METODE THETA UNTUK MENENTUKAN NILAI OPSI SAHAM TIPE EROPA. Afri Andriyani
|
|
- Bambang Susanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 METODE THETA UNTUK MENENTUKAN NILAI OPSI SAHAM TIPE EROPA Afr Andryan Mahasswa Program Stud S1 Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Rau Kampus Bna Wdya Pekanbaru 893 afr ABSTRACT Ths artcle dscusses the determnaton of value of the European type stock optons where the transacton s held at the expry date. One way to determne the value of the opton s usng Black-Scholes model n the form of partal dfferental equaton. Furthermore the approxmate soluton of Black-Scholes model s obtaned usng theta fnte dfference method. Keywords: Optons Black-Scholes model theta method ABSTRAK Artkel n membahas mengena penentuan nla ops saham tpe Eropa d mana transaks dlaksanakan pada saat jatuh tempo. Salah satu cara untuk menentukan nla ops yatu menggunakan model Black-Scholes yang berupa persamaan dferensal parsal. Selanjutnya solus hampran model Black-Scholes dperoleh dengan menggunakan metode beda hngga theta. Kata kunc: Ops model Black-Scholes metode theta 1. PENDAHULUAN Perkembangan perekonoman global mendorong para pelaku ekonom untuk bernvestas d pasar modal dem memperoleh keuntungan yang maksmal. Investor yang melakukan nvestas berupa aset fnansal salah satunya saham. Sunaryah [8 h. 6] mendefnskan saham merupakan lembaran surat berharga yang dterbtkan oleh badan usaha yang membutuhkan pendanaan dan djual kepada para nvestor yang mengakbatkan para nvestor dapat memlk sebagan kepemlkan perusahaan sebesar jumlah surat berharga yang dmlk oleh nvestor. Seorang nvestor yang melakukan nvestas saham d pasar modal merupakan hal yang menguntungkan akan tetap dengan keadaan harga saham yang bersfat fluktuas dan juga memlk rsko kerugan membuat nvestor berhat-hat dalam 1
2 bernvestas. Hal tersebut menjad salah satu faktor munculnya alternatf untuk bernvestas yatu ops. Sunaryah[8 h. 3] mendefnskan ops sebaga suatu perjanjan kontrak antara penjual ops (seller) dengan pembel ops (buyer) dmana penjual ops menjamn adanya hak(bukan kewajban) dar pembel ops untuk membel atau menjual saham tertentu pada harga dan waktu yang telah dtetapkan. Ops tpe Eropa adalah ops yang pelaksanaan transaksnya pada saat waktu jatuh tempo. Nla ops merupakan besarnya baya yang dkeluarkan oleh seorang nvestor untuk mendapatkan kontrak ops dan pembayarannya dlakukan saat kontrak dbuat. Ada beberapa model untuk menentukan nla ops salah satunya model Black-Scholes. Hull [6 h. 77] menyatakan model penentuan nla ops saham tpe Eropa merupakan model Black-Scholes yang dkembangkan oleh Fscher Black dan Myron Scholes pada tahun Model Black-Scholes berbentuk persamaan dferensal parsal yang berasal dar persamaan dferensal stokastk nla ops. Selanjutnya model Black-Scholes dapat dselesakan dengan menggunakan pendekatan numerk yatu metode beda hngga theta. Bernats [ h. 6] mendefnskan metode theta merupakan gabungan dar metode forward dfference dan backward dfference dengan theta sebaga parameter. Dalam artkel n dbahas metode theta untuk menyelesakan model Black-Scholes sebaga penentuan nla ops saham tpe Eropa. Artkel n merupakan kajan dar buku Desmon [5 h. 57]. Adapun sstematka penulsan bagan 1 adalah pendahuluan yang bers gambaran umum tentang permasalahan yang dbahas. Pada bagan djelaskan teor pendukung yang dgunakan dalam menyelesakan permasalahan yang dbahas. Pada bagan 3 membahas nt permasalahan peneltan dalam artkel n yatu metode theta untuk menentukan nla ops saham tpe Eropa. Pada bagan 4 membahas smulas. Selanjutnya artkel n dakhr kesmpulan pada bagan 5.. PERSAMAAN DIFERENSIAL STOKASTIK NILAI OPSI SAHAM Nla ops merupakan suatu fungs dar varabel stokastk yang bergantung terhadap harga saham dan waktu. Hull[6 h. 59] mendefnskan setap varabel yang nlanya berubah dar waktu ke waktu dengan cara yang tak tentu dkatakan mengkut proses stokastk. Ross [7 h. 41] mendefnskan proses stokastk merupakan kumpulan varabel random X(t) t T dengan t menyatakan waktu pada T dan X(t) menyatakan proses saat t. Proses stokastk memlk beberapa bagan salah satunya proses Wener. Tsay [9 h.53] mendefnskan varabel w t sebaga proses Wener yang memlk sfat-sfat berkut. 1. Perubahan w t selama selang waktu terkecl t dnyatakan dengan w t = ǫ t (1) dengan ǫ merupakan sample random berdstrbus normal N(0 1).
3 . Nla w t untuk setap nterval waktu terkecl t salng bebas. Hull[6 h. 65] memodelkan persamaan dferensal stokastk harga saham dengan varabel S mengkut generalsas proses Wener dnyatakan dengan ds = µsdt+σsdw t () dengan µs merupakan tngkat rata-rata saham yang dharapkan σs merupakan volatltas saham dar return dan w t merupakan proses Wener. Alat komputas yang terkenal d dalam duna fnansal adalah lema Ito. Lema Ito dperkenalkan oleh seorang ahl matematka bernama Kyos Ito pada tahun Wllmot [11 h. 5] menyatakan lema Ito dperoleh dar penjabaran deret Taylor dengan ekspans deret Taylor terhadap fungs G(S t) yatu G = G G S + S t t+ 1 G + G S S S t S t+ 1 G +. (3) t t Selanjutnya lema Ito dgunakan untuk menentukan persamaan dferensal stokastk untuk nla ops saham. Varabel S memenuh persamaan () yatu S = µs t+σs w t. (4) Dengan mensubsttuskan persamaan (1) ke dalam persamaan (4) dperoleh S = µs t+σsǫ t atau S = µ S t +µσs ǫ( t) 3/ +σ S (ǫ t) (5) dengan ǫ memlk rata-rata 0 dan varans 1. Jka nla Var(ǫ) = E(ǫ ) [E(ǫ)] maka E(ǫ ) = 1. Kemudan pada persamaan (5) dengan menggunakan sfat ekspektas dperoleh [1 h. 7] S = µ S t +σ S t. (6) Dengan mensubsttuskan persamaan (4) dan (6) ke dalam persamaan (3) dperoleh G = G S (µs t+σs w t)+ G + G S t (µs t+σs w t) t+ 1 t t+ 1 G S t +σ S t) S (µ G t t (7) saat lmt t menuju 0 dengan menggunakan defns total dferensal dperoleh [10 h. 944] dg = G G µsdt+ S S σsdw t + G t dt+ 1 G S dt. (8) S σ 3
4 Msalkan V(St) adalah nla ops yang bergantung terhadap harga saham S dan waktu t sehngga persamaan (8) menjad ( dv = µs + S t + 1 ) V S dt+ S σ S σsdw t (9) persamaan (9) merupakan persamaan dferensal stokastk nla ops saham untuk memperoleh model Black-Scholes. 3. METODE THETA UNTUK MENENTUKAN NILAI OPSI SAHAM Nla ops saham dtentukan dar model Black-Scholes yang dselesakan menggunakan metode beda hngga theta. Hull [6 h. 86] menyatakan bahwa model Black- Scholes memlk beberapa asums dantaranya 1. Ops yang dgunakan adalah ops tpe Eropa yang berlaku pada saat jatuh tempo.. Volatltas harga saham konstan selama usa dan dketahu secara past. 3. Suku bunga bebas rsko. 4. Saham yang dgunakan tdak melakukan pembagan dvden. 5. Pajak dan baya transaks dabakan. Suatu portofolo merupakan sekumpulan aset berharga salah satunya saham. Nla portofolo yang dlambangkan dengan π terdr dar V dengan perubahan saham jangka pendek yang dnyatakan dengan [11 h. 1] π = V δ(s). (10) Perubahan nla portofolo suatu waktu dnyatakan dengan dπ = dv δ(ds). (11) Msalkan δ = merupakan tngkat perubahan rata-rata nla ops terhadap harga S saham atau dkenal dengan pengendalan rsko (hedgng) dengan mensubsttuskan persamaan (9) dan persamaan () ke dalam persamaan (11) dperoleh ( dπ = t + 1 ) σ S V dt. (1) S Portofolo dkatakan tdak bersko dkarenakan tdak adanya proses Wener oleh karena tu portofolo dkatakan konstan dan memlk return yang sama dengan 4
5 return sekurtas bebas rsko lannya. Jad persamaan yang menunjukkan adanya persamaan return portofolo dengan return sekurtas bebas rsko lannya adalah dπ = rπdt. (13) Dengan mensubsttuskan persamaan (10) dan persamaan (1) ke dalam persamaan (13) dperoleh t + 1 σ S V S +rs S rv = 0. (14) Msalkan τ adalah perhtungan harga saham yang dperoleh dar selsh waktu akhr dan waktu awal. Kemudan τ dapat dnyatakan sebaga berkut. τ = T t. Dengan menurunkan kedua ruas terhadap t dperoleh τ t = 1. (15) Kemudan dengan menggunakan aturan ranta pada persamaan (15) dperoleh τ 1 σ S V S rs S +rv = 0. (16) Persamaan (16) merupakan model Black-Scholes untuk penentuan nla ops saham tpe Eropa. Berdasarkan kontrak ops (V) terbag atas dua yatu call opton (C) dan put opton (P). Hgham [5 h. 3] menyatakan model Black-Scholes pada persamaan (16) memlk syarat awal dan syarat batas untuk call opton maupun put opton adapun syarat awal dan syarat batas call opton yatu serta payoff saat t = T adalah C(0τ) = 0 dan C(S max τ) = S max Ke r(τ) C(ST) = max (S T K0) kemudan syarat awal dan syarat batas put opton yatu serta payoff saat t = T adalah P(0τ) = Ke r(t t) dan P(S max τ) = 0 P(ST) = max (K S T 0). 5
6 Pada persamaan(16) dengan melakukan proses dskrtsas menggunakan metode forward dfference dperoleh [3 h. 733] τ V j+1 V j k V S V j 1 V j +V j +1 h S V j +1 Vj 1 h sehngga persamaan (16) dapat dtuls menjad V j+1 V j 1 σ S V j 1 V j +V j +1 rs V j +1 Vj 1 h +rv j = 0. (17) k h Selanjutnya pada persamaan (16) dengan menggunakan metode backward dfference dperoleh [3 h. 733] V S V j+1 j+1 1 V +V j+1 +1 h S V j+1 +1 Vj+1 1 h sehngga persamaan (16) dapat dtuls menjad V j+1 V j 1 j+1 j+1 k σ S V 1 V +V j+1 +1 rs V j+1 +1 Vj+1 1 +rv j+1 h = 0. (18) h Jka persamaan(18) dan(17) djumlahkan kemudan haslnya dbag dan member bobot yang dnotaskan dengan θ pada ruas kanan sehngga dperoleh metode theta terhadap model Black-Scholes yatu (1+rkθ)V j+1 (1 rk(1 θ))v j σ k θ(v j+1 j+1 1 V + σ k +V j+1 +1 rk ) (1 θ)(v j 1 V j +V j +1 ) θ(v j+1 +1 Vj+1 1 ) = + rk (1 θ)(v j +1 Vj 1 ) (19) dengan 0 θ 1. Perhatkan persamaan (19) dengan menjalankan nla = 1 m 1 dan nla j = 01 n 1 dperoleh sstem persamaan lnear yatu dengan B = b 1 c a b c 0 0 a 3 b b (m 1) BV j+1 = FV j + Q j (0) F = f 1 g e f g 0 0 e 3 f f (m 1) 6
7 Q j = e 1 V j 0 +a 1 V j g (m 1) Vm j +c (m 1) Vm j+1 Pada persamaan (19) dengan memsalkan entry pada matrks B matrks F dan Q adalah a = (1/)kθ(σ r) b = 1+kθ(r +σ ) c = (1/)kθ(σ +r) e = (1/)k(1 θ)(σ r) f = 1 k(1 θ)(r+σ ) g = (1/)k(1 θ)(σ +r). dan V j yatu V j = V j 1 V j V j 3. V j m 1. Chapra [4 h. 86] menjelaskan dalam menyelesakan sstem persamaan lnear pada persamaan (0) dmlk matrks yang berbentuk trdagonal sehngga persamaan (0) dapat dselesakan dengan algortma Thomas. 4. SIMULASI Msalkan seorang nvestor Mr. A melaksanakan ops saham kepada perusahaan PT. B yang bergerak d bdang permnyakan. Pada saat tu Mr. A melaksanakan ops dengan harga pelaksanaan sebesar $47 per lembar dengan tngkat suku bunga bebas rsko 15% per tahun. Perjanjan dlaksanaan selama 146 har maka nla t yatu 0.4 (1 tahun 365 har) dan harga saham saat ops dbuat sebesar $50 per lembar dengan volatltas harga saham 4% tpe ops yang dgunakan adalah tpe Eropa. Setelah kontrak dbuat Mr. A menghtung berapa dana yang akan dkeluarkan untuk call opton dan put opton dengan menggunakan software matlab R013a dperoleh call opton sebesar $ per lembar saham dan untuk put opton sebesar $ per lembar saham. Ilustras call opton dan put opton terlhat pada Gambar 1 (a) dan (b). Gambar 1 (a) untuk call opton menjelaskan harga saham S lebh besar dbandngkan harga kesepakatan K. Pada saat jatuh tempo apabla Mr. A melaksanakan haknya maka Mr. A akan memperoleh keuntungan sebesar selsh harga saham S dengan 7
8 harga kesepakatan K. Semakn tngg harga saham maka semakn besar pula keuntungan yang d peroleh Mr. A. Apabla pada saat jatuh tempo Mr. A tdak melaksanakan haknya maka Mr. A akan mengalam kerugan sebesar dana yang dkeluarkan oleh Mr. A kepada opton wrtter yatu sebesar $ per lembar saham. Gambar 1 (b) untuk put opton menjelaskan harga kesepakatan K lebh rendah dbandngkan harga saham S. Hal n dkarenakan pada saat awal kontrak dbuat Mr. A mempredks harga saham PT. B akan mengalam penngkatan pada saat jatuh tempo sehngga Mr. A tdak memungknkan untuk melaksanakan put opton (a) (b) Gambar 1: (a) call opton dan (b) put opton 5. KESIMPULAN Berdasarkan pembahasan yang telah dkemukakan sebelumnya dapat dsmpulkan bahwa untuk menentukan nla call opton maupun nla put opton menggunakan model Black-Scholes. Model Black-Scholes yang berbentuk persamaan dferensal parsal dapat dselesakan dengan metode beda hngga theta untuk memperoleh nla ops. Ucapan Terma Kash Ucapan terma kash dsampakan kepada Dr. Syamsudhuha M.Sc. dan Zulkarnan M.S. yang telah membmbng dan memberkan arahan dalam penulsan artkel n. DAFTAR PUSTAKA [1] L.J. Ban dan M. Engelhardt Introducton to Probablty and Mathematcal Statstcs th Ed Duxbury Canada
9 [] R. A. Bernatz Fourer Seres and Numercal Methods for Partal Dfferensal Equatons John Wley and Sons Inc New Jersey 010. [3] R.L.Burdendan D.J.Fares Numercal Analyss 9 th Ed NelsonEducaton Ltd Canada 011. [4] S. C. Chapra Numercal Method for Engneers 5 th Ed Mc Graw Hll New York 006. [5] J. H. Desmond An Introducton to Fnancal Opton Valuaton Mathematcs Stochastcs and Computaton Cambrdge Unversty Press New York 004. [6] J. C. Hull Optons Futures and Other Dervatves 7 th Ed Prentce Hall New Jersey 003. [7] S. M. Ross Stochastc Processes nd Ed Jhon Wley dan Sons. Inc New York [8] Sunaryah Pengetahuan Pasar Modal AMP YKPN 003. [9] R. S. Tsay Analyss of Fnancal Tme Seres Wley-Interscence New Jersey 010. [10] J. Stewart Calculus 7 th Cengage Learnng Span [11] P. Wllmot S. Hownson dan J. Dewynne The Mathematcs of Fnancal Dervatves: A Student Introducton Cambrdge Unversty Press New York
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciMETODE BEDA HINGGA UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI SAHAM TIPE EROPA DENGAN PEMBAGIAN DIVIDEN. Lidya Krisna Andani ABSTRACT
METODE BEDA HINGGA UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI SAHAM TIPE EROPA DENGAN PEMBAGIAN DIVIDEN Lidya Krisna Andani Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan
Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF
Lebih 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 terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :
JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan
Lebih terperinciBab 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 terperinciPENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN
PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI
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 terperinciEKSISTENSI DAN KETUNGGALAN SOLUSI HARGA OPSI EROPA
Prosdng Semnar Nasonal Peneltan, Penddkan dan Penerapan MIPA Fakultas MIPA, Unverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 009 EKSISTENSI DAN KETUNGGALAN SOLUSI HARGA OPSI EROPA SUTRIMA zutrma@yahoo.co.d Jurusan Matematka
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 terperinciPenerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analisis Rangkaian RLC
Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analss Rangkaan RLC Rka Favora Gusa JurusanTeknk Elektro,Fakultas Teknk,Unverstas Bangka Beltung rka_favora@yahoo.com ABSTRACT The exstence of nductor and capactor
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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. dalam situs BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal dari dua
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Ruang Lngkup Peneltan Reksadana yang dgunakan dalam peneltan n adalah reksadana yang terdaftar dalam stus BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal
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 terperinciBAB III SKEMA NUMERIK
BAB III SKEMA NUMERIK Pada bab n, akan dbahas penusunan skema numerk dengan menggunakan metoda beda hngga Forward-Tme dan Centre-Space. Pertama kta elaskan operator beda hngga dan memberkan beberapa sfatna,
Lebih terperinciANALISIS METODE BINOMIAL DIPERCEPAT PADA PERHITUNGAN HARGA OPSI EROPA
ANALISIS EODE BINOIAL DIPERCEPA PADA PERHIUNGAN HARGA OPSI EROPA Istqomah, Abdul Azz Jurusan atematka Unverstas Islam Neger aulana alk Ibrahm alang e-mal: thfa_31@yahoo.com ARAK odel umum yang dgunakan
Lebih 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 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 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 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 terperinciPEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR
PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) resa.septan@unpad.ac.d,
Lebih 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 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 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. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan
Lebih terperinciPENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)
PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) Rcha Agustnngsh, Drs. Lukman Hanaf, M.Sc. Jurusan Matematka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya
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 terperinciPENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN
PENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN Yulana Abstrak:Model persamaan regres lnear dapat dnyatakan dalam bentuk matrks
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 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 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 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 II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciBAB 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 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 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 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 terperinciMETODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,
Lebih terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
Lebih terperinciEFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral
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 terperinciMatematika Eigenface Menggunakan Metrik Euclidean
Matematka Egenface Menggunakan Metrk Eucldean 6 Ben Utomo Sekolah ngg eknolog Bontang, Indonesa Abstract Salah satu sstem pengenalan wajah (face recognton) adalah metode egenface. Metode n bekerja dengan
Lebih 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 terperinciMODEL PERSEDIAAN PROBABILISTIK YANG MEMUAT VARIABEL LEAD TIME DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI NORMAL
MODEL PERSEDIAAN PROBABILISTIK YANG MEMUAT VARIABEL LEAD TIME DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI NORMAL Noprad, T.P.Nababan, Endang Lly Mahasswa Program Stud S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciSEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS
JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 289-297 SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS Suroto Prod Matematka, Jurusan MIPA, Fakultas Sans dan Teknk Unverstas Jenderal Soedrman e-mal : suroto_80@yahoo.com
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan yang bertujuan untuk mendeskrpskan langkah-langkah pengembangan perangkat pembelajaran matematka berbass teor varas berupa Rencana
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 I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sebagan besar peneltan-peneltan bdang statstka berhubungan dengan pengujan asums dstrbus, bak secara teor maupun praktk d lapangan. Salah satu uj yang serng dgunakan
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 terperinciDalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang
LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih 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 terperinciCatatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K
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 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. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk
Lebih terperinciDekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya
A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSOLUTION INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI FISIKA
ISTITUT TEKOLOGI BADUG FAKULTAS MATEMATIKA DA ILMU PEGETAHUA ALAM PROGRAM STUDI FISIKA FI-500 Mekanka Statstk SEMESTER/ Sem. - 06/07 PR#4 : Dstrbus bose Ensten dan nteraks kuat Kumpulkan d Selasa 9 Aprl
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum melakukan penelitian, langkah yang dilakukan oleh penulis
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum melakukan peneltan, langkah yang dlakukan oleh penuls adalah mengetahu dan menentukan metode yang akan dgunakan dalam peneltan. Sugyono (2006: 1) menyatakan:
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam
1 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMPN 8 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas VII SMPN 8 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 01/013 yang terdr
Lebih terperinci2 TINJAUAN PUSTAKA. sistem statis dan sistem fuzzy. Penelitian sejenis juga dilakukan oleh Aziz (1996).
2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Stud Yang Terkat Peneltan n mengacu pada jurnal yang dtuls oleh Khang, dkk.(1995). Dalam peneltannya, Khang, dkk membandngkan arus lalu lntas yang datur menggunakan sstem stats dan
Lebih terperinciPEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)
PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Stud Kasus : Metode Secant) Melda panjatan STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka e-mal : meldapjt.78@gmal.com
Lebih terperinciBAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel
4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk
Lebih terperinciAPROKSIMASI NON-UNIFORM SPASIAL PERSAMAAN PANAS 1D DENGAN FINITE POINTSET METHOD
Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : 406-395 APROKSIMASI NON-UNIFORM SPASIA PERSAMAAN PANAS D DENGAN FINITE POINTSET METHOD Putu Harry Gunawan, Frska Frstella Industral and Fnancal Mathematcs Research
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Salah satu instrumen derivatif yang mempunyai potensi untuk dikembangkan adalah opsi. Opsi adalah suatu kontrak antara dua pihak, salah satu pihak (sebagai pembeli) mempunyai hak
Lebih terperinciEksistensi Bifurkasi Mundur pada Model Penyebaran Penyakit Menular dengan Vaksinasi
1 Eksstens Bfurkas Mundur pada Model Penyebaran Penyakt Menular dengan Vaksnas Intan Putr Lestar, Drs. M. Setjo Wnarko, M.S Jurusan Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Insttut Teknolog
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN
MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN Mkyana Ramadan, Nughthoh Arfaw Kurdh, dan Sutrma Program Stud Matematka FMIPA UNS Abstrak.
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph
TINJAUAN PUSTAKA Bayesan Networks BNs dapat memberkan nformas yang sederhana dan padat mengena nformas peluang. Berdasarkan komponennya BNs terdr dar Bayesan Structure (Bs) dan Bayesan Parameter (Bp) (Cooper
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 terperinciKONSTRUKSI PERSAMAAN BLACK-SCHOLES DENGAN KONSEP MODEL PENENTUAN HARGA ASET MODAL ABSTRACT
KONSTRUKSI PERSAMAAN BLACK-SCHOLES DENGAN KONSEP MODEL PENENTUAN HARGA ASET MODAL Jayanti Primades 1, Johannes Kho, M. D. H. Gamal 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Dosen Jurusan Matematika Fakultas
Lebih terperinciPERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
http://starto.sta.ugm.ac.d PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Ordnar Derental Equatons ODE Persamaan Derensal Basa http://starto.sta.ugm.ac.d Acuan Chapra, S.C., Canale R.P., 990, Numercal Methods or Engneers,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya
Lebih terperinciPENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI
PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,
Lebih terperinciTEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4.
TEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4 KONSEP DASAR 2/40 Ada tga konsep dasar yang perlu dketahu untuk memaham pembentukan portofolo optmal, yatu: portofolo efsen dan portofolo optmal fungs utltas dan
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 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 terperinciOleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw
Oleh : Harfa Hanan Yoga A Nugraha Gemur Safar ka Sautr Arya Andka Dumanau Dosen : Dr.rer.nat. Ded osad, S.S., M.Sc. Program Stud Statstka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Gadah Mada
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 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 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.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas
9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran
Lebih terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciBAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )
28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau
Lebih terperinciuntuk mencapai durasi 30 bulan banyak aktivitas yang harus dijalankan dengan
BAB V PEMBAHASAN Bab n bens mengena skema nsentf terhadap waktu, skema nsentf terhadap baya. dan akuras dstrbus-dstrbus vang dsmulas. 5.1 Skema Insentf Waktu Phak pemlk menghendak target waktu penyelesaan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL
Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah
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 terperinciOVERVIEW 1/40
http://www..deden08m.wordpress.com OVERVIEW 1/40 Konsep-konsep dasar dalam pembentukan portofolo optmal. Perbedaan tentang aset bersko dan aset bebas rsko. Perbedaan preferens nvestor dalam memlh portofolo
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 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi
3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI QR TUGAS AKHIR
PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI QR TUGAS AKHIR Dajukan sebaga Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sans pada Jurusan Matematka Oleh : IIS ERIANTI
Lebih terperinciCAPITAL ASSET PRICING MODEL
CAPITAL ASSET PRICING ODEL 1. Konsep CAP 2. Perumusan CAP (CL dan SL) 3. Pelonggaran CAP unya Alteza Konsep Dasar CAP Drumuskan oleh Sharpe, Lntner & ossn (1960an) odel yang menghubungkan expected return
Lebih terperinciEstimasi Variabel Keadaan Gerak Longitudinal Pesawat Terbang Menggunakan Metode Fuzzy Kalman Filter
A-42 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5 No. 2 (216) 2337-352 (231-928X Prnt) Estmas Varabel Keadaan Gerak Longtudnal Pesawat erbang Menggunakan Metode Fuzzy Kalman Flter Res Arumn San, Erna Aprlan, dan Mohammad
Lebih terperinci