ESTIMATOR DERET FOURIER UNTUK ESTIMASI KURVA REGRESI NONPARAMETRIK BIRESPON
|
|
- Hendri Jayadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ESTIMATOR DERET FOURIER UNTU ESTIMASI URVA REGRESI NONPARAMETRI BIRESPON Agusii Tipea* Absac : I he las decade Fouie seies esimao i opaameic egessio oe espose a lo o aeio om eseaches because o is lexibili. I his pape will be developed i Fouie seies esimao i opaameic egessio o wo esposes Biespo. Daa ae give i pais j j j =... ad j j j =.... The elaioship bewee j j j ad j ollowig opaameic egessio model Biespo: j = j + j ad j = j + j Fom o egessio cuves ad ae ukow ad assumed o be coaied wihi he space o coiuous ucios. Radom eo j muuall idepede wih mea zeo ad vaiace ad j also muuall idepede wih mea zeo ad vaiace. Radom eo j ad j ae coelaed wih he Co j j =. Regessio cuve ad especivel wee appoached b a coiuous ad dieeiable ucio: d j = j k cos k j Ad d j = cos k k j k j k k k =... k k =... ae paamees ha ae ukow i he Fouie seies model. Esimaed opaameic egessio cuve Biespo ad obaied om he complee opimizaio Pealized Weighed Leas Squae PLST: " " w [ ] d [ ] d Compleio o his om o opimizaio PLST Fouie seies esimao ha ca be peseed i he om: ˆ. Fouie seies esimao i opaameic egessio Biespo is biased ˆ B ˆ o opaameic egessio cuve Alhough biased bu his esimao is a liea esimao which is ve suppoive i buildig saisical ieece o opaameic egessio cuve Biespo. e wods: Fouie seies esimao Nopaameic Regessio Biespo Pealized Weighed Leas Squae. * Pogam Sudi Maemaika Fakulas Sais da Tekik Uivesias Jedeal Soedima Puwokeo 6 Magisa No. 8 Th. XXV Jui 3 ISSN 5-95
2 Esimao Dee Fouie uuk Esimasi uva Regesi Nopaameik Biespo PENDAHULUAN Dibeika model egesi opaameik sau espo j = j + ε j j [ab] j =. Beuk kuva egesi diasumsika idak dikeahui da emua di dalam suau uag ugsi eeu sepei m uag Sobolev W [ ] a b uag ugsi-ugsi koiu π uag Hilbe uag Eopi da ag laia. Pegambila asumsi ii egaug pada sia smooh ag dimiliki oleh ugsi ag polaa idak dikeahui esebu Budiaaa ; 999. Eo adom ε j diasumsika bedisibusi idepede dega mea ol da vaiasi σ. Pesoala dalam egesi opaameik adalah bagaimaa medapaka beuk esimao uuk kuva egesi. Dalam egesi opaameik umuma beuk esimao opaameik dipeoleh dega megguaka pedekaa ugsi keluaga misala dee ohogoal Eubak988 Waveles Aoiadis e al. eel Eubak988 da Splie Budiaaa 6. Bedasaka padaga eoi esimasi pedekaa ugsi keluaga umuma suli medapaka ladasa dasa Saisika ag diguaka dalam pedekaa ugsi keluaga esebu Budiaaa ; ; 5. Wahba 99 Wag 998 da Budiaaa idak lagi megguaka pedekaa ugsi keluaga eapi megguaka opimasi Pealized ag meggabugka Goodess o i da peal. Esimao egesi opaameik dipeoleh dai meelesaika opimasi : Mi { R + H J } uuk suau uag ugsi H. uaias R da J beuu-uu meaaka goodess o i da ukua kemulusa ugsi peal. Paamee peghalus badwih megool aaa R da J. elompok egesi opaameik ag seig megguaka pedekaa pealized ii adalah Splie. aea kelebihaa ii bebeapa kelompok egesi lai sepei Dee Fouie juga mulai meguaka pedekaa pealized eapi masih megkombiasikaa dega pedekaa ugsi keluaga Bilodeau 99; Tipea da Budiaaa 6. Esimao Dee Fouie dalam egesi opaameik sau espo dalam bebeapa ahu eakhi baak medapa pehaia dai bebeapa peelii egesi opaameik. Esimao Dee Fouie ii umuma diguaka apabila daa ag diselidiki polaa idak dikeahui da ada keceduga pola musima Tipea da Budiaaa 6 da Bilodeau 99. Dalam esimao Dee Fouie kuva egesi opaameik sau espo diasumsika idak dikeahui da emua di dalam uag ugsi koiu!π. Eo adom ε j diasumsika bedisibusi omal idepede dega mea ol da vaiasi σ. aea koiu pada ieval π maka dapa dihampii oleh ugsi dimaa i = meupaka paameepaamee model Bilodeau 99. Bedasaka model Dee Fouie ii Bilodeau 99 membeika esimao Dee Foie uuk kuva egesi opaameik sau espo bebeuk : F ˆ ˆ ˆ ˆ i cos i = dega i ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ... dipeoleh dai pesamaa : ˆ = X X G X dimaa G maiks diagoal da X suau maiks koeisie. Selajua Tipea da Budiaaa 6 meaaka bahwa apabila eo adom dai Magisa No. 8 Th. XXV Jui 3 ISSN
3 Esimao Dee Fouie uuk Esimasi uva Regesi Nopaameik Biespo model egesi opaameik sau espo bedisibusi omal maka esimao Dee Fouie da ag dibeika oleh Bilodeau 99 mempuai sia i. meupaka esimao bias uuk kuva egesi opaameik. ii. meupaka kelas esimao liea dalam obsevasi da iii. da masig-masig bedisibusi omal. Dalam bebeapa pesoala pakis seig dijumpai model egesi ag memiliki espo lebih dai sau Biespo pola kuva egesia idak jelas da idak dikeahui sea ada idikasi musima. Secaa eoiis esimao Dee Fouie dalam egesi opaameik Biespo meupaka geealisasi dai esimao Dee Fouie dalam egesi opaameik sau espo. Peeliia ag meagku esimao Dee Fouie dalam egesi opaameik Biespo belum baak dikembagka oleh paa peelii. Dalam ulisa ii aka dibeika beuk esimao Dee Fouie dalam egesi opaameik Biespo da sia-sia ag dimiliki oleh esimao esebu. REGRESI NOPARAMETRI BIRESPON DAN STRUTUR MATRIS VARIANCE-COVARIAN Dibeika daa bepasaga j j j = da j j j = Hubuga aaa j j j da j diasumsika megikui model egesi opaameik dega dua espo Biespo : j = j + j j = j = j + j j =. Beuk kuva egesi da idak dikeahui da diasumsika emua didalam uag ugsi koiu!π dimaa:!π ={g ; g koiu pada ieval π }. Eo adom j j = salig idepede dega mea ol da vaiasi da eo adom j j = juga salig idepede dega mea ol da vaiasi. Eo adom j j = da j j = salig bekoelasi dega Co j j =.Suku maiks vaiace-covaiace dai eo diulis: W =. Misalka dibeika kuaias da koelasi Pada sisi lai vaiasi dapa disajika mejadi : maka covaiasi dapa diulis mejadi = =. da beuu-uu dapa disajika mejadi : da. Dega demikia maiks vaiace-covaiace W 8 Magisa No. 8 Th. XXV Jui 3 ISSN 5-95
4 9 Magisa No. 8 Th. XXV Jui 3 ISSN 5-95 Esimao Dee Fouie uuk Esimasi uva Regesi Nopaameik Biespo W = Maiks W dapa pula disajika W = x x I J J I dega maiks I da I beuu-uu meaaka maiks Ideias beukua x da x sea maiks x J. Bedasaka maiks vaiace-covaiace W ii aka dieuka beuk esimao Dee Fouie Bivaiae dalam egesi opaameik Biespo. ESTIMATOR DERET FOURIER BIVARIATE DALAM REGRESI NONPARAMETRI BIRESPON Pesamaa egesi opaameik Biespo dapa diaaka dalam beuk maiks: 3 aea kuva egesi!π da
5 Esimao Dee Fouie uuk Esimasi uva Regesi Nopaameik Biespo!π maka da beuu-uu dapa dihampii oleh ugsi koiu da dieesiabel d da d aiu : j = d j j = da j = d j j = dega d j = j k cos k j da d j = j k cos k j 5 k Pesamaa egesi opaameik Biespo 3 dapa diulis mejadi: k k cos k k k cos k k k cos k k k cos k k k cos k k k cos k k 6 uaias-kuaias k k... k k... meupaka paamee-paamee ag idak dikeahui di dalam model Dee Fouie da 5. Esimasi kuva egesi opaameik Biespo da dipeoleh dai meelesaika opimasi Pealized Leas Squae Tebobo PLST : Veko ' adalah veko beukua x da k k k... k k veko beukua k xk =.Veko ' meupaka veko beukua da veko beukua x k =. maiks bobo beukua ag egaug pada da da bekaia dega pesamaa. Paamee da meupaka paamee peghalus badwih. Dai Pesamaa 7 diuaika kompoe Goodess o i : G G ' W 8 Peal : Magisa No. 8 Th. XXV Jui 3 ISSN 5-95
6 Esimao Dee Fouie uuk Esimasi uva Regesi Nopaameik Biespo P P P d + d 9 dega: Peama aka diuaika kompoe Goodess o i. Model egesi opaameik Biespo pada Pesamaa 6 dapa disajika dalam beuk : B dega da B cos cos cos cos cos cos cos cos cos cos cos cos cos cos cos cos cos cos Goodess o i pada Pesamaa 8 dapa diaaka mejadi : G B ' W B.. Selajua aka diuuka Peal dai Pesamaa 9. Peama diuuka elebih dahulu peal suku peama dai Pesamaa 9 sebagai beiku : Magisa No. 8 Th. XXV Jui 3 ISSN 5-95
7 Esimao Dee Fouie uuk Esimasi uva Regesi Nopaameik Biespo d k co s k d d k d Uuk meelesaika iegal ii elebih dahulu dieuka kuaias dai : d d c o s k k k d d k cos k d d k d d k si k k k k k cos k Pesamaa eakhi membeika : k d k k cos k d k k k k k j j d cos cos k k cos j k k j k j k k cos k d k k cos k j cos j j d. Uuk meelesaika k k j pesamaa ii peama dihiug ilai Iegal suku peama dai Pesamaa sebagai beiku : co s k k k k d k k cos k d k k k cos k d k k k k d k c o s k k k k k si k k k. Selajua dihiug ilai Iegal suku kedua dai Pesamaa sebagai beiku: k cos j cos k j k k j j d k j k j cosk cos j d k j kj k j cos k cos j d. Selajua dipeoleh : cosk cos j d k j c o s k j d c o s k j d cos cos k j k j d si k j si si k j k j k j.akibaa: k cos j cos k j k k j j d k j k j cos k cos j d k j kj ak a j =. Hasil ii membeika ilai Peal suku peama dai Pesamaa 9 : k j d k k k. Lagkah selajua adalah meuuka Peal suku kedua dai Pesamaa 9. Dega caa ag seupa dega caa pehiuga Peal pada suku peama dipeoleh ilai Peal dai suku kedua pada Pesamaa 9 : d k k 3. k Magisa No. 8 Th. XXV Jui 3 ISSN 5-95
8 Esimao Dee Fouie uuk Esimasi uva Regesi Nopaameik Biespo Bedasaka Pesamaa da 3 maka Peal pada Pesamaa 9 dapa diulis mejadi : P = k k k k k k = + = D + D I D = I D = * D * dimaa : I D D* Diag D D I D da D Diag.... Dega mempehaika Pesamaa da Pesamaa maka opimasi PLST pada Pesamaa 7 dapa diaaka mejadi : Mi G P = Mi B ' W B * D* Mi W B W B W B * D* Mi W B W B W B * D * Magisa No. 8 Th. XXV Jui 3 ISSN
9 Esimao Dee Fouie uuk Esimasi uva Regesi Nopaameik Biespo Dega sediki pejabaa da megguaka deivai pasial dipeoleh pesamaa omal : B W B W B * D*. Esimao uuk dibeika oleh : ˆ B W B * D * B W N N dega N= +. Esimao Dee Fouie uuk kuva egesi opaameik Biespo dibeika oleh ˆ : ˆ ˆ B ˆ. = H 5 dega B B W B * D* B W N N H = B B W B * D* B W N N SIFAT-SIFAT ESTIMATOR DERET FOURIER BIVARIATE Pesamaa 5 membeika esimao Dee Fouie uuk kuva egesi opaameik Biespo ag pada dasaa dapa diaaka sebagai kombiasi liea dai obsevasi espo aiu : = H = H. Pesamaa ii mempelihaka bahwa esimao Dee Fouie uuk kuva egesi opaameik Biespo egolog kelas esimao liea. Esimao liea dalam Saisika Ieesi khususa eoi esimasi saga disukai kaea sia liea ii aka membeika kemudaha dalam medapaka ieesi uuk kuva egesi opaameik Biespo. Walaupu esimao Dee Fouie ii egolog esimao liea eapi esimao Dee Fouie ii besia bias. Hal ii dapa diujuka sebagai beiku. Dai Pesamaa ˆ ˆ 5 dipeoleh : E E ˆ E = H E = H E H = =. E H Magisa No. 8 Th. XXV Jui 3 ISSN 5-95
10 Esimao Dee Fouie uuk Esimasi uva Regesi Nopaameik Biespo REFERENSI Aoiadis A. Bigo J. ad Spaias T. Wavele Esimaos i Nopaameic Regessio : A Compaaive Simulaio Sud Joual o Saisical Sowae Bilodeau M. 99 Fouie Smoohe ad Addiive Models The Caadia Joual o Saisics Budiaaa I. N. 999 Esimao Splie Tebobo Dalam Regesi Semipaameik Majalah Ilmu Pegeahua da Tekologi IPTES 3-9. Budiaaa I. N. Opimasi da Poeksi Dalam Regesi Nopaameik Splie Majalah Bekala Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam BMIPA Uivesias Gadjah Mada 35-. Budiaaa I. N. Regesi Nopaameik da Semipaameik Sea Pekembagaa Makalah Pembicaa Uama pada Semia Nasioal Alumi Pasca Sajaa Maemaika Uivesias Gadjah Mada Yogakaa. Budiaaa I. N. Esimao Tipe Pealized Likelihood Jual Naual FMIPA Uibaw Edisi husus Budiaaa I. N. 5 Model eluaga Splie Poliomial Tucaed Dalam Regesi Semipaameik Makalah Semia Nasioal Maemaika Juusa Maemaika Uivesias Dipoegoo Semaag. Budiaaa I. N. 6 Model Splie Dega os Opimal Jual Ilmu Dasa FMIPA Uivesias Jembe EubakR.L.988 Splie Smoohig ad Nopaameic Regessio Mecel Dekke New Yok. Tipea A. ad Budiaaa I N. 6 Fouie Esimao i Nopaameic Regessio Ieaioal Coeece O Naual Scieces ad Applied Naual Sciees Ahmad Dahla Uivesi Yogakaa. Wahba G.99 Splie Models Fo Obsevasio Daa SIAM Peslvaia. Wag Y. 998 Splie Smoohig Models Wih Coelaed Eos Joual o he Ameica Saisical Associaio Magisa No. 8 Th. XXV Jui 3 ISSN
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciMATRIKS KOVARIANSI DALAM REGRESI NONPARAMETRIK MULTIRESPON PADA KASUS KORELASI SAMA DAN KORELASI TIDAK SAMA
MP : Volume 4 Nomo ui hal. 6-7 MARKS KOVARANS DALAM REGRES NONPARAMERK MULRESPON PADA KASUS KORELAS SAMA DAN KORELAS DAK SAMA Budi Lesai uusa Maemaia FMPA Uivesias embe. budilesaida@ahoo.com Noma Budiaaa
Lebih terperinciUkuran Dispersi Multivariat
Bab IV Ukua Disesi Mulivaia Pada bab ii, eama-ama aka dikemukaka defiisi eag veko vaiasi vaiabel-vaiabel sada (VVVS sebagai ukua disesi mulivaia akala seluuh vaiabel yag eliba adalah vaiabel sada. Selajuya
Lebih terperinciBILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET
Maemaika Kelas IX emese Baisa Bilaga da Dee BILANGAN BAB V BARIAN BILANGAN DAN DERET A. Baisa Bilaga. Pegeia Baisa Bilaga Jika bilaga-bilaga diuuka dega aua eeu maka aka dipeoleh suau baisa bilaga. Cooh
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINIER SEDERHANA PADA SAMPLING BERPERINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BERPERINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BERPERINGKAT
PBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINI SEDHANA PADA SAMPLING BPINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BPINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BPINGKAT E. W. Aitoag *, Haiso, R. Efedi Mahasiswi Pogam S Matematika Dose Juusa Matematika
Lebih terperinciDeret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh,
Deet Bolak-balik Alteatig Seies Deet bolak-balik adalah deet yag suku-sukuya begati tada. Sebagai cotoh, + 4 + + + Deet bolak-balik beikut: = + a, dega a positif, kovege jika memeuhi dua syaat i. Setiap
Lebih terperinciBAB III STATISTIK INFERENSI PADA RANTAI MARKOV
BAB III STATISTIK INFERENSI PADA RANTAI MARKOV 3. Pedahulua Pada Bab II elah dibahas megeai aai Makov beode- aau Ō() da maiks peluag asisiya. Pada bagia ii, aka dibahas bagaimaa meeuka ode aai Makov dai
Lebih terperinciINFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2
INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciSIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN
SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN Dose Pegampu : Pof. D. Si Wahyui DISUSUN OLEH: Nama : Muh. Zaki Riyato Nim : 02/156792/PA/08944 Pogam Studi : Matematika JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Lebih terperinciANALISIS REGRESI BERGANDA
Matei kuliah Aalisis Multivaiat Aalisis Regesi Begada : Tekik Idusti WiMa Madiu ANALISIS REGRESI BERGANDA Cotoh : Dai hasil peelitia dipeoleh data seagai eikut : Aalisis : 3 0 7 7 3 3 5 4 4 7 6 4 5 3 8
Lebih terperinciKORELASI DAN REGRESI BERGANDA
KORELASI DAN REGRESI BERGANDA KORELASI BERGANDA Koelasi begada meupaka alat uku megeai hubuga yag tejadi ataa vaiabel depede () dega dua atau lebih vaiabel idepede,. Dega koelasi begada kekuata atau keeata
Lebih terperinciStatistika Non Parametrik
. Pedahulua Statistika No Paametik Kelebiha Uji No Paametik: - Pehituga sedehaa da cepat - Data dapat beupa data kualitatif (Nomial atau Odial) - Distibusi data tidak haus Nomal Kelemaha Uji No Paametik:
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA
PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga
Lebih terperinciPENDEKATAN TEORITIK. c dt (3.1) r dr dr. atau 2 (3.2)
5 PENDEKTN TEORITIK Model Pepidaha Massa Kafei Pepidaha massa kafei yag ejadi selama poses pelaua belagsug seaa difusi. Model pepidaha massa kafei dai dalam biji kopi diuuka bedasaka asumsi-asumsi sebagai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciV. PENGEMBANGAN MODEL KELAYAKAN FINANSIAL FUZZY
39 V. PENGEMBANGAN MODEL KELAYAKAN FINANSIAL FUZZY 5.. Pegembaga Mode Pemodea fuzzy eah ebuki sebagai ekik yag saga begua keika peaaa daam kodisi keidakpasia aau dega ifomasi yag idak pasi seig dijumpai
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciSIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN (FIELD)
SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN (FIELD) Muhamad Zaki Riyato NIM: 02/156792/PA/08944 E-mail: zaki@mail.ugm.ac.id http://zaki.math.web.id Dose Pembimbig: Pof. D. Si Wahyui Pedahulua Sebelum melagkah
Lebih terperinciEKSISTENSI INVERS GRUP DARI MATRIKS BLOK. Mahasiswa Program S1 Matematika 2
ESSTENS NVERS GRU DR TRS LO Riaa Wedya Rola ae usaii ahasiswa ogam S atematika Dose Juusa atematika Fakultas atematika da lmu egetahua lam ampus iawidya ekabau 89 doesia email: iaa_wedya@yahoocom STRCT
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE BUNGA MAJEMUK DAN ATURAN 78 DALAM MENENTUKAN SISA PINJAMAN SETIAP PERIODE PADA ANUITAS DUE TUGAS AKHIR
PERBNDINGN METODE BUNG MJEMUK DN TURN 78 DLM MENENTUKN SIS PINJMN SETIP PERIODE PD NUITS DUE ( Sudi Kasus: Kopeasi Uiesias Islam Negei Sula Syaif Kasim Riau ) TUGS KHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syaa Uuk
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR
Bulei Ilmiah Ma.Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 06, No. (07), hal -0. MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Ermawai, Helmi, Frasiskus
Lebih terperinciLAMPIRAN I GREEK ALPHABET
LAMPIRAN I GREEK ALPHABE Α, Alpha Μ, µ Mu Ψ, Psi Β, β Ba Ν, ν Nu Ω, ω Oga. Γ, γ Gaa, δ Dla Ε, ε Epsilo Ζ, ζ Za Η, η Ea Θ, θ ha Ι, ι Ioa Κ, κ Kappa Λ, λ Labda Ξ, ξ i Ο,ο Oico Π, π Pi Ρ, ρ Rho Σ, σ Siga
Lebih terperinciProgram Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom Fungsi Vektor
Pogam Pekuliahan Dasa Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom Fungsi Veko [MA4] Deinisi Deinisi ungsi veko Fungsi veko meupakan auan yang mengkaikan ε R dengan epa sau veko F R Noasi : F : R R F î gĵ, g aau
Lebih terperinciMETODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2
METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas
Lebih terperinciV. PENGUJIAN HIPOTESIS
V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinci4. KOMBINATORIKA ... S 1. S n S 2. Gambar 4.1
4. KOMBINATORIKA 4. Atua Utuk Suatu Peistiwa Evet sesuatu yag tejadi. Jika peistiwa A dapat tejadi dalam m caa da peistiwa B dapat tejadi dalam N caa, maka tedapat (m, ) caa kedua peistiwa tejadi besama-sama.
Lebih terperinciINTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ
INTEGRL TK TENTU pecaha rasioal gusia Pradjaigsih, M.Si. Jurusa Maemaika FMIP UNEJ agusia.fmipa@uej.ac.id DEFINISI Fugsi suku bayak derajad dega bula o egaif 0 dimaa, 0 a a a a a P Fugsi kosa dipadag sbg
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Ruag sampel da Kejadia Defiisi Himpua semua hasil yag mugki dari suau percobaa disebu ruag sampel da diyaaka dega S Mogomery, 2004: 7. Tiap hasil dari ruag sampel disebu usur aau
Lebih terperinciBENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR
Bulei Ilmia Ma. Sa. da Teraaa (Bimaser) Volume 6, No. 0(07), al 8. BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Umi Salma, Mariaul Kifia, Frasiskus Fra INTISARI Beuk kaoik
Lebih terperinciJURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER
STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula
Lebih terperinciAPLIKASI TEORI KONTROL DALAM LINIERISASI MODEL PERSAMAAN GERAK SATELIT
APLIKASI TEORI KONTROL DALAM LINIERISASI MODEL PERSAMAAN GERAK SATELIT Swesi Yunia Puwani, Asep K. Supiana, Nusani Anggiani Absak Maemaika sanga bepean dalam pengembangan ilmu konol. Aplikasi sisem konol
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciJl. Prof. Dr.Hamka Air Tawar Padang, 25131, Telp. (0751)444648, Indonesia
Analisis Kovaiansi pada Rancangan Acak Lengkap dengan Peubah Pengiing Beganda Menggunakan Pendekaan Maiks Wimi Saika #1, Lufian Almash *, Yenni Kuniawai #3 # Mahemaics Depaemen Sae Univesiy of Padang Jl.
Lebih terperinciBab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Mei 06 ISSN 085-789 Peramala Jumlah Peduduk Koa Samarida Dega Megguaka Meode Pemulusa Ekspoesial Gada da Tripel Dari Brow Forecasig he Populaio of he Ciy of Samarida
Lebih terperinciRegresi 4/13/2015 REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR HUBUNGAN LEBIH DARI DUA VARIABEL REGRESI LINEAR BERGANDA
4/3/05 REGRESI LINER BERGND DN REGRESI (TREND) NONLINER Oleh : Fauza mi Sei, 3 pil 05` GDL (07.30-0.50) Regesi Dai deajat (pagkat) tiap peuah eas Liie (ila pagkatya ) No-liie (ila pagkatya uka ) Dai ayakya
Lebih terperinciPREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP
Prosidig SPMIPA. pp. 57-6. 6 ISBN : 979.74.47. PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP Sri Rahayu, Taro Jurusa Maemaika FMIPA UNDIP Semarag Jl. Prof. Soedaro, Kampus UNDIP Tembalag,
Lebih terperinciPENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA.
PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA. Wachyudi Duda, Kuiati, da Ai Adiyati. Pogam Studi Matematika Fakultas
Lebih terperinciRumus-rumus yang Digunakan
Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinci= 0 diturunkan terhadap x. Karena y fungsi dari x, maka setiap kali menurunkan y harus dikalikan dengan didapat diselesaikan ke y '.
6..MENURUNKAN FUNGSI IMPLISIT Padag y fugsi dari yag disajika dalam beuk implisi f (, y) 0. Turuaya y' didapa sebagai beriku: a. Jika mugki y diyaaka sebagai beuk eksplisi dari, lalu diuruka erhadap b.
Lebih terperinciMASALAH PENELUSURAN (KASUS KONTINU)
MASALAH PENELUSUAN KASUS KONINU Oleh : Noii Hasi Dose Pogam Si Sisem Ifomasi UNIKOM Absak Sisem kool opimm aalah sa sisem yag meacag opimasi ilai, baik maksimm map miimm, ai sa fgsi objekif. Sisem ii bepa
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da erapaya (Bimaser) Volume 4, No. (5), hal 7 6. PNYLSAIAN PRSAMAAN DIFRNSIAL PARSIAL LINAR DNGAN MNGGUNAKAN MOD RANSFORMASI LZAKI Noa Miari, Mariaul Kifiah, Helmi INISARI Persamaa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciMenentukan Pembagi Bersama Terbesar dengan Algoritma
Meetuka Pembagi Besama Tebesa dega Algoitma Macelius Hey M. (135108) Pogam Studi Tekik Ifomatika Sekolah Tekik Elekto da Ifomatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 10 Badug 4013, Idoesia 135108@std.stei.itb.ac.id
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar, istilah istilah dan definisi
II. TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ii aka dibeika bebeapa kosep dasa, istilah istilah da defiisi yag eat kaitaya dega masalah yag haus dibahas yaitu megeai bayakya caa megkostuksi Dyck path dega pajag k upstokes
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. statistik dipergunakan untuk mencapai hasil yang dapat diramalkan.
BAB PENDAHULUAN.. Lata Belakag Tidak seoagpu yag dapat meamalka apa yag aka tejadi dimasa yag aka datag secaa sempua, meskipu dega megguaka bebagai alat aalisis. Setiap amala yag dilakuka tidak telepas
Lebih terperinciMODEL ASIMETRIS GABUNGAN INVENTORY DAN ROUTING UNTUK MINIMISASI HARGA KOMODITI
JURNAL MAEMAIKA DAN KOMPUER Vol. 7. No. 2, 42-5, Agusus 24, ISSN : 4-858 MODEL ASIMERIS GABUNGAN INVENOR DAN ROUING UNUK MINIMISASI HARGA KOMODII Sawadi, Susilo Haiyao Juusa Maemaika FMIPA UNDIP Absak
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN. Lata belakag Masalah Dalam pemasalaha pegelolaa da meeeme seigkali diumpai kegiata peamala, pedugaa, pekiaa, da laiya. Salah satu metode yag dapat diguaka utuk meyelesaika masalah tesebut
Lebih terperinciBAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA
BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA 3. Perumusa Peduga Misalka N adala proses Poisso o omoge pada iterval [, dega fugsi itesitas yag tidak diketaui. Fugsi ii diasumsika teritegralka
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. dengan asumsi bahwa telah diketahui bentuk fungsi regresinya. atau dalam bentuk matriks dapat ditulis dengan:
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Regresi Parametrik Regresi parametrik merupaka metode statistika yag diguaka utuk megetahui pola hubuga atara variabel prediktor dega variabel respo, dega asumsi bahwa telah
Lebih terperinciPENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 05, No. 2 (206), hal 79-86 PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Sii Faimah, Neva Sayahadewi, Shaika Marha INTISARI
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB TINJAUAN TEORITIS.. Aalisis Koelasi Aalisis koelasi adalah metode statistika yag diguaka utuk meetuka kuatya atau deajat huuga liie ataa dua vaiael atau leih. Semaki yata huuga liie (gais luus), maka
Lebih terperinciBAB X. PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:
isip/kaidah pekalia: BAB X. ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dea caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciBeberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )
33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil
Lebih terperinciBAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA
3 BAB III FORMULA PEETUA HARA OPSI ASIA Pada Bab III ii aka dibahas megeai opsi Asia da aalisisya, di maa yag aka dibahas hayalah beberapa ipe opsi Asia, da erbaas pada eis Europea call saa. Jeis-eis opsi
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN
PERENCNN JUMLH PRODUK MENGGUNKN METODE FUZZY MMDNI BERDSRKN PREDIKSI PERMINTN Nama Mahasiswa : Norma Edah Haryai NRP : 1207 100 031 Jurusa : Maemaika FMIP-ITS Dose Pembimbig : Drs. I G N Rai Usadha, M.Si
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL
Lebih terperinciB. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH
A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka
Lebih terperinciρ = sehingga momen pertama dan kedua BAB 2 TEORI DASAR 2.1 Random Walk ρi = ε) = q= 1 p. Posisi suku bunga bergerak pada
BAB EORI DASAR Uuk meeuka ieres rae differeial, peulis aka membahas erlebih dahulu beberapa eori yag berkaia dega proses sokasik Pergeraka suau parikel yag bergerak secara acak aau disebu juga megikui
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peeliia Terdahulu Black da Scholes (973) meyaaka bahwa ilai ase megikui Gerak Brow Geomeri, dega drif μ (ekpekasi dari reur) da volailias σ (deviasi sadar dari reur). Berawal dari
Lebih terperinciPELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:
isip/kaidah pekalia: ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dega caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia adalah
Lebih terperinciSTUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA
Widya Tekika Vol.18 No.2; Okober 2010 ISSN 1411 0660: 1-6 Absrak STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA Arie Resu Wardhai 1), Salvador Mauel Pereira 2) Perusahaa sepau da sadal House of Mr.
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosidig Semiar Nasioal Sais da Pedidika Sais IX, Fakulas Sais da Maemaika, UKSW Salaiga, Jui 4, Vol 5, No, ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN
Lebih terperinciBAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS
BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe
Lebih terperinciA. LATAR BELAKANG MASALAH
PENDAHULUAN A. LAAR BELAKANG MASALAH Model koreksi kesalaha ECM - Error Correcio Model merupaka model regresi liier ag meeuka keseimbaga jagka pajag di aara beberapa variabel. Di dalam model koreksi kesalaha
Lebih terperinciPemetaan Linear Yang Mengawetkan Invers Drazin Matriks Atas Lapangan
Pemetaa Liea Yag Megawetka Ives azi Matiks Atas Lapaga ibeika matiks x atas lapaga Sutopo Juusa Matematika Fakultas Matematika da Pegetahua Alam Uivesitas Gadjah Mada sutopo_mipa@ugm.ac.id Abstact F lapaga
Lebih terperinciPEMODELAN DATA TIME SERIES DENGAN PENALIZED SPLINE FILTER. Wuleng,A.T., Islamiyati,A., Herdiani, E.T. Abstrak
PEMODELAN DATA TIME SERIES DENGAN PENALIZED SPLINE FILTER Wuleg,A.T., Islamiyati,A., Herdiai, E.T. Abstrak Regresi oparametrik adalah suatu pedekata regresi utuk pola data yag tidak diketahui betuk kurva
Lebih terperinciMETODE PENDEKATAN SKYRME-EXTENDED-THOMAS -FERMI UNTUK PERHITUNGAN POTENSIAL REAKSI FUSI ANTARA DUA INTI 16 O. Muhammad Zamrun F. *
Risalah Lokakaya Komuasi dalam Sais da Tekologi Nukli: 6-7 Agusus 84-5 METODE PENDEKATAN SKYRME-EXTENDED-THOMAS-FERMI UNTUK PERHITUNGAN POTENSIAL REAKSI FUSI ANTARA DUA INTI 6 O Muhammad Zamu F. * ABSTRAK
Lebih terperinciKAJIAN MODEL FRAKSIONAL PROSES DIFUSI. Siwi Tri Rahayu Universitas Jenderal Soedirman
Prosidig Semiar Nasioal Maemaika da Terapaya 6 p-issn : 55-384; e-issn : 55-39 KAJIAN MODEL FRAKSIONAL PROSES DIFUSI Siwi Tri Rahayu Uiversias Jederal Soedirma 53siwi@gmailcom Bambag Hedriya Guswao Uiversias
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 1, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-54 URNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomo, Tahu 5, Halama 33-39 Olie di: h://eoual-sudiaid/idexh/gaussia ANALISIS KORESPONDENSI UNTUK MENDAPATKAN PETA PERSEPSI DAN VARIABEL BAGI KEGIATAN USAHA (Sudi
Lebih terperinciV. METODE PENELITIAN. Alam Universitas Lampung. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah
V. METODE PENELITIAN Peelitia ii dilakuka pada Semester IV Tahu Akademik 4/5, bertempat di Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Uiversitas Lampug. Metode yag diguaka dalam peelitia
Lebih terperinciPENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM)
Jural Pelia Iformaika, Volume 16, Nomor 3, Juli 2017 IN 2301-9425 (Media Ceak) PENERAPAN METODE EXPONENTIAL MOOTHING DALAM MEMPREDIKI JUMLAH IWA BARU (TUDI KAU: MK PEMDA LUBUK PAKAM) Kuriagara Mahasiswa
Lebih terperinciBAB X. PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:
isip/kaidah pekalia: BAB X. ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dea caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
Uiversias Sumaera Uara BAB 2 LANDASAN TEORI Ladasa eori ii merupaka hasil dari ijaua lieraur-lieraur yag ada kaiaya dega meode-meode peramala maupu dega koeks laiya dalam peulisa Tugas Akhir ii. Adapu
Lebih terperinciBarekeng, Juni hal Vol. 1. No. 1
Barekeg, Jui 7 hal46-5 Vol No ANALISIS VARIANS MULTIVARIAT PADA EKSPERIMEN DENGAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Variace Mulivaria Aalysis for Eperime wih Complee Radom Desig Th PENTURY Jurusa Maemaika FMIPA
Lebih terperinciMETODE NUMERIK UNTUK SIMULASI. Pemodelan & Simulasi TM07
METODE NUMERIK UNTUK SIMULASI Pemodela & Simulasi TM07 Metode Numerik ( Metode umerik dpt diklasiikasika mjd:. Metode satu-lagka atau sigle-step. Metode multistep Metode sigle-step Pd metode ii, utuk meetuka
Lebih terperinciMETODE NUMERIK UNTUK SIMULASI. Pemodelan & Simulasi TM09
METODE NUMERIK UNTUK SIMULASI Pemodela & Simulasi TM09 Metode Numerik ( Metode umerik dpt diklasiikasika mjd:. Metode satu-lagka atau sigle-step. Metode multistep Metode sigle-step Pada metode ii, utuk
Lebih terperinciPENERAPAN METODE BOX-JENKINS UNTUK MERAMALKAN VOLUME LALU LINTAS
SISFO-Jual Sisem Ifomasi PENERAPAN METODE BOX-JENKINS UNTUK MERAMALKAN VOLUME LALU LINTAS Wiwi Aggaei Juusa Sisem Ifomasi Faulas Teologi Ifomasi, Isiu Teologi Sepuluh Novembe Suabaya Kampus ITS Suolilo,
Lebih terperinciJURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Achmad Samudi, M.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 6. MENGUJI PROPORSI π : UJI DUA PIAK Mialka kia mempuyai populai biom dega propori periiwa A π Berdaarka ebuah ampel
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DUA PARAMETER MENGGUNAKAN METODE BAYES. Abstract
Esmas Paamee (Ida sa) ESIMASI PARAMEER DISRIBUSI WEIBULL DUA PARAMEER MENGGUNAKAN MEODE BAYES Ida sa Hazhah, Sugo, Ra Rahmawa Mahasswa Juusa Saska FSM Uvesas Dpoegoo Sa Pegaja Juusa Saska FSM UNDIP Absa
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Pada Bab II aka dijelaska pegeria pegeria da eori dasar yag diguaka sebagai ladasa pembahasa pada bab selajuya. Teori yag aka dibahas pada Bab II ii secara garis besar
Lebih terperinciAnalisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu
Sudaryao Sudirham Aalisis Ragkaia Lisrik Di Kawasa Waku 3- Sudaryao Sudirham, Aalisis Ragkaia Lisrik () BAB 3 Peryaaa Siyal da Spekrum Siyal Dega mempelajari lajua eag model siyal ii, kia aka memahami
Lebih terperinciANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o
ANALII BEDA Fx. ugiyao da Agus usworo Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika
Lebih terperincikimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-13 kimia K e l a s XI LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaan Seelah mempelajai maei ini, kamu dihaapkan memiliki kemampuan beiku. 1. Mengeahui pesamaan laju eaksi.. Memahami ode eaksi dan konsana laju
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Meode peramala merupaka bagia dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramala adalah dere waku. Meode ii disebu sebagai meode peramala dere waku karea memiliki kareserisik
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
30 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Beuk da Meode Peeliia Peeliia Opimalisasi da Sraegi Pemafaaa Souher Bluefi Tua di Samudera Hidia Selaa Idoesia diarahka pada upaya uuk megugkapa suau masalah aau keadaa
Lebih terperinciMOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS
00 MOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS Achmad Samsudi, S.Pd., M.Pd. Juusa Pedidika Fisika FPMIPA Uivesitas Pedidika Idoesia /8/00 MODUL MOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS Achmad Samsudi, S.Pd., M.Pd. Pedahulua
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA
PENDUGAAN PARAMEER DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY DAN DIMAS HARI SANOSO Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor Jl Merani, Kampus
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT
Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag
Lebih terperinciBAB III PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIK
A III PENGEMANGAN MODEL MATEMATIK Pada analisis manual ang akan dikembangkan, unuk menjamin bahwa eoi maupun umusan ang diuunkan belaku (valid) maka pelu dieapkan asumsi dasa. Sehingga hasil analisis manual
Lebih terperinciOPTIMASI INVENTORY COST PADA MODEL MATEMATIKA EPQ (ECONOMIC PRODUCTION QUANTITY) DENGAN BACKORDER DAN VARIASI SET UP COST Rofila El Maghfiroh 4
JURNAL ILMU-ILMU EKNIK - SISEM Vol. 3 No. OPIMASI INVENORY COS PAA MOEL MAEMAIKA EP (ECONOMIC PROUCION UANIY) ENGAN ACKORER AN VARIASI SE UP COS Rofila El Maghfiroh 4 Absrak: Masalah pegedalia persediaa
Lebih terperinci