EVALUASI DISTRIBUSI GABUNGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA KONVOLUSI DAN REKURSI PANJER

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "EVALUASI DISTRIBUSI GABUNGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA KONVOLUSI DAN REKURSI PANJER"

Transkripsi

1 Vol 7, o, Juni 0 EVALUAI DITRIBUI GABUGA MEGGUAKA ALGORITMA KOVOLUI DA REKURI PAJER Roita Kuumawati Juruan Pendidian Matematia Faulta Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam Univerita egeri Yogyaarta (UY) Karangmalang, Yogyaarta 558, Indoneia roitauumawati@gmailcom Abtra Evaluai ditribui gabungan merupaan bagian penting dalam matematia aurani dan manajemen reio Perbandingan evaluai ditribui gabungan menggunaan algoritma Konvolui dan reuri Panjer aan diaji dalam tulian ini Keyword: ditribui gabungan, onvolui, reuri panjer Abtact Evaluation of the compound ditribution i an important part in the field of mathematic inurance and ri manajement Comparative evaluation of the compound uing Convolution algorithm and Panjer recurion will be reviewed in thi paper Keyword: compound ditribution, convolution, panjer recurion PEDAHULUA alah atu pilar dalam teori reio lai dan aurani adalah analia umpulan reio atau jumlahan laim dari eluruh poli-poli dalam uatu portofolio aurani Ada dua cara untu melauan analia aumulai laim (Kulgman, et al 004), yaitu dengan model reio individu (individual ri model) dan model reio oletif (collective ri model) Individual ri model melihat poli ecara individual, edangan collective ri model melihat jumlahan laim ecara menyeluruh dalam portofolio buan poli ecara invidual Aumulai laim aurani ebaaran dan erugian adalah alah atu contoh aurani yang coco dimodelan menggunaan collective ri model Collective ri model merupaan proe aca Mialan peubah aca menyataan jumlah laim yang terjadi dari uatu portofolio poli dalam uatu rentang watu tertentu, dan peubah aca X i adalah bear laim e i, untu i =,,, Total laim dari portofolio dalam periode terebut adalah, X X X Aumi yang digunaan untu mempermudah dalam mempelajari model reio umpulan di ata yaitu, i X, X, iid ii peubah aca, X, X, aling independen 33

2 Evaluai Ditribui Gabungan(Roita Kuumawati) Evaluai ditribui gabungan angatlah penting dalam collective ri model Ada beberapa pendeatan yang dapat dilauan yaitu algoritma Konvolui, algoritma Reuri untu ela ditribui yang lebih bear dalam, Fat Fourier Tranform (FFT), pare vector, dan lain lain Dalam tulian ini penuli aan mengaji algoritma Konvolui dan Reuri Panjer dalam evaluai ditribui gabungan FUGI DITRIBUI GABUGA Fungi ditribui gabungan dari total jumlah laim dari eluruh poli dalam portofolio adalah fungi yang dapat digunaan untu melauan analia umpulan reio yang implementainya pada aurani ebaaran digunaan untu menghitung premi reaurani top lo ifat-ifat ditribui gabungan aan dibaha dalam beberapa teorema di bawah ini b Var EVar X E X Var c m t m log mx t buti: a E E E n0 n0 n0 n0 E X X n P n n E X X n P n E X X P n n ne X P E X E b Dengan menggunaan deompoii variani diperoleh, Var E Var Var E Var E Var X n E Var X E X Var t c m t E E e Teorema (Bower, et al, 997) Diberian variabel random total laim yaitu X X X, dengan variabel random jumlah laim dan X i iid a E E X E n0 n0 n0 t X X E e n P n t X Xn E e P n n mx t P n log mx t E e 34

3 Vol 7, o, Juni 0 m log m t X buti : cuup jela menggunaan Teorema Pemilihan ditribui dari aan berpengaruh pada ditribui dari Terdapat beberapa bentu huu yang ering digunanan dalam analia model reio, yaitu untu berditribui Poion, maa berditribui gabungan Poion, dan untu berditribui binomial negatif, berditribui gabungan binomial negatif ALGORITMA KOVOLUI Mialan dua peubah aca X, X, yang aling independen dan X X dengan daerah diberian pada gambar di bawah ini Teorema (Bower, et al, 997) Untu POI, diebut ditribui gabungan Poion dengan E X E, Var E X dan m t mx t exp buti : cuup jela menggunaan Teorema Teorema 3 Untu, BI r p, diebut ditribui gabungan Binomial rq, p egatif dengan E E X rq rq Var E X E X p p dan m t p qm X t r Gambar Daerah X X Fungi ditribui dari adalah F P P X X Jia adalah peubah aca dirit maa dengan huum peluang total dapat diperoleh, F P X X X r P X r r r P X r X r P X r Dietahui X, X independen, ehingga diperoleh, 35

4 Evaluai Ditribui Gabungan(Roita Kuumawati) F F r f r X X r () Hal yang ama juga diperoleh untu peubah aca ontinu Proe pada peramaan () diebut onvolui dari epaangan fungi ditribui F x X dan FX x, yang dapat dinotaian dengan FX * F X Algoritma Konvolui untu ditribui gabungan ecara umum diberian dalam teorema di bawah ini Teorema Konvolui (Ka R, 008) Ditribui beryarat untu = n adalah, n0 F P P X X n P n atau dapat ditulian dalam bentu lain * n F P P n, dan n0 * n f p P n n0 buti : cuup jela menggunaan huum peluang total Contoh Dietahui jumlah laim berditribui Poion dengan Diaumian P X, erta X, dan i P X P X 3 Tentuan 4 ditibui dari Untu jumlah laim berditribui Poion dengan, n e P n f ( n) Ditribui n! aan ditentuan menggunaan algoritma Konvolui Dari Teorema 4, diperoleh tabel onvolui ebagai beriut, 0 3 P n x e e e 4 3 e *0 * * *3 p x p x p x p x 0 e 4 4 * n f ( x) p x P n n0 e e e e e 4 4 i 36

5 Vol 7, o, Juni e e e e Tabel Konvolui Ditribui Gabungan Poion Terlihat bahwa evaluai ditribui gabungan menggunaan algoritma Konvolui angat rumit dan membutuhan perhitungan yang angat banya terutama etia n emain bear Algoritma reuri adalah alah atu pendeatan lain untu ditribui gabungan ALGORITMA REKURI PAJER Algoritma beriutnya yang dapat digunaan untu mengevaluai ditribui gabungan adalah Algoritma reuri Panjer Relai yang mendaari reuri Panjer diberian dalam Teorem 5 di bawah ini Pada beberapa literatur banya dijumpai algoritma reuri lain yang menggunaan relai yang ama relai beriut Teorema 5 (Ka R, 008) Ditribui gabungan dengan adalah jumlah laim yang terjadi dengan P( n) b a P( n ) n atau dapat dituli dalam notai lain qn qn a n b, untu n =,,, dan X i adalah bear laim e i dengan x 0, x X i adalah f 0 jia p Pr 0, 0 0 m log p 0, jia p0 0 bh f a ph f h,,, 0 ap h (3) buti: Untu = 0, dengan menggunaan (Teorema 4), n0 f P P X X n P n 37

6 Evaluai Ditribui Gabungan(Roita Kuumawati) diperoleh bahwa p 0 0 maa f (0) Pr 0, dan untu jia p0 0 maa f (0) m log p 0 Untu =,,, dibentu T X X X Ada iid variabel, dengan X dan variabel yang lain iid dan imetri, jela bx b b (i) E a T a a Harga harapan terebut dapat pula dinyataan dalam bentu, E a T a P X h T a h0 h0 bx bh bh P X h P T X h P T (ii) b Dari (i), (ii) dan relai qn qn a, diperoleh Ditribui gabungan yaitu n f q P T b a q P T h0 bx E a T q P T bh P X h P T X h q a P T P T bh q a P X h P T X h h 0 bh a P X h q P T X h h0 bh a p h f h h 0 bh ap 0 f a p h f h h diperoleh, bh f a p h f h ap 0 h Algoritma reuri Panjer hanya dapat digunaan untu ditibui yang memenuhi relai Teorema 5, dan ditribui ditribui itu adalah ditribui Poion, Binomial egatif, dan Binomial Beriut formula reuri untu 38

7 Vol 7, o, Juni 0 ditribui gabungan Poion, Binomial egatif, dan Binomial, i Ditribui Poion meme- b nuhi qn qn a, dengan dengan n a 0 dan b 0 Peramaan 3 untu ditribui Poion adalah, f 0 0 e Pr 0 e, jiap 0 0 0! p 0 m p p e jiap log 0 exp 0, 0 0 f hph f h,,, h Contoh Tentuan ditibui dari pada Contoh dengan algoritma Reuri Panjer Dietahui ditribui gabungan Poion dengan dengan dan P X,,3,, Dengan 4 4 Teorema 5 diperoleh, f p () f p f 3 p 3 f 3 f 4 f 6 f f f f 3 untu =,, Diperoleh, f (0) e, f () f (0) e, f () f f 0 e e e, f (3) f f f 0 e e e e Contoh implementai reuri Panjer dalam program R dengan menggunaan PanjerBin function yaitu, PanjerPoi<- function(theta,p, ma=00) { if (um(p)> any(p<0)) top("p parameter not a denity") f=ull d=length(p) f[]=exp(-theta*(- p[])) for ( in :ma){ ptemp=ull if ((+)<=d) ptemp=p[:(+)] if ((+)>d) { ptemp=p[:d] ptemp[d:]=0 ptemp=ptemp*((:)*theta) ftemp=f[:] 39

8 Evaluai Ditribui Gabungan(Roita Kuumawati) f[+]=((/)*p[]))*(ptemp%* %ftemp) if (um(f)> ) brea return(f) i Ditrbui Binomial egatif b r, memenuhi qn qn a n, f 0 r 0 r 0 r Pr 0, jia p r m log p 0, jia p 0 0 p0 dengan a, dan b a r r Dengan a dan r b ehingga a 0 a dan a b 0, atau a, dan b ar r Peramaan 3 untu ditribui Binomial egatif r, adalah, p p h r h f p h f h 0 h r h p h f h,,, 0 Contoh implementai reuri Panjer dalam program R dengan menggunaan PanjerBin function yaitu, PanjeregBin<- ma=00) { function(r,theta,p, if (um(p)> any(p<0)) top("p parameter not a denity") f=ull d=length(p) f[]=(theta/(-(-theta)*p[]))^r for ( in :ma){ ptemp=ull if ((+)<=d) ptemp=p[:(+)] if ((+)>d) { ptemp=p[:d] ptemp[d:]=0 ptemp=ptemp*((:)*(r-)/+) ftemp=f[:] f[+]=((-theta)/(-(- theta)*p[]))*(ptemp%*%ftemp) if (um(f)> ) brea return(f) ii Ditrbui Binomial, b memenuhi qn qn a n, dengan 40

9 Vol 7, o, Juni 0 atau a Dengan a a dan ba, a, dan b ehingga 0 f 0 a danb a, Peramaan 3 untu ditribui Binomial, adalah, 0 0 Pr 0, jia p log p0 m log p 0 e p 0, jia p 0 0 h f p h p 0 h f h h p h f h h p 0 h p h f h h p 0 p 0 h p h h p h f h h p h f h,,, 0 Contoh implementai reuri Panjer dalam program R dengan menggunaan PanjerBin function yaitu, PanjerBin<- ma=00) { function(,theta,p, if (um(p)> any(p<0)) top("p parameter not a denity") f=ull d=length(p) f[]=(-theta+theta*p[])^ for ( in :ma){ ptemp=ull if ((+)<=d) ptemp=p[:(+)] if ((+)>d) { ptemp=p[:d] ptemp[d:]=0 ptemp=ptemp*((:)*(+)/-) ftemp=f[:] f[+]=(-theta)/(theta*(-p[])- )*(ptemp%*%ftemp) if (um(f)> ) brea return(f) 4

10 Evaluai Ditribui Gabungan(Roita Kuumawati) IMPULA Algoritma reuri Panjer mempermudah evaluai dari ditribui gabungan dibandingan algoritma onvolui Aan tetapi algoritma reuri hanya dapat dijalanan untu ditribui gabungan tertentu aja yaitu ditribui gabungan Poion, egatif Binomial, dan Binomial DAFTAR PUTAKA Bower, et al 997, Actuarial Mathematic, nd Edition, ociety of Actuarie Crawley, M J, 007, The R Boo, John Wiley & on, Ltd Ka, R 008, Modern Actuarial Ri Theory uing R, pringer Verlag Klugman, tuart A, Panjer, Harry H and Willmot, Gordon E 004 Lo Model from Data to Deciion, nd edition ew Jerey : John Wiley & on, Inc Rice, J A (995), Mathematical tatitic and Data Analyi, nd Edition, Duxbury Pre, Belmont, CA 4

Evaluasi Distribusi Gabungan pada Teori Resiko

Evaluasi Distribusi Gabungan pada Teori Resiko Evaluai Ditribui Gabungan pada Teori Reio Roita Kuumawati Juruan Pendidian Matematia, Univerita egeri Yogyaarta Karangmalang, Yogyaarta roitauumawati@gmailcom ABTRAK Evalui ditribui gabungan merupaan bagian

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s Sudaryatno Sudirham nalii angaian itri Di Kawaan - Sudaryatno Sudirham, nalii angaian itri 3 nalii angaian Menggunaan Tranformai aplace Setelah mempelajari bab ini ita aan memahami onep impedani di awaan.

Lebih terperinci

BALOK DENGAN PERKUATAN

BALOK DENGAN PERKUATAN BALOK DNGAN PRKUATAN. TUJUAN PRKULAHAN A. TUJUAN UMUM PRKULAHAN (TUP) Setelah mempelajari materi tentang balo dengan peruatan, ecara umum anda diharapan :. Mampu menjelaan pengertian dan item dan analia

Lebih terperinci

5. Transformasi Integral dan Persamaan Integral

5. Transformasi Integral dan Persamaan Integral 5. Tranformai Integral dan Peramaan Integral 5.. Tranformai Integral 5.. Tranformai Laplace 5.3. Tranformai Fourier 5.4. Peramaan Integral 5.. Tranformai Integral Di dalam Fiia Matematia ita ering menjumpai

Lebih terperinci

PENGENDALIAN PROSES VARIABILITAS MULTIVARIATE MELALUI VEKTOR VARIANSI CONTROL ON MULTIVARIATE VARIABILITY PROCESS THROUGH VARIANCE VECTOR

PENGENDALIAN PROSES VARIABILITAS MULTIVARIATE MELALUI VEKTOR VARIANSI CONTROL ON MULTIVARIATE VARIABILITY PROCESS THROUGH VARIANCE VECTOR PENGENDALIAN PROSES VARIABILITAS MULTIVARIATE MELALUI VEKTOR VARIANSI CONTROL ON MULTIVARIATE VARIABILITY PROCESS THROUGH VARIANCE VECTOR Sahabuddin, Erna Herdiani, Armin Lawi Bagian Matematika Terapan,

Lebih terperinci

STABILISASI SISTEM LINIER POSITIF MENGGUNAKAN STATE FEEDBACK

STABILISASI SISTEM LINIER POSITIF MENGGUNAKAN STATE FEEDBACK Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 105 109 ISSN : 2303 2910 c Juruan Matematika FMIPA UNAND STABILISASI SISTEM LINIER POSITIF MENGGUNAKAN STATE FEEDBACK ERIN DWI FENTIKA, ZULAKMAL Program Studi

Lebih terperinci

PENGGUNAAN RATA-RATA GEOMETRIK DALAM MENENTUKAN HARGA OPSI ASIA (STUDI KASUS PADA SAHAM THE WALT DISNEY COMPANY )

PENGGUNAAN RATA-RATA GEOMETRIK DALAM MENENTUKAN HARGA OPSI ASIA (STUDI KASUS PADA SAHAM THE WALT DISNEY COMPANY ) Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 44 52 ISSN : 2303 2910 c Juruan Matematika FMIPA UNAND PENGGUNAAN RATA-RATA GEOMETRIK DALAM MENENTUKAN HARGA OPSI ASIA (STUDI KASUS PADA SAHAM THE WALT DISNEY

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa

Lebih terperinci

PENGKLASTERAN DOKUMEN DENGAN EXPECTATION MAXIMATION MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION KD-TREE

PENGKLASTERAN DOKUMEN DENGAN EXPECTATION MAXIMATION MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION KD-TREE PENGKLASTERAN DOKUMEN DENGAN EXPECTATION MAXIMATION MENGGUNAKAN MULTIRESOLUTION KD-TREE Diana Purwitaari, Yudhi Purwananto, Anggit SN Juruan Teni Informatia, Faulta Tenologi Informai, Intitut Tenologi

Lebih terperinci

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan

Lebih terperinci

BAB VIII METODA TEMPAT KEDUDUKAN AKAR

BAB VIII METODA TEMPAT KEDUDUKAN AKAR 6 BAB VIII METODA TEMPAT EDUDUAN AAR Dekripi : Bab ini memberikan gambaran ecara umum mengenai diagram tempat kedudukan akar dan ringkaan aturan umum untuk menggambarkan tempat kedudukan akar erta contohcontoh

Lebih terperinci

Pengertian tentang distribusi normal dan distribusi-t

Pengertian tentang distribusi normal dan distribusi-t Juruan Teknik Sipil Fakulta Teknik Sipil dan Perencanaan 8 Univerita Mercu Buana MODUL 8 STATISTIKA DAN PROBABILITAS 8.1 MATERI KULIAH : Pengertian umum ditribui normal. 8. POKOK BAHASAN :. Pengertian

Lebih terperinci

Penyelesaian Soal Ujian Tengah Semester 2008

Penyelesaian Soal Ujian Tengah Semester 2008 Penyeleaian Soal Ujian Tengah Semeter 008 Soal A Curah hujan harian maximum tahunan elama periode 978.d. 007 di Staiun Godean Yogyakarta diajikan pada tabel di bawah ini. kedalaman hujan (mm) rekueni 5

Lebih terperinci

LATAR BELAKANG MATEMATIS

LATAR BELAKANG MATEMATIS 8 II LATAR BELAKANG MATEMATIS Derii : Bab ini memberian gambaran tentang latar belaang matemati ang digunaan ada item endali eerti eramaan linear diferenial orde (atu), orde (dua), orde tinggi, tranformai

Lebih terperinci

Penentuan Jalur Terpendek Distribusi Barang di Pulau Jawa

Penentuan Jalur Terpendek Distribusi Barang di Pulau Jawa Penentuan Jalur Terpendek Ditribui Barang di Pulau Jawa Stanley Santoo /13512086 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Intitut Teknologi Bandung, Jl. Ganeha 10 Bandung

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. Pertemuan Ke-12. Riani Lubis. Universitas Komputer Indonesia

TEORI ANTRIAN. Pertemuan Ke-12. Riani Lubis. Universitas Komputer Indonesia TEORI ANTRIAN MATA KULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan Ke-12 Riani Lubi Juruan Teknik Informatika Univerita Komputer Indoneia Pendahuluan (1) Pertamakali dipublikaikan pada tahun 1909 oleh Agner Kraup Erlang

Lebih terperinci

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov J. Sains Dasar 2014 3(1) 20-24 Apliasi diagonalisasi matris pada rantai Marov (Application of matrix diagonalization on Marov chain) Bidayatul hidayah, Rahayu Budhiyati V., dan Putriaji Hendiawati Jurusan

Lebih terperinci

SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK (STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS)

SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK (STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS) Prosiding Semirata15 bidang MIPA BKS-PTN Barat Hal 357-36 SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS) Budi Rudianto 1, Narwen Jurusan

Lebih terperinci

PENAKSIR VARIANSI POPULASI YANG EFISIEN PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI

PENAKSIR VARIANSI POPULASI YANG EFISIEN PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI PENAKIR VARIANI POPLAI YANG EFIIEN PADA AMPLING ACAK EDERHANA MENGGNAKAN KOEFIIEN REGREI Neneng Gutiana Rutam Efendi Harion Mahaiwa Program Matematika Doen Juruan Matematika Fakulta Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang Latar Belaang Terdapat banya permasalahan atau ejadian dalam ehidupan sehari hari yang dapat dimodelan dengan suatu proses stoasti Proses stoasti merupaan permasalahan yang beraitan dengan suatu aturan-aturan

Lebih terperinci

MA 2081 STATISTIKA DASAR SEMESTER I 2012/2013 KK STATISTIKA, FMIPA ITB

MA 2081 STATISTIKA DASAR SEMESTER I 2012/2013 KK STATISTIKA, FMIPA ITB MA 081 STATISTIKA DASAR SEMESTER I 01/013 KK STATISTIKA, FMIPA ITB UJIAN RE-EVALUASI Jum at, 1 Deember 01, 13.30 15.30 WIB (10 MENIT) Kela 01. Pengajar: Utriweni Mukhaiyar, Kela 0. Pengajar: Sumanto Winotoharjo

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Dekripi Data Untuk mengetahui pengaruh penggunaan media Audio Viual dengan metode Reading Aloud terhadap hail belajar iwa materi العنوان, maka penuli melakukan

Lebih terperinci

GEOMETRI BERHINGGA ATAS GF(P N ) UNTUK MEMBENTUK ORTHOGONAL SERIES DESIGNS

GEOMETRI BERHINGGA ATAS GF(P N ) UNTUK MEMBENTUK ORTHOGONAL SERIES DESIGNS Junal Sain & Matematia ISSN: 0854-0675 Volume 16 Nomo 3, Juli 008 Atiel Penelitian: 106-111 GEOMETRI BERHINGGA ATAS GF(P N ) UNTUK MEMBENTUK ORTHOGONAL SERIES DESIGNS Bambang Iawanto,Aniah Juuan Matematia

Lebih terperinci

Pembentukan Ring Bersih Menggunakan Lokalisasi Ore. Construction of Clean Ring using Ore Localization

Pembentukan Ring Bersih Menggunakan Lokalisasi Ore. Construction of Clean Ring using Ore Localization Jurnal Matematika & Sain, April 4, Vol. 9 Nomor Pembentukan Ring Berih Menggunakan Lokaliai Ore Abtrak Uha Inaini dan Indah Emilia Wijayanti ) Juruan Matematika, Fakulta Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

Kajian Solusi Numerik Metode Runge-Kutta Nystrom Orde Empat Dalam Menyelesaikan Persamaan Diferensial Linier Homogen Orde Dua

Kajian Solusi Numerik Metode Runge-Kutta Nystrom Orde Empat Dalam Menyelesaikan Persamaan Diferensial Linier Homogen Orde Dua Jurnal Gradien Vol. No. Juli 0 : -70 Kajian Solui Numerik Metode Runge-Kutta Nytrom Empat Dalam Menyeleaikan Peramaan Diferenial Linier Homogen Dua Zulfia Memi Mayaari, Yulian Fauzi, Cici Ratna Putri Jelita

Lebih terperinci

Evaluasi Hasil Pelaksanaan Teknologi Modifikasi Cuaca di Jawa Barat Menggunakan Analisis Data Curah Hujan

Evaluasi Hasil Pelaksanaan Teknologi Modifikasi Cuaca di Jawa Barat Menggunakan Analisis Data Curah Hujan Evaluai Hail Pelakanaan Teknologi Modifikai Cuaca di Jawa Barat Menggunakan Analii Data Curah Hujan Budi Haroyo 1, Untung Haryanto 1, Tri Handoko Seto 1, Sunu Tikno 1, Tukiyat 1, Samul Bahri 1 1. PENDAHULUAN

Lebih terperinci

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Team Dosen Riset Operasional Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Team Doen Riet Operaional rogram Studi Teknik Informatika Univerita Komputer Indoneia ertamakali dipublikaikan pada tahun 909 oleh Agner Kraup Erlang yang mengamati maalah kepadatan penggunaan telepon

Lebih terperinci

APLIKASI PROGRAM DINAMIS PADA PENYUSUNAN FLIGHT PLANNING

APLIKASI PROGRAM DINAMIS PADA PENYUSUNAN FLIGHT PLANNING APLIKASI PROGRAM DINAMIS PADA PENYUSUNAN FLIGHT PLANNING Chritian Hadiwinoto Program Studi Teni Inormatia, Seolah Teni Eletro dan Inormatia, Intitut Tenologi Bandung Jalan Ganeca 10, Bandung 40132 e-mail:

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeni Penelitian Jeni penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan pendekatan ekperimental. Deain penelitian ini adalah Pottet-Only Control Deign. Dalam deain ini terdapat

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-9 Distribusi Seragam Disrit Jia sebuah variabel random X mengambil nilai x 1, x 2,, x dengan probabilitas yang sama, maa distribusi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Muhammadiyah 3 Bandar Lampung kelas VII

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Muhammadiyah 3 Bandar Lampung kelas VII III. METODE PENELITIAN A. Populai dan Sampel Penelitian ini dilakanakan di SMP Muhammadiyah 3 Bandar Lampung kela VII emeter genap Tahun Pelajaran 0/0, SMP Muhammadiyah 3 Bandar Lampung memiliki jumlah

Lebih terperinci

BAB III METODE SCHNABEL

BAB III METODE SCHNABEL BAB III METODE SCHNABEL Uuran populasi tertutup dapat diperiraan dengan teni Capture Mar Release Recapture (CMRR) yaitu menangap dan menandai individu yang diambil pada pengambilan sampel pertama, melepasan

Lebih terperinci

Neural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu:

Neural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu: 2.4 Artificial Neural Networ 2.4.1 Konsep dasar Neural Networ Neural Networ (Jaringan Saraf Tiruan) merupaan prosesor yang sangat besar dan memilii ecenderungan untu menyimpan pengetahuan yang bersifat

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peatnya perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi membuat matematika menjadi angat penting artinya, bahkan dapat dikatakan bahwa perkembangan ilmu pengetahuan dan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeni Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yang akan dilakukan merupakan metode ekperimen dengan deain Pottet-Only Control Deign. Adapun pola deain penelitian

Lebih terperinci

BAB 8 PEMODELAN DAN SIMULASI REAKTOR CSTR

BAB 8 PEMODELAN DAN SIMULASI REAKTOR CSTR BB 8 PEMODELN DN SIMULSI REKTOR STR Perhatian gambar eta 3 buah STR (ontinuou Stirred-Tan Reactor) iotermal di bawah ini: F 0 F F 2 F 3 V V 2 2 V 3 3 0 (t) (t) 2 (t) 3 (t) Ketiga STR itu digunaan untu

Lebih terperinci

MENENTUKAN INDEKS KOMPOSIT MENGGUNAKAN METODE LAGRANGE UNTUK MENGUKUR TINGKAT INDUSTRIALISASI

MENENTUKAN INDEKS KOMPOSIT MENGGUNAKAN METODE LAGRANGE UNTUK MENGUKUR TINGKAT INDUSTRIALISASI Jurnal Matematika Vol.6 No. Nopember 6 [ 9 : 8 ] MENENTUKAN INDEKS KOMPOSIT MENGGUNAKAN METODE LAGRANGE UNTUK MENGUKUR TINGKAT INDUSTRIALISASI DI PROPINSI JAWA BARAT Juruan Matematika, Uiverita Ilam Bandung,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeni dan Pendekatan Penelitian Jeni penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah penelitian menggunakan angka, mulai dari pengumpulan data, penafiran

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian. Waktu Penelitian Penelitian dilakanakan pada 4 Februari 5 Maret 0.. Tempat Penelitian Tempat penelitian ini dilakanakan di SMP Ilam Al-Kautar

Lebih terperinci

OSN 2014 Matematika SMA/MA

OSN 2014 Matematika SMA/MA Soal 5. Suatu barisan bilangan asli a 1, a 2, a 3,... memenuhi a + a l = a m + a n untu setiap bilangan asli, l, m, n dengan l = mn. Jia m membagi n, butian bahwa a m a n. Solusi. Andaian terdapat bilangan

Lebih terperinci

KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W

KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 8, No. 2, November 2011, 43 49 KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W Sunarsini. 1, Sadjidon 2 Jurusan

Lebih terperinci

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris Optimasi Non-inier Metode Numeris Pendahuluan Pembahasan optimasi non-linier sebelumnya analitis: Pertama-tama mencari titi-titi nilai optimal Kemudian, mencari nilai optimal dari fungsi tujuan berdasaran

Lebih terperinci

MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/f(x) DAN h(x)/f(x) ABSTRACT

MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/f(x) DAN h(x)/f(x) ABSTRACT MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/(x DAN h(x/(x Yuliana Saitri 1, Sri Gemawati 2, Musraini 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan

Lebih terperinci

Agar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan :

Agar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan : ara memperoleh data Zaman dahulu, dgn cara : 1. Melempar dadu 2. Mengoco artu Zaman modern (>1940), dgn cara membentu bilangan aca secara numeri/ aritmati(menggunaan omputer), disebut Pseudo Random Number

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. penelitian quasi experimental. Desain ini mempunyai kelompok kontrol, tetapi

METODE PENELITIAN. penelitian quasi experimental. Desain ini mempunyai kelompok kontrol, tetapi III. METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode penelitian quai experimental. Deain ini mempunyai kelompok kontrol, tetapi tidak

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang BAB PENDAHULUAN. Latar belaang Metode analisis yang telah dibicaraan hingga searang adalah analisis terhadap data mengenai sebuah arateristi atau atribut (jia data itu ualitatif) dan mengenai sebuah variabel,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Dalam perkembangan jaman yang cepat seperti sekarang ini, perusahaan

BAB I PENDAHULUAN. Dalam perkembangan jaman yang cepat seperti sekarang ini, perusahaan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Dalam perkembangan jaman yang cepat eperti ekarang ini, peruahaan dituntut untuk memberikan laporan keuangan yang benar dan akurat. Laporan keuangan terebut

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini disampaian beberapa pengertian dasar yang diperluan pada bab selanutnya. Selain definisi, diberian pula lemma dan teorema dengan atau tanpa buti. Untu beberapa teorema

Lebih terperinci

TORTUOSITAS PADA MODEL 3D BATUAN BERPORI

TORTUOSITAS PADA MODEL 3D BATUAN BERPORI TORTUOSITAS PADA MODEL 3D BATUAN BERPORI Firmanyah 1*), Selly Feranie 1, Fourier D.E. Latief 2, Prana F. L. Tobing 1 1 Laboratorium Ilmu Pengetahuan Bumi dan Antarika Juruan Pendidikan Fiika FPMIPA UPI,

Lebih terperinci

MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL

MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL Sarta Meliana 1, Mashadi 2, Sri Gemawati 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeni Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian lapangan, di mana penelitian langung dilakukan di lapangan yang berifat kuantitatif. Metode yang digunakan dalam penelitian

Lebih terperinci

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing . DISTRIUSI INOMIL pabila sebuah oin mata uang yang memilii dua sisi bertulisan ambar () dan nga () dilempar satu ali, maa peluang untu mendapatan sisi ambar adalah,5 atau. pabila oin tersebut dilempar

Lebih terperinci

ANALISIS PERBANDINGAN KOMULAN TERHADAP BEBERAPA JENIS DISTRIBUSI KHUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution

ANALISIS PERBANDINGAN KOMULAN TERHADAP BEBERAPA JENIS DISTRIBUSI KHUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution Jurnal Bareeng Vol. 8 No. Hal. 5 0 (04) ANALISIS PRBANDINGAN OMULAN TRHADAP BBRAPA JNIS DISTRIBUSI HUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution ABRAHAM ZACARIA WATTIMNA,

Lebih terperinci

Prosiding SPMIPA; pp: ; 2006 ISBN:

Prosiding SPMIPA; pp: ; 2006 ISBN: Proiding SPMIPA; : 96-101; 006 ISBN: 979.70.7.0 SUKU BANYAK BIKUADRATIK TAK-TEREDUKSI DENGAN FAKTORISASI MODULO BILANGAN PRIMA Suryoto Juruan Matematika FMIPA Univerita Dionegoro Jl. Prof. H. Soedarto

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Dekripi Data Kegiatan penelitian dilakanakan pada tanggal ampai dengan 4 April 03 di Madraah Ibtidaiyah Infarul Ghoy Plamonganari Pedurungan Semarang. Dalam penelitian

Lebih terperinci

Nama : Perli Iswanto KLS : 4EA04 NPM :

Nama : Perli Iswanto KLS : 4EA04 NPM : SURVEI HARGA, KUALITAS PELAYANAN DAN TINGKAT BUNGA KREDIT, PADA KONSUMEN LEASING PT KEMBANG 88 MULTIFINANCE. Nama : Perli Iwanto KLS : 4EA04 NPM : 13209929 Latar Belakang LATAR BELAKANG Menurut alah eorang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3. Deain Penelitian yaitu: Pengertian deain penelitian menurut chuman dalam Nazir (999 : 99), Deain penelitian adalah emua proe yang diperlukan dalam perencanaan dan pelakanaan

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO DAN PRODUK EKSPONENSIAL YANG EFISIEN UNTUK VARIANSI POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

PENAKSIR RASIO DAN PRODUK EKSPONENSIAL YANG EFISIEN UNTUK VARIANSI POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA PEAKIR RAIO DA PRODUK EKPOEIAL YAG EFIIE UTUK VARIAI POPULAI PADA AMPLIG ACAK EDERHAA Mega Elmaanti 1* Firdau Hapoan irait 1 Mahaiwa Program 1 Matematika Doen Juruan Matematika Fakulta Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

3. Sebaran Peluang Diskrit

3. Sebaran Peluang Diskrit 3. Sebaran Peluang Disrit EL2002-Probabilitas dan Statisti Dosen: Andriyan B. Susmono Isi 1. Sebaran seragam (uniform) 2. Sebaran binomial dan multinomial 3. Sebaran hipergeometri 4. Sebaran Poisson 5.

Lebih terperinci

MODUL 7 APLIKASI TRANFORMASI LAPLACE

MODUL 7 APLIKASI TRANFORMASI LAPLACE MODUL 7 APLIKASI TRAFORMASI LAPLACE Tranformai Laplace dapa digunaan unu menyeleaian bai peroalan analia maupun perancangan iem. Apliai Tranformai Laplace erebu berganung pada ifa-ifa ranformai Laplace,

Lebih terperinci

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama

Lebih terperinci

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Joncheere Terpstra dan Modifiasinya Ridha Ferdhiana Statistics Peer Group Jurusan Matematia FMIPA Universitas Syiah Kuala Banda Aceh, Aceh, 23 email:

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeni Penelitian Jeni penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan pendekatan ekperimental. Deain penelitian ini adalah Pottet-Only Control Deign. Dalam deain ini terdapat

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah, siswa kelas X semester genap, sebanyak

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah, siswa kelas X semester genap, sebanyak III. METODE PENELITIAN A. Populai dan Sampel Populai dalam penelitian ini adalah, iwa kela X emeter genap, ebanyak enam kela di SMA Taman Siwa Bandar Lampung tahun pelajaran 010-011. Teknik ampling yang

Lebih terperinci

9. Koordinat Polar. Sudaryatno Sudirham

9. Koordinat Polar. Sudaryatno Sudirham Dapublic Nopembe 3 www.dapublic.com 9. Koodinat Pola Sudaatno Sudiham Sampai dengan bahaan ebelumna ita membicaaan fungi dengan uva-uva ang digambaan dalam oodinat udut-iu, -. Di bab ini ita aan melihat

Lebih terperinci

IV PENYELESAIAN MASALAH PENETAPAN BLOK PADA REL PELANGSIRAN DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM

IV PENYELESAIAN MASALAH PENETAPAN BLOK PADA REL PELANGSIRAN DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM 22 {, } {, } x, S, K (2) y, B (22) Tuuan dari fungi oetif (8) adalah meminimuman ongo dari aignmentaignment yang fiiel erta meminimuman anyanya lo yang tida diparir pada rel pelangiran. Kendala (9) menyataan

Lebih terperinci

KAJIAN TEORITIS DALAM MERANCANG TUDUNG PETROMAKS TEORETYCAL STUDY ON DESIGNING A PETROMAKS SHADE. Oleh: Gondo Puspito

KAJIAN TEORITIS DALAM MERANCANG TUDUNG PETROMAKS TEORETYCAL STUDY ON DESIGNING A PETROMAKS SHADE. Oleh: Gondo Puspito KAJIAN TEORITIS DALAM MERANCANG TUDUNG PETROMAKS TEORETYCAL STUDY ON DESIGNING A PETROMAKS SHADE Oleh: Gondo Pupito Staf Pengajar Departemen Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, PSP - IPB Abtrak Pada penelitian

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeni Penelitian Menurut Sugiyono, metode penelitian pendidikan dapat diartikan ebagai cara ilmiah untuk mendapatkan data yang valid dengan tujuan dapat ditemukan, dikembangkan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 88 BAB IV HASIL PEELITIA DA PEMBAHASA Dalam bab ini dipaparkan; a) hail penelitian, b) pembahaan. A. Hail Penelitian 1. Dekripi Data Dekripi hail penelitian yang diperoleh dari pengumpulan data menggunakan

Lebih terperinci

Sifat-sifat Nilai Eigen dan Vektor Eigen Matriks atas Aljabar Maxplus

Sifat-sifat Nilai Eigen dan Vektor Eigen Matriks atas Aljabar Maxplus J. Sains Dasar () Sifat-sifat Nilai Eigen dan Vetor Eigen Matris atas ljabar Maxplus (The Properties of Eigen Value and Eigen Vector of Matrices Over Maxplus lgebra) Musthofa * dan Nienasih inatari * Jurusan

Lebih terperinci

Perancangan IIR Hilbert Transformers Menggunakan Prosesor Sinyal Digital TMS320C542

Perancangan IIR Hilbert Transformers Menggunakan Prosesor Sinyal Digital TMS320C542 Perancangan IIR Hilbert ranformer Menggunakan Proeor Sinyal Digital MS0C54 Endra Juruan Sitem Komputer Univerita Bina Nuantara, Jakarta 480, email : endraoey@binu.ac.id Abtract Pada makalah ini akan dirancang

Lebih terperinci

Usulan Penentuan Waktu Garansi Perakitan Alat Medis Examination Lamp di PT. Tesena Inovindo

Usulan Penentuan Waktu Garansi Perakitan Alat Medis Examination Lamp di PT. Tesena Inovindo Uulan Penentuan Waktu Garani Perakitan Alat Medi Examination Lamp di PT. Teena Inovindo Johnon Saragih,Dedy Sugiarto 2,Grace Litiani 3 Juruan Teknik Indutri Univerita Triakti 2 Juruan Teknik Informatika

Lebih terperinci

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam

Lebih terperinci

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PADA PRODUKSI PESTISIDA ( PRODUK MIPCINTA 50 WP ) DI PT PETROKIMIA KAYAKU

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PADA PRODUKSI PESTISIDA ( PRODUK MIPCINTA 50 WP ) DI PT PETROKIMIA KAYAKU ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PADA PRODUKSI PESTISIDA ( PRODUK MIPCINTA 50 WP ) DI PT PETROKIMIA KAYAKU Oleh : Dwi Litya Nurina 307030003 Doen Pembimbing Wibawati,S.Si,M,Si PT. Petrokimia Kayaku alah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeni dan Pendekatan Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian lapangan, dimana penelitian langung langung dilakukan di lapangan yang berifat kuantitatif. Metode yang digunakan

Lebih terperinci

SOLUSI BAGIAN PERTAMA

SOLUSI BAGIAN PERTAMA SOLUSI BAGIAN PERTAMA 1. 13.. 931 3. 4 9 4. 63 5. 3 13 13 6. 3996 7. 1 03 8. 3 + 9 9. 3 10. 4 11. 6 1. 9 13. 31 14. 383 8 15. 1764 16. 5 17. + 7 18. 51 19. 8 0. 360 1 SOLUSI BAGIAN PERTAMA Soal 1. Misalan

Lebih terperinci

PERBEDAAN HASIL BELAJAR MAHASISWA YANG MASUK MELALUI JALUR SNMPTN DAN JALUR UMB PADA MATAKULIAH KALKULUS II DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIMED

PERBEDAAN HASIL BELAJAR MAHASISWA YANG MASUK MELALUI JALUR SNMPTN DAN JALUR UMB PADA MATAKULIAH KALKULUS II DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIMED 54 PERBEDAAN HASIL BELAJAR MAHASISWA YANG MASUK MELALUI JALUR SNMPTN DAN JALUR UMB PADA MATAKULIAH KALKULUS II DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIMED Abil Manyur Abtrak Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui

Lebih terperinci

PERTEMUAN 3 PENYELESAIAN PERSOALAN PROGRAM LINIER

PERTEMUAN 3 PENYELESAIAN PERSOALAN PROGRAM LINIER PERTEMUAN PENYELESAIAN PERSOALAN PROGRAM LINIER Setelah dapat membuat Model Matematika (merumukan) peroalan Program Linier, maka untuk menentukan penyeleaian Peroalan Program Linier dapat menggunakan metode,

Lebih terperinci

1. Pendahuluan. 2. Tinjauan Pustaka

1. Pendahuluan. 2. Tinjauan Pustaka 1. Pendahuluan Komunikai merupakan kebutuhan paling menonjol pada kehidupan manuia. Pada awal perkembangannya ebuah pean diampaikan ecara langung kepada komunikan. Namun maalah mulai muncul ketika jarak

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN TEOREMA DAN LEMMA YANG DIBUTUHKAN DALAM KONSTRUKSI ARITMETIK GF(5m)

BAB III PEMBAHASAN TEOREMA DAN LEMMA YANG DIBUTUHKAN DALAM KONSTRUKSI ARITMETIK GF(5m) BAB III PEMBAHASAN TEOREMA DAN LEMMA YANG DIBUTUHKAN DALAM KONSTRUKSI ARITMETIK GF5m) Teori finite field mulai diperkenalkan pada abad ke tujuh dan abad ke delapan dengan tokoh matematikanya Pierre de

Lebih terperinci

DEFINISI DAN RUANG SOLUSI

DEFINISI DAN RUANG SOLUSI DEFINISI DAN RUANG SOLUSI Pada bagian ini akan dibaha tentang bai dan dimeni menggunakan pengertian dari kebebaan linear ( beba linear dan merentang ) yang dibaha pada bab ebelumnya. Definii dari bai diberikan

Lebih terperinci

MATEMATIKA IV. MODUL 9 Transformasi Laplace. Zuhair Jurusan Teknik Elektro Universitas Mercu Buana Jakarta 2007 年 12 月 16 日 ( 日 )

MATEMATIKA IV. MODUL 9 Transformasi Laplace. Zuhair Jurusan Teknik Elektro Universitas Mercu Buana Jakarta 2007 年 12 月 16 日 ( 日 ) MATEMATIKA IV MODUL 9 Tranformai Laplace Zuhair Juruan Teknik Elektro Univerita Mercu Buana Jakarta 2007 年 2 月 6 日 ( 日 ) Tranformai Laplace Tranformai Laplace adalah ebuah metode yangdigunakan untuk menyeleaikan

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No., (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) Implementasi Algoritma Pencarian Jalur Sederhana Terpende dalam Graf Anggaara Hendra N., Yudhi Purwananto, dan Rully Soelaiman Jurusan

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALI PID DENGAN BANTUAN METODE SIMULASI SOFTWARE MATLAB

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALI PID DENGAN BANTUAN METODE SIMULASI SOFTWARE MATLAB Jurnal Reaki (Journal of Science and Technology) Juruan Teknik imia oliteknik Negeri Lhokeumawe Vol.6 No.11, Juni 008 SSN 1693-48X ERANCANGAN SSTEM ENGENDAL D DENGAN BANTUAN METODE SMULAS SOFTWARE MATLAB

Lebih terperinci

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Oleh : Pandapotan Siagia, ST, M.Eng (Dosen tetap STIKOM Dinamia Bangsa Jambi) Abstra Sistem pengenal pola suara atau yang lebih dienal dengan

Lebih terperinci

STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT

STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT TUGAS AKHIR STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT 040803023 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU

Lebih terperinci

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Pandapotan Siagian, ST, M.Eng Dosen Tetap STIKOM Dinamia Bangsa - Jambi Jalan Sudirman Theoo Jambi Abstra Sistem pengenal pola suara atau

Lebih terperinci

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang LANDASAN TEORI Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam ondisi yang sama yang hasilnya tida dapat dipredisi secara tepat tetapi ita dapat mengetahui semua emunginan hasil

Lebih terperinci

X. ANTENA. Z 0 : Impedansi karakteristik saluran. Transformator. Gbr.X-1 : Rangkaian ekivalen dari suatu antena pancar.

X. ANTENA. Z 0 : Impedansi karakteristik saluran. Transformator. Gbr.X-1 : Rangkaian ekivalen dari suatu antena pancar. X. ANTENA X.1 PENDAHULUAN Dalam hubungan radio, baik pada pemancar maupun pada penerima elalu dijumpai antena. Antena adalah uatu item / truktur tranii antara gelombang yang dibimbing ( guided wave ) dan

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:syafruddinside@yahoo.com Info: Jurnal MSA Vol. 3

Lebih terperinci

STUDI PERBANDINGAN BELITAN TRANSFORMATOR DISTRIBUSI TIGA FASA PADA SAAT PENGGUNAAN TAP CHANGER (Aplikasi pada PT.MORAWA ELEKTRIK TRANSBUANA)

STUDI PERBANDINGAN BELITAN TRANSFORMATOR DISTRIBUSI TIGA FASA PADA SAAT PENGGUNAAN TAP CHANGER (Aplikasi pada PT.MORAWA ELEKTRIK TRANSBUANA) STUDI PERBADIGA BELITA TRASFORMATOR DISTRIBUSI TIGA FASA PADA SAAT PEGGUAA TAP CHAGER (Aplikai pada PT.MORAWA ELEKTRIK TRASBUAA) Bayu T. Sianipar, Ir. Panuur S.M. L.Tobing Konentrai Teknik Energi Litrik,

Lebih terperinci

ANALISA STRUKTUR TIKUNGAN JALAN RAYA BERBENTUK SPIRAL-SPIRAL DENGAN PENDEKATAN GEOMETRI

ANALISA STRUKTUR TIKUNGAN JALAN RAYA BERBENTUK SPIRAL-SPIRAL DENGAN PENDEKATAN GEOMETRI ANALISA STRUKTUR TIKUNGAN JALAN RAYA BERBENTUK SPIRAL-SPIRAL DENGAN PENDEKATAN GEOMETRI Edi Sutomo Program Studi Magiter Pendidikan Matematika Program Paca Sarjana Univerita Muhammadiyah Malang Jln Raya

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA YP Unila

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA YP Unila III. METODE PENELITIAN A. Populai dan Sampel Populai dalam penelitian ini adalah emua iwa kela XI IPA SMA YP Unila Bandar Lampung tahun ajaran 01/013 yang berjumlah 38 iwa dan terebar dalam enam kela yang

Lebih terperinci

ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER

ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER Oleh: Supardi SEKOLAH PASCA SARJANA JURUSAN ILMU FISIKA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 2012 1 PENDAHULUAN Liquid Crystal elastomer (LCE

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman

BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 271-278 BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman trianisr@yahoo.com.au ABSTRACT.

Lebih terperinci

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided Catatan Kuliah MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2013 Tentang MA4181 Model Risiko

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan

I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan I. PENDAHULUAN. Latar Belaang Teori graf merupaan salah satu bagian ilmu dari matematia dan merupaan poo bahasan yang relatif muda jia dibandingan dengan cabang ilmu matematia yang lain seperti aljabar

Lebih terperinci

Korelasi antara tortuositas maksimum dan porositas medium berpori dengan model material berbentuk kubus

Korelasi antara tortuositas maksimum dan porositas medium berpori dengan model material berbentuk kubus eminar Naional Quantum #25 (2018) 2477-1511 (8pp) Paper eminar.uad.ac.id/index.php/quantum Korelai antara tortuoita imum dan poroita medium berpori dengan model material berbentuk kubu FW Ramadhan, Viridi,

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU MDEL MATEMATIKA KNSENTRASI KSIGEN TERLARUT PADA EKSISTEM PERAIRAN DANAU Sutimin Jurusan Matematia, FMIPA Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto SH Tembalang, Semarang 5075 E-mail: su_timin@yanoo.com

Lebih terperinci