2-RP. rate, 10).Model Antrian. Deskripsi. sistem finansial, sistem komunikasi. Semester : V Hal: 1 dari 7. Dosen : SPW, NI, HY No.

dokumen-dokumen yang mirip
PRODI. Dosen : MM No.Revisi : 00. Semester : I Hal: 1 dari 5. kelompok. Deskripsi 2 populasi. Kemampuan. Kemampuan kerja.

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

Aktuariaa. Dosen : SS. Semester : V No.Revisi : 00. Hal: 1 dari 5. tim. 1).Konsep. dimodifikasi). Kemampuan. Deskripsi. asuransi jiwa

SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-211 Nama Mata Kuliah : Model Stokastik Jumlah SKS : 2 Semester :

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Simulasi Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : NI, PPO Semester : V

2-RP. Semester : VIIII No.Revisi : 00. Dosen : MM. Hal: 1 dari 5. kelompok, Peran

ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION

2-RP. Penguasaan Pengetahuan. Kemampuan. kerja. Kemampuan. Manajerial. Sikap dan Tata Nilai 5-PBS 1-CP 2-RP 3-RE

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Data II Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : HK Semester : VII

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Survival Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP Semester :

Pengantar Proses Stokastik

Semester : VII Hal: 1 dari 5. Dosen : Har & Imam RP S1 SB 03. No.Revisi : 00. secara umum KKNI. Level 6 Kemampuan. C. Deskripsi CP.

Deskripsi. Dosen : No.Revisi : 00. Semester : VII Hal: 1 dari 5. tim. Kemampuan 5-PBS 3-RE 1-CP 2-RP

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Statistika Spasial Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : Sutikno Semester : VII

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. X(t) disebut ruang keadaan (state space). Satu nilai t dari T disebut indeks atau

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Data I Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : HK Semester : VI

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Jaringan Syaraf Tiruan Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : BSSU Semester : III

2-RP. C. PRASYARAT : Desain Eksperimen. D. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6. Kemampuan Deskripsi Penguasaan

Oleh: Isna Kamalia Al Hamzany Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita W, M.Si. Dra. Nur Asiyah, M.Si

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Riset Operasi 1 Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SMR, Ir, Wiba Semester : III

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM DOKTOR STATISTIKA (STK) DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Perancangan Kualitas Kode/sks : SS141413/ (2/1/0 ) Dosen : SS Semester : V

Pengantar Proses Stokastik

Pemodelan Sistem Antrian Satu Server Dengan Vacation Queueing Model Pada Pola Kedatangan Berkelompok

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Data Mining Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP, KF Semester : VII

BAB I PENDAHULUAN. sumber yang dapat dipercaya, petunjuk atau reputasi yang telah dibuat.

MODEL STOKASTIK PERTUMBUHAN POPULASI (PURE BIRTH PROCESS)

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PREDIKSI JUMLAH LULUSAN DAN PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA FMIPA UNTAN TAHUN ANGKATAN 2013/2014 DENGAN METODE RANTAI MARKOV

Karakteristik Model & Struktur Model. Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng

Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Pengantar Proses Stokastik

ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION

Arisma Yuni Hardiningsih. Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si. Jurusan Matematika. Surabaya

Silabus. Proses Stokastik (MMM 5403) Proses Stokastik. Contoh

MODEL STOKASTIK.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. komoditas, model pergerakan harga komoditas, rantai Markov, simulasi Standard

Rantai Markov Diskrit (Discrete Markov Chain)

BAB II LANDASAN TEORI

CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai

BAB 2 LANDASAN TEORI

2-RP RENCANA PEMBELAJARAN. Semester : VI Hal: 1 dari 5. No.Revisi : 00. tim. Regresi Nonparametrik. Deskripsi. Kemampuan. lokal).

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

PROSES MARKOV KONTINYU (CONTINOUS MARKOV PROCESSES)

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.

KONTRAK PEMBELAJARAN

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) METODE STOKASTIK OLEH : KHAMALUDIN, S.T., M.T.

2-RP. C. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6

KAJIAN ANTRIAN TIPE M/M/ DENGAN SISTEM PELAYANAN FASE CEPAT DAN FASE LAMBAT

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)

PERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV

Penelitian Operasional II Rantai Markov RANTAI MARKOV

PRODI. Semester : Hal: 1 dari 6 RP S1 SB 05. No.Revisi : 00. CP 2.5 : Menerapkan Teori Resiko. Di Industri Keuangan. (Rating perusahaan, Model

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Distribusi probabilitas banyaknya pelanggan dalam sistem antrian

SATUAN ACARA PERKULIAHAN EK.354 REKAYASA TRAFIK

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : 4

Pendekatan Rantai Markov Waktu Diskrit dalam Perencanaan Kebutuhan Tempat Tidur Rumah Sakit. Oleh: Enjela Puspadewi

ANALISIS ANTRIAN TIPE M/M/c DENGAN SISTEM PELAYANAN FASE CEPAT DAN FASE LAMBAT. Oleh : Budi Setiawan

PENENTUAN PROBABILITAS ABSORPSI DAN EKSPEKTASI DURASI PADA MASALAH KEBANGKRUTAN PENJUDI

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

Catatan Kuliah MA4181 Pengantar Proses Stokastik Precise and Stochastic. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR

PRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS RENCANA PEMBELAJARAN KODE/ MATA KULIAH/ SKS/ SEMESTER : SS /PENGANTAR METODE STATISTIKA / (2/1/1) I

PENENTUAN KLASIFIKASI STATE PADA RANTAI MARKOV DENGAN MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DARI MATRIKS PELUANG TRANSISI

Pengantar Proses Stokastik

BAB I PENDAHULUAN. Dalam kehidupan sehari-hari, sering dijumpai peristiwa-peristiwa yang terjadi

RANCANGAN PEMBELAJARAN

CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai

ANALISA SISTEM ANTRIAN M/M/1/N DENGAN RETENSI PELANGGAN YANG MEMBATALKAN ANTRIAN

Pengantar Proses Stokastik

6.6 Rantai Markov Kontinu pada State Berhingga

BAB 3 PEMBAHASAN. Contoh 1:

Deskripsi Umum, Learning Outcomes, dan Kurikulum Inti Program Studi Teknik Industri

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI : SISTEM KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, DAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NAROTAMA

Catatan Kuliah. MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Smart and Stochastic. disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

TINJAUAN PUSTAKA. Kriptografi

REKAYASA TRAFIK ARRIVAL PROCESS.

Semester : VI Hal: 1 dari 6. No.Revisi : 00. Deskripsi. Kemampuan manjerial. tertulis. Sikap dan. tata nilai 2-RP 1-CP DN, PA,BAK& RN)

RANTAI MARKOV ( MARKOV CHAIN )

Pengantar Proses Stokastik

DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP. Abstrak

BAB II LANDASAN TEORI

Tabel 1. Penjabaran Learning Outcome PS ESL S1 Pernyataan Kompetensi: Setelah menyelesaikan program studi ini,lulusan dapat menjadi analis dalam

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sangat pesat,

ANALISIS ANTRIAN TIPE M/M/c DENGAN SISTEM PELAYANAN FASE CEPAT DAN FASE LAMBAT

Bab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik

POISSON PROSES NON-HOMOGEN. Abdurrahman Valid Fuady, Hasih Pratiwi, dan Supriyadi Wibowo Program Studi Matematika FMIPA UNS

Model Matematis, Sistem Dinamis dan Sistem Kendali

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III PROSES POISSON MAJEMUK

Pengantar Proses Stokastik

PENERAPAN PROSES POISSON NON-HOMOGEN UNTUK MENENTUKAN DISTRIBUSI PROBABILITAS KEDATANGAN NASABAH DI BNI BANJARBARU

PRODI. Dosen : Set. Semester : IV No.Revisi : 00. Hal: 1 dari 7. monopoli, serta KEMAMPUAN DESKRIPSI. baik secara lisan. maupun tertulis 3-RE 2-RP

Penentuan Probabilitas Absorpsi dan Ekspektasi Durasi pada Masalah Kebangkrutan Penjudi

PENERAPAN KALKULUS STOKASTIK PADA MODEL OPSI

Transkripsi:

RP S1 SP 06 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 1.1 : Mampu menerapkan Metode Statistika dalam manajemen. 2. CP 2.2 : Mampu memodelkan & menginterpretasikan fenomena ekonomi 3. CP 8.1 : Mampu memformulasikan masalah ke dalam pemodelan statistikaa 4. CP11.1 : Mampu menganalisis data kuantitatif baik secara univariat maupun multivariate Hal: 1 dari 7 CP11.1 dalam mata kuliah Proses Stokstik diberi kode CP11.1 Prosto yang meliputi 10 sub Capaian Pembelajaran, yaitu : CP11.1 Prosto1 sd CP11.1Prosto10. B. Untuk mencapai CP di atas diperlukan 10 sebagai berrikut 1).Pengertian Proses Stokastik dan Rantai Markov, 2). Probabilitas transisi 1 langkah, 3). Probabilitas transisi n langkah 4.) Distribusi Limit,5). First passage time 6.) Ekspektasi Biayaa 7).Rantai Markov Kontinyu 8).Dekomposisi dan superposisi Proses Poisson, 9).Matriks Rate,diagram rate, 10).Model Antrian C. Matakuliah Prasyarat : Teori Probabilitas dan Matematika Statistika I D. Deskripsii CP secara umumm KKNI Level 6 Kemampuan Deskripsi Penguasaan pengetahuan 6.1 Menguasai konsep dan mampu menerapkan Model Markov Diskrit untuk mempelajari fenomena fenomena ketidakpastian ( uncertainty ) dalam dunia bisnis, manajemen, industri dan teknologi 6.2. Mampu mengindentifikasi ruang keadaan ( state space ) dan waktu (parameter space ) dari suatu proses atau sistem stokastik serta mampu memprediksi kinerja atau performansi proses dalam jangka panjang ( steady state ) 6.3 Mampu menerapkan model Markov diskret dan Kontinyu untuk menganalisis sistem manufaktur, sistem cuaca, sistem inventori, sistem finansial, sistem komunikasi 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur

RP S1 SP 06 Hal: 2 dari 7 Kemampuan Deskripsi Mampu menyusun matriks rate dan mampu mendapatkan matriks stokastik dari matriks rate untuk analisis transient. 6.5 Memahami dan menguasai konsep Model Markov Kontinyu serta mampu membedakannya dengan Model Markov Diskrit. 6.6 memahami konsep dan mampu menerapkan Model Markov Kontinyu. Pengertian parameter space kontinyu adalah transisi transisi yang mungkin antar state space dapat terjadi setiap saat. Banyak penomena Model Markov Kontinyu. Kemampuan kerja 6.7. Mampu menghitung kinerja atau performansi proses, antara lain occupancy times, first passage times dan penomena dalam bisniss dan industri mempunyai parameter space kontinyu sehingga dapat dianalisis dengan ekspetasi beaya total dan ekspetasi beaya persatuan waktu dari proses jika berada diruang keadaan tertentu dalam jangka panjang ( steady state ) Mampu Menggunakan IPTEKS pada bidangnya dalam penyelesaian masalah serta 6.9 Mampu beradaptasi terhadap situasi yang dihadapi Kemampuan manjerial 6.10 Mampu mengambil keputusan yang tepat berdasarkan analisis informasi dan data, serta mampu mengkomunikasikan hasil analisis baik secara lisan maupun tertulis 6.11 Mampu memberikan petunjuk dalam memilih berbagai alternatif solusi secara mandiri dan kelompok; 6.12 Bertanggung jawab pada pekerjaan sendiri dan dapat diberi tanggung jawab atas pencapaian hasil kerja organisasi Sikap dan tata nilai 6.13 Mempunyai Etika Profesi, kerjasama, menghargai orang lain, patuh aturan, cerdas amanah kreatif 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur

1 2 3 5 CAPAIAN PEMAN 1. Dapat Menjelaskan Pengertian Proses Stokastik dan Rantai Markov CP11.1 Prosto1 1. Mampu menjelaskan perbedaan proses stokastik dengan parameter dan state spacenya 2. mampu mengindentifikasi ruang keadaan ( state space ) dan waktu keadaan (parameter space ) dari suatu proses atau sistem stokastik Mampu mengindentifikasi transisi transisi yang mungkin antar ruang keadaan seuai waktu proses, dan mampu menyusun matriks stokas knya untuk 1 langkah 1. Pengertian Prosess Stokastik dan Rantai Markov 2. Probabilitas transis 1 langkah, [1] Bab 1 1. CI 2.Diskusi 3.La han [1] Bab 2 1. CI 2.Diskusi 3.La han 2. Dapat menghitung dengann benar Probailitas transisi satu langkah besert sifat CP11.1 sifatnyaa Prosto2 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur TT 0 P L 5%/5% TT P O 10%/15% Hal: 3 dari 7

6 8 9 10 11 12 CAPAIAN PEMAN 3. Dapat menghitung dan memahami tujuan membuat matriks Probabilitas transisi n langkah. CP11.1Prosto3 4.Dapat menghitung distribusi limit suatu matriks stokastik bila distribusi limit itu ada CP11.1 Prosto4 5. Dapat menghitung performansi suatu proses (sistem) pada saat mencapai keadaan tertentu pertama Mampu mengindentifikasi transisi transisi yang mungkin antar ruang keadaan seuai waktu proses, dan mampu menyusun matriks stokastiknya untuk n langkah Dapat menganalisis apakah matriks stokastik P mencapai kondisi steady state dan mempunyai distribusi limit pada langkah ke n bila n. Dapat menentukan, Misal T adalah waktu pertama kali sistem masuk ke state 3. Probabilitas transis n langkah 4. Distribusi Limit [1] Bab 5 P G LS D 5. First passage Times [1].lampiran B7 [1] Bab 4 Presentasi Game Latihan soal & Diskusi (P G LS D) P G LS D Hal: 4 dari 7 TT P O 10%/25% TT 0 P L 5%/30% % TT P O 10%/40% 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur

13 14 CAPAIAN PEMAN kalinya CP 11.1 Prosto5 6. Dalam bagian ini akan dibahas cara menghitung biaya yang timbul bila proses (sistem) berada pada suatu state dalam jangka waktu tertentu dan dalam jangka waktu panjang CP11.1 Prosto6 Dapat menghitung ekspektasi biaya total (EBT) dari suatu proses dalam jangka waktu tertentu n. Serta menghitungg ekspektasi biaya persatuan waktu dalam jangka panjang. 6. Ekspektasi Biaya Hal: 5 dari 7 10%/50% 17 24 Dapat menjelaskan Sifat Stationary and independent increment dalam proses poisson serta menghitung peluang dari F(x) dan R(x) serta peluang dari a. Memahami dan menguasai konsep Model Markov Kontinyu serta mampu membedakannya dengan Model Markov Diskrit. b. Mampu menyusun 7. Model Markov Kontinyu 8. Dekomposisi dan superposisi proses Poisson. [1]. B8, B9 P G LS D TT P O 30%/80% 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur

CAPAIAN PEMAN proses poisson CP11.1Prosto7 CP11.1Prosto9 matriks rate dan mampu mendapatkan matriks stokastik dari matriks rate untuk analisis transient. c. Mampu menyusun sistem persamaan beda Proses diferensial untuk Poisson dan mampu menyelesaikannya. d. Mampu menghitung performansi proses, antara lain occupancy times, firstpassage times, menghitung ekspetasi beaya total dan ekspetasi beaya persatuan waktu jika poses berada pada state tertentu dalam jangka panjang. 9. Matriks Rate dan diagram rate Hal: 6 dari 7 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur

CAPAIAN PEMAN [1]. B12,B15 25 30 10. Dapat Menjelaskan 1. Mampu 10. Model Antrian konsep dan mampu mengidentifikasi sistem (proses input menerapkan Model antri sesuai prosesnya output, sistem Antriann dan faham 2. Mampu menghitung antrian bahwa Proses Antrian kinerja performasi sistem kapasitas merupakan kejadian antri jalur tunggal dan terbatas dan khusus dari Model jalur ganda tak Markov Kontinyu, 3. Mampu menghitung terbatas ) khususnya proses performansi sistem antri input output ( birthprocess jaringan Jackson ). Selain death itu mhs diharapkan mampu menghitung performansi beberapa sistem antri yang banyak dijumpai seharhari. CP11.1Prosto10 1. Karlin, S. & Taylor, H.M., An Introduction to Stochastic Modeling 3 rd Ed., Academic Press, 1998 2. Kulkarni, V.G., Modeling, Analysis, Design and Control of Stochastic System, Springer, New York, 2010 P G LS D Hal: 7 dari 7 TT P O 20%/100% 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur