Trial error

Top PDF Trial error:

CURVE DENGAN METODE LOSS RATIO DAN TRIAL ERROR X

CURVE DENGAN METODE LOSS RATIO DAN TRIAL ERROR X

Metode kurva penurunan produksi ini digunakan untuk menentukan sisa cadangan (remaining reserve), umur produksi (remaining of life), prediksi laju produksi, dan ultimated recovery. Metode kurva penurunan produksi hanya menggunakan data laju produksi, data kumulatif produksi dan waktu produksi. Penentuan cadangan minyak sisa yang dilakukan pada lapisan B bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai besarnya cadangan minyak sisa, ultimate recovery, dan umur lapisan. Dalam penerapan kurva penurunan produksi (decline curve) ini akan dilakukan pemilihan jenis kurva terlebih dahulu dengan metode loss ratio dan trial error & x²-chisquare. Sehingga didapatkan jenis kurva dari masing-masing lapisan untuk mendapatkan jumlah sisa cadangan minyak, ultimate recovery, dan umur produksi. Hasil perhitungan pada lapisan B dengan metode loss ratio mendapatkan hasil remaining reserve sebesar 2.653,8619 MSTB, ultimate recovery sebesar 1.1206,3866 MSTB, remaining of life selama 195 bulan, masih berpotensi hingga bulan Mei 2030. Dan dengan metode trial error & x 2 -chisquare mendapatkan hasil remaining reserve sebesar 2.686,9465 MSTB, ultimate recovery sebesar 1.1209,1473 MSTB, remaining of life selama 179 bulan, masih berpotensi hingga bulan Januari 2029.
Baca lebih lanjut

8 Baca lebih lajut

PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA MELALUI PR

PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA MELALUI PR

Untuk itu model ARIMA harus diturunkan dengan metode trial error misalnya ARIMA 1,1,0 atau ARIMA 0,1,1 Untuk itu ulangi langkah ke-11 hingga ke-16.. Jika tidak ditemukan model yang baik [r]

6 Baca lebih lajut

Aggregate Production Planning of Hybrid Corn Seed Using Heuristic Methods at PT CNM - Repositori Universitas Andalas

Aggregate Production Planning of Hybrid Corn Seed Using Heuristic Methods at PT CNM - Repositori Universitas Andalas

In implementing this production strategy, there are some costs that arise as could be contributed to total production cost. Hiring cost is cost that arise from recruiting workers due to high product demand which it includes costs for advertising, recruitment process, and training workers. Whereas firing cost is costs that arise from laying off workers due to low product demand so that production rate will decrease drastically. Overtime cost is costs that arise from using work time out of normal work time to increase the production output. Overtime cost normally is higher than regular time cost. Inventory cost is cost that arise from holding inventory which to anticipate an increase in product demand at certain times. It is incuding capital costs, insurance, material damage cost, and warehouse rental fee. Lost sale cost are costs that arise from shortage of supplies so that product demand can not fulfilled. It is including costs of losing potensial revenues and losing consumer’s trust. Sub-contract cost is cost due to transferring orders to other companies, it could happen due to limited capacity of the factory. Sub-contract cost is usually higher than regular production cost and overtime cost. (Sukendar, 2008). The purpose of the research is to make an aggregate production planning of hybrid corn seeds at PT CNM which gives minimum total cost. Several previous studies that applied aggregate production planning, among others ; Chinguwa et al. (2013), Amri and Efrida (2010) used trial error (heuristic) methods and linear programming models, Kissani and El Mokrini (2012), Neureuther (2004), used linear programming, Purnomo (2010) made inventory planning and aggregate production planning used integer programming model. Wardani (2010) used linear transportation method. Octavianti et al. (2013) and Sukendar (2008) used heuristic methods. Based on previous researchs, heuristic methods and liniear programming models are the most widely method that used in solving problems of production planning in a firm. This study uses a heuristic method with a case study on an agricultural industry using heuristic methods by applying four types of production strategies; labour size control, inventory control, overtime, and overtime-subcontract.
Baca lebih lanjut

11 Baca lebih lajut

S KOM 0706589 Table of content

S KOM 0706589 Table of content

26 Gambar 2.10 Perbaikan dengan masalah alokasi segi empat tidak berdekatan .... 27 Gambar 2.12 Perbaikan keempat dengan trial error...[r]

5 Baca lebih lajut

Prediksi Masa Kedaluwarsa Wafer dengan Artificial Neural Network (ANN) Berdasarkan Parameter Nilai Kapasitansi | Saleh | Agritech 9541 17626 1 PB

Prediksi Masa Kedaluwarsa Wafer dengan Artificial Neural Network (ANN) Berdasarkan Parameter Nilai Kapasitansi | Saleh | Agritech 9541 17626 1 PB

Dengan mempertimbangkan keefektivan proses pelatihan, trial error dimulai dari fungsi aktivasi, kemudian secara berturut-turut diteruskan ke trial error fungsi pembelajaran, jumlah node dan hidden layer dan epoch. Trial error tahap berikutnya dilanjutkan jika belum mencapai MSE yang diharapkan. Tahap berikut di-trial error dengan menggunakan hasil terbaik parameter dari tahap sebelumnya. Jenis parameter fungsi aktivasi dan fungsi pembelajaran yang dikombinasikan diambil dari keseluruhan item parameter yang disediakan aNN pada MaTLaB (built in). Dalam pemrograman Backpropagation dengan MaTLaB, dikenal 3 macam fungsi aktivasi yang umum digunakan yaitu : tansig (fungsi sigmoid bipolar), logsig (fungsi sigmoid unipolar) dan purelin (fungsi identitas).
Baca lebih lanjut

8 Baca lebih lajut

M R P II

M R P II

Dalam mengembangkan alternatif rencana produksi dapat menggunakan metode trial error dengan : • Level Strategy •Chase Strategy •Capacity Strategy •Mixed/compromise Strategy LEVEL STRA[r]

24 Baca lebih lajut

002 PENDEKATAN UNTUK MEMPEROLEH KEBENARAN

002 PENDEKATAN UNTUK MEMPEROLEH KEBENARAN

NON ILMIAH AKAL SEHAT COMMON SENSE PRASANGKA Pendekatan Otoritas Dan Pikiran Kritis Pendekatan INTUITIF Penemuan Kebetulan & Coba coba Trial & Error Akal sehat: serangkaian ko[r]

4 Baca lebih lajut

Johan Wijaya Kusuma (white.joe888gmail.com) Shinta P (shinta.puspasarigmail.com) , Dedy H (dedi.triesgmail.com) Jurusan Teknik Informatika STMIK GI MDP

Johan Wijaya Kusuma (white.joe888gmail.com) Shinta P (shinta.puspasarigmail.com) , Dedy H (dedi.triesgmail.com) Jurusan Teknik Informatika STMIK GI MDP

Abstrak : Robot bukan hanya sebuah mainan yang canggih, namun robot adalah sebuah penerapan dari konsep ilmu pengetahuan. Robot bergerak terdiri dari robot beroda dan berkaki. Robot berkaki digunakan untuk mengatasi medan-medan yang sulit, oleh karena itu pergerakan kaki-kaki harus lebih fleksibel. Membutuhkan waktu yang lama untuk menciptakan pergerakan kaki secara fleksibel secara trial-error dan juga akan memakan memori penyimpanan yang sangat besar untuk menciptakan variasi pergerakan. Permasalahan dalam menggerakan kaki robot pada robot berkaki dapat diatasi dengan invers kinematik. Invers kinematik dapat mempercepat proses pemberian sudut kepada setiap kaki untuk bergerak menuju suatu titik tertentu yang diinputkan kepada mikrokontroler. Invers kinematik pada robot berkaki dengan 3 derajat kebebasan, dianalisis dengan metode geometri. Invers kinematik juga dapat diaplikasikan ke dalam algoritma lain yang dapat membantu dalam pergerakan robot berkaki seperti algoritma PID yang memiliki output berupa kecepatan masing-masing kaki. Nilai dari kecepatan inilah yang nantinya akan diolah menjadi perubahan sudut untuk setiap kaki oleh invers kinematik.
Baca lebih lanjut

10 Baca lebih lajut

KAJIAN EVALUASI SISTEM DRAINASE JALAN SRIKOYO KECAMATAN PATRANG KABUPATEN JEMBER

KAJIAN EVALUASI SISTEM DRAINASE JALAN SRIKOYO KECAMATAN PATRANG KABUPATEN JEMBER

Perubahan dimensi maupun elevasi saluran dilakukan dengan cara merunning trial error pada software SWMM dengan kndisi yang sama pada kala ulang 10 tahun hingga saluran tidak mengalami ba[r]

98 Baca lebih lajut

View of APLIKASI PROGRAM LINEAR DALAM PEMBUATAN FORMULASI COOKIES DARI TEPUNG KOMPOSIT (JAGUNG, KACANG KEDELAI DAN BONGGOL PISANG BATU)

View of APLIKASI PROGRAM LINEAR DALAM PEMBUATAN FORMULASI COOKIES DARI TEPUNG KOMPOSIT (JAGUNG, KACANG KEDELAI DAN BONGGOL PISANG BATU)

Penentuan batas penambahan masing- masing tepung (jagung, kacang kedelai, dan bonggol pisang batu) dalam pembuatan cookies yang akan dibuat dilakukan secara trial error dari hasil terbaik 25 formulasi, kemudian didapatkan 5 formulasi yang berdasarkan pada program linear dan uji hedonik, Formula feasibel tersebut digunakan sebagai bahan baku untuk membuat produk cookies pada penelitian tahap ketiga. Formula I, II, III, IV, dan V kemudian diolah dengan menggunakan software WinQSB+ baik dari segi mutu maupun biaya.

10 Baca lebih lajut

Validasi dan verifikasi proses pengemasan susu kental manis sachet dengan mesin filling piltz

Validasi dan verifikasi proses pengemasan susu kental manis sachet dengan mesin filling piltz

Penentuan Parameter Proses Tahapan pertama adalah pre- validasi atau penentuan parameter proses yaitu melakukan trial & error untuk mengevaluasi dan menetapkan parameter suhu dan tekan[r]

115 Baca lebih lajut

PROGRAM ANALISIS STABILITAS LERENG SLOPE STABILITY ANALYSIS PROGRAM - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

PROGRAM ANALISIS STABILITAS LERENG SLOPE STABILITY ANALYSIS PROGRAM - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

Dengan Program Analisis Stabilitas Lereng V 1.0, proses trial and error dapat dilakukan secara lebih cepat daripada dilakukan perhitungan secara manual sehingga didapatkan angka factor keamanan minimum secara akurat dengan selisih rata-rata 1.57% jika dibandingkan dengan validasi manual.

9 Baca lebih lajut

LAMPIRAN A HASIL PERHITUNGAN NERACA MASSA

LAMPIRAN A HASIL PERHITUNGAN NERACA MASSA

Kemudian untuk perhitungan recycle dihitung berdasarkan trial and error pada aliran masuk reaktor dengan dasar aliran masuk reaktor sama dengan aliran bahan baku ditambah aliran recycle menara destilasi II (MD-102) dan hasil atas reaktor (R-101).

182 Baca lebih lajut

PENGEMBANGAN MODEL SISTEM VENTILASI RUANG GAMBAR DENGAN CFD,    PENGEMBANGAN MODEL SISTEM VENTILASI RUANG GAMBAR DENGAN CFD, STUDI KASUS: RUANG GAMBAR BASEMEN SMK NEGERI 2 WONOSARI.

PENGEMBANGAN MODEL SISTEM VENTILASI RUANG GAMBAR DENGAN CFD, PENGEMBANGAN MODEL SISTEM VENTILASI RUANG GAMBAR DENGAN CFD, STUDI KASUS: RUANG GAMBAR BASEMEN SMK NEGERI 2 WONOSARI.

Metode penelitiannya adalah: observasi obyek kasus dan hasilnya dimodelkan mengacu standar luas ventilasi alami Sujudi; eksperimen, trial and error dilakukan simulasi CFD pada model sistem ventilasi; hasil simulasi CFD dipilih model yang mendekati standar kecepatan angin nyaman Heinz Frick dan standar suhu nyaman suku Jawa penelitian Karyono; suhu hasil simulasi dikonversi dengan Rumus (6) menjadi Air Temperature dan Radiant Temperature dengan Rumus (1), (2) dan (6); Air Velocity hasil simulasi dirata-rata; Relative Humidity diperoleh dari selisih antara suhu bola kering dan suhu bola basah dan dibaca pada tabel Lampiran 5; Activity Rate didapat dari tabel Lampiran 6 sesuai jenis kegiatan siswa; Clothing Level dari tabel Lampiran 7 sesuai jenis pakaian siswa; Kenyamanan termal model sistem ventilasi dihitung dengan Comfort Calculator Online dengan enam data parameter tersebut.
Baca lebih lanjut

20 Baca lebih lajut

SOAL UTS KELAS XII Jawablah pertanyaan p

SOAL UTS KELAS XII Jawablah pertanyaan p

Penelitian sendiri sebenarnya dapat ditentukan dengan cara nonilmiah yaitu trial and error, jelaskan yang dimaksud dengan trial and error?. Sebutkan karakteristik dalam penelitian ilmiah[r]

1 Baca lebih lajut

Peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Samosir pada Sektor Pertanian Tahun 2017-2019

Peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Samosir pada Sektor Pertanian Tahun 2017-2019

Dalam mengolah data pada tabel 3.1, penulis menggunakan metode peramalan yaitu dengan metode pemulusan eksponensial satu – parameter dari Brown.Untuk memenuhi perhitungan pemulusan eksponensial tunggal,ganda dan ramalan yang akan datang, maka kita harus menentukan parameter dari nilai α terlebih dahulu yang biasa digunakan dengan cara trialand error atau coba dan salah .Nila i α yang dipilih dari 0<α<1,d ihitung Mean Square Error (MSE) yang merupakan suatuukuran ketepatan perhitungan dengan mengkuadratkan masing- masing elemen dalam sebuah susunan data dan kemudian dicoba nilai α yang lain.
Baca lebih lanjut

41 Baca lebih lajut

trial

trial

load 'datacup.dat'%untuk memanggil data yang sudah disimpan dengan nama datax Error in run line 64 evalin'caller', [script ';']; >> run'C:\Users\Lenovoku\Documents\MATLAB\SPDX.m' x =.[r]

203 Baca lebih lajut

MINGGU KETUJUH ERROR CONTROL

MINGGU KETUJUH ERROR CONTROL

Forward Error Control Backward EC menyebabkan delay pengiriman paket yang cukup besar tergantung dari berapa kali paket tersebut harus dikirim Untuk sistem transmisi jarak jauh diman[r]

29 Baca lebih lajut

PERANCANGAN OBJECT TRACKING ROBOT BERBASIS IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN RASPBERRY PI

PERANCANGAN OBJECT TRACKING ROBOT BERBASIS IMAGE PROCESSING MENGGUNAKAN RASPBERRY PI

Saran untuk penelitian selanjutnya baiknya digunakan penggerak motor omnidirectional agar robot dapat bergerak bebas ke berbagai arah. Perluditambahkan sensor pendeteksihalangan agar tidakterjadi robot menabrakdindingataubenda lain. Penggunaan motor servo baiknya menggunakan motor servo jenis digital agar pergerakannya lebih halus serta derajatnya lebih teliti dan dapat bergerak 0˚ hingga 360˚. Proses pengolahan citra diperlukan algoritma yang lebih kompleks lagi untuk mengurangi error dalam pengenalan objek.

12 Baca lebih lajut

EVALUASI PENGENDALIAN WAKTU DAN BIAYA MENGGUNAKAN METODE PERT  Evaluasi Pengendalian Waktu Dan Biaya Menggunakan Metode Pert(Studi Kasus: Proyek Pembangunan Gedung Ruang Kuliah Iain Pontianak).

EVALUASI PENGENDALIAN WAKTU DAN BIAYA MENGGUNAKAN METODE PERT Evaluasi Pengendalian Waktu Dan Biaya Menggunakan Metode Pert(Studi Kasus: Proyek Pembangunan Gedung Ruang Kuliah Iain Pontianak).

PERT method is used to obtain time analysis, effective and efficient cost using PERT diagram. The results that is obtained from this final assignment in the form of Trial and Error I with 66 days of crashing time from normal day which is 77 days and have a critical time of 57 days with generating critical cost of Rp 13,668,720,557.68 with the successful probability 11 days faster from critical time is 76,11%, whereas Trial and Error II with 63 days of crashing time 14 days faster from normal day has a critical 57 days by generating critical cost of Rp 21,234,955,108.36 with the successful probability 6 days faster from critical time is 73,89% and Trial and Error III in the its execution late 7 days of schedules have critical time 82 days with generating critical cost of Rp 24,547,837,367.39 and fine penalty cost of Rp 166,095,363.74 with the successful probability 2 days slower from crotical time is 56,36%.
Baca lebih lanjut

15 Baca lebih lajut

Show all 3412 documents...

Related subjects