BAB 2 LANDASAN TEORI
|
|
- Johan Sudomo Salim
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 dperbuat gua megatas masalah tersebut, dega meatuhka plha pada suatu alteratf (Hasa, 2002) Pada dasarya pegambla keputusa (Smo 1960), merupaka suatu betuk pemlha dar berbaga alteratf tdaka yag mugk dplh, yag prosesya melalu mekasme tertetu, dega harapa aka meghaslka sebuah keputusa yag terbak (Umar, 2001) Peyusua sebuah model keputusa merupaka suatu cara utuk megembagka hubuga-hubuga logs yag medasar persoala keputusa ke dalam suatu betuk model matemats, yag mecermka hubuga d atara faktorfaktor yag terlbat Smo (1960) megauka model yag meggambarka proses pegambla keputusa Proses terdr dar empat fase (Kosas, 2002), yatu: 1 Peelusura (Itellgece) Tahap merupaka tahap pedefsa masalah serta detfkas formas yag dbutuhka yag berkata dega persoala yag dhadap serta keputusa yag aka dambl 2 Peracaga (Desg)
2 Tahap merupaka suatu proses utuk merepresetaska model sstem yag aka dbagu berdasarka pada asums yag telah dtetapka Dalam tahap, suatu model dar masalah dbuat, du, da dvaldas 3 Pemlha (Choce) Tahap merupaka suatu proses melakuka pegua da memlh keputusa terbak berdasarka krtera tertetu yag telah dtetuka da megarah kepada tuua yag aka dcapa 4 Implemetas (Implemetato) Tahap merupaka tahap pelaksaaa dar keputusa yag telah dambl Pada tahap perlu dsusu seragkaa tdaka yag terecaa, sehgga hasl keputusa dapat dpatau da dsesuaka apabla dperluka perbakaperbaka Dalam membuat sebuah keputusa sergkal aka dhadap berbaga betuk kerumta da lgkup permasalaha yag sagat bayak Utuk kepetga tersebut, sebaga besar pembuat keputusa dega mempertmbagka berbaga raso mafaat/baya, dhadapka pada suatu keharusa utuk megadalka seperagkat sstem yag mampu memecahka masalah secara efse da efektf, yag kemuda dsebut Sstem Pedukug Keputusa (SPK) Kee da Scott Morto (1978) megemukaka bahwa SPK merupaka suatu sstem utuk meragkaka da megtegraska setap sumber daya telektual dar dvdu dega kemampua komputer utuk megkatka kualtas keputusa yag dhaslka (Kosas, 2002) Memaham SPK da pegguaaya sebaga sstem yag meuag da medukug keputusa dlakuka melalu taua relatf atas peraa mausa da komputer gua megetahu bdag fugs masg-masg, keuggula serta kelemahaya Tuua
3 pembetuka SPK yag efektf adalah memafaatka keuggula kedua usur, yatu mausa da peragkat elektrok 211 Kosep Dasar dalam Sstem Pedukug Keputusa Pada awalya Turba da Aroso (1998), medefska sstem pedukug keputusa (SPK) sebaga sstem yag dguaka utuk medukug da membatu phak maaeme melakuka pembuata keputusa pada kods sem terstruktur da tdak terstruktur (Kosas, 2002) Pada dasarya kosep DSS hayalah sebatas pada kegata membatu para maaer melakuka pembuata keputusa da tdak melakuka pelaa serta meggatka poss da pera maaer Kosep SPK pertama kal dperkealka oleh Mchael Scott Morto (1970), yag selautya dkeal dega stlah Maagemet Decso System Kosep SPK merupaka sebuah sstem teraktf berbass komputer yag membatu pembuata keputusa memafaatka data da model utuk meyelesaka masalah-masalah yag bersfat tdak terstruktur da sem terstruktur (Kosas, 2002) SPK dracag utuk meuag seluruh tahapa pembuata keputusa, yag dmula dar tahapa megdetfkas masalah, memlh data yag releva, meetuka pedekata yag dguaka dalam proses pembuta keputusa sampa pada kegata megevaluas pemlha alteratf Adapu karakterstk sstem pedukug keputusa (Turba, 2005) adalah sebaga berkut (Umar, 2001):
4 1 Sstem pedukug keputusa dracag utuk membatu pegambl keputusa dalam memecahka masalah yag sfatya sem terstruktur ataupu tdak terstruktur 2 Sstem pedukug keputusa dracag sedemka rupa sehgga dapat dguaka dega mudah oleh orag-orag yag tdak memlk dasar kemampua pegoperasa komputer yag tgg 3 Sstem pedukug keputusa dracag dega meekaka pada aspek fleksbltas serta kemampua adaptas yag tgg Sehgga mudah dsesuaka dega berbaga perubaha lgkuga yag terad dalam kebutuha pemaka Dega berbaga karakter khusus sepert dkemukaka d atas, sstem pedukug keputusa dapat memberka mafaat atau keutuga bag pemakaya Keutuga yag dmaksud dataraya melput: 1 Sstem Pedukug Keputusa memperluas kemampua pegambl keputusa dalam memproses data/formas bag pemakaya 2 Sstem Pedukug Keputusa membatu pegambl keputusa dalam hal peghemata waktu yag dbutuhka utuk memecahka masalah terutama berbaga masalah yag sagat kompleks da tdak terstruktur 3 Sstem Pedukug Keputusa dapat meghaslka solus deag lebh cepat serta haslya dapat dadalka 212 Pedekata Sstem dalam Sstem Pedukug Keputusa Robert da Mchael (1991) meyataka sstem sebaga suatu kumpula dar eleme yag salg berteraks membetuk suatu kesatua, dalam teraks yag kuat maupu lemah dega pembatas sstem yag elas (Suryad da Ramdha, 1998)
5 Setelah memasukka aspek tuua, Murdck et al (1995) memberka pegerta tetag sstem sebaga sekumpula eleme-eleme yag berada dalam keadaa yag salg berhubuga utuk suatu tuua yag sama (Suryad da Ramdha, 1998) Struktur dar sebuah sstem melput masuka, proses, keluara, umpa balk, lgkuga, da batasa sstem Masuka merupaka eleme yag aka mempegaruh kera sebuah sstem Proses merupaka seluruh eleme utuk metrasformaska masuka mead keluara Keluara meuukka produk akhr atau kosekues dar suatu sstem Umpa balk merupaka alra formas dar kompoe keluara ke pembuat keputusa tetag performas dar sstem Lgkuga terdr dar beberapa eleme yag berada dluar sstem, dalam art buka masuka, proses da keluara Batasa sstem merupaka sebuah pemsah atara suatu subsstem dega subsstem laya atau sstem dega lgkugaya Hrark sebuah sstem memperlhatka semua ragkaa subsstem yag salg berhubuga Pada SPK dbag atas tga subsstem, yatu: 1 Subsstem Maaeme Bass Data (Data Base Maagemet Subsystem) 2 Subsstem Maaeme Bass Model (Model Base Maagemet Subsystem) 3 Subsstem Peragkat Luak Peyeleggara Dalog (Dalog Geerato ad Maagemet Software) 213 Kompoe-kompoe Sstem Pedukug Keputusa Kompoe-kompoe Sstem Pedukug Keputusa dapat duraka dalam beberapa subsstem sebaga berkut:
6 2131 Subsstem Maaeme Bass Data Data Base Maagemet System (DBMS) merupaka kompoe petg dar suatu sstem pedukug keputusa, karea terdapat perbedaa kebutuha data Database merupaka mekasme tegras berbaga es data teral da eksteral Sebuah pegelolaa database yag efektf dapat meuag segala aktvtas meaeme, terutama peraya sebaga fugs utama peyaa formas dalam pembuata keputusa Kemampua yag dbutuhka dar maaeme database adalah sebaga berkut: 1 Kemampua utuk megombaska berbaga data melalu pegambla ekstraks data 2 Kemampua utuk meambahka sumber data secara cepat da mudah 3 Kemampua utuk megelola berbaga varas data 2132 Subsstem Maaeme Bass Model Salah satu keuggula sstem pedukug keputusa adalah kemampua utuk megtegraska akses data da model-model keputusa Model cederug tdak mecukup karea adaya kesulta dalam megembagka model yag tertegras utuk meaga sekumpula keputusa yag salg bergatuga Cara utuk meaga persoala dega megguaka koleks berbaga model yag terpsah, dmaa setap model dguaka utuk meaga baga yag berbeda dar masalah tersebut Komukas atara berbaga model yag salg berhubuga dserahka kepada pegambl keputusa sebaga proses telektual da maual
7 2133 Subsstem Peragkat Luak Peyeleggara Dalog Kekuata da fleksbltas dar sstem pedukug keputusa tmbul dar kemampua teraks atara sstem da pemaka, yag damaka subsstem dalog Beet membag subsstem dalog mead tga baga (Suryad da Ramdha, 1998), yatu: 1 Bahasa aks, melput apa yag dapat dguaka oleh pemaka dalam berkomukas dega sstem Hal melput pemlha-pemlha sepert papa ketk (keyboard), pael-pael setuh, oystck pertah suara da sebagaya 2 Bahasa tampla da presetas, melput apa yag dapat dguaka utuk meamplka sesuatu Bahasa tampla melput plha-plha sepert prter, layar tampla, grafk, wara, keluara suara da sebagaya 3 Bass pegetahua, melput apa yag harus dketahu oleh pemaka agar pemakaa sstem bsa efektf Bass pegetahua dapat berada dalam pkra pemaka, pada kartu referes atau petuuk, dalam buku maual da sebagaya Kemampua yag dmlk sstem pedukug keputusa utuk medukug dalog pemaka sstem melput: 1 Kemampua utuk meaga berbaga dalog, bahka ka mugk utuk megombaska berbaga gaya dalog sesua dega plha pemaka 2 Kemampua utuk megakomodaska tdaka pemaka dega berbaga peralata masuka 3 Kemampua utuk meamplka data dega berbaga format da peralata keluara 4 Kemampua utuk memberka dukuga yag fleksbel utuk megetahu bass pegetahua pemaka
8 22 TOPSIS (Techque For Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto) Sumber kerumta masalah keputusa buka haya karea faktor ketdakpasta atau ketdaksempuraa formas saa Namu mash terdapat peyebab laya sepert faktor yag berpegaruh terhadap plha-plha yag ada, dega beragamya krtera pemlha da uga la bobot dar masg-masg krtera merupaka suatu betuk peyelesaa masalah yag sagat kompleks Pada zama sekarag, metode-metode pemecaha masalah multkrtera telah dguaka secara luas d berbaga bdag Setelah meetapka tuua masalah, krtera-krtera yag mead tolak ukur serta alteratf-alteratf yag mugk, para pembuat keputusa dapat megguaka satu metode atau lebh utuk meyelesaka masalah mereka Adapu metode yag dapat dguaka utuk megatas permasalaha multkrtera yatu metode Techque For Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto (TOPSIS) TOPSIS dperkealka pertama kal oleh Yoo da Hwag pada tahu 1981 utuk dguaka sebaga salah satu metode dalam memecahka masalah multkrtera (Sachdeva, 2009) TOPSIS memberka sebuah solus dar seumlah alteratf yag mugk dega cara membadgka setap alteratf dega alteratf terbak da alteratf terburuk yag ada datara alteratf-alteratf masalah Metode megguaka arak utuk melakuka perbadga tersebut TOPSIS telah dguaka dalam bayak aplkas termasuk keputusa vestas keuaga, perbadga performas dar perusahaa, perbadga performas dalam suatu dustr khusus, pemlha sstem operas, evaluas pelagga, da peracaga robot
9 TOPSIS megasumska bahwa setap krtera aka dmaksmalka ataupu dmmalka Maka dar tu la solus deal postf da solus deal egatf dar setap krtera dtetuka, da setap alteratf dpertmbagka dar formas tersebut Solus deal postf ddefska sebaga umlah dar seluruh la terbak yag dapat dcapa utuk setap atrbut, sedagka solus deal egatf terdr dar seluruh la terburuk yag dcapa utuk setap atrbut Namu, solus deal postf arag dcapa ketka meyelesaka masalah dalam kehdupa yata Maka asums dasar dar TOPSIS adalah ketka solus deal postf tdak dapat dcapa, pembuat keputusa aka mecar solus yag sedekat mugk dega solus deal postf TOPSIS memberka solus deal postf yag relatf da buka solus deal postf yag absolut Dalam metode TOPSIS klask, la bobot dar setap krtera telah dketahu dega elas Setap bobot krtera dtetuka berdasarka tgkat kepetgaya meurut pegambl keputusa Yoo da Hwag megembagka metode TOPSIS berdasarka tus yatu alteratf plha merupaka alteratf yag mempuya arak terkecl dar solus deal postf da arak terbesar dar solus deal egatf dar sudut padag geometrs dega megguaka arak Eucldea (Sachdeva, 2009) Namu, alteratf yag mempuya arak terkecl dar solus deal postf, tdak harus mempuya arak terbesar dar solus deal egatf Maka dar tu, TOPSIS mempertmbagka keduaya, arak terhadap solus deal postf da arak terhadap solus deal egatf secara bersamaa Solus optmal dalam metode TOPSIS ddapat dega meetuka kedekata relatf suatu alteratf terhadap solus deal postf TOPSIS aka meragkg alteratf berdasarka prortas la kedekata relatf suatu alteratf terhadap solus deal postf Alteratf-alteratf yag telah dragkg kemuda dadka sebaga referes bag pegambl keputusa utuk memlh solus terbak yag dgka Metode bayak dguaka utuk meyelesaka pegambla keputusa secara
10 prakts Hal dsebabka kosepya sederhaa da mudah dpaham, komputasya efse, da memlk kemampua megukur kera relatf dar alteratf-alteratf keputusa Berkut adalah lagkah-lagkah dar metode TOPSIS: 1 TOPSIS dmula dega membagu sebuah matrks keputusa Matrks keputusa X megacu terhadap m alteratf yag aka devaluas berdasarka krtera Matrks keputusa X dapat dlhat pada gambar 21 X a a a a m m m m m Gambar 21 Matrks Keputusa X dmaa a ( = 1, 2, 3,, m ) adalah alteratf-alteratf yag mugk, ( =1, 2, 3,, ) adalah atrbut dmaa performas alteratf dukur, adalah performas alteratf a dega acua atrbut 2 Membuat matrks keputusa yag terormalsas Persamaa yag dguaka utuk metrasformaska setap eleme adalah r m 1 2 (21)
11 dega = 1, 2, 3,, m; da = 1, 2, 3,, ; dmaa r adalah eleme dar matrks keputusa yag terormalsa R, adalah eleme dar matrks keputusa X 3 Membuat matrks keputusa yag terormalsas terbobot Dega bobot w = ( w 1, w 2, w 3,, w ), dmaa w adalah bobot dar 1 krtera ke- da w 1, maka ormalsas bobot matrks V adalah v w r (22) dega = 1, 2, 3,, m; da = 1, 2, 3,, dmaa v adalah eleme dar matrks keputusa yag terormalsa terbobot V, w adalah bobot dar krtera ke-, r adalah eleme dar matrks keputusa yag terormalsa R 4 Meetuka matrks solus deal postf da solus deal egatf Solus deal postf dotaska Berkut adalah persamaa dar A, sedagka solus deal egatf dotaska A da A : a A {(ma v J ), (m v J ), = 1, 2, 3,, m} A = { v, v, v,, v } (23) b A {(m v J ), (ma v J ), = 1, 2, 3,, m} = { v, v, v,, v } (24) J = { = 1, 2, 3,, da J merupaka hmpua krtera keutuga (beeft crtera)} J = { = 1, 2, 3,, da J merupaka hmpua krtera baya (cost crtera)}
12 dmaa v adalah eleme dar matrks keputusa yag terormalsa terbobot V, v ( =1, 2, 3,, ) adalah eleme matrks solus deal postf, v ( =1, 2, 3,, ) adalah eleme matrks solus deal egatf 5 Meghtug separas a S adalah arak alteratf dar solus deal postf ddefska sebaga: s 1 2 ( v v ), dega = 1, 2, 3,, m (25) b S adalah arak alteratf dar solus deal egatf ddefska sebaga: s 1 2 ( v v ), dega = 1, 2, 3,, m (26) dmaa s adalah arak alteratf ke- dar solus deal postf, s adalah arak alteratf ke- dar solus deal egatf, v adalah eleme dar matrks keputusa yag terormalsa terbobot V, v adalah eleme matrks solus deal postf, v adalah eleme matrks solus deal egatf 6 Meghtug kedekata relatf terhadap solus deal postf Kedekata relatf dar setap alteratf terhadap solus deal postf dapat dhtug dega megguaka persamaa berkut: c ( s s s dega = 1, 2, 3,, m dmaa, 0 ) c 1, (27) c adalah kedekata relatf dar alteratf ke- terhadap solus deal postf,
13 s adalah arak alteratf ke- dar solus deal postf, s adalah arak alteratf ke- dar solus deal egatf 7 Meragkg Alteratf Alteratf durutka dar la C terbesar merupaka solus yag terbak C terbesar ke la terkecl Alteratf dega la 23 Rekrutme Teaga Pegaar Baru d Lbra Educato Isttute (LEI) Lbra Educato Isttute (LEI) merupaka suatu lembaga peddka yag meawarka asa utuk membmbg sswa-ssw dalam meguasa bahasa asg ataupu pelaara-pelaara sekolah laya Iteraks atara teaga pegaar da sswa sagatlah petg utuk medukug hal tersebut Ada beberapa krtera yag harus dpeuh oleh calo teaga pegaar baru yatu: 1 Krtera Peddka Pada krtera, calo teaga pegaar baru yag melamar setdakya harus memlk peddka dasar terhadap bdag yag aka daarkaya 2 Krtera Pegalama Megaar Pada krtera, calo teaga pegaar baru yag melamar, aka lebh bak ka telah mempuya pegalama megaar d bdagya 3 Krtera Hasl Tes Pada krtera, calo teaga pegaar baru yag melamar harus megkut tes tertuls yag dberka oleh phak Lbra Educato Isttute (LEI)
14 4 Krtera Hasl Wawacara Pada krtera, calo teaga pegaar baru yag melamar setelah megkut tes dwabka megkut wawacara 5 Krtera Hasl Trag (Pelatha) Pada krtera, calo teaga pegaar baru yag melamar dwabka megkut Trag (pelatha) selama 3 bula Semua krtera d atas memlk bobotya masg-masg yag dtetuka oleh phak Lbra Educato Isttute (LEI) Apabla semua krtera d atas terpeuh, maka pelamar aka dpertmbagka utuk dterma sebaga teaga pegaar baru d Lbra Educato Isttute (LEI)
FMDAM (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 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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Stem Pedukug Keputua Stem Pedukug Keputua (Deco Support Stem) merupaka uatu tlah yag megacu pada uatu tem yag memafaatka dukuga komputer dalam proe pegambla keputua. Utuk memberka
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 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 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 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 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 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 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 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 III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
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 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 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 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 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 terperinciSistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Desa Penerima Program Desa Siaga pada Dinas Kesehatan Kota Banjar
Jural Tekolo Iformas Poltekk Telkom Vol., No. 4, November 202 Sstem Pedukug Keputusa Peetua Prortas Desa Peerma Program Desa Saga pada Das Kesehata Kota Baar Ira Yuar, Mahmud Imroa 2, Reto Nov Dayawat
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 terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
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 terperinciTINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran
TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas
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 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 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 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 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 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 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. 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 terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
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 terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
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 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 terperinciNORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
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 terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
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 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 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 II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
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 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 terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
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 terperinciSUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS
C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
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 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
22 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pedahulua 2.1.1 Pegerta Mateace Beberapa pegerta perawata (mateace) meurut ahl : 1. Meurut Corder (1988), perawata merupaka suatu kombas dar tdaka yag dlakuka utuk mejaga suatu
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 terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
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 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 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 terperinciPRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange
Praktkum 0 Iterpolas Polomal da Lagrage PRAKTIKUM 0 Iterpolas Polomal da Lagrage Tuua : Mempelaar berbaga metode Iterpolas ag ada utuk meetuka ttkttk atara dar buah ttk dega megguaka suatu fugs pedekata
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 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 terperinci3.1 Biaya Investasi Pipa
BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da
Lebih terperinciJurnal Sketsa Bisnis Vol. 2 No. 1 Agustus 2015 Page 18
ANALISA WAKTU BAKU PRODUKSI DOMPET DENGAN PENDEKATAN PETA TANGAN KIRI DAN TANGAN KANAN PADA CV. XYZ DI PASURUAN Hasa Bashor 1), Rosyatul Umam ) 1) Dose Tekk dustr Fakultas Tekk Uverstas Yudharta Pasurua
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Regres merupaka suatu metode statstka yag dguaka utuk meyeldk pola hubuga atara dua atau lebh varabel.betuk atau pola hubuga varabelvarabel tersebut dapat ddetfkas
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinciI adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:
PENDAULUAN D dalam modul Ada aka mempelajar teor gaggua bebas waktu yag mecakup: teor gaggua tak degeeras bebas waktu, teor gaggua degeeras bebas waktu, da efek Stark. Oleh karea tu, sebelum mempelajar
Lebih terperinci( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:
5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
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 terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA. Latar Belakang. Demam Berdarah Dengue (DBD)
PENDAHULUAN Latar Belakag Kods suatu daerah secara umum berkata dega kods d daerah la, terutama daerah yag berdekata. Pola sepert dkeal dega hubuga spasal. Besara autokorelas spasal dapat dguaka utuk megdetfkas
Lebih terperinciPOLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA
MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua
Lebih terperinciBAB II AKSIOMA PELUANG
II KSIOM PELUNG PENGNTR pakah peluag tu? pakah sebatas peluag muul gambar pada pelempara 1 mata uag yag setmbag adalah 0.5, atau peluag rs Joh aka mampu meg-ko lawa tadgya dalam pertadga tju adalah 0.6.
Lebih terperinciPengujian Autokorelasi terhadap Sisaan Model Spatial Logistik
Pegua Autokorelas terhadap saa Model patal Logstk Utam Dyah yaftr, Bagus artoo, alamatuttazl Abstrak Pemodela dega bass ruag (spatal perlu memerhatka pegaruh atar ruag tersebut. Pemodela klask yag megasumska
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinciBAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
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 terperinciMengubah bahan baku menjadi produk yang lebih bernilai melalui sintesis kimia banyak dilakukan di industri
Megubah baha baku mead produk yag lebh berla melalu stess kma bayak dlakuka d dustr Asam sulfat, ammoa, etlea, proplea, asam fosfat, klor, asam trat, urea, bezea, metaol, etaol, da etle glkol Serat/beag,
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 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 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 terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jes Peelta Dalam pelta peelt megguaka racaga eksperme. Eksperme adalah observas dbawah kods buata (artfcal codto), dmaa kods tersebut dbuat da d atur oleh s peelt. Dega
Lebih terperinciESTIMASI UKURAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM PORTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 0, No. (03), hal. 57-6 ESTIMASI UKUAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM POTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL Eka Kurawat, Helm, Neva Satyahadew INTISAI
Lebih terperinciKata Kunci: model pembelajaran pendidikan lingkungan hidup (Model PLH)
bstrak. Tujua peelta adalah membagu Model Pembelajara PLH berbass webste utuk Sekolah Tgkat tas dguaka oleh guru dalam meyampka pembelajara pegelolaa lgkuga hdup secara vald, prakts da efektf. Jes peelta,
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.2. Ilustrasi Tabel Input-Output (3 Sektor) Alokasi Permintaan Output Antara Permintaan F 1
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tabel Iput-Output 3... Keragka Umum Tabel Iput-Output Sebaga lustras tabel I-O, msalka haya ada tga sektor dalam suatu perekooma yatu sektor produks, 2 da 3. Tabel trasaks
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. atau biasa yanng disebut pre-eksperimen. Karena pada penelitian ini, peneliti
35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jes Peelta Jes peelta pada peelta adalah peelta eksperme semu atau basa yag dsebut pre-eksperme. Karea pada peelta, peelt haya megguaka kelas eksperme tapa adaya kelas kotrol.
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 terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa
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 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 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 terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka strateg umum yag d aut dalam pegumpula data da aalss data yag dperluka, gua mejawab persoala yag dhadap. Meurut Arkuto (006 : 3) peelta
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema
II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema
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 terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciWAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
Lebih terperinci