Perepresentasian Pohon Berakar dengan Model Balon
|
|
- Yuliana Agusalim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Perepresentasan Pohon Berakar dengan Model Balon Danang Aref Setyawan Jurusan Teknk Informatka Insttut Teknolog Bandung, emal: Abstract Terdapat beberapa metode yang dapat dgunakan untuk merepresentaskan pohon berakar selan dengan model pohon sepert yang kta pada umumnya. Dalam makalah n akan dbahas salah satu metode perepresentasan pohon berakar tersebut, yatu dengan menggunakan model balon (balon drawng). Pada model n, tap upapohon (subtree) pada pohon dgambarkan dalam sebuah lngkaran dengan jar-jar tap lngkaran menunjukkan kedalaman tap upapohon yang bersangkutan.untuk mendapatkan model balon yang sembang dan memlk nla estets yang tngg, perlu dlakukan optmas terhadap faktor-faktor berupa nla resolus sudut serta perbandngan aspek dar model balon tersebut. Optmas dlakukan dengan mencar nla optmum dar hmpunan permutas pengurutan semua anak dar tap smpul. Kata Kunc: pohon berakar (rooted tree), model balon (balon drawng).. PENDAHULUAN Ada banyak metode yang dapat dgunakan untuk merepresentaskan suatu data. Pemlhan metode yang dgunakan pada umumnya dpengaruh oleh jens data yang ngn drepresentaskan serta tujuan perepresentasan data tu sendr. Msalnya data yang berupa rncan kategor beserta jumlahnya pada umumnya drepresentaskan dalam bentuk tabel atau dagram sesua dengan keperluan. Jka keperluannya untuk dgunakan sebaga data laporan rnc, bentuk tabel lebh cenderung untuk dplh. Sedangkan untuk sarana perbandngan antar kategor, bentuk dagram (batang, gars, pe, dsb) lebh dutamakan. Salah satu bentuk representas data yang serng dgunakan adalah graf dengan berbaga varas dan bentuk khususnya. Graf dgunakan untuk merepresentaskan objek-objek dskrt dan hubungan antara objek-objek tersebut. Representas secara vsualnya adalah dengan menyatakan objek dskrt dengan noktah, bulatan atau ttk dan menyatakan hubungan antar objek dengan gars. Dantara bentuk umum graf yang ada, salah satunya yang cukup populer dan serng dgunakan adalah bentuk pohon (tree). Bentuk n termasuk salah satu bentuk yang sudah dgunakan sejak lama dan cukup akrab dengan kehdupan kta sehar-har, msalnya untuk menyatakan slsah keluarga. Pohon basanya drepresentaskan secara sederhana dengan merepresentaskan smpul dengan ttk dan ss dengan gars. Namun ada beberapa metode lan untuk merepresentaskan pohon yang bsa dpaka, salah satu dantaranya adalah dengan model balon (ballon drawng). Model n merupakan salah satu metode representas yang mempunya kesembangan dan nla estets yang tngg.. POHON BERAKAR.. Graf dan Beberapa Sfatnya Sebelum membahas lebh jauh mengena pohon berakar dan representasnya, terlebh dahulu kta smak kembal pengertan dar graf. Graf ddefnskan sebaga pasangan hmpunan (V,E) yang dalam hal n : V = hmpunan tdak kosong dar smpul-smpul (vertces atau node) = v,v,...,v n dan E = hmpunan ss (edges atau arcs) yang menghubungkan sepasang smpul = e,e,...,e n Graf tak berarah adalah graf yang ss-ssnya tdak mempunya orentas arah. Dalam hal n, urutan pasangan smpul yang dhubungkan oleh suatu ss tdak dperhatkan. Graf tak berarah G dsebut graf terhubung jka untuk setap pasang smpul v dan v d dalam hmpunan V terdapat lntasan dar v ke v... Pohon Pohon terutama dgunakan untuk merepresentaskan data yang berupa hrarkh, msalnya slslah keluarga, struktur organsas, skema/jadwal pertandngan dan lan-lan. + - / ^ ^ 6 - a b c b a Gambar : Contoh Pohon untuk Operas Artmatka Pohon ddefnskan sebaga berkut: Pohon adalah graf tak berarah terhubung yang tdak mengandung srkut Dar defns n, terdapat dua sfat pentng yang terdapat pada pohon, yatu terhubung dan tdak mengandung srkut. Sebuah graf dkatakan memlk srkut apabla ada suatu lntasan yang mempunya
2 ttk awal dan ttk akhr berupa smpul yang sama... Pohon Berakar dan Beberapa Termnolognya Pada kebanyakan aplkas pohon, smpul tertentu dperlakukan sebaga akar (root), sehngga dsebut sebaga pohon berakar. Pohon berakar (rooted tree) adalah pohon yang sebuah smpulnya dperlakukan sebaga akar dan ss-ssnya dber arah sehngga menjad graf berarah. Arah panah yang ada pada pohon berakar selalu mengarah dar smpul orangtua ke smpul anak, oleh karena tu tanda arahnya serngkal dhlangkan (menyerupa graf tak berarah). Pada pohon berakar terdapat beberapa termnolog umum, yatu : a. Anak (chld) dan Orangtua (parent). Msal x dan y adalah smpul d dalam pohon berakar. Smpul y dkatakan anak smpul x jka ada ss dar smpul x ke y dan smpul y dkatakan sebaga smpul orangtua. b. Lntasan (path) Lntasan dar smpul v ke v k adalah runtutan smpulsmpul v, v,..., v k sedemkan sehngga v adalah orangtua dar v + untuk = = k. c. Keturunan (descendant) dan Leluhur (ancestor) Jka terdapat lntasan dar smpul x ke smpul y dalam suatu pohon, maka x adalah leluhur dar smpul y dan y adalah keturunan dar smpul x. d. Upapohon (subtree) Msal x adalah smpul dalam pohon T, maka yang dmaksud upapohon T dengan x sebaga akarnya adalah upagraf T' = (V', E') sedemkan sehngga V' mengandung x dan semua keturunannya dan E' mengandung ss-ss dalam semua lntasan yang berasal dar x. Pohon berakar yang urutan upapohon-upapohonnya dperhatkan dan bersfat tetap dsebut sebaga pohon terurut (ordered tree), jka tdak maka pohon dsebut sebaga pohon tak terurut (unordered tree). e. Derajat (degree) Derajat sebuah smpul adalah jumlah upapohon (jumlah anak) pada smpul tersebut. f. Daun (leaf) Daun adalah smpul yang berderajat nol (tdak mempunya anak). g. Aras (level) atau Tngkat Akar mempunya aras = 0, sedangkan aras smpul lannya = + panjang lntasan dar akar ke smpul tersebut. h. Tngg (heght) atau Kedalaman (depth) Aras maksmum dar suatu pohon dsebut sebaga tngg atau kedalaman pohon tersebut. 3. MODEL BALON 3.. Pengenalan Model Balon (Ballon Drawng) Model balon dar sebuah pohon berakar mempunya atrbut-atrbut berkut :. semua cabang yang berada d bawah parent yang sama dtempatkan d dalam satu lngkaran yang sama dengan berpusat pada parent tersebut,. tdak ada ss yang salng berslangan, dan 3. untuk dua ss dalam setap lntasan yang bermula dar akar, ss yang letaknya lebh jauh dar akar, mempunya panjang yang lebh pendek dalam penggambarannya. Dalam model balon, setap upapohon secara ke seluruhan dlngkup dalam sebuah lngkaran, yatu pada suatu bagan rsan dengan ttk akhr (end-pont) berupa smpul orangtuanya. Sedangkan jar-jar dar setap lngkaran mencermnkan jumlah keturunan dar akar upapohon yang bersangkutan. Berdasarkan ukuran sudut rsan yang terbentuk akbat pembagan area oleh ss yang menghubungkan akar dar upapohon dengan orangtuanya, model balon untuk pohon berakar terbag menjad jens, yatu :. Model dengan sudut sembang (even angles) Pada model n, kedua sudut dar rsan yang terbentuk harus memlk derajat yang sama, atau dengan kata lan ss yang menghubungkan antara akar upapohon dengan orangtuanya harus membag area rsan tepat d tengah. Untuk mendapatkan model n, pada waktu menggambar model harus dpastkan bahwa poss akar dar upapohon bertndhan dengan pusat lngkaran yang melngkup upapohon yang bersangkutan. Gambar : Model balon dengan sudut sembang. Model dengan sudut tak sembang (uneven angles) Berlawanan dengan model sudut sembang, model n tdak mengharuskan sudut dua rsan yang terbentuk untuk sama besar, sehngga besarnya bsa dtentukan secara bebas oleh pembuat model.
3 Msalkan kta mempunya graf S dengan n+ smpul c 0,c,...,c n dengan v 0 sebaga akarnya. Dar gambar 3 d atas dapat dketahu bahwa pada model balon tersebut, lngkaran yang berpusat pada akar dbag menjad n rsan yang masng-masng mempunya lngkaran yang mengasosaskan anak dar c 0. Selanjutnya, perhatkan gambar 4 berkut. Gambar 3: Model balon dengan sudut tak sembang Krtera estets (sen) utama yang terdapat pada model balon n terletak pada resolus sudut (angular resoluton) dan perbandngan aspek (aspect rato) yang dgunakan dalam penggambarannya. Resolus sudut merupakan sudut terkecl yang terbentuk antara dua ss yang berdekatan. Sedangkan perbandngan aspek menyatakan perbandngan antara sudut terbesar dengan sudut terkecl yang terbentuk oleh dua ss yang berdekatan. Sebuah representas pohon berakar dengan model balon yang mempunya perbandngan aspek yang kecl cenderung memberkan gambaran model pohon yang sembang dan enak dlhat. 3.. Mencar Model Balon dengan Resolus Sudut Maksmum dan Perbandngan Raso Mnmum Pada perepresentasan pohon berakar dengan model balon, mengubah urutan penulsan anak akan mempengaruh resolus sudut dan juga perbandngan raso dar model balon yang dbuat. Kta juga telah mengetahu bahwa besar resolus sudut dan perbandngan aspek menentukan kendahan dan kesembangan model balon. Maka muncullah pertanyaan berkut : Bagamana kta menemukan urutan yang seharusnya agar kta memperoleh model balon dengan resolus sudut yang maksmum dan perbandngan aspek yang mnmum? Pertama, mar kta perhatkan penggambaran sebuah graf bntang dengan ukuran lngkaran upapohon yang tak seragam (subtrees wth nonunform szes atau SNS) berkut n: Gambar 5: Graf bntang SNS dengan berpusat d c 0 Jka w adalah sudut antara ruas ss l - dan c 0 c, maka model balon dkatakan sembang jka w = w untuk setap = = n, artnya ruas c 0 c membag rsan menjad bagan yang sama besar. Jka tdak maka model dsebut model balon dengan sudut tak sembang. Msal?, = = n, adalah ukuran sudut rsan yang melngkup lngkaran yang berpusat pada node c. Pengurutan semua anak dar c0 adalah permutas s dar,,...,n yang menyatakan penempatan smpulsmpul c,c,...,cn (beserta lngkaran yang berasosas dengannya) dalam area lngkaran yang berpusat pada c0. Secara lebh spesfk, semua smpul anak dgambar dengan urutan c, c,, c, dengan c dan c adalah dua smpul yang bertetangga. Dengan mengetahu s, besar sudut antara 0 c dan c 0c adalah n n Dengan demkan besar resolus sudut antara c 0 c dan c 0c adalah Ang Re sl mn n dan perbandngan aspeknya adalah Gambar 4: Graf bntang SNS. O bukan akar, dan ss dar O ke orangtuanya melewat lngkaran dengan jar-jar R mn menyatakan ( mod n) +
4 AspRato max mn n n Msal merupakan hmpunan dar semua permutas,,...,n. Pada bagan berkut kta akan merancang algortma yang mangkus untuk mencar permutas yang mengembalkan nla sebaga berkut optang Re sl max Ang Re sl perbandngan aspek yang optmum. - Urutkan hmpunan sudut rsan (melngkup n lngkaran yang tak-seragam) secara menak mula dar yang terkecl hngga yang palng besar sesua dengan persamaaan () dan () d atas. - Bergantung pada apakah nla n = k atau n=k+ dan apakah k bernla genap atau ganjl, haslkan urutan ( M, m, M 3, m4, (, md),, M 4, m3, M, m ) dengan menggunakan acuan gambar model yang bersesuaan d bawah n : dan optasprato mn AspRato Untuk memudahkan penotasan, kta urutkan hmpunan sudut rsan?,?,...,? n dalam urutan menak (ascendng) sebaga berkut m, m,..., mk, mk, M k, M k,..., M, M...() untuk n blangan genap, atau m, m,..., mk, mk, md, M k, M k,..., M, M...() untuk n blangan ganjl, untuk beberapa nla k dmana m adalah nla mnmum ke- dan md merupakan nla medan yang bernla unk. Kta bsa mendefnskan M m j a, j,, j k Perhatkan kembal gambar 4. Dengan mengabakan detal pada tap upapohon, model balon tersebut dapat dlhat sebaga model balon dar sebuah graf bntang SNS dengan akar O untuk berapapun kedalaman dar O. Sebaga tambahan, meskpun kta menghlangkan urutan anak dar O, ukuran lngkaran luar yang melngkup semua anak dar O akan selalu tetap; artnya, optmsas setap upapohon pada kedalaman k tdak mempengaruh optmsas pada orangtuanya (pada kedalaman k-). Dar gambaran tersebut, dapat kta ketahu bahwa optmsas resolus sudut dan perbandngan aspek sebuah model balon dar sebuah pohon berakar tak terurut dapat dlakukan bertahap dar bawah (bottom-up). Sebaga haslnya, cukuplah bag kta untuk memerksa bagamana melakukan optmsas resolus sudut dan perbandngan raso pada model graf bntang, sedangkan untuk model graf lannya dapat dturunkan dar model graf bntang Prosedur Optmas Model Balon pada Pohon Berakar Tak Terurut Berkut n prosedur untuk mencar nla resolus sudut dan perbandngan aspek yang optmum pada pohon berakar tak terurut. Procedure OPTMODELBALON Input : graf bntang SNS S dengan n smpul anak. Output : model balon S dengan resolus sudut dan (a) Jka n=k dan k ganjl (b) Jka n=k dan k genap (c) Jka n=k+ dan k ganjl (d) Jka n=k+ dan k genap 3.3. Anasls Prosedur Untuk memberkan gambaran hasl dar penggunaan prosedur d atas, berkut n smulas hasl prosedur pada graf bntang yang cukup sederhana. Gambar 6: Model Fraktal dan salah satu Model SNS-nya Gambar pertama d atas adalah model fraktal atau model standard, yatu menamplkan gambar model balon dengan besar sudut semua rsan bernla dentk atau sama besar. Karena semua rsan dentk, maka sebenarnya model fraktal n memlk besar resolus sudut dan perbandngan aspek palng bak. Namun kelemahan model n adalah tngkat vsblty (keterlhatan) yang buruk pada bagan upapohon. Sepert kta lhat upapohon B hampr menyerupa upapohon C, padahal kenyataannya upapohon B mempunya struktur yang lebh rumt darpada C.
5 Gambar d sebelah kanannya merupakan salah satu model SNS (Subtree wth Non-unform Sze) dar model fraktal sebelumnya, dengan tetap memperhatkan keterurutan smpul-smpul anak. Sepert kta lhat, model SNS mengorbankan nla resolus sudut dan perbandngan aspek untuk memperoleh tngkat keterlhatan yang lebh bak pada upapohonnya. Kelemahan model n terletak pada nla estetsnya, yatu kurangnya kesembangan pada gambar sehngga kurang nyaman untuk dpandang. Jka urutan smpul-smpul anak bsa dabakan maka prosedur optmas nla resolus sudut dan perbandngan raso d atas akan memberkan hasl yang lebh nyaman untuk dlhat sebagamana terlhat pada gambar d bawah: mempunya kesembangan yang bak. 3. Metode optmas yang dpergunakan dalam makalah n hanya bsa dterapkan dalam pohon berakar yang nla keterurutan smpul-smpul anaknya bsa dabakan. DAFTAR REFERENSI [] R. Munr, Matematka Dskrt, Insttut Teknolog Bandung, 006 [] C. Ln, H. Yen, Journal of Graph Algorthms and Applcatons vol., no., 007 [3] R. Destel, Graph Theory : Electronc Edton 005, Sprnger-Verlag Hedelberg, 005 [4] [5] [6] books/graph.theory/ [7] [8] [9] Gambar 7: Model dengan menggunakan Prosedur Optmas Model yang sudah teroptmas n mempunya tngkat vsbltas yang sama dengan model SNS sebelumnya, namun tetap mempertahankan nla kendahan dan kesembangannya. Upapohon durutkan dar yang mempunya besar rsan sudut yang palng kecl ke yang palng besar kembal ke yang palng kecl. Sehngga apabla dbuat sebuah gars lurus yang melewat akar upapohon dengan sudut rsan terbesar dan akar upapohon dengan sudut rsan terkecl, maka gars tersebut akan membag model balon menjad dua bagan yang cenderung smetrs. * Semua referens dar nternet dakses pada rentang tanggal 0 s.d. 3 Desember KESIMPULAN Dar penjabaran dan analss d atas, dapat kta tark kesmpulan sebaga berkut :. Model balon merupakan salah satu metode perepresentasan pohon berakar yang mempunya nla estets yang tngg jka dbandngkan dengan metode representas standard yang basa dpaka. Selan tu model balon juga memberkan gambaran struktur pohon dengan lebh cepat dan mudah dpaham.. Model fraktal dan model SNS basa kurang bsa memberkan model balon yang mempunya nla kesembangan dan tngkat vsbltas yang tngg. Untuk tu dperlukan sebuah metode optmas terhadap nla resolus sudut dan perbandngan aspek pada model balon dengan cara mencar urutan smpul-smpul anak (dar hmpunan semua permutas urutan smpul anak) sehngga
BILANGAN 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 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 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 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 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. 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 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 IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
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 terperinciSEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7
ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan
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 terperinciUKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA
UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA MARULAM MT SIMARMATA, MS STATISTIK TERAPAN FAK HUKUM USI @4 ARTI UKURAN LOKASI DAN VARIASI Suatu Kelompok DATA berupa kumpulan nla VARIABEL [ vaabel ] Ms banyaknya
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 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 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 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 VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
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 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP
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 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 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 terperinciPERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG
Lebih terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan
Lebih terperinciKAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah
BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk
Lebih terperinci3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW
12 3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW 3.1 Metode Heurstk Metode heurstk merupakan salah satu metode penentuan solus optmal dar permasalahan optmas kombnatoral. Berbeda dengan solus eksak yang menentukan nla
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 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 terperinciIII PEMODELAN MATEMATIS SISTEM FISIK
34 III PEMODELN MTEMTIS SISTEM FISIK Deskrps : Bab n memberkan gambaran tentang pemodelan matemats, fungs alh, dagram blok, grafk alran snyal yang berguna dalam pemodelan sstem kendal. Objektf : Memaham
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 terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
Lebih terperinciPELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC
PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC Kurnawan *, Rolan Pane, Asl Srat Mahasswa Program Stud S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
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 terperinciEdisi Juni 2011 Volume V No. 1-2 ISSN TRAIL EULER MINIMAL DI DALAM GRAF BERARAH YANG TERBOBOTI. Bandung
Eds Jun 211 Volume V No. 1-2 ISSN 1979-8911 RAIL EULER MINIMAL DI DALAM GRAF BERARAH YANG ERBOBOI St Julaeha 1, Murtnngrum 2, Rda Novrda 3, Endang Retno Nugroho 4 1 Dosen Jurusan Matematka, Fakultas Sans
Lebih terperinciMODEL OPTIMAL SISTEM TRANSPORTASI ANGKUTAN KOTA
ODEL OPTIAL SISTE TRANSPORTASI ANGKUTAN KOTA PRAPTO TRI SUPRIYO Departemen atematka Fakultas atematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Insttut Pertanan Bogor Jl erant, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 Indonesa
Lebih terperinciUKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a
UKURAN SAMPEL Prof. Dr. H. Almasd Syahza, SE., MP Emal: asyahza@yahoo.co.d Webste: http://almasd. almasd.staff. staff.unr.ac.d Penelt Senor Unverstas Rau Penentuan Sampel Peneltan lmah hampr selalu hanya
Lebih terperinciBAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinci(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a
Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg
Lebih terperinciSUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD
SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 0 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD BAB V STATISTIKA Dra.Hj.Rosdah Salam, M.Pd. Dra. Nurfazah, M.Hum. Drs. Latr S, S.Pd., M.Pd. Prof.Dr.H. Pattabundu, M.Ed. Wdya
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 terperinciRingkasan Statistika Kelas XI SMA Tarakanita 1 Jakarta BAB I STATISTIKA
BAB I STATISTIKA 1. PENGENALAN STATISTIKA A. PENGERTIAN DASAR STATISTIKA 1. Statstka dan Statstk Statstka adalah lmu tentang pengolahan dan analss suatu data hngga penarkan kesmpulan dar data tu. Statstk
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 terperinciMINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN
MINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN Tujuan Instruksonal Umum :. Mahasswa mampu memaham apa yang dmaksud dengan ukuran penyebaran. Mahasswa mampu memaham berbaga pengukuran untuk mencar nla ukuran penyebaran
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 III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
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 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 terperinciBab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN
Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat
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 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 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 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
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 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 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 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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
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 terperinciModul ini adalah modul ke-8 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini
STATISTIKA ; MODUL ; ; 8; ; ; PENDAHULUAN Modul n adalah modul ke-8 dalam mata kulah Matematka. Is modul n membahas tentang statstka. Modul n terdr dar kegatan belajar. Pada kegatan belajar akan dbahas
Lebih terperinciBAB 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 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 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan n adalah peneltan quas expermental dengan one group pretest posttest desgn. Peneltan n tdak menggunakan kelas pembandng namun sudah menggunakan
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 terperinciMATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT)
MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN (Nuryanto, ST., MT) Ukuran Statstk Ukuran Statstk : 1. Ukuran Pemusatan Bagamana, d mana data berpusat? Rata-Rata Htung = Arthmetc Mean Medan Modus Kuartl, Desl, Persentl.
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 57-64 ISSN: 0854-4743 PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sr Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan
35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Desan Peneltan Jens peneltan n adalah kuas ekspermen. Pada peneltan n terdapat dua kelompok subjek peneltan yatu kelompok ekspermen yang dberkan suatu perlakuan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan
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 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 terperinciRAY TRACING dan. Oleh : Karmilasari
RAY TRACING dan RADIOSITY Oleh : Karmlasar RAY TRACING vs. RADIOSITY 2 Revew : ILUMINASI Secara umum dlhat dar fsknya, model lumnas menggambaran perpndahan energ dan radas fokus pada sfat sfat cahaya danmateral
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang
Lebih terperinciMULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari
MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuh Tugas Matakulah Multvarat yang dbmbng oleh Ibu Tranngsh En Lestar oleh Sherly Dw Kharsma 34839 Slva Indrayan 34844 Vvn Octana 34633 UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat
BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN
BAB TIJAUA KEPUSTAKAA.1. Gambaran Umum Obyek Peneltan Gambar.1 Lokas Daerah Stud Gambar. Detal Lokas Daerah Stud (Sumber : Peta Dgtal Jabotabek ver.0) 7 8 Kawasan perumahan yang dplh sebaga daerah stud
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan
Lebih terperinciBAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
Lebih terperinciPelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon
Pelabelan Total Ss Ajab Pada Subkelas Pohon Hlda Rzky Nngtyas, Dr Daraj, SS, MT [] Jurusan Mateatka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber (ITS Jl Aref Rahan Hak, Surabaya 60 E-al: daraj@ateatkatsacd
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS
BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS 4.1 Survey Parameter Survey parameter n dlakukan dengan mengubah satu jens parameter dengan membuat parameter lannya tetap. Pengamatan terhadap berbaga nla untuk satu parameter
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciAbstraksi. Abstraksi. Abstraksi. Property SP (single short shortest path) 4/29/2010. Berapa pa th yang mungkin dari garaph G tadi?
Termnolog Sngle source shortest path djkstra wjanarto Djkstra s algorthm d paka untuk menemukan shortest path dar satu source ke seluruh vertek dalam graph. Algo n menggunakan 2 hmp node yatu S dan C.
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Lebih terperinciSTATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND
E-mal : statstkasta@yahoo.com Blog : Analss Regres SederhanaMenggunakan MS Excel 2007 Lsens Dokumen: Copyrght 2010 sssta.wordpress.com Seluruh dokumen d sssta.wordpress.com dapat dgunakan dan dsebarkan
Lebih terperinciberasal dari pembawa muatan hasil generasi termal, sehingga secara kuat
10 KARAKTRISTIK TRANSISTOR 10.1 Dasar Pengoperasan JT Pada bab sebelumnya telah dbahas dasar pengoperasan JT, utamannya untuk kasus saat sambungan kolektor-bass berpanjar mundur dan sambungan emtor-bass
Lebih terperinciBAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Lebih terperinciSTATISTIK menyatakan kumpulan data, bilangan maupun non bilangan, yg disusun ke dlm tabeldiagram-grafik yang menggambarkan suatu persoalan.
PERTEMUAN 1 STATISTIK menyatakan kumpulan data, blangan maupun non blangan, yg dsusun ke dlm tabeldagram-grafk yang menggambarkan suatu persoalan. STATISTIKA lmu yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel
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 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 terperinciBAB II TEORI ALIRAN DAYA
BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga
Lebih terperinci