Taksiran Distribusi Aggregate Loss Asuransi Mobil Menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dalam Menentukan Premi Murni
|
|
- Sonny Setiawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Tasra Dstrbus Aggregate Loss Asuras Mobl Megguaa Fast Fourer Trasorm FFT dalam Meetua Prem Mur Tohap Maurug *, Mas Maaohas, Program tud Matemata, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Uverstas am Ratulag Maado *correspodg author emal : rs_to79@yahoocom Abstra Peelta bertuua utu meetua tasra dstrbus aggregate loss Dalam hal, aggregate loss merupaa total eruga dalam perode satu tahu yag dalam oleh pemegag pols yag dtaggug suatu perusahaa asuras Dalam tess, dtetua tasra prem mur da smpaga bau aggregate loss berdasara hasl tasra ugs peluag aggregate loss yag dperoleh Model dstrbus aggregate loss yag dguaa adalah dstrbus compoud reues lam da besar lam Utu data yag dguaa sebaga stud asus, baya lam megut dstrbus Posso dega λ =,9 da besar lam megut dstrbus Logormal dega µ = 4,96 da = 383 Dalam meetua tasra ugs peluag aggregate loss dega model dstrbus compoud tersebut, dguaa metode Ivers dega algortma Fast Fourer Trasorm FFT FFT merupaa suatu algortma yag dapat dguaa utu megversa ugs araterst sehgga dperoleh peluag peubah aca dsrt Fugs araterst selalu ada da uque FFT merupaa metode yag haya berlau utu dstrbus dsrt Oleh area tu, dstrbus besar lam yag otu harus dubah e dalam betu dstrbus dsrt yag dsebut dstrbus artmata Dstrbus artmata dtetua megguaa metode pembulata Roudg method Dar hasl aalss megguaa metode FFT, utu data yag dguaa, dperoleh epetas aggregate loss atau prem mur sebesar Rp8486,- da smpaga bau sebesar Rp78,- Aalss megguaa metode FFT dalam peelta megguaa batua peragat lua Matlab Kata uc: Aggregate loss, compoud dstrbuto, covoluto, ast ourer trasorm Estmated Dstrbuto o Aggregate Loss o Car Isurace usg Fast Fourer Trasorm FFT Determg Premums Pure Abstract Ths research ams to determe the estmate o aggregate loss dstrbuto I ths case, the aggregate loss s a total loss th oe year perod ereced by polcyholders sured by a surace compay The determato o the dstrbuto o the aggregate loss s used to determe the pure premum The model or the aggregate loss s a compoud model o clams requecy ad clams severty dstrbutos For the data used ths thess, the umber o clams ollo a Posso dstrbuto th λ =,9 ad the severty ollos a logormal dstrbuto th µ = 4,96 ad = 383 I determg the estmate o aggregate loss probablty ucto, a verso method th Fast Fourer Trasorm FFT s used FFT s a algorthm that ca be used or vertg characterstc uctos to obta probablty ucto o a dscrete radom varable The characterstc ucto alays ests ad uque FFT ca oly be appled to a dscrete dstrbuto ce the dstrbuto o severty s cotuous the t eed to be trasormed to a dscrete orm called arthmetc dstrbuto Arthmetc dstrbuto s determed by usg roudg method Usg FFT, appled to the data used as the case study, t s oud that the pure premum amouted to Rp84,86 ad the stadard devato s Rp,78, Matlab 7 s used to carry out the programmg the research Keyord: Aggregate loss, compoud dstrbuto, covoluto, ast ourer trasorm Pedahulua Pada perusahaa asuras, hususya asuras umum terdapat dua hal petg yag harus dperhata dalam megelola perusahaa asuras tersebut, ya bagamaa meetua prem yag tepat dbebaa terhadap tertaggug sured da besar cadaga reserves perusahaa dalam meaga lam Dalam measr edua hal tersebut utu perode tertetu, perusahaa
2 64 Maurug, Maaohas Tasra Dstrbus Agreggate Loss perlu meml data lam eruga perode sebelumya yag daua tertaggug epada perusahaa Berdasara data-data lam tersebut perusahaa dapat meghtug estmas dstrbus total lam utu perode berutya sebaga dasar peetua prem mur Total eruga lah yag dsebut dega aggregate loss [] Peelta bertuua utu meetua tasra dstrbus aggregate loss Dstrbus aggregate loss merupaa dstrbus peluag total besarya eruga meurut pols asuras Dstrbus aggregate loss terdr dar dstrbus reues da dstrbus severty, sehgga dstrbus dsebut uga dstrbus compoud compoud dstrbuto Dalam hal, dstrbus reues yag dmasud adalah dstrbus bayaya lam umbers o clam pada suatu perode tertetu, da dstrbus severty adalah dstrbus besar lam ag mead permasalaha adalah bagamaa measr dstrbus aggregate loss Pada saat, salah satu metode yag dguaa dalam measr dstrbus aggregate loss adalah metode Ivers Tuua dar metode Ivers adalah utu memperoleh dstrbus secara umer dar ugs araterst Metode Ivers terdr dar dua algortma yatu Fast Fourer Trasorm da Drect umercal Iverso amu dalam tess, algortma yag dguaa dalam measr dstrbus aggregate loss adalah Fast Fourer Trasorm FFT FFT merupaa algortma yag dguaa utu megversa ugs araterst utu memperoleh peluag peubah aca dsrt Algortma FFT megasumsa baha model dstrbus baya lam da dstrbus besar lam dvdu sudah detahu, sehgga algortma FFT aa meetua tasra dstrbus aggregate loss dstrbus total lam yag merupaa model collectve rs [], Dalam peelta peuls megguaa data suatu perusahaa asuras mobl pada perode satu tahu sebaga stud asus utu masalah d atas Data asuras mobl tersebut sudah daalss sebelumya [3] Berdasara hasl peeltaya utu data tersebut, dperoleh baha model yag coco utu dstrbus baya lam adalah Posso, 9 da utu dstrbus besar lam adalah Logormal 4, 96,, 383 [3] Peuls aa megguaa model dstrbus utu meetua tasra dstrbus aggregate loss asuras mobl tersebut megguaa metode FFT Dstrbus Compoud uatu elas dstrbus yag lebh besar dapat dbetu melalu proses compoudg dua dstrbus Msala P z adalah ugs pembagt peluag peubah aca prmer prmary dstrbuto da P M z adalah ugs pembagt peluag peubah aca seuder M secodary dstrbuto Maa ugs pembagt peluag compoud dstrbuto dar edua peubah aca tersebut dapat dtulsa sebaga P z P [ PM z], Dstrbus yag terbetu damaa dstrbus compoud Dstrbus compoud dapat dbetu dega cara sebaga berut Msala suatu peubah aca berdstrbus coutg yag meml ugs pembagt peluag z Msala M, M,, peubah aca yag berdstrbus det da salg bebas dega P ugs pembagt peluag P M z Dega megasumsa baha peubah aca M tda bergatug pada, ugs pembagt peluag dar umlah aca = M + M + + M d maa = megabata = adalah P z P [ PM z] Dapat dtuua sebaga berut: P z Pr z Pr Pr z
3 JdC, Vol 5, o, eptember 6 65 P Pr Pr [ P [ P M z] M Pr M z] M z elautya peluag dar = dapat dtuls sebaga berut Pr Pr Pr Pr M Pr M M M Pr Pr Dega memsala g Pr, p Pr da Pr M dperoleh Pr g p * d maa *, =,,, adalah ovolus lpata- dar, dega =,,, yatu peluag dar umlah buah peubah aca yag berdstrbus det da salg bebas dega ugs peluag [] 3 Model Compoud or Aggregate Loss Msala meyataa aggregate loss da memeuh asums-asums d atas Peubah aca meml ugs dstrbus F Pr Pr p p F *, d maa F Pr adalah commo dstrbuto ucto dar da p Pr adalah ovolus lpata e- dar ugs dstrbus Kovolus lpata- dperoleh sebaga berut *,, F,, da F * * F y d F y utu =,, Ja adalah peubah aca otu dega ugs epadata peluag terdes pada blaga ta egat, maa * * F F y y dy utu =, 3, * Utu = persamaa meghasa F F Dega cara meurua persamaa d atas, dperoleh ugs epadata peluagya adalah: F *
4 66 Maurug, Maaohas Tasra Dstrbus Agreggate Loss * * y y dy utu =, 3, Dalam asus peubah aca dsrt dega peluag post pada,,,, maa F * F y y utu =,,, =, 3, y * Fugs epadata peluagya adalah * y y utu =,,, =, 3, y * Dstrbus persamaa dstrbus compoud, da ugs peluag aggregate loss ya adalah [] * p Persamaa adalah ormula utu meghtug besar peluag aggregate loss Ja ormula tersebut dguaa secara lagsug utu meghtug ugs peluag aggregate loss aa tda ese da sagat rumt terutama utu uura selag yag besar Perlu dguaa metode yag la dalam meyelesaaya, yatu Fast Fourer Trasorm 4 Fast Fourer Trasorm FFT adalah suatu algortma yag dapat dguaa utu meghtug vers dar ugs araterst utu memperoleh ugs peluag peubah aca dsrt ecara teor FFT merupaa betu dsrt trasormas Fourer atau ugs araterst Ja ugs araterst memetaa ugs epadata peluag otu terhadap ugs otu la omples, maa FFT memetaa suatu vetor la peluag beruura terhadap vetor la peluag blaga omples beruura FFT merupaa pemetaa atau ugs satu-satu tt terhadap tt Des Msala adalah suatu ugs perod dega perode uura legth ddesa utu semua la blaga bulat ta egat yatu, utu semua la Utu vetor,,,,, dscrete Fourer trasorm adalah pemetaa, =,,,, ddesa oleh,,,,, Pemetaa adalah bet pemetaa satu-satu perod dega perode uura Pemetaa versya adalah,,,, Pemetaa vers memperoleh embal la ugs semula [] Des dcrete Fourer trasorm dapat dperlhata sebaga perala matrs yag sederhaa sebaga berut 4 W dmaa W, emuda vers dar dscrete Fourer trasorm adalah
5 JdC, Vol 5, o, eptember 6 67 W 4 Karea sat dasar perod da, maa dapat dsmpula baha dscrete Fourer trasorm sebaga pemetaa satu-satu dar tt terhadap tt Utu meghtug la, baya perhtuga yag dperlua adalah sebaya atau dsebut uga orde O Fast Fourer trasorm FFT merupaa algortma perhtuga yag cuup cepat dega yag besar Metode dapat megurag perhtuga sampa orde O l ehgga FFT merupaa metode sederhaa perhtuga dscrete Fourer trasorm Pada uura legth = r dscrete Fourer trasorm dapat dtulsa sebaga peumlaha dua dscrete Fourer trasorm masg-masg utu / = r-, dmaa yag pertama megadug tt-tt blaga geap da yag edua tt-tt blaga gal m m m m / / Dmaa m = / = r-, sehgga b a Dega dema a da b adalah umlah trasormas utu / = r- I dapat dlauta terus meerus sampa r al dega mecapa uura selag Dega megguaa persamaa datas ta aa memperoleh trasormas sampa dega selag melalu perhtuga berturutturut dega selag,, 3,, r [] ehgga berdasara observas datas, FFT dapat dguaa a vetor peluag beruura = r Utu mecapa uura selag, dapat dlaua dega peambaha eleme blaga ol zeros paddg e baga aa Utu peyelesaa algortma, dlaua dega megguaa program Matlab Msala da merupaa peubah aca dar ugs epadata peluag da Kemuda ovolus dar ugs da adalah Maa ugs araterst ovolus da dperoleh sebaga berut ] [ ] [ ] [ t t e E e E e E t t t t dmaa da salg bebas [4] 5 Algortma Fast Fourer Trasorm Dalam Meghtug Dstrbus Agregate loss Dalam meetua dstrbus Aggregate loss, FFT dguaa utu megversa ugs araterst eta proses pedsrta dstrbus severty sudah selesa Pada sub bab sebelumya dperoleh model Aggregate loss adalah sebaga berut = + + +
6 68 Maurug, Maaohas Tasra Dstrbus Agreggate Loss Da mempuya ugs peluag Dapat dtetua ugs araterstya t t E[ e ] E E [ E e [ t] * p t P [ t] dmaa P adalah ugs pembagt peluag Oleh area tu dapat dhtug dstrbus aggregate loss dega megguaa algortma FFT dega lagah-lagah sebaga berut: Megubah dstrbus severty dar betu otu e betu dsrt Meetua la h sebaga pegal moetary ut berdasara terval yag mug dar dstrbus severty Msala,,, m meyataa dstrbus clam severty yag dsrt Tambaha ol zero paddg e sebelah aa vetor peluag severty sehgga vetor peluag severty mead,,, Ambl = r, utu r blaga bulat da merupaa bayaya tt yag dga dalam dstrbus yatu aggregate loss 3 Applasa FFT terhadap vetor peluag severty yag sudah dubah dalam betu dsrt utu memperoleh ugs araterst yatu z FFT Haslya uga sebuah vetor beruura = r 4 Trasormasa vetor sebelumya megguaa trasormas ugs pembagt peluag dar dstrbus reues lam da memperoleh z P [ z], dmaa ugs araterstya yatu dscrete Fourer trasorm dstrbus lam aggregate, sebuah vetor beruura = r 5 Aplasa Iverse Fast Fourer Trasorm IFFT utu memperoleh dstrbus aggregate loss yatu I FFT z Hal aa meghasla sebuah vetor beruura = r yag meyataa dstrbus esa lam aggregate utu model severty yag dubah dalam betu dsrt ] Pada lagah-lagah datas dapat dperhata baha prosedur FFT memerlua suatu dsrtsas dstrbus severty Ja baya tt dalam dstrbus severty urag dar = r, eleme vetor dstrbus severty harus dtambaha dega la ol sampa ttya mecapa Ja dstrbus severty meempata peluag la melebh =, peluag yag hlag pada baga aa tal yag melebh dapat memucula suatu esalahaerror dalam hasl ahr area ugs da trasormasya dasumsa perod dega perode, mespu dalam eyataaya tda perod Dsaraa utu memasua semua peluag yag terssa pada tt ahr pada = sehgga peluagya tepat berumlah Hal memboleha sat perod dguaa utu dstrbus severty pada algortma FFT da meam baha hmpua hasl ahr peluag aggregate aa berla post da berumlah amu, sagat petg dperhata, baha yag aa dplh cuup besar sehgga dapat meuua hampr semua peluag aggregate terad oleh tt [] 6 Metodolog Peelta Model dstrbus aggregate loss pada peelta adalah model dstrbus compoud dstrbus baya lam da dstrbus besar lam Dar model dstrbus compoud tersebut dtetua ugs epadata peluag dega megguaa metode FFT Dalam melaua aalss, dguaa sotare MATLAB Data yag dguaa dalam peelta adalah data seuder yatu data baya lam da besar lam asuras mobl dalam perode satu tahu
7 JdC, Vol 5, o, eptember Hasl da Pembahasa 7 Perhtuga Tasra Dstrbus Aggregate Loss Pada pembahasa aggregate loss dyataa dalam peubah aca, dmaa merupaa peumlaha dar seluruh besar lam atau dapat dtuls sebaga = [] Persamaa dsebut uga model collectve rs Pada sub bab sebelumya telah detahu baha dstrbus dar peubah aca yag meyataa baya lam adalah Posso da dstrbus dar peubah aca yag meyataa besar lam dvdu adalah Logormal, sehgga peubah aca yag meyataa aggregate loss berdstrbus compoud Posso-Logormal Dar hasl algortma dega megguaa Program Matlab, dperoleh baha peluag aggregate loss berla ol sagat besar yatu,99 Hal meyataa baha sagat baya pemegag pols tda megaua lam sehgga peluag perusahaa asuras tda meaggug lam, sagat besar dalam satu perode emetara peluag aggregate loss utu, cuup ecl Berut dtampla output program Matlab dega algortma FFT utu peluag aggregate loss pada tt s=,,644- Tabel Output perhtuga ugs peluag aggregate loss Peluag aggregate loss dtampla haya sebaga area sagat baya halama yag dbutuha utu meampla semua tt Fugs dstrbus dar aggregate loss dapat dperoleh dega megguaa des dar ugs dstrbus yatu F Peluag dar aggregate loss ol sagat besar yatu,99, da utu ugs dstrbus d tttt laya tetuya lebh besar dar,99 ema besar aggregate loss, la ugs dstrbus aa sema medeat
8 7 Maurug, Maaohas Tasra Dstrbus Agreggate Loss Gambar Gra ugs peluag utu aggregate loss yag lebh besar ol Gambar Gra ugs dstrbus aggregate loss 7 Meghtug Prem Mur da mpaga Bau Aggregate Loss etelah megguaa lagah- lagah pada algortma, maa dperoleh tasra ugs peluag aggregate loss sepert yag dtuua pada tabel Berdasara hasl tersebut dapat dtetua la tasra epetas prem mur/pure premum da smpaga bau aggregate loss Prem mur atau epetas aggregate loss adalah E 643 s s s Varas da smpaga bau stadard devato aggregate loss adalah Var E [ E ] mpagabau Var Dega megguaa program Matlab dperoleh la prem mur sebesar Rp8486, varas sebesar Rp 3683 da smpaga bau sebesar Rp78
9 JdC, Vol 5, o, eptember Kesmpula Da ara Berdasara hasl peelta, dapat dambl beberapa esmpula yatu: Peluag aggregate loss berla ol rupah sagat besar yatu, 99 Hal meuua baha cuup baya pemegag pols tda megaua lam la peluag aggregate loss yag dperoleh dega megguaa Fast Fourer Trasorm meghasla la prem mur atau epetas aggregate loss sebesar Rp 8486, varas sebesar Rp3683 da smpaga bau sebesar Rp 78 Dar aalss yag dlaua dalam peelta, pegguaa metode FFT dapat meetua tasra dstrbus aggregate loss da sealgus memperoleh epetas et premum da smpaga bau stadart devato aggregate loss Peghtuga tasra dstrbus aggregate loss melalu metode FFT dega batua Matlab cuup cepat utu uura yag besar Dsaraa baha yag aa dplh adalah tepat, sehgga peluag aggregate loss yag dperoleh tepat berumlah satu Oleh area tu metode bsa mead alterat la yag cuup ba dalam meetua tasra aggregate loss yag dtaggug suatu perusahaa asuras 9 Datar Pustaa [] Prma, R 9 Aalss Aggregate Loss Asuras Mobl Tugas Ahr araa Program tud Matemata FMIPA Isttut Teolog Badug [] Klugma, A, HH Paer, da GEWllmot 4 Loss Models rom Data to Decsos ecod Edto e Jersey: Joh Wley & os [3] arsoo, AR 9 Aalss Data Total Klam utu Meetua Rs Premum pada Asuras Mobl Tugas Ahr araa Program tud Matemata FMIPA Isttut Teolog Badug [4] Ross, 997 A rst Course Probablty, Fth Edto Uversty o Calora, Bareley
STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciBAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
Lebih terperinciBukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
Lebih terperinciPelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur
Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da
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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
Lebih terperinciHIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciDISTRIBUSI RAYLEIGH UNTUK KLAIM AGREGASI. Getut Pramesti Staf Pengajar FKIP Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36A Surakarta,
Dstrbus Raylegh Getut ramest DITRIBUI RAYLEIGH UTUK KLAIM AGREGAI Getut ramest taf egajar FKI Uverstas ebelas Maret, Jl. Ir. utam 36A uraarta, getut@gmal.com Abstract A Aggregato of clams are clams the
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
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 terperinciadalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Lebih terperinciSTATISTIKA ELEMENTER
STATISTIKA ELEMENTER Statsta Apa tu statsta? Apa beda statsta dega statst? Populas? Sampel? Parameter? Sala Peguura: Nomal Ordal 3 Iterval 4 Raso Bagamaa r-r eempat sala d atas? Bera masg-masg otoh sala
Lebih terperinciBAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinci8.4 GENERATING FUNCTIONS
8.4 GEERATIG FUCTIOS Fugs pembagt Fugs pembagt dguaa utu merepresetasa barsa secara efse dega megodea usur barsa sebaga oefse deret pagat dalam varabel. Fugs pembagt dapat dguaa utu: memecaha berbaga masalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciSTATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Lebih terperinciAnalisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube
Aalsa Probablst Algortma Routg pada Jarga ypercube Zuherma Rustam Jurusa Matemata Uverstas Idoesa Depo 644. E-mal : rustam@maara.cso.u.ac.d Abstra Algortma routg pada suatu arga teroes suatu measme utu
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
Lebih terperinciMETODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k
Prma: Jural Program Stud Pedda da Peelta Matemata Vol. 6, No., Jauar 07, hal. 7-59 P-ISSN: 0-989 METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l UNTUK BEBERAPA NILAI
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 terperinciBAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah
3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa
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 terperinciRangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
Lebih terperinciUKURAN DASAR DATA STATISTIK
UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen
BAB DAAR TEOR ALRAN DAA. Umum,,3,4 stem teaga lstr Electrc ower stem terdr dar tga ompoe utama, atu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar ag membetu
Lebih terperinciMateri Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat
Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud
Lebih terperinciLEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M
JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTKA. Jaringan transmisi dan jaringan distribusi pada sistem tenaga listrik berfungsi
BAB TINJAUAN USTKA.. Sstem Dstrbus Jarga trasms da arga dstrbus pada sstem teaga lstr berfugs sebaga saraa utu meyalura eerg lstr yag dhasla dar pusat pembagt e pusat-pusat beba. Sstem arga dstrbus dapat
Lebih terperinciBAB III TEORI PERRON-FROBENIUS
BB III : EORI PERRON-FROBENIUS 34 BB III EORI PERRON-FROBENIUS Pada Bab III aa dbahas megea eor Perro-Frobeus, yatu teor hasl otrbus dar seorag matematawa asal Germa, Osar Perro da Ferdad Georg Frobeus
Lebih terperinciGambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
Lebih terperinciE ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum
6.1 Pegerta Umum Baya permasalaha yag dataya dyataa oleh lebh dar sebuah varabel. Hubuga atara dua atau lebh varabel dapat dyataa secara matemata sehgga merupaa suatu model yag dapat dguaa utu berbaga
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Program Bilangan Bulat PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING)
Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 37 3 PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING) 3 PENDAHULUAN : Formulas Program Blaga Bulat da Aplasya Program Lear (LP) Program Lear basa dormulasa secara matemats
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,
Lebih terperinciPemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS. Saniagus Munendra 1) Hery Susanto 2)
SIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS Saagu Muedra 1) Hery Suato 2) Abtra: Sfat-fat yag berlau pada radal uatu deal teryata tda emuaya berlau pada oep radal uatu ubmodul Raaee
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016
Prosdg Semar Nasoal Matemata da Pembelajaraya. Jurusa Matemata, FMIPA UM. Agustus 06 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN ARAH PENCARIAN RERATA ARITMATIKA Rumoo Bud Utomo Uverstas Muhammadyah Tagerag
Lebih terperinciPENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA
PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda
Lebih terperinciBAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai
BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga
Lebih terperinciPEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON
Jural Bareeg Vol. 5 No. Hal. 3 7 () PEMODELAN JUMLAH KEMAIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU AHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON SALMON N. AULELE Staf Jurusa Matemata, FMIPA, Upatt Jl. Ir. M. Putuhea, Kampus
Lebih terperincidan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel
Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk
5 BAB II KAJIAN TEOI A. Sstem Blaga eal Sstem blaga real adalah hmpua blaga real ag dserta dega operas pejumlaha da perala sehgga memeuh asoma tertetu (Martoo, 999). Sstem blaga real dotasa dega. Utu lebh
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI. Suatu sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen
BAB DASA TEOI. Umum,,3,4 Suatu sstem teaga lstr Electrc ower System terdr dar tga ompoe utama, yatu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar yag membetu
Lebih terperinciIr. Tito Adi Dewanto
Ir. Tto A Dewato Dega megetahu la rata-rata saja,ormas yag apat aag-aag bsa salah terpretas. Msalya, ar ua elompo ata etahu rata-rataya sama, alau haya ar ormas ta suah meyataa bahwa ua elompo sama, mug
Lebih terperinciDigraf eksentris dari turnamen kuat
Dgraf esetrs dar turame uat Hazrul Iswad Departeme Matemata da IPA MIPA) Uverstas Surabaya UBAYA), Jala Raya Kalrugut, Teggls, Surabaya, e-mal : us679@wolfubayaacd Abstra Esetrstas eu) suatu tt u d dgraf
Lebih terperinciModel Persediaan dengan Batasan Kapasitas Gudang dan Modal pada Kasus Backorder dan Lost Sales
odel ersedaa dega atasa Kapastas Gudag da odal pada Kasus acorder da ost Sales Valeraa utosar urusa atemata Isttut Teolog Sepuluh Nopember Surabaya bstra ada model persedaa terdapat seragaa ebjaa memotor
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 terperinciPROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)
H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, ahu 015, Halama 05-14 Ole d: http://eoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa ANALISIS FAKOR FAKOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KEJAHAAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOOR
Lebih terperinciKajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d
Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas
Lebih terperinciSTATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis
STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma
Lebih terperinciANALISIS JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PASIEN RSUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGRESI GULUD
Jural as, Teolog da Idustr, Vol., No., Desember 04, pp. 48-57 IN 693-390 prt/in 407-0939 ole ANALII JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PAIEN RUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGREI GULUD
Lebih terperinciMACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG
0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN. Latar elaag Salah atu baga petg yag tda dapat dpaha dalam eolah tgg da uverta adalah maalah peadwala mata ulah dega edala watu yag dga (prefere doe, mahawa, da bayaya ruaga yag terbata.
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 terperinciInterpretasi Kombinatorial Bilangan Euler. Rektor Sianturi 1. Abstrak
Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga Iterpretas Kombatoral Blaga Euler Retor Satur 1 bstra Kombatoral blaga Euler alah suatu proses yag meghtug bayaya alteratf permutas ar hmpua blaga ega umlah geap.
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 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 terperinciPENANGANAN MISSING DATA PADA RANCANGAN BLOK RANDOM LENGKAP
PENANGANAN MISSING DATA PADA RANCANGAN BLOK RANDOM LENGKAP Rosa Sey Yudasar Jurusa Matemata, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam,Uverstas Neger Surabaya rosaseywah@yahoo.com Drs. Hery Tr Sutato, M.S
Lebih terperinciGARIS DAN BIDANG DALAM RUANG EUCLID BERDIMENSI N
GARIS DAN BIDANG DALAM RUANG EUCLID BERDIMENSI N SKRIPSI Dajua dalam raga meelesaa Stud Strata Satu utu mecapa gelar Sarjaa Sas Oleh Nama : M SOLIKIN ADRIANSAH NIM : 4504009 Program Stud Jurusa : Matemata
Lebih terperinciANALISIS LOSSES JARINGAN DISTRIBUSI PRIMER 20 KV AREA LHOKSEUMAWE
Aalss Losses Jarga Dstrbus Prmer 0 v Area Lhoseumawe....Zamzam ANALSS LOSSES JARNGAN DSTRBUS PRMER 0 AREA LHOSEUMAWE Zamzam 1 1 Dose Jurusa Te Eletro Polte Neger Lhoseumawe ABSTRA Peelta bertujua utu megetahu
Lebih terperinciLOCALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA RUANG n EUCLIDE
LOLLY SMLL RIMNN SUMS FUNGSI TRINTGRL HNSTOK-UNFOR P RUNG ULI Solh Program Stud Matemata Faultas Sas da Matemata UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag 575, sol_erf@yahoocom BSTRK I ths aer we study Hestoc-uford
Lebih terperinciTeknik Mengatasi Data Hilang pada Kasus Rancangan Blok Lengkapacak
Jural Sas Matemata da Statsta, Vol. 3, No., Jul 07 ISSN 693-390 prt/issn 407-0939 ole Te Megatas Data Hlag pada Kasus Racaga Blo Legapaca Rado Yedra, Muslm, Jurusa Matemata, Faultas Sas da Teolog, UIN
Lebih terperinciPENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA
PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNA Srps dsaja sebaga salah satu syarat utu memperoleh gelar Sarjaa Sas Program Stud Matemata Oleh Layyatus
Lebih terperinciJEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC
JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)
BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata
Lebih terperinciModel Log Linier untuk Empat Dimensi. Log Linier Model for Four Dimentions
ural ESPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 015 SSN 085-789 Model Log Ler utu Empat Dmes Log Ler Model for Four Dmetos M. Ars Budyoo 1, Sr ayugs, a Puramasar 3 1 Maasswa Program Stud Statsta Faultas MPA
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 terperinciPEMILIHAN THRESHOLD OPTIMAL PADA ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE CROSS VALIDASI
Pemlha Threshold Optmal (Supart) PEMILIHAN THRESHOLD OPTIMAL PADA ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE CROSS VALIDASI Supart, Taro, Paula Mela Dw Hapsar 3, Staf Pegaar Program Stud Statsta
Lebih terperinciFunctionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]
Jural Sas da Matemata Vol (3): 58-63 () Fuctoally Small Rema Sums Fugs Tertegral Hestoc-uford ada [a,b] Solh, Sumato, St Khabbah 3,,3 Program Stud Matemata, FSM UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag, 575 E-mal:
Lebih terperinciOPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK
Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 ANDAAN EOI Pada a aa dperlhata teor-teor yag erhuuga dega peelta sehgga dapat djada seaga ladasa erfr dalam melaua peelta da aa mempermudah dalam hal pemahasa hasl utama pada a erutya. eor terseut
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 terperinciLaporan Penelitian. Analisis Ketunggalan Polinomial Interpolasi untuk Aproksimasi Fungsi
Lapora Peelta Aalss Ketuggala Polomal Iterpolas utu Aprosmas Fugs Peelt: Drs. Sahd, MSc. Jurusa Pedda Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pebetahua Alam Uverstas eger Yogyaarta ============================================
Lebih terperinciHUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
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 terperinciMETODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap
III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Populas dar peelta adalah seluruh peserta dd elas VII semester geap SMP Neger 3 Terbaggbesar tahu pelaara 0/0 yag terdstrbus e dalam tuuh elas, yatu elas VII
Lebih terperinciLOCALLY DAN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA [a,b]
PROSIING ISBN : 978 979 6353 9 4 LOCALLY AN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-UNFOR PAA [a,b] A-8 Solh, Y Suato, St Khabbah 3,,3 Jurusa Mateata, Faultas Sas da Mateata, Uverstas poegoro
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam
BAB LANDASAN TEORI Pegerta Regres da Korelas Pegerta Regres Istlah regres dpereala oleh seorag yag erama Fracs Gulto dalam maalah erjudul regresso towerd medacraty heredtary stature Meurut hasl peelta
Lebih terperinciModel Lokasi-Perutean-Persediaan untuk Multi Produk
Petuu Stas: Saragh, N. I., Bahaga, S. N., Suprayog, & Syabr, I. (2017). Model Loas-Perutea-Persedaa utu Mult Produ. Prosdg SNTI da SATELIT 2017 (pp. H143-148). Malag: Jurusa Te Idustr Uverstas Brawaya.
Lebih terperinciEKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM
Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal
Lebih terperinciEstimator Robust S Pada Model Seemingly Unrelated Regression. The S Robust Estimator in Seemingly unrelated Regression Model
Jural ILMU DASAR Vol. 9 No. Jul 008 : 5-7 5 Estmator Robust S Pada Model Seemgl Urelated Regresso he S Robust Estmator Seemgl urelated Regresso Model Sulato Jurusa Matemata FMIPA Uverstas Arlagga ABSRAC
Lebih terperinciPREDIKSI CUACA MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION-NEURAL NETWORK (PSONN)
emar Naoal Matemata da Aplaa, Otober 07 urabaa, Uverta Arlagga PREDIKI CUACA MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE WARM OPTIMIZATION-NEURAL NETWORK (PONN Dta Rahmala, Teguh Herlambag Program tud Matemata, Uverta
Lebih terperinciProsiding SPMIPA. pp , 2006 ISBN : PERKEMBANGAN ESTIMATOR DENSITAS NON PARAMETRIK DAN APLIKASINYA
Prosdg SPMIP. pp. 4-46, 6 ISBN : 979.74.47. PERKEMBNGN ESTIMTOR DENSITS NON PRMETRIK DN PLIKSINY Hasb Yas, Supart Staf PS Statsta, urusa Matemata, FMIP, UNDIP l. Prof. Sudarto, Kampus UNDIP Tembalag, Semarag
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 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 terperinci