Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment)"

Transkripsi

1 Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment) Metoda Kuadrat Terkecil adalah salah satu metoda yang paling populer dalam menyelesaikan masalah hitung perataan. Aplikasi pertama perataan kuadrat terkecil adalah dalam hitungan masalah astronomi oleh C. F. Gauss. Keunggulan dari sisi praktis makin nyata setelah berkembangnya komputer elektronik, formulasi teknik hitungan dalam notasi matriks, dan hubungannya dengan konsep kuadrat terkecil itu ke statistik. Model fungsional umum tentang sistem yang akan diamati harus ditentukan terlebih dahulu sebelum merencanakan pengukuran. Model fungsional ini ditentukan menggunakan sejumlah variabel (baik parameter Typeset by FoilTEX 1

2 maupun pengamatan) dan hubungan diantara mereka. Selalu ada jumlah minimum variabel bebas yang secara unik menentukan model tersebut. Sebuah model fisis, bisa saja memiliki beberapa model fungsional yang berlainan, tergantung dari tujuan pengukuran atau informasi yang diinginkan. Jumlah minimum variabel dapat ditentukan setelah tujuan pengukuran berhasil ditetapkan, tidak terikat pada jenis pengukuran yang perlu dilakukan. Sebagai contoh: 1. Bentuk sebuah segitiga pada bidang datar (sebuah model fungsional geometrik tertentu) dapat secara unik ditentukan dengan dua buah variabel (minimum). 2. Bentuk dan ukuran segitiga pada bidang datar membutuhkan minimum tiga buah variabel. Typeset by FoilTEX 2

3 3. Jika diperlukan juga posisi dan orientasi segitiga tersebut, maka perla ada tambahan tiga variabel lagi, sehingga diperlukan total enam variabel. Jumlah minimum variabel biasa disebut n 0. Jika jumlah pengamatan, n, lebih kecil daripada jumlah minimum yang diperlukan, maka akan muncul kondisi defisit. Jika n lebih besar daripada n 0 maka muncul redundancy, r, atau ukuran lebih atau derajat kebebasan (degree of freedom) dalam statistik dan perlu ada hitung perataan untuk mendapatkan satu set nilai estimasi yang unik. pdf2ps r = n n 0 dengan syarat n bebas linier satu sama lain. Typeset by FoilTEX 3

4 Prinsip Kuadrat Terkecil Karena sifat dasar stokastik pengamatan maka pengamatan lebih tidak selalu cocok dengan model fungsional. Setiap variabel bebas yang cukup dapat digunakan untuk memenuhi model fungsional yang dibuat. Dan karena sifat variabilitas yang acak, maka setiap variabel akan menghasilkan himpunan jawaban yang berlainan juga. Prinsip dasar adjustment adalah untuk menghasilkan suatu hasil estimasi yang unik untuk semua model variabel dengan suatu kriteria yang optimum. Kumpulan pengamatan original, l, beserta semua ukuran lebihnya, setelah hitung perataan akan diganti dengan ˆl yang sesuai dengan model. Selisih antara keduanya menghasilkan vektor koreksi atau residu, v v = ˆl l Typeset by FoilTEX 4

5 Nilai vaktor residu v ini yang menjadi objek analisi untuk melihat kesesuaian model dan pengambilan keputusan dalam membuang suatu pengamatan atau membuat model baru pengamatan (a.k.a optimisasi model). Karena adanya ukuran lebih, maka kemungkinan himpunan jawaban untuk v dan ˆl akan tak terhingga, tapi hanya akan ada satu yang konsisten dengan model yang dibuat, dan memenuhi kriteria prinsip kuadrat terkecil. Prinsip kuadrat terkecil menetapkan bahwa φ = v t Wv minimum Jika pengamatan diasumsikan sama sekali tidak berkorelasi satu sama lain, maka matriks berat/bobot W akan matriks diagonal, dan prinsip kuadrat terkecil menjadi φ = n (w i vi 2) minimum i=1 Typeset by FoilTEX 5

6 Lebih sederhana lagi apabila semua pengamatan dianggap memiliki presisi yang sama, maka φ = n (vi 2) minimum i=1 catatan: aplikasi prinsip kuadrat terkecil ini tidak memerlukan informasi awal tentang distribusi pengamatannya. Yang diperlukan hanya W atau Q yang terdefinisi dan diketahui. Kuadrat terkecil menjadi teknik yang paling banyak dipakai dalam berbagai bidang karena kemampuannya dalam membentuk suatu algoritma hitungan untuk jawaban yang unik meskipun untuk kasus yang sangat rumit. Typeset by FoilTEX 6

7 Model Fungsi Liniear dan Tidak Linier Penggunaan kuadrat terkecil pada umumnya menggunakan model fungsional yang linier karena model tidak linier lebih sulit dan lebih tidak praktis untuk diselesaikan (paling tidak sampai saat ini). Oleh karena itu, jika digunakan model yang tidak linier, maka perlu dilakukan kegiatan linierisasi. Perluasan deret dan deret Taylor biasa dipakai dalam kegiatan ini dengan hanya menggunakan orde ke nol dan orde ke satu dari deret tersebut. Bila perluasan deret digunakan, maka perlu ditentukan satu nilai pendekatan untuk variabel-variabel yang tidak diketahui (unknown) dalam persamaan tersebut. Linierisasi Typeset by FoilTEX 7

8 F (x) = 0 maka ekspansi deret orde nol dan orde pertama menjadi F (x 0 ) + F (c) x x=x 0 x = 0 Hasilnya adalah himpunan persamaan linier dalam bentuk U x = u m, p p, 1 m, 1 dengan u = F (x 0 ) Typeset by FoilTEX 8

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 21 Pengertian Regresi Linier Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Analisis Komponen Utama 211 Pengantar Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari tulisan Karl Pearson pada tahun 1901 untuk peubah non-stokastik Analisis

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA

KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA 1. Pendahuluan Istilah "regresi" pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun 1886. Galton menemukan adanya tendensi bahwa orang tua yang memiliki

Lebih terperinci

REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI 1. Model Regresi Linear 2. Penaksir Kuadrat Terkecil 3. Prediksi Nilai Respons 4. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 5. Kecocokan Model Regresi 6. Korelasi

Lebih terperinci

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Pegambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan persamaan I. Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi

Lebih terperinci

Model-model Variogram

Model-model Variogram Model-model Variogram Sebuah model matematika harus disesuaikan pada variogram, sebelum variogram dapat dipakai dalam estimasi. Variogram yang dipilih harus memenuhi suatu kondisi tertentu. Kekeliruan

Lebih terperinci

Pendahuluan. Angka penting dan Pengolahan data

Pendahuluan. Angka penting dan Pengolahan data Angka penting dan Pengolahan data Pendahuluan Pengamatan merupakan hal yang penting dan biasa dilakukan dalam proses pembelajaran. Seperti ilmu pengetahuan lain, fisika berdasar pada pengamatan eksperimen

Lebih terperinci

ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Projo, S.Si, M.Sc

ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Projo, S.Si, M.Sc ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Proo, S.Si, M.Sc It s about: Ui rata-rata untuk lebih dari dua populasi Ui perbandingan ganda (ui Duncan & Tukey) Output SPSS PENDAHULUAN Ui hipotesis yang sudah kita

Lebih terperinci

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS Distribusi Normal Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS Outline Kurva normal Luas daerah di bawah kurva normal Penerapan sebaran normal DISTRIBUSI NORMAL model distribusi kontinyu yang paling penting

Lebih terperinci

PENENTUAN UKURAN SAMPEL MEMAKAI RUMUS SLOVIN DAN TABEL KREJCIE-MORGAN: TELAAH KONSEP DAN APLIKASINYA. Oleh: Nugraha Setiawan

PENENTUAN UKURAN SAMPEL MEMAKAI RUMUS SLOVIN DAN TABEL KREJCIE-MORGAN: TELAAH KONSEP DAN APLIKASINYA. Oleh: Nugraha Setiawan PENENTUAN UKURAN SAMPEL MEMAKAI RUMUS SLOVIN DAN TABEL KREJCIE-MORGAN: TELAAH KONSEP DAN APLIKASINYA Oleh: Nugraha Setiawan FAKULTAS PETERNAKAN UNIVERSITAS PADJADJARAN November 007 Penentuan Ukuran Sampel

Lebih terperinci

POPULASI DAN SAMPEL. Gambar 1 POPULASI dan SAMPEL

POPULASI DAN SAMPEL. Gambar 1 POPULASI dan SAMPEL Pengertian Populasi dan Sampel POPULASI DAN SAMPEL Kata populasi (population/universe) dalam statistika merujuk pada sekumpulan individu dengan karakteristik khas yang menjadi perhatian dalam suatu penelitian

Lebih terperinci

PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni

PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni Pendahuluan Dalam seluruh langkah penelitian, seorang peneliti perlu menjaga sebaik-baiknya agar hubungan yang

Lebih terperinci

PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA MODEL HUBUNGAN KEBIASAAN MEROKOK DAN TEKANAN DARAH

PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA MODEL HUBUNGAN KEBIASAAN MEROKOK DAN TEKANAN DARAH Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 34 43 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA MODEL HUBUNGAN KEBIASAAN MEROKOK

Lebih terperinci

Model Matematika dari Sistem Dinamis

Model Matematika dari Sistem Dinamis Model Matematika dari Sistem Dinamis September 2012 () Model Matematika dari Sistem Dinamis September 2012 1 / 60 Pendahuluan Untuk analisis dan desain sistem kontrol, sistem sis harus dibuat model sisnya.

Lebih terperinci

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 26 34 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA NADIA UTIKA PUTRI, MAIYASTRI, HAZMIRA

Lebih terperinci

BAB III METODE TRIMMING PADA ANALISIS JALUR

BAB III METODE TRIMMING PADA ANALISIS JALUR 36 BAB III METODE TRIMMING PADA ANALISIS JALUR 3.1 Analisis Jalur Analisis jalur yang dikenal sebagai path analysis dikembangkan pertama tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright (Riduwan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil uji itas dan Reliabilitas Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi syarat-syarat alat ukur yang baik, sehingga mengahasilkan

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

SEBARAN PENARIKAN CONTOH STATISTIK (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH Ledhyane Ika Harlyan 2 Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean Parameter

Lebih terperinci

REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO

REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO 1.1 Pengertian Apa yang dimaksud dengan regresi linier? Istilah regresi pertama kali dalam konsep statistik digunakan oleh Sir Francis Galton dimana yang bersangkutan

Lebih terperinci

CHAPTER 6. Ruang Hasil Kali Dalam

CHAPTER 6. Ruang Hasil Kali Dalam CHAPTER 6. Ruang Hasil Kali Dalam Hasil Kali Dalam Sudut dan Ortogonal dalam Ruang Hasil Kali Dalam Orthonormal Bases; Gram-Schmidt Process; QR-Decomposition Best Approximation; Least Squares Orthogonal

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I.1.

BAB I PENDAHULUAN I.1. BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Salah satu tahapan dalam pengadaan jaring kontrol GPS adalah desain jaring. Desain jaring digunakan untuk mendapatkan jaring yang optimal. Terdapat empat tahapan dalam

Lebih terperinci

F U N G S I A. PENGERTIAN DAN UNSUR-UNSUR FUNGSI

F U N G S I A. PENGERTIAN DAN UNSUR-UNSUR FUNGSI F U N G S I A. PENGERTIAN DAN UNSUR-UNSUR FUNGSI Fungsi Fungsi ialah suatu bentuk hubungan matematis yang menyatakan hubungan ketergantungan (hubungan fungsional) antara satu variabel dengan variabel lain.

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO. Oky Dwi Nurhayati, ST, MT email: okydn@undip.ac.id

PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO. Oky Dwi Nurhayati, ST, MT email: okydn@undip.ac.id PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER UNIVERSITAS DIPONEGORO Oky Dwi Nurhayati, ST, MT email: okydn@undip.ac.id Kinerja yang perlu ditelaah pada algoritma: beban komputasi efisiensi penggunaan memori Yang perlu

Lebih terperinci

OPTIMASI JARING PADA PENGUKURAN ORDE-3 MENGGUNAKAN PERATAAN PARAMETER

OPTIMASI JARING PADA PENGUKURAN ORDE-3 MENGGUNAKAN PERATAAN PARAMETER OPTIMASI JARING PADA PENGUKURAN ORDE-3 MENGGUNAKAN PERATAAN PARAMETER Yeni Arsih Sriani, Mokhamad Nur Cahyadi Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan,Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ANALISIS VARIANSI DENGAN ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN PETAK-PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN DATA HILANG

PERBANDINGAN ANALISIS VARIANSI DENGAN ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN PETAK-PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN DATA HILANG PERBANDINGAN ANALISIS VARIANSI DENGAN ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN PETAKPETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN DATA HILANG Sri Wahyuningsih R 1, Anisa 2, Raupong ABSTRAK Analisis variansi

Lebih terperinci

HITUNGAN PERATAAN POSISI 3D TITIK PREMARK SECARA SIMULTAN PADA SURVEI FOTO UDARA FORMAT KECIL

HITUNGAN PERATAAN POSISI 3D TITIK PREMARK SECARA SIMULTAN PADA SURVEI FOTO UDARA FORMAT KECIL HITUNGAN PERATAAN POSISI 3D TITIK PREMARK SECARA SIMULTAN PADA SURVEI FOTO UDARA FORMAT KECIL Harintaka 1, Subaryono, Ilham Pandu Wijaya 3 1, Jurusan Teknik Geodesi, FT-UGM. Jl. Grafika No. Yogyakarta

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. bulan, sejak bulan Oktober 2007 sampai dengan bulan April 2008. Tabel 1 Jadwal Penelitian Tahapan

METODE PENELITIAN. bulan, sejak bulan Oktober 2007 sampai dengan bulan April 2008. Tabel 1 Jadwal Penelitian Tahapan 14 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian Tempat pelaksanaan penelitian ini adalah di SMK Negeri 1 Ngawen Kabupaten Gunungkidul.. Waktu Penelitian Aktivitas penelitian

Lebih terperinci

Nama Peserta : No Peserta : Asal Sekolah : Asal Daerah :

Nama Peserta : No Peserta : Asal Sekolah : Asal Daerah : 1. Terdapat sebuah fungsi H yang memetakan dari himpunan bilangan asli ke bilangan asli lainnya dengan ketentuan sebagai berikut. Misalkan akan dicari nilai fungsi H jika x=38. 38 terdiri dari 3 puluhan

Lebih terperinci

Tablet I x Tablet II y Batasan Vitamin A 5 10 Minimal 20 Vitamin B 3 1 Minimal 5 Harga/Biji 4 8

Tablet I x Tablet II y Batasan Vitamin A 5 10 Minimal 20 Vitamin B 3 1 Minimal 5 Harga/Biji 4 8 2. Program Linier a. Defenisi Program linier adalah metode untuk mendapatkan penyelesaian optimum dari suatu fungsi sasaran yang mengandung kendala atau batasan yang dapat dibuat dalam bentuk sistem pertidaksamaan

Lebih terperinci

Jaring kontrol gayaberat

Jaring kontrol gayaberat Standar Nasional Indonesia Jaring kontrol gayaberat ICS 35.240.70 Badan Standardisasi Nasional Daftar isi Daftar isi... i Prakata... ii 1 Ruang lingkup... 1 2 Acuan normatif... 1 3 Istilah dan definisi...

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BB 3 METODE PENELITIN 3.1 Desain/Kerangka Penelitian Berdasarkan dari uraian latar belakang, perumusan masalah, dan teori-teori yang telah dijelaskan sebelumnya, maka kerangka pemikiran dari penelitian

Lebih terperinci

Sebelum pembahasan tentang invers matriks lebih lanjut, kita bahas dahulu beberapa pengertian-pengertian berikut ini.

Sebelum pembahasan tentang invers matriks lebih lanjut, kita bahas dahulu beberapa pengertian-pengertian berikut ini. . INVERS MTRIKS Sebelum pembahasan tentang invers matriks lebih lanjut, kita bahas dahulu beberapa pengertian-pengertian berikut ini. a. RNK MTRIKS Matriks tak nol dikatakan mempunyai rank r jika paling

Lebih terperinci

APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com

APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 02-834 4694 / email : klik.statistik@gmail.com Tentang Regresi Sederhana Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis

Lebih terperinci

Dana Alokasi Umum (DAU) adalah alokasi (transfer)

Dana Alokasi Umum (DAU) adalah alokasi (transfer) RUMUS PERHITUNGAN DANA ALOKASI ASI UMUM I. PRINSIP DASAR Dana Alokasi Umum (DAU) adalah alokasi (transfer) pusat kepada daerah otonom dalam bentuk blok. Artinya, penggunaan dari DAU ditetapkan sendiri

Lebih terperinci

MENGUBAH DATA ORDINAL KE DATA INTERVAL DENGAN METODE SUKSESIF INTERVAL (MSI) Oleh: Jonathan Sarwono

MENGUBAH DATA ORDINAL KE DATA INTERVAL DENGAN METODE SUKSESIF INTERVAL (MSI) Oleh: Jonathan Sarwono MENGUBAH DATA ORDINAL KE DATA INTERVAL DENGAN METODE SUKSESIF INTERVAL (MSI) Oleh: Jonathan Sarwono Cara Penghitungan MSI Apa yang dimaksud dengan metode suksesif interval (Method of Successive Interval

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Energi sangat berperan penting bagi masyarakat dalam menjalani kehidupan sehari-hari dan

BAB 1 PENDAHULUAN. Energi sangat berperan penting bagi masyarakat dalam menjalani kehidupan sehari-hari dan BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Energi sangat berperan penting bagi masyarakat dalam menjalani kehidupan sehari-hari dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab itu peningkatan serta

Lebih terperinci

POPULASI, SAMPLING DAN BESAR SAMPEL

POPULASI, SAMPLING DAN BESAR SAMPEL POPULASI, SAMPLING DAN BESAR SAMPEL Didik Budijanto Pusdatin Kemkes RI Alur Berpikir dalam Metodologi Research: Masalah Identifikasi Mslh [ Batasan ] Rumusan Masalah - Tujuan Penelitian/ Manfaat Tinjauan

Lebih terperinci

syarat tertentu yang diberikan. Atau bisa juga diartikan sebagai lintasan dari sebuah

syarat tertentu yang diberikan. Atau bisa juga diartikan sebagai lintasan dari sebuah 2 Tempat Kedudukan dan Persamaan 2.1. Tempat Kedudukan Tempat kedudukan (locus) adalah himpunan titik-titik yang memenuhi suatu syarat tertentu yang diberikan. Atau bisa juga diartikan sebagai lintasan

Lebih terperinci

SILABUS INDIKATOR MATERI PEMBELAJARAN KEGIATAN PEMBELAJARAN PENILAIAN KHARAKTER

SILABUS INDIKATOR MATERI PEMBELAJARAN KEGIATAN PEMBELAJARAN PENILAIAN KHARAKTER SILABUS NAMA SEKOLAH : SMK Negeri 1 Surabaya MATA PELAJARAN : MATEMATIKA (Kelompok Teknologi Informasi) KELAS / SEMESTER : X / 1 STANDAR : Memecahkan masalah berkaitan dengan konsep operasi bilangan riil

Lebih terperinci

Konsep Deret & Jenis-jenis Galat

Konsep Deret & Jenis-jenis Galat Metode Numerik (IT 402) Fakultas Teknologi Informasi - Universitas Kristen Satya Wacana Bagian 2 Konsep Deret & Jenis-jenis Galat ALZ DANNY WOWOR 1. Pengatar Dalam Kalkulus, deret sering digunakan untuk

Lebih terperinci

BAB I PENGANTAR MATEMATIKA EKONOMI

BAB I PENGANTAR MATEMATIKA EKONOMI BAB I PENGANTAR MATEMATIKA EKONOMI 1.1 Matematika Ekonomi Aktivitas ekonomi merupakan bagian dari kehidupan manusia ribuan tahun yang lalu. Kata economics berasal dari kata Yunani klasik yang artinya household

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan manusia. Produksi dalam hal ini

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan manusia. Produksi dalam hal ini BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Teori dan Fungsi Produksi Produksi sering diartikan sebagai penciptaan guna, yaitu kemampuan barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan manusia. Produksi dalam hal ini mencakup

Lebih terperinci

BAB II. REGRESI LINIER SEDERHANA

BAB II. REGRESI LINIER SEDERHANA .1 Pendahuluan BAB II. REGRESI LINIER SEDERHANA Gejala-gejala alam dan akibat atau faktor yang ditimbulkannya dapat diukur atau dinyatakan dengan dua kategori yaitu fakta atau data yang bersifat kuantitatif

Lebih terperinci

Sesi IX : RISET OPERASI. Perkembangan Riset Operasi

Sesi IX : RISET OPERASI. Perkembangan Riset Operasi Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi IX : RISET OPERASI e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Perkembangan Riset Operasi Dimulai

Lebih terperinci

ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA

ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA Indrawati Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe Jl. Banda Aceh-Medan Km. 280 Buketrata-Lhokseumawe

Lebih terperinci

Sehubungan dengan permasalahan penelitian yang penulis teliti. Penelitian deskriptif memberikan gambaran yang lebih mendalam tentang

Sehubungan dengan permasalahan penelitian yang penulis teliti. Penelitian deskriptif memberikan gambaran yang lebih mendalam tentang BAB III PROSEDUR PENELITIAN A. Metode Penelitian Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode penelitian Deskriptif, dengan metode ini penulis berusaha untuk memecahkan masalah yang dihadapi pada masa

Lebih terperinci

Outline 0 PENDAHULUAN 0 TAHAPAN PENGEMBANGAN MODEL 0 SISTEM ASUMSI 0 PENDEKATAN SISTEM

Outline 0 PENDAHULUAN 0 TAHAPAN PENGEMBANGAN MODEL 0 SISTEM ASUMSI 0 PENDEKATAN SISTEM Outline 0 PENDAHULUAN 0 TAHAPAN PENGEMBANGAN MODEL 0 SISTEM ASUMSI 0 PENDEKATAN SISTEM Pendahuluan 0 Salah satu dasar utama untuk mengembangkan model adalah guna menemukan peubah-peubah apa yang penting

Lebih terperinci

4. Bentuk sederhada dari : 3 2 ... D. E. 5. Bentuk sederhana dari

4. Bentuk sederhada dari : 3 2 ... D. E. 5. Bentuk sederhana dari . Pernyataan yang senilai dengan kalimat Jika Fatah dan Ichwan datang maka semua siswa senang adalah. A. Jika Fatah dan Ichwan tidak datang maka semua siswa tidak senang B. Jika Fatah atau Ichwan tidak

Lebih terperinci

Bahan ajar On The Job Training. Penggunaan Alat Total Station

Bahan ajar On The Job Training. Penggunaan Alat Total Station Bahan ajar On The Job Training Penggunaan Alat Total Station Direktorat Pengukuran Dasar Deputi Bidang Survei, Pengukuran dan Pemetaan Badan Pertanahan Nasional Republik Indonesia 2011 Pengukuran Poligon

Lebih terperinci

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH, Universitas Negeri Malang E-mail: die_gazeboy24@yahoo.com Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Penugasan Sebagai Masalah Matching Bobot Maksimum Dalam Graf Bipartisi Lengkap Berlabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Penugasan Sebagai Masalah Matching Bobot Maksimum Dalam Graf Bipartisi Lengkap Berlabel BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Penugasan Sebagai Masalah Matching Bobot Maksimum Dalam Graf Bipartisi Lengkap Berlabel Teori Dasar Graf Graf G adalah pasangan himpunan (V,E) di mana V adalah himpunan dari vertex

Lebih terperinci

Dasar-Dasar Teori Graf. Sistem Informasi Universitas Gunadarma 2012/2013

Dasar-Dasar Teori Graf. Sistem Informasi Universitas Gunadarma 2012/2013 Dasar-Dasar Teori Graf Sistem Informasi Universitas Gunadarma 2012/2013 Teori Graf Teori Graf mulai dikenal saat matematikawan kebangsaan Swiss bernama Leonhard Euler, yang berhasil mengungkapkan Misteri

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KUAT TARIK TIDAK LANGSUNG CAMPURAN BETON ASPAL DENGAN MENGGUNAKAN ASPAL PENETRASI 60 DAN PENETRASI 80. Pembimbing : Wimpy Santosa, Ph.

PERBANDINGAN KUAT TARIK TIDAK LANGSUNG CAMPURAN BETON ASPAL DENGAN MENGGUNAKAN ASPAL PENETRASI 60 DAN PENETRASI 80. Pembimbing : Wimpy Santosa, Ph. PERBANDINGAN KUAT TARIK TIDAK LANGSUNG CAMPURAN BETON ASPAL DENGAN MENGGUNAKAN ASPAL PENETRASI 60 DAN PENETRASI 80 Shanti Destawati NRP : 9821010 Pembimbing : Wimpy Santosa, Ph.D FAKULTAS TEKNIK JURUSAN

Lebih terperinci

Graph. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya

Graph. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Graph Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Pengantar Teori graph merupakan pokok bahasan yang memiliki banyak penerapan. Graph digunakan untuk merepresentasikan obyek-obyek diskrit dan hubungan antar

Lebih terperinci

Jenis Jenis--jenis jenis fungsi dan fungsi linier Hafidh Munawir

Jenis Jenis--jenis jenis fungsi dan fungsi linier Hafidh Munawir Jenis-jenis fungsi dan fungsi linier Hafidh Munawir Diskripsi Mata Kuliah Memperkenalkan unsur-unsur fungsi ialah variabel bebas dan variabel terikat, koefisien, dan konstanta, yang saling berkaitan satu

Lebih terperinci

Perbandingan Hasil Pengolahan Data GPS Menggunakan Hitung Perataan Secara Simultan dan Secara Bertahap

Perbandingan Hasil Pengolahan Data GPS Menggunakan Hitung Perataan Secara Simultan dan Secara Bertahap Perbandingan Hasil Pengolahan Data GPS Menggunakan Hitung Perataan Secara Simultan dan Secara Bertahap BAMBANG RUDIANTO, RINALDY, M ROBBY AFANDI Jurusan Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan

Lebih terperinci

R adalah selisih massa bejana dalam keadaan terisi dan dalam keadaan kosong,

R adalah selisih massa bejana dalam keadaan terisi dan dalam keadaan kosong, Suplemen Pedoman Evaluasi dan Pernyataan A9. KALIBRASI GELAS UKUR Deskripsi Pengukuran Kalibrasi gelas dari bahan borosilicate glass berkapasitas 1 ml nilai skala terkecil.1 ml menggunakan metode gravimetri.

Lebih terperinci

PERTIDAKSAMAAN LINEAR SATU VARIABEL. Sumber: Dok. Penerbit

PERTIDAKSAMAAN LINEAR SATU VARIABEL. Sumber: Dok. Penerbit 4 PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN LINEAR SATU VARIABEL Sumber: Dok. Penerbit Pernahkah kalian berbelanja alat-alat tulis? Kamu berencana membeli 10 buah bolpoin, sedangkan adikmu membeli 6 buah bolpoin dengan

Lebih terperinci

TERAPAN POHON BINER 1

TERAPAN POHON BINER 1 TERAPAN POHON BINER 1 Terapan pohon biner di dalam ilmu komputer sangat banyak, diantaranya : 1. Pohon ekspresi 2. Pohon keputusan 3. Kode Prefiks 4. Kode Huffman 5. Pohon pencarian biner 2 Pohon Ekspresi

Lebih terperinci

DP.01.34 PEDOMAN PERHITUNGAN STATISTIK UNTUK UJI PROFISIENSI JULI 2004

DP.01.34 PEDOMAN PERHITUNGAN STATISTIK UNTUK UJI PROFISIENSI JULI 2004 DP.01.34 PEDOMAN PERHITUNGAN STATISTIK UNTUK UJI PROFISIENSI JULI 2004 Komite Akreditasi Nasional National Accreditation Body of Indonesia Gedung Manggala Wanabakti, Blok IV, Lt. 4 Jl. Jend. Gatot Subroto,

Lebih terperinci

UJI CHI KUADRAT (χ²)

UJI CHI KUADRAT (χ²) UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pendahuluan Uji Chi Kuadrat adalah pengujian hipotesis mengenai perbandingan antara frekuensi observasi/yg benar-benar terjadi/aktual dengan frekuensi harapan/ekspektasi 1.1 Pengertian

Lebih terperinci

Cara Pengacakan. Lina Marliani J-PAL SEA

Cara Pengacakan. Lina Marliani J-PAL SEA Cara Pengacakan Lina Marliani J-PAL SEA Ikhtisar Pelatihan 1. Apa yang dimaksud dengan evaluasi? Mengapa Mengevaluasi? 2. Mengapa melakukan pengacakan? 3. Cara pengacakan 4. Kendala dan Tantangan 5. Evaluasi

Lebih terperinci

Uji Hipotesis. Atina Ahdika, S.Si, M.Si. Universitas Islam Indonesia 2015

Uji Hipotesis. Atina Ahdika, S.Si, M.Si. Universitas Islam Indonesia 2015 Uji Hipotesis Atina Ahdika, S.Si, M.Si Universitas Islam Indonesia 015 Definisi Hipotesis Suatu pernyataan tentang besarnya nilai parameter populasi yang akan diuji. Pernyataan tersebut masih lemah kebenarannya

Lebih terperinci

PENERAPAN PROGRAM LINIER DALAM OPTIMASI BIAYA PAKAN IKAN DENGAN METODE SIMPLEKS (STUDI KASUS PT. INDOJAYA AGRINUSA MEDAN)

PENERAPAN PROGRAM LINIER DALAM OPTIMASI BIAYA PAKAN IKAN DENGAN METODE SIMPLEKS (STUDI KASUS PT. INDOJAYA AGRINUSA MEDAN) PENERAPAN PROGRAM LINIER DALAM OPTIMASI BIAYA PAKAN IKAN DENGAN METODE SIMPLEKS (STUDI KASUS PT. INDOJAYA AGRINUSA MEDAN) Beby Sundary (1011297) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma

Lebih terperinci

Fungsi, Persamaaan, Pertidaksamaan

Fungsi, Persamaaan, Pertidaksamaan Fungsi, Persamaaan, Pertidaksamaan Disampaikan pada Diklat Instruktur/Pengembang Matematika SMA Jenjang Dasar Tanggal 6 s.d. 9 Agustus 004 di PPPG Matematika Oleh: Drs. Markaban, M.Si. Widyaiswara PPPG

Lebih terperinci

BAB VI. ANALISIS JEJAK ATAU SIDIK LINTAS (PATH ANALYSIS)

BAB VI. ANALISIS JEJAK ATAU SIDIK LINTAS (PATH ANALYSIS) BAB VI. ANALII JEJAK ATAU IDIK LINTA (PATH ANALYI) 6.1 Pendahuluan Telaah statistika mengatakan bahwa dalam analisis hubungan yang bertujuan untuk peramalan atau pendugaan nilai Y atas dasar nilai-nilai

Lebih terperinci

MODEL PEMILIHAN MODA ANTARA ANGKUTAN UMUM DAN SEPEDA MOTOR UNTUK MAKSUD KERJA. Karnawan Joko Setyono. Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Semarang

MODEL PEMILIHAN MODA ANTARA ANGKUTAN UMUM DAN SEPEDA MOTOR UNTUK MAKSUD KERJA. Karnawan Joko Setyono. Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Semarang MODEL PEMILIHAN MODA ANTARA ANGKUTAN UMUM DAN SEPEDA MOTOR UNTUK MAKSUD KERJA Abstract Karnawan Joko Setyono Jurusan Teknik Sipil Politeknik Negeri Semarang The objectives of this research are to calibrate

Lebih terperinci

PEMBAHASAN UN SMA TAHUN PELAJARAN 2009/2010 MATEMATIKA PROGRAM STUDI IPA

PEMBAHASAN UN SMA TAHUN PELAJARAN 2009/2010 MATEMATIKA PROGRAM STUDI IPA PEMBAHASAN UN SMA TAHUN PELAJARAN 009/00 MATEMATIKA PROGRAM STUDI IPA PEMBAHAS :. Sigit Tri Guntoro, M.Si.. Jakim Wiyoto, S.Si. 3. Marfuah, M.T. 4. Rohmitawati, S.Si. PPPPTK MATEMATIKA 00 . Perhatikan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Menurut Arikunto (2010:162), objek merupakan variabel penelitian. Objek penelitian terdiri dari objek variabel dan objek lokasi. Objek variabel dalam penelitian

Lebih terperinci

Uji Beda Kadar Alkohol Pada Tape Beras, Ketan Hitam Dan Singkong

Uji Beda Kadar Alkohol Pada Tape Beras, Ketan Hitam Dan Singkong Jurnal Teknika Vol 6 No 1, Tahun 014 531 Uji Beda Kadar Alkohol Pada Beras, Ketan Hitam Dan Singkong Cicik Herlina Yulianti 1 1) Dosen Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan ABSTRAK Alkohol banyak

Lebih terperinci

Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) Logika Fuzzy

Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) Logika Fuzzy Logika Fuzzy Pendahuluan Alasan digunakannya Logika Fuzzy Aplikasi Himpunan Fuzzy Fungsi keanggotaan Operator Dasar Zadeh Penalaran Monoton Fungsi Impilkasi Sistem Inferensi Fuzzy Basis Data Fuzzy Referensi

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. 1.1. Latar Belakang Masalah...1. 1.2. Identifikasi Masalah... 11. 1.3. Maksud dan Tujuan Penelitian... 11. 1.3.1. Maksud Penelitian...

DAFTAR ISI. 1.1. Latar Belakang Masalah...1. 1.2. Identifikasi Masalah... 11. 1.3. Maksud dan Tujuan Penelitian... 11. 1.3.1. Maksud Penelitian... ABSTRAK Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui gambaran mengenai derajat tingkah laku prososial pada remaja usia 13-15 tahun dalam masyarakat Kasepuhan kawasan Gunung Halimun Jawa Barat. Sesuai dengan

Lebih terperinci

TUTORIAL EVIEWS REGRESI SEDERHANA (SIMPLE REGRESSION WITH EVIEWS) http://teorionline.wordpress.com By Hendry

TUTORIAL EVIEWS REGRESI SEDERHANA (SIMPLE REGRESSION WITH EVIEWS) http://teorionline.wordpress.com By Hendry TUTORIAL EVIEWS REGRESI SEDERHANA (SIMPLE REGRESSION WITH EVIEWS) http://teorionline.wordpress.com By Hendry REGRESI SEDERHANA Model regresi sederhana dilakukan jika bermaksud meramalkan bagaimana keadaan

Lebih terperinci

APLIKASI PEWARNAAN SIMPUL GRAF UNTUK MENGATASI KONFLIK PENJADWALAN MATA KULIAH DI FMIPA UNY

APLIKASI PEWARNAAN SIMPUL GRAF UNTUK MENGATASI KONFLIK PENJADWALAN MATA KULIAH DI FMIPA UNY APLIKASI PEWARNAAN SIMPUL GRAF UNTUK MENGATASI KONFLIK PENJADWALAN MATA KULIAH DI FMIPA UNY Latar belakang Masalah Pada setiap awal semester bagian pendidikan fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Universitas

Lebih terperinci

ANALISA SINYAL DAN SISTEM TE 4230

ANALISA SINYAL DAN SISTEM TE 4230 ANALISA SINYAL DAN SISTEM TE 430 TUJUAN: Sinyal dan Sifat-sifat Sinyal Sistem dan sifat-sifat Sisterm Analisa sinyal dalam domain Waktu Analisa sinyal dalam domain frekuensi menggunakan Tools: Transformasi

Lebih terperinci

Sorting. Pertemuan ke 14.

Sorting. Pertemuan ke 14. Sorting Pertemuan ke 14. Sorting Sorting adalah proses pengurutan data berdasarkan key tertentu. Misalkan untuk data mahasiswa, key nya adalah NIM Kegunaan dari sorting adalah untuk mempercepat proses

Lebih terperinci

BESAR SAMPEL. Saptawati Bardosono

BESAR SAMPEL. Saptawati Bardosono BESAR SAMPEL Saptawati Bardosono Mengapa perlu menentukan besar sampel? Tujuan utama penelitian: Estimasi nilai tertentu pada populasi (rerata, total, rasio), misal: Mengetahui proporsi penyakit ISPA pada

Lebih terperinci

BAB II PENENTUAN HARGA JUAL DENGAN PENDEKATAN VARIABEL COSTING

BAB II PENENTUAN HARGA JUAL DENGAN PENDEKATAN VARIABEL COSTING BAB II PENENTUAN HARGA JUAL DENGAN PENDEKATAN VARIABEL COSTING II.1. Harga Jual Penentuan harga jual suatu produk atau jasa merupakan salah satu keputusan penting manajemen karena harga yang ditetapkan

Lebih terperinci

B. Persoalan Batasan Campuran

B. Persoalan Batasan Campuran B. Persoalan Batasan Campuran Tempat kerajinan membuat tas kantor dan tas kulit. Laba tas kantor $ 400 dan laba tas koper $ 200. Tempat kerajinan tersebut harus menyediakan untuk pelanggan 30 tas setiap

Lebih terperinci

ANALISIS FUNGSI PRODUKSI COBB DOUGLAS DENGAN METODE ITERASI GAUSS NEWTON SKRIPSI. Oleh Anggun Nurul Hidayah NIM 061810101046

ANALISIS FUNGSI PRODUKSI COBB DOUGLAS DENGAN METODE ITERASI GAUSS NEWTON SKRIPSI. Oleh Anggun Nurul Hidayah NIM 061810101046 ANALISIS FUNGSI PRODUKSI COBB DOUGLAS DENGAN METODE ITERASI GAUSS NEWTON SKRIPSI Oleh Anggun Nurul Hidayah NIM 061810101046 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BABAK PENYISIHAN SELEKSI TINGKAT PROVINSI BIDANG KOMPETISI

BABAK PENYISIHAN SELEKSI TINGKAT PROVINSI BIDANG KOMPETISI LAMPIRAN 5 BABAK PENYISIHAN SELEKSI TINGKAT PROVINSI BIDANG KOMPETISI Laporan 2 Pelaksanaan OSN-PERTAMINA 2012 69 Olimpiade Sains Nasional Pertamina 2012 Petunjuk : 1. Tuliskan secara lengkap Nama, Nomor

Lebih terperinci

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0 Disusun oleh: Andryan Setyadharma FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG 2010 1. MENGAPA UJI ASUMSI KLASIK PENTING? Model regresi linier berganda (multiple regression)

Lebih terperinci

PERHITUNGAN HARGA SEWA DAN SEWA-BELI RUMAH SUSUN SEDERHANA SERTA DAYA BELI MASYARAKAT BERPENDAPATAN RENDAH DI DKI JAKARTA

PERHITUNGAN HARGA SEWA DAN SEWA-BELI RUMAH SUSUN SEDERHANA SERTA DAYA BELI MASYARAKAT BERPENDAPATAN RENDAH DI DKI JAKARTA PERHITUNGAN HARGA SEWA DAN SEWA-BELI RUMAH SUSUN SEDERHANA SERTA DAYA BELI MASYARAKAT BERPENDAPATAN RENDAH DI DKI JAKARTA Jenis : Tugas Akhir Tahun : 2008 Penulis : Soly Iman Santoso Pembimbing : Ir. Haryo

Lebih terperinci

PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI

PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI Disusun Oleh: NANDANG FAHMI JALALUDIN MALIK NIM. J2E 009

Lebih terperinci

PENGARUH PARAMETER PROSES TERHADAP KUALITAS GEOMETRIK HASIL PEMBUBUTAN POROS IDLER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI

PENGARUH PARAMETER PROSES TERHADAP KUALITAS GEOMETRIK HASIL PEMBUBUTAN POROS IDLER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI TUGAS AKHIR BIDANG TEKNIK PRODUKSI PENGARUH PARAMETER PROSES TERHADAP KUALITAS GEOMETRIK HASIL PEMBUBUTAN POROS IDLER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Menyelesaikan Pendidikan

Lebih terperinci

EDISI REVISI 2014 MATEMATIKA. SMA/MA SMK/MAK Kelas. Semester 1

EDISI REVISI 2014 MATEMATIKA. SMA/MA SMK/MAK Kelas. Semester 1 EDISI REVISI 04 MATEMATIKA SMA/MA SMK/MAK Kelas X Semester Hak Cipta 04 pada Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Dilindungi Undang-Undang MILIK NEGARA TIDAK DIPERDAGANGKAN Disklaimer: Buku ini merupakan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pengenalan gender pada skripsi ini, meliputi cropping dan resizing ukuran citra, konversi citra

Lebih terperinci

DECISION THEORY DAN GAMES THEORY

DECISION THEORY DAN GAMES THEORY DECISION THEORY DAN GAMES THEORY PENGANTAR Lingkungan di mana keputusan dibuat sering digolongkan kedalam empat keadaan: certainty, risk, uncertainty, dan conflict. Decision theory terutama berhubungan

Lebih terperinci

ABSTRAK. Pengujian hipotesis tentang perbedaan dua parameter rata-rata, dilakukan

ABSTRAK. Pengujian hipotesis tentang perbedaan dua parameter rata-rata, dilakukan PENGUJIAN PERBEDAAN DUA RATA-RATA Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di StatistikaPendidikan.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas untuk tujuan bukan komersial (nonprofit), dengan

Lebih terperinci

BAB I VEKTOR DALAM BIDANG

BAB I VEKTOR DALAM BIDANG BAB I VEKTOR DALAM BIDANG I. KURVA BIDANG : Penyajian secara parameter Suatu kurva bidang ditentukan oleh sepasang persamaan parameter. ; dalam I dan kontinue pada selang I, yang pada umumnya sebuah selang

Lebih terperinci

Kode MK/ Matematika Diskrit

Kode MK/ Matematika Diskrit Kode MK/ Matematika Diskrit TEORI GRAF 1 8/29/2014 Cakupan Himpunan, Relasi dan fungsi Kombinatorial Teori graf Pohon (Tree) dan pewarnaan graf 2 8/29/2014 1 TEORI GRAF Tujuan Mahasiswa memahami konsep

Lebih terperinci

Menguji mean tiga variabel atau lebih

Menguji mean tiga variabel atau lebih Menguji mean tiga variabel atau lebih Perhatikan kasus berikut: Ingin diketahui apakah ada perbedaan sikap mahasiswa reguler, mahasiswa tugas belajar, dan mahasiswa yang melanjutkan terhadap statistika

Lebih terperinci

4. Himpunan penyelesaian dari sistem persamaan linear x + y = 5 dan x - 2y = -4 adalah... A.{ (1, 4) }

4. Himpunan penyelesaian dari sistem persamaan linear x + y = 5 dan x - 2y = -4 adalah... A.{ (1, 4) } 1. Diketahui himpunan P = ( bilangan prima kurang dari 13 ) Banyak himpunan bagian dari P adalah... 5 25 10 32 P = {Bilangan prima kurang dari 13} = {2, 3, 5, 7, 11} n(p) = 5 2. Dari diagram Venn di bawah,

Lebih terperinci

Fungsi Lanjut DASAR PEMROGRAMAN

Fungsi Lanjut DASAR PEMROGRAMAN Fungsi Lanjut DASAR PEMROGRAMAN Tujuan Mengerti variabel dalam Fungsi a. Variabel lokal b. Variabel eksternal b. Variabel statis c. Variabel register Memahami dalam menciptakan sejumlah fungsi. 2 Jenis-jenis

Lebih terperinci

Deteksi dan Koreksi Error

Deteksi dan Koreksi Error BAB 10 Deteksi dan Koreksi Error Setelah membaca bab ini, diharapkan pembaca memperoleh wawasan tentang: beberapa jenis kesalahan (error); teknik deteksi error; teknik memperbaiki error. 2 Deteksi dan

Lebih terperinci

PENGANTAR ANALISIS FUNGSIONAL

PENGANTAR ANALISIS FUNGSIONAL PENGANTAR ANALISIS FUNGSIONAL SUMANANG MUHTAR GOZALI KBK ANALISIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA BANDUNG 2010 2 KATA PENGANTAR Bismillahirrahmanirrahim Segala puji bagi Allah Rabb semesta alam. Shalawat

Lebih terperinci

Latihan Kuliah IV & Kuliah V-Analisis Fungsi Produksi dan Biaya Produksi

Latihan Kuliah IV & Kuliah V-Analisis Fungsi Produksi dan Biaya Produksi Latihan Kuliah IV & Kuliah V-Analisis Fungsi Produksi dan Biaya Produksi DIE-FEUI October 4, 2012 1 Jawab 1.1 Jawab 1.2 Jawab 1.3 2 Jawab 2 3 Jawab 3 4 5 Jawab 4 Bacaan Pindyck Ch.6, Ch.7 Jawab 1.1 Jawab

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Teori dan Fungsi Produksi Produksi sering diartikan sebagai penciptaan guna, yaitu kemampuan barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan manusia.produksi dalam hal ini mencakup

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 5.1.1. Analisis Validitas dan Reliabilitas Instrumen. a. Analisis Uji Validitas Instrumen

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 5.1.1. Analisis Validitas dan Reliabilitas Instrumen. a. Analisis Uji Validitas Instrumen kategori cukup yaitu pada interval 50-57 dengan nilai rata-rata 55. BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN Berdasarkan data yang penulis peroleh selama mengadakan penelitian, maka pada bab ini akan dianalisa dengan

Lebih terperinci

Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137)

Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137) 10th Meeting Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137) by Ledhyane I.H Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa akan dapat menggunakan rangkaian prosedur percobaan dengan menggunakan analisis

Lebih terperinci