PENGGUNAAN MODEL EPIDEMI SIR (SUSCEPTIBLES-INFECTED-REMOVED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT HIV/AIDS DI MAKASSAR
|
|
- Ari Setiawan
- 5 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENGGUNAAN MODEL EPIDEMI SIR (SUSCEPTIBLES-INFECTED-REMOVED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT HIV/AIDS DI MAKASSAR M. Ras Rwa, Farah Program Stu Peka Matematka STKIP YPUP Makassar, Program Stu Peka Matematka STKIP YPUP Makassar, ABSTRAK, Peelta megguaka ata jumlah peuuk Kota Makassar a jumlah vu yag terfeks peyakt HIV/AIDS mula tahu 4 s. 6 peroleh moel peyebara peyakt HIV/AIDS ega pegguaa moel epem SIR ega ttk ekulbrum ( S,I ) = ( 565,476795). Kemua berasarka la ege matrks Jacob peroleh ttk ( S,I ) tersebut bersfat stabl asmtotk ega la la ege λ=-, a λ = -9, 4. Selajutya, peroleh blaga reprouks asar, yak R = 9, 47, yag meujukka bahwa satu vu yag terfeks, rata-rata apat meularka kepaa 9 hgga 9 jwa vu reta terhaap peyakt HIV/AIDS. Dalam hal, peyakt tersebut Kota Makassar aka bersfat eemk alam kuru waktu tahu ke epa. Hal buktka ega smulas umerk megguaka software Maple a Matlab ega melhat perlaku solus peyelesaa S ( t) a I ( t) utuk kuru waktu t yag relatf lama. Kata Kuc: Moel Epem SIR, Ttk Ekulbrum, Kestabla Ttk Ekulbrum, Smulas Numerk. PENDAHULUAN Dalam beberapa tahu terakhr, peyakt HIV/AIDS merupaka peyakt ega tgkat peyebara yag sagat megkhawatrka meskpu berbaga upaya pecegaha a peaggulaga terus lakuka. Hal kareaka semak tggya mobltas peuuk atarwlayah, semak muahya komukas atarwlayah, megkatya perlaku seksual yag tak ama serta megkatya peyalahguaa NAPZA melalu sutka. Perkembaga kasus HIV/AIDS Makassar ar tahu ke tahu ceerug megalam pegkata. Paa tahu temuka 37 peerta HIV a 87 peerta AIDS a megkat tahu yatu 56 peerta HIV yag temuka Puskesmas a Rumah Sakt a 448 peerta AIDS temuka Rumah Sakt. Aka tetap, paa tahu, kasus HIV AIDS meuru bagka tahu sebelumya yatu 493 kasus yag temuka Puskesmas a Rumah Sakt a kasus AIDS meuru meja 47 kasus yag temuka Rumah Sakt. Serg ega perkembaga lmu pegetahua, perkembaga lmu bag matematka memberka peraa petg alam megaalss a megotrol peyebara peyakt. Peraa tersebut berupa moel matematka yag mempelajar peyebara peyakt. Peyakt HIV/AIDS apat moelka ega megguaka moel epemolog yak moel epem SIR (Susceptbles-Ifecte- Remove). Moel epem SIR merupaka moel epem ega karakterstk bahwa setap vu reta terfeks suatu peyakt, otaska ega S (susceptbles), kemua vu yag reta terfeks tersebut berteraks ega vu yag terfeks, a akhrya setap vu yag terfeks otaska ega I (fecte). Selajutya, ega pegobata mes, vu yag terfeks mugk aka sembuh, yag otaska ega R (remove). Moel epem SIR lah yag selajutya guaka utuk memoelka peyebara peyakt a tulska alam betuk sstem persamaa feresal a lebh lajut aplkasya lakuka utuk meyelk perlaku peyebara peyakt yag bcaraka.. TINJAUAN PUSTAKA Sstem Persamaa Dferesal Dberka sstem persamaa feresal berkut: = f ( x, x,..., x ) = f( x, x,..., x ), = f ( x, x,..., x ) (.)
2 Jural MSA Vol. 6 No. E. Jul-Desember 8 ega f : E,, j =,,..., a ( x, x,..., x ) E. Kemua berka syarat awal ( ) (.) apat tuls sebaga x t =x, =,,...,. Sstem x = f( x ) (.) ega (,,..., ) = ( f, f,..., f ) x ( t ) = ( x, x,..., x ) E ( t) = ( t ) t x =, x x x E f, a syarat awal (, ). Selajutya, otas x x x meyataka solus Sstem (.) ega la awal x. Ttk Ekulbrum a Krtera Kestabla Ttk paa Sstem Persamaa Dferesal Berkut efska ttk ekulbrum Sstem (.) a berkutya berka krtera kestabla ttk ekulbrum. Defs. (Perko, 99) Ttk x ˆ yag f x ˆ = sebut ttk ekulbrum memeuh Sstem (.). Defs. (Olser, 994) Msalka x ( t) aalah solus ar Sstem (.) a ˆx aalah ttk ekulbrumya. () Ttk ˆx kataka stabl jka utuk setap blaga ε >, terapat blaga = ε > sehgga utuk setap solus x ( t) ega sfat ( t ) ( t) ˆ < ε x x < berlaku ˆ x x, utuk setap t t. () Ttk ˆx kataka stabl asmtotk jka ˆx stabl a terapat > sehgga utuk setap solus x ( t) ega sfat ( t ) ˆ < lm x x berlaku ( t) ˆ = t x x. () Ttk ˆx kataka tak stabl jka tak memeuh (). Learsas Sstem Persamaa Nolear Sstem persamaa lear mempuya betuk berkut, yak: = a x + a x a x = ax + ax ax, = a x + a x a x ega (,,..., ) T (.3) x x x B ega B. Sstem (.3) apat tuls alam betuk x t Ax (.4) = ega x B a A erupaka matrks ega ukura, tuls A. Selajutya, berka sstem x t f( x ) (.5) = ega x B a : f merupaka fugs kotu paa B. Kemua Sstem (.5) sebut sstem persamaa olear, jka sstem persamaa tersebut tak bsa yataka sepert paa betuk Sstem (.3). Defs.3 (Kocak a Hale, 99) Dberka fugs = ( f, f,..., f ) ega f C ( B) T f paa Sstem (.), =,,...,, B a ˆx ttk ekulbrum Sstem (.). Kemua matrks f( xˆ) f( xˆ) f( xˆ) x x x f( xˆ) f( xˆ) f( xˆ) Jf ( xˆ ) = x x x (.6) f ( ˆ) ( ˆ) ( ˆ x f x f x) x x x amaka matrks Jacoba fugs f ar Sstem (.) ttk ˆx. Defs.4 (Perko, 99) Dberka matrks x = Jf xˆ x Jacoba (.6). Sstem lear sebut learsas Sstem (.) sektar ttk ekulbrum ˆx. Defs.5 (Perko, 99) Ttk ekulbrum ˆx sebut ttk ekulbrum hperbolk jka semua Jf x ˆ la ege ar matrks Jacoba mempuya baga real tak ol.
3 Jural MSA Vol. 6 No. E. Jul-Desember 8 Teorema.6 (Perko, 99) Dberka matrks Jf xˆ ar Sstem o lear (.). Jacoba () Jka baga real semua la ege λ ar Jf x ˆ berla egatf, maka ttk matrks ekulbrum ˆx stabl asmtotk. () Jka terapat palg sekt satu la ege Jf x ˆ yag baga realya λ matrks postf, maka ttk ekulbrum ˆx tak stabl. Teorema.7 (Perko, 99) Dberka sstem lear berkut: x=ax (.7) a b ega A = c a x x =. Selajutya, x et A τ = trace A msalka = a sehgga () Jka < maka Sstem (.7) merupaka sael paa ttk asal, () Jka > a τ 4 maka Sstem (.7) merupaka oe paa ttk asal. Stabl jka τ < a tak stabl jka τ >, () Jka > a τ 4 < ega τ maka Sstem (.7) merupaka fokus paa ttk asal. Stabl jka τ < a tak stabl jkaτ >, (v) Jka > a τ = maka Sstem (.7) merupaka ceter paa ttk asal. Hmpua Ivara Defs.8 (Khall, ) Hmpua M kataka hmpua Ivara paa Sstem (.), jka utuk setap la awal yag berka, yak =, x t, x M utuk setap x x maka ( ) t a x M. Defs.9 (Boy, 8) Dberka solus x t a ttk ekulbrum Sstem (.), yak x ˆ. Ttk ekulbrum ˆx kataka stabl asmtotk secara meyuluruh (global) jka utuk sebarag la awal x yag berka, maka utuk setap solus paa Sstem (.) yak x ( t) meuju ttk ekulbrum ˆx ega t. 3. METODOLOGI Tahapa Peelta Aapu tahapa atau proseur yag lakuka alam peelta aalah (a) Melakuka pegambla ata Das Kesehata Kota Makassar a Baa Pusat Statstka Kota Makassar; (b) Melakuka aalss eskrptf ata sebaga gambara awal peyebara peyakt HIV/AIDS Makassar; (c) Membuat asums berasarka ata-ata yag peroleh a megguaka moel epem SIR paa peyebara peyakt HIV/AIDS tersebut ke betuk sstem persamaa feresal; () Melakuka aalss ttk ekulbrum a kestabla ttk ekulbrum moel epem SIR paa peyebara peyakt HIV/AIDS; (e) Megterpretas kestabla ttk ekulbrum ega megetfkas peyebara peyakt HIV/AIDS alam kuru waktu tertetu yag relatf lama. Sumber Data Data yag guaka alam peelta aalah ata sekuer yag peroleh ar as Kesehata Kota Makassar a Baa Pusat Statstka (BPS) Kota Makassar. Data yag guaka merupaka ata alam kuru waktu 3 tahu yatu ata paa tahu 4 6. Varabel Peelta Varabel alam peelta aalah jumlah vu yag reta terhaap peyakt HIV/AIDS (S), jumlah vu yag terfeks peyakt HIV/AIDS (I), a jumlah vu yag sembuh ar peyakt HIV/AIDS. Aapu parameter alam peelta aalah laju kelahra atau mgras (A), laju peulara peyakt (ββ), a laju kemata alam (). 4. PEMBAHASAN Aalss Data Deskrptf Moel Epem HIV/AIDS Data yag guaka alam peelta aalah ata jumlah peerta HIV/AIDS a ata jumlah peuuk kota Makassar paa tahu 4 6. Berkut berka ata jumlah peuuk kota Makassar alam kuru 3 tahu. 3
4 Jural MSA Vol. 6 No. E. Jul-Desember 8 Tabel. Jumlah Peuuk Kota Makassar Tahu 4 6 Tahu Jumlah Peuuk (Jwa) Lak-lak Perempua Total 4 76,84 7,48,49,4 5 77,47 73,354,449,4 6 77,34 74,87,469,6 Tabel. atas meujukka bahwa jumlah peuuk kota Makassar paa tahu 4 sebayak 494 jwa, tuls N = 494 ega asums jumlah peuuk awal yag reta terhaap peyakt HIV/AIDS sebayak S = S 4 = , tuls Kemua jumlah peuuk paa tahu 6 sebayak 4696 jwa ega asums jumlah peuuk setelah tahu yag reta terhaap peyakt HIV/AIDS sebesar 4696, tuls S 6 = Selajutya, berkut berka ata jumlah peerta HIV/AIDS kota Makassar paa tahu 4 6. Tabel. Jumlah Peerta HIV/AIDS Kota Makassar Tahu 4 6 Tahu Jumlah Kasus yag temuka (Jwa) HIV AIDS Tabel. atas meujukka bahwa jumlah peuuk kota Makassar terfeks peyakt HIV/AIDS paa tahu 4 sebayak jwa, tuls I( t ) = ega asums jumlah peuuk awal yag terfeks peyakt HIV/AIDS sebayak, tuls I = I 4 =. Kemua jumlah peuuk yag terfeks paa tahu 6 sebayak 43 jwa ega asums jumlah peuuk setelah tahu yag terfeks peyakt HIV/AIDS sebesar 43, tuls I 6 = 43. Peetua Asums a Parameter Moel Epem HIV/AIDS Data-ata yag peroleh ar Das Kesehata Kota Makassar meujukka bahwa jumlah peuuk kota Makassar yag terfeks peyakt HIV/AIDS mula tahu 4 s.. 6 seagka ata yag peroleh ar Baa Pusat Statstk Kota Makassar meujukka bahwa ata jumlah peuuk kota Makassar mula tahu 4 s.. 6. Berasarka ata ata tersebut betuk asums asums sebaga berkut.. Dalam populas terja kelahra a mgras maa ata jumlah peuuk awal Kota Makassar reta terfeks peyakt HIV/AIDS. Peyakt yag bcaraka alam peelta peyakt meular 3. Ivu yag terfeks peyakt HIV/AIDS tak megalam kesembuha 4. Setap vu yag bcaraka megalam kemata secara alam. Berasarka asums-asums atas betuk moel epem HIV/AIDS berkut. S t = A βsi S { I (.8) t = βsi I, ega A meyataka parameter laju kelahra atau mgras, β meyataka laju peulara peyakt HIV/AIDS a meyataka laju kemata alam. Kemua utuk varabel S meyataka jumlah vu yag reta terhaap peyakt HIV/AIDS a I meyataka jumlah vu yag terfeks peyakt HIV/AIDS. Selajutya, berasarka ata varabel yag meyataka jumlah peuuk awal Kota Makassar a jumlah peuuk setelah tahu yag reta terhaap peyakt HIV/AIDS, masg-masg yak S = S 4 = 494 a S ( 6) = 4696 serta ata varabel jumlah peuuk setelah tahu yag terfeks I 6 = 43 peyakt HIV/AIDS, yak masg-masg substtuska ke alam betuk solus khusus ar subpopulas jumlah vu yag reta terhaap peyakt HIV/AIDS, yak S sehgga β I( t) S( t) = S( ) e, ega S( t ) meyataka jumlah peuuk yag reta terhaap peyakt HIV/AIDS setelah S meyataka jumlah peuuk tahu a awal serta I( t ) meyataka jumlah peuuk 4
5 Jural MSA Vol. 6 No. E. Jul-Desember 8 yag terfeks terhaap peyakt HIV/AIDS setelah tahu peroleh β 5 = 6, 4, ega laju peulara peyakt HIV/AIDS ar vu reta meja terfeks sebesar β = 6, 4 a asums laju kemata alam alam tahu sebesar = peroleh = =,. Akbatya, peroleh moel epem peyakt HIV/AIDS ega asums vu yag terfeks a tak megalam kesembuha terhaap peyakt yag bcaraka, yak. S t = I t = 6, 4 SI,I 494 6, 4 SI, S (.) Peetua Ttk Ekulbrum Moel Epem HIV/AIDS Dberka moel peyebara peyakt HIV/AIDS alam Sstem Persamaa (.). Berasarka Sstem (.) atas tetuka ttk ekulbrum atau ttk tetap ega memsalka S I t = a t = sehgga 494 6, 4 SI,S = (.) 6, 4 SI,I = Jka persamaaa () paa persamaa (.) msalka I, maka 6, 4 S, = peroleh S = 565. Selajutya, utuk S = 565 substtuska ke Persamaa () peroleh I = Ja, peroleh ttk ekulbrum Sstem Persamaa (.), yak SI, = 565, yag meyataka bahwa jumlah vu yag reta a terfeks terhaap peyakt HIV/AIDS selama tahu masg-masg aalah 565 jwa a jwa. Aalss Kestabla Ttk Ekulbrum Moel Epem HIV/AIDS Dketahu moel peyebara peyakt HIV/AIDS alam Sstem Persamaa (.), ega ttk ekulbrum SI, = 565, Kemua tetuka kestabla Sstem (.) ttk ekulbrum tersebut. Olehya tu, msalka S I t = f ( SI, ) a t = f ( SI, ) sehgga f S, I = 494 6, 4 SI,S (.) f S, I = 6, 4 SI, I, peroleh learsas Sstem Persamaa (.) atas, yak alam betuk matrks Jacoba berkut. Jf ( SI, ) f( S, I ) f( S, I ) S I = f( S, I ) f( S, I ) S I 6, 4 I, 6, 4 S = 6, 4 I 6, 4 S, (.3) Kemua berasarka (.3) peroleh matrks Jacoba ttk ekulbrum ( SI ) =, 565,476795, yak 9, 5, Jf ( 565,476795) = 9, 4 (.4) Selajutya, berasarka matrks Jacoba (.4) peroleh persamaa karakterstk, yak λ + 9,5λ+ 9,4 = peroleh la ege, yak λ =, a λ = 9, 4 ega λ < a λ < sehgga peroleh ttk ekulbrum SI, = 565, stabl asmtotk. Hal meujukka bahwa utuk jumlah vu yag reta a jumlah vu yag terfeks sagat sekt, maka ega bertambahya waktu populas meuju ke ttk ekulbrum SI, = 565, yag berart peyakt HIV/AIDS tetap aa alam populas. Peetua Blaga Reprouks Dasar Sstem persamaa (.8) atas mempuya ttk βa ekulbrum, yak ( SI) ( β β ) β A β A > maa reprouks asar, yak, =,, ega ( 6,4 )( 494) merupaka blaga β A R = = = 9, 47, ( ) yag meujukka bahwa satu vu yag terfeks, rata-rata apat meularka kepaa 9 hgga 9 jwa vu reta alam populas peyakt HIV/AIDS. 5
6 Jural MSA Vol. 6 No. E. Jul-Desember 8 Smulas Numerk Dberka smulas umerk Sstem Persamaa (.8) yag meujukka lustras perlaku kelas vu yag terfeks atau terjagkt peyakt ega kelas vu yag reta terhaap peyakt HIV/AIDS alam ukura jumlah mula tahu 4 s.. 6. Parameter yag guaka aalah A meyataka rata-rata jumlah vu yag lahr a mgras, maa jumlah peuuk Kota Makassar paa tahu 4. Kemua, parameter β meyataka rata-rata jumlah kotak yag meyebabka vu reta meja terfeks setelah melakuka kotak ega vu yag terfeks seagka meyataka rata-rata jumlah peuuk yag meggal secara alam. Berkut S t berka smulas umerk peyelesaa a I( t) yag meyataka jumlah vu yag reta a jumlah vu yag terfeks peyakt HIV/AIDS paa saat t. Gambar 5. Grafk peyelesaa S( t ) a I( t) utuk t Gambar 5. atas meglustraska bahwa paa waktu t tahu, jumlah vu yag reta a jumlah vu yag terfeks peyakt HIV/AIDS tak megalam perubaha pegkata jumlah yag sgfka serg berjalaya waktu. Dalam kos sebut ega kos stabl ar sstem ttk SI, = 565, Dega ekulbrum emka, peyakt HIV/AIDS Kota Makassar aka bersfat eemk alam kuru waktu tahu ke epa. Berkut berka lustras jumlah vu yag reta a jumlah vu yag terfeks alam bag fase. Gambar. Grafk peyelesaa S( t ) a I( t) utuk t 5 Gambar 5. atas meujukka bahwa paa waktu t 5 tahu, jumlah vu yag reta terhaap peyakt HIV/AIDS semak berkurag seagka jumlah vu yag terfeks peyakt HIV/AIDS megalam pegkata jumlah yag sgfka serg berjalaya waktu. Berkut berka lustras perkembaga jumlah vu yag reta a jumlah vu yag terfeks peyakt HIV/AIDS utuk waktu tahu. Gambar 3. Potret fase paa bag S( t ) a I( t) Sstem (5.) Berasarka Gambar 5.3 atas terlhat bahwa S t a utuk setap trayektor peyelesaa I( t) ega la awal a ( S, I ) = 3,3, 5, 45, { } { 6
7 Jural MSA Vol. 6 No. E. Jul-Desember 8 (, ),( 3,3)} aka meuju ke ttk ( 565, ) yag berart populas bersfat eemk maa selalu aa vu yag terjagkt peyakt HIV/AIDS utuk kuru waktu tahu. 5. KESIMPULAN Berasarka aalss ata eskrptf jumlah peuuk Kota Makassar a jumlah vu yag terfeks peyakt HIV/AIDS mula tahu 4 s. 6 peroleh bahwa. Asums asums alam peelta aalah (a) alam populas terja kelahra a mgras maa ata jumlah peuuk awal Kota Makassar reta terfeks peyakt HIV/AIDS (b) Peyakt yag bcaraka alam peelta peyakt meular (c) Ivu yag terfeks peyakt HIV/AIDS tak megalam kesembuha a () Setap vu yag bcaraka megalam kemata secara alam.. Berasarka asums asums tersebut peroleh betuk moel epem peyakt HIV/AIDS, yak S t = 494 6, 4 SI,S I t = 6, 4 SI, I, ega ttk ekulbrum SI, = 565, Kemua berasarka la ege matrks Jacob SI, = 565, peroleh ttk bersfat stabl asmtotk ega la la ege λ =, a λ = 9,4. 3. Dalam peelta peroleh blaga reprouks asar, yak R = 9,47, yag meujukka bahwa satu vu yag terfeks, rata-rata apat meularka kepaa 9 hgga 9 jwa vu reta terhaap peyakt HIV/AIDS. Dalam hal, peyakt HIV/AIDS Kota Makassar aka bersfat eemk alam kuru waktu tahu ke epa. 6. DAFTAR PUSTAKA [] C. L, Y. Ma. 3. Fractoal yamcal system a ts learzato theorem. Nolear Dyamcs. 7(4), [] Elaw, A. M.. Global propertes of a class of HIV/AIDS moels. Nolear Aalyss., [3] Khall, H.K.. Nolear Systems, 3 r eto. New Jersey, USA: Pretce Hall [4] Kocak, H. a Hale, J.K. 99. Dyamcs a Bfurcato. New York: Sprger Verlag. [5] Olser, G.J Mathematcal Systems Theory. Netherlas: Delftse Utghehers Maatschappj, CW Delft. [6] Perko, L. 99. Dfferetal Equatos a Dyamcal Systems. New York: Sprger Verlag. [7] Tag, Y., Huag, D., Rua, S. a Zhag, W. 8. Coexstece of lmt cycles a homoclc loops a SIRS moel wth a olear fecto forces. SIAM J. Appl. Math., 69, [8] Tjolleg, A., Komalg, H.A.H, a Prag, J.D. 6. Damka Perkembaga HIV/AIDS Sulawes Utara Megguaka Moel Persamaa Dferesal Nolear SIR (Susceptble, Ifectous, a Recovere). Jural Ilmah Sas, Vol. 3 N, 9-4. [9] Va e Dressche, P. 7. Reproucto umbers of fectous sease moels. Ifectous Dsease Moellg,, [] Xao, D., a Rua, S. 7. Global aalyss of a epemc moel wth omootoe cece rate. Math. Bosc, 8, [] Zhxg, H., Pg, B., Wabo, M., a Rua, S.. Bfurcatos of a SIRS epemc moel wth olear cece rate. Dscrete Cot. Dy. Syst. Ser. B,, 93-7
BAB II LANDASAN TEORI. merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam. pernyataan matematis (Widowati & Sutimin, 2007 : 1).
BAB II LANDASAN EORI.. Model Matematka Model Matematka merupaka represetas matematka yag dhaslka dar pemodela Matematka. Pemodela Matematka merupaka suatu proses merepresetaska da mejelaska permasalaha
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 11 Latar Belakag Peelta yag dlakuka oleh Va der Pol pada sebuah tabug trode tertutup, yatu sebuah alat yag dguaka utuk megedalka arus lstrk dalam suatu srkut pada trasmtter da recever meghaslka
Lebih terperinciRuang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka
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 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 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 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 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 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 terperinciMODEL SIR DENGAN ADANYA PENGARUH VAKSINASI DAN IMIGRAN
ol.9 o. (5 Hal. -8 MODEL SIR DEGA ADAYA PEGARUH AKSIASI DA IMIGRA oor Fakhra, Yu Yulda, Fasal Fakultas MIPA Program Stud Matematka Uerstas Lambug Magkurat Jl. Jed. A. Ya km. 36 Bajarbaru Emal: Fakhra@gmal.com
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 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 II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk
Lebih terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
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 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 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 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 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 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 terperinciANALISIS STABILITAS PADA MODEL EPIDEMIK MULTI GRUP DENGAN LAJU PENULARAN TAK LINEAR
ANAL TABLTA PADA MODEL EPDEMK MULT GRUP DENGAN LAJU PENULARAN TAK LNEAR Nama : Dy Tr War NRP : 748 Jurusa : Matematka FMPA T Dose Pembmbg : Drs. M. etjo Warko, M. Drs. uhud Wahyud,M. Abstrak Dalam suatu
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 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 terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
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 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 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 terperinciNotasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &
Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,
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 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 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 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 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 terperinciMINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI
MINGGU KE-0 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI Hubuga atar koverges Hrark atar koverges dyataka dalam teorema berkut. Teorema Msalka X da X, X, X 3,... adalah varabel radom yag ddefska pada ruag probabltas yag
Lebih terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciSampel dan Distribusi Sampling
P Modul Sampel da Dstrbus Samplg PENDAHULUAN Prof. Dr. Zazaw Soejoet ada modul pertama, aka dpelajar terlebh dahulu megea sampel da sfat-sfatya serta samplg-ya. Mater sebearya telah bayak dsajka pada mata
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 terperinciPenyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)
Jural Sas Matematka da Statstka, Vol., No. I, Jauar ISSN - Peyelesaa Sstem Persamaa Ler Kompleks Dega Ivers Matrks Megguaka Metode Faddev Cotoh Kasus: SPL Kompleks da Hermt F. rya da Tka Rzka, Jurusa Matematka,
Lebih terperinciVoltage Controlled Oscillator
Vltage Ctrlle Oscllatr VCO aalah suatu slatr elektrk maa frekues keluaraya atur leh suatu tegaga put DC yag berka. Gambar berkut meujukka ragkaa asar ar VCO V DD L VCO ut D C Basc VCO Frekues slas tetuka
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 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 terperinciPenyelesaian Persamaan Differensial dengan Menggunakan Polinomial Lagrange Seri I (1 Dimensi) Syawaluddin H 1)
Hutahaea Vol. No. Aprl 006 ural TEKNIK SIPIL Peyelesaa Persamaa Dfferesal ega Megguaka Polomal Lagrage Ser I ( Dmes Syawalu H Abstrak Paa paper sajka pegguaa polomal Lagrage utuk meyelesaka suatu persamaa
Lebih terperinciNILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS TERREDUKSI REGULER DALAM ALJABAR MAX-PLUS INTERVAL
NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS TERREDUKSI REGULER DALAM ALJABAR MAX-PLUS INTERVAL A-12 Sswato 1, Ar Suparwato 2, M Ady Rudhto 3 1 Mahasswa S3 Matematka FMIPA UGM da Staff Pegajar FMIPA UNS Surakarta,
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 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 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 terperinci3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut
3/9/202 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
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 terperinciPELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF LINTASAN DAN DIGRAF BIPARTIT LENGKAP
PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF LINTASAN DAN DIGRAF BIPARTIT LENGKAP Lusa Tr Lstyowat Krstaa Waya M Fatekurohma Jurusa Matematka FMIPA Uerstas Jember e-mal: krstaa_waya@yahoocom da m_fatkur@yahoocom Abstract:
Lebih terperinciPRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE
RISI IKLUSI- EKSKLUSI ICLUSIO- EXCLUSIO RICILE rsp Iklus-Eksklus Ada berapa aggota dalam gabuga dua hmpua hgga? A A = A A - A A Cotoh Ada berapa blaga bulat postf lebh kecl atau sama dega 00 yag habs dbag
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 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 terperinciBAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI
BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
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 terperinciPENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Mayag Novhta Sar *, Bustam, Sgt Sugarto Mahasswa Program Stud S Matematka FMIPA Uverstas Rau Dose Fakultas
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 terperinciOn A Generalized Köthe-Toeplitz Duals
JMP : Volume 4 Nomor, Ju 202, hal. 3-39 O A Geeralzed Köthe-Toepltz Duals Sumardoo, Supama 2, da Soepara Darmawaa 3 PPPPTK Matematka, smrd2007@gmal.com 2 Mathematcs Departmet, Gadah Mada Uverst, supama@ugm.ac.d
Lebih terperinciKAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. SARS pertama kali dilaporkan terjadi di Propinsi Guandong Cina pada
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH Pergerakan populas sangat mempengaruh proses dnamka dar epdem penyakt. Hal n dapat dtunjukkan oleh beberapa penyakt menular. SARS pertama kal dlaporkan terjad
Lebih terperinciH dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Lebih terperinciFMDAM (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 terperinciPembayaran pertama yang dilakukan pada setiap akhir tahun selama n tahun
Husa Arfah, M.Sc : Autas Dasar Emal : husaarfah@uy.ac. ANUITAS DASAR 3. Peahulua Autas aalah seragkaa pembayara yag lakuka paa terval waktu yag sama (per tahu atau sebalkya). Pembayara utuk jagka waktu
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 terperinciPenarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB
Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom
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 terperinci; θ ) dengan parameter θ,
Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas
Lebih terperinciFORMULA BINET DAN JUMLAH n SUKU PERTAMA PADA GENERALISASI BILANGAN FIBONACCI DENGAN METODE MATRIKS. Purnamayanti 1 Thresye 2 Na imah Hijriati 3
Jural Matematka Mur a eraa ol 6 No Ju : 38-46 ORMULA BINE AN JUMLAH SUKU PERAMA PAA GENERALISASI BILANGAN IBONACCI ENGAN MEOE MARIKS Puramayat hresye Na mah Hrat 3 [] Alum Mahasswa PS Matematka MIPA Uverstas
Lebih terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
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 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 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 terperinciMASALAH NORM MINIMUM PADA RUANG HILBERT DAN APLIKASINYA
Masalah Norm Mmum (Karat) MASALAH NORM MINIMUM PADA RUANG HILBERT DAN APLIKASINYA Karat da Dhorva Urwatul Wutsqa Jurusa Peddka Matematka FMIPA Uverstas Neger Yogakarta Abstract I ths paper, wll be dscussed
Lebih terperinciVolume 1, Nomor 2, Desember 2007
Volume, Nomor, Desember 007 Barekeg, Desember 007. hal.-7 Vol.. No. ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI EKPONENSIAL PADA LOKASI TERBATAS (Estmatg Parameter Dstrbuto Expoetal At Fte Locato MOZART W TALAKUA, JEFRI
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 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 terperinciREGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA MODUL Dra. Sr Pagest, S.U. PENDAHULUAN A alss regres merupaka aalss statstk yag mempelajar ubuga atara dua varabel atau leb. Dalam aalss regres lear dasumska berlakuya betuk ubuga
Lebih terperinciModel SIR Penyakit Tidak Fatal
Model SIR Peyakit Tidak Fatal Husi Tamri, M. Zaki Riyato *, Akhid, Ardhi Ardhia Jurusa Matematika FMIPA UGM Yogyakarta 2007 Itisari Model SIR dapat diguaka utuk memodelka peyebara suatu peyakit yag tidak
Lebih terperinciINTEGRAL LEBESGUE PADA FUNGSI TERBATAS SKRIPSI
INTGRAL LBSGU PADA FUNGSI TRBATAS SKRIPSI Dajuka Kepada Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Neger Yogyakarta utuk memeuh sebaga persyarata gua memperoleh gelar Sarjaa Sas Dsusu Oleh : Fauzah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat
BAB II LANDASAN TEORI Sebaga pedukug dalam pembahasa selajutya, dperluka beberapa teor da defs megea varabel radom, regres ler, metode kuadrat terkecl, peguja asums aalss regres, outler, da regres robust.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
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 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 terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)
Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. penulisan skripsi yaitu mengenai data panel, beberapa bentuk dan sifat
BAB II LANDASAN TEORI Pada Bab II aka dbahas dasar-dasar teor yag dguaka dalam peulsa skrps yatu megea data pael, beberapa betuk da sfat matrks, matrks parts, betuk ler da betuk kuadratk beserta ekspektasya,
Lebih terperinciTabel Distribusi Frekuensi
Tabel Dstrbus Frekues Tabel dstrbus frekues adalah susua data meurut kelas-kelas terval tertetu atau meurut kategor tertetu dalam sebuah daftar. Dar dstrbus frekues, dapat dperoleh keteraga atau gambara
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 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 terperinciEstimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
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 terperinciX a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. Aljabar Max-Plus adalah himpunan { } himpunan semua bilangan real yang dilengkapi dengan operasi
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Aljabar Max-Plus 1. Pegerta Aljabar Max-Plus Aljabar Max-Plus adalah hmpua { } dega hmpua semua blaga real yag dlegkap dega operas maksmum, dotaska dega da operas pejumlaha yag
Lebih terperinciAnalisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter
Vol. 6, No., 9-6, Jauar Aalss Regres Robust Megguaka Kuadrat Terkecl Terpagkas utuk Pedugaa Parameter Asa, Raupog, Sarmat Zaudd Abstrak Prosedur regres robust dtujuka utuk megakomodas adaya keaeha data,
Lebih terperinciTEOREMA TITIK TETAP BANACH. Skripsi. Diajukan untuk Memenuhi Salah satu Syarat. Memperoleh Gelar Sarjana Matematika. Program Studi Matematika
TEOREMA TITIK TETAP BANACH Skrps Dajuka utuk Memeuh Salah satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjaa Matematka Program Stud Matematka Oleh: Wdaryata Ctra Nursata NIM : 348 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA
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 terperinciTAKSIRAN YANG LEBIH EFISIEN UNTUK PARAMETER PADA DISTRUSI WEIBULL. Erma Kusuma Wati 1), Sigit Sugiarto 2), Bustami 2)
TAKSIRAN YANG LEBIH EFISIEN UNTUK PARAMETER PADA DISTRUSI WEIBULL Erma Kusuma Wat, Sgt Sugarto, Bustam emakusumawat7@yahooco Mahasswa Program S Matematka Dose Matematka, Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciPada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita.
Bab Ukura Data Pada saat upacara bedera, kta serg memperhatka tema-tema kta. Terkadag tapa sadar kta membadgka tgg redah sswa dalam upacara tersebut. Ada yag tggya 170 cm, 165 cm, 150 cm atau bahka 140
Lebih terperinciAturan Cramer dalam Aljabar Maks-Plus Interval
Jural Matematka & Sas Aprl 2015 Vol 20 Nomor 1 Atura Cramer dalam Aljaar Maks-Plus Iterval Sswato Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Uverstas Seelas Maret Surakarta e-mal: ssmpaus@yahoocod
Lebih terperinci