METODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "METODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan"

Transkripsi

1 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, Isiu Peraia Bogor da Pusa Peeliia Kelapa Sawi, Meda, Sumaera Uara. Seluruh ragkaia kegiaa peeliia aka dilaksaaka selama eam bula yag melipui sudi pusaka/lieraur, peyusua usula peeliia, ivearisasi daa, ipu daa, ideifikasi, pegolaha daa, aalisis daa, sera peyusua da perbaika esis. Ala da Baha Peeliia ii megguaka daa sekuder dari beberapa perkebua kelapa sawi ligkup PT Perkebua Nusaara yag berlokasi di Sumaera. Daa ersebu diivearisasi dari Pusa Peeliia Kelapa Sawi, bagia Pelayaa da Jasa, yag berlokasi di jala Brigjed. Kaamso o. 51 Meda, Sumaera Uara. Daa yag diivearis melipui: 1. Daa ahua: - Produksi ada buah segar (TBS) per ahu aam (o/ha) pada beberapa kebu kelapa sawi ligkup PT Perkebua Nusaara di pulau Sumaera. - Aomali sea surface emperaure (ASST) ahua di Nio-3,4. 2. Daa bulaa: - Produksi ada buah segar (TBS) per bula per ahu aam (kg/ha) pada kebu Rejosari, provisi Lampug. - Aomali sea surface emperaure (SST) bulaa di Nio-3,4. Daa ahua diguaka dalam meyusu fugsi produksi meuru umur da ideifikasi hubuga produksi kelapa sawi dega aomali suhu muka lau. Semeara daa bulaa diguaka uuk membagu model dalam meduga produksi kelapa sawi berdasarka ASST.

2 28 Ala yag diguaka dalam peeliia ii adalah seperagka persoal compuer, dega dukuga sofware MS-EXCELL, Crysal Ball, da Miiab uuk aalisis da simulasi. Meode Peeliia Meode peeliia melipui ideifikasi hubuga produksi ada buah segar kelapa sawi dega suhu muka lau, da peerapa model dalam memprediksi produksi kelapa sawi dega megguaka daa suhu muka lau. Aalisis Daa Peeliia Peeliia ii dilakuka dalam iga ahap dega keragka kerja seperi pada Gambar 5. Tiga ahap peeliia ii melipui: (1) Peyusua fugsi produksi meuru umur; (2) Ideifikasi hubuga produksi kelapa sawi dega aomali suhu muka lau di Nio-3,4; (3) Pedugaa produksi kelapa sawi berdasarka aomali suhu muka lau di Nio-3,4. Peyusua fugsi produksi meuru umur. Daa produksi aama kelapa sawi ahua yag elah dikumpulka erlebih dahulu harus melalui suau proses sebelum diolah lebih laju. Masigmasig daa produksi harus dihilagka fakor pegaruh umurya. Proses peghilaga pegaruh umur ii dilakuka dega megivearis produksi ahua per ahu aam di masig-masig kebu sehigga diperoleh raaa produksi per ahu uuk masig-masig kebu, sehigga diperoleh daa produksi per umur aama. Proses peghilaga pegaruh umur ii dilakuka dega megguaka model simulasi yag elah dirumuska oleh Siregar (1998). Model simulasi ersebu dirumuska secara berahap dega pedekaa fugsi produksi meuru umur da peubah-peubah kekeriga. Model ii dirumuska dega asumsi keragama produksi TBS kelapa sawi haya disebabka oleh pegaruh umur da peubah-peubah kekeriga, sedagka fakor laiya (geeik, kulur ekis, aah, hama da peyaki) idak mejadi fakor pembaas aau berpegaruh proporsioal meuru umur aama.

3 29 Fugsi produksi meuru fugsi umur, f(u), dirumuska megguaka model o-liier famili ekspoe. Pedugaa parameer model meujukka hasil fugsi produksi meuru umur (Y) sebagai beriku: f(u) = Y = a + b l() exp (c ); keeraga: = umur aama Gambar 5. Flow char uuk racag bagu aalisis prediksi produksi kelapa sawi megguaka sea surface emperaure (SST).

4 30 Pedugaa parameer a, b, da c uuk model fugsi produksi pada masig-masig kebu dilakuka dega ierasi pegliiera (liierizaio). Pedugaa ii diselesaika dega cara mecari kuadra erkecil aau memiimumka gala. Selai iu, pedugaa juga dilakuka dega megguaka baua fasilias solver pada Microsof Excel. Solver merupaka salah sau fasilias ambaha (add-is) yag diguaka uuk memecahka persoala yag cederug rumi, seperi suau model yag o liear dega parameer yag dapa disesuaika da bayak kosaa yag harus dicocokka dega model ersebu. Fasilias solver memugkika kia uuk meghiug ilai yag dibuuhka uuk mecapai hasil erdapa dalam sau sell aau sederaa sel (rage). Dega kaa lai, solver dapa meagai masalah yag melibaka bayak sel/variabel da membau dalam mecari kombiasi variabel uuk memiimalka/memaksimalka suau arge. Adapu dalam peeliia ii adalah uuk memiimalka ilai gala. Ideifikasi hubuga produksi kelapa sawi dega aomali suhu muka lau Ideifikasi dilakuka dega meghubugka pola produksi aama kelapa sawi dega aomali suhu muka lau (sea surface emperaure, SST) yag diliha dari aomali suhu muka lau di Nio-3,4. Aomali suhu muka lau di Nio- 3,4 diharapka dapa merepreseasika kodisi yag erjadi di samudera Pasifik. Kodisi di lokasi ersebu aka mempegaruhi curah huja yag erjadi di Idoesia. Di sisi lai, produksi aama kelapa sawi saga ergaug dega besarya curah huja yag erjadi. Oleh karea iu, diduga ada korelasi aara aomali suhu muka lau dega produksi aama kelapa sawi. Suhu Muka Lau di Nio-3,4 idak mempegaruhi seluruh wilayah di Idoesia. Meuru Aldria, suhu muka lau di Nio-3,4 (ENSO) haya mempegaruhi karakerisik curah huja pada sebagia besar wilayah selaa idoesia. Kebu-kebu yag diamai yag ermasuk ke dalam wilayah yag kua pegaruh ENSO-ya, sisaa dari persamaa sebelumya aka direraaka. Ideifikasi dilakuka dega megguaka sofware Miiab (Iriawa da Asui, 2006) dega megkorelasika pola sisaa dari persamaa model fugsi produksi meuru umur masig-masig kebu dega aomali suhu muka lau di Nio-3,4 pada ahu yag sama aau beberapa ahu sebelumya (lag). Nilai

5 31 aomali suhu muka lau di ENSO-3,4 yag mempuyai koefisie korelasi yag diuji yaa da eriggi dalam perumusa model produksi aka mejadi peubah yag erpilih. Rumus dasar yag diguaka dalam melakuka aalisis korelasi (r) adalah sebagai beriku: ( r) X X Y X 1 1 X Y Y Y Dimaa r = besarya korelasi aara sisaa model dega aomali SST X = sisaa model ahu ke- Y = aomali SST ahu ke- = Bayakya ahu r = Nilai korelasi pada reag -1 r 1 Pedugaa produksi kelapa sawi berdasarka aomali SST di Nio-3,4 Proses pedugaa produksi kelapa sawi megguaka daa produkivias bulaa (Jauari 2003 Mei 2011) pada kebu Rejosari, provisi Lampug. Daa produkivias bula Jauari 2003 Desember 2009 diguaka uuk membagu model, semeara daa bula Jauari 2010 Mei 2011 diguaka uuk memvalidasi model. Proses pedugaa dilakuka melalui beberapa ahap, yaiu: meghilagka pegaruh umur da musima, membagu hubuga aara sisaa dari persamaa sebelumya dega aomali SST di Nio-3,4, da membagu model uuk meduga produksi kelapa sawi megguaka sochasic spreadshee dega memafaaka persamaa sebelumya. Model persamaa ii diharapka dapa meduga besara produksi (kg/ha) aama kelapa sawi per bula dega variabel aomali SST di Nio-3,4. Proses ii aka dilakuka pada seiap ahu aam yag erdapa di kebu Rejosari. - Meghilagka pegaruh umur Daa produksi bulaa yag elah diivearisasi disusu berdasarka umur aama per ahu aamya, da kemudia direraaka. Sehigga diperoleh daa raaa produkivias aama per umur dalam saua bula. Daa ersebu diguaka uuk meghilagka pegaruh umur pada suau produkivias aama megguaka model o liier famili ekspoe yag dikealka oleh

6 32 Maurug (1986) da Siregar (1998) uuk meduga produkivias aama kelapa sawi. Persamaa ersebu yaiu: f(u) = Y = a + b l() exp (c ) + ε 1 ; keeraga = umur aama (bula) Parameer a, b, da c uuk model fugsi produksi pada masig-masig kebu diduga dega ierasi pegliiera (liierizaio). Pedugaa ii diselesaika dega cara mecari kuadra erkecil aau memiimumka gala. Selai iu, pedugaa juga dilakuka dega megguaka baua fasilias solver pada Microsof Excel. - Meghilagka pegaruh musima (seasoal) Pola produkivias aama kelapa sawi yag idak dapa diduga oleh persamaa berdasarka umur aama (sisaaya) aka diduga melalui persamaa regresi Fourier. Masig-masig ahu aam aka mempuyai persamaa Fourier sediri. Aalisis Fourier adalah suau ekik yag biasa diguaka uuk meeuka asal aau pola gelombag sius yag erjadi, sehigga dapa meduga gelombag sius yag aka erjadi berikuya. Hasilya yaiu berupa gelombag ampliudo sebagai fugsi dari suau frekuesi. Persamaa Fourier diguaka uuk memeaka siyal sebagai fugsi waku da sebagia ampliudo sebagai fugsi dari frekuesi. Dega kaa lai, persamaa siyal yag dibeuk dapa dipadag berdasarka daa waku aau daa frekuesi. Persamaa Fourier dapa merepreseasika beberapa fugsi yag biasa diguaka berdasarka fugsi da frekuesi, seperi gelombag sius, gelombag peak, gelombag sius yag semaki megecil, impuls, da lai-lai (Vecchia, 1980). Persamaa Fourier yag diguaka dalam meduga produkivias aama kelapa sawi yag idak dapa dijelaska oleh umur yaiu: ε 1 = d (i) + e (i) si (*) + f (i) cos (*) + g (i) si 2(*) + h (i) cos 2(*) + ε 2 ; keeraga: * = 2π /12; ( = 1, 2,..., 12); da i = ahu aam - Meghubugka dega aomali SST di Nio-3,4 Sisaa dari kedua persamaa sebelumya aka dicari korelasiya dega aomali SST di Nio-3,4. Waku uda (lag) dari korelasi aara aomali SST dega sisaa model aka dieuka dari peeliia sebelumya. Uuk medapaka ilai korelasi yag lebih iggi da yaa, aka diamai juga lag 1-2 bula sebelum da sesudahya. Seelah diperoleh lag yag mempuyai ilai

7 33 korelasi yag eriggi da yaa, maka waku uda (lag) ersebu yag aka diguaka sebagai predikor persamaa. Persamaa yag diperoleh yaiu: ε 2 = j (i) + k (i) x + ε 3 keeraga : x = aomali SST di Nio-3,4 lag-12 bula; da i = ahu aam - Membagu model persamaa dega megguaka sochasic spreadshee Sisaa aaupu gala yag diperoleh dari persamaa sebelumya diharapka idak memiliki auo regresi dega gala pada waku sebelumya (ε 3-1), sehigga gala yag diperoleh merupaka error whie oise (ω). Gala ersebu selajuya aka dihiug igka kepasiaya dega melakuka simulasi yag meghiug sera megopimalka peluag gala yag dapa erjadi di lapag. Hal ii dapa dilakuka dega megguaka sochasic spreadshee yag memafaaka fasilias Crysal Ball dega meode simulasi Moe Carlo (Frekel, 2004). Simulasi Moe Carlo adalah ipe simulasi probabilisik uuk mecari peyelesaia masalah dega samplig dari proses acak aau dega megguaka bilaga acak (radom umbers). Prisip kerja simulasi Moe Carlo adalah membagkika agka acak aau sampel dari suau variabel acak yag elah dikeahui disribusiya, yag didasari pada pemikira peyelesaia suau masalah uuk medapaka hasil lebih baik dega cara memberi aleraif ilai sebayak-bayakya (ilai yag erbagki) uuk medapaka igka keeliia yag lebih iggi. Dega pembagkia ilai sebayak 1000 kali, maka diperoleh igka keeliia sampai 0,1. Seluruh ahap ersebu aka disusu dalam sebuah spreadshee sebagai ahapa formula dega susua sebagai beriku: Tahu aam: a b c Pegaruh Umur d e f g h Pola Error bulaa j k Pegaruh ASST error (U-1) r1 e(i)

8 34 Semeara iu, lagkah memasukka daa parameer yag dibuuhka (ipu) da hasil keluara (oupu) hasil simulasi disusu sebagai beriku: Bula Prediksi Tahu Prediksi Aomali SST di Nio-3,4 lag-12 Bula Tahu Prod (kg/ha) Produksi (o) Ipu: Oupu: Sedagka lagkah pedugaa aau simulasi aka dilakuka dega baua sofware Crysal Ball dilakuka dega susua: Tahu aam: ω (i) Simulaed Yield Simulaed Yield e Nilai dari whie oise error aka dibagkika dega sofware Crysal Ball dega erlebih dahulu memasukka asumsi dari daa, yaiu pola sebara daa yag ormal, da selag sadar deviasi yag diperoleh dari hasil perhiuga. Nilai produkivias hasil simulasi aka ampil pada baris simulaed yield seelah sebelumya diaur dalam pegaura forecas (saua, ampila, keeliia, peyarig, da eksrak oomais). Pedugaa aka dimulai dega meeka ombol sar yag erdapa pada jedela crysal ball. Selajuya, daa produksi hasil simulasi aka dikoreksi pada baris simulaed yield e dega beberapa baasa: - Jika ilai produkivias hasil simulasi adalah berilai egaif, maka ilaiya = 0 - Jika umur aama adalah kurag dari 48 bula aau lebih dari 300 bula, maka ilai produkivias = 0. Nilai produkivias hasil simulasi kebu Rejosari adalah raaa produkivias hasil simulasi dari seluruh ahu aam yag ada di kebu Rejosari.

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di

METODE 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 terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 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 terperinci

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

BAB 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 terperinci

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

III. 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 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 terperinci

BAB V METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

KRITERIA 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 terperinci

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

NILAI 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 terperinci

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB 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 terperinci

Prediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki

Prediksi 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 terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN 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 terperinci

INTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ

INTEGRAL 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 terperinci

Universitas Sumatera Utara

Universitas 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 terperinci

PERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN

PERENCANAAN 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 terperinci

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan

B 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 terperinci

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

V. 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 terperinci

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )

Beberapa 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 terperinci

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

BAB 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 terperinci

MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR

MODIFIKASI 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 terperinci

PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP

PREDIKSI 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 terperinci

STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA

STUDI 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 terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Analisis 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 terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral.

BAB 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 terperinci

MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dadan Kusnandar, Naomi Nessyana Debataraja

MODEL 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 terperinci

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

MODEL 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 terperinci

Rumus-rumus yang Digunakan

Rumus-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 terperinci

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan

BAGIAN 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 terperinci

Sistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital

Sistim 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 terperinci

II LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000).

II 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 terperinci

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER

JURUSAN 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 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 terperinci

BAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :

BAB 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 terperinci

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA

ANALISIS 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 terperinci

PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ

PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Bulei Ilmiah Ma. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 05, No. 2 (206), hal 79-86 PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Sii Faimah, Neva Sayahadewi, Shaika Marha INTISARI

Lebih terperinci

Universitas Sumatera Utara

Universitas 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 terperinci

MODEL 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 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak

BAB 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA

PENGUJIAN 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 terperinci

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2 METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI

PENYELESAIAN 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 terperinci

TUGAS AKHIR. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika. Oleh: AFRIANTI

TUGAS 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 terperinci

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH

B. 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 terperinci

BAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA

BAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA 3 BAB III FORMULA PEETUA HARA OPSI ASIA Pada Bab III ii aka dibahas megeai opsi Asia da aalisisya, di maa yag aka dibahas hayalah beberapa ipe opsi Asia, da erbaas pada eis Europea call saa. Jeis-eis opsi

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. 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 terperinci

PEMODELAN 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. 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 terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

Manajemen 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat.

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat. L A T I H A N S O A L A N R E G Muhamad Ferdiasyah, S. Stat. *Saya saraka utuk mecoba sediri baru lihat jawabaya **Jawaba saya BELUM TENTU BENAR karea saya mausia biasa. Silaka dikosultasika jika ada jawaba

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan objek pada anak kelompok B TK Damhil

BAB 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 terperinci

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia

PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE Eli Trisiai Hasriai Rola Pae Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam Uierias Riau Kampus Bia Widya

Lebih terperinci

Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown

Peramalan 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan

Lebih terperinci

TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUZUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES

TINGKAT 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 terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

A. LATAR BELAKANG MASALAH

A. LATAR BELAKANG MASALAH PENDAHULUAN A. LAAR BELAKANG MASALAH Model koreksi kesalaha ECM - Error Correcio Model merupaka model regresi liier ag meeuka keseimbaga jagka pajag di aara beberapa variabel. Di dalam model koreksi kesalaha

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN. mencakup penyusunan proposal hingga penyusunan draft skripsi dilaksanakan di

IV. 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov

BAB 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 terperinci

MENENTUKAN 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 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 terperinci

PENDAHULUAN INTERVAL KEPERCAYAAN PENAKSIRAN TITIK PENAKSIRAN INTERVAL 5/14/2012 KANIA EVITA DEWI

PENDAHULUAN INTERVAL KEPERCAYAAN PENAKSIRAN TITIK PENAKSIRAN INTERVAL 5/14/2012 KANIA EVITA DEWI 5/4/0 INTERVAL KEPERCAYAAN Poulai θ= μ,, π PENDAHULUAN amlig amel θˆ=,, KANIA EVITA DEWI Peakira arameer ada cara:. Peakira iik. Peakira ierval aau ierval keercayaa PENAKSIRAN TITIK Peakira iik -> Jika

Lebih terperinci

BAB 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. 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang

BAB 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 terperinci

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung 42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera

Lebih terperinci

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS 1.1. Pedahulua Dalam pertemua ii Ada aka mempelajari beberapa padaga tetag permutasi da kombiasi, fugsi da metode perhituga probabilitas, da meghitug probabilitas. Pada

Lebih terperinci

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa

Lebih terperinci

ANALISA SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE KOMPUTASI TURBO PASCAL

ANALISA SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE KOMPUTASI TURBO PASCAL Aalisa Sisem Aria Dega Meode Kompuasi Turbo Pascal ANALISA SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE KOMPUTASI TURBO PASCAL RINA OKTAVIYANTHI Uiversias Serag Raya, riaoka@usera.ac.id Absrak. Sisem aria yag erjadi di

Lebih terperinci

PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL. Modul 2. Proses ADC-DAC

PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL. Modul 2. Proses ADC-DAC PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL Modul. Proses ADC-DAC Coe Kosep Samplig Kuaisasi Codig Decodig ilerig ADC-DAC Perhiuga error kuaisasi dikaika dega level kuaisasi da samplig rae ADC Aalog o Digial Coverer Megubah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM)

PENERAPAN 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Achmad Samudi, M.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 6. MENGUJI PROPORSI π : UJI DUA PIAK Mialka kia mempuyai populai biom dega propori periiwa A π Berdaarka ebuah ampel

Lebih terperinci

ANALISIS NUMERIK MODEL EPIDEMIK SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS DI YOGYAKARTA SKRIPSI.

ANALISIS NUMERIK MODEL EPIDEMIK SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS DI YOGYAKARTA SKRIPSI. ANALISIS NUMERIK MODEL EPIDEMIK SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS DI YOGYAKARTA SKRIPSI Diajuka Kepada Fakulas Maemaika Da Ilmu Pegeahua Alam Uiversias Negeri

Lebih terperinci

METODOLOGI 3.1 Waktu dan Tempat 3.2 Data Penelitian

METODOLOGI 3.1 Waktu dan Tempat 3.2 Data Penelitian 7 3. METODOLOGI 3. Waku da Tempa Peeliia dilaksaaka di laboraorium Klimaologi CCROM. Seluruh ragkaia kegiaa peeliia dilaksaaka melipui sudi pusaka aau lieraur pegumpula daa peeliia pegolaha daa da perbaika

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB 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 terperinci

ALGORITMA DATA MINING

ALGORITMA 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 terperinci

PENERAPAN 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 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 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 terperinci

PERAMALAN 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. 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 terperinci

Jurnal Rekursif, Vol. 3 No. 1 Maret 2015, ISSN

Jurnal 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 terperinci

Pemodelan Pencemaran Udara Menggunakan Metode Vector Autoregressive (Var) di Provinsi Riau

Pemodelan Pencemaran Udara Menggunakan Metode Vector Autoregressive (Var) di Provinsi Riau Pemodela Pecemara Udara Megguaka Meode Vecor Auoregressive (Var) di Provisi Riau Ari Pai Desvia 1, Maryam Julliaa D 2 Jurusa Maemaika, Fakulas Sais da Tekologi, UIN Sula Syarif Kasim Riau Jl. HR. Soebraas

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

Analisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pengembangan Kawasan Wisata Bahari Lhok Geulumpang, Aceh Jaya

Analisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pengembangan Kawasan Wisata Bahari Lhok Geulumpang, Aceh Jaya JURNAL TEKNIK ITS Vol. 4, No. 1, (2015) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Pri) C-6 Aalisa Fakor-fakor yag Mempegaruhi Pegembaga Kawasa Wisaa Bahari Lhok Geulumpag, Aceh Jaya Rizki Saryao, Adjie Pamugkas Jurusa

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera

BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Kabupaen Labuhan Bau merupakan pusa perkebunan kelapa sawi di Sumaera Uara, baik yang dikelola oleh perusahaan negara / swasa maupun perkebunan rakya. Kabupaen Labuhan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pikir Peelitia Peelitia ii dilakuka dega pola pemikira yag berdasarka latar belakag, perumusa masalah, da tujua yag igi dicapai beserta alat aalisis yag diguaka utuk

Lebih terperinci