BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas analisis deret waktu, diagram kontrol Shewhart, Average Run Length
|
|
- Djaja Irawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pendahuluan Dalam enulsan maer okok dar skrs n derlukan beberaa eor-eor yang mendukung, yang menjad uraan okok ada bab n Uraan dmula dengan membahas analss dere waku, dagram konrol Shewhar, Average Run Lengh (ARL), dagram konrol USUM, dan dagram konrol USUM unuk roses dengan model AR() Analss Dere Waku Dere waku (me seres) adalah serangkaan daa engamaan yang dukur berdasarkan kurun waku erenu dengan nerval waku yang sama, dmana daa engamaan ersebu bersfa acak dan salng berhubungan Tujuannya adalah unuk menggambarkan erkembangan suau kegaan dar waku ke waku (ryer dan han, 8) Analss dere waku ada dasarnya dgunakan unuk melakukan analss daa yang memermbangkan engaruh waku (ryer dan han, 8) Analss dere waku dlakukan unuk memeroleh ola gerakan dere waku dengan menggunakan nla masa lalu, yang selanjunya akan djadkan sebaga dasar unuk embuaan keuusan saa n, eramalan keadaan masa yang akan daang, dan erencanaan kegaan masa dean Analss dere waku daa dlakukan unuk menganalss sau varabel (unvarae) dan banyak varabel (mulvarae) (We, 6) 5 reosoryunsbaacd
2 6 Sasoneras Sasoneras berar bahwa dak erjadnya erubahan yang sgnfkan ada daa dar waku ke waku Flukuas daa berada d sekar suau nla raa-raa yang konsan, dak erganung ada waku, dan varans dar flukuas ersebu ea konsan seanjang waku (Makrdaks dkk, 998) Daa dere waku dkaakan sasoner jka raa-raa dan varansnya konsan, dak ada unsur rend dan dak ada unsur musman dalam daa (ryer dan han, 8) Unuk menelaah kesasoneran daa, daa dlakukan dengan analss grafk, yau dengan membua lo dmana sumbu daar adalah waku dan sumbu egak adalah nla dar daa Jka lo daa unuk sea erode waku menngka aau menurun dan membenuk suau rend, maka daa ersebu non sasoner (Yan, ) Fungs Auokorelas (AF) dan Fungs Auokorelas Parsal (PAF) Auokorelas meruakan korelas yang erjad anara anggoa-anggoa dar serangkaan engamaan yang ersusun dalam rangkaan waku (Gujara, 3) Msalkan x, x,,x n meruakan samel dar daa dere waku, maka langkah unuk mendaakan auokorelas samel lag ke- menuru Yan () adalah sebaga berku: Tenukan raa-raa samel x n n x Tenukan auokovarans samel lag ke-, s n ( x x)( x x) n 3 Tenukan auokorelas samel lag-, r = s s reosoryunsbaacd
3 7 Sedangkan langkah unuk mendaakan auokorelas arsal samel lag ke- adalah: Bangun model regres lner ana konsana dengan x +k sebaga varabel ak bebas, dan x +-, x +-,, x sebaga varabel bebas x + = e x x x k dmana: meruakan arameer model, =,,,, dan e + meruakan kekelruan yang dasumskan berdsrbus normal denk ndeenden dengan raa-raa, varans konsan σ, dan dak berkorelas dengan x +- Kalkan x +- dengan ersamaan regres k unuk sea =,,, dan hung nla eksekasnya, yang haslnya akan membangun sebuah ssem ersamaaan lner k, =,,, Dengan menggunakan meode ramer, maka akan deroleh: k k reosoryunsbaacd
4 8 Sehngga, jka daksr oleh ˆ r (auokorelas samel), maka daksr oleh ˆ ˆ r (auokorelas arsal samel), =,,, 3 Proses whe nose Suau roses (ε ) dsebu whe nose jka meruakan barsan varabel acak yang dak berkorelas, dengan E( ), dan V ) E( ) (We, 6) ( Hoess engujan whe nose: H : Resdu memenuh roses whe nose H : Resdu dak memenuh roses whe nose Sask uj yang dgunakan yau uj Ljung Box-Perce Rumus uj Ljung-Box aau Box-Perce (We, 6): Q n( n ) r n j () dengan n= banyaknya observas, =banyaknya lag yang duj, dan r =nla koefsen auokorelas ada lag- Krera Uj: Tolak H jka Q ( ; K j),dmana nla j meruakan banyaknya arameer, unuk model AR (), j= 4 Uj normalas resdu Uj normalas resdu dlakukan unuk mengeahu aakah resdu berdsrbus normal aau dak Pengujan daa dlakukan dengan analss grafk normal robably lo Jka resdu berada dsekar gars dagonal, maka daa dkaakan bahwa resdunya berdsrbus normal 5 Model Auoregresson (AR) Model AR meruakan model hasl regres dengan drnya sendr ada wakuwaku sebelumnya, arnya model AR meruakan model yang menggambarkan reosoryunsbaacd
5 9 bahwa suau varabel dengaruh oleh varabel u sendr ada erode-erode sebelumnya (We, 6) Orde dar model AR denukan oleh jumlah erode varabel yang masuk dalam model Banyaknya nla masa lalu yang dgunakan oleh model, yau sebanyak j Dalam menenukan ngka model n, jka hanya dgunakan sau lag varabel, maka model n dnamakan model AR orde erama aau AR () Msalkan X meruakan engamaan ada waku ke-, =,,3,,m yang membenuk model AR () Maka model AR () ddefnskan sebaga berku: X c X () dmana, c = arameer konsana = arameer koefsen arah (sloe), ada roses sasoner : < = whe nose, dmana ~ N(, ) Eksekas dan Varans dar X beruru-uru adalah sebaga berku: c E( X ) (3) ( ) Var ( X ) (4) ( ) Pembukan Persamaan (3) dan (4) ada ada Lamran 6 Proses analss unuk daa dere waku dengan model AR() Pada bagan n akan djelaskan roses analss unuk daa dere waku yang dbaas hanya unuk model AR () a Idenfkas model Dalam meode dere waku, ala uama unuk mengdenfkas model dar daa yang akan dramalkan adalah dengan menggunakan AF dan PAF Model dere waku daa ddenfkas dar karakersk lo AF dan PAF nya lo AF dan PAF unuk model AR() dsajkan ada Gambar reosoryunsbaacd
6 a b c d Gambar (a) Plo AF AR() unuk osf, (b) Plo AF AR() unuk negaf, (c) Plo PAF AR() unuk osf, (d) Plo PAF AR() unuk negaf b Menaksr arameer model Seelah mengdenfkas model semenara, langkah selanjunya adalah mencar enaksr erbak unuk arameer-arameer ada model ersebu Model AR () ada Persamaan (), daa duls sebaga berku: X ( X ) Unuk menaksr arameer μ dan deroleh dengan meode enaksr kuadra erkecl, dengan formula sebaga berku: ˆ X (5) ˆ r m ( X m X )( X ( X X ) X ) (6) reosoryunsbaacd
7 Pembukan Persamaan (5) dan (6) ada ada Lamran c Pengujan Sgnfkans Parameer Seelah berhasl menaksr arameer model, maka langkah selanjunya adalah melakukan engujan sgnfkans dar arameer yang sudah daksr Sebuah model ramalan dsebu cocok dan bak, jka aksran arameernya sgnfkan (Yan, ) Prosedur uj sgnfkans arameer model ada arameer AR () adalah sebaga berku: Hoess: H : =, arameer dak sgnfkan H :, arameer sgnfkan Sask uj: ˆ hung SE( ˆ) 3 Krera uj: olak H jka hung > ; T j, dmana T adalah banyaknya daa dan j adalah banyaknya arameer dalam model d Uj kesesuaan model AR Langkah selanjunya yau uj kesesuaan model AR Uj kesesuaan model n dgunakan unuk membukkan bahwa model semenara yang elah deakan cuku memada, dengan menggunakan analss resdu unuk memenuh asums kenormalan model Uj kenormalan resdu dlakukan dengan uj Kolmogorov-Smrnov dengan Hoess sebaga berku: H : Samel berasal dar oulas berdsrbus normal H : Samel dak berasal dar oulas berdsrbus normal Selan melakukan uj kenormalan, dlakukan uj whe nose unuk memenuh asums dak ada auokorelas resdual, dengan menggunakan sask uj Ljung-Box, dengan rumus seer ada Persamaan () reosoryunsbaacd
8 3 Dagram Konrol Shewhar Dagram konrol Shewhar meruakan dagram yang dbua ada ssem karesus dengan sumbu daar menyaakan erode dan sumbu egak menyaakan karakersk muu Sejajar dengan sumbu daar dgambarkan ula Gars Pusa (GP), seasang baas-baas konrol, masng-masng berada d aas aau Baas Konrol Aas (BKA) dan d bawah gars usa aau Baas Konrol Bawah (BKB), seer ada Gambar berku: Gambar Dagram Konrol Shewhar Nla karakersk muu dlokan ada dagram yang menjelaskan keadaan roses (Handayan, ) Msalkan karakersk muu dnoaskan dengan X, dmana X meruakan varabel acak yang berdsrbus Normal dengan raa-raa μ dan varans Secara umum BKA, GP, dan BKB unuk melukskan dagram konrol Shewhar raa-raa drumuskan sebaga berku: BKA = E( X ) k Var( X ) GP = E(X ) BKB = E( X ) k Var( X ) reosoryunsbaacd
9 3 aau BKA GP BKB = μ+kσ = μ = μ-kσ dengan k meruakan konsana yang menenukan besarnya robablas menyaakan roses ou of conrol adahal roses n conrol Umumnya nla k=3, bersesuaan dengan =7 Baas-baas engendal n dlh sedemkan sehngga aabla roses erkendal, hamr semua k-k samel akan jauh d anara kedua gars u Meskun semua k-k erleak d dalam baas kendal, belum enu roses ersebu erkendal Unuk menenukan krera dak erkendal n, dagram konrol dbag menjad 3 zona yang dukur dalam sauan smangan baku (σ) anara gars engah dengan baas konrol sebaga berku: Gambar 3 Pembagan zona dagram konrol 3σ Menuru Kemele dkk () ada 7 gejala-gejala dagram konrol dkaakan dak erkendal, yau: Terdaa aau lebh k yang berada d luar baas kendal 7 k beruru-uru berada d ss yang sama dar gars engah reosoryunsbaacd
10 4 3 7 k beruru-uru membenuk ren menngka aau menurun 4 dar 3 k secara beruru-uru jauh d zona A aau lebh, d ss yang sama dar gars engah 5 4 dar 5 k secara beruru-uru jauh d zona B aau lebh, d ss yang sama dar gars engah 6 4 k beruru-uru nak dan urun secara berganan 7 4 k beruru-uru jauh d zona Jka dagram konrol roses dak menunjukan keujuh gejala daas, aau membenuk ola dak acak lannya, ka daa mengaakan bahwa roses erkendal Dagram konrol n bak dgunakan unuk ergeseran daas 5σ Kemamuan unuk mendeeks ergeseran yang kecl aau kurang dar 5σ, daa d lakukan dengan menggunakan dagram konrol yang menyerakan nformas dar samel sebelumnya Salah sau nya adalah dagram konrol umulave Sum (Kosh, ) 4 Average Run Lengh (ARL) Krera yang dgunakan unuk daa membandngkan knerja dagram konrol adalah dengan mengukur seberaa cea dagram konrol ersebu membangkkan snyal ou of conrol Dagram konrol yang lebh cea mendeeks snyal ou of conrol dsebu lebh sensf erhada erubahan roses Salah sau cara unuk mengukur knerja dagram konrol adalah dengan menggunakan Average Run Lengh (ARL) ARL adalah raa-raa run (observas) yang harus dlakukan sama demukannya ou of conrol yang erama (Handayan, ) Aabla roses dalam keadaan n conrol maka dgunakan noas ARL Dengan demkan ARL akan bernla besar dan ARL akan bernla kecl keka roses dalam keadaan ou of conrol Secara umum ersamaan unuk erhungan nla ARL adalah: reosoryunsbaacd
11 5 ARL, dengan = robablas suau k keluar dar baas-baas bagan konrol Unuk ARL, =α= robablas kesalahan/error e I (menyaakan keadaan dak erkonrol adahal keadaan erkonrol) aau robablas suau k raa-raa samel jauh dar luar baas konrol ada saa roses erkonrol, α dsebu juga sebaga robablas false alarm, sedangkan unuk ARL nla =-β=robablas kesalahan/error e II (menyaakan keadaan erkonrol adahal keadaan dak erkonrol) aau robablas suau k raa-raa samel jauh d dalam baas konrol ada saa roses dak erkonrol Secara umum erforma bak dar sebuah dagram konrol jka memunya ARL sebesar mungkn dan ARL sekecl mungkn 5 Dagram Konrol umulave Sum (USUM) Dagram konrol USUM erama kal del oleh Page ada ahun 954 (Mongomery, 9) Dagram konrol USUM lebh efsen dgunakan unuk mendeeks ergeseran kecl ada raa-raa aau varans dalam roses, yang dsebabkan adanya enyebab khusus Grafk n menghmun secara langsung semua nformas d dalam barsan nla-nla samel dengan menggambarkan jumlah kumulaf devas nla samel dar nla arge Ada dua cara unuk mereresenaskan USUM, yau abular USUM dan V-mask USUM Dalam enelan n hanya akan dbahas mengena reresenas USUM dalam benuk abular USUM unuk ergeseran ada raa-raa 5 Dagram konrol USUM abular unuk raa-raa Msalkan X adalah varabel acak roses yang berdsrbus Normal, dengan raa-raa keka roses n conrol μ, raa-raa keka roses ou of conrol μ A, dan varans Unuk mengonrol μ, dambl samel x, x,,x m yang dkumulkan reosoryunsbaacd
12 6 selama m erode Parameer μ akan dkonrol oleh sask USUM yang d defnskan sebaga berku: ( x ) j j, =,,,m Kemudan ddefnskan sask dan sebaga berku: (Kosh, ) max[, x ( K ) ] max[,( K ) x ] (7) (8) dmana = = Selanjunya dan dsebu nla sau ujung aas dan baas bawah USUM Dalam hal n K meruakan nla referens, dmana K=kσ Nla k, dengan δ meruakan besar ergeseran yang akan ka konrol, dan jka ergeseran dnyaakan dalam benuk sandar devas, maka: K A Jka salah sau dar aau > H, maka roses dkaakan ou of conrol Dalam hal n, Mongomery (9) merekomendaskan nla H sebesar 5σ aau 5 kal dar nla sandar devas rosesnya Maka, baas-baas konrol USUM abular unuk fase II adalah: BKA = H BKB = Unuk fase I, dmana arameer dak dkeahu, arameer daksr dengan enaksr ak basnya Penaksr ak bas bag μ adalah: bas bag adalah MR d X m m x j j,dan enaksr ak reosoryunsbaacd
13 7 dmana MR m m j MR j, MR j X j X j, j,3, dan d, 3, 4 (9) Maka baas aas dan bawah dagram konrol USUM abular unuk fase I adalah: max[, x ( x K) ] max[,( x K) x ] () () dmana = =, dan MR x K d x Maka, baas konrol USUM abular unuk fase I adalah: BKA = H BKB = Secara rngkas, langkah- langkah dar dagram konrol USUM abular adalah sebaga berku: (Suwanda, 3) Hung + dan, dmana = = Tenukan nla referens K=kσ, dan nla krs H=hσ Dmana k dan h denukan sedemkan sehngga ARL sesua dengan yang dngnkan Basanya k=½ dan h= 4 aau 5 3 Tenukan blangan yang menjelaskan nomor kumulaf z - ada saa dmulanya > dan z + ada saa > 4 Andakan bahwa ada erode ke- erjad ou of conrol, yau + aau > H dan ada saa u z = z aau z + = z 5 Hung T = z blangan n mengandung makna bahwa erkraan ergeseran erjad ada erode T dan T+ reosoryunsbaacd
14 8 5 ARL dagram konrol USUM Unuk dagram konrol USUM n, Mongomery (9) merekomendaskan erkraan nla ARL yang dberkan oleh Segmund (985) karena kemudahannya Unuk USUM sau ujung dengan arameer h dan k, dmana h dlh 4-5 dan k =5 maka Segmund memerkrakan ARL nya sebaga berku: ex( b) b ARL = Unuk USUM sau ujung aas ( ), = δ* - k dan unuk USUM sau ujung bawah ( ), = - δ* -k dengan * A dan b = h + 66 Sedangkan unuk ARL USUM dua ujung, Segmund memerkrakan ARL nya sebaga berku: ARL ARL ARL Hasl erhungan ARL USUM dua ujung dengan endekaan Segmund unuk k=/ dan h=4, 43735, dan 5 dsajkan ada Tabel Tabel ARL USUM Dua Ujung dengan k=/ dan h=4, 43735, dan 5 Shf h=4 h=43735 h= reosoryunsbaacd
15 9 53 Pengaruh adanya auokorelas erhada erforma dagram konrol USUM Unuk melha engaruh auokorelas erhada erforma dagram konrol USUM, akan dbandngkan smangan baku unuk roses yang salng bebas dan roses yang berauokorelas Varans dar X elah denukan ada Persamaan (4) Andakan, nla-nla smangan baku X unuk berbaga nla ersebu dsajkan ada Tabel Tabel Smangan Baku X unuk x = dan Berbaga Nla x Jka dak erjad auokorelas, smangan baku X = x = Jka ada auokorelas, keka ( ) membesar maka x akan membesar juga Unuk melha engaruh auokorelas erhada ARL dagram konrol USUM radsonal, dhung nla ARL dengan berbaga Tabel 3 menunjukkan hasl erhungan ARL keka erjad auokorelas yang dhung dengan menggunakan ARL dagram konrol USUM radsonal reosoryunsbaacd
16 Tabel 3 ARL Dagram Konrol USUM Keka Berauokorelas unuk x Dkeahu yang Dhung dengan Dagram Konrol USUM Tradsonal Shf Tabel daas menunjukkan adanya erubahan nla ARL dagram konrol USUM radsonal jka erjad auokorelas Keka ( ) membesar maka ARL nya akan membesar juga Dalam hal smangan baku dak dkeahu, smangan baku daksr oleh enaksr ak basnya, yau M R, dengan MR d dan d seer yang djelaskan ada MR Persamaan (9) Keka erjad auokorelas, E ( ) d Dengan demkan, MR d meruakan enaksr bas dar x Tabel 4 berku akan menunjukkan besarnya MR E, unuk d reosoryunsbaacd
17 Tabel 4 Nla E MR d unuk berbaga nla x x MR E = ( ) d Dar abel daas, daa dlha jka smangan baku dak dkeahu, maka E MR d akan semakn menngka jka mendeka - dan akan mengecl jka mendeka Tabel 5 menunjukkan hasl erhungan ARL keka erjad auokorelas yang dhung dengan menggunakan ARL dagram konrol USUM radsonal, dan nla h=43 Tabel 5 ARL Dagram Konrol USUM Keka Berauokorelas unuk x Tdak Dkeahu yang Dhung dengan Dagram Konrol USUM Tradsonal Shf Tabel daas menunjukkan adanya erubahan nla ARL dagram konrol USUM radsonal jka erjad auokorelas Jka daksakan menggunakan dagram reosoryunsbaacd
18 konrol USUM radsonal, maka akbanya ARL akan membesar keka < dan akan mengecl keka > Oleh karena u, erlu adanya modfkas erhada dagram konrol USUM radsonal jka erjad auokorelas 6 Dagram Konrol USUM unuk Proses dengan Model AR() Dagram konrol USUM unuk roses dengan model AR() akan dbua berdasarkan raso fungs kemungknan dbawah roses n conrol m ) dan dbawah roses ou of conrol ( ( j j m A ) ada change on erenu, seer yg dkemukakan oleh Tmmer dkk (998) Berdasarkan raso kemungknan ersebu, nla sau ujung aas USUM ada Persamaan (7) menjad: U max[, U ( w mw ) K' w ] () dan nla sau ujung bawah ada Persamaan (8) menjad: L mn[, L ( w mw ) K' w ] (3) dmana: w w [( ) /( )], ( ) X X X,,, K [( ) /( )] k, ' k, dan k A [( ) /( )], m w, embukan lha Lamran 3 reosoryunsbaacd
19 3 dengan U = u unuk u, h ), dan L = l unuk l h,) [ w [ w Maka, baas konrol dagram kendal USUM fase II unuk Persamaan () sebaga berku: BKA = h w BKB = (4) dan unuk Persamaan (3) sebaga berku: BKA = BKB = -h w (5) Unuk fase I, nla ujung aas USUM ada Persamaan () menjad: U ˆ MR max[, U ( ˆ ˆ w mw) K' ] (6) d dan nla ujung bawah USUM ada Persamaan () menjad: L ˆ MR mn[, L ( ˆ ˆ w mw ) K' ] (7) d dengan MR j MR j d wˆ ( ˆ) X X ˆ X,, ˆ ' K [( ˆ) /( ˆ)] k, k,, k A ˆ m w [( ˆ) /( ˆ)] ˆ, ˆ, dmana U = u unuk u, h ), dan L = l unuk l h,) [ w [ w reosoryunsbaacd
20 4 Dengan demkan, baas konrol dagram kendal USUM fase I ujung aas adalah sebaga berku: BKA = h MR d dan unuk ersamaan (7) sebaga berku: BKB = (8) BKA = BKB = h MR d (9) 6 ARL Dagram Konrol USUM AR() ARL USUM dua ujung dengan endekaan Segmund dak bsa dgunakan unuk roses yang berauokorelas Oleh sebab u, erlu adanya modfkas erhada ARL USUM basa jka erjad auokorelas Tmmer dkk (998) elah menghung ARL USUM dua ujung unuk model AR() menggunakan meode markov chan dengan menggunakan k=5, h=43, dan = Hasl erhungan ARL dua ujung unuk dagram konrol USUM dengan model AR() d sajkan ada Tabel 6 berku: reosoryunsbaacd
21 5 Tabel 6 ARL USUM Dua Ujung dengan Model AR() Shf Sumber: Tmmer dkk (998) Tamak bahwa ada shf (ergeseran) raa-raa sebesar 5 dan =6, nla ARL ou of conrol yang sebenarnya adalah ARL =6654, sedangkan menuru USUM radsonal ARL =367, jad dagram konrol USUM radsonal under esmae ARL ada > dan over esmae ARL ada < reosoryunsbaacd
Analisis Jalur / Path Analysis
Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Data panel adalah gabungan dari data cross sectional dan data time series, dimana
6 BAB II IJAUA PUSAA. Pendahuluan Maer enang daa anel dambl dar Gujara (3) dan Judge (985). Daa anel adalah gabungan dar daa cross seconal dan daa me seres, dmana dalam daa anel un cross seconal yang sama
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013
3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade
Lebih terperinciBAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju
Lebih terperinciAPLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER (CONTOH KASUS DI G. KELUD)
Alkas Iners Non Lner Dengan Pendekaan Lner Unuk Menenukan Hosener Conoh Kasus d G. Kelud) Cece Sulaeman) APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER CONTOH KASUS DI
Lebih terperinciAnalisis Pengendalian Kualitas Tetes PG Kremboong Sidoarjo Menggunakan Diagram Kontrol MEWMA dan MEWMV
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5 No. (6) 337-35 (3-98 rn) D-89 Analss engendalan Kualas ees G Kremboong Sdoarjo Menggunakan Dagram Konrol MEWMA dan MEWMV Dony Mukhar Haranja dan Muhammad Mashur Jurusan
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER
ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA
PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA Indra Rahm, Sr Png Wulandar Mahasswa Jurusan Saska Insu Teknolog Seuluh Noember Dosen
Lebih terperinciAnalisis Penyaluran Kredit kendaraan bermotor Roda Dua Jenis Baru dan Bekas di PT X dengan Metode Vector Autoregressive
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., () 7 (98X Prn) D9 Analss Penyaluran Kred kendaraan bermoor Roda Dua Jens Baru dan Bekas d PT X dengan Meode Vecor Auoregressve Ardhka Surya Pura, Adaul Mukarromah
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme
Lebih terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa
Lebih terperinciI BBB TINJAUAN PUSTAKA
I BBB TINJAUAN PUTAKA. Pendahuluan Dalam enulsan mater okok dar skrs n derlukan beberaa teor-teor yang mendukung, yang menjad uraan okok ada bab n. Uraan dmula dengan membahas dstrbus varabel acak kontnu,
Lebih terperinciPERBAIKAN ASUMSI KLASIK
BAHAN AJAR EKONOMETRI AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIAH OGAAKARTA PERBAIKAN ASUMSI KLASIK 6.. Mulkolnearas Jka model ka mengandung mulkolneras yang serus yakn korelas yang ngg anar varabel ndependen,
Lebih terperinciBAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan
Lebih terperinciBAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST
BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:
Lebih terperinciMODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 07, No. (018), hal 85 9. MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Felca Kurna Kusuma Wra Pur, Dadan
Lebih terperinciDi bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif
Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab
Lebih terperinciPeramalan Dengan Model SVAR Pada Data Inflasi Indonesia Dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Dengan Menggunakan Metode Bootstrap
Peramalan Dengan Model SVR Pada Daa Inflas Indonesa Dan Nla Tukar Ruah Terhada Dolar merka Dengan Menggunakan Meode Boosra Dav S Wardan, d Seawan 2, Dd B Nugroho 3 PS Maemaka, Fak Sans dan Maemaka, UKSW
Lebih terperinciPERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR
B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon
Lebih terperinciPENGUKURAN VALUE AT RISK PADA ASET TUNGGAL DAN PORTOFOLIO DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. Di Asih I Maruddani 1, Ari Purbowati 2
Pengukuran Value a sk (D Ash I Maruddan) PEGUKUA VALUE AT ISK PADA ASET TUGGAL DA POTOFOLIO DEGA SIMULASI MOTE CALO D Ash I Maruddan 1, Ar Purbowa 1 Saf Pengajar Program Sud Saska FMIPA UDIP Bro Pusa Saska
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDAAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor maemaka keuangan dan saska yang mendukung dalam penurunan formula Lookback Opons pada Bab III dan pembuaan program pada Bab IV. Teor-eor yang
Lebih terperinci( L ). Matriks varians kovarians dari
LIVIA PUSPA T 677 9.3 METODE KOMPONEN UTAMA Informas yang dbuuhkan daam eknk komponen uama suau daa ddapa dar marks varans kovarans, aau marks koreasnya. Meode komponen uama n, beruuan unuk menaksr parameer
Lebih terperinciSpace-time Models. MA5282 Topik dalam Statistika II 21 April 2015 Utriweni Mukhaiyar
Space-me Models MA58 opk dalam Saska II Aprl 5 Urwen Mukhayar Analss Sask Box&Jenkns Ieraon Posulae General Class of Models ACF, PACF, dff Daa Analyss on-paramerc Analyss Sochasc Processes Mulvarae Analyss
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
45 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Spesfkas Model Berdasarkan ujuan penelan seper dsebukan dalam bab pendahuluan maka ada dua hal mendasar yang akan del yau pengaruh volalas nla ukar rl erhadap volalas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciHidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal
Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov
Lebih terperinciNILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA
Jurnal Ilmu Maemaka dan Terapan Desember 015 Volume 9 Nomor Hal. 97 10 NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA R. D. S. Rahangmean 1, M. I. Tlukay, F. Y. Rumlawang,
Lebih terperinciDISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
Lebih terperinciPENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1
PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan
Lebih terperinciPenerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Me 6 ISSN 85-789 Penerapan Saska Nonparamerk dengan Meode Brown-Mood pada Regres Lner Berganda Applcaon of Nonparamerc Sascs, wh Brown-Mood Mehod on Mulple Lnear Regresson
Lebih terperinciPENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG
INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI. Tnjauan Pusaka.. Uj Keseragaman Daa Tujuan uama pengukuran uj keseragaman daa adalah unuk mendapakan da yang seragam. Kedak seragaman daa dapa daang anpa dsadar, maka dperlukan suau
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Daa Daa ang dgunakan dalam penelan n merupakan daa sekunder ang berasal dar berbaga nsans pemernah eruama Badan Pusa Sask. Daa ang dgunakan anara lan angka kemsknan,
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu
Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan
Lebih terperinciKajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR
JURAL TEKK POT Vol, o, (0) -6 Kajan odel arkov Waku Dskr Unuk Penyebaran Penyak enular Pada odel Epdemk R Rafqaul Hasanah, Laksm Pra Wardhan, uhud Wahyud Jurusan aemaka, Fakulas PA, nsu Teknolog epuluh
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor
ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 robabilias 2.1.1 Definisi robabilias adalah kemungkinan yang daa erjadi dalam suau erisiwa erenu. Definisi robabilias daa diliha dari iga macam endekaan, yaiu endekaan klasik,
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (05) 33-350 (30-9X Prn) D-3 Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Ap Kelas Ekonom Keraaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS Ilaf Andala dan Irhamah Jurusan Saska Fakulas Maemaka
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS
PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana
Lebih terperinciKONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph
TINJAUAN PUSTAKA Bayesan Networks BNs dapat memberkan nformas yang sederhana dan padat mengena nformas peluang. Berdasarkan komponennya BNs terdr dar Bayesan Structure (Bs) dan Bayesan Parameter (Bp) (Cooper
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODE PENELITIAN 3. Meode Penelan Meode penelan yang dgunakan dalam penelan n adalah meode deskrpf anals. Wnarno Surakhmad (990:40) mengemukakan bahwa meode deskrpf mempunya cr-cr sebaga berku:.
Lebih terperinci(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.
5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciPendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB
Pendugaan Parameter Regres Menduga gars regres Menduga gars regres lner sederhana = menduga parameter-parameter regres β 0 dan β 1 : Penduga parameter yang dhaslkan harus merupakan penduga yang bak Software
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik
6 BAB LANDASAN TEORI. Model Persedaan.. Model Deermnsk Model Deermnsk adalah model yang menganggap nla-nla parameer elah dkeahu dengan pas. Model n dbedakan menjad dua: a. Deermnsk Sas. D dalam model n
Lebih terperinciModifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat
Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga
Lebih terperinciANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT
ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT ANALSIS OF TIME SERIES USING SECULAR TREND METHOD TO DETERMINE POPULATION GROWTH MODEL
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinci1. Mistar A. BESARAN DAN SATUAN
A. BESARAN DAN SATUAN Teor Sngka : D dalam Fska gejala alam dama melalu pengukuran. Pengukuran adalah membandngkan suau besaran dengan besaran sejens yang dsepaka sebaga paokan (sandar). Besaran adalah
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciBAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,
BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan
Lebih terperinciBab III Komentar terhadap distribusi vec(r)
Bab III Komenar erhada disribusi vec(r Bab ini mengeengahkan enang komenar erhada disribusi asimoik dari mariks korelasi R, dalam benuk vec(r, yang akan menjadi salah sau dasar dalam eneliian diserasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN EORI. njauan Pusaka.. Peramalan Peramalan (forecasng) merupakan ala banu yang penng dalam perencanaan yang efekf dan efsen khususnya dalam bdang ekonom. Dalam organsas modern mengeahu keadaan
Lebih terperinciEL NINO, LA NINA, DAN PENAWARAN PANGAN DI JAWA, INDONESIA
Jurnal Ekonom Pembangunan Volume 1, Nomor, Desember 011, hlm.57-71 EL NINO, LA NINA, DAN PENAWARAN PANGAN DI JAWA, INDONESIA Arn Wahyu Uam, Jamhar, dan Suhamn Hardyasu Jurusan Sosal Ekonom Peranan, Fakulas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya
Lebih terperinciKOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK PROPORSI EKSPONENSIAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA., R. Efendi 2, H.
KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK PROPORSI EKSPONENSIAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING AAK SEDERHANA A. F. Indraan *, R. Efend, H. Srat Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear
REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana
Lebih terperinciLine Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )
ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menghadap era globalsas yang penuh tantangan, aparatur negara dtuntut untuk dapat memberkan pelayanan yang berorentas pada kebutuhan masyarakat dalam pemberan pelayanan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat
BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton
Lebih terperinci9. TEKNIK PENGINTEGRALAN
9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. Inegral Parsal Formula Inegral Parsal : Cara : plh u yang urunannya lebh sederhana Conoh : Hung u dv uv v du e d msal u =, maka du=d dv e d v e d e sehngga e d e e d e e C INF8
Lebih terperinciUJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD
UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj
Lebih terperinciOptimum Simplex Lattice Designs of Low Order Multiresponse Surface Model by D-Optimum Criterion
7 Otmum Smlex.(Ruslan et al.) Otmum Smlex Lattce Desgns of Low Order Multresonse Surface Model by D-Otmum Crteron Otmum Smlex Lattce Desgns of Low Order Multresonse Surface Model by D-Otmum Crteron ) Ruslan,
Lebih terperinciBab 3 Beberapa Skema Pembagian Rahasia
9 Ba 3 Beeraa Skema Pemagan Rahasa Skema emagan rahasa adalah meode unuk memag rahasa K d anara anggoaanggoa suau hmunan arsan P {P,P, P n } sedemkan sehngga ka arsan ada suhmunan A P yang derolehkan mengeahu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk
Lebih terperinciOleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw
Oleh : Harfa Hanan Yoga A Nugraha Gemur Safar ka Sautr Arya Andka Dumanau Dosen : Dr.rer.nat. Ded osad, S.S., M.Sc. Program Stud Statstka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Gadah Mada
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciMuthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H
PERBANDINGAN MODEL COX PROPORTIONAL HAZARD DAN MODEL PARAMETRIK BERDASARKAN ANALISIS RESIDUAL (Sud Kasus pada Daa Kanker Paru-Paru yang Dperoleh dar Conoh Daa pada Sofware S-Plus 2000 dan Smulas unuk Dsrbus
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 terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciPROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : 4-858 ROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMOK ADA ROSES YULE- FURRY Samsuryad Jurusan Maemaka FMIA Unversas Srwaya
Lebih terperinciBAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas
9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran
Lebih terperinciBAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciMODEL DERET WAKTU HIDDEN MARKOV
9 ; P j y π j { ; } P j y sama dengan sau jika engamaan berada ada sae j dan sama dengan nol jika engamaan berada ada sae selainnya Maka enduga raaraa unuk sae j ada ersamaan 8 akan sama dengan nilai raaraa
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 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 terperinciDINAMIKA INTERAKSI DARI SPEKULASI DAN DIVERSIFIKASI PADA SAHAM DARWISAH
DINAMIKA INTERAKSI DARI SPEKULASI DAN DIVERSIFIKASI PADA SAHAM DARWISAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 009 ABSTRACT DARWISAH. Dynamcs
Lebih terperinciAnalisis Survival pada Pasien Penderita Sindrom Koroner Akut di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Tahun 2013 Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (215) 2337-352 (231-928X Prn) D151 Analss Survval pada Pasen Pendera Sndrom Koroner Aku d RSUD Dr. Soeomo Surabaya Tahun 213 Menggunakan Regres Cox Proporonal Hazard
Lebih terperinciIndependent Var. Dependent Var. Test. Nominal Interval Independent t-test, ANOVA. Nominal Nominal Cross Tabs, Chi Square, dan Koefisien Kontingensi
Independent Var. Dependent Var. Test Nomnal Interval Independent t-test, ANOVA Nomnal Nomnal Cross Tabs, Ch Square, dan Koefsen Kontngens Nomnal Ordnal Mann Whtney, Kolmogorov- Smrnow, Kruskall Walls Ordnal
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa
BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER
Jurnal Jurnal Muara Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Okober 07: hlm 97-07 ISSN 579-640 (Versi Ceak) ISSN-L 579-640 (Versi Elekronik) PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI oleh: RILA DWI RAHMAWATI NIM: 0350050 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS FUNGSI TRANSFER
Sains, Teknologi, Kedokeran, dan Ilmu Kesehaan Vol., No., Aril 07: hlm 8-8 ISSN 579-640 (Versi Ceak) ISSN-L 579-640 (Versi Elekronik) PENENTUAN MODEL INDEKS HARGA SAHAM GAUNGAN (IHSG) MENGGUNAKAN ANALISIS
Lebih terperinci