Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Fly over Pondok Kopi berada di pertemuan antara jalan I Gusti Ngurah Rai dengan jalan Penggilingan, jalan Pondok Kopi dan Rel Kereta Api antara Jakarta - Cikampek, dan mempunyai hal-hal spesifik lokasi yang sempit konstruksi yang berbentuk melengkung vertikal maupun horisontal. Problem utama yang dihadapi adalah waktu dan biaya. Data primer antara lain jumlah dan waktu kereta api melintas, waktu pintu kereta api ditutup dan dibuka, posisi kendaraan setiap 5 menit, dan waktu yang dibutuhkan dari posisi kendaraan menutup lokasi pekerjaan sampai dengan tidak menutup, diperoleh dari hasil observasi selama satu hari satu malam pada hari Jumat. Waktu efektif dipengaruhi oleh jumlah lintasan kereta api, dan hal-hal yang berkenaan dengan lintasan tersebut. Sedangkan produktivitas kerja disamping dipengaruhi oleh waktu efektif, dan faktor lalu lintas. Dengan metode regresi linier, waktu efektif dan faktor lalu lintas dapat dihitung, dan masing-masing mempunyai persamaan yang signifikan, dengan nilai r = 0,951, dan 0,985. Dengan fungsi-fungsi tersebut, maka besarnya waktu kerja efektif dan faktor lalu lintas setiap jamnya dapat dihitung. Pada jam kerja umumnya, yaitu antara pukul 8 pagi sampai dengan 4 sore, besarnya waktu efektif sebesar sekitar 58,14 %, dan sedangkan dari pagi pukul 7 sampai sore pukul 6 sebesar 56,20 %.; sedangkan faktor lalu lintas sebesar 70,89 % dan 71,99 %. Waktu efektif dan faktor lalu lintas dapat digunakan untuk mengevaluasi dan mengendalikan waktu dan biaya pelaksanaan di lapangan. Sebagai gambaran dalam aplikasi di lapangan, pekerjaan beton K450 yang paling dipengaruhi, sedangkan pekerjaan kabel prestressed kurang. Secara umum resiko tambahan biaya tersebut merupakan fungsi kuadratik terhadap perubahan waktu. Sebagai gambaran untuk percepatan 30 hari, pekerjaan beton K450 mengalami resiko tambahan biaya cukup besar yaitu 8,58 % sedangkan pekerjaan kabel prestressed 2,12 % saja, dan bila dihitung secara keseluruhan pekerjaan proyek beresiko tambahan biaya sebesar 3.87 %. Dengan demikian metode paling efektif dalam melakukan pengendalian tersebut adalah dengan melakukan trade of resiko biaya dan waktu, dengan dibantu dengan teknik statistik regresi dan program linier."

"ABSTRAKPT. X merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang industri otomotif, yang bergerak dibidang pembuatan suku cadang. Proses produksi yang dilakukan adalah proses casting dengan menggunakan dua jenis bahan baku besi yaitu besi FC dan FCD. Dalam rangka melakukan Program Penghematan Biaya (Cost Reduction Program), PT. X mengalihkan bentuk matenal mentah dari besi Iembaran menjadi besi scrap. Untuk mengetahui nilai optimum dari biaya pengadaan bahan baku tersebut digunakan suatu program Iinier yang menggunakan bantuan komputer yakni program LINDO. Adapun tujuan dari penggunaan program LINDO ini adalah selain untuk dapat menentukan jumlah pemasok dan kuantitas bahan baku yang akan di pasok, juga untuk dapat mengetahu dengan cepat apabila terjadi perubahan dari sisi pemasokan maupun dari segi permintaan.

---

"

"Akurasi peramalan permintaan sangat mempengaruhi kinerja sistem rantai pasok yang pada akhirnya berdampak langsung terhadap kesuksesan bisnis perusahaan. Peramalan yang akurat akan mampu memanfaatkan sumber daya perusahaan secara effisien. Namun, banyak perusahaan yang mengakui bahwa proses peramalan mereka tidak berjalan sebaik yang mereka harapkan. Kebanyakan perusahaan hanya menggunakan data masa lalu untuk meramalkan permintaan dimasa mendatang. Padahal data permintaan masa lalu tidak cukup untuk dijadikan dasar perkiraan permintaan dimasa mendatang. Terdapat beberapa independent variabel yang mempengaruhi jumlah permintaan produk seperti iklim, promosi, kanibalisasi, hari raya, harga produk, jumlah toko, jumlah penduduk dan pendapatan yang selalu berubah seiring waktu. Oleh karena itu perlu dibangun model yang mampu mengakomodasi fenomena tersebut. Metode yang diusulkan adalah regresi linier berganda, fuzzy regresi linier berganda dan jaringan saraf tiruan. Makalah ini menyajikan langkah-langkah peramalan yang disertai studi kasus pada produk insektisida. Hasilnya menunjukan bahwa peramalan yang dihasilkan metode ini lebih baik dari pada hasil peramalan yang dilakukan perusahaan.

---

The accuracy of demand forecasting greatly influences the performance of the supply chain system which ultimately has a direct impact on the business perfomance. Accurate forecasting will be able to utilize company resources efficiently. However, many companies admit that their forecasting process is not going as well as they expected. Most companies only use historical data to forecast future demand. Whereas past demand data is not enough to be used as the basis for future forecasts. There are several independent variables that affect the number of product demand such as climate, promotion, cannibalization, holidays, product prices, number of stores, population and income that always change over time. Therefore it is necessary to build a model that is able to accommodate this phenomenon. The proposed method is multi linear regression, fuzzy multi linear regression and artificial neural networks. This paper presents forecasting steps accompanied by case studies on insecticide products. The results shown that the proposed forecasting method more accurate than company forecast."

"Tugas akhir ini membahas suatu variasi dari masalah program linier, yaitu masalah meminimumkan suatu fungsi yang berbentuk bottleneck dengan kendala linier. Permasalahan ini disebut program linier bottleneck dimana fungsi obyektifnya mempunyai bentuk Z = maks (cjIxjc>0). Masalah program linier bottleneck ini pada dasarnya merupakan generalisasi dari masalah transportasi bottleneck. Dalam hal ini disamping kita mencari waktu yang minimum dari sumber ke tujuan, ada kendala tak nyata lain yang turut dipertimbangkan yakni Jenis barang yang dikirim memiliki kondisi—kondisi seperti : Jenis yang tidak tahan lama atau pengiriman pada keadaan mendesak (perang atau bencana alam). Kedua masalah di atas akan diselesaikan dengan metode yang didasarkan pada metode simplek. "

"ABSTRAKPenelitian ini membahas tentang analisis data time series berdasarkan data laporan trafik DNS Sinkhole dari ID-SIRTII. Analisis ini terbagi menjadi dua yaitu analisis tren dan perbandingan performa dua metode forecasting berdasarkan jumlah aktivitas malware berbasis command and control C C selama tiga bulan awal tahun 2016 di Indonesia. Analisis tren dilakukan dengan mengelompokkan malware berdasarkan keluarga dan varian teraktif. Tren analisis menunjukan total aktivitas malware sebanyak 1452585872 yang terdiri dari 12 keluarga malware berbeda. Keluarga malware yang paling aktif yaitu berasal dari keluarga B85 Dorkbot dengan persentase 40,49 dari total keseluruhan aktivitas malware dalam tiga bulan tersebut. Varian teraktifnya yaitu B85-R2V dengan persentase 37 dari total keseluruhan aktivitas malware. Perbandingan performa forecasting menggunakan dua metode yang akan dibandingkan yaitu regresi linier berganda dan regresi dengan ARIMA error. Berdasarkan perbandingan nilai MAPE dalam prediksi jangka waktu 1 minggu, kedua metode hampir memiliki kemampuan yang sama dalam memprediksi 10 varian malware C C terbanyak. Sedangkan dalam jangka waktu 2 minggu, metode regresi dengan ARIMA error memberikan kemampuan prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan metode regresi linier berganda.

---

ABSTRACT

This bachelor thesis discuss about time series data analysis of DNS Sinkhole traffics from ID SIRTII. There are two main sections of this analysis, trend analysis and performance comparison of two forecasting methods based on C C malware activities in the first three months of 2016 in Indonesia. Trend analysis is performed by grouping malware based on family and the 10 most active variants. It shows 1452585872 total activity of malware consist of 12 different malware families. The most active malware is come from B85 Dorkbot family with 40.49 of total malware activities in those three months. Its most active variant is B85 R2V with 37 of total malware activities. Performace comparison of forecasting methods use multiple linear regression and regression with ARIMA errors. Based on the comparison of MAPE values in one week prediction period, both methods almost have the same ability to predict the top 10 C C malware variants. While within 2 weeks prediction period, regression method with ARIMA errors gives better prediction ability compared with multiple linear regression method."

"Curah hujan dipengaruhi oleh beberapa faktor, di antaranya arah angin, kecepatan angin, kelembaban udara dan suhu udara. Metode regresi sirkular-linier digunakan untuk memprediksi curah hujan di Jakarta Pusat. Metode regresi sirkular-linier digunakan karena curah hujan sebagai variabel dependen adalah variabel linier dan terdapat variabel sirkular yang digunakan sebagai prediktor. Dengan analisis regresi sirkular-linier akan dapat dilihat bagaimana metode ini dapat membantu dalam menganalisis pengaruh unsur-unsur iklim terhadap hujan sebagai salah satu fenomena alam yang terjadi di atmosfer. Hasil pengolahan data dengan variabel dependen curah hujan dan variabel independen arah angin, kecepatan angin, kelembaban udara dan suhu udara didapatkan bahwa arah angin, kecepatan angin dan kelembaban udara merupakan prediktor yang baik, sedangkan variabel suhu udara bukan prediktor yang baik dalam memprediksi curah hujan. Hasil pengolahan data dengan curah hujan sebagai variabel dependen dan arah angin sebagai prediktor, dapat diinterpretasikan bahwa rata-rata curah hujan minimum di daerah Jakarta Pusat adalah sekitar 2,3 mm/jam, yaitu pada arah angin sekitar 2160, namun rata-rata curah hujan maksimum tidak dapat diinterpretasikan, karena sudut pada saat kurva regresi mencapai titik maksimum berada di luar daerah eksperimen. "