Penerapan Metode Pengganda Lagrange Dalam Bidang Ekonomi. The Application of The Method of Lagrange Multipliers in The Economy
|
|
- Sugiarto Sumadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jural Ekspoesial Volume, Nomor, Nopember ISSN Peerapa Metode Peada arae Dalam Bida Ekoomi The Applicatio of The Method of arae Multipliers i The Ecoomy Syaripuddi Proram Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawarma Samarida Abstract This paper discusses the applicatio of the method of arae multipliers i the ecoomy. The purpose of this study was to chae the shape optimizatio problem i ecoomics is a problem of costraied optimizatio without costraits ad modeled i the form of optimizatio, the discussio focused o the issue of partial ad marial utility of cosumptio ad productio balace ad equilibrium partial marial productio. Keywords : arae Multipliers, Optimizatio Problem, Partial ad Marial Utilit Partial Marial Productio. I. Pedahulua Teori optimasi saat aplikatif pada permasalaha-permasalaha ya meyakut peoptimala, baik itu kasus maksimasi atau miimasi. Ada bayak metode-metode optimasi ya berkemba meikuti perkembaa terutama dibida idustri, perdaaa da bida-bida lai ya ua meuaka teori optimasi. Metode Peada arae adalah sebuah kosep populer dalam meaai permasalaha ii utuk proram-proram o-liear. Sesuai amaya, kosep ii dikemukaka oleh Joseph ouis arae (736-83). Teori ii dapat diuaka utuk meaai optimalitas dari permasalaha proram o-liear. Dalam bida ekoomi optimasi saat dibutuhka, seri kita dihadap-ka pada persoala peyelesaia termurah dea memeuhi kedala ya ada. Kasus optimasi bersyarat bayak diumpai misalya seseora hedak memaksimumka utilitas. Fusi utilitas ialah fusi ya meelaska besarya utilitas (kepuasa, keuaa) ya diperoleh seseora dari mekosumsi suatu bara atau asa. Utilitas dibai dua yaitu utilitas total da utilitas marial. Utilitas total ialah fusi dari umlah bara ya dikosumsi. Sedaka utilitas marial ialah utilitas tambaha ya diperoleh dari setiap satu uit bara ya dikosumsi. Pada umumya semaki bayak umlah suatu bara dikosumsi semaki besar utilitas ya diperoleh, kemudia mecapai titik pucakya (titik euh) pada umlah kosumsi tertetu, sesudah itu ustru meadi berkura atau bahka eatif ika umlah bara ya dikosumsi terus meerus ditambah. Secara matematik, persamaa utilitas total (total utilit U) dari mekosumsi suatu eis bara berupa fusi kuadrat parabolik, dea kurva berbetuk parabola terbuka ke bawah. Sedaka fusi utilitas marial merupaka derivatif pertama dari fusi utilitas total. Dea kata lai ika fusi utilitas total diyataka dea U = f (Q) dimaa U melambaka utilitas total da Q umlah bara ya dikosumsi, maka utilitas marialya: dq MU=U = du Peelitia ii membahas teta aplikasi metode Peada arae dalam bida ekoomi dimodelka dalam betuk optimasi. Aka disaika cotoh-cotoh persoala bida ekoomi dalam betuk optimasi dea kedala da aka diubah meadi persoala optimasi tapa kedala meuaka fusi arae. II. Tiaua Pustaka Optimasi Bersyarat Optimasi bersyarat adalah masalah optimasi ya memiliki syarat atau memiliki batasa - batasa ya merupaka masalah pemodela matematika dalam optimasi fusi ya mesyaratka beberapa kodisi atau syarat utuk diperoleh solusi optimal yaitu syarat ya meoptimumka fusi tuua. Maksimumka/Miimumka f = f (X) Kedala (X), =,, 3,..., m dea: X = (,, 3,..., ) T da m Metode ya dapat diuaka utuk meyelesaika masalah optimasi adalah metode Peada arae. Metode ii dimulai dea pembetuka fusi arae ya didefiisika sebaai: ( X, ) f ( X ) m ( X ) Teorema : Suatu matriks A disebut defiite positif ika determia dari setiap sub matrikya Proram Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawarma 9
2 Jural Ekspoesial Volume, Nomor, Nopember ISSN lebih besar ol da disebut defiite eatif ika determia dari sub matrik pertama lebih kecil ol, determia dari sub matrik kedua lebih besar ol, determia dari sub matrik ketia lebih kecil ol da seterusya. Teorema : Syarat perlu bai sebuah fusi f(x) dea kedala (X) =, dea =,,, aar mempuyai maksimum/miimum relatif pada titik X * adalah turua parsial pertama dari fusi araeya ya didefiisika sebaai =(,,,, λ, λ,, λ ) terhadap setiap arumetya mempuyai ilai ol. Teorema 3: Syarat cukup bai sebuah sebuah fusi f(x) aar mempuyai miimum/maksimum relatif pada titik X * adalah ika fusi kuadrat Q ya didefiisika sebaai : ( z) ( Q z) i i did m m m 3 m Dievaluasi pada titik X=X * harus defiit positif (atau defiit eatif) utuk setiap variasi ilai d adalah setiap akar dari poliomial zi, ya didapat dari determia persamaa dibawah ii harus positif (atau eatif). * * ( ( X, ) dimaa: i, i ( X ) i. i Fusi Utilitas Marial Fusi utilitas merupaka fusi ya meelaska besarya utilitas (kepuasa, keuaa) ya diperoleh seseora dari mekosumsi suatu bara atau asa. Pada umumya semaki bayak umlah suatu bara dikosumsi semaki besar utilitas ya diperoleh, kemudia mecapai titik pucakya (titik euh) pada umlah kosumsi tertetu, sesudah itu ustru meadi berkura atau bahka eatif ika umlah bara ya dikosumsi terus meerus ditambah. Utilitas total merupaka fusi dari umlah bara ya dikosumsi. Adapu persamaa utilitas total (total utilit U) dari mekosumsi suatu eis bara berupa fusi kuadrat parabolik, dea kurva berbetuk parabola terbuka kebawah. Utilitas marial (marial ( z) m m m m m utilit MU) merupaka utilitas tambaha ya diperoleh dari setiap uit bara ya dikosumsi. Secara matematik, fusi utilitas marial merupaka derivative pertama dari fusi utilitas total. Jika fusi utilitas total diyataka dea U=f(Q) dimaa U melambaka utilitas total da Q umlah bara ya dikosumsi, maka utilitas marial: dq MU=U = du III. Metode Peelitia Metode peelitia dalam tulisa ii dilakuka dea melakuka peelitia melalui tiaua pustaka. Adapu lakah lakahya adalah:. Membuat lakah lakah meetu-ka ilai ekstrim suatu fusi dea kedala fusi lai meuaka peada arae. Maksimumka/Miimumka f = f (X) Kedala (X), =,, 3,..., m dea: X = (,, 3,..., ) T da m. Fusi baru arae ya telah dimodifikasi meadi : ( X, ) f ( X ) m ( X ) 3. Meetuka syarat perlu utuk medapatka titik ekstrim m 4. Mecari semua solusi syarat cukup utuk ekstrim relatif. Dievaluasi pada titik X=X * harus defiit positif (atau defiit eatif) utuk setiap variasi ilai d adalah setiap akar dari poliomial zi, ya didapat dari determia persamaa : Q i i did harus positif (atau eatif). Ii diuaka utuk meetahui prilaku dari (, λ ) pada ilai kritisya. 5. Meetuka solusi optimal dari persoala optimasi bersyarat me-uaka metode peada arae serta peerapaya didalam bida ekoomi. 6. Mearik beberapa kesimpula yaitu meyimpulka hasil da iformasi dari peyelesaia permasalaha optimasi ya telah diselesaika. IV. Hasil da Pembahasa. Optimasi Bersyarat Metode peada arae merupaka salah satu metode ya dapat diuaka utuk meetuka ilai ekstrim bersyarat. Misalka Proram Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawarma 3
3 Jural Ekspoesial Volume, Nomor, Nopember ISSN f (, aka dimaksimumka atau dimiimumka dea syarat (,. Betuk fusi obektifya adalah : F(, ) f (, (, dimaa adalah peada arae. Syarat perlu utuk medapatka titik eksrim fusi F(, ) adalah : F F y f.() f.() y y F (,..(3) Dea memecaha ketia persamaa diatas maka diperoleh titik-titik kritis fusi F(, ) ya aka dimaksimumka atau dimiimumka. Cotoh-: Hubua atara umlah peuala S dea umlah-umlah da y ya dibelaaka utuk dua macam media ikla adalah y S. aba bersih adalah (5 ) ( seperlima dari umlah peuala dikurai biaya ikla. Aara belaa utuk ikla adalah 5. Tetuka alokasi aara belaa utuk kedua macam media ikla itu supaya diperoleh laba maksimum. Peyelesaia Fusi arae adalah : y F(, ) 5 (5 ) ( ) y y ( y 5) 4 y (5 ) ( y ( y 5) Meetuka syarat perlu utuk medapatka titik ekstrim: F (5 ) F y (5 ) ( (.() () F y 5..(3) Dari persamaa () da () diperoleh : (5 ) ( ( 5 ) (. (4) Subtitusi persamaa (3) ke (4) diperoleh : ( 5 5 ( 3 y y y, 5 da Jadi titik ekstrimya (,y ) = (, 5). Selautya aka titik ekstrim ii aka di ui apakah titik ekstrimya (,y ) = (, 5) maksimum atau miimum. z Q z z z Diperoleh z =. Karea ilai z semua (satusatuya titik kritis) eatif maka titik ekstrim 8 (,y ) = (, 5) maksimum.. Utilitas Marial Parsial da Keseimbaa Kosumsi Betuk umum fusi utilitas adalah U f (,,, ). Pada pembahasa ii kosume dimisalka haya mekosumsi dua macam bara saa, misalka da y sehia fusi utilitasya adalah U f (,. Turua pertama terhadap- disebut utilitas marial ya U besesuaia dea ditulis da Turua pertama terhadap-y disebut utilitas marial ya U besesuaia dea y ditulis. y Keseimbaa kosumsi adalah suatu keadaa dimaa kombiasi kosumsi beberapa macam bara memberika kepuasa optimum. Keseimbaa kosumsi teradi pada persiua kurva U f (, dea aris aara kosumsi cosume yaitu M P yp y dimaa M adalah pedapata kosume, P adalah hara bara da P y adalah hara bara y. Keseimbaa kosume dicari meuaka metode peada arae dea fusi arae sebaai berikut: F(, ) f (, ( P yp y Proram Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawarma 3
4 Jural Ekspoesial Volume, Nomor, Nopember ISSN Syarat supaya F(, ) mecapai maksimum adalah: F f U P P F f U Py P y y y y Dari kedua persamaa diatas diperoleh, U U y = P P y Dea kata lai keseimbaa kosumsi aka teradi ika hasil bai atara utilitas marial masi-masi bara terhadap hara bara masi-masi berilai sama. Cotoh-: Fusi utilitas utuk kedua komoditas ya diberika oleh fusi U y da aara peeluara 3 6y 8. Dari persamaa ilai da y ya memberika kepuasa optimum : Peyelesaia : Fusi arae adalah : (, ) y (3 6y 8) Meetuka syarat perlu utuk medapatka titik ekstrim: y 3 y...() 3 6 y...() 6 3 6y 8...(3) Dari persamaa () da () diperoleh : y atau y 3 atau y Subtitusi y kepersamaa (3) 4 diperoleh Jadi =4 da y= dea ilai U=6. 3. Produksi Marial Parsial da Keseimbaa Produksi Betuk umum fusi produksi adalah P f (,,, ). Pada pembahasa ii dimisalka haya diproduksi dua macam bara saa, misalka da y sehia fusi produksiya adalah P f (,. Turua pertama terhadap- disebut produksi marial P ya besesuaia dea ditulis da turua pertama terhadap-y disebut produksi marial P ya besesuaia dea y ditulis. y Keseimbaa produksi adalah suatu keadaa dimaa kombiasi faktor-faktor produksi memberika pecapaia produksi dea biaya ya teredah (optimum). Jika umlah daa ya diaarka utuk membeli faktor da y adalah M serta hara faktor da faktor y masi-masi P da P y maka persamaa tersebut ditulis M P yp y. Keseimbaa produksi dicari meuaka metode peada arae dea fusi arae sebaai berikut: F, ) f (, ( P yp ) ( y Syarat supaya F(, ) mecapai maksimum adalah: F f P P P F f P Py P y y y y Dari kedua persamaa diatas diperoleh, P P y = P P y Dea kata lai keseimbaa produksi aka tercapai ika hasil bai atara produksi marial masi-masi masuka terhadap hara masuka masi-masi berilai sama. Cotoh-3: Sebuah pabrik mehasilka dua tipe mesi berat yaki da y. Fusi produksiya adalah: P(, y y. Utuk memiimumka biaya berapa bayak mesi dari tiap-tiap tipe harus diproduksi, apabila umlah produksi mesi ii harus 8 buah. Peyelesaia : Fusi arae adalah : (, ) y y ( y 8) Meetuka syarat perlu utuk medapatka titik ekstrim: y y...() 4y y Proram Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawarma 3
5 Jural Ekspoesial Volume, Nomor, Nopember ISSN y...() y 8...(3) Dari persamaa () da () diperoleh: y 4y atau 3 5y atau Subtitusi 3 y. 5 3 y ke persamaa (3) diperoleh : Jadi =5 da y=3 dea ilai P(,=8. V. Kesimpula. Metode arae dapat diuaka utuk meyelesaika permasalaha optimasi dalam bida ekoomi.. Keseimbaa kosumsi aka teradi ika hasil bai atara utilitas marial masimasi bara terhadap hara bara masi-masi berilai sama. 3. Keseimbaa produksi aka tercapai ika hasil bai atara produksi marial masimasi masuka terhadap hara masuka masi-masi berilai sama. Daftar Pustaka Amiudi. 5. Prisip-prisip Riset Oprasi. Erlaa. Jakarta. Hadali da Pamutak.,987. Kalkulus Perubah Bayak, Peerbit ITB Badu. ukato, J.. Peatar Optimasi Noliier. Spieel, Murray R. Patur Silaba, 999,.Kalkulus lauta, Peerbit Erlaa, Jakarta. Setya Budhi, Woo, Diktat Kalkulus Peubah Bayak, Jurusa Matematika, FMIPA ITB, Badu. material/bab_iv.peuaa Turua.pdf. Diakses pada taal 9 ui Proram Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawarma 33
6 Jural Ekspoesial Volume, Nomor, Nopember ISSN Proram Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawarma 34
7 Jural Ekspoesial Volume, Nomor, Nopember ISSN HAAMAN INI JANGAN DIPRINT Proram Studi Statistika FMIPA Uiversitas Mulawarma 35
Multi Variabel Tanpa Kendala Multi Variabel dengan Kendala
Optimasi No-iier Pedahulua Suatu permasalaha optimasi disebut oliier ika fusi tuua da kedalaya mempuyai betuk oliier pada salah satu atau keduaya, cotohya adalah sebaai berikut: Metode Optimasi Aalitis
Lebih terperinciOptimasi Non-Linier. Metode Analitik
Optimasi No-iier Metode Aalitik Pedahulua Suatu permasalaha optimasi disebut oliier ika fusi tuua da kedalaya mempuyai betuk oliier pada salah satu atau keduaya, cotohya adalah sebaai berikut: Metode Optimasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma
Lebih terperinciMETODA ITERATIF PADA PERMASALAHAN MENARA HANOI
Jural Matematika Vol.6 No.1 November 2006 [ 19 : 23 ] METODA ITERATIF PADA PERMASALAHAN MENARA HANOI Erwi Harahap, Farid H Badruzzama, M. Yusuf Fajar Jurusa Matematika, Uiversitas Islam Badu, Jala Tamasari
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.
BAB 1 PENDAHUUAN 1.1 atar Belakag Pada dasarya masalah optimisasi adalah suatu masalah utuk membuat ilai fugsi tujua mejadi maksimum atau miimum dega memperhatika pembatas pembatas yag ada. Dalam aplikasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
Lebih terperinciContoh Produksi dua jenis sepatu A dan B memberikan fungsi keuntungan bulanan sebagai berikut :
I. OPTIMISASI FUNGSI TANPA KENDALA Utuk fugsi dua peubah ) f ag terdiferesial dua kali. Jika di titik ) P dipeuhi :. sarat stasioer)... > maka mecapai ekstrim di ) P. Jika : ekstrim maksimum mecapai maka
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciPENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN GAO PADA PENYELESAIAN PERSOALAN VARIATIONAL INEQUALITY DENGAN FUNGSI BATASAN LINIER DAN NONLINIER
PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN GAO PADA PENYELESAIAN PERSOALAN VARIATIONAL INEQUALITY DENGAN FUNGSI BATASAN LINIER DAN NONLINIER Rully Soelaima, Yudhi Puwaato, Erika Purawati Fakultas Tekoloi Iformasi,
Lebih terperinciAji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru
Jural Matematika Muri da Terapa εpsilo Vol.8 No.2 (24) Hal. 39-45 APLIKASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENENTUKAN FORMULA TRANSFORMASI LAPLACE Aji Wiratama, Yui Yulida, Thresye Program Studi Matematika
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Optimasi 2.1.1. Pegertia Optimasi Optimasi (Optimizatio) adalah aktivitas utuk medapatka hasil terbaik di bawah keadaa yag diberika. Tujua akhir dari semua aktivitas tersebut
Lebih terperincioleh hasil kali Jika dan keduanya fungsi yang dapat didiferensialkan, maka
Itegral etu Jika fugsi kotiu yag didefiisika utuk, kita bagi selag mejadi selag bagia berlebar sama Misalka berupa titik ujug selag bagia ii da pilih titik sampel di dalam selag bagia ii, sehigga terletak
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciPERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3
PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciMATRIKS HANKEL Hankel Matrices. R. Heru Tjahjana Jurusan Matematika FMIPA UNDIP. Abstract
Vol. 4. No., 8-9, Austus, ISSN : 4-858 MATRIKS HANKEL Hakel Matrices R. Heru Tahaa Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstract I this paper, we talk about Hakel Operator ad Hakel Matrix. Operator H :F[] - F[[
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciAPLIKASI PROGRAM DINAMIS DALAM OPTIMASI PRODUKSI PERMEN. Petra Novandi
APLIKASI PROGRAM DINAMIS DALAM OPTIMASI PRODUKSI PERMEN Petra Novadi Iformatika Istitut Tekologi Badug Labtek V Jl. Gaesha No., Badug email : if559@studets.if.itb.ac.id, me@va-odi.et ABSTRAK Permasalaha
Lebih terperinciSemigrup Matriks Admitting Struktur Ring
Semigrup Matriks dmittig Struktur ig K a r y a t i Jurusa Pedidika Matematika FMIP, Uiversitas Negeri Yogyakarta Email: yatiuy@yahoo.com bstrak Diberika adalah rig komutatif dega eleme satua da adalah
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Bicriteria Liear Programmig (BLP) Pesoala optimisasi dega beberapa fugsi tujua memperhitugka beberapa tujua yag koflik secara simulta, secara umum Multi objective programmig (MOP)
Lebih terperinciKALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN
KALKULUS Dra. D. L. Crispia Pardede DEA. SARMAG TEKNIK MESIN KALKULUS - SILABUS. Deret Fourier.. Fugsi Periodik.2. Fugsi Geap da Gajil.3. Deret Trigoometri.. Betuk umum Deret Fourier.. Kodisi Dirichlet.6.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari baik disadari maupun tidak, sebenarnya orang selalu melakukan optimasi untuk memenuhi kebutuhannya. Tetapi optimasi yang dilakukan masyarakat
Lebih terperinciMAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd
MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR Dose Pegampu : Darmadi, S.Si, M.Pd Disusu : Kelas 5A / Kelompok 5 : Dia Dwi Rahayu (084. 06) Hefetamala (084. 4) Khoiril Haafi (084. 70) Liaatul Nihayah (084. 74)
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
14 Bab 2 LANDASAN TEORI 21 Program Liier Programasi Liier (Liear Pogrammig) merupaka suatu model optimasi persamaa liier berkeaa dega kedala-kedala liier yag dihadapiya Model ii dikembagka oleh George
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT
Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
Lebih terperinciRange atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Struktur alabar adalah suatu himpua yag di dalamya didefiisika suatu operasi bier yag memeuhi aksioma-aksioma tertetu. Gelaggag ( Rig ) merupaka suatu struktur
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES
Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN
Lebih terperinciPENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
Lebih terperinci1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu
Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier
Lebih terperinciHUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan
Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem
Lebih terperinciBAB III PROGRAMA LINIER
BAB III PROGRAMA LINIER 31 Searah Sigkat Programa Liier Meurut George B Datzig yag serig disebut Bapak Liear Programmig, di dalam bukuya : Liear Programmig ad Extesio, meyebutka, bahwa ide dari pada liear
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciPenyelesaian Persamaan Non Linier
Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode
Lebih terperinciARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN
ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciOleh : Bambang Supraptono, M.Si. Referensi : Kalkulus Edisi 9 Jilid 1 (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal
BAB. Limit Fugsi Ole : Bambag Supraptoo, M.Si. Referesi : Kalkulus Edisi 9 Jilid (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal 56 - Defiisi: Pegertia presisi tetag it Megataka bawa f ( ) L berarti bawa utuk tiap yag
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciLaboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Eksplorasi Algoritma Mass, Profit,, Profit / Mass, atau Profit / utuk Persoala Iteger Kapsack yag Bedaya Berupa Zat Kimia dega Jeisya Terdefiisi Abstrak Riyai Mardikaigrum 1, Nurshati 2, Vaia Karimah 3
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinci4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN
4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN Saat asumsi keormala tidak dipuhi maka kesimpula yag kita buat berdasarka suatu metod statistik yag mesyaratka asumsi keormala meadi tidak baik, sehigga mucul
Lebih terperinciSolusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP
( Metode Beda Higga ) December 9, 2013 Sebuah persamaa differesial apabila didiskritisasi dega metode beda higga aka mejadi sebuah persamaa beda. Jika persamaa differesial parsial mempuyai solusi eksak
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Lebih terperinciTRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 115 122 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA ELVI YATI, DODI DEVIANTO, YUDIANTRI ASDI Program
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 4 Mei 0 SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS Musthofa Jurusa Pedidika Matematika FMIPA
Lebih terperinciPENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT
Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS. Abstrak
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 4 Mei 0 SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS Musthofa Jurusa Pedidika Matematika FMIPA
Lebih terperinciModel Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika
Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid
Lebih terperinciBAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi
Lebih terperinciESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika
Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciSolusi Numerik Persamaan Transport
Solusi Numerik Persamaa Trasport M. Jamhuri December 16, 2013 Diberika persamaa Trasport u t + 2u x = 0 1) Diberika persamaa Trasport u t + 2u x = 0 1) Diskretka persamaa trasport 1) dega megguaka persamaa
Lebih terperinciBeberapa Sifat Semigrup Matriks Atas Daerah Integral Admitting Struktur Ring 1
Beberapa Sifat Semigrup Matriks Atas Daerah Itegral Admittig Struktur ig K a r y a t i Jurusa Pedidika Matematika FMIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta Email: yatiuy@yahoo.com Abstrak Diberika adalah daerah
Lebih terperinciMETODE TRAPESIUM NONLINEAR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU ABSTRACT
METODE TRAPESIUM NONLINEAR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU Rahma Dodi 1, Musraii M 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua
Lebih terperinciPenyelesaian Asymmetric Travelling Salesman Problem dengan Algoritma Hungarian dan Algoritma Cheapest Insertion Heuristic.
Peyelesaia Asymmetric Travellig Salesma Problem dega Algoritma Hugaria da Algoritma Cheapest Isertio Heuristic Caturiyati Staf Pegaar Jurusa Pedidika Matematika FMIPA UNY E-mail: wcaturiyati@yahoo.com
Lebih terperinciAn = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
BAB XII. SUKU BANYAK A = a Pegertia: f(x) = a x + a x + a x + + a x +a adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a, a,.,a, a, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperinciBatas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar
J. Math. ad Its Appl. ISSN: 189-605X Vol. 3, No., Nov 006, 49 56 Batas Bilaga Ajaib Pada Graph Caterpillar Chairul Imro Jurusa Matematika FMIPA ITS Surabaya imro-its@matematika.its.ac.id Abstrak Jika suatu
Lebih terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinciMETODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER
Vol.1 No.1 (16) Hal. 38-45 METODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER Siar Ismaya, Yui Yulida *, Na imah Hijriati Program Studi Matematika Fakultas MIPA
Lebih terperinci,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0.
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FKIP UNMUH PONOROGO SOAL UJIAN TENGAH SEMESTER GENAP TA 03/04 Mata Ujia : Aalisis Real Tipe Soal : REGULER Dose : Dr. Jula HERNADI Waktu : 90 meit Hari, Taggal : Selasa,
Lebih terperinciBAB V. INTEGRAL. Lambang anti-turunan (integral tak-tentu) oleh Leibniz adalah... dx, sehingga
BAB V. INTEGRAL 5.. Ati Turua (Itegral Tak-tetu) Defiisi: F suatu ati-turua f pada selag I jika da haya jika D F() = f() pada I, yaki F () = f() utuk semua dalam I. (Jika suatu titik ujug I, F () haya
Lebih terperinciMetode Beda Hingga dan Teorema Newton untuk Menentukan Jumlah Deret. Finite Difference Method and Newton's Theorem to Determine the Sum of Series
Jural ILM DASAR, Vol, No, Juli : 9-98 9 Metode Beda Higga da Teorema Newto utuk Meetuka Jumlah Deret Fiite Differece Method ad Newto's Theorem to Determie the Sum of Series Tri Mulyai,*), Moh Hasa ), Slami
Lebih terperinciPelabelan E-cordial pada Graf Hasil Cartesian Product
Pelabela E-cordial pada Gra Hasil Cartesia Product Kholis Widyasmedi, R. Heri Soelistyo Program Studi Matematika Jurusa Matematika Fakultas Sais da Matematika Uiversitas Dipoegoro Email: widyasmedi@gmail.com
Lebih terperinciSTUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN
STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii
Lebih terperinciRUANG VEKTOR MATRIKS FUZZY
RUANG VEKTOR MATRIKS FUZZY Siti Robiatul Adawiyah 1, Rade Sulaima 2 1 Jurusa Matematika, Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam, Uiversitas Negeri Surabaya, 60231 2 Jurusa Matematika, Fakultas Matematika
Lebih terperinciPENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno
sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciBab IV. Penderetan Fungsi Kompleks
Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa pengertian dari optimasi bersyarat dengan kendala persamaan menggunakan multiplier lagrange serta penerapannya yang akan digunakan sebagai landasan
Lebih terperinciAn = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
Lebih terperinciTEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL
Jural UJMC, Volume 3, Nomor, Hal. - 6 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL Guawa Uiversitas Muhammadiyah Purwokerto, gu.oge@gmail.com Abstract This paper aims at describig
Lebih terperinciHimpunan/Selang Kekonvergenan
oki eswa (fmipa-itb) Deret Pagkat Kita aka mempelajari beberapa tehik utuk meyajika suatu fugsi f (x) dalam betuk deret pagkat (power series), yaitu meetuka derat pagkat c (x a) sehigga f (x) = c (x a)
Lebih terperinciElemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.
Eleme Dasar Model Atria. Aktor utama customer da server. Eleme dasar :.distribusi kedataga customer. 2.distribusi waktu pelayaa. 3.disai fasilitas pelayaa (seri, paralel atau jariga). 4.disipli atria (pertama
Lebih terperinciDefinisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Lebih terperinciMENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL
MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL Karmila 1*, Hasriati 2, Haposa Sirait 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika 2 Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 1 Latar belakag Model pertumbuha Solow-Swa (the Solow-Swa growth model) atau disebut juga model eoklasik (the eo-classical model) pertama kali dikembagka pada tahu 195 oleh Robert Solow da
Lebih terperinciBab II Sistem Dengan Fase Nonminimum Dan Iterative Learning Control
Bab II Sistem Dea Fase Nomiimum Da Iterative Leari Cotrol Paa baia ii, aka ibahas sistem plat oliear ea ase o miimum a hal-hal ya terkait ea plat oliear. Pembahasa teta iversi stabil a iterative leari
Lebih terperinciDistribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir
BAB 1 Distribusi Sampel, Likelihood da Peaksir 1.1 Sampel Acak Misalka X 1, X 2,..., X sampel acak berukura (radom sample of size ). Fugsi peluag -variat ya adalah f X1,X 2,,X (x 1, x 2,..., x ) = f Xi
Lebih terperinciBAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
Lebih terperinciPendahuluan. Pengacakan dan Penataan. Denah Bujursangkar Latin PERANCANGAN PERCOBAAN (RANCANGAN BUJURSANGKAR LATIN)
Pedahulua PRANCANGAN PRCOBAAN (RANCANGAN BUJURSANGKAR LATIN) Oleh: Dr. Ir. Dirvamea Boer, M.Sc.Ar. HP: 08 38 06 39 Uiversitas Haluoleo, Kedari dirvameaboer@yahoo.com http://dirvameaboer.tripod.com/ Peerapa
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,
32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata
Lebih terperinciKompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif. ZK Abdurahman Baizal
Kompleksitas Waktu utuk Algoritma Rekursif ZK Abdurahma Baizal Algoritma Rekursif Betuk rekursif : suatu subruti/fugsi/ prosedur yag memaggil diriya sediri. Betuk dimaa pemaggila subruti terdapat dalam
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN
JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
Lebih terperinciISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25
head office : Kompleks Sawaga Permai Blok A5 No.1A, Sawaga, Depok 16511 Telp.01-951 1160. cotact perso : 0-878787-1-8585 / 081-8691-10 Bidag Studi Kode Berkas Waktu : Matematika : MA-L01 (solusi) : 90
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
Sedagka itegrasi ruas kaa utuk ersamaa (3b) diperoleh ds / = S... (36) Dega demikia pesamaa yag harus dipecahka adalah l 1 1 u u = S (37) Dari ersamaa (37) diperoleh persamaa utuk u u S = exp S 1exp S...
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keterbagia Secara umum apabila a bilaga bulat da b bilaga bulat positif, maka ada tepat satu bilaga bulat q da r sedemikia sehigga : = +, 0 < dalam hal ii b disebut hasil bagi
Lebih terperinci