Estimasi Spline Dan Mars Menggunakan Kuadrat Terkecil

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Estimasi Spline Dan Mars Menggunakan Kuadrat Terkecil"

Transkripsi

1 ol. 4 o. - Jl 007 Ess Sple D rs egg dr Terecl bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog Absr T peel dlh edp ess dr esor sple d ARS fgs op egg rv rced sple d lvre Adpve Regresso Sples ARS ell d sls dr fgs ere deg berbg r spel. Sel pd d sls dg boosrp elh esbl vrs dr ed rv erseb. rer SE elh fgs g op. Hsl peel e bhw sr dr esor: Trced Sple : ~ T T β [ X X ] X ~ ARS : deg [ { v } ] d â dperoleh dr Deg ASR ˆ 0 ASR c D Pd epr bss fgs opl pecewse ler berdsr SE erd pd vrs g ecl sebrg peg. rv rced sple pd pecewse ler lebh b dbdg deg ARS re h elb d des redh. Sedg peboosrp pd rv sple p ARS eber hsl g lebh b dbdg rv sl. c: oosrp ARS SE regres oprer Trced Sple. Pedhl Alss regres eperlh hbg d pegrh vrbel predor erhdp vrbel respo. sl dlh vrbel respo d dlh vrbel predor bh peg secr hbg r d dp dls sebg ber : g ;... deg dlh ses rdo d g erp rv regres. hssw S3 e UG ogr Dose Jrs Ss ITS Srb oo_bw@hoo.co Dose Jrs Ss ITS Srb shd_lbr@hoo.co Sf pegr pd Jrs e F.IPA Uverss Hsdd ssr rpog@hoo.co

2 bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog U egess rv preer regres d d pede prer d oprer. Pede prer dg d fors sebel eg be rv g dperoleh berdsr eor pegl s ll sehgg dp d bhw egess rv evle deg egess preer d hsl ess eg odel ere. Sedg pede oprer dg d d fors eg be rv g d ergg pd ss be rv ere sehgg eber flesbls g lebh besr Eb 988; Hrdle 990; Eod d Seve 997 Whb 990 e bhw sple el sf-sf ss g berg eglss hbg dl regres. Sple dl regres oprer ers berebg sp pd odel dpve ler d Fhrer 00 d lvre respo Holes d llc 003. U egess bss fgs sple elh debg beberp eode seper oooc He d Sh 998 d pelsed Hll d Opsoer 005. Fred 99 eodfs eerbs g dl eode recrsve prog regresso g del deg ARS. Sple ep eleh pd s orde sple gg os g b d o g erll de ebe r dl perhg g hpr sglr sehgg pers orl d dp dseles. ss l g dp egs eleh dlh bss -Sple. oosrp dlh eode g berbss oper g dg pegr rs dr sr ss pedg besr ss d selg eperc. oosrp erp slh s eode esf perhg g erbr eperb ess/lsfs g d sbl. Secr esr berg slh rg d berdes gg. Sple dl regres oprer e preer peghls g dp dplh deg berbg eode. Peel el eor sls ebdg l SE pd rv sple rced d ARS sebel d sesdh dl peboosrp ee fgs g opl d erp.. Sple Trced d ARS sl dber odel regres g ;... deg erp resdl d g rv regres. Pd pers d d fors sebel ege be rv regres g dg regres oprer deg g rv regres g d deh dess resdl rdo depede deg e ol d vrs. Dl regres opreer h dss be lf dr g o d dferesbel. Pd fgs sooh pbl secr geoer grde berbh d erll cep dp egg s dser erseb sebg ess o. erdsr osep d s sl g fgs sooh dl r g er dl s rg d fgs hss rg Sobolev W [ b] { f f f f... f } o bsol pd [b] f d d L[ b] deg f dlh fgs r e-d. L [ b] dlh hp fgs g dr eregrl pd ervl [b] b d d L [ b] { f [ f ] d } Scher 98

3 bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog 3 Apbl dg pede rv sple rced rv regres g dp dls ed : Eb 988 g d... deg... dlh o d 0 eger o egf. l e der sple rced. Recrsve Prog Regresso RPR erp pede dr fgs f g d deh deg: S f ˆ c 3 d I[ R ] I[.] e fgs dor g ep l s per ber R d 0 ol slh c erp oefse os g de dl sbrego. Pee os pd regres d dl secr l re el des d g redh d hl d egl esl sedg d g berdes gg erdp esl. U egs hl erseb dg odel Recrsve Pro Regresso re pee os ergg oos dr d. Tep odel sh erdp eleh odel g dhsl d o pd os Pd odel ARS sel pee os g dl secr oos dr d g eghsl odel g o pd os. odel ARS dp dls sebg ber: d: 0 S v fˆ 0 [ s. v ] = bss fgs d = oefse dr bss fgs e- = s bss fgs ocos bss fgs = der ers = l = vrbel depede = l os dr vrbel depede v Pebr dr Pers 4 dp ds sebg ber: 4 fˆ 0... [ s [ s [ s v v v ] ][ s ][ s v v ] ][ s 3 v3 3 ] 5 d secr Pers 4 dp dls sebg ber: f ˆ 0 f f f

4 bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog 4 Pers 6 e bhw pelh per elp se bss fgs s vrbel pelh ed elp se bss fgs ers r d vrbel pelh eg elp se bss fgs ers r g vrbel d seers. sl { v } dlh hp dr vrbel g dhbg deg bss fgs e- sep pelh per pd Pers 6 dp d sebg: f 7 Jd f erp pelh se bss fgs s vrbel d erp sple deg der q= g erepreses fgs vr. Sep fgs bvr pd Pers 5 dp dls sebg: f 8 Pers erseb erepreses pelh se bss fgs d vrbel d. Pebh eghbg orbs vr g dls sebg ber: * f f f f 9 Fgs rvr pd pelh g eg dperoleh deg elh se bss fgs g vrbel g dls sebg ber: f 0 3 Pebh fgs vre d bvre ep orbs dl be: * f f f f f f f f Pelh odel ARS dp dl deg eode sepwse forwrd d bcwrd. Forwrd edp fgs deg lh bss fgs s. rer pelh bss fgs pd forwrd dlh deg e Averge S Sqre Resdl ASR e Sqre Error SE. cwrd elh bss fgs g dhsl dr forwrd deg e l Geerlzed Cross-ldo GC. Fred d Slver Sf-Sf Aso Esor sl... dlh spel rdo deg fgs epd probbls f. sf osses brs esor ddefs sebg ber: Defs : Rohg975 rs esor T T dseb osse dl probbls bl sep 0 d sep l P T T bl p

5 bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog 5 Defs : Rohg975 J { X } brs vrbel rdo { X } d overge e X dl probbls dls deg. Defs 3: Rohg975 X p X sep 0 { X X } 0 P s.. rs { X } d overge hpr ps e X d d sebg X X P{ l X X}. Defs 4: Rohg975 rs X } d overge dl dsrbs e X d d sebg X d { X F F se d F X o. X X Dr defs overges dperoleh hbg eoverge sebg ber: - J s brs overge hpr ps brs erseb g overge dl probbls. - J s brs overge dl probbls brs erseb g overge dl dsrbs. Fergsso996 Teore : Teore L Serl lvr Prb.se993 J { X } erp veor rdo..d d p R deg e X 0 deg l. d d r ovr Defs 5: Hrdle990 rs { } d { b } d sebg O b erdp blg rel sede hgg l. b Defs 6: Hrdle990 rs { } d { b } d sebg o b l 0. b Sel O ep sf-sf sebg ber: Rohg 975 J O b O b O b b. O b O b. O b O b O bb. J 0 dlh os J Defs 7. Hrdle990 rs { } d { b } d sebg O b erdp blg rel d sede hgg P b. p

6 bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog 6 Defs 8. Hrdle990 rs { } d { b } d sebg o b 0 sede hgg l P 0. b p Teore : sl Z ~ d A s r veor U AZ ~ A AA. : U AZ A Z A r U [ U U U U ] [ AZ A AZ A ] [ A Z Z A] A [ Z Z ] A A r Z A A A re U fgs ler dr Z ~ d g pers..6 d..7 erb U AZ ~ A AA. Defs 9: Rode968 S fgs d o d sep 0 d 0 sehgg f f deg Defs 0. rle976 S fgs f. d eeh ods Lpschz order d os A > 0 sehgg f f A. 4. Hsl Peel Peel secr grs besr erbg dl d eor ber deg preer pd esor sple d ARS d eprs ell d sls deg fgs ere d erp ber deg plees hsl eor. 4.. Ess Sple d ARS Sple les sqres erp geerlss regres polol Eb988 d ess rv regres f dperoleh ell fgs g ddefs sebg ber: g dl pers g erp sple orde- deg os.... Hp dr se fgs S... dlh s rg veor berdes + g erdr dr poog polol orde- g el - r g o d dso pd r e-- d. Deg elh... } {

7 bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog 7 f dp dess deg egess oefse-oefse dr pers..34. Slh s eode eeles hl erseb dlh deg egg les-sqres. Ddefs: ~ T deg β 3 Esor sple les-sqre dr f dlh: d f β 4 ~ T β... dlh s zer dr SE ; 5 erhdp ~. Lebh els ddefs: X { }... ; ~ dlh s peeles pers orl: T ~ T X X X 7 d =... T. J X ep r + : ~ T T β [ X X ] X ~ 8 Dr Pers 4 d 8 erlh bhw deg {... } } f dlh esor ler dr f. odel ARS dp d dl pers ber: ε 9 deg = vrbel respo = oefse dr bss fco ε = error. [ { v } ] = bss fco Ess preer deg eode dr erecl g pd prsp e lh dr error d sebg ber:

8 8 bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog 0 Pers orl dperoleh deg er 0 secr prsl erhdp deg hsl sebg ber: Jlh preer ARS sel bss fgs d dp dperoleh deg esbss Pers e dl Pers 9 sebg ber: I l Trce dr rs I dlh lh preer bss fgs sel os d lh preer g dess dlh Trce C ] [ ~. Peeles Pers deg lss erc d efse sehgg dl deg QR decopoo Whb 990 dl Scho 997. J bss fgs dps e l r-r ol proporsol deg ovrs rs bss fgs ber: c 3 ] [ 4 c 5 d d dlh r-r dr selrh d. Pers 3 dseles sep los o sep vrbel v se bss fgs d se ers. U q= forl deg ess les sqre dlh: 0 v v v c c v v v 7 s s v v v v / d v v s d dlh elee dr rs d bss fgs dlh elee dr rs d sl d dlh d respo. Pers orl dr peodel ARS dp dseles deg egg Choles Decopoo Dogrr oler ch d Sewr 979 Sco 997 deg odfs ber c D 8

9 bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog 9 d D dlh rs dgol berr ++ dr elee rs dgol rs. oefse dr bss fgs dperoleh deg er forl ber ASR c D Eprs Seelh ebg odel g lgh per dde deg rv sple rced d ARS. l SE deg berbg vrs pd fgs peg secr legp ers pd Tbel ber. Tbel. l SE Pd Sple Trced d ARS Fgs SE SE oosrp Sple ARS Sple ARS 5 5e s Sber: D Dolh erdsr Tbel er l SE deg b peg g se besr d vrs 5 os eber hsl g se besr pd fgs g 5e. Sedg pd fgs g s l SE deg b peg g se besr d vrs os eber hsl g se ecl. Secr eselrh fgs opl erd pd vrs ecl deg sebrg. Sedg pd ARS l SE deg b peg g se besr d vrs os eber hsl 5 g se ecl pd fgs g 5e. Sedg pd fgs g s l SE deg b peg g se besr pd vrs = 005 eber hsl g se ecl ep pd vrs = 05 d l SE bervrs. Secr eselrh fgs opl erd pd vrs ecl deg sebrg.

10 bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog 0 5. espl Trced Sple: erdsr hsl peel dp dspl sebg ber: T X X β X ARS : deg [ { v } ] T d â dperoleh dr ASR 0 deg ASR ˆ c D. Fgs opl erd pd vrs g ecl sebrg peg. l SE pd rv rced sple ler lebh ecl dbdg deg ARS ler pd se fgs. Hl dp dr bhw rv rced sple lebh b dbdg deg ARS re sh egg d des redh. Seer pd rv ARS ee pd ers vrbel predor. Oleh re perl lebh l pd d des gg elb b predor d ers. Dfr Ps [] C. ler d L. Fhrer00 es vrg-coeffce odels sg dpve regresso sple Sscl odellg. [] I.. dr S. Fred.W. Oo d S. Gro 006 Peodel Sple d ARS pd l s erhdp IP hssw Jrs Ds os sl U- PETRA Srb Jrl TeIdsr U PETRA SURAAA [3]. Efro d R.J. Tbshr 993 A Irodco o he oosrp Chp d Hll Ic. [4] R.L. Eb 988 Sple Soog d oprerc Regresso rcel Deer: ew or. [5] J.H. Fred d.w. Slver 989 Fleble prso soohg d ddve odelg Techoercs [6] J.H. Fred 99 lvre Adpve Regresso Sples Wh Dscsso The Al of Sscs [7] P. Hll d J.D. Opsoer 005 Theor for pelsed sple regresso oer 9. pge.05 [8] W. Hrdle 990 Appled oprerc Regresso Cbrge Uvers Press: ew or. [9] X. He d P. Sh 998 oooe -Sple Soohg Jorl of he Aerc Sscl Assoco; 9344 [0] C.C. Holes d.. llc. 003 Geerlzed oler odellg Wh lvre Free-o Regresso Sple Jorl of he Aerc Sscl Assoco; 9846.

11 bg Wdro Oo. Shd Abr Rpog [].W. Oo S. Gro d Sbr 004 sclssfed Wh Approch oprerc UISA dg. [].W. Oo S. Gro d Sbr 004 Alss Dsr d ARS lsfs Perb d Idoes Ser FS3I e II UG ogr. [3].W. Oo 005 lsfs Perb deg Pede CART d ARS Jrl Wd ee & As UW Srb. [4].W. Oo S. Gro d Sbr 006 Opze o d ss Fco Trced Sple d lvre Adpve Regresso Sples" ICOS UISA dg. [5] L.L. Scher 98 Sple Fos: sc Theor Joh Wle & Sos Ic: Cd. [6] J. Sho d D. T 995 The Jcfe d oosrp Sprger-erlg ew or Ic. [7] G. Whb 990 Sple odels for Observol D SIA CS-SF Regol Coferece Seres Appled hecs Phldelph.

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT SEMIRING DAN KONSTRUKSINYA

SIFAT-SIFAT SEMIRING DAN KONSTRUKSINYA Jr E Me S Vo No SIFAT-SIFAT SEMIRING DAN KONSTRUKSINYA A Rhw Uver Pere Tgg Dr U (Up) Jog Kope Pope Dr U Reoo Peerog Jog J 648 rhw@gco ABSTRAK Serg ef eg hp oog eg oper er (peh per) D wh oper peh erg erp

Lebih terperinci

1 yang akan menghasilkan

1 yang akan menghasilkan Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr

Lebih terperinci

( ) ( p) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Lemma 2.15 Jika a memiliki order h( mod ) memiliki order ( mod m) m, maka. [Niven, 1991] III.

( ) ( p) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Lemma 2.15 Jika a memiliki order h( mod ) memiliki order ( mod m) m, maka. [Niven, 1991] III. Le 15 J el order h, h h, el order ( od [Nve, 1991] III PEMBAHASAN Pd bg edhulu telh dsebut bhw tuu dr euls dlh eelr teore-teore yg tert solus resdu udrt d egostrus lgort utu ecr solusy, ereostrus Algort

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Saint Venant dengan Metode Numerik

Penyelesaian Persamaan Saint Venant dengan Metode Numerik Peyeles Persm S Ve deg Mede Nmerk Prf. r. Ir. Arw, MS. Lcky Le Jp 53 09 005 Mdel Fsk drlg F(,y,z, ): YROLOGY MOEL AS ULU (Wershed Mdel) Bdry l Bdry lr Prf.Arw Sbr bd kehl PSA & Kservs,ITB Kws l AS ILIR,lr

Lebih terperinci

Go to Siti s file Siti Fatimah/Jurdikmat/UPI 1

Go to Siti s file Siti Fatimah/Jurdikmat/UPI 1 Go o S s fle S Fmh/Jrdkm/UPI Movs Jmlh Rem-Iegrl Te Teorem Dsr Klkls Sf-sf Iegrl Te A Dervf-Iegrl Tk e Tekk Pegegrl S Fmh/Jrdkm/UPI Ls Bdg Legkg P P P Emp ss Delp ss S Fmh/Jrdkm/UPI Ls Bdg Legkg P P P

Lebih terperinci

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI MTRIKS PSCL Srs Du uu Meeuh Slh Su Syr Meeroleh Gelr Sr Ss SS Progr Sud Me Oleh: Er Mrl Nho NIM : 7 PROGRM STUDI MTEMTIK JURUSN MTEMTIK FKULTS SINS DN TEKNOLOGI UNIVERSITS SNT DRM YOGYKRT TE PSCL MTRIX

Lebih terperinci

BASIS ORTOGONAL. Bila V ruang Euclides, S V disebut Himpunan Ortogonal bila tiap dua unsur S ortogonal.

BASIS ORTOGONAL. Bila V ruang Euclides, S V disebut Himpunan Ortogonal bila tiap dua unsur S ortogonal. BASIS ORTOGONA Bts Bl V rg Ecldes S V dsebt Hmp Ortogol bl tp d sr S ortogol DAI J S hmp ortogol yg terdr dr K bh etor t ol dlm rg Ecldes V m S bebs ler V hssy bl dmes V S bss t V dsebt Bss ortogol DAI

Lebih terperinci

PRILAKU PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA AKIBAT WAKTU TUNDA (TIME DELAY)

PRILAKU PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA AKIBAT WAKTU TUNDA (TIME DELAY) PRILKU PENYELESIN PERSMN LOTK-VOLTERR KIBT WKTU TUND (TIME DELY) L G Jrs M FMIP Uvrss Hlolo Kps B Trdhr dooh Kdr 933 El: l@yhoo.co sr Modl pry-prdor Lo-Volrr d w d rp odl rs s pry d s prdor. Modl l prs

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA) BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS

PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS Metode ple erup utu te tdr g dgu utu eech lh Progr Ler e thu 9. Pd prp etode ple ecr peele optl deg eetu tt-tt udut dr derh fele proe dlu erulg-ulg dr utu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model

Lebih terperinci

INVERS MATRIKS MOORE PENROSE ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN (THE MOORE PENROSE INVERSE OF MATRICES OVER COMMUTATIVE RING WITH UNITY)

INVERS MATRIKS MOORE PENROSE ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN (THE MOORE PENROSE INVERSE OF MATRICES OVER COMMUTATIVE RING WITH UNITY) JURNL MTEMTIK DN KOMPUTER Vol. 7. No., -, prl, ISSN : -858 INVERS MTRIKS MOORE PENROSE TS RING KOMUTTIF DENGN ELEMEN STUN THE MOORE PENROSE INVERSE OF MTRICES OVER COMMUTTIVE RING WITH UNITY Tt Ud SRRM

Lebih terperinci

Bab IV Faktorisasi QR

Bab IV Faktorisasi QR Bb IV Ftorss QR. Pedhulu Ftorss QR dr mtr A beruur m dlh pegur mtr A mejd A Q R dm Q R m m dlh orthogol d R R m segtg ts. Ftorss serg jug dsebut ftorss orthogol (orthogol ftorzto). Ad beberp r yg dgu utu

Lebih terperinci

dapat dijabarkan kedalam basis tersebut ψ = C i

dapat dijabarkan kedalam basis tersebut ψ = C i 6 Berdsr yg sud elr dl odul 4 eg belr d sul sebg beru : rug Hlber dl rug veor ler deg des gg yg el rodu slr d bersf leg. Elee - elee dr rug Hlber l veor e d veor br. Hubug r veor e d veor br dl ler. log

Lebih terperinci

HUKUM SYLVESTER INERSIA

HUKUM SYLVESTER INERSIA Vol 6 No 3 44-56 Desember 3 ISSN : 4-858 HUKUM SYLVESTER INERSIA R Heru Tjhj Jurus Mtemt FMIPA UNDIP Abstr Mtrs represets sutu betu udrt dpt dsj sebg mtrs dgol Eleme pd dgol utm mtrs represets tersebut

Lebih terperinci

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk

Lebih terperinci

PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD. Dydaestury Jalarno 1,Dwi Ispriyanti 2. Alumni Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD. Dydaestury Jalarno 1,Dwi Ispriyanti 2. Alumni Jurusan Matematika FMIPA UNDIP PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD Dydesury Jlro,Dw Ispry Alum Jurus Memk FMIPA UNDIP S Progrm Sud Ssk FMIPA UNDIP Absrk Model regres erpoog s merupk suu model regres

Lebih terperinci

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT OLUI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGI PEMBANGKIT Aleder A Guw Jurus Mtemt d ttst Fults s d Teolog, Uversts B Nustr Jl. K. H. yhd No. 9, Kemggs/Plmerh, Jrt Brt 8 gug@bus.edu ABTRACT Ths rtcle dscusses bout

Lebih terperinci

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker

Lebih terperinci

HUKUM SYLVESTER INERSIA

HUKUM SYLVESTER INERSIA Vol 6 No 3 44-56 Desember 3 ISSN : 4-858 HUKUM SYLVESTER INERSIA R Heru Tjhj Jurus Mtemt FMIPA UNDIP Abstr Mtrs represets sutu betu udrt dpt dsj sebg mtrs dgol Eleme pd dgol utm mtrs represets tersebut

Lebih terperinci

PENDEKATAN REGRESI KUADRAT TERKECIL PARSIAL ROBUST MULTIRESPONS DALAM MODEL KALIBRASI

PENDEKATAN REGRESI KUADRAT TERKECIL PARSIAL ROBUST MULTIRESPONS DALAM MODEL KALIBRASI Prosdg emr Nsol Peel Pedd d Peer MIPA Fuls MIPA Uverss Neger Yogr 6 Me 9 PENDEKATAN EGEI KUADAT TEKECIL PAIAL OBUT MULTIEPON DALAM MODEL KALIBAI Ismh A Hmm Wge A Durdh eolh Pscsr Progrm ud s Isu Per Bogor.

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel BAB TINJAUAN TEORITIS.. Regres Ler Sederh Regres ler dlh lt sttst yg dpergu utu megethu pegruh tr stu tu beberp vrbel terhdp stu buh vrbel. Vrbel yg mempegruh serg dsebut vrbel bebs, vrbel depede tu vrbel

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 59 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil data survai dan analisis yang dilakukan pada lahan parkir Rumah Sakit Umum Daerah RAA Soewondo Pati selama 3 hari dapat diambil kesimpulan

Lebih terperinci

Catatan Teknik (Technical Notes) Syawaluddin Hutahaean. atau: dimana: )( x1 (1) )( x2

Catatan Teknik (Technical Notes) Syawaluddin Hutahaean. atau: dimana: )( x1 (1) )( x2 Huhe ISSN 8-98 Jurl Teores d Terp Bdg Reys Spl Asr Pper mempreses peyeles pesm vrs secr umers deg meggu egrs umers meod Newo-Coe. Eseus model selm sepuluh l perod gelomg memer solus yg sg sl. K- Kuc: Poloml

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres

Lebih terperinci

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)

Lebih terperinci

INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31

INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31 INTEGRAL TERTENTU Defs: Prs P pd ervl [,] dlh suu suse erhgg P = {,,,, } dr [,] deg = < < < < = Jk P = {,,,, } prs pd [,] mk Norm P, duls P, ddefsk seg P = m{ - =,,,, } Cooh: = = Pd ervl [, ], suu prs

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. dalam penggambaran algoritma pemrograman: Terminal. Proses

BAB 2 LANDASAN TEORI. dalam penggambaran algoritma pemrograman: Terminal. Proses LNDSN TEORI. low Cr u Dr lr Dr lr dl dr erk lr proses dr suu sse. Dr lr ju dp erk suu lor peror. Sol-sol u duk dl dr lr kusus dl per lor peror: Terl Proses Per/epuus Ipu / Oupu pd lr Oupu dl euk fle Pejels:.

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl

Lebih terperinci

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor Bb 1 Av stu Alss Vrs (Alss Of Vrce / ANOVA) stu fktor Lerg Objectves 1. Desg d coduct expermets volvg sgle d two fctors. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc

Lebih terperinci

Pemilihan Model Terbaik pada Mars Respon Kontinu

Pemilihan Model Terbaik pada Mars Respon Kontinu Sttstk, Vol. 8 No., 9 9 e 008 Pelh odel erk pd rs Respo Kotu Bg Wdjrko Otok eg Pegjr d Jurus Sttstk, IS, Sury e-l: g_wo@sttstk.ts.c.d; otok_w@yhoo.co Astrk ultvrte dptve regresso sple (ARS) dlh slh stu

Lebih terperinci

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) Bb 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) ANAVA vs ANREG ANAVA ANREG megu perbdg vrbel tergtug () dtu dr vrbel bebs () mempredks vrbel tergtug () mellu vrbel bebs () Ksus: Peelt deg vrbel : 1 Prests Mhssw Kemmpu

Lebih terperinci

Universitas Sumatera Utara

Universitas Sumatera Utara AB I B ENDAHULUAN 1 1 g Bel r L ruur rg r verl e g eru Kolo Kolo 1990) (Nw lo r e eul l eg g ej re gu ruur uu g u e elur eg erfug e lerl erl v o eru jug u el S e ooe e egl j r lo ej r ee uu gu ruur eluru

Lebih terperinci

6. Selanjutnya langkah penyelesaian

6. Selanjutnya langkah penyelesaian MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY DALAM BENTUK A y DENGAN MENGURAIKAN y D Mstk, Mshd, Sr Gemwt Mhssw Progrm Std S Mtemtk Dose Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Pegeth Alm Uversts R Kmps Bwdy Pekbr

Lebih terperinci

TENTANG KETUA PE,NGADILAN AGAMA DUMAI. Nomor z W 4-Al2l 109 liik0sru2m6 SURAT KEPUTUS${ KETUA PENGADILAN AGAMA DUMAI

TENTANG KETUA PE,NGADILAN AGAMA DUMAI. Nomor z W 4-Al2l 109 liik0sru2m6 SURAT KEPUTUS${ KETUA PENGADILAN AGAMA DUMAI SUR KPUUS${ KU PGL GM UM mr W 4l2l 109 lk0sr2m G SUR KPUUS$ KU PGL GM UM G SORS HKM, PR PGG, URUS PGG\ SR COUR CLR P PGL GM UM HU 201 KU P,GL GM UM Membg. b. Bhw lm rgk kelcr pelk g p Pegl gm m mk pg perl

Lebih terperinci

PENDEKATAN REGRESI KUADRAT TERKECIL PARTIAL ROBUST DALAM MODEL KALIBRASI

PENDEKATAN REGRESI KUADRAT TERKECIL PARTIAL ROBUST DALAM MODEL KALIBRASI Forum s d Komus, Arl 9 : 34-4 IN : 853-85 Vol 4 No. PENDEKATAN REGREI KUADRAT TERKECIL PARTIAL ROBUT DALAM MODEL KALIBRAI Ismh, Aj Hmm Wge, A Djurdh urus Aus/Mjeme F. Eoom Uv. ygm Dereme s FMIPA-IPB E-ml

Lebih terperinci

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras Jrl Grde Vol No Jr 6 : 9-4 Betk Umm Perls Teorem Pythors Ml stt By Kerm Ulsr les Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Peeth lm Uversts Bekl Idoes Dterm Septemer 5; dset Desemer 5 strk - Peelt memhs perls teorem

Lebih terperinci

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode

Lebih terperinci

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i Iterl Tertetu..6 oe d ust ss Ttk Bert slk d du ed s-s elk ss sesr d y dletkk pd pp er de jrk erturut-turut d d d dr ttk pey pd - y ered. Ked terseut k se jk dpeuh d d. d d Sutu odel tets y k dperoleh pl

Lebih terperinci

NASKAH PENJELASAN KEPADA SUBYEK PENELITIAN. Pendidikan Dokter Spesialis Kulit di Departemen Ilmu Kesehatan Kulit dan

NASKAH PENJELASAN KEPADA SUBYEK PENELITIAN. Pendidikan Dokter Spesialis Kulit di Departemen Ilmu Kesehatan Kulit dan Lampiran 1 NASKAH PENJELASAN KEPADA SUBYEK PENELITIAN Selamat pagi/siang. Saya adalah dr. Juliyanti Saat ini saya sedang menjalani Program Pendidikan Dokter Spesialis Kulit di Departemen Ilmu Kesehatan

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER REGRESI TERPOTONG KIRI DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

ESTIMASI PARAMETER REGRESI TERPOTONG KIRI DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD ESTIMASI PARAMETER REGRESI TERPOTONG KIRI DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD R Prw d Dw Ispry Jurus Memk FMIPA Uverss Dpoegoro Jl Pro H Soedro SH Temblg Semrg 575 Absrc Le ruced regresso model s regresso

Lebih terperinci

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI MODEL REGRESI LINIER BERGANDA YANG MENGANDUNG MULTIKOLINIERITAS SKRIPSI NANANG PRADIPTA

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI MODEL REGRESI LINIER BERGANDA YANG MENGANDUNG MULTIKOLINIERITAS SKRIPSI NANANG PRADIPTA MEODE REGRESI RIDGE UNUK MENGAASI MODEL REGRESI LINIER BERGANDA ANG MENGANDUNG MULIKOLINIERIAS SKRIPSI NANANG PRADIPA 3833 DEPAREMEN MAEMAIKA FAKULAS MAEMAIKA DAN ILMU PENGEAHUAN ALAM UNIVERSIAS SUMAERA

Lebih terperinci

Equation 1. ( ) i. Equation 2

Equation 1. ( ) i. Equation 2 Predks Defleks Jngk Pnjng Deforms pd elemen-elemen pregngn kn berubh sejln dengn wku sebg kb rngkk dn susu beon ser relkss egngn pd bj. Defleks elemen-elemen pregngn dp dhung secr relf erhdp sebuh dum,

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDAARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA Aleder A.. Guw Jurus Mtetk d ttstk, Fkults s d Tekolog, Bus Uversty Jl. KH. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48. gug@bus.edu ABTRACT

Lebih terperinci

BAB VI ANALISIS REGRESI

BAB VI ANALISIS REGRESI BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet

Lebih terperinci

m n II. PERSAMAAN LINEAR, PERTIDAKSAMAAN LINIER, FUNGSI LINIER A. Persamaan Linier 3. Persamaan Linear Tiga Variabel ( ax + by + cz = d )

m n II. PERSAMAAN LINEAR, PERTIDAKSAMAAN LINIER, FUNGSI LINIER A. Persamaan Linier 3. Persamaan Linear Tiga Variabel ( ax + by + cz = d ) I. OPERSI ILNGN REL. Pgt (Esoe. +. RNGKMN MTEMTIK. (.. ( 5. 6. 7. 8.. etu... ( ± ( + ± 5. ( Mesol Peeut etu Peh. (. + + C. Logt. log. log. log log. log log...( log log... log log... ( log... ( log. log+

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET 1. INTISARI TEORI A. NOTASI SIGMA B. DERET KHUSUS m dan c adalah konstanta real, menyatakan jumlah

BARISAN DAN DERET 1. INTISARI TEORI A. NOTASI SIGMA B. DERET KHUSUS m dan c adalah konstanta real, menyatakan jumlah Hsei Tpos, Bris d Deret, 06 BARISAN DAN DERET INTISARI TEORI A NOTASI SIGMA Misly st ris erhigg,,,, 3 Lg eyt jlh dri s pert ris, yit 3 Sift-sift Notsi Sig Ji d dlh ilg-ilg sli, deg d c dlh ostt rel, erl

Lebih terperinci

O F O e 4 0 Oer e r h Ie, eg erg eg e er e rfe j re ee eg eg eg Ie A C Cc T er g C h h erger w erh er g erh eg A C Cc T jee eh er Cg Ie e eg j e r erh

O F O e 4 0 Oer e r h Ie, eg erg eg e er e rfe j re ee eg eg eg Ie A C Cc T er g C h h erger w erh er g erh eg A C Cc T jee eh er Cg Ie e eg j e r erh egrh erh g ej T C c C A Ie Cg er B U rh Aeh rz I w T he effec Fc E cc R Uver, er, E rheh4@gc Ie f ce rg e ee erfrce r e T Cc C A Ie T he Brch Of er A rc The reerch w cce T Cc C A Ie T he Brch Of er Th

Lebih terperinci

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor

Lebih terperinci

BAB III VEKTOR DALAM R 2 DAN R 3. Bab III Vektor dalam R 2 dan R 3

BAB III VEKTOR DALAM R 2 DAN R 3. Bab III Vektor dalam R 2 dan R 3 Bb III Vetor dlm R dn R BAB III VEKTOR DALAM R DAN R Dlm bgn n n dbhs mslh eto-etor dlm rng berdmens dn berdmens, opers-opers rtmet pd etor g n ddefnsn dn beberp sft-sft dsr opers-opers tersebt... VEKTOR

Lebih terperinci

y'rt l. Undang-undang Nomor 8 tahun 1974 dan Nomor 43 tahun 1999 tentang Pokok-pokok Kepegawaian.

y'rt l. Undang-undang Nomor 8 tahun 1974 dan Nomor 43 tahun 1999 tentang Pokok-pokok Kepegawaian. KBPTS DK KTS TK, PRT VRSTS DS PDC Tg Pk/Pggk D Pmbmbg lhw gk 014 Pgm S Tkk P kl Tklg P DK KTS TK PRT VRSTS DS Mmbc Mmbg Mgg Mpk Pm K Kg S K Pgm S Tkk Pl m 084/.1.1llKPlTpl01 ggl l5 Spmb 01 g Pk D Pmbmbg

Lebih terperinci

LAMPIRAN. xiv. Universitas Sumatera Utara

LAMPIRAN. xiv. Universitas Sumatera Utara LAMPRA xv Uver Ser Ur Lpr 1 PUSAT PLTA KLAPA SAWT e Ol Pl Reerc e L Brgje K 51, Me 20158 e pe : 2-j 78277 x. 2-1 7828g ' -l :pr.rg p;//wwwpr.rg LABOMTORUM PPKS SRTKAT AALSS, Ser : 197/0.1/Seflxll2015 MDA,

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN A. L Blg A y g Tlg If d-w, y g d h 1) K gl yg dl jg, fw g l hg lh j h g dl yg dl. 2) Dg h dg wjd Ay Dyh S U,D f If Sy,Fcly f C Scc,Gd U

I. PENDAHULUAN A. L Blg A y g Tlg If d-w, y g d h 1) K gl yg dl jg, fw g l hg lh j h g dl yg dl. 2) Dg h dg wjd Ay Dyh S U,D f If Sy,Fcly f C Scc,Gd U IMPLEMENTATION MODULE ON BUYING AND SELLING T Ch SME GLOBAL ARRAY MAX Ay Dyh S U, Udgd Pg, If Sy Gd Uvy h://www.gd.c.d Kywd: Il, Pchg, Sl, T Ch, SME ABSTRACT Scfc wg f ld "Sccfl SME g T Ch" y Wqh Hd. H

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Interval adalah himpunan bilangan real yang berada di antara dua bilangan tertentu sebagai batas

BAB 2 LANDASAN TEORI. Interval adalah himpunan bilangan real yang berada di antara dua bilangan tertentu sebagai batas BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Itevl Itevl dlh hpu blg el yg bed d t du blg tetetu sebg bts Sft-sft Itevl : J A =, d B = b, b deg 0 B, : - A + B = + b, + b (Peulh) - A B = b, b (Pegug) - A B = b, b, b, b, s{

Lebih terperinci

KAJIAN PEMODELAN SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL SEBAGAI PERKEMBANGAN DARI REGRESI NONPARAMETRIK. Abstract

KAJIAN PEMODELAN SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL SEBAGAI PERKEMBANGAN DARI REGRESI NONPARAMETRIK. Abstract Se Nsol Peddk Ss d ekolog ISBN : 978-60-6599-6-0 Fkuls ek d Ilu Pegehu Al Uvess uhdh Seg AJIAN PEODELAN SPLINE UNU DAA LONGIUDINAL SEBAGAI PEREBANGAN DARI REGRESI NONPARAERI Su Al Phu Ruku Soso 3 3 Deee

Lebih terperinci

HAMBURAN COMPTON DALAM KERANGKA ELEKTRODINAMIKA KUANTUM. Erika Rani Agus Purwanto. Abstrak

HAMBURAN COMPTON DALAM KERANGKA ELEKTRODINAMIKA KUANTUM. Erika Rani Agus Purwanto. Abstrak MBR COMPTO DLM KERGK ELEKTRODMK KTM E R gus Puwo Juus s vss sl g Mlg Juus s su Tolog uluh ob uby 6 bs Tlh j s ls hbu Coo l lo uu o h. ubug ous wu bbs b ogo bg l bsgu. ubug ous ug slh solus s g ss ou g

Lebih terperinci

========================================================================

======================================================================== Koi eyi H ://losilblosoo Ioesi eb seor sb ei esor oos s sl ej Koi sber er evis esil sebi besr s eyi ii Koos ei e ei Ioesi eb rel ls ol 009, eb rel ls 9% eir To 689 rosi H 66 esy ry, eb er ry eb er erseb

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk

Lebih terperinci

Program Kerja TFPPED KBI Semarang 1

Program Kerja TFPPED KBI Semarang 1 U P A Y A M E N G G E R A K K A N P E R E K O N O M I A N D A E R A H M E L A L U I F A S I L I T A S I P E R C E P A T A N P E M B E R D A Y A A N E K O N O M I D A E R A H ( F P P E D ) S E K T O R P

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.

Lebih terperinci

4. Te i k e P g n k u r u a k i v a t s 5. Ta l b s a i r U ai a J u a h B e g a e K r d W D u b u h n 6. e P r i V lu e m r a j n A lis a a D

4. Te i k e P g n k u r u a k i v a t s 5. Ta l b s a i r U ai a J u a h B e g a e K r d W D u b u h n 6. e P r i V lu e m r a j n A lis a a D TNJAUAN ENERAAN ASE ESELAMATAN DAN ESEHATAN ERJA TERHADA RODUTVTAS EERJAAN ONSTRUS ADA ROYE EMBANGUNAN THE EA HOTEL A ND AARTMENT EANBARU DAN GEDUNG DNAS EERJAAN UMUM ROVNS RAU 1 zz Seh 1 R Tr r 2 Y Se

Lebih terperinci

TEORI DASAR. simbol yang menyatakan bahwa dua hal adalah persis sama. Dimana. persamaanya ditulis dengan tanda sama dengan.

TEORI DASAR. simbol yang menyatakan bahwa dua hal adalah persis sama. Dimana. persamaanya ditulis dengan tanda sama dengan. II. TEORI ASAR. Persm d Pertdsm Persm ddefs seg sutu peryt mtemt dlm etu smol yg meyt hw du hl dlh perss sm. m persmy dtuls deg td sm deg. Msly : 4 y 8 Pertdsm ddefs seg lmt mtemt yg meuu perdg uur du

Lebih terperinci

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif Vol. 3 No. 80-85 Ju 007 Bts Nl Ege Mksl D Mtks Tk Negtf A. Kes Jy Abstk Ide ut skps dlh utuk edptk etode dl eetuk bts d l ege ksl d tks tk egtf deg bedsk bts Fobeus. Ytu R d dlh ulh bs tu kolo u d R dlh

Lebih terperinci

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id A. METODE PROGRAM LINIER Terdpt hubug g ert tr teor per d progr ler kre setp betuk per berulh ol dr du org (g berhgg) dpt dtk sebg sutu betuk progr ler d seblk, setp perslh progr ler dpt dsk sebg sutu

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut

Lebih terperinci

egjr, ul ecr e, erey by, l- l H l ebery erlu erj j e el euy egeu eerl ege e eg y ber, egg ercy u eyeg, eu y r egg ercy uju r Berr l oberv eul lu eljr

egjr, ul ecr e, erey by, l- l H l ebery erlu erj j e el euy egeu eerl ege e eg y ber, egg ercy u eyeg, eu y r egg ercy uju r Berr l oberv eul lu eljr 1 AB B ENAHULUAN P l Belg Lr A u r eru eru ry egjr Proe l Av v egjr v yu v er u eu er er roe eg vu, lgug (egur) egorg eg uu l egjr eb - erj egg eg egubugy by roe r egj egjr eruy e, eg eol e eg, eg uu ru

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut

Lebih terperinci

Demikian Berita Acara ini dibuat dalam B ditandatangani oleh Ketua dan Anggota KpU BERITA ACARA REI(APITULASI HASIL PENGHITUNGAN PEROLEHAN SUARA

Demikian Berita Acara ini dibuat dalam B ditandatangani oleh Ketua dan Anggota KpU BERITA ACARA REI(APITULASI HASIL PENGHITUNGAN PEROLEHAN SUARA MOE BERT CR RETUS HS EGHTUG EROEH SUR CO GGOT M EMU THU O4 S UTUS MHMH KOSTTUS d ri ii Migg g elp Sepemer d ri emp el, KU megdk kegi rekpii il pegig r d pee r l gg p p Mkm Kii eremp di : Gedg Kr KU R,

Lebih terperinci

KETIADAAN RUANG FOCK BAGI NEUTRINO FLAVOR

KETIADAAN RUANG FOCK BAGI NEUTRINO FLAVOR Jrl ro Vol. o. Arl 00 9 KTIADAA RAG FOCK BAGI TRIO FAVOR r R Asr : Tl w mg mmg rg Foc g flor. S rg Foc rgg r ro flor rgg rmr mss yg fss. I m osrs mms yg crs rls fss. K Kc : Rg Foc K Flor PDAHA ro mr sl

Lebih terperinci

MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT

MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT Rz Phlev, Arsm Ad, Sgt Sugrto Mhssw Progrm Stud S Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults

Lebih terperinci

BAB IV VEKTOR. Latihan Kompetensi Siswa 1. c Q. R a 8. E. 0. A. Evaluasi Pengertian atau Ingatan. 1. C. PR 2. D. 2QR 3. E B.

BAB IV VEKTOR. Latihan Kompetensi Siswa 1. c Q. R a 8. E. 0. A. Evaluasi Pengertian atau Ingatan. 1. C. PR 2. D. 2QR 3. E B. B IV VEKTOR E C Q P Lhn Koeens Ssw A Els Pengern Ingn A AP BQ CR R B C PR D QR E BC CD DA AA AA D E CD BA DC CD BA B BF B OB CE EB BC BC A O geser Jd CE EB BC OB A D B C BC OB B Els Pehn dn Pengsn Mer

Lebih terperinci

PENERAPAN KONSEP FINITE STATE AUTOMATA (FSA) PADA MESIN PEMBUAT MINUMAN KOPI OTOMATIS. Rizky Indah Melly E.P,Wamiliana dan Didik Kurniawan

PENERAPAN KONSEP FINITE STATE AUTOMATA (FSA) PADA MESIN PEMBUAT MINUMAN KOPI OTOMATIS. Rizky Indah Melly E.P,Wamiliana dan Didik Kurniawan PENERAPAN KONSEP FINITE STATE AUTOMATA (FSA) PADA MESIN PEMBUAT MINUMAN KOPI OTOMATIS Rizky Indah Melly E.P,Wamiliana dan Didik Kurniawan PENDAHULUAN Perkembangan zaman yang semakin modern mengubah pola

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. operasi penjumlahan dan operasi perkalian mempunyai sifat-sifat. 1. R merupakan grup komutatif terhadap operasi penjumlahan.

BAB II KAJIAN TEORI. operasi penjumlahan dan operasi perkalian mempunyai sifat-sifat. 1. R merupakan grup komutatif terhadap operasi penjumlahan. 4 BAB II KAJIAN TEORI A. Sstem Blg Rel es II.A. Sstem blg rel R merpk st sstem ljbr g terhdp opers pejmlh d opers perkl memp st-st sebg berkt:. R merpk grp komtt terhdp opers pejmlh.. R -{} merpk grp komtt

Lebih terperinci

MINIMUM VARIANS UNTUK SISTEM MULTI INPUT MULTI OUTPUT (MIMO) Erwin Susanto Departemen Teknik Elektro, ITB

MINIMUM VARIANS UNTUK SISTEM MULTI INPUT MULTI OUTPUT (MIMO) Erwin Susanto Departemen Teknik Elektro, ITB MINIMUM VARIANS UNUK SISEM MULI INU MULI OUU (MIMO) E Sso Dpm Eo, IB Em: s@om.c.d ABSRAC hs pp dsc vc mmm gohm h mpmd o m p m op ssm (MIMO). Cosdg o ssm d msm oss, c ovcom h Km F smo o ssm dco. Smo s shos

Lebih terperinci

DAFTAR SISA PANJAR YANG TELAH DIKEMBALIKAN KEPADA PENGGUGAT/PEMOHON BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG

DAFTAR SISA PANJAR YANG TELAH DIKEMBALIKAN KEPADA PENGGUGAT/PEMOHON BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG Mengetahui, Lebong, 31 Januari 2012 BULAN FEBRUARITAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG 1. 0001/Pdt.G/2012/PA.Lbg RA Bin N X RPW BINTI SU Rp. 690.000,-

Lebih terperinci

1 0 0 m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN NILA

1 0 0 m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN NILA P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A R A N I K A N N I L A P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A

Lebih terperinci

1. Aturan Pangkat 3. Logartima

1. Aturan Pangkat 3. Logartima KL UN Mtetk MA IPA 9/ No. KL Ruus. Meetuk egs pert g dperoleh dr perk kespul.. p q. p q. p q ~ (p q) = ~p ~q ~ (eu/etp p) = Ad/Beerp ~p p. ~q q r ~ (p q) = ~p ~q ~ (Ad/Beerp p) = eu/etp ~p q ~p p r p q

Lebih terperinci

A. Pusat Massa Suatu Batang

A. Pusat Massa Suatu Batang Perteu 7 Pust ss sutu Kepg, Setrod, d Teore Pppus A. Pust ss Sutu Btg Dskusk!. slk ss,,..., terletk pd tg pdt sgsg d ttk,...,,, d = jrk errh tr ss ke sutu ttk tetp 0 pd tg,,,...,. ss prtkel, oe prtkel

Lebih terperinci

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp

Lebih terperinci

III METODOLOGI PENELITIAN

III METODOLOGI PENELITIAN III ETODOLOGI PENELITIAN 3. Kergk Pemkr Tuu pembgu wlyh yg meckup spek-spek perumbuh, pemer, d keberlu, dperluk peger perec pembgu wlyh yg berdmes loks dlm rug d berk deg spek socl ekoom wlyh. Sel u, perec

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: ( Print) 1

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: ( Print) 1 JURNAL TEKNIK POMITS ol., No., ISSN: 7-59 -97 Pr Percg d Implemes Model Regres Sebg Solus Uuk Asoss Plo Deg Trck yg Dguk Pd Ssem Prmry Survellce Rdr Secr Rel-Tme Ferry Ferdez Wy, Ahmd Skhu, Suhd Ll Tekk

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37 Jurl Mtemtk Mur d Terp Vol. 4 No. Desember : - 7 PENGGUNN BENTUK SMITH UNTUK MENENTUKN BENTUK KNONIK MTRIKS NORML DENGN ENTRI-ENTRI BILNGN KOMPLEKS Thresye Progrm Stud Mtemtk Uversts Lmbug Mgkurt Jl. Jed..

Lebih terperinci

BAB VIII FUNGSI GAMMA DAN FUNGSI BETA

BAB VIII FUNGSI GAMMA DAN FUNGSI BETA BAB VIII FUNGSI GAA DAN FUNGSI BETA Tj Pbljr Fgsi g d b rp fgsi-fgsi isiw g srig cl dl pch prs diffrsil, pross fisi, prpidh ps, gs sbr bi, rb globg, posil g, prs globg, i d li Fgsi g d b rp fgsi dl b pr

Lebih terperinci

Data Survey Kendaraan Yang Keluar Areal Parkir

Data Survey Kendaraan Yang Keluar Areal Parkir LAMPIRAN E.2-1 Data Survey Kendaraan Yang Keluar Areal Parkir Lokasi Survey : Areal Parkir Bagian Depan Jenis Kendaraan : Sepeda Motor Hari/Tanggal : Senin, 10 Juli 2006 Surveyor : Heri Plat Kendaraan

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Sektor perkebu merupk sub sektor pert yg mejd slh stu fktor yg dpt medukug kegt perekoom d Idoes. Slh stu sub sektor perkebu yg cukup besr potesy dlm perekoom Idoes dlh perkebu

Lebih terperinci

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275 DIGRAF ESENTRIS PADA DIGRAF SIEL DIGRAF OMPLIT DAN DIGRAF OMPLIT MULTIPARTIT Reto tur umlsr d Luc Rtsr Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto SH Semrg 5075 Abstrct The eccetrc dgrph of dgrph ED ( D)

Lebih terperinci

UNIVERSITAS SYIAH KUALA FAKULTAS HUKUM DARUSSALAM, BANDA ACEH Telp: (0651) , (0651) , Fax: (0651)

UNIVERSITAS SYIAH KUALA FAKULTAS HUKUM DARUSSALAM, BANDA ACEH Telp: (0651) , (0651) , Fax: (0651) UNIVERSITAS SYIAH KUALA FAKULTAS HUKUM DARUSSALAM, BANDA ACEH Telp: (0651) 7410304, (0651) 7552295, Fax: (0651) 7552295 - www.law.unsyiah.ac.id JADWAL KULIAH SEMESTER GENAP 2015/2016 HARI JAM PUKUL MATA

Lebih terperinci

1 N ENAHULUA B Io l h Io j l l of c L Al, B A, B l o l f H h l O h h, o h h l h h, l l h l j h h Bc lol f w j - Nol B I w h (BNB Bc l (BB h Bc l B l B

1 N ENAHULUA B Io l h Io j l l of c L Al, B A, B l o l f H h l O h h, o h h l h h, l l h l j h h Bc lol f w j - Nol B I w h (BNB Bc l (BB h Bc l B l B ITIGAI GEA AN TUNAI I OTA AANG N ov W, l, h Lh A l, Fl Il ol Il ol U v ooo J lof oho H, Tl, El : ovw@lco A c Rcoz h C h hh oc of hq, B l Bc h (BB- of C f o h C ooo Ilo of h locl lvl Th o cv o c h h h of

Lebih terperinci

G Nopember2Ol5. :oal /K'.1/LT/2015 : Satu set. 2. Inspektur Jenderal Kemenristekdikti; 3. Ketua LPPM Masing-masing PTS.

G Nopember2Ol5. :oal /K'.1/LT/2015 : Satu set. 2. Inspektur Jenderal Kemenristekdikti; 3. Ketua LPPM Masing-masing PTS. M K KMRA RS, KOLOG A KA GG KOORAS RGRA GG SWASA WLAYA _ n Se B njn S Men 1 eepn: 1 81488,819, : 81 Ln : www.kp Lpn : /K'.1/L/1 : S e : Lpn eknn bh enen n enbn Kep Myk b en Lnknn Kpe Wyh G pebeo Yh.pnn

Lebih terperinci

( X ) 2 ANALISIS REGRESI

( X ) 2 ANALISIS REGRESI ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN

IV. METODOLOGI PENELITIAN 63 IV. MTODOOGI NITIN d bg dbrk h eode yg dguk dl eel. Th eode eel dkelookk dl e bg. er, eode lss Iu Ouu. Kedu, odel Iu Ouu Derh. Keg, odel IIO d lssy. Kee, efses ekoo sekorl d erubh srukur ekoo r wku.

Lebih terperinci

REGRESI POLINOMIAL LOKAL NURMA NUGRAHA

REGRESI POLINOMIAL LOKAL NURMA NUGRAHA REGRESI POLINOIAL LOKAL NURA NUGRAHA 3543 UNIVERSITAS INDONESIA FAKULTAS ATEATIKA DAN ILU PENGETAHUAN ALA DEPARTEEN ATEATIKA DEPOK 9 Regres oloml..., Nurm Nugr, FIPA UI, 9 REGRESI POLINOIAL LOKAL Srs du

Lebih terperinci

Tekun dan Teliti adalah Kunci Keberhasilan Anda PEMROGRAMAN LINEAR

Tekun dan Teliti adalah Kunci Keberhasilan Anda PEMROGRAMAN LINEAR Teku d Telt dlh Kuc Keberhsl Ad PEMROGRAMAN LINEAR Pdg bg Rset Opers berkut: TSP MP Trss Trsp Network PD PL PNL P Progr Ler (PL) erupk bg dr rset opers (RO) g erupk kupul etode peeles slh-slh t secr tets.

Lebih terperinci

Solusi Sistem Persamaan Linear

Solusi Sistem Persamaan Linear Sos Sstem Persm Ler Sstem persm er: h persm deg h kow j d dketh, j,,, j? So: z 6 z z () () () persm d kow Jw: z 6.5 z.5 z () () () ems : pers. ().5 pers. () pers. ().5 pers. () z 6.5 z 8z 8 () () () ems

Lebih terperinci

Lampiran A.1 Peta Kontur DAS Citarum Hulu

Lampiran A.1 Peta Kontur DAS Citarum Hulu Lpir. Pet Kotr DS itr l W Sl j Keter Gbr Pet : Pet ii sl sliy :. e ls DS. spi e otlet j, seh slit t iliht secr st t t r erts. t ept br y jels ri otr hrs iplot l r erts, itp l beberp lebr. Dri br tersebt

Lebih terperinci