APLIKASI STATISTIK EKSTRIM DAN SIMULASI MONTE CARLO DALAM PENENTUAN BEBAN RENCANA PADA STRUKTUR DENGAN UMUR GUNA TERTENTU
|
|
- Herman Darmali
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Dimesi Tekik Sipil, Vol. 3, No., September 00, ISSN Techical Note APLIKASI STATISTIK EKSTRIM DAN SIMULASI MONTE CARLO DALAM PENENTUAN BEBAN RENCANA PADA STRUKTUR DENGAN UMUR GUNA TERTENTU Wog oek Tjog Dose akultas Tekik Sipil & Perecaaa, Jurusa Tekik Sipil, Uiversitas Kriste Petra Catata Redaksi: Tidak baak asawa ag megetahui bagaimaa cara medapatka beba recaa dari data ag dimiliki. Makalah ii membahas pegguaa statistik ekstrim da simulasi Mote Carlo utuk meetuka beba recaa utuk suatu umur gua tertetu. Diberika pula beberapa cotoh pegguaa kedua cara tersebut. PENDAHULUAN Suatu struktur didesai utuk dapat meaha beba-beba ag terjadi selama umur gua lifetime struktur itu. Oleh karea itu bebabeba ag ditetapka utuk keperlua desai struktur terkait erat dega umur gua struktur. Secara ituitif dapat dimegerti jika umur gua pedek, maka beba recaa kecil, demikia pula sebalika. ag mejadi masalah adalah bagaimaa meetuka besara beba utuk merecaaka suatu struktur dega umur gua tahu, bila telah diketahui karakteristik statistik dari beba maksimum tahua. Sebagai cotoh, di suatu lokasi ag kadag-kadag terdapat agi kecag hedak didesai struktur gedug tiggi dega umur gua tahu. Utuk meetuka besara beba agi recaa perlu diketahui kecepata agi maksimum tahua. Misalka berdasarka data kecepata agi ag tersedia dapat disimpulka bahwa distribusi kecepata agi maksimum tahua di lokasi itu adalah ormal, dega rata-rata km/jam da deviasi stadar 5 km/jam. Berapa kecepata agi omial recaa, bila sebagai ilai omial itu diambil ilai media kecepata agi maksimum tahua? Masalah seperti pada cotoh di atas dapat diselesaika dega meerapka model aalitis statistik ilai-ilai ekstrim [] dari suatu Catata: Diskusi utuk makalah ii diterima sebelum taggal November 00. Diskusi ag laak muat aka diterbitka pada Dimesi Tekik Sipil Volume 4, Nomor Maret 00. variabel acak atau dega megguaka metode simulasi Mote Carlo [,,3]. Tulisa ii aka memberika rigkasa teori ag diperluka utuk memecahka masalah seperti pada cotoh itu da memberika ilustrasi peerapa statistik esktrim da simulasi Mote Carlo dega cara memecahka masalah itu. Perhituga peetua kecepata agi omial recaa aka dilakuka juga utuk struktur dega umur gua tahu da tahu. STATISTIK EKSTRIM. Distribusi Probabilitas Maksimum ag Eksak Misalka adalah variabel acak dega PD probabilit distributio fuctio fxx da CD Cumulative Distributio uctio xx. Tijau sampel berjumlah ag diambil dari populasi ; setiap sampel aka berupa kumpula observasi x, x,.,x ag masig-masig meataka ilai-ilai observasi kesatu, kedua,, da ke-. Karea setiap ilai observasi tidak dapat diprediksi hasila, maka setiap ilai observasi dapat dipadag sebagai ilai dari suatu variabel acak, sehigga kumpula observasi x, x,.,x adalah realisasi dari variabel acak sampel,,... ag dimaksud dega ilai maksimum dari sampel berjumlah adalah maksimum dari,,.., aitu variabel acak = max,,.. Dega asumsi,,.. adalah variabel- 84 Dimesi Tekik Sipil ISSN prit 00 Uiversitas Kriste Petra
2 W.. Tjog / Statistik Ekstrim Da Simulasi Mote Carlo / DTS, Vol. 3, No., September 00, hal variabel acak ag bebas secara statistik statisticall idepedet da berdistribusi probabilitas sama seperti distribusi dari varibel acak, maka CD dari adalah [] ] = [.a di maa meataka jumlah sampel, da PD-a adalah: f = f.b [ ] Dega telah diketahuia distribusi probabilitas maksimum dari sampel, maka parameterparameter statistik dari maksimum seperti rata-rata, media, persetil, da lai-lai dapat dihitug. Dalam cotoh telah diketahui umur gua gedug tahu da kecepata agi maksimum tahua berdistribusi ormal, dega rata-rata µ = km/jam da deviasi stadar σ = 5 km/jam. Bila : variabel acak kecepata agi maksimum tahua, : variabel acak kecepata agi maksimum dalam tahu, maka jumlah sampel adalah sebaak tahu dibagi dega tahu, aitu = / =. PD dari [4] adalah: x µ f x = σ π σ x = 3.a 5 π 5 CD dari dapat diperoleh dari itegrasi 3.a sebagai berikut; x z x = dz 3.b 5 π 5 Meurut persamaa, distribusi probabilitas utuk adalah: z = 5 dz 4.a π z f = dz π π 5 4.b 5 5 Bila kecepata agi omial ag dipakai utuk desai gedug itu diambil ilai media dari, maka ilai media itu bisa dihitug dega cara mecari ilai dari persamaa = %. 5 Dega memasukka 4.a ke 5 diperoleh 5 π z dz 5 = 0,5 6.a z = 0,5 0, 00 5 dz 6.b π 5 CD dari variabel acak ormal stadar, Φ s, meurut defiisi [4] adalah s Φ s = z dz 7 π Persamaa 6.b diataka dega CD dari variabel acak ormal stadar adalah Φ = 0,5 0, 00 8.a 5 Selajuta persamaa 8 dapat ditulis sebagai berikut: 0,00 Φ 0,5 = 8.b 5 di maa Φ adalah fugsi ivers dari Φ. Dega megguaka tabel distribusi ormal stadar atau megguaka fugsi NORMSINV dari peragkat luak Microsoft Excel 000 [5] diperoleh Φ 0, 5 0, 00 =,99. Dega demikia; =,99, 8.c 5 sehigga didapat = 74,8. Jadi, kecepata agi recaa utuk keperlua desai gedug dega umur gua tahu adalah 74,8 km/jam. Bila umur gua gedug da tahu, dega cara ag sama kecepata agi recaa bisa diperoleh masig-masig dari persamaa 0,0 Φ 0,5 = da 0,0 Φ 0,5 =. 5 5 Dari persamaa-persamaa itu didapatka kecepata agi recaa utuk umur gua gedug da tahu masig-masig adalah 55, da 6,6 km/jam.. Distribusi Asimtotik Cara peetua distribusi utuk seperti ag dilakuka di atas adalah cara eksak. Bila betuk aalitis dari distribusi variabel acak 85
3 W.. Tjog / Statistik Ekstrim Da Simulasi Mote Carlo / DTS, Vol. 3, No., September 00, hal awal, aki fxx telah diketahui, selai dega cara eksak, distribusi probabilitas utuk dapat juga dihitug dega cara pedekata distribusi asimtotik dari ilai ekstrim. Distribusi asimtotik merupaka hasil studi dari distibusi-distibusi ekstrim bila jumlah sampel tak terhigga, khususa studi megeai betuk limit atau asimtotik dari da f bila. Gumbel [] meggologka distribusi asimtotik mejadi tiga gologa, aitu: Tipe I : Betuk ekspoe gada, Tipe II : Betuk ekspoe, TipeIII : Betuk ekspoe dega batas atas ω,. Distribusi asimtotik Tipe I mempuai ciri adaa faktor ag berbetuk ekspoe gada, [ A ] pada persamaa PD da CD-a, di maa A adalah fugsi liier dari variabel dega kostata-kostata bergatug kepada jumlah sampel. Ciri distribusi asimtotik Tipe II adalah pada persamaa PD da CD-a terdapat faktor ag berbetuk ekspoe k A, di maa A/ adalah fugsi pecaha dari variabel dega pembilag kosta bergatug kepada jumlah sampel, da k adalah parameter betuk dari variabel acak. Pada persamaa PD da CD dari distribusi asimtotik tipe III terdapat faktor ag berbetuk [ k A ] ω, di maa Aω fugsi dari ag kostata-kostataa bergatug kepada jumlah sampel, da k adalah parameter betuk dari variabel acak. Bila distribusi dari variabel acak mula-mula adalah ormal, maka betuk distribusi asimtotik ilai maksimum adalah distribusi asimtotik Tipe I []. CD da PD asimtotik Tipe I adalah f [ u ] = α 9.a = α α u [ α u ] 9.b Keteraga: u : ilai terbesar karakteristik dari variabel acak asal, α : suatu kebalika dari ukura peebara. Parameter-parameter u da α masig-masig dihitug dega persamaa u = 0 da persamaa α = f u Harga u medekati harga 37 persetil dari, artia di atara populasi ilai-ilai maksimum dari sampel berjumlah, sekitar 37% kurag dari u, atau sekitar 63% lebih dari u. Di dalam cotoh diketahui bahwa distribusi awal adalah ormal, maka distribusi asimtotik dari kecepata agi maksimum dalam tahu adalah distribusi asimtotik Tipe I 9. Parameter u dihitug dega memasukka = ke dalam 0, aitu 499 u = = Selajuta persamaa diataka dega CD dari variabel acak ormal stadar sebagai berikut u 499 Φ =, 3.a 5 sehigga didapatka u, b u = u 7,0 3.c Parameter α dihitug dega memasukka = da 3.c ke dalam, aitu α = f u u =, 4.a 5 π 5 sehigga didapatka α = α b Nilai media dari diperoleh dega mecari ilai dari persamaa = % 5.a Lagkah-lagkah matematis pecaria ilai adalah sebagai berikut: α u = 0, 5.b [ ] 5 u = l0,5 α 5.c α u = l l0,5 5.d Parameter-parameter α da u telah diketahui dari 3.c da 4.b, sehigga 5.d dapat ditulis sebagai berikut: α u = l l0,5 5.e 86
4 W.. Tjog / Statistik Ekstrim Da Simulasi Mote Carlo / DTS, Vol. 3, No., September 00, hal Akhira dari 5.e diperoleh 74,8 5.f Dega demikia kecepata agi recaa utuk gedug dega umur gua tahu adalah 74,8 km/jam. Hasil ii sama seperti ag diperoleh dari perhituga kecepata agi recaa dega megguaka distribusi maksimum eksak. Utuk kasus umur gua gedug da tahu, parameter u da u diperoleh dega cara memasukka masig-masig = da = ke dalam 0, sehigga didapatka: 49 Φ u =, 5 Φ u = 5 99 u 5,3, u 58, Selajuta parameter α da α dihitug sebagai berikut: u α = 0, π 5 u α = 0, π 5 Nilai-ilai media dari da didapatka dega meelesaika persamaa-persamaa: α u = l l0,5,diperoleh 55, α u = l l0,5,diperoleh 6, 6 Mote Carlo adalah membagkitka agkaagka acak atau sampel dari suatu variabel acak ag telah diketahui distribusia. Oleh karea itu, dega simulasi Mote Carlo seolah-olah dapat diperoleh data dari lapaga, atau dega perkataa lai simulasi Mote Carlo meiru kodisi lapaga secara umerik. Simulasi Mote Carlo merupaka alat rekaasa ag ampuh utuk meelesaika berbagai persoala rumit di dalam bidag Probabilitas da Statistika. Meskipu demikia, simulasi Mote Carlo tidak memberika hasil ag eksak, karea pada hakekata simulasi Mote Carlo adalah suatu metode umerik. Seperti pada umuma metode umerik, simulasi Mote Carlo membutuhka baak sekali iterasi da usaha perhituga, khususa utuk masalah-masalah ag melibatka peristiwa-peristiwa lagka ver rare evets. Oleh karea kelemaha-kelemaha tersebut, sebaika simulasi Mote Carlo baru diguaka bila metode aalitis tidak tersedia atau metode pedekata misala pedekata orde pertama dari fugsi variabel acak ag oliier tidak memadai. Prosedur pembagkita ilai-ilai utuk variabel acak ag sesuai dega CD-a x adalah sebagai berikut:. Bagkitka suatu ilai uj dari variabel acak U ag berdistribusi seragam stadar Gambar. Jadi, kecepata agi recaa utuk umur gua gedug da tahu masig-masig adalah 55, da 6,6 km/jam. Hasil ii juga sama seperti hasil ag diperoleh dega cara megguaka distribusi eksak. Di dalam cotoh itu tidak terlihat adaa perbedaa hasil atara distribusi maksimum eksak da distribusi asimtotik. Hal ii disebabka betuk distribusi maksimum eksak utuk jumlah sampel,, da sagat mirip dega betuk distribusi asimtotik. Perbedaa atara distribusi maksimum eksak da distribusi asimtotik dari maksimum aka jelas terlihat utuk kecil. a PD dari U SIMULASI MONTE CARLO Simulasi Mote Carlo adalah metode pegambila sampel ke mesi atau komputer dega megguaka bilaga-bilaga acak radom umbers. Prisip kerja dari simulasi b CD dari U Gambar. PD da CD dari Variabel Acak U Berdistribusi Seragam Stadar. 87
5 W.. Tjog / Statistik Ekstrim Da Simulasi Mote Carlo / DTS, Vol. 3, No., September 00, hal Hitug ilai x j = u j Gambar. 3. Ulagi lagkah No. da No. sampai dega j = jumlah sampel ag diigika. Ketiga prosedur di atas sagat efektif da praktis jika diguaka komputer berkecepata tiggi. dega umur gua tahu adalah 75,3 km/jam. Utuk kasus umur gua da tahu, masig-masig perlu dibagkitka da agka acak ag berdistribusi seragam. Jadi, semua agka di dalam algoritma tersebut digati masig-masig dega agka da. Hasil ag dapat diperoleh adalah kecepata agi recaa utuk umur gua = 55,0 km/jam da utuk umur gua tahu = 6,8 km/jam. DATAR PUSTAKA Gambar. Hubuga atara U da. Cotoh peetapa kecepata agi recaa utuk keperlua desai gedug dega umur gua tahu dapat diselesaika dega simulasi Mote Carlo. Algoritma program simulasi Mote Carlo utuk memecahka masalah itu adalah sebagai berikut:. Bagkitka agka acak ag berdistribusi seragam. Diperoleh agka-agka u, u,, u.. Utuk setiap agka acak itu hitug ilai fugsi ivers CD dari variabel acak, aitu hitug x i = + 5Φ u i, i =,,,. Diperoleh agka-agka x, x,, x. 3. Tetuka ilai maksimum dari x, x,, x. Diperoleh satu sampel dari variabel acak, aitu = maksimum x, x,, x 4. Ulagi proses perhituga No.,, da 3 sampai diperoleh sampel-sampel ilai maksimum,,,m, m = baaka sampel maksimum ag diigika. 5. Hitug media dari sampel-sampel,,, m. Nilai media ii merupaka jawaba dari pertaaa dalam cotoh.. Ag, A.H.S. ad Tag, W.H., Probabilit Cocepts i Egieerig Plaig ad Desig, Volume II Decisio, Risk ad Reliabilit, Joh Wile ad Sos, New ork, Hart, Gar C., Ucertait Aalsis, Loads, ad Safet i Structural Egieerig, Pretice-Hall, Eglewood Cliffs, New Jerse, Harr, Milto E, Reliabilit-Based Desig i Civil Egieerig, McGraw-Hill, New ork, Ag, A.H.S. ad Tag, W.H., Probabilit Cocepts i Egieerig Plaig ad Desig, Volume I Basic Priciples, Joh Wile ad Sos, New ork, Levie, D.M., Bereso, M.L., ad Stepha, David, Statistics for Maagers Usig Microsoft Excel, Secod Editio, Pretice Hall Iteratioal, New Jerse, 999. Dari algoritma tersebut dibuat program komputer utuk melakuka simulasi da kemudia program tersebut dieksekusi utuk ilai m tertetu ag diigika. Semaki besar m, hasil simulasi Mote Carlo semaki dapat diadalka, tetapi semaki baak usaha komputasi ag dilakuka. Jika ditetapka m=0, hasil ag dapat diperoleh adalah media dari = 75,3,berarti kecepata agi recaa utuk keperlua desai gedug 88
Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
Lebih terperinciAplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital
Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin
DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 1, 39-46, April 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATKA DAN KOMPUTER Vol 5 No, 39-46, April 22, SSN : 4-858 MENCAR SOLUS PENAKSR PARAMETER PADA ANALSS VARANS DENGAN PENDEKATAN GENERAL NVERS Sukestiaro Jurusa Matematika FMPA Uiversitas Negeri
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 3, , Desember 2003, ISSN : INTERVAL SELISIH RATA-RATA DENGAN METODE BOOTSTRAP PERSENTIL
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 3, 118-70, Desember 003, ISSN : 1410-8518 INTERVAL SELISIH RATA-RATA DENGAN METODE BOOTSTRAP PERSENTIL Akhmad Fauzy Statistika FMIPA UII Yogyakarta & siswa Ph.D
Lebih terperinciBAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciBab 3 Kerangka Pemecahan Masalah
Bab 3 Keragka Pemecaha Masalah 3.1. Metode Pemecaha Masalah Peelitia ii disajika dalam lagkah-lagkah seperti ag terdapat pada gambar dibawah ii. Peajia secara sistematis dibuat agar masalah ag dikaji dalam
Lebih terperinciBAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciBAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
Lebih terperinciREPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA
Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. Hal. 7 34 ISSN : 33 9 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA EKA RAHMI KAHAR, DODI DEVIANTO Program
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciMINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA
MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA Telah dikeal bahwa X 1, X 2...X sampel radom dari distribusi ormal dega mea µ da variasi σ 2, maka x µ σ/ atau xi µ σ
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :
Vol. 7. No. 1, 31-41, April 24, ISSN : 141-8518 Peetua Kestabila Sistem Kotrol Lup Tertutup Waktu Kotiu dega Metode Trasformasi ke Betuk Kaoik Terkotrol Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata
Probabilitas da Statistika da Adam Hedra Brata Dua Peubah Acak dua perubah acah X da Y dega rata-rata da diberika oleh rumus : E(XY) - - - Sifat Sifat Sifat kovariasi utuk X da Y diskrit : f(, ) f(, )
Lebih terperinciDefinisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciPersamaan Non-Linear
Persamaa No-Liear Peyelesaia persamaa o-liear adalah meghitug akar suatu persamaa o-liear dega satu variabel,, atau secara umum dituliska : = 0 Cotoh: 2 5. 5 4 9 2 0 2 5 5 4 9 2 2. 2 0 2 5. e 0 Metode
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciPerbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling
Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,
Lebih terperinciAji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru
Jural Matematika Muri da Terapa εpsilo Vol.8 No.2 (24) Hal. 39-45 APLIKASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENENTUKAN FORMULA TRANSFORMASI LAPLACE Aji Wiratama, Yui Yulida, Thresye Program Studi Matematika
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciStatistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HIDROLOGI DAN PERHITUNGANNYA
BAB IV ANALII HIDROLOGI DAN PERHITUNGANNYA 4.1. TINJAUAN UMUM Dalam merecaaka ormalisasi sugai, aalisis yag petig perlu ditijau adalah aalisis hidrologi. Aalisis hidrologi diperluka utuk meetuka besarya
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciKestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali
Jural Tekika ISSN : 285-859 Fakultas Tekik Uiversitas Islam Lamoga Volume No.2 Tahu 29 Kestabila Ragkaia Tertutup Waktu Kotiu Megguaka Metode Trasformasi Ke Betuk Kaoik Terkedali Suhariyato ) Dose Fakultas
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
Sedagka itegrasi ruas kaa utuk ersamaa (3b) diperoleh ds / = S... (36) Dega demikia pesamaa yag harus dipecahka adalah l 1 1 u u = S (37) Dari ersamaa (37) diperoleh persamaa utuk u u S = exp S 1exp S...
Lebih terperinciSTUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN
STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii
Lebih terperinciDistribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciMETODE NUMERIK UNTUK SIMULASI. Pemodelan & Simulasi TM09
METODE NUMERIK UNTUK SIMULASI Pemodela & Simulasi TM09 Metode Numerik ( Metode umerik dpt diklasiikasika mjd:. Metode satu-lagka atau sigle-step. Metode multistep Metode sigle-step Pada metode ii, utuk
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES
Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah
III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciYang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk :
PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS MODL PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS. Pedahulua Kalau yag sedag ditest atau diuji itu parameter θ dalam hal ii pegguaaya ati bias rata-rata µ prprsi p, simpaga baku σ da lai-lai,
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
Lebih terperinciMETODE NUMERIK UNTUK SIMULASI. Pemodelan & Simulasi TM07
METODE NUMERIK UNTUK SIMULASI Pemodela & Simulasi TM07 Metode Numerik ( Metode umerik dpt diklasiikasika mjd:. Metode satu-lagka atau sigle-step. Metode multistep Metode sigle-step Pd metode ii, utuk meetuka
Lebih terperinciDistribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir
BAB 1 Distribusi Sampel, Likelihood da Peaksir 1.1 Sampel Acak Misalka X 1, X 2,..., X sampel acak berukura (radom sample of size ). Fugsi peluag -variat ya adalah f X1,X 2,,X (x 1, x 2,..., x ) = f Xi
Lebih terperinci(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES
Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00 S.3 EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES ulhaif adi Suriadi Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Padadara Badug
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan
Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem
Lebih terperinciAnalisa Komputasi Metode Dua Langkah Bebas Turunan Untuk Menyelesaikan Persamaan Nonlinear
Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug 03 Aalisa Komputasi Metode Dua Lagkah Bebas Turua Utuk Meelesaika Persamaa Noliear Supriadi Putra MSi Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau E-mail:sputra@uriacid
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciPENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciKuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Genap 2015/2016 Dosen : 1. Novrianti.,MT. Novrianti.,MT_Rekayasa Hidrologi II 1
Kuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Geap 2015/2016 Dose : 1. Novriati.,MT 1 Materi : 1.Limpasa: Limpasa Metoda Rasioal 2. Uit Hidrograf & Hidrograf Satua Metoda SCS Statistik Hidrologi Metode Gumbel Metode
Lebih terperinciMETODE ADAMS-BASHFORTH-MOULTON DALAM PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL NON LINEAR
Buleti Ilmia Mat. Stat. da Terapaa (Bimaster) Volume 0, No. (0), al 07 6. METODE ADAMS-BASHFORTH-MOULTON DALAM PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL NON LINEAR Apriadi, Bau Priadoo, Evi Noviai INTISARI Metode
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciPENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN
PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian ini adalah penelitian diskriptif kuantitatif. Dalam hal ini peneliti akan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Berdasarka pertayaa peelitia yag peeliti ajuka maka jeis peelitia ii adalah peelitia diskriptif kuatitatif. Dalam hal ii peeliti aka mediskripsika kemampua relatig,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT
Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag
Lebih terperinciMakalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA
1 Makalah ANALISIS REGRESI DAN REGRESI GANDA Disusu oleh : 1. Rudii mulya ( 41610010035 ). Falle jatu awar try ( 41610010036 ) 3. Novia ( 41610010034 ) Tekik Idustri Uiversitas Mercu Buaa Jakarta 010 Rudii
Lebih terperinciPenyelesaian Persamaan Non Linier
Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode
Lebih terperinci1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus
ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia sikap kosume terhadap kopi ista Kopiko Brow Coffee ii dilakuka di Wilaah Depok. Pemiliha dilakuka secara segaja (Purposive) dega pertimbaga
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemua VI Sebara Pearika Cotoh Septia Rahardiatoro - STK IPB 1 Sebara Pearika Cotoh Megidetifikasi sebara suatu fugsi dari cotoh ketika diambil dari suatu populasi X
Lebih terperinciSelang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan
Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciMETODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT
METODE NUMERIK TKM4104 Kuliah ke- DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT DERET TAYLOR o Deret Taylor adalah alat yag utama utuk meuruka suatu metode umerik. o Deret Taylor bergua utuk meghampiri ugsi ke dalam
Lebih terperinciSecara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:
BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif
Lebih terperinciPENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno
sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciBAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
Lebih terperinciSTATISTIK PERTEMUAN VIII
STATISTIK PERTEMUAN VIII Pegertia Estimasi Merupaka bagia dari statistik iferesi Estimasi = pedugaa, atau meaksir harga parameter populasi dega harga-harga statistik sampelya. Misal : suatu populasi yag
Lebih terperinciJENIS PENDUGAAN STATISTIK
ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka
Lebih terperinci1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu
Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. pengumpulan data, validitas dan reabilitas alat ukur, metode analisis data.
79 BAB III METODE PENELITIAN Dalam bab ii peeliti aka mejelaska tetag metode ag aka diguaka dalam peelitia meliputi; idetifikasi variabel peelitia, defeisi operasioal variabel peelitia, populasi da tekik
Lebih terperinciLaboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Eksplorasi Algoritma Mass, Profit,, Profit / Mass, atau Profit / utuk Persoala Iteger Kapsack yag Bedaya Berupa Zat Kimia dega Jeisya Terdefiisi Abstrak Riyai Mardikaigrum 1, Nurshati 2, Vaia Karimah 3
Lebih terperinciPengantar Statistika Matematika II
Pegatar Statistika Matematika II Metode Evaluasi Atia Ahdika, S.Si., M.Si. Prodi Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia April 11, 2017 atiaahdika.com Pegguaa metode estimasi yag berbeda dapat meghasilka
Lebih terperinciFORECASTING (Peramalan)
FORECASTING (Peramala) PENDAHULUAN Forecastig adalah ramala tetag apa yag aka terjadi dimasa yag aka datag. Forecast Demad atau peramala permitaa mejadi dasar yag sagat petig dalam perecaaa suatu keputusa
Lebih terperinciBAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA
BAB VII DITRIBUI AMPLING DAN DEKRIPI DATA 7. Distribusi amplig (samplig distributio) amplig distributio adalah distribusi probabilitas dari suatu statistik. amplig distributio tergatug dari ukura populasi,
Lebih terperinci