka panjang, yang diperoleh dari rata
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tersebut dipergunakan sebagai dasar penarikan garis trend yang dapat menunjukkan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Komposisi penduduk Kotamadya Pematang Siantar menurut jenis kelamin dari tahun 1999-2009 merupakan data berkala yang dikumpulkan menurut waktu atau tahun untuk menggambarkan
Lebih terperinciPERAMALAN PENJUALAN PRODUKSI TEH BOTOL SOSRO PADA PT. SINAR SOSRO SUMATERA BAGIAN UTARA TAHUN 2014 DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 253 266. PERAMALAN PENJUALAN PRODUKSI TEH BOTOL SOSRO PADA PT. SINAR SOSRO SUMATERA BAGIAN UTARA TAHUN 2014 DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
Lebih terperinciHASIL DAN ANALISIS DATA. Berikut ini adalah data penjualan besi Wiremesh selama 4 tahun berturutturut.
BAB 5 HASIL DAN ANALISIS DATA 5.1 Penyajian Data Penelitian Berikut ini adalah data penjualan besi Wiremesh selama 4 tahun berturutturut. Data berikut merupakan data aktual untuk diramalkan penjualannya
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang
BAB V ANALISA HASIL Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang dikumpulkan untuk pembuatan perencanaan kebutuhan material (MRP). Kemudian dalam bab ini berisikan analisa berdasarkan
Lebih terperinciMENGHITUNG UPAH MINIMUM REGIONAL (UMR) KOTA MEDAN MENURUT LAPANGAN USAHA PADA SEKTOR BANGUNAN ATAU KONSTRUKSI TAHUN 2012 TUGAS AKHIR OLEH
MENGHITUNG UPAH MINIMUM REGIONAL (UMR) KOTA MEDAN MENURUT LAPANGAN USAHA PADA SEKTOR BANGUNAN ATAU KONSTRUKSI TAHUN 2012 TUGAS AKHIR OLEH WILLY RAMSAL 092407028 PROGRAM STUDI DIPLOMA III STATISTIKA DEPARTEMEN
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
19 3.1 Diagram Alir Penelitian BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN MULAI Pengajuan Surat Survei PT. Bangkit Sukses Mandiri (BSM) Diterima? Tidak Ya Observasi Perusahaan Wawancara dengan Direktur PT. BSM Pengamatan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Pengangguran merupakan masalah ekonomi makro yang berpengaruh langsung bagi
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengangguran merupakan masalah ekonomi makro yang berpengaruh langsung bagi standart kehidupan masyarakat baik di negara maju maupun negara berkembang yang menjadi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Matematika memegang peranan penting dalam kehidupan. Selain sebagai salah satu kajian ilmu utama dalam pendidikan, matematika juga berperan untuk menunjang ilmu-ilmu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Peramalan Peramalan (forecasting) merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess),
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 1.1 Landasan Teori 1.1.1 Prediksi Prediksi adalah sama dengan ramalan atau perkiraan. Menurut kamus besar bahasa indonesia, prediksi adalah hasil dari kegiatan memprediksi atau
Lebih terperinciPERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA TOKO OBAT BINTANG GEURUGOK
PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA TOKO OBAT BINTANG GEURUGOK Sayed Fachrurrazi, S.Si., M.Kom Program Studi Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh Reuleut,
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3. Desain Penelitian Tabel 3. Desain Penelitian Tujuan Penelitian Desain Penelitian Jenis dan Metode Penelitian Unit Time T Asosiatif/ Survey PT Tirta Tama Longitudinal Bahagia
Lebih terperinciBAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI. Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi?
BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi? a. Ada ketidak-pastian aktivitas produksi di masa yag akan datang b. Kemampuan & sumber daya perusahaan
Lebih terperinciPREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, Tbk. MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BRI, MENGGUNAKAN METODE ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Greis S. Lilipaly ), Djoni Hatidja ), John S. Kekenusa ) ) Program Studi Matematika FMIPA UNSRAT Manado
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Indonesia, tujuan tersebut dikenal dengan nama trilogi pembangunan yaitu. pendapatan nasional maupun pendapatan per kapita.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum, setiap Negara ingin mencapai tiga tujuan kebijakan ekonomi. Di Indonesia, tujuan tersebut dikenal dengan nama trilogi pembangunan yaitu 1) Pertumbuhan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1-1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di era globalisasi dan perdagangan bebas, perusahaan jasa ekspedisi memiliki peranan yang penting bagi para pelaku bisnis yang mempunyai ketergantungan besar
Lebih terperinciTeknik Proyeksi Bisnis (Forecasting)
Halaman Judul MODUL PERKULIAHAN Teknik Proyeksi Bisnis (Forecasting) Oleh: Andi Ratna Sari Dewi Ratna_fe@unhas.ac.id a.ratnasaridewi@gmail.com DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menetapkan stabilitas di bidang ekonomi yang sehat dan dinamis, pemeliharaan di bidang ekonomi akan tercipta melalui pencapaian
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Indikator indikator ekonomi makro sangat berperan dalam menstabilkan perekonomian. Menurut Lufti dan Hidayat ( 2007 ), salah satu indikator ekonomi makro yang
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan produksi pada
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan produksi pada PT Dinamika Indonusa Prima terkait dengan jumlah permintaan akan
Lebih terperinciPERAMALAN BANYAKNYA JUMLAH SURAT KILAT YANG DIKIRIM DAN DITERIMA KANTOR POS MEDAN DAN BELAWAN TAHUN 2011 TUGAS AKHIR
PERAMALAN BANYAKNYA JUMLAH SURAT KILAT YANG DIKIRIM DAN DITERIMA KANTOR POS MEDAN DAN BELAWAN TAHUN 2011 TUGAS AKHIR Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya FRISKA
Lebih terperinciMETODE PERAMALAN HOLT-WINTER UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS RIAU ABSTRACT
METODE PERAMALAN HOLT-WINTER UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS RIAU Encik Rosalina 1, Sigit Sugiarto 2, M.D.H. Gamal 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN Dalam penelitian ini dilakukan beberapa tahapan yang diawali dengan inisiasi yang berupa identifikasi masalah yang ada pada objek penelitian, kemudian dilakukan studi literatur
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE RUNTUN WAKTU FUZZY-CHEN DAN DI INDONESIA
PERBANDINGAN METODE RUNTUN WAKTU FUZZY-CHEN DAN FUZZY-MARKOV CHAIN UNTUK MERAMALKAN DATA INFLASI DI INDONESIA SKRIPSI Disusun Oleh : LINTANG AFDIANTI NURKHASANAH NIM. 24010211120004 JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Indonesia, tujuan tersebut dikenal dengan nama trilogi pembangunan yaitu. pendapatan nasional maupun pendapatan per kapita.
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum, setiap Negara ingin mencapai tiga tujuan kebijakan ekonomi. Di Indonesia, tujuan tersebut dikenal dengan nama trilogi pembangunan yaitu 1) Pertumbuhan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ARIMA DALAM MERAMALKAN INDEKS HARGA KONSUMEN (IHK) INDONESIA TAHUN 2013
La Pimpi //Paradigma, Vol. 17 No. 2, Oktober 2013, hlm. 35-46 PENERAPAN METODE ARIMA DALAM MERAMALKAN INDEKS HARGA KONSUMEN (IHK) INDONESIA TAHUN 2013 1) La Pimpi 1 Staf Pengajar Jurusan Matematika, FMIPA,
Lebih terperinciEVALUASI JUMLAH TENAGA KERJA YANG OPTIMAL DENGAN METODE WORK LOAD ANALYSIS (WLA) DAN WORK FORCE ANALYSIS (WFA) DI PT.
EVALUASI JUMLAH TENAGA KERJA YANG OPTIMAL DENGAN METODE WORK LOAD ANALYSIS (WLA) DAN WORK FORCE ANALYSIS (WFA) DI PT. TRIKARTIKA MEGAH NASKAH PUBLIKASI Diajukan Guna Memenuhi dan Melengkapi Syarat Gelar
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perusahaan Sumber Tirta merupakan perusahaan distributor yang bergerak dalam penjualan air minum kemasan merk aqua. Barang yang dijual pada distributor ini
Lebih terperinciPENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU KUE BOLU BERDASARKAN RAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN MODEL P (STUDI KASUS: P.IRT FOKER CAKE)
PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU KUE BOLU BERDASARKAN RAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN MODEL P (STUDI KASUS: P.IRT FOKER CAKE) Eman Lesmana 1), Julita Nahar 2), Wahyu Suseno Rizkiyanto 3) Departemen Matematika,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
13 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Era globalisasi saat ini, perkembangan zaman semankin maju dan berkembang pesat, di antaranya banyak pernikahan dini yang menyebabkan salah satu faktor bertambahnya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksikan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
Lebih terperinciPEMILIHAN MODEL REGRESI NONPARAMETRIK TERBAIK UNTUK ANALISIS DATA INFLASI DI JAWA TENGAH SKRIPSI. Oleh: ELYAS DARMAWAN NIM.
PEMILIHAN MODEL REGRESI NONPARAMETRIK TERBAIK UNTUK ANALISIS DATA INFLASI DI JAWA TENGAH SKRIPSI Oleh: ELYAS DARMAWAN NIM. 24010210130061 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Program Ganda Teknik Informatika dan Statistika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Informatika dan Statistika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil 2006/2007 ANALISIS PERBANDINGAN KEAKURATAN PERAMALAN ANTARA METODE TRIGG AND LEACH
Lebih terperinciBAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH
BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Koperasi Niaga Abadi Ridhotullah (KNAR) adalah badan usaha yang bergerak dalam bidang distributor makanan dan minuman ringan (snack). Koperasi
Lebih terperinci