Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDistribusi Beta-Burr Tipe X merupakan distribusi kontinu yang mampu memodelkan beberapa jenis distribusi dari data, seperti right skewed, left skewed, atau symmetrical. Distribusi Beta-Burr Tipe X merupakan hasil penggabungan dari fungsi distribusi beta dengan fungsi distribusi Tipe X Burr. Pembentukan distribusi Beta-Burr Tipe X, serta karakteristik distribusi Beta-Burr Tipe X yang meliputi fungsi densitas probabilitas, fungsi distribusi, momen ke - , momen pusat ke-, mean, varians, dan fungsi pembangkit momen dibahas dalam tesis ini. Estimasi parameter distribusi Beta-Burr Tipe X menggunakan metode kemungkinan maksimum dan hasilnya dapat diperoleh dengan metode numerik. Sebagai ilustrasi, data hormon luteinizing digunakan dalam sampel darah wanita yang dimodelkan dengan distribusi Beta-Burr Tipe X.ABSTRACTBeta-Burr Distribution Type X is a continuous distribution that is able to model several types of distributions from the data, such as right skewed, left skewed, or symmetrical. The Type X Beta-Burr distribution is the result of combining the beta distribution function with the Type X Burr distribution function. The formation of the Type X Beta-Burr distribution, as well as the characteristics of the Type X Beta-Burr distribution which include the probability density function, distribution function, th moment, th center moment, mean, variance, and moment generating function are discussed in this thesis. The parameter estimation of Beta-Burr Type X distribution uses the maximum likelihood method and the results can be obtained by numerical methods. To illustrate, luteinizing hormone data were used in a female blood sample modeled with a Type X Beta-Burr distribution."

"Satu parameter distribusi Lindley (𝜃) telah banyak digunakan di berbagai bidang seperti Biologi, teknik, medis, dan industri. Distribusi Lindley mampu memodelkan data dengan tingkat bahaya monoton yang meningkat. Namun, dalam kehidupan nyata, ada situasi di mana tingkat bahaya bukan monoton. Oleh karena itu, untuk meningkatkan kemampuan distribusi Lindley untuk pemodelan data, suatu modifikasi dapat digunakan dengan menggunakan metode transformasi Alpha Power. Hasil dari modifikasi distribusi Lindley biasa disebut distribusi Alpha Power Transformed Lindley (APTL) yang memiliki dua parameter (𝛼, 𝜃). Distribusi APTL baru ini sesuai dalam memodelkan data dengan bentuk pdf menurun atau unimodal dan meningkatkan, mengurangi, dan bak terbalik berbentuk tingkat bahaya. Berbagai sifat dari distribusi yang diusulkan dibahas termasuk kepadatan probabilitas fungsi, fungsi distribusi kumulatif, fungsi survival, fungsi tingkat bahaya, fungsi momen, dan momen r.Parameter model diperoleh dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum. Data waktu tunggu digunakan "sebagai ilustrasi untuk menggambarkan kegunaan distribusi APTL"Satu parameter distribusi Lindley (𝜃) telah banyak digunakan di berbagai bidang seperti Biologi, teknik, medis, dan industri. Distribusi Lindley mampu memodelkan data dengan tingkat bahaya monoton yang meningkat. Namun, dalam kehidupan nyata, ada situasi di mana tingkat bahaya bukan monoton. Oleh karena itu, untuk meningkatkan kemampuan distribusi Lindley untuk pemodelan data, suatu modifikasi dapat digunakan dengan menggunakan metode transformasi Alpha Power. Hasil dari modifikasi distribusi Lindley biasa disebut distribusi Alpha Power Transformed Lindley (APTL) yang memiliki dua parameter (𝛼, 𝜃). Distribusi APTL baru ini sesuai dalam memodelkan data dengan bentuk pdf menurun atau unimodal dan meningkatkan, mengurangi, dan bak terbalik berbentuk tingkat bahaya. Berbagai sifat dari distribusi yang diusulkan dibahas termasuk kepadatan probabilitas fungsi, fungsi distribusi kumulatif, fungsi survival, fungsi tingkat bahaya, fungsi momen, dan momen r.Parameter model diperoleh dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum. Data waktu tunggu digunakan " sebagai ilustrasi untuk menggambarkan kegunaan distribusi APTL. Satu parameter distribusi Lindley (𝜃) telah banyak digunakan di berbagai bidang seperti Biologi, teknik, medis, dan industri. Distribusi Lindley mampu memodelkan data dengan tingkat bahaya monoton yang meningkat. Namun, dalam kehidupan nyata, ada situasi di mana tingkat bahaya bukan monoton. Oleh karena itu, untuk meningkatkan kemampuan distribusi Lindley untuk pemodelan data, suatu modifikasi dapat digunakan dengan menggunakan metode transformasi Alpha Power. Hasil dari modifikasi distribusi Lindley biasa disebut distribusi Alpha Power Transformed Lindley (APTL) yang memiliki dua parameter (𝛼, 𝜃). Distribusi APTL baru ini sesuai dalam memodelkan data dengan bentuk pdf menurun atau unimodal dan meningkatkan, mengurangi, dan bak terbalik berbentuk tingkat bahaya. Berbagai sifat dari distribusi yang diusulkan dibahas termasuk kepadatan probabilitas fungsi, fungsi distribusi kumulatif, fungsi survival, fungsi tingkat bahaya, fungsi momen, dan momen r.Parameter model diperoleh dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum. Data waktu tunggu digunakan sebagai ilustrasi untuk menggambarkan kegunaan distribusi APTL.

---

One Lindley distribution parameter (𝜃) has been widely used in fields such as Biology, engineering, medical, and industry. The Lindley distribution is able to model data with an increased level of monotonous danger. However, in real life, there are situations where the level of danger Therefore, to improve Lindleys distribution capabilities for data modeling, a modification can be used using the Alpha Power transformation method. The results of the Lindley distribution modification are commonly called the Alpha Power Transformed Lindley distribution (APTL) which has two parameters (𝛼 , 𝜃) This new APTL distribution is suitable for modeling pdf data in a declining or unimodal form and increasing, reducing, and inverted body in the form of hazard level.The various properties of the proposed distribution are discussed including probability density functions, cumulative distribution functions, survival functions, functions danger level, moment function, and moment r. Parameter model is obtained uh using the maximum likelihood method. Wait time data is used as an illustration to illustrate the usefulness of the APTL distribution. One Lindley distribution parameter (𝜃) has been widely used in fields such as Biology, engineering, medical, and industry. Distribution Lindley is capable modeling data with an increased level of monotonous danger. However, in real life, there are situations where the level of danger is not monotonous. Therefore, to improve Lindleys distribution capabilities for data modeling, a modification can be used using the Alpha Power transformation method. The result of the modification of the Lindley distribution is called the Alpha Power Transformed Lindley (APTL) distribution which has two parameters (𝛼, 𝜃). This new APTL distribution is suitable in modeling data in pdf format in a declining or unimodal form and increasing, reducing, and inverted like a hazard level. Various properties of the proposed distribution are discussed including the probability density function, cumulative distribution function, survival function, hazard level function, moment function, and moment r. Parameter models are obtained using the maximum likelihood method. The waiting time data is used as an illustration to illustrate the usefulness of the APTL distribution. One Lindley distribution parameter (𝜃) has been widely used in fields such as Biology, engineering, medical, and industry. The Lindley distribution is able to model data with an increased level of monotonous danger. However, in real life, there are situations where the level of danger is not monotonous. Therefore, to improve Lindleys distribution capabilities for data modeling, a modification can be used using the Alpha Power transformation method. The result of the modification of the Lindley distribution is called the Alpha Power Transformed Lindley (APTL) distribution which has two parameters (𝛼, 𝜃). This new APTL distribution is suitable in modeling data in pdf format in a declining or unimodal form and increasing, reducing, and inverted like a hazard level. Various properties of the proposed distribution are discussed including the probability density function, cumulative distribution function, survival function, hazard level function, moment function, and moment r. Parameter models are obtained using the maximum likelihood method. Wait time data is used as an illustration to illustrate the usefulness of the APTL distribution. "

"Distribusi Generalized Exponential diperkenalkan oleh Rameshwar D. Gupta dan Debasis Kundu pada tahun 2007. Distribusi Generalized Exponential tersebut merupakan hasil transformasi generalized dari distribusi Exponential. Skripsi ini menjelaskan distribusi Generalized Exponential Marshall Olkin yang merupakan hasil dari perluasan distribusi Generalized Exponential menggunakan metode Marshall Olkin. Distribusi Generalized Exponential Marshall Olkin lebih fleksibel dari distribusi sebelumnya terutama pada fungsi hazardnya yang memiliki berbagai bentuk, baik monoton (naik atau turun) maupun non monoton (bathub atau upside down bathup) sehingga dapat memodelkan data survival dengan lebih baik. Sifat fleksibelitas ini disebabkan karena penambahan parameter baru ke dalam distribusi Generalized Exponential. Selanjutnya dijelaskan beberapa karakteristik dari distribusi Generalized Exponential Marshall Olkin antara lain fungsi kepadatan peluang (fkp), fungsi distribusi kumulatif, fungsi survival, fungsi hazard, momen ke-n, mean, dan variansi. Penaksiran parameter dilakukan dengan metode maximum likelihood. Pada bagian aplikasi ditunjukkan data survival yang berasal dari data Aarset (1987) berdistribusi Generalized Exponential Marshall Olkin. Selanjutnya distribusi Generalized Exponential Marshall Olkin dibandingkan dengan distribusi Alpha Power Weibull untuk mencari distribusi mana yang lebih cocok dalam memodelkan data Aarset (1987). Dengan menggunakan AIC dan BIC distribusi Generalized Exponential Marshall Olkin lebih cocok dalam memodelkan data Aarset (1987).

---

Generalized Exponential distribution was introduced by Rameshwar D. Gupta and Debasis Kundu in 2007. Generalized Exponential distribution was generated by generalized transformation of the Exponential distribution. This thesis explained the Generalized Exponential Marshall-Olkin distribution which is the result of the expansion of the Generalized Exponential distribution using the Marshall-Olkin method. The Generalized Exponential Marshall Olkin distribution has a more flexible form than the previous distribution, especially in its hazard function which has various forms that it can represent survival data better. The flexibility characteristic is due to the addition of new parameters to the Generalized Exponential distribution. Futhermore, some characteristics of the Generalized Exponential Marshall Olkin distribution was explained such as, the probability density function (PDF), cumulative distribution function, survival function, hazard function, moment, mean, and variance. Parameter estimation was conducted by using the maximum likelihood method. In the application section was shown survival data from Aarset data (1987) which distributed Generalized Exponential Marshall-Olkin distribution. Futhermore, Generalized Exponential Marshall Olkin distribution was compared with Alpha Power Weibull distribution to decided the prominent distribution in modeling Aarset data (1987). Using AIC and BIC, Generalized Exponential Marshall Olkin distribution more suitable in modeling Aarset data (1987)."

"Penelitian ini bertujuan menganalisa sistem distribusi pupuk bersubsidi pada PT. X perihal penentuan lokasi fasilitas distribusi dengan menggunakan metode Location Problem berdasarkan biaya total yang terdiri dari biaya transportasi dan biaya sewa gudang. Penelitian dilakukan dengan menganalisa penentuan lokasi gudang milik produsen dengan beberapa skenario optimasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan dapat mengurangi biaya total sebesar 85% - 91%, dan ketika biaya satuan satuan hasil prediksi bias -20% biaya total bisa berkurang sebesar 74% - 78% sedangkan ketika biaya satuan bias +20%, biaya total berkurang sebesar 87% - 91% dari biaya total eksisting. Berdasarkan hasil optimasi tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem distribusi pupuk bersubsidi yang sudah ada masih bisa diperbaiki dalam hal penentuan lokasi fasilitas distribusinya.

---

This study analyzed the distribution systems managed by PT. X using the fixed charged location problem model by analyzing the location warehouses based on the total cost which consist of transportation cost and the producer’s warehouse rental cost. The result of the optimization shows that the proposed systems may reduce the total cost to 85% - 91% of the existing. When the prediction of the transportation unit cost of the proposed links are biased -20%, the cost may reduce to 74% - 78% of the existing.while the biased are +20% it comes to 87% - 91% of the existing. From the result, we can conclude that the existing systems can be improved in therms of restructuring the warehouses number and location."

"Upaya kesehatan perlu dilakukan oleh seorang apoteker sebagai tenaga kesehatan dalam rangka mewujudkan derajat kesehatan masyarakat setinggi-tingginya. Salah satu pekerjaan kefarmasian yang dapat dilaksanakan oleh apoteker adalah penyaluran atau pendistribusian sediaan farmasi di fasilitas distribusi. Fasilitas distribusi yang digunakan sebagai sarana pendistribusian sediaan farmasi adalah Pedagang Besar Farmasi (PBF). Dalam pelaksanaan seluruh kegiatannya, PBF dan PBF Cabang wajib menerapkan Cara Distribusi Obat yang Baik (CDOB), yang mana CDOB ini menjadi standar kefarmasian pada sarana distribusi yang ditetapkan oleh Menteri. Apoteker di Pedagang Besar Farmasi (PBF) harus memahami penerapan CDOB yang merujuk pada Peraturan Badan Pengawasan Obat dan Makanan (BPOM) Nomor 6 Tahun 2020, dimana pada tugas khusus ini menganalisis terkait implementasi BAB X, XI, dan XII. Tujuan dari tugas khusus ini yaitu mengamati dan menganalisa terkait penerapan dan implementasi PerBPOM No. 6 Tahun 2020 tentang Cara Distribusi Obat yang Baik (CDOB) terkait penanganan bahan obat, produk rantai dingin (cold chain product), serta narkotika, psikotropika, dan prekursor farmasi di KFTD Cabang Jakarta 2. Metode yang digunakan dalam pengerjaan tugas khusus ini adalah dengan menggunakan studi literatur dan observasi. Hasil diperoleh bahwa proses distribusi obat yang dilaksanakan di KFTD Cabang Jakarta 2, terkait dengan penanganan bahan obat, produk rantai dingin (cold chain product), serta narkotika, psikotropika, dan prekursor farmasi telah berpedoman pada CDOB yang diatur dalam Peraturan BPOM No. 6 Tahun 2020.

---

Health efforts need to be carried out by a pharmacist as a health worker in order to realize the highest degree of public health. One of the pharmaceutical jobs that can be carried out by pharmacist is the distribution or distribution on pharmaceutical dosage form in distribution facilities. The distribution facility used as a means of distributing pharmaceutical dosage form is the Pharmaceutical Wholesaler (PBF). In carrying out all its activities, PBF and PBF branches are required to apply CDOB, where this CDOB becomes a pharmaceutical standard in distribution facilities determined by the Minister. Pharmacists at PBF need to understand the application of CDOB which refers to the Regulation of the PerBPOM No. 6 Tahun 2020, where on this task analyses the implementation of X, XI, and XII chapters. The aim of this task is to observe and analyze related to the implementation and implementation of PerBPOM No. 6 Tahun 2020 concerning CDOB related to handling drug ingredients, cold chain product, as well as narcotics, psychotropics, and pharmaceutical precursors at KFTD Jakarta 2. The method used in working on this task is to use literature studies an dobservation. The results obtained that the drug distribution process carried out at KFTD Jakarta 2, related to the handling of grug ingredients, cold chain products, as well as narcotics, psychotropics, and pharmaceutical precursors has been guided by CDOB regulated in PerBPOM Nomor 6 Tahun 2020."

"In order to characterize the distribution patten of rotifers Brachionus spp.in North Sulawesi,sample collections have been conducted at four locations,two at east coast and other two at West coast of North Sulawesi peninsula,which are connected to Maluku and Sulawesi Seas,respectively...."

"zooplankton terdiri dari berbagai jenis lrava dan bentuk dewasa yang mewakili hampir seluruh filum hewan,mulai dari filum Protozoa (hewan bersel tunggal) sampai ke filum Chordata (hewan bertulang belakang)

---

..."

"Penelitian ini bertujuan mengevaluasi sistem distribusi pupuk bersubsidi yang sudah ada perihal efisiensi sistem distribusi dengan menggunakan metode Minimum Cost Flow (MCF). Besarnya efisiensi akan direpresentasikan dalam bentuk prosentase pengurangan biaya distribusi usulan terhadap total biaya yang dikeluarkan pada jaringan sistem distribusi eksisting. Optimasi dilakukan dengan melakukan restrukturisasi rayon dan membuka ruas through trips. Restrukturisasi rayon yang diusulkan dapat mengurangi biaya total sebesar 1%-6% terhadap eksisting, sistem through trips dapat mengurangi biaya total sebesar 28%-39% dan sistem through trips dengan gudang buffer dapat mengurangi biaya total sebesar 22%-36%. Berdasarkan hasil optimasi tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem distribusi pupuk bersubsidi yang sudah ada masih bisa diperbaiki dengan sistem through trips dengan mengimplementasikan IT yang mendukung.

---

The purpose of this research is to analyse the existing distribution system of subsidized fertilizer in regards to its efficiency by using Minimum Cost Flow (MCF) method. The magnitude of efficiency will be represented in percentage of cost reduction from existing cost of distribution system network against proposed distribution system. The cost covers transportation cost; handling cost; and rental cost of warehouse. The proposed system is based on the idea of restructuring the current clustering system and allowing through trips from plant to distribution's warehouse.

Results of this study indicate that the restructuring scheme can reduce total costs to 1%-6%, through trips scheme can reduce total costs to 28%-39% and through trips with buffer's warehouse scheme can reduce total costs to 22%-36% of the existing system. Based on the optimization results, we can conclude that subsidized fertilizer distribution system that already exists in the system can be improved by through trip method, supported by information technology."

"In order to understand biodiversity,distribution and abundance among the tropical anguillid eels in the Indonesian waters,inshore migration mechanism of the juvenile anguillid eel (glas eel) to the estuaries of western,central and eastern region of Indonesian waters were examined using both morphology and genetic analysis...."