Penelitian Operasional II Program Bilangan Bulat PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING)
|
|
- Benny Tedja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 dega cara sebaga berut : (LP) edala : max cx A X b X 0 atau secara sgat dapat dtulsa mead : max { cx : AX b, X R + } Program Lear Blaga Bulat Lear Iteger Programmg (ILP) Program lear blaga bulat meml ormulas mrp dega (LP) haya saa edala bahwa peubah bebasya merupaa blaga real post dubah mead blaga bulat post, yatu : (ILP) edala : max cx A X b X 0 X Blaga Bulat Atau secara sgat dapat dtulsa mead : max { cx : AX b, X Z + } Bla batasa bahwa X harus merupaa blaga bulat dubah mead X {0,}, maa permasalaha mead Program Lear Blaga Ber (Lear Bary Iteger Programmg LBIP) Program Lear Blaga Bulat Campura Lear Mxed Iteger Programmg (MIP) Bla sebaga dar permasalaha memerlua pemecaha dalam blaga real da sebaga lag dalam blaga bulat, maa model matemat yag harus dbuat merupaa campura dar (LP) da (ILP), sebut sebaga (MIP), yatu : (MIP) max { cx + hy: AX + G Y b, X Z +, Y R + } dmaa A : matrs beruura m x G : matrs beruura m x p c : vetor beruura h : vetor beruura p b : vetor beruura m Peyelesaa dar (MIP) merupaa peyelesaa yag laya bla peyelesaa berada dalam hmpua laya : S = { (x,y) : x 0, y 0, x teger, A x + G y b } Saa Halm TIdustr UK Petra
2 Program Blaga Bulat 38 Peelta Operasoal II Da peyelesaaya dataa optmal bla: (x o, y o ) S sedema hgga (x,y) S : c x + h y c x o + h y o (MIP) dataa ta terbatas (ubouded) a : L R; (x,y ) S : c x + h y > L Beberapa aplas husus dalam (LP) selalu memperoleh peyelesaa blaga bulat yag optmal, msalya : malalah alra pada arga ppa (Networ Flow), Matchg TETAPI secara umum hal TIDAK BENAR!!! Cotoh 3 : S Pey Optmal (IP) Pey Optmal (LP) Cotoh 32 : Masalah Rasel (Kapsac Problem, 0-) Masalah dlham dar seorag petualaga yag heda beperga dega membawa satu rasel Da harus meetua barag-barag apa saa yag heda dbawaya dega meggat apastas dar rasel yag mampu dsadagya terbatas Sela tu masalah uga deal dega permasalah dega satu ugs tuua da satu edala saa, area tu a memerlua peyelesaa husus Pada dua dustr hal sergal mucul eta orag heda meetua proye apa yag harus deraa a detahu bahwa aggara total yag dmlya terbatas Permasalaha dapat dmodela sebaga berut : Msala terdapat buah proye, =,, a 0 : baya dar proye c 0 : la dar proye b > 0 : daa yag terseda Masalah : plhlah proye yag aa deraa sedema hgga umlah dar la proye tersebut masmal da baya yag deluara tda melebh daa yag terseda Model :, a proye dlasaaa X = 0, laya =,, Saa Halm TIdustr UK Petra
3 Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 39 Max c X = Kedala : a X = b X {0,}, =,, Cotoh 33:The Faclty Locato Problem Detahu N = {,2,,} adalah hmpua aclty locato yag potesal M={,2,,m} adalah hmpua dar peggua (clets) c : baya utu memlh sebuah asltas d loas, N h : baya utu memeuh permtaa dar peggua dar sebuah asltas yag dletaa d, dmaa I, N (asums : tap peggua haya meml satu permtaa utu suatu asltas tertetu) Masalah : Plhlah loas d N dmaa asltas tersebut aa dletaa da tugasalah peggua-peggua yag ada pada asltas tersebut sedema hgga total baya yag dperlua mmum Model : a sebuah asltas dletaa d loas X = 0 laya, =,2,, Kedala : (a) Permtaa dar peggua terpeuh Y = N Y : Baga permtaa dar peggua yag dpeuh oleh asltas (b) Peggua haya dapat dlaya dar loas, a asltasya dletaa d loas Y X 0 I, N Pemodela : M c X sdh N + N I N Y =, I h Y X 0 I, N (MIP) Y Y 0 I, N X {0,}, N Cotoh 34 : The Capactated Faclty Locato Problem Masalah hampr sama dega masalah pada cotoh 33 cuma saa apastas dar tap loas dbatas, sehgga model d atas aa sedt berubah Saa Halm TIdustr UK Petra
4 Program Blaga Bulat 40 Peelta Operasoal II Detahu N = {,2,,} adalah hmpua aclty locato yag potesal M={,2,,m} adalah hmpua dar peggua (clets) u : apastas dar sebuah asltas yag berloas d, N b : permtaa dar peggua, I c : baya utu memlh sebuah asltas d loas, N h : baya utu memeuh permtaa dar peggua dar sebuah asltas yag dletaa d, dmaa I, N (asums : tap peggua haya meml satu permtaa utu suatu asltas tertetu) Model : M c X sdh + N I N N h Y Y =, I b Y u X 0 I, N (MIP) Y 0 I, N X {0,}, N Cotoh 35 : Travellg Salesma Problem (TSP) Detahu : V = {,2,,N} hmpua Vertex /Kota E : hmpua Edge, merupaa pasaga terurut atara satu ota dega yag la yag meml hubuga dalam arga yag ada c : watu tempuh utu melaua peralaa dar ota e ota ;, V da (,) E Masalah : Mecar sebuah tour yag dmula dar ota pertama sedema hgga : () Tap ota harus duug seal da pada ahr peralaa harus embal lag e ota yag pertama (2) Total watu yag dperlua mmum Model : X a ota lagsug duug dar ota 0 laya,(, ) E Kedala : (a) Tap ota haya dtuu satu al : pada tour Dar ota meuu ota Saa Halm TIdustr UK Petra
5 Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 4 X {: (, ) E} =, V (b) Tap ota haya dtggala satu al : X {: (, ) E} =, V Kedala (a) da (b) tdalah cuup utu medesa sebuah tour, area edala-edala uga memeuh utu sebuah subtour, yatu Pegamata : Utu sebarag tour past terdapat edge dar {,2,3} e {3,4,5} da sebuah edge dar {4,5,6} e {,2,3} (c) X u V, 2 u V 2 {(, ) E, u, V\u} (TSP) :m c X (, ) E sdh (a), (b), (c) terpeuh X {0,}, (,) E Cotoh 36: The Assgmet Problem (Matchg Problem) Detahu : N = {,2,,} adalah hmpua peera M = {,2,,m} adalah hmpua peeraa c adalah baya a peera megeraa peeraa N, M Masalah : meetua peugasa yag tepat utu peera-peera yag ada pada peeraa-peeraa yag terseda sehgga baya eseluruha utu meyelesaa peeraa-peeraa yag ada mmum Model : a orag melaua pe er aa X = 0 laya m M c X = = Saa Halm TIdustr UK Petra
6 Program Blaga Bulat 42 Peelta Operasoal II sdh = m = X =, M tap orag harus melaua peeraa X, N tap orag dapat melaua peeraa X {0,}, M, N sebaya-bayaya satu 32 PROGRAM LINEAR RELAKSASI Betu program lear yag dperoleh dega megabaa pembatas blaga bulat dsebut sebaga progral lear (LP) relasas Pada (LP) relasas daerah laya utu (LIP) merupaa sub-ruag dar daerah laya (LP) 33 MENYELESAIKAN PERSOALAN(LIP-mur) DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK BRANCH-AND-BOUND Te mecar peyelesaa optmal dar suatu persoala LIP dega megeumeras tt-tt dalam daerah laya dar suatu sub-persoala Ja peyelesaa dar LP relasas meml seluruh peubah yag berharga blaga bulat, maa peyelesaa optmal dar LP relasas merupaa uga peyelesaa optmal dar LIP Prosedur Brach-ad-Boud : () Ja pecabaga dar suatu subpersoala tda dperlua, maa subpersoala dsebut Fathomed Ada 3 stuas yag mug yatu : (a) Apabla subpersoala tu tda laya (b) Apabla subpersoala tu membera peyelesaa yag optmal dmaa seluruh peubahya berharga blaga bulat (c) Apabla la z-optmal utu sub-persoala tu tda lebh ba dar la z-optmal dar subpersoala yag la (2) Suatu subpersoala dapat dabaa atau delmas dar pertmbaga selautya, apabla : (a) Tda laya (b) Batas bawah yag meyataa la z dar calao solus terba seurag-uragya berharga sama besar dega la z dar subpersoala yag bersaguta Saa Halm TIdustr UK Petra
7 Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat MENYELESAIKAN PERMASALAHAN (MIP) DENGAN BRANCH- AND-BOUND Te peyelesaa dar permasalaha hampr sama dega te peyelesaa yag telah dbahas pada subbab 33, haya saa pecabaga haya dlaua pada peubah-peubah yag harus berharga blaga bulat 35 MENYELESAIKAN PERMASALAHAN RANSEL DENGAN BRANCH- AND-BOUND Permasalaha Rasel (Kapsac Problem) dapat dtulsa secara mamemts dalam betu sebaga berut : Max z = c X + c 2 X c X sdh a X + a 2 X a X b X {0,} =,2,, Dua aspe pedeata brach-ad-boud: () area tap peubah harus berharga ol atau satu maa pecabaga pada X aa meghasla cabag X = 0 da X = (2) LP relasas dlaua dega memersa la c /a yag merupaa perwuuda dar maaat yag dperolah dar tap ut sumber yag dguaa oleh barag e-i 36 MENYELESAIKAN PERMASALAHAN IP DENGAN METODE ENUMERASI IMPLISIT Dguaa utu meyelesaa permasalaha BIP (LIP 0-) Ada 3 hal poo yag aa dlaua yatu : () Melaua peyempuraa terba bag suatu ode dega cara : (a) dlaua dega meada peubah bebas berharga 0 atau sedema hgga dperoleh la ugs tuua optmal (b) a peyempuraa ode laya, maa pecabaga berutya tda perlu dlaua (2) Megelmas suatu ode dar pertmbaga selautya (a) Suatu ode aa dabaa apabla setelah dlaua peyempuraa terba terhadap ode tu, dperoleh la ugs tuua yag lebh buru darpada la ugs tuua calo peyelesaa sebelumya (3) Megu ada tdaya peyempuraa yag laya dar suatu ode (a) Apabla peyempuraa suatu ode tda memeuh pembatas yag ada, maa past tda aa ada peyempuraa yag laya dar ode tersebut terhadap permasalaha semula Saa Halm TIdustr UK Petra
8 Program Blaga Bulat 44 Peelta Operasoal II 37 MENYELESAKAN PERMASALAHAN (LIP) DENGAN TEKNIK CUTTING PLANE Pada te pedeata yag dguaa adalah membuat pembatas tambaha yag memotog ruag laya dar LP relasas sehgga dapat megelmas peyelesaa yag bua merupaa blaga bulat TETAPI tda semua permasalaha dapat dselesaa dega te, area tu te arag dguaa 37 Algortma Pecaha (Blaga bulat mur) Syarat : Semua oese pembatas da ruas aaya harus merupaa blaga bulat Alasa: Koese pecaha pada pembatas aa meyebaba harga dar peubah slac aa mead pecaha uga Algortma : () Selesaa permasalaha dega LP (2) Ja peyelesaa optmum sudah merupaa blaga bulat -! Berhet (3) Ja tda laua lagah berut : Perhata Tabel Optmum dar LP : Bass X X X m Solus Z C C β 0 X 0 0 α α α X 0 0 α α α X m 0 0 α m α m α m Peubah-peubah X : bass, =,2,, m : obass =,2,, Asumsa X bua blaga bulat X = β - α () = Msala : β = [β ] +,[ β ] : blaga bulat tersebesar sedema hgga [β ] β α =[α ] +, 0 < <, 0 < < Maa persama () berubah mead : X = [β ] + - [ α ] = = = X - [β ] + [ α ] = = C β β β m Saa Halm TIdustr UK Petra
9 Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 45 Ruas r harus merupaa blaga bulat dema pula dega ruas aa 0, 0 berart 0 area < berart merupaab bl bulat = Tambaha peubah slac ddapat : - + S = 0 = - = = - < - 0 S I = - lah yag dsebut sebaga ractoal cut = = Karea pada tabel ahr ddapat bahwa = 0 berart S = mead tda laya area tu guaa metode dual smplex utu meyelesaaya Ja peyelesaaya sudah merupaa blaga bulat -! berhet, a belum ulag embal prosedur Cotoh 37 Selesaa permasalaha berut : Max Z = 7 X + 9 X 2 Kedala : - X + 3 X X + X 2 35 X, X 2 blaga bulat ta egat Peyelesaa : Tabel Smplex LP: Bass X X 2 X 3 X 4 Solus Z / 5/ 63 X 2 0 7/22 /22 7/2 X 0 -/22 3/22 9/2 Terlhat bahwa X da X 2 bua blaga bulat, area tu plhlah pertdasamaa yag uat utu mempercepat pecapaa peyelesaa blaga bulat optmum, yatu : Msalya : terdapat 2 pertdasamaa = = da (2) (3) Saa Halm TIdustr UK Petra
10 Program Blaga Bulat 46 Peelta Operasoal II Persamaa (2) lebh uat dar persamaa (3) a : Des euata dguaa pada pembatas baru yag dturua dar bars yag mempuya : (a) max ( )! bars dega pecaha terbesar (b) max! bars dega raso = = terbesar Pada cotoh soal d atas : β = 9/2! 4+ ½ β 2 = 7/2!3 + ½ berart = 2 = ½ ( atura (a) tda berlau) Guaa atura (b) α 3 2 = 7/22 = 0 + 7/22! 23 = 7/22 α 4 2 = /22 = 0 + /22! 24 = /22 α 3 = -/22 =-+2/22! 3 = 2/22 α 4 = 3/22 = 0 + 3/22! 4 = 3/22 / 2 / 2 max = = 7 / 22 > + / 22 2/ / 22 berart plh persamaa X 2 = 7/22 X 3 + /22 X 4 ½ X 2 + 7/22 X 3 + /22 X 4 = 3 ½ X 2 +(0+ 7/22) X 3 + (0+/22) X 4 = 3 + ½ Persamaa pembatas baru : S - 7/22 X 3 - /22 X 4 = - ½ Tabel Smples baru : Bass X X 2 X 3 X 4 S Solus Z / 5/ 0 63 X 2 0 7/22 /22 0 7/2 X 0 -/22 3/22 0 9/2 S 0 0-7/22 -/22 -/2 Dega Dual Smples d dapat : Bass X X 2 X 3 X 4 S Solus Z X X 0 0 /7 -/7 4 /7 X /7-22/7 4/7 Saa Halm TIdustr UK Petra
11 Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 47 Mash terdapat peyelesaa yag bua blaga bulat, buat lag pembatas baru : X + (0 + /7) X 4 + (- + 6/7) S = 4 + 4/7 S 2 /7 X 4 6/7 S = -4/7 Bass X X 2 X 3 X 4 S S 2 Solus Z X X 0 0 /7 -/7 0 4 /7 X /7-22/7 0 4/7 S /7-6/7-4/7 Hasl dar dual Smples Bass X X 2 X 3 X 4 S S 2 Solus Z X X X X Peyelesaa ahr d dapat hasl blaga bulat dega X = 4, X 2 = 3 da Z = Algortma Campura Asums : X peubah blaga bulat dar masalah campura X = β - α = [β ] + - α = X - [β ] = - α = = Igat : beberapa peubah bua merupaa blaga bulat Supaya X berharga blaga bulat maa : X [β ] atau X [β ] + Berart : = = α (4) α (5) Tetua : J + : hmpua dar subsrp utu α 0 J - : hmpua dar subsrp utu α < 0 Dar (4) da (5) ddapat α (6) + J Saa Halm TIdustr UK Petra
12 Program Blaga Bulat 48 Peelta Operasoal II J α (7) Semua pembatas tda terad secara smulta maa persamaa (6) da (7) dapat dombas mead : S α + α } = - (Potoga Campura) {+ J J Guaa dual smples (Karea = 0! tda laya) Cotoh 38 Dar cotoh 37 d atas, msalaa X harus merupaa blaga bulat X /22 X 3 + 3/22 X 4 = ( 4+ ½) J - = {3}; J + = {4}, = ½ Potoga campura : / 2 S {3/22 X 4 + / 2 (-/22) X 3 } = -/2 S /22 X 3 3/22 X 4 = -/2 Tabel : Bass X X 2 X 3 X 4 S Solus Z / 5/ 0 63 X 2 0 7/22 /22 0 7/2 X 0 -/22 3/22 0 9/2 S 0 0-7/22 -/22 -/2 Dual Smples : Bass X X 2 X 3 X 4 S Solus Z / X 2 0 0/33 0 -/3 0/3 X 0 -/ 0 4 X /3-22/4 /3 Peyelesaa optmal : X = 4, X 2 = 0/3 Z = 58 Saa Halm TIdustr UK Petra
Materi 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 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 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 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 terperinciSTATISTIKA: 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih 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 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 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 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 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 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 III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih 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 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 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 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 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 terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih 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 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 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 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 terperinciMETODE PRIMAL AFFINE-SKALING UNTUK MASALAH PROGRAM LINEAR
PLGI ERUPKN INDKN IDK ERPUJI EODE PRIL FFINE-SKLING UNUK SLH PROGR LINER Srps Dajua utu emeuh Salah Satu Sarat emperoleh Gelar Sarjaa Sas Program Stud atemata Oleh: jeg Retojwat NI : 343 PROGR SUDI EIK
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 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 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 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 terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciKoefisien Korelasi Spearman
Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciBAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
Lebih 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 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 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 terperinciANALYSIS SENSITIVITAS PADA PROGRAM INTEGER CAMPURAN
Aaly Setvta pada Program Iteger Campura Fagzduhu Bu ulolo ANAYSIS SENSIIVIAS PADA PROGRAM INEGER CAMPRAN Fagzduhu Bu ulolo Departmet Mathemat, verta Sumatera tara, Meda 2055 Idoea Abtra: Metode Smple merupaa
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 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 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 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 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 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 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 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 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 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 A II LANDASAN TEORI Pada bab aa dbahas bebeapa teo alaba le yag meduug dalam peuua Teo Peo-Fobeus pada ab III Teo-teo yag aa dbahas beupa subuag vaa, poyeto, des mats, deomposs coe-lpotet, seta om da
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear
JURNL TKNIK ITS Vol. Sept ISSN: -97 - Implemetas lgortma Partcle Swarm utu Meyelesaa Sstem Persamaa Nolear rdaa Rosta Yudh Purwaato da Rully Soelama Jurusa Te Iformata Faultas Teolog Iformas Isttut Teolog
Lebih terperinciTaksiran Distribusi Aggregate Loss Asuransi Mobil Menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dalam Menentukan Premi Murni
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
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih 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 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 terperinciRuang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka
Lebih 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 terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
1 I PENDAHULUAN Pada baga awal bab, aa delasa latar belaag da tuua peelta yag dlaua. Seetara tu pada baga ahr bab aa dperlhata afaat dar peelta bag perusahaa. 1.1 Latar Belaag Masalah trasportas da dstrbus
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 terperinciGambar 1. Ilustrasi struktur jaringan distribusi yang melibatkan crossdocking
PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK PENJADWALAN RUTE KENDARAAN CROSS DOCKING DALAM RANTAI PASOK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN BATASAN KELAS JALAN DAN KENDARAAN YANG HETEROGEN Ahmad Fath Fudhla, I Nyoma Puawa,
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 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 terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinciMINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI
MINGGU KE-0 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI Hubuga atar koverges Hrark atar koverges dyataka dalam teorema berkut. Teorema Msalka X da X, X, X 3,... adalah varabel radom yag ddefska pada ruag probabltas yag
Lebih 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 terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
Lebih terperinciKALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.
KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah
Lebih 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 terperinciINTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi
BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Persoala utaa yag dhadap oleh seorag aaer atau pegabl eputusa adalah bagaaa egaloasa suatu suber yag terbatas datara berbaga atvtas atau proye Progra lear adalah suatu etode yag dapat
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4)
ISSN : 69 7 Peyeleaa Maalah Traporta Dega Metoda Pral-Dual Wawa Lakto YS 4) Abtrak Maalah Traporta erupaka peraalaha pedtrbua uatu produk hooge dar beberapa uber ke beberapa tuua dega cara yag palg optal.
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 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 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 terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih 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 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 terperinciBAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET
BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat
Lebih terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
Lebih terperinciBAB 2 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.
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 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih 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 terperinci