InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.1, Februari 2012

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.1, Februari 2012"

Transkripsi

1 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba PNRAPAN MTOD BARAN PIVOT DALAM PNURUNAN RUMU TAKIRAN INTRVAL DARI KOFIIN RGRI LINAR DRHANA Olh : Na Hhao Jsa Pddka Mamaka FPMIPA UPI Absak Rgs mpaka bk hbga aaa vaabl bbas da vaabl spo ag daaka dalam sbah psamaa mamak Psamaa mamak sb slaja aka mpaka sbah psamaa gs Psamaa gs la ag sbaa bbk α + β + ε Da kofs gs α da β maka β mpaka kofs gs ag bpgah hadap pbaha vaabl spo Kaa la β basaa dak dkah maka laa aka daks bdasaka daa sampl Dalam hal paksa β ag aka dbahas dalam lsa adalah paksa val Dga kaa la bagamaa bk ms aksa val da β hgga dalam makalah aka djlaska bagamaa pa ms aksa val da β Dalam saska mamak ada sbah mod ag dgaka dalam paksa val a mod bsaa pvo Kaa K : Rgs La dhaa Taksa Ival Kofs Rgs Bsaa Pvo Pdahla Dalam khdpa sha-ha baak daa ag dpolh aa dkmplka dga mlbaka vaabl Apabla ada da vaabl a vaabl bbas da vaabl spo maka dapa dkah hbga aaa kda vaabl sb Vaabl bbas adalah vaabl ag laa sdah dkah da basaa daaka dga Vaabl spo adalah vaabl ag laa dka bdasaka vaabl bbas da basaa daaka dga Da kda vaabl sb dapa dkah bk hbga aaa kdaa ag daaka dga sbah psamaa mamak Bk hbga sb sg dsb sbaga gs 4

2 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba Rgs ada da maam a gs la da gs o la Pa gs la aa o la bsa dkah mlal mod aga bbas Dalam mod aga bbas ddasaka pada dagam pa a dagam ag dbk bdasaka daa bpasaga da bpa skmpla k-k ag pa dmaa-maa Apabla lak skmpla k-k ska gas ls maka gs ag dpolh bbk la Apabla lak skmpla k-k mmbk sbah kva maka gs ag dpolh bbk o la Dalam hal aka dbahas gs ag bbk la saja Rgs laa jga mpaka gs la sdhaa a gs ag mlbaka sa vaabl bbas da sa vaabl spo Psamaa gs ag sbaa bbk α + β + ε Da kofs gs α da β maka β mpaka kofs gs ag bpgah hadap pbaha vaabl spo Aa β mpaka kofs ag maaka pbaha vaabl spo apabla vaabl bbas bbah sbsa sa saa Kaa la β basaa dak dkah maka laa aka daks bdasaka daa sampl Dalam saska dbahas plsaa sa masalah mla da pgmpla daa sampa paka ksmpla alah sa aa ag dgaka k mak ksmpla adalah bhbga dga paksa paam Paksa paam adalah pa sbah la aa la-la ag dhg da sampl aak sbaga pgga da sbah paam ag laa dak dkah Pa la da sampl aak dssaka dga paama Paksa val mpaka aa k mka la-la ag bbk val bdasaka daa sampl dmaa la-la sb sbaga pgga da la paam ag dak dkah Dalam pa aksa val sb has da dahl aksa k da paam ag bssaaa Dalam saska ag mmbahas msmsa saa os dsb saska mamak ada sbah mod ag dgaka k mka aksa val da sbah paam a mod bsaa pvo Pmasalaha Dalam saska ada da aa k mmplajaa a mggaka ms-msa da mka ms-msa Oag ag mmplaja saska sla mggaka ms ag ada sbaka has dplaja jga bagamaa ms-ms dka Uk mka ms dalam saska dplka ma pasaa shgga masalah mpaka masalah os hbga dga masalah os maka pls 5

3 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba bsaha k mka ms-ms ag dapa dalam saska khssa dalam gs alah sa masalah ag dapa dalam gs adalah aksa val da kofs gs dalam gs la sdhaa hgga pmasalaha ag aka dbahas dalam lsa adalah bagamaa pa ms aksa val k kofs gs la sdhaa dga mggaka mod bsaa pvo? Pmbahasa M Hhao 3:56 da :5 lagkah-lagkah ag dplka k mka aksa val sbah paam da sbah dsbs dga mggaka mod bsaa pvo sbb: Tka aksa k da paam Dalam hal a da paks ak bas bag paam Tka dsbs da paks ak bas kala dplka 3 Tka bsaa pvo a bsaa ag mgadg paks da paam sdmka hgga dsbsa dak bgag pada paama 4 Tka dsbs da bsaa pvo 5 Bsaa pvo dsbsska kdalam bk mm da aksa val dga daja kaka sbsa α a : Pa < bsaa pvo < b α 6 Ubah bk dalam lagkah klma kdalam bk: P < paam < d - α Bk aka djlaska lagkah-lagkah d aas Paks Tk Paam ag Tak Bas Psamaa gs la sdhaa mmpa bk α + β + ε da psamaa gs aksaa bbk Kaa bdsbs Nα + β ; σ maka fgs kpadaa plag da bbk: f p ; Dalam hal aka dka paks da α da β dga mggaka mod kmgka maksmm Fgs kmgka da adalah: 6

4 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 7 Lαβσ ; p p p p l Lαβσ ; l L ; l L ; l aa : a ; l L

5 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 8 b ; l L Jad dpolh da psamaa omal a: Dga mggaka Aa Cam dpolh : Jad paks kmgka maksmm bag α da β adalah:

6 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 9 Aa bsa jga dpolh: Jad paks bag α bbk: Da paks a bsa dls sbb: Kmda aka dpksa bahwa has mpaka paks ak bas bag β Da paks aka daka bk pada pmblag map pba sa psa

7 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba hgga: Dga : Kaa adalah sampl aak bka ag basal da poplas bdsbs Nα + β ; σ maka:

8 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba Dga : Jad : hgga mpaka paks ak bas bag β

9 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba Dsbs da Paks Tak Bas Dalam hal pa dsbs da paks pmbagk mom Da aa sblma dpolh : Dga : ; 3 dgaka kk fgs Kaa adalah sampl aak bka ag basal da poplas bdsbs Nα + β ; σ maka fgs pmbagk mom da adalah : M p[α + β + ½ σ ] ; Fgs pmbagk mom da adalah: M [p ] [p{ }] [p p p ] [p ] [p ] [p ] M M M {p[α + β + ½ σ ] } {p[α + β + ½ σ ] } {p[α + β + ½ σ ] } p Aka daka bk ag ada pada pagkaa Kaa da aa sblma sdah dpolh hasl bahwa maka: da

10 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 3 Jad : M p p Taa bk d aas mpaka fgs pmbagk mom da dsbs omal dga ma β da vaas hgga N bdsbs ; 3 Bsaa Pvo Msalka bsaa pvoa adalah: T

11 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 4 4 Dsbs da Bsaa Pvo Bsaa pvo d aas bsa dlska kmbal sbb: T T T V W T Bk aka daka bk W da V W Pa dsbs da W aka dgaka kk fgs pmbagk mom Kaa N bdsbs ; maka fgs pmbagk moma bbk:

12 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 5 p M Fgs pmbagk mom da W adalah: M W [pw] p p p p M p

13 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 6 p p M W p ½ Taa bk d aas mpaka fgs pmbagk mom da dsbs omal bak hgga W bdsbs N; V Da aa sblma dpolh shgga :

14 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 7 Dga :

15 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 8 Kaa maka dpolh : hgga:

16 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 9 Kda as dbag σ shgga dpolh: A B C D B A + C + D Fgs pmbagk mom da B adalah: M B [pb] [p{a + C + D}] [pa + C + D] [papcpd] [pa][pc][pd] M AM CM D M M M M D C B A Kaa : a bdsbs Nα + β ; σ bdsbs N; bdsbs χ B B bdsbs χ M B - ; <

17 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba b N bdsbs ; bdsbs N; C bdsbs χ M C - ; < N bdsbs ; bdsbs N; D bdsbs χ M D - ; < hgga: A M Taa bk d aas mpaka fgs pmbagk mom da dsbs Ch-Kada dga daja kbbasa

18 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba hgga bsa dls : A bdsbs laja aka dka dsbs da T dga mggaka kk asfomas pbah aak Msalka W adalah pbah aak bdsbs omal bak da V adalah pbah aak bdsbs Ch-Kada dga daja kbbasa dk - Kda pbah aak W da V salg bbas Jka pbah aak T da T W V maka aka dka fgs kpadaa plag Fgs kpadaa plag da W adalah: w f w ; w Fgs kpadaa plag da V adalah: v gv v ; v ; v laa Kaa W da V salg bbas maka fgs kpadaa plag gabgaa adalah: hwv fwgv w ; wv laa v v ; w v Kaa asfomas pbah aak ag dkah bbk T aka dmsalka asfomas pbah aak kdaa adalah U V W Jad asfomas pbah aaka adalah T da U V V W V maka

19 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba Hbga aaa la w da W da la v da V dga la da T da la da U dbka dga: v w da v Ivs: w da v Jaobaa: J v v w w J Fgs kpadaa plag gabga da T da U adalah: k J h k p ; - < < < < ; laa Fgs kpadaa plag magal da T adalah: d k k p d d p

20 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 3 Msalka: d d Baas-Baas: Uk maka Uk maka d k d Maka: k ;

21 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 4 Taa bk d aas mpaka fgs kpadaa plag da dsbs dga daja kbbasa 5 Bsaa Pvo Dsbsska kdalam Bk Umm Taksa Ival ; ; P 6 Ubah Bk Taksa Ival dalam Bsaa Pvo Mjad Bk Paam ; ; P hgga aksa val da β dga daja kaka sbsa α bbk: ; ; Pp Pa aksa val sbah paam da sbah dsbs dlakka mggaka mod bsaa pvo dga lagkah-lagkah sbb: Tka aksa k da paam Dalam hal a da paks ak bas bag paam Tka dsbs da paks ak bas kala dplka 3 Tka bsaa pvo a bsaa ag mgadg paks da paam sdmka hgga dsbsa dak bgag pada paama 4 Tka dsbs da bsaa pvo

22 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba 5 Bsaa pvo dsbsska kdalam bk mm da aksa val dga daja kaka sbsa α a : Pa < bsaa pvo < b α 6 Ubah bk dalam lagkah klma kdalam bk: P < paam < d - α Taksa val da β dga daja kaka sbsa α bbk: ; ; Dafa Psaka Clak GM & Cook D 983 A Bas Cos ass od do Lodo : Th glsh Lagag Book o Fd Joh & Walpol Roald 98 Mahmaal ass Thd do Nw ok : P-Hall I glwood Gma Iw; Wlks ; da H Ja 98 Iodo gg ass Thd do Nw ok : Joh Wll & os Hhao Na 3 aska Mamas Laja Badg : Psaka a Hhao Na & Ga T 9 Pgaa aska Mamas Badg : Pb ama-wda Hhao Na Bak oal To aska Mamak da Plsaaa Badg : Pb ama Wda Hogg Rob V da Tas llo A 977 Pobabl ad asal If Nw ok : Mamlla Pblshg Co I 5

INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL

INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL A Sawa Program S Mamaka Isr a Saska Faklas Sas a Mamaka Uvrsas Krs Saya Wacaa Jl Dpogoro 5-6 Salaga 57

Lebih terperinci

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL Robah P Rahaat da Tatk Wdhah Juusa Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Pof. H. Sodato, S.H, Smaag 575 Abstat. Logt umulatv modl s usd to dsb th latoshp btw a spos vaabl

Lebih terperinci

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI ITRFRSI DA DIFRAKSI Mata Kulah: Glombang & Optk Dosn: Andhy Stawan andhystawan DIFRAKSI CLAH TUGGAL DA KISI andhystawan B. Dfaks Dfaks mupan gjala pmblon (pnybaan) glombang kt mnjala mlalu clah smpt atau

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK FUNGSI DISTRIBUSI FOUR-PARAMETER GENERALIZED-t

KARAKTERISTIK FUNGSI DISTRIBUSI FOUR-PARAMETER GENERALIZED-t Jural -DuMah Volum No Jauar 6 Hlm 8- KARAKTERISTIK FUNGSI DISTRIUSI FOUR-PARAMETER GENERALIZED- Rahma Cahad Warsoo Musoa Usma Da Kurasar Pddka Mamaka STKIP Muhammadah Prgswu Emal: rahma_cahad@ahoocom Mamaka

Lebih terperinci

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET LAMPIRAN I GREEK ALPHABE Α, Alpha Μ, µ Mu Ψ, Psi Β, β Ba Ν, ν Nu Ω, ω Oga. Γ, γ Gaa, δ Dla Ε, ε Epsilo Ζ, ζ Za Η, η Ea Θ, θ ha Ι, ι Ioa Κ, κ Kappa Λ, λ Labda Ξ, ξ i Ο,ο Oico Π, π Pi Ρ, ρ Rho Σ, σ Siga

Lebih terperinci

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. atas itulah yang dikenal dengan nama sistem.

BAB 2 LANDASAN TEORI. atas itulah yang dikenal dengan nama sistem. BAB LANDASAN TEOR. To Slas Slas ag jga apa sb pgasa aalah aa ggabaka opas-opas ag ja paa bbaga aca aslas aa poss ag ja paa khpa aa ga ggaka baa kop Law a Klo, 000, p. Faslas aa poss ag sbka aas lah ag

Lebih terperinci

PROSIDING ISBN :

PROSIDING ISBN : PROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 METODE FINALTI UNTUK MENENTUKAN BERAT SAPI OPTIMAL Olh : H. A. Pahusp da Sska Ayua Pogam Stud Matmatka Idust da Statstka Fakultas Sas da Matmatka (FSM) Uvstas Kst Satya

Lebih terperinci

DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW

DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW Lampiran 1 : Daftar Penilaian Pelaksanaan Pekerjaan Pegawai Non Akademik - UKSW DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW Waktu Penilaian : YANG DINILAI a. Nama b. NIP c. Pangkat,

Lebih terperinci

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol, No, Sp 0 ISSN: 0-98X A-5 Papa Mol P Cool MPC paa Kapal Aoplo a aa T S Aa Sola, Kaa, a Sba Ja Maaa, Fala Maaa a Il Paa Ala, I Tolo Spl Nopb ITS Jl A Raa Ha, Sabaya 60 Eal:

Lebih terperinci

m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN LELE

m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN LELE P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A R A N I K A N L E L E P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A

Lebih terperinci

KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2

KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2 Kaa Kovrgs Barsa Ruag Norm-(-) Dga KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(-) DENGAN Faratul Masruroh Era Aprla Sao 3 Jurusa Matmatka FMIPA Isttut Tkolog Spuluh Nopmbr Surabaa 3 Jl. Arf Rahma Hakm Kampus

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM

PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM J. Sas MIPA Eds Khusus Tahu 28 Vol. 4 No. Hal.: 7-22 ISSN 978-873 ABSTRACT PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM Ra Sa Hmta Wasoo da Da Kuasa

Lebih terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP 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 terperinci

Penentuan Harga Opsi Model Binomial Dua Periode

Penentuan Harga Opsi Model Binomial Dua Periode Pnnan Haga Opsi Mol inomial Da Pio A. Mol inomial a Pio Mol ini mpakan mol pasa saham (aing) ngan sa pio (on im sp) ngan kaa lain paa mol ini hanya apa a wak aing yai paa saa an. pi lah ibahas sblmnya,

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum

Lebih terperinci

PEMBAURAN dan PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL 2 k SKRIPSI

PEMBAURAN dan PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL 2 k SKRIPSI PEMBAURAN da PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL k SKRIPSI Dajka tk Mmh Salah Sat Syarat Mmprolh Glar Sarjaa Sas (S.s) Program Std Matmatka Dss olh : C. Btart No Srya NIM : 003409

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi) B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm

Lebih terperinci

LAMPIRAN 2 TABULASI DATA RESPONDEN

LAMPIRAN 2 TABULASI DATA RESPONDEN TABULASI DATA RESPONDEN 1 Lampiran 2 Tabulasi Data Responden Data Responden Siswa Kelas X IIS SMA Negeri Bandung No. Hasil Jenis Sekolah Subjek Resp Belajar (Y) Kelamin Usia 1 SMAN 13 Bandung AA 60 P 14

Lebih terperinci

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU Suku Buga Nomal Suku Buga Efektf Hubuga ataa Suku Buga Nomal da Efektf Aus Daa Dskt da Aus Daa Kotyu SUKU BUNGA NOMINAL & SUKU BUNGA EFEKTIF Selama daggap aus daa (peemaa

Lebih terperinci

KLASIFIKASI MRI OTAK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERDASARKAN DATA WAVELET YANG DIREDUKSI DENGAN NCMF

KLASIFIKASI MRI OTAK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERDASARKAN DATA WAVELET YANG DIREDUKSI DENGAN NCMF Sma Naoal Iomatka 0 maif 0 ISSN: 979-38 UPN Vta Yogakata, 30 J 0 KASIFIKASI MRI OTAK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERDASARKAN DATA AVEET YANG DIREDUKSI DENGAN NCMF at da Att, Hadaa T, Ja Tkk Iomatka,

Lebih terperinci

DAFTAR SISA PANJAR YANG TELAH DIKEMBALIKAN KEPADA PENGGUGAT/PEMOHON BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG

DAFTAR SISA PANJAR YANG TELAH DIKEMBALIKAN KEPADA PENGGUGAT/PEMOHON BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG Mengetahui, Lebong, 31 Januari 2012 BULAN FEBRUARITAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG 1. 0001/Pdt.G/2012/PA.Lbg RA Bin N X RPW BINTI SU Rp. 690.000,-

Lebih terperinci

JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di:

JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di: JURNAL GAUSSIAN, Volum, Nomo, Tahu 0, Halama 35-46 Ol d: http://joual-s.udp.ac.d/d.php/gaussa PEMBANGKITAN SAMPEL RANDOM MENGGUNAKAN ALGORITMA METROPOLIS- HASTINGS Ls Kua Iwat, Moch. Abdul Mukd, Rta Rahmawat

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2 INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch

Lebih terperinci

KULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk.

KULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk. ROGRA TUDI ERENANAAN WILAYAH DAN KOTA FAKULTA TEKNIK UNIVERITA EA UNGGUL ETODE ANALII ERENANAAN TL K DR. Ir. Ke arta K, T. b. Kompoe Kemata KULIAH KE ETODA KELOOK (OHORT URVIVAL ETHOD) Lajta elhat pegarh

Lebih terperinci

1 0 0 m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN NILA

1 0 0 m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN NILA P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A R A N I K A N N I L A P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A

Lebih terperinci

USAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI

USAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K O N V E K S I P A K A I A N J A D I P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H (

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 59 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil data survai dan analisis yang dilakukan pada lahan parkir Rumah Sakit Umum Daerah RAA Soewondo Pati selama 3 hari dapat diambil kesimpulan

Lebih terperinci

PEMERINTAH PROVINSI JAWA TIMUR

PEMERINTAH PROVINSI JAWA TIMUR PEMERINTAH PROVINSI PEMERINTAH JAWA TIMUR PROVINSI JAWA TIMUR SASARAN REFORMASI BIROKRASI emeraha belm bersh, krag akabel da berkerja redah emeraha belm efekf da efse emeraha yag bersh, akabel da berkerja

Lebih terperinci

Peluang. Jadi, Ruang Sampel sebanyak {6}. Pada Dadu, ada 1, 2, 3, 4, 5, 6. Pada Kartu Remi, ada : Jadi, Ruang Sampel sebanyak {52}.

Peluang. Jadi, Ruang Sampel sebanyak {6}. Pada Dadu, ada 1, 2, 3, 4, 5, 6. Pada Kartu Remi, ada : Jadi, Ruang Sampel sebanyak {52}. Peluang A. Populasi dan Sampel Populasi adalah himpunan semua obyek yang diteliti. Sampel adalah himpunan bagian dari populasi. Contoh: Dalam rangka menentukan tingkat kecerdasan rata-rata siswa SMP di

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD)

COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) CRD Tdak ada kea pengelompokan: Lngkungan homogen Bahan homogen (pebedaan danaa expemenal un yang mempeoleh pelakuan yang ama dalam CRD debu ebaga expemenal eo) Ala homogen

Lebih terperinci

ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI DI INDONESIA SEBELUM DAN SETELAH KRISIS MONETER (1990 : : 4)

ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI DI INDONESIA SEBELUM DAN SETELAH KRISIS MONETER (1990 : : 4) j j hh j j hh j j hh j j hh j j hh hh jajc h jajc h jajc h jajc h jajc h hh c ja h c ja h c ja h c ja h c ja h hh c ja h h c ja h h c ja h h c ja h h c ja h h hh j j ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut

Lebih terperinci

USAHA PEMBUATAN GULA AREN

USAHA PEMBUATAN GULA AREN P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) G U L A A R E N ( G u l a S e m u t d a n C e t a k ) P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) G U L A A R E N ( G u l a S

Lebih terperinci

MODUL E LEARNING SEKSI -9 MATA KULIAH : KALKULUS LANJUT KODE MATA KULIAH : INF 221 : 5099 : DRA ENDANG SUMARTINAH,MA

MODUL E LEARNING SEKSI -9 MATA KULIAH : KALKULUS LANJUT KODE MATA KULIAH : INF 221 : 5099 : DRA ENDANG SUMARTINAH,MA MODUL E LEARNING SEKSI -9 MATA KULIAH : KALKULUS LANJUT KODE MATA KULIAH : INF DOSEN : 5099 : DRA ENDANG SUMARTINAH,MA TUJUAN MATA KULIAH : A.URAIAN DAN TUJUAN MATA KULIAH : Mahasiswa mmplajari Fugsi a

Lebih terperinci

RANCANGAN PERATURAN KEPALA BADAN PENGAWAS TENAGA NUKLIR NOMOR... TAHUN 2012 TENTANG TINGKAT KLIERENS

RANCANGAN PERATURAN KEPALA BADAN PENGAWAS TENAGA NUKLIR NOMOR... TAHUN 2012 TENTANG TINGKAT KLIERENS KEPALA BADAN PENGAWAS TENAGA NUKLIR REPUBLIK INDONESIA RANCANGAN PERATURAN KEPALA BADAN PENGAWAS TENAGA NUKLIR NOMOR... TAHUN 2012 TENTANG TINGKAT KLIERENS DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA KEPALA BADAN

Lebih terperinci

Distribusi Waktu Tinggal Dalam Unggun Pancar

Distribusi Waktu Tinggal Dalam Unggun Pancar Dsbus Waku Tggal Dalam Uggu aca Yazd Bda, H Susao, da Ao Hadao Dpam Tkk Kma, Fakulas Tkolog Idus, Isu Tkolog Badug Jl. Gashaa 0 Badug yazd@ch.b.ac.d Absak Uggu paca masuk dalam salah sau p uggu fludaka.

Lebih terperinci

6 S u k u B u n g a 1 5 % 16,57 % 4,84 tahun PENGOLAHAN IKAN BERBASIS FISH JELLY PRODUCT

6 S u k u B u n g a 1 5 % 16,57 % 4,84 tahun PENGOLAHAN IKAN BERBASIS FISH JELLY PRODUCT P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N G O L A H A N I K A N B E R B A S I S F I S H J E L L Y P R O D U C T ( O T A K -O T A K d a n K A K I N A G A ) P O L A P E M B I A Y

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

25/09/2013. Semua kemungkinan nilai yang muncul S={123456} S={1,2,3,4,5,6} Semua kemungkinan nilai yang muncul S={G, A}

25/09/2013. Semua kemungkinan nilai yang muncul S={123456} S={1,2,3,4,5,6} Semua kemungkinan nilai yang muncul S={G, A} Pendahuluan Metode Statistika (STK211) Konsep Peluang (Probability Concept) Suatu fenomena dikatakan acak jika hasil dari suatu percobaan bersifat tidak pasti Fenomena acak sering mengikuti suatu pola

Lebih terperinci

Rancangan Acak Kelompok

Rancangan Acak Kelompok Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake

Lebih terperinci

USAHA PENANGKAPAN IKAN PELAGIS DENGAN ALAT TANGKAP GILLNET

USAHA PENANGKAPAN IKAN PELAGIS DENGAN ALAT TANGKAP GILLNET P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N A N G K A P A N I K A N P E L A G I S D E N G A N A L A T T A N G K A P G I L L N E T P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L (

Lebih terperinci

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.

Lebih terperinci

DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA KEPALA BADAN PENGAWAS TENAGA NUKLIR,

DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA KEPALA BADAN PENGAWAS TENAGA NUKLIR, PERATURAN KEPALA BADAN PENGAWAS TENAGA NUKLIR NOMOR 7 TAHUN 2017 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN KEPALA BADAN PENGAWAS TENAGA NUKLIR NOMOR 7 TAHUN 2013 TENTANG NILAI BATAS RADIOAKTIVITAS LINGKUNGAN DENGAN

Lebih terperinci

5 S u k u B u n g a 1 5 %

5 S u k u B u n g a 1 5 % P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) U S A H A A B O N I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) U S A H A A B O N I K A N B A N K I N D O N E S I A K A

Lebih terperinci

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 6 Transformasi Fourier Diskret

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 6 Transformasi Fourier Diskret TKE 43 SISTEM PEGOLAHA ISYARAT Kuliah 6 Tafomai Foui Dik Idah Suilawai, S.T., M.Eg. Pogam Sudi Tkik Elko Fakula Tkik da Ilmu Komu Uivia Mcu Buaa Yogyakaa 9 KULIAH 6 SISTEM PEGOLAHA ISYARAT TRASFORMASI

Lebih terperinci

4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum

4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum Hardwiyao Uomo 060545 4.3 Samlig dari disribusi ormal da simasi liklihood maksimum Liklihood ormal mulivaria Kia asumsika vkor,,..., dga mrrsasika saml acak dari oulasi ormal mulivaria dga raa-raa µ da

Lebih terperinci

Integral Mcshane Fungsi Bernilai Banach

Integral Mcshane Fungsi Bernilai Banach ea shae s Bea Baah Hey Pbawao Syawa sa aeaa Uvesas Saaa Dhaa Yoyaaa e-a heybs@sasdad Absa ea Shae eaa ea e Rea ya ea daa ea Heso-zwe da evae dea ea Lebese D daa aaah aa dbaaa sa ea ea Shae ya s bea ada

Lebih terperinci

Prestasi itu diraih bukan didapat!!!

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT KABUPATEN/KOTA 00 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 00 Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL Bidang Matematika Disusun oleh : Olimpiade Matematika Tk Kabupaten/Kota

Lebih terperinci

SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA. Kementerian PAN dan RB Deputi RB, Akuntabilitas Aparatur, dan Pengawasan

SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA. Kementerian PAN dan RB Deputi RB, Akuntabilitas Aparatur, dan Pengawasan SISTEM AKUNTABILITAS Kemeera PAN da RB De RB, Akablas Aarar, da Pegawasa o 2013 SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH PERUBAHAN PARADIGMA Keaga Kerja (efekf, efse da ekooms) KOMPONEN SAKIP PERENCANAAN

Lebih terperinci

BENTUK PETRI NET DAN MODEL ALJABAR MAX PLUS PADA SISTEM PELAYANAN PASIEN RAWAT JALAN RUMAH SAKIT AL HUDA GENTENG, BANYUWANGI

BENTUK PETRI NET DAN MODEL ALJABAR MAX PLUS PADA SISTEM PELAYANAN PASIEN RAWAT JALAN RUMAH SAKIT AL HUDA GENTENG, BANYUWANGI Jurnal UJMC, Volume 3, Nomor 2, Hal. 1-8 pissn : 2460-3333 eissn : 2579-907X BENTUK PETRI NET DAN MODEL ALJABAR MAX PLUS PADA SISTEM PELAYANAN PASIEN RAWAT JALAN RUMAH SAKIT AL HUDA GENTENG, BANYUWANGI

Lebih terperinci

Koefisien Korelasi Spearman

Koefisien Korelasi Spearman Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag

Lebih terperinci

Q Juli Kasubdit Kualifikasi Direktorat Pendidik dan Tenaga Kependidikan. 2. Rektor Universitas Negeri Malang

Q Juli Kasubdit Kualifikasi Direktorat Pendidik dan Tenaga Kependidikan. 2. Rektor Universitas Negeri Malang STKBKT KMTRA RST, TK DA PDDKA T. Ry Si, Pi Sy, k 1070 T. (01) 579100 (HT) / (x) 01790 i biki.g.i H g h/ /iki.g. i i Pih 15.? 1.1015 1 () P P D Pi Biw Piik P D gi (BPPD) bg 1 Th Agg 015 Q i015 K h. Dik

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA) BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,

Lebih terperinci

BAB II Metode Pembentukan Fungsi Distribusi

BAB II Metode Pembentukan Fungsi Distribusi Saisika Maemaika II b Dian Kniai BAB II Meode Pembenkan Fngsi Disibsi Pada bab akan dibahas bebeapa meode alenaive nk menenkan fngsi disibsi dai pebah acak ba ang ebenk dai pebah acak ang lama. Dengan

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. Permasalahan yang sering terjadi di kawasan perkotaan adalah kurangnya

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. Permasalahan yang sering terjadi di kawasan perkotaan adalah kurangnya 79 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Permasalahan yang sering terjadi di kawasan perkotaan adalah kurangnya fasilitas parkir di luar badan jalan, baik berupa taman parkir atau gedung parkir sehingga

Lebih terperinci

KONSEP GRAMMAR DAN BAHASA

KONSEP GRAMMAR DAN BAHASA KONSEP GRAMMAR DAN BAHASA Konsep Dasar 1. Dalam pembicaraan grammar, anggota alfabet dinamakan simbol terminal atau token. 2. Kalimat adalah deretan hingga simbol-simbol terminal. 3. Bahasa adalah himpunan

Lebih terperinci

BAB 2. Teori Pendukung Lingkungan. Misalkan z. adalah suatu titik pada bidang dan r adalah bilangan nyata. positif. Lingkungan r bagi z

BAB 2. Teori Pendukung Lingkungan. Misalkan z. adalah suatu titik pada bidang dan r adalah bilangan nyata. positif. Lingkungan r bagi z BAB Toi Pdukug.. Ligkuga Misalka z adalah suatu titik pada bidag da adalah bilaga yata positi. Ligkuga bagi z -ighbohood o z didiisika sbagai sluuh titik z pada bidag, sdmikia shigga z z < ; ditulis z,.

Lebih terperinci

TOPIK 5 Bagian 1. andhysetiawan

TOPIK 5 Bagian 1. andhysetiawan OPIK 5 Baan andhysawan Pndahuluan ransforas Fourr dan Funs Dla Drac Modulas Doubl Sd Band DSB andhysawan Modulas ross rubahan karakrsk suau loban nuru ola loban lan, dnan cara nuankan boncnkan suau loban

Lebih terperinci

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB III ISI. x 2. 2πσ BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)

Lebih terperinci

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Achmad Samudi, M.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 6. MENGUJI PROPORSI π : UJI DUA PIAK Mialka kia mempuyai populai biom dega propori periiwa A π Berdaarka ebuah ampel

Lebih terperinci

Pengukuran Kinerja Kegiatan (PKK) Tahun... K e g i a t a n Presentase Program Uraian Indikator Satuan Target Realisasi Target

Pengukuran Kinerja Kegiatan (PKK) Tahun... K e g i a t a n Presentase Program Uraian Indikator Satuan Target Realisasi Target Lampiran I Peraturan Menteri Pertahanan Nomor : Tanggal : A. Fo r ma t P KK Pengukuran Kinerja Kegiatan (PKK) Tahun... Ke sa t u a n : K e g i a t a n Presentase Program Pencapaian Ke t. Uraian Indikator

Lebih terperinci

Hidraulika Komputasi

Hidraulika Komputasi Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.

Lebih terperinci

= 8 = 7. x 4 = 24 = 8 = 5 = 13. pada persamaan ketiga dan x 3 = 5

= 8 = 7. x 4 = 24 = 8 = 5 = 13. pada persamaan ketiga dan x 3 = 5 III. REDUKSI GANJIL-GENAP/REDUKSI SIKLIS.. Alortma Sequesal Coto 9. Selesaka sstem persamaa erkut : Jawa 6 x + x = 8 x + x 5 x = 7 x + x 6 x = 5 x + 8 x = Vektor x = [ x x x x ] T dperole melalu prosedur

Lebih terperinci

Sambungan Las. Sambungan las ada dua macam, yaitu: Tegangan: - las tumpul. - las sudut. las

Sambungan Las. Sambungan las ada dua macam, yaitu: Tegangan: - las tumpul. - las sudut. las Sambuga Las Sambuga as ada dua macam, yaitu: - as tumpu - as sudut Tgaga: as 0, 6 a Las Tumpu: s s s=a Utuk s = s ---- tba as tumpu (a) = s Utuk s s ----- tba as tumpu (a) = s mi as = a ---- = pajag as

Lebih terperinci

STRUKTUR BAJA I. Perhitungan Sambungan Las

STRUKTUR BAJA I. Perhitungan Sambungan Las STRUKTUR BAJA I rhituga Samuga Las Samuga Las Samuga as ada dua macam, yaitu: - as tumpu - as sudut Tgaga: σ as σ 0, 6σ a Las Tumpu: s s sa Utuk s s ---- ta as tumpu (a) s Utuk s s ----- ta as tumpu (a)

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling) Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB

Pendugaan 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 terperinci

Ruang Contoh dan Kejadian

Ruang Contoh dan Kejadian 2 N i 1 x i N 2 Ruang Contoh dan Kejadian Suatu fenomena dikatakan acak jika hasil dari suatu percobaan bersifat tidak pasti Fenomena acak sering mengikuti suatu pola tertentu Keteraturan acak dalam jangka

Lebih terperinci

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk

Lebih terperinci

A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n... 9

A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n... 9 P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K E R U P U K I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R

Lebih terperinci

USAHA BUDIDAYA CABAI MERAH

USAHA BUDIDAYA CABAI MERAH P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A B U D I D A Y A C A B A I M E R A H P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

BAB 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 terperinci

STK 211 Metode statistika. Materi 3 Konsep Dasar Peluang

STK 211 Metode statistika. Materi 3 Konsep Dasar Peluang STK 211 Metode statistika Materi 3 Konsep Dasar Peluang 1 Pendahuluan Banyak kejadian-kejadian di dunia ini yang tidak pasti Misal: Akankah hujan sore hari ini? Akankah PSSI menang? dll Nilai Kejadian

Lebih terperinci

SAMBUNGAN LAS 6.1 PERHITUNGAN KEKUATAN SAMBUNGAN LAS Sambungan Tumpu ( Butt Joint ).

SAMBUNGAN LAS 6.1 PERHITUNGAN KEKUATAN SAMBUNGAN LAS Sambungan Tumpu ( Butt Joint ). SAMBUNGAN LAS Mengelas adalah menyambung dua bagian logam dengan cara memanaskan sampai suhu lebur dengan memakai bahan pengisi atau tanpa bahan pengisi. Dalam sambungan las ini, yang akan dibahas hanya

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

Konversi Citra ke dalam Bentuk Teks Terenkripsi dengan Memanfaatkan Chiper Abjad Majemuk

Konversi Citra ke dalam Bentuk Teks Terenkripsi dengan Memanfaatkan Chiper Abjad Majemuk Konversi Citra ke dalam Bentuk Teks Terenkripsi dengan Memanfaatkan Chiper Abjad Majemuk Dadan Ramdan Mangunpraja 1) 1) Jurusan Teknik Informatika, STEI ITB, Bandung, email: if14087@if.itb.ac.id Abstract

Lebih terperinci

MENTERI DALAM NEGERI REPUBLIK INDONESIA

MENTERI DALAM NEGERI REPUBLIK INDONESIA SALINAN REPUBLI INDONESIA PERATURAN REPUBLI INDONESIA NOMOR 47 TAHUN 2017 TENTANG BATAS DAERAH ABUPATEN MUSI RAWAS UTARA PROVINSI SUMATERA SELATAN DENGAN ABUPATEN LEBONG PROVINSI BENGULU DENGAN RAHMAT

Lebih terperinci

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

Lebih terperinci

ELEKTROMAGNETIK TERAPAN 1. GELOMBANG LINTAS MEDIUM

ELEKTROMAGNETIK TERAPAN 1. GELOMBANG LINTAS MEDIUM LKTROMAGNTIK TRAPAN. GLOMBANG LINTAS MDIUM OUTLIN. Glombang Lnas Mdum a) Glombang Jauh Nomal b) Glombang Jauh Mng PNDAHULUAN Jka glombang daa sbasama mlwa aau lbh mdum. Tdapa kmungknan plakuan hadap glombang,

Lebih terperinci

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J) STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.

Lebih terperinci

{tlfplrn sebagai Dosen Penerima Beasiswa Pendidikin eascasa4ana oarain 'r,regei

{tlfplrn sebagai Dosen Penerima Beasiswa Pendidikin eascasa4ana oarain 'r,regei RSTKDKT KMTRA RST, TKOO DA PDDKA T ' Ry Si, pi Sy,< 1070 Tp. (01) 794100 (HT) / (x) _iqi i bppiki.. i Hp hp/ / ii.. i pi Pih?. 14.4101 1 () Pj Pp D pi Biw Piik Pj D i (Bpp_D) b 1 Th A 01 i 01 Kp h. Dik

Lebih terperinci

Program Kerja TFPPED KBI Semarang 1

Program Kerja TFPPED KBI Semarang 1 U P A Y A M E N G G E R A K K A N P E R E K O N O M I A N D A E R A H M E L A L U I F A S I L I T A S I P E R C E P A T A N P E M B E R D A Y A A N E K O N O M I D A E R A H ( F P P E D ) S E K T O R P

Lebih terperinci

Konsep Peluang (Probability Concept)

Konsep Peluang (Probability Concept) Konsep Peluang (Probability Concept) Suatu fenomena dikatakan acak jika hasil dari suatu percobaan bersifat tidak pasti Fenomena acak sering mengikuti suatu pola tertentu Keteraturan acak dalam jangka

Lebih terperinci

kimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran

kimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran KTSP & K-13 kimia K e l a s XI LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaan Seelah mempelajai maei ini, kamu dihaapkan memiliki kemampuan beiku. 1. Mengeahui pesamaan laju eaksi.. Memahami ode eaksi dan konsana laju

Lebih terperinci

V. PENDEKATAN BAYES PADA MODEL ACAK

V. PENDEKATAN BAYES PADA MODEL ACAK 7 V PEDEKT BYES PD MODEL CK 5 Pdahulua Pada aak kasus, srgkal dapat dprolh foras awal ttag paratr ag aka dduga Saga cotoh adalah pada kasus pdugaa produkttas taaa hortkultura ag tlah dahas pada Ba Pada

Lebih terperinci

anggota alfabet dinamakan simbol terminal atau token.

anggota alfabet dinamakan simbol terminal atau token. GRAMMAR DAN BAHASA MATERI MINGGU KE-2 TATA BAHASA Dalam pembicaraan tata bahasa, anggota alfabet dinamakan simbol terminal atau token. Kalimat adalah deretan hingga simbo-lsimbol terminal. Bahasa adalah

Lebih terperinci