EKSISTENSI DAN KETUNGGALAN SOLUSI HARGA OPSI EROPA
|
|
- Hadian Sugiarto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Prosdng Semnar Nasonal Peneltan, Penddkan dan Penerapan MIPA Fakultas MIPA, Unverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 009 EKSISTENSI DAN KETUNGGALAN SOLUSI HARGA OPSI EROPA SUTRIMA zutrma@yahoo.co.d Jurusan Matematka FMIPA UNS Abstrak Harga ops tpe Eropa oleh Black and Scholes (973) merupakan fungs dar asset pokok dan waktu. Secara matemats hubungan fungs n dapat dmodelkan sebaga persamaan dferensal parsal, yang dkenal sebaga model Black-Scholes. Model Black- Scholes n merupakan tpe masalah Cauchy abstrak. Untuk tpe masalah n, Teorema Hlle- Yosda dalam semgrup dapat dgunakan untuk membuktkan eksstens dan ketunggalan solus masalah tersebut. Untuk tujuan n dplh ruang dengan syarat-syarat tertentu, kemudan dtunjukkan bahwa operator Black-Scholes yang muncul dalam masalah Cauchy merupakan generator nfntesmal dar semgrup-c 0 T(t). Kata kunc: harga ops Eropa, operator Black-Scholes, semgrup, generator nfntesmal PENDAHULUAN Ops merupakan nvestas aset fnansal yang banyak dlakukan, dsampng nvestas pada aset rl sepert: tanah, mesn, bangunan, dan emas. Ops adalah suatu jens kontrak antara dua phak dmana satu phak member hak kepada phak lan untuk membel dan menjual aset tertentu pada harga dan perode tertentu. Hak untuk membel suatu saham dengan harga tertentu/harga kesepakatan (exercse prce) dsebut ops bel (call opton), sedangkan hak untuk menjual suatu saham dengan harga tertentu pada waktu tertentu atau sebelumnya dsebut ops jual (put opton). Masa jatuh tempo (expry date) merupakan tanggal hak pembel saham untuk melakukan exercse habs (Husnan, 993 ). Berdasarkan waktu eksekus yang terjad, ops dkelompokkan menjad dua, yatu tpe Eropa dan tpe Amerka. Ops tpe Eropa adalah ops yang hanya dapat dlaksanakan pada tanggal tertentu saja. Sedangkan tpe Amerka adalah ops yang dapat dlaksanakan pada tanggal tertentu atau sebelumnya. Namun yang banyak danut pasar keuangan adalah model ops tpe Eropa. Ops tpe Eropa mendasarkan pada beberapa asums, antara lan: saham tdak memberkan pembayaran devden, tdak ada baya transaks dan pajak, tngkat suku bunga bebas-resko konstan selama umur ops, dan perubahan harga saham mengkut pola acak (Husnan, 993 ). Black dan Scholes (973) berhasl menyusun model pergerakan harga ops tpe Eropa, yang selanjutnya dsebut model Black-Scholes. Model Black-Scholes dar ops bel tpe Eropa C, sebaga fungs aset pokok, x, dan waktu, t, sehngga C = C(x,t) memenuh persamaan dferensal parsal: C C C + σ x + rx rc = 0 (.) t x x dengan C(0,t) = 0; C(x,t) x apabla x ; (.) C(x,T) = C T = maks(x E,0), x (0, ), dengan σ volatltas aset pokok, E harga kesepakatan, T waktu jatuh tempo, dan r tngkat suku bunga. Dalam hal n σ dan r dambl konstanta, dan aset tanpa devden. Secara terpsah Merton (973) juga menelt pergerakan harga ops. Hal yang sama dlakukan Wlmot. (00). M-87
2 Sutrma/Eksstens dan Ketunggalan Perkembangan teor semgrup begtu mengesankan dalam usaha membantu memecahkan masalah waktu kontnu, yang basanya dalam bentuk persamaan dferensal parsal. Masalah (.) (.) jka dtnjau dar teor persamaan dferensal parsal termasuk klasfkas persamaan dferensal parsal parabolk tpe masalah Cauchy. Untuk tpe masalah n, pendekatan semgrup dapat dmplementaskan untuk membuktkan eksstens dan ketunggalan penyelesaan masalah tersebut (Pazy, 983; Curtan dan Zwart, 995). Oleh karena tu dalam artkel akan dberkan syarat cukup dan syarat perlu eksstens ketunggalan penyelesaan masalah (.)-(.) melalu pendekatan semgrup Teor Semgrup Teor semgrup memberkan kontrbus yang sgnfkan terhadap pemecahan masalah waktu kontnu dar masalah Cauchy abstrak. Dalam hal n, hasl yang sangat terkenal adalah teorema Hlle- Yosda. Defns. Msalkan X adalah ruang Banach. Keluarga operator terbatas dar X ke X berparameter-satu T(t), 0 t < dsebut semgrup pada X, jka memenuh: (a) T(0) = I, dengan I operator denttas pada X, (b) T(s + t) = T(s)T(t) untuk setap s, t 0. Semgrup dar operator lnear terbatas T(t) dkatakan kontnu seragam (unformly contnuous) jka lm Tt ( ) I = 0. t 0 Dar defns n jelas bahwa jka T(t) kontnu seragam, maka lm Tx ( ) Tt ( ) = 0. x t Operator lnear A yang ddefnskan dengan Ttx () x Ax = lm t 0 t Ttx () x pada DA ( ) = x X: lm ada dsebut generator nfntesmal dar semgrup T(t). t 0 t Berkatan dengan defns n, Pazy (983) dan Curtn dan Zwart (995) memberkan hasl berkut. Teorema. Operator lnear A adalah generator nfntesmal dar semgrup kontnu seragam jka dan hanya jka A operator lnear terbatas. Dar Defns. jelas bahwa semgrup T(t) mempunya generator nfntesmal yang tunggal. Lebh lanjut, jka T(t) kontnu seragam, maka mempunya generator nfntesmal berupa operator lnear terbatas. Defns.3 Semgrup T(t), 0 t <, dar operator lnear terbatas pada X dkata-kan kontnu kuat (strongly contnuous), jka lm Ttx ( ) = x t 0 untuk setap x X. Semgrup kontnu kuat dar operator lnear terbatas pada X selanjut-nya dsebut semgrup-c 0. M-88
3 Prosdng Semnar Nasonal Peneltan, Penddkan dan Penerapan MIPA Fakultas MIPA, Unverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 009 Msalkan A operator lnear, tdak harus terbatas, pada X, hmpunan resolvent dar A, dnotaskan ρ(a), ddefnskan sebaga hmpunan dar semua blangan kompleks λ sehngga (λi A) - adalah operator terbatas pada X. Keluarga operator lnear terbatas R(λ:A) = (λi A) -, λ ρ(a), dsebut resolvent dar A. Defns.4 Semgrup T(t), 0 t <, dar operator lnear terbatas pada X dsebut semgrup penyusutan (contracton), jka T(t) semgrup-c 0 dan memenuh untuk setap t 0. Tt () Teorema berkut dkenal sebaga teorema Hlle-Yosda (Curtan dan Zwart, 995) yang sangat pentng dalam peneltan n. Teorema.5 Operator lnear A adalah generator nfntesmal dar semgrup kontraks jka dan hanya jka (a) A tertutup dan DA ( ) = X, (b) Hmpunan resolvent ρ(a) memuat Ρ + dan untuk setap λ > 0 berlaku R( λ : A) λ 995). Sebaga akbat teorema datas akan berlaku hasl berkut n (Pazy, 983; Curtan dan Zwart, Akbat.6 Operator lnear A memenuh Tt () e ωt bst dan hanya bst bstra generator nfntesmal dar semgrup-c 0 yang (a) A tertutup dan DA ( ) = X, (b) Hmpunan resolvent ρ(a) memuat snar {λ Χ : Imλ = 0, λ > ω } dan untuk setap λ > 0 berlaku R( λ : A) λ ω. Akbat.7 Msalkan A bstra generator nfntesmal dar semgrup-c 0 yang memenuh Tt () e ωt. Jka c > maks(0, ω) dan x DA ( ), maka T(t)x c+ λx = e R( λ: A) xdλ π. c Teorema berkut merupakan kontrbus dar teor semgrup dalam memecahkan masalah Cauchy bstrae (Pazy, 983). Teorema.8 Msalkan A operator lnear rapat dengan hmpunan resolvent tak kosong. Masalah nla awal M-89
4 Sutrma/Eksstens dan Ketunggalan du() t = Au() t, t > 0, u(t 0 ) = x (x X) (.) dt mempunya penyelesaan tunggal u(t), yang mempunya turunan kontnu pada [0,), untuk setap x D(A) jka hanya jka A generator nfntesmal dar semgrup-c 0 T(t). HASIL PENELITIAN Sebaga langkah awal, dkonstruks ruang X yang memungknkan operator Black-Scholes dapat bekerja. Ddefnskan dengan { : (0, ), } X = f x + f C f < (3.) + sup ( ) 0 x< f = x f x, (3.) dan C(0,) menyatakan hmpunan semua fungs kontnu pada (0,). Mudah dtunjukkan bahwa f merupakan norma pada X. Selanjutnya, ddefnskan operator A: DA ( ) X X dengan f x f x Af = σ x rx + rf (3.3) dengan { } D( A) = f X : Af X. (3.4) Dapat dtunjukkan bahwa operator A bersfat lnear pada D(A). Dengan operator n persamaan dferensal parsal (.) dapat dtulskan kembal sebaga du() t = Au() t. (3.5) dt Persamaan n sepadan dengan masalah Cauchy (.). Syarat perlu agar Teorema.8 dapat dmplementaskan terhadap (3.5), maka X haruslah ruang Banach. Teorema 3. Ruang ( X, f ) merupakan ruang Banach. Bukt. Ambl sembarang barsan Cauchy ( f n ) d dalam X terhadap norma f. Dberkan sembarang ε > 0, maka terdapat H Ν sehngga untuk m, n H berlaku f m n f < ε. (3.6) M-90
5 Akbatnya untuk untuk m, n H berlaku Jad untuk setap x [0,), ( ) Prosdng Semnar Nasonal Peneltan, Penddkan dan Penerapan MIPA Fakultas MIPA, Unverstas Neger Yogyakarta, 6 Me x fm x fn x ( ) ( ) < ε untuk setap x [0,). fn( x ) adalah barsan Cauchy d dalam Ρ, sehngga konvergen dalam Ρ. Ddefnskan f sebaga fungs lmt, yatu f( x) = lm f ( x) untuk setap x [0,). Dengan (3.7), untuk setap n H berlaku + x f x f x n ( ) ( ) n < ε untuk setap x [0,). Hal n menunjukkan bahwa ( f n ) konvergen seragam ke f pada [0,). Karena ( n ) n f barsan fungs kontnu, maka dengan Teorema 8.. (Bartle, 99) f kontnu pada [0,), sehngga f X. Jad, ( X, f ) adalah ruang bernorma yang lengkap, yatu ruang Banach. Teorema 3. Operator dferensal A adalah generator nfntesmal dar semgrup-c 0 T(t). Bukt. Untuk ddefnskan C { 0, f : x + f( x) C0 } =.Operator A tertutup, dan D(A) rapat d dalam X karena D(A) memuat C 0, yang mana rapat d dalam X. Untuk membuktkan bahwa A adalah generator nfntesmal harus dtunjukkan bahwa hmpunan resolvent ρ(a) memuat snar {λ Χ : Imλ = 0, λ > ω } dan untuk setap λ > 0 berlaku R( λ : A) λ ω. Dengan kata lan, harus dcar fungs g d dalam D(A) sehngga yatu, Persamaan n dapat dtulskan kembal sebaga ( λi Agx ) ( ) = f( x) (3.7) dg d g ( λ r) g( x) + rx + σ x = f ( x). (3.8) dx dx dg d ( rgx ) ( ) + r x + x gx ( ) = f( x) λ σ σ dx dx Untuk menyelesakan (3.0) akan dgunakan transformas Melln, yatu s ( ) 0. (3.9) M( gx ( )) s = x gxdx ( ) (Res > 0). (3.0) M-9
6 Sutrma/Eksstens dan Ketunggalan Dengan transformas Melln n dperoleh bahwa d M x gx ( s) sgs dx ( ) = ( ), d M x g( x) ( s) = sg( s), dx (3.) dengan Gs () = M gs (). Dengan (3.), (3.9) dtransformas menjad dan penyelesaan untuk G(s) Gs () = λ σ + σ = ( rgs ) () r sgs () sgs () Fs () Fs () σ s r σ s r+ λ (/ ) ( (/ ) ), (3.) = Fs ( ). σ s ( r/ σ ) s (( r λ)/ σ ) (3.3) = Fs ( )., σ ( s s )( s s ) dengan s = r σ ± r σ + λ = ± β λ, untuk = r / σ / ;, / / ( / /) β = ( r / σ + / ). Dambl kasus r > (/ ) σ, untuk kasus yang lan dbuktkan serupa. Dengan menerapkan nvers tranformas Melln terhadap (3.3) dperoleh s s { } f( x) ( s s ).( x x ), 0 < x<, gx ( ) = 0, < x <, (3.4) dengan * menyatakan konvolus Melln, yatu x f g( x) = f g( y) dy 0 y y (3.5) Akbatnya, untuk 0 < y <, g(x) = R(λ:A)f M-9
7 Prosdng Semnar Nasonal Peneltan, Penddkan dan Penerapan MIPA Fakultas MIPA, Unverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 009 β λ x. + β λ β λ 0 = f y y dy σ ( λ β ). (3.6) y y D phak lan, dengan (3.6) dan tranformas varabel u = x / y memberkan β λ β λ β λ x + x x g( x) C f. x u du u du σ λ β x u x u (3.7) dengan c konstanta postf. Dengan menghtung dua ntegral terakhr dperoleh sehngga, λ β / + x gx ( ) C f, (3.8) g C f λ β / (3.9) dengan c konstanta postf, dan Reλ β (/ )( / σ / ) 4 > = r +. Dengan Akbat.6 dan Akbat.7, A membangktkan semgrup-c0 T(t) dengan T(t)f(x) = π c+ c λx e [ R( λ: A) f]( x) dλ β λ β λ c x a a x x + λ + x β λ = e f ( u) x u du d λ πσ c x u u u ( λ β ) untuk Reλ β >. Dengan Teorema.8 dan Teorema 3. telah dapat dbuktkan eksstens dan ketunggalan solus dar masalah (.)-(.) dengan syarat C X. Lebh lanjut, solus tersebut secara ekplst dapat dtentukan, sebagamana dberkan oleh teorema berkut. Teorema 3.3 Terdapat solus tunggal C(x,t) dar masalah (.)-(.) d dalam ruang X, dan C(x,t) = T(t)C T. KESIMPULAN Melalu pendekatan teor semgrup eksstens dan ketunggalan solus harga ops Eropa dapat dtentukan. Hal n dlakukan dengan mengkonstrukskan ruang Banach X yang memungknkan operator Black-Scholes A bekerja. Selanjutnya, dtunjukkan bahwa operator A adalah generator nfntesmal dar semgrup-c 0. M-93
8 Sutrma/Eksstens dan Ketunggalan DAFTAR PUSTAKA Bartle, R.G dan Sherbert, D.R. (99). Introducton to Real Analyss. Sngapore: John Wley & Sons, Inc. Black, F and Scholes, M. (973) The Prcng of Optons and Corporate Labltes. J. Polt. Econ. 8, pp Curtan, R.F and Zwart, H.J. (995). Introducton to Infnte-Dmensonal Lnear Systems Theory. New York: Sprnger-Verlag. Husnan, S. (993 ). Dasar-Dasar Teor Portopolo dan Analss Sekurtas. UPP-AMP, YKPN, Yogyakarta. Merton, R.C. (973). Theory of Ratonal Opton Prcng. Bell J. Econom. Management Sc. 4, pp Pazy, A. (983). Semgroups of Lnear Operators and Applcatons to Partal Dfferental Equatons. New York: Sprnger-Verlag, Wlmot, P. (00). Paul Wlmott Introduces Quanttatve Fnance. New York: John Wley & Sons. M-94
BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang
Lebih terperinciDekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya
A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak
Lebih terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
Lebih terperinciBAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )
28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau
Lebih terperinciSISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS
SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d
Lebih terperinciDIMENSI PARTISI GRAF GIR
Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciBab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381
Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA
BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciSEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS
JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 289-297 SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS Suroto Prod Matematka, Jurusan MIPA, Fakultas Sans dan Teknk Unverstas Jenderal Soedrman e-mal : suroto_80@yahoo.com
Lebih terperinciPADA GRAF PRISMA BERCABANG
PELABELAN TOTAL SUPER (a, d)-busur ANTI AJAIB PADA GRAF PRISMA BERCABANG Achmad Fahruroz,, Dew Putre Lestar,, Iffatul Mardhyah, Unverstas Gunadarma Depok Program Magster Fakultas MIPA Unverstas Indonesa
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan
Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF
Lebih terperinciBILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, )
Charul Imron dan dy Tr Baskoro, Blangan Ramsey Ss BILANGAN RAMSY SISI DARI r ( P, ) (Ramsey Number from the Sde r ( P, ) ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro Jurusan Matemátca, FMIPA ITS Surabaya mron-ts@matematka.ts.ac.d
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciPENDAHULUAN Latar Belakang
PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang
Lebih terperinciTeori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang
Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan
Lebih terperinciPEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR
PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) resa.septan@unpad.ac.d,
Lebih terperinciAPLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K
Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH Yun Yulda dan Muhammad Ahsar K Program Stud Matematka Unverstas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciBab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak
Bab 3 Teor Comonotonc Pada bab n konsep teor comonotonc akan dpaparkan dar awal dan berakhr pada konsep teor n untuk jumlah dar peubah - peubah acak 1. Setelah tu untuk membantu pemahaman akan dberkan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciBAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model
BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk
Lebih terperinciBab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat
Mater Kulah Ekspermen Fska Oleh : Drs. Ishaft, M.S. Program Stud Penddkan Fska Unverstas Ahmad Dahlan, 07 Bab 3 Analss Ralat 3.. Menaksr Ralat Msalna suatu besaran dhtung dar besaran terukur,,..., n. Jka
Lebih terperinciFUNGSI BIAYA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PEMESANAN OPTIMUM MULTI ITEM INDEPENDEN BERDISTRIBUSI KONTINU. H. Bernik Maskun
FUNGSI BIAYA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PEMESANAN OPTIMUM MULTI ITEM INDEPENDEN BERDISTRIBUSI KONTINU oleh H. Bernk Maskun Departemen Statstka, FMIPA Unverstas Padjadjaran bernkmaskun69@gmal.com Abstrak
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,
BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu
Lebih terperinciANALISIS METODE BINOMIAL DIPERCEPAT PADA PERHITUNGAN HARGA OPSI EROPA
ANALISIS EODE BINOIAL DIPERCEPA PADA PERHIUNGAN HARGA OPSI EROPA Istqomah, Abdul Azz Jurusan atematka Unverstas Islam Neger aulana alk Ibrahm alang e-mal: thfa_31@yahoo.com ARAK odel umum yang dgunakan
Lebih terperinciSELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK
SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES Harm Sugart Jurusan Statstka FMIPA Unverstas Terbuka emal: harm@ut.ac.d ABSTRAK Adanya penympangan terhadap asums
Lebih terperinciII. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai
II. TEORI DASAR.1 Transormas Laplace Ogata (1984) mengemukakan bahwa transormas Laplace adalah suatu metode operasonal ang dapat dgunakan untuk menelesakan persamaan derensal lnear. Dengan menggunakan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
Lebih terperinciBAB V INTEGRAL KOMPLEKS
6 BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 5.. INTEGRAL LINTASAN Msal suatu lntasan yang dnyatakan dengan : (t) = x(t) + y(t) dengan t rl dan a t b. Lntasan dsebut lntasan tutup bla (a) = (b). Lntasan tutup dsebut lntasan
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai ring embedding dan faktorisasi. tunggal pada ring komutatif tanpa elemen kesatuan.
BAB III PEMBAHASAN Pada bab n akan dbahas mengena rng embeddng dan faktorsas tunggal pada rng komutatf tanpa elemen kesatuan. A. Rng Embeddng Defns 3.1 (Malk et al. 1997: 318 Suatu rng R dkatakan embedded
Lebih terperinciHubungan Model Kurva Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Elastisitasnya
Vol. 8, No., 9-101, Januar 01 Hubungan Model Kurva Pengeluaran Konsums Rumah Tangga d Provns Sulawes Selatan dengan Elaststasnya Adawayat Rangkut Abstrak Seleks kurva pengeluaran konsums masyarakat Sulawes
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciNama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
Lebih terperinciUJI PRIMALITAS. Sangadji *
UJI PRIMALITAS Sangadj * ABSTRAK UJI PRIMALITAS. Makalah n membahas dan membuktkan tga teorema untuk testng prmaltas, yatu teorema Lucas, teorema Lucas yang dsempurnakan dan teorema Pocklngton. D sampng
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciALJABAR LINIER LANJUT
ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga
Lebih terperinciDISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA
DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA Dstrbus Bnomal Msalkan dalam melakukan percobaan Bernoull (Bernoull trals) berulang-ulang sebanyak n kal, dengan kebolehjadan sukses p pada tap percobaan,
Lebih terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciPELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP
JMP : Volume 1 Nomor 2, Oktober 2009 PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP Tryan dan Nken Larasat Fakultas Sans dan Teknk, Unverstas Jenderal Soedrman Purwokerto, Indonesa
Lebih terperinciSistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map Dengan Pertukaran Kunci Diffie-Hellman
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Sstem Krptograf Stream Cpher Berbass Fungs Chaos Crcle Map Dengan Pertukaran Kunc Dffe-Hellman A-6 Muh. Fajryanto 1,a), Aula Kahf 2,b), Vga Aprlana
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Karangkajen, Madrasah Tsanawiyah Mu'allimaat Muhammadiyah Yogyakarta,
BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Peneltan Peneltan n dlakukan pada 6 (enam) MTs d Kota Yogyakarta, yang melput: Madrasah Tsanawyah Neger Yogyakarta II, Madrasah Tsanawyah Muhammadyah Gedongtengen,
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 33-40, April 2001, ISSN : KLASIFIKASI INTERAKSI GELOMBANG PERMUKAAN BERTIPE DUA SOLITON
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No., 33-40, Aprl 00, ISSN : 40-858 KLASIFIKASI INTERAKSI GELOMBANG PERMUKAAN BERTIPE DUA SOLITON Sutmn dan Agus Rusgyono Jurusan Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Pada
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)
PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas
Lebih terperinciContoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
Lebih terperinciI. PENGANTAR STATISTIKA
1 I. PENGANTAR STATISTIKA 1.1 Jens-jens Statstk Secara umum, lmu statstka dapat terbag menjad dua jens, yatu: 1. Statstka Deskrptf. Statstka Inferensal Dalam sub bab n akan djelaskan mengena pengertan
Lebih terperinciInterpretasi data gravitasi
Modul 7 Interpretas data gravtas Interpretas data yang dgunakan dalam metode gravtas adalah secara kualtatf dan kuanttatf. Dalam hal n nterpretas secara kuanttatf adalah pemodelan, yatu dengan pembuatan
Lebih terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciMETODE THETA UNTUK MENENTUKAN NILAI OPSI SAHAM TIPE EROPA. Afri Andriyani
METODE THETA UNTUK MENENTUKAN NILAI OPSI SAHAM TIPE EROPA Afr Andryan Mahasswa Program Stud S1 Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Rau Kampus Bna Wdya Pekanbaru 893 afr andryan@yahoo.com
Lebih terperinciBAB III. Monte Carlo dan metode least-square, maka pada bab ini diantaranya akan
BAB III METODE LEAST-SQUARE MONTE CARLO Pada bab sebelumnya telah delaskan antara lan mengena smulas Monte Carlo dan metode least-square, maka pada bab n dantaranya akan dbahas penggunaan kedua metode
Lebih terperinciAPLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS
Vol No Jurnal Sans Teknolog Industr APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS Ftr Aryan Dew Yulant Jurusan Matematka Fakultas Sans Teknolog UIN SUSKA Rau Emal:
Lebih terperinciRANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan
. Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka
Lebih terperinciPENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI
PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada
Lebih terperinciSifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 07 Sfat-sfat Operas Perkalan Modular pada raf Fuzzy T - 3 Tryan, ahyo Baskoro, Nken Larasat 3, Ar Wardayan 4,, 3, 4 Unerstas Jenderal Soedrman transr@yahoo.com.au
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
Lebih terperinciLAPORAN PENELITIAN. Pola Kecenderungan Penempatan Kunci Jawaban Pada Soal Tipe-D Melengkapi Berganda. Oleh: Drs. Pramono Sidi
LAPORAN PENELITIAN Pola Kecenderungan Penempatan Kunc Jawaban Pada Soal Tpe-D Melengkap Berganda Oleh: Drs. Pramono Sd Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Me 1990 RINGKASAN Populas yang dambl
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :
JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab n akan durakan kerangka pemkran hpotess, teknk pengumpulan data, dan teknk analss data. Kerangka pemkran hpotess membahas hpotess pengujan pada peneltan, teknk pengumpulan
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perusahaan dalam upayanya memperoleh pendapatan akan melakukan
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Perusahaan dalam upayanya memperoleh pendapatan akan melakukan penjualan. Sebelum penjualan dlakukan basanya akan dsepakat terlebh dahulu bagamana cara pembayaran
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.
3 III. METDE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan merupakan langkah atau aturan yang dgunakan dalam melaksanakan peneltan. Metode pada peneltan n bersfat kuanttatf yatu metode peneltan yang dgunakan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap
5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan yang bertujuan untuk menghaslkan Lembar Kegatan Sswa (LKS) pada mater Geometr dengan pendekatan pembelajaran berbass
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciBAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas
9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran
Lebih terperinciMETODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,
Lebih terperinciIII.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5
33 III.METODE PENELITIAN A Jens Dan Desan Peneltan. Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan kuanttatf. Peneltan n merupakan peneltan korelas yang bertujuan untuk mengetahu hubungan
Lebih terperinciSOLUTION INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI FISIKA
ISTITUT TEKOLOGI BADUG FAKULTAS MATEMATIKA DA ILMU PEGETAHUA ALAM PROGRAM STUDI FISIKA FI-500 Mekanka Statstk SEMESTER/ Sem. - 06/07 PR#4 : Dstrbus bose Ensten dan nteraks kuat Kumpulkan d Selasa 9 Aprl
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA
Prosdng Semnar Nasonal Sans dan Penddkan Sans IX, Fakultas Sans dan Matematka, UKSW Salatga, 21 Jun 2014, Vol 5, No.1, ISSN :2087-0922 PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL
Lebih terperinciMatematika Eigenface Menggunakan Metrik Euclidean
Matematka Egenface Menggunakan Metrk Eucldean 6 Ben Utomo Sekolah ngg eknolog Bontang, Indonesa Abstract Salah satu sstem pengenalan wajah (face recognton) adalah metode egenface. Metode n bekerja dengan
Lebih terperinci( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN
8 IV PEMBAHASAN 4 Aum Berkut n aum yang dgunakan dalam memodelkan permanan a Harga paar P ( merupakan fung turun P ( kontnu b Fung baya peruahaan- C ( fung baya peruahaan- C ( merupakan fung nak C ( C
Lebih terperinciBAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel
4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk
Lebih terperinciJMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 2013, hal SPEKTRUM PADA GRAF REGULER KUAT
JMP : Volume 5 Nomor, Jun 03, hal. 3 - SPEKTRUM PD GRF REGULER KUT Rzk Mulyan, Tryan dan Nken Larasat Program Stud Matematka, Fakultas Sans dan Teknk Unerstas Jenderal Soedrman Emal : rzky90@gmal.com BSTRCT.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu
4 III. METODE PENELITIAN A. Populas Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen dengan populas peneltan yatu seluruh sswa kelas VIII C SMP Neger Bukt Kemunng pada semester genap tahun pelajaran 01/013
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :
JURNA MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : 1410-8518 MASAAH RUTE TERPENDEK PADA JARINGAN JAAN MENGGUNAKAN AMPU AU-INTAS Stud Kasus: Rute Peralanan Ngesrep Smpang ma Eko Bud
Lebih terperinciANALISIS PEUBAH RESPONS KONTINU NON NEGATIF DENGAN REGRESI GAMMA DAN REGRESI INVERSE GAUSSIAN 1. Kismiantini
Prosdng Semnar Nasonal Peneltan, Penddkan dan Penerapan MIPA Fakultas MIPA, Unverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS PEUBAH RESPONS KONTINU NON NEGATIF DENGAN REGRESI GAMMA DAN REGRESI INVERSE GAUSSIAN
Lebih terperinci