TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA
|
|
- Widya Sasmita
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IndoMS Journal on Statstcs Vol, No (4), Page TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA Arum Handn Prmandar, Abdurahman Jurusan Statsta FMIPA UII Program Stud Statsta FMIPA UGM Abstract Ths paper presents repeated Rchardson extrapolaton appled on flexble bnomal for prcng Amercan put opton We apply Rchardson extrapolaton on the sequence of approxmaton of opton value for acceleratng ts rate of convergence Frst, we defne the sequence of approxmaton usng flexble bnomal model A number of tme step used n ths scheme are based on the step sze characterzed by sequence of ntegers Second, we extrapolate the sequence of approxmaton repeatedly As the result, repeated Rchardson extrapolaton technque worng on flexble bnomal model and can be used to accelerate the sequence of approxmaton produced by ths scheme so that we merely need a less of tme for prcng opton Keywords: Rchardson extrapolaton, flexble bnomal model, Amercan put opton Abstra Dalam paper n dbahas mengena ten estrapolas Rchardson berulang yang dterapan pada model bnomal flesbel untu menentuan harga ops jual Amera Estrapolas Rchardson dterapan pada barsan pendeatan nla ops untu mempercepat laju onvergensnya Langah pertama adalah menentuan barsan pendeatan nla ops menggunaan model bnomal flesbel yang jumlah langahnya bergantung pada stepsze yang darateran dengan barsan blangan bulat Langah edua adalah mengetrapolas barsan nla ops tersebut secara berulang Dar hasl omputas dperoleh hasl bahwa ten estrapolas Rchardson berulang dapat mempercepat laju onvergens barsan nla ops yang dhaslan oleh model bnomal flesbel dan mempercepat perhtungan harga ops dbandngan dengan metode bnomal onvensonal Kata unc: estrapolas Rchardson, model bnomal flesbel, ops put Amera Mathematcs Subject Classfcaton: 6P5, 65B5 39
2 4 Arum Handn Prmandar, Abdurahman Pendahuluan Ops merupaan salah satu produ fnansal turunan yang memberan ha epada pemegangnya untu membel atau menjual suatu aset acuan (underlyng asset) saat jatuh tempo atau sebelumnya, pada harga yang telah dsepaat Pada umumnya, aset acuan yang dgunaan berupa saham umum (common stoc) Ops jual/ put tpe Amera adalah ops yang memberan ha epada pemegangnya untu menjual aset acuan pada saat jatuh tempo atau sebelum jatuh tempo Penentuan harga wajar ops tpe Amera perlu detahu watu terba untu menjalanan ops tersebut arena memungnan pelasanaan ops d awal (early exercse) Pada tahun 979, Cox, Ross, dan Rubnsten [3] mengusulan model bnomal sebaga metode untu menla harga ops tpe n dan demudan har denal dengan model CRR, untu memberan perhargaan epada merea Dalam penentuan harga ops serng al dgunaan metode teras atau prosedur omputas berdasaran pada beberapa parameter Aan tetap eonvergenan pada beberapa sema numer yang lambat menjad suatu masalah serus dalam stuas prats Salah satu asus yang laju eonvergenannya lambat adalah model bnomal Solus untu masalah tersebut adalah penggunaan ten estrapolas Rchardson untu mempercepat laju onvergens Sayangnya estrapolas Rchardson tda dapat dterapan pada model bnomal CRR arena eonvergenan nla ops yang dperoleh dar model bnomal CRR tda monoton Dengan ata lan, seman banya langah yang ta gunaan dalam model n tda menjamn aan mendeat harga sesungguhnya Selanjutnya Tan [5] mengembangan model bnomal dengan menambahan suatu parameter emrngan yang mengubah bentu pohon bnomalnya Model n dsebut dengan model bnomal flesbel Dbandngan dengan model bnomal CRR, model bnomal flesbel meml eonvergenan yang lebh monoton Dalam paper n, ten etrapolas Rchardson dterapan secara berulang dan dgunaan pada model bnomal flesbel yang dusulan oleh Tan untu menentuan harga ops put Amera Estrapolas Rchardson dgunaan sebaga alat untu mempercepat laju eonvergenan pada model bnomal flesbel dengan memanfaatan barsan Romberg sebaga stepsze Model Bnomal Flesbel Model Bnomal Tan (999) mengusulan parameter enaan dan penurunan pada model bnomal flesbel sebaga berut: t t u e, t t d e, dengan λ merupaan onstanta sembarang yang dsebut parameter emrngan Lambda dapat bernla postf, negatf, maupun nol, selama nlanya terbatas Dengan ata lan t O
3 Ten Estrapolas Rchardson Berulang Pada Model Bnomal Flesbel 4 atau t O t terpenuh Perubahan pada parameter enaan dan penurunan tda menjadan probabltas bernla non-negatf Keadaan non-negatf aan tercapa ja: rt d e u, atau dapat dtulsan sebaga r t () Sebarang nla λ yang terbatas memenuh onds () untu t yang cuup ecl (atau nla N yang cuup besar) Parameter λ dapat danggap sebaga derajat emrngan dar pohon bnomal Keta, pohon bnomal aan smetrs sehngga tt pusat pohon aan membentu gars horzontal, sepert pada pohon bnomal CRR Dengan ata lan, pergeraan na dan turun membawa harga aset pada level yang sama dengan harga awal Ja, pohon bnomal aan mrng e atas artnya pergeraan na dan turun menngatan level dar harga aset Sebalnya, pohon bnomal aan mrng e bawah (Gambar ) Gambar Pengaruh parameter emrngan pada pohon bnomal Model bnomal CRR adalah ejadan husus dalam model bnomal flesbel dengan Parameter enaan dan penurunan, serta probabltas pada model bnomal CRR adalah p u e t, t d e, r t e d u d () Model bnomal CRR aan onvergen pada model Blac-Scholes dengan jalan yang tda teratur Hal n berart eonvergenan model bnomal CRR tda mulus Gambar d bawah menglustrasan eonvergenan model bnomal CRR dbandng dengan model bnomal flesbel untu menla harga ops call tpe Eropa dengan harga saham sebesar $, harga ontra sebesar $95, umur ops adalah 6 bulan, volatltas sebesar %, dan bunga bebas reso adalah 6% Galat ddefnsan sebaga esalahan model bnomal terhadap model Blac- Scholes
4 4 Arum Handn Prmandar, Abdurahman Gambar Konvergens model bnomal CRR dan bnomal flesbel Untu dapat menggunaan estrapolas Rchardson, suatu model harus meml onvergens yang mulus Konds n tda tercapa dengan model bnomal CRR arena model n meml onvergens yang sangat berflutuas (tda mulus) Menggunaan model bnomal flesbel, terdapat cara sederhana untu mencapa emulusan onvergens yatu dengan cara memlh parameter emrngan sedeman sehngga pada saat jatuh tempo sebuah tt pada pohon bnomal bertepatan dengan harga ontra Oleh arena tu perlu dturunan rumusan untu menentuan nla λ Andaan suatu model bnomal flesbel beerja dengan N langah Harga aset setelah N langah dengan total enaan sebesar j, dberan sebaga berut: j N j S( N, j) Su d, j N Msalan nla awal λ adalah, yang mana merepresentasan model bnomal CRR Tt terdeat dengan nla ontra K N, j, dapat dtentuan dengan menyelesaan persamaan: N Su d K (3) Mengambl logartma dar edua ss pada persamaan (3) dperoleh: K log Nlog d S (4) logu log d Oleh arena η haruslah blangan bulat, sedangan persamaan (4) basanya buan blangan bulat, maa tt terdeat dengan K dapat dtentuan dengan mendefnsan j sebaga berut:, j
5 Ten Estrapolas Rchardson Berulang Pada Model Bnomal Flesbel 43 dengan [] menyataan blangan bulat terdeat dengan argumennya Untu menentuan bahwa N, j secara bertepatan sama dengan harga ontra K, maa suatu nla λ dplh sedeman sehngga: j N j Su d K Sehngga dperoleh rumusan untu λ yatu: K log j N t S (5) tn Dengan pemlhan husus λ, harga ontra selalu terleta pada pada tt N, j Rumusan untu λ dperoleh secara trval yatu: j t (6) T Persamaan (6) merupaan rumusan untu pemlhan nla λ, dmana oleh defns j 5, serng t Dengan onds tersebut probabltas non-negatf terpenuh pada nla t yang cuup ecl Estrapolas Rchardson Dalam analss numer, uanttas yang belum detahu P dapat ddeat dengan uanttas yang terhtung Ph ( ) yang bergantung pada parameter stepsze h sedeman sehngga lm P h P P D bawah asums bahwa h Ph merupaan fungs mulus yang dapat dtulsan: P h a a h a h a h O h, (7) dengan adalah nla yang dasumsan harus detahu, sedangan parameter a, a,, tda perlu detahu dan h Secara husus dperoleh a P Menurut Schmdt [], algortma lanjut untu estrapolas dapat dbangun eta j j, j,, Gagasan dar estrapolas Rchardson adalah melauan elmnsas h dar persamaan (7) sehngga mendapatan pendeatan baru dengan order yang lebh tngg, ataanlah P h yang P h P O h, h meml error P yang lebh ba darpada Jelas bahwa P h merupaan pendeatan untu Ph arena untu h yang cuup ecl h h Untu menjalanan gagasan tersebut dlauan perhtungan beberapa al secara berturut-turut dengan stepsze yang seman ecl yatu:
6 44 Arum Handn Prmandar, Abdurahman h h, sedeman sehngga dperoleh barsan pendeatan, P h, P h, Ja dambl stepsze h untu melauan pendeatan, maa persamaan (7) dapat dtuls: Andaan h h, maa P h a a h O h P h a a h O h (8) Selanjutnya, dengan menentuan h h h deperoleh Dengan mengalan (8) dengan, untu, dan memenuh hh, P h a a h O h (9), dperoleh t t t t t P h a a h O h () Mengurangan (9) dengan () dperoleh, Ph Ph a ah Oh Selanjutnya, ddefnsan: P h, h Dperoleh pendeatan baru untu nla P h a Ph P yatu t t t t Ph, h a a t h Oh () Persamaan () menunjuan bahwa Ph, h P Oh mengelmnas h3 h h Perhtungan dlanjutan untu h dengan menggunaan Ph, h dan, Menganalogan proses sebelumnya, dperoleh, 3 Ph, h a P h h serta mengambl 3 P h h t ah O h
7 Ten Estrapolas Rchardson Berulang Pada Model Bnomal Flesbel 45 Secara berulang ddefnsan P h h Ph, h, h3 Ddapatan pendeatan baru untu a P yatu,, P h, h 3 Ph, h, h3 a a h Oh 3 Deman dperoleh Ph, h, h3 a Oh Proses tersebut merupaan proses estrapolas 3 4 Rchardson, yang dapat dulang untu mengelmnas h, h, Pada mulanya Rchardson mendsrpsan prosedur estrapolas tersebut untu ;,, yang dsebut dengan deferred approach to the lmt [], Estrapolas Rchardson berulang dlauan dengan cara memlh onstanta,, serta memsalan h h ;,, dan h b Abatnya dalam,b dan lmh Algortma reursnya adalah sebaga berut: ( j) a Tetapan j P P h, j,,, h merupaan barsan turun n b Tetapan dan htung reurs: c n P untu j,,, dan n,, dengan ( j ) n P c P ( j) ( j) ( j) n n n n cn P P P P c ( j) ( j) ( j) n n n n () Untu menentuan nla dar, dgunaan deret Taylor Ph ( ) d setar P () sehngga dperoleh n n untu n,,, Setelah dperoleh nla maa dapat dbangun tabel estrapolas yatu: T dan ddapat,,3,, T, T,, T T T 3, 3, 3,3
8 46 Arum Handn Prmandar, Abdurahman Algortma reurs pada persamaan () dapat dgeneralsas menggunaan aturan segtga pada tabel estrapolas menjad: a Tetapan T, Ph ;,, b Untu dan j,3,, htung T, j T, j T, j T, j hj (3) h Algortma pada persamaan (3) denal juga sebaga algortma Aten-Nevlle Andaan dambl dan h H Selanjutnya H dsebut dengan langah dasar (basc step) Abatnya H dperoleh barsan h ;,, dengan n,4,8,6,3, Barsan tersebut n dsebut dengan barsan Romberg 3 Estrapolas Rchardson Berulang pada Model Bnomal Flesbel Estrapolas Rchardson dterapan salah satunya untu mempercepat onvergens suatu barsan [4] Oleh arena harga ops yang dperoleh dar model bnomal meml onvergens lambat maa estrapolas dapat dterapan untu mempercepat eonvergenannya Prosedur untu mengaplasan estrapolas Rchardson berulang pada model bnomal Flesbel adalah sebaga berut: a Menentuan langah dasar dan banyanya perulangan Langah dasar (H) dgunaan untu menentuan barsan langah pendeatan: H; h, H; h, H; h3,, untu barsan stepsze h h Stepsze h dapat dtentuan dengan menggunaan langah dasar H, yatu: H h untu,, n Dengan deman barsan h dapat darateran menggunaan barsan blangan bulat n Dalam asus n n adalah barsan Romberg, :,4,8,6,3, F R Dalam penerapan ten estrapolas pada model bnomal, langah dasar (basc step) dperoleh dar H, N
9 Ten Estrapolas Rchardson Berulang Pada Model Bnomal Flesbel 47 dengan τ adalah umur ops, sedangan N adalah banya langah awal b Menentuan barsan nla ops Nla ops pada olom pertama estrapolas dtentuan dengan model bnomal flesbel c Melauan estrapolas Estrapolas dlauan dengan menggunaan algortma Aten-Nevlle Keauratan ten estrapolas Rchardson dapat duur juga dar nla RMS (Root Mean Square) error relatf yang dformulasan sebaga berut: dengan P P *, P j j RMS, * P adalah nla ops hasl estmas, sedangan P adalah nla ops sebenarnya Dalam asus n, P dambl dar harga ops pembandng yang dperoleh tanpa menggunaan estrapolas Harga ops tersebut dasumsan sebaga harga ops yang sudah onvergen 3 Hasl dan Pembahasan Data saham yang dgunaan sebaga stud asus adalah saham ml Ctgroup, Inc (C) Saham hstors dambl dar tanggal 7 September hngga 6 September 3 Sebelum data dgunaan untu mengestmas volatltas, dlauan uj normaltas pada log return data saham Ctgroup Hasl uj normaltas menggunaan uj llefors, data log return Ctgruop berasal dar populas berdstrbus normal Dar pasar dperoleh nformas harga saham pada tanggal 6 September (S ) sebesar $4893, harga ontra (K) dambl sebesar $49, suu bunga bebas reso (r) d USA adalah 5%, jatuh tempo ops adalah tanggal 5 Otober 3, tngat dvden (δ) sebesar %, dan harga ops put pasar sebesar $67 Perhtungan harga ops menggunaan model bnomal dlauan dengan mengambl langah sebanya 5, sedangan perhtungan harga ops dengan menerapan ten estrapolas Rchardson dlauan dengan 5 al perulangan dan banya langah awal sebanya Estmas volatltas yang dgunaan dalam perhtungan adalah estmas hstors maupun mpled Hasl perhtungan adalah sebaga berut:
10 48 Arum Handn Prmandar, Abdurahman Model Tabel Harga ops put Amera Ctgroup Harga Ops Put Volatltas Hstors Watu yang dbutuhan (det) Impled Volatltas Harga Ops Put Watu yang dbutuhan (det) Bnomal CRR,777 86,996, ,4 Bnomal Flesbel, ,995, ,57 Bnomal Flesbel dengan estrapolas Rchardson berulang Blac-Scholes,7 Harga pasar,67,777 8,899, ,67 Dar Tabel d atas, dperoleh bahwa etga model menghaslan harga ops put yang sama pada tngat ores -4 D antara etga model, model bnomal flesbel dengan estrapolas Rchardson berulang memerluan watu palng sedt untu menyelesaan htungan yatu urang dar det, sedangan model bnomal memerluan watu lebh dar 4 ment RMS error relatf harga ops menggunaan model tersebut pada setap perulangan dbandng dengan harga yang dperoleh dar model bnomal flesbel tanpa estrapolas adalah sebaga berut: Tabel RMS Model bnomal flesbel dengan ten estrapolas Rchardson berulang Perulangan n() Volatltas Volatltas Hstors Impled Volatltas,79-3, , , ,57-4 4, ,39-4 3, ,773-4,7-4 Berdasaran hasl RMS error relatf (pada dagonal tabel estrapolas) yang seman mengecl, maa seman banya ulangan yang dambl, seman aurat pula harga ops yang dperoleh
11 Ten Estrapolas Rchardson Berulang Pada Model Bnomal Flesbel 49 4 Kesmpulan Ten estrapolas Rchardson dapat dterapan pada model bnomal flesbel arena model n meml onvergens yang monoton (relatf tda berflutuatf) Penggunaan ten n pada model bnomal flesbel membuat jumlah langah watu yang dgunaan lebh sedt dbandngan tanpa penggunaan estrapolas Serng jumlah langah watu yang sedt dan onvergens yang seman cepat, watu yang dbutuhan untu perhtungan juga seman sngat Daftar Pustaa [] Avram, S, 3, Practcal Extrapolaton Methods: Theory and Applcatons, Cambrdge Unversty Press, USA [] Chuang-Chang, C, San-Ln, C, and Rchard, CS,, Rchardson Extrapolaton Technque for Prcng Amercan-Style Optons, Worng Paper, Management School, Natonal Central Unversty, Tawan [3] Cox, J, Ross, S, and Rubnsten, M, 979, Opton Prcng: A Smplfed Approach, Journal of Fnancal Economcs 7, 9-63 [4] Joyce, DC, 97, Survey Of Extrapolaton Processes In Numercal Analyss, SIAM Revew 3, no 4, [5] Tan, YS, 999, A Flexble Bnomal Opton Prcng Model, Journal of Futures Marets 9-7,
12 5 Arum Handn Prmandar, Abdurahman
BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciBAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
Lebih terperinciINVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
Lebih terperinciIII FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING
7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Lebih terperinciBenyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN
METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Lebih terperinciBAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
Lebih terperinciPengolahan lanjut data gravitasi
Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal
Lebih terperinciPENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD
ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar
Lebih terperinciLucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman
Lucas Theorem Untu Mengatur Penympanan Memor yang Lebh Aman Hendra Hadhl Chor (135 8 41) Program Stud Ten Informata ITB Jalan Ganesha 1, Bandung e-mal: hendra_h2c_mathematcan@yahoo.com; f1841@students.f.tb.ac.d
Lebih terperinciProsedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d
Lebih terperinciMODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN
SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,
Lebih terperinciOleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si
Analsa Penerapan Metode Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots Pada Oblgas ( Analyss of Applcaton Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots s Method n Oblgaton ) Oleh : Wahyu Saf
Lebih terperinciPEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER
PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...
Lebih terperinciPemodelan Anomali Magnetik Berbentuk Prisma Menggunakan Algoritma Genetika Antonius a, Yudha Arman a *, Joko Sampurno a
Pemodelan Anomal Magnet Berbentu Prsma Menggunaan Algortma Geneta Antonus a, Yudha Arman a *, Joo Sampurno a a Jurusan Fsa, FMIPA Unverstas Tanjungpura, Jalan Pro. Dr. Hadar Nawaw, Pontana, Indonesa *Emal
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)
Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam
Lebih terperinciBAB III MODUL INJEKTIF
BAB III ODUL INJEKTIF Bab n adalah bab yang palng pentng arena bab n bers mula dar hal-hal dasar mengena modul njet sampa sat-sat stmewanya yang tda dml oleh modul lan yang tda njet, yang merupaan ous
Lebih terperinciAnalisis Penyelesaian Persamaan Kuadrat Matriks
Jurnal Matemata, Jurnal Matemata, tatsta tatsta, & Komutas & Komutas Vol. 3 No Vol. Jul No. 6 Jul 5 Vol, No, 9-3, 9-9, Jul 5 9 Analss Penyelesaan Persamaan Kuadrat Matrs Hasmawat dan Amr Kamal Amr Abstra
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga
Lebih terperinciBab III Model Estimasi Outstanding Claims Liability
Bab III Model Estmas Outstandng Clams Lablty. Model ELRF Suatu model yang dgunaan untu menasr outstandng clams lablty, tda cuup hanya melbatan data pada run-off trangle saa. Sebab, pembayaran lam d masa
Lebih terperinciSTATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil
Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan
Lebih terperinciVI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr
Lebih terperinciBAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Radix Sort dalam Berbagai Kasus Bilangan Dibandingkan Algoritma Pengurutan yang lain
Abstra Implementas Algortma Radx Sort dalam Berbaga Kasus Blangan Dbandngan Algortma Pengurutan yang lan Dean Fathony Alfatwa, Ere Rahman Syah P 2, Fahrs Mumtaza Ahsan 3 Departemen Ten Informata, Insttut
Lebih terperinciKOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda
KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,
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 I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Opsi merupakan salah satu produk finansial turunan. Opsi memberikan hak kepada pemegangnya untuk membeli atau menjual suatu aset acuan (underlying asset) saat jatuh
Lebih terperinciIV. MODEL-MODEL EMPIRIS FUNGSI PERMINTAAN
69 IV. MODEL-MODEL EMPIRIS FUNGSI PERMINTAAN Dtnau dar sfat hubungan antar persamaan terdapat dua ens model persamaan yatu model persamaan tunggal dan model sstem persamaan. Model persamaan tunggal adalah
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER ol. 4. No., - 22, Aprl 2, ISSN : 4-858 SUBRUANG MARKED Suryoto Jurusan Matemata, FMIPA-UNDIP Semarang Abstra Msalan suatu ruang vetor berdmens ngga atas lapangan omples C,
Lebih terperinciAnalisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference
B-54 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prnt) Analss Persebaran Sesmstas Wlayah Sumatera Selatan Menggunaan Metode Double Dfference Dew Fajryyatul Mauldah, Bagus Jaya Santosa
Lebih terperinciRestorasi Citra Dengan Menggunakan Metode Iteratif Lanczos Hybrid Regularization
Restoras Ctra Dengan Menggunaan Metode Iteratf Lanczos Hybrd Regularzaton Yudh Purwananto, Rully Soelaman, Alfa Masjta Rahmat Jurusan Ten Informata, Faultas Tenolog Informas Insttut Tenolog Sepuluh Nopember
Lebih terperinciKAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR
Berala Fsa ISSN : 1410-966 Vol.8, No.1, Januar 005, hal 7-10 KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Agus Setyawan Laboratorum Geofsa, Jurusan
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 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 terperinciPENENTUAN HARGA OPSI UNTUK MODEL BLACK - SCHOLES MENGGUNAKAN METODE BEDA HINGGA CRANK-NICOLSON
PEETUA HARGA OPI UTUK MODEL BLACK - CHOLE MEGGUAKA METODE BEDA HIGGA CRAK-ICOLO Rully Chatas Inda Pahmana dan Ds. umad, M. Absta Ops meupaan suatu onta antaa penual ops dengan pembel ops, dmana penual
Lebih terperinciPerbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield
Perbandngan Masalah Optmas TSP dengan Menggunaan Algortma Ant Colony dan Jarngan Hopfeld 1 Yulan, Moh.Isa Irawan, dan 3 Mardljah 1,, 3 Jurusan Matemata, Insttut Tenolog Sepuluh Noember Kampus ITS, Surabaya
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 terperinciMETODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa
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 terperinciPRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING
PRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-M3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING Vvn Mandasar (306 00 069), Dr Ir Setawan, M S (960030 9870 00) Mahasswa Jurusan
Lebih terperinciPENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI
PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION Oleh : SOEMARTINI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA dan ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN JATINANGOR 008 DAFTAR ISI Hal DAFTAR
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Control chart pertama kali dikenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pendahuluan Control chart pertama al denalan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dar Bell Telephone Laboratores Amera Serat pada tahun 94. Control chart adalah sebuah gra yang member
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
A III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Watu Peneltan. Tempat Peneltan Obje dalam peneltan n adalah Kelas VIII M.Ts. Neger onang yang terleta d Kecamatan onang Kabupaten Dema.. Watu Peneltan Peneltan dlasanaan
Lebih terperinciPengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA
Pengaruh Kelembaban dan Ser Tanah Terhadap Mutu dan Produs Tanaman Tembaau Temanggung dengan Metode MANOVA Mftala Al Rza ), Sutno ), dan Dumal ) ) Jurusan Statsta, Faultas MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh
Lebih terperinciBAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model
BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga
Lebih terperinciDiagram Kontrol Fuzzy Multinomial Untuk Data Linguistik
Prosdng Statsta ISSN: 2460-6456 Dagram Kontrol Fuzzy Multnomal Untu Data ngust 1 Amy Amallya Azzah, 2 Suwanda Idrs, 3 snur Wachdah 1,2,3 Prod Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas
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 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 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 terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS
ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS Ihwannul Khols, ST. MT. Unverstas 7 Agustus 945 Jaarta hols27@gmal.com Abstra Pengenalan pola data
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER MODEL HIDDEN MARKOV *
PEDUGAA PARAMETER MODEL HIDDE MARKOV * BERLIA SETIAWATY DA LIDA KRISTIA Depatemen Matemata Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam Insttut Petanan Bogo Jl Meant, Kampus IPB Damaga, Bogo 6680 Indonesa
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 terperinciImplementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0
Implementas Jarngan Saraf Truan Bacpropagaton Pada Aplas Pengenalan Waah Dengan Jara Yang Berbeda Menggunaan MATLAB 7.0 Syafe Nur Luthfe Jurusan Ten Informata, Unverstas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100,
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 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 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 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 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 terperinciPENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.
PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. Fanny Ayu Octavana dan Dra. Luca Ardnant, MT. Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu
Lebih terperinciEman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK
PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciStatistika. Bab. Mean (rata-rata) Ukuran Pemusatan Ukuran Letak Median Modus Kuartil Desil A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR
Bab Statsta A KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Melalu proses pembelajaran statsta, sswa mampu menghayat pola hdup dspln, rts, bertanggungjawab, onssten, dan jujur serta menerapannya
Lebih terperinciV E K T O R Kompetensi Dasar :
MODUL PEMELJRN I V E K T O R Kompetens Dasar : 1. Mahasswa mampu memaham perbedaan besaran vetor dan salar serta memberan contohcontohna dalam ehdupan sehar-har, 2. Mahasswa mampu melauan operas penumlahan
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 IV PENGUJIAN DAN ANALISA
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam
Lebih terperinciFaktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-37 Fator-Fator Esternal Pneumona pada Balta d Jawa Tmur dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson Ftrarma Putr Santoso, Sr Pngt W, dan
Lebih terperinciNilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4
Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba
Lebih terperinciSOLUSI NUMERIK PERSAMAAN BOLTZMANN
JMA, VOL., NO.1, JULI, 00, 7-44 7 SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN BOLTZMANN ENDAR H. NUGRAHANI Departemen Matemata, Faultas Matemata dan Imu Pengetahuan Alam, Insttut Pertanan Bogor Jln. Merant, Kampus IPB Dramaga,
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 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 terperinciIDENTIFIKASI SISTEM NONLINIER DENGAN MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK DAN ALGORITMA DEAD-ZONE KALMAN FILTER
IDENIFIKASI SISEM NONLINIE DENGAN MENGGUNAKAN ECUEN NEUAL NEOK DAN ALGOIMA DEAD-ZONE KALMAN FILE ully Soelaman, angga fa Faultas enolog Informas Insttut enolog Sepuluh Nopember Kampus Keputh, Suollo, Surabaya
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 terperinciInterpretasi data gravitasi
Modul 7 Interpretas data gravtas Interpretas data yang dgunakan dalam metode gravtas adalah secara kualtatf dan kuanttatf. Dalam hal n nterpretas secara kuanttatf adalah pemodelan, yatu dengan pembuatan
Lebih 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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Pengetan Reges dan Koelas.. Pengetan Reges Paa lmuan, eonom, psolog, dan sosolog selalu beepentngan dengan masalah peamalan. Peamalan matematyang memungnan ta meamalan nla-nla suatu
Lebih terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.
44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon
Lebih terperinci