BAB III MODUL INJEKTIF

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB III MODUL INJEKTIF"

Transkripsi

1 BAB III ODUL INJEKTIF Bab n adalah bab yang palng pentng arena bab n bers mula dar hal-hal dasar mengena modul njet sampa sat-sat stmewanya yang tda dml oleh modul lan yang tda njet, yang merupaan ous pembahasan tugas ahr n. 3.. odul Injet Dalam subbab n dbahas dens dan sat-sat dasar dar modul njet. Selan tu, dbahas pula Krtera Baer yang menyederhanaan rtera suatu modul merupaan modul njet. Dens 3.. Suatu modul E dataan njet ja untu sebarang modul A B dan untu sebarang homomorsma µ : A E, terdapat perluasan µ : B E yang memenuh µ A = µ. A B µ µ E

2 Beberapa contoh modul njet antara lan modul { } modul / atas. odul { } 0, modul atas, dan 0 njet arena untu sebarang modul A B dan sebarang homomorsma µ :A { 0 }, dmana ( a) 0 a A B, dapat dperluas menjad :B { } µ =, untu setap µ 0, dmana µ memetaan seluruh anggota B e 0. Dengan deman, untu setap a A B, µ a = 0 = µ a, sehngga µ A = µ. Sedangan untu modul atas dan modul / atas, enjetannya dapat dtunjuan menggunaan dsblty yang aan dbahas pada subbab selanjutnya. Lemma 3.2. Untu setap modul atas R, I, njet untu setap I I, njet. But ( ). salan A B, maa terdapat pemetaan α : A B. Ambl sebarang homomorsma β : A. Karena terdapat pemetaan j : yang merupaan embeddng dan π : yang merupaan proyes yang salng ners, maa terdapat jβ : A. Karena njet, maa terdapat γ : B yang merupaan perluasan dar jβ d B yang memenuh γα = j β, maa ddapat pemetaan : B π γα = π ( γα ) = π ( j β ) = ( j ) = β = β π γ. Aan dtunjuan π γα = β. π β (asosat) 2

3 α A B β γ j π Karena π γα = β, ta dapat memlh π γ : B yang merupaan perluasan dar β d B yang memenuh π γ A = β.dengan deman, njet, untu setap I. But ( ). salan A B, maa terdapat pemetaan α : A B. Ambl sebarang homomorsma β : A. Karena terdapat pemetaan j : yang merupaan embeddng dan π : yang merupaan proyes yang salng ners, maa terdapat π β : A. Karena njet, maa terdapat pemetaan : B γ yang merupaan perluasan dar π β d B yang memenuh γα = πβ, maa ddapat pemetaan jγ : B. Aan dtunjuan jγα = β. j γα = j ( γα ) = j ( π β ) = ( ) = β = β j π β (asosat) Karena jγα = β, ta dapat memlh jγ : B yang merupaan perluasan dar β d B yang memenuh jγ A = β. Dengan deman njet. I 3

4 α A γ B β j π Abat 3.3. Suu langsung dar modul njet juga njet. But. salan njet. salan pula A B, maa terdapat pemetaan α : A B. Ambl sebarang homomorsma β : A. Terdapat pemetaan j : yang merupaan embeddng dan π : yang merupaan proyes. Karena, maa π :, juga jβ : A. Karena njet, maa terdapat pemetaan γ : B yang merupaan perluasan dar j β d B yang memenuh γα = ddapat pemetaan π γ : B. Aan dtunjuan π γα = β. π γα = π ( γα ) = π ( j β ) = ( j ) = β = β π β (asosat) j β, sehngga Karena π γα = β, ta dapat memlh π γ : B yang merupaan perluasan dar β d B yang memenuh π γ A = β. Dengan deman njet. α A β B γ j π 4

5 Proposs 3.4. salan : N E N dan E sebarang modul. salan juga sebarang homomorsma, maa terdapat perluasan masmal dar d. But. salan perluasan dar d adalah pasangan terurut ( V, g) dengan N V dan g : V E yang memenuh g N { } =. salan S = ( V, g) adalah hmpunan semua perluasan dar d yang terurut parsal dengan ( ) ( urutan V, g V2, g2) ja V V2 dan Lemma Zorn (2.5), aan dtunjuan bahwa 2. S arena N N dan N { } 2. Ambl sebarang (, ) { (, ) } S g V = g. Dengan menggunaan meml elemen masmal. =, sehngga ( N, ) S. L= V g S yang terurut total. Kemudan bentu ( V g ) W = V V g L, maa V W, untu setap, L. Ambl sebarang x W, maa terdapat ( V g ) L sedeman sehngga x V., Densan hw : E dengan h( x) = g ( x). Berdasaran pendensan tersebut, terlhat bahwa h merupaan perluasan dar g, arena hv = g. Aan tetap, h belum tentu terdens dengan ba. Oleh arena tu, selanjutnya aan dtunjuan bahwa h terdens dengan ba. salan terdapat ( ) ( ) V, g, P, g L sedeman sehngga x V W dan x P W, juga ( ) = ( ) dan h( x) = g ( x). Karena (, ),(, ) h x g x p V g P g L yang merupaan hmpunan terurut total, maa terdapat dua asus, yatu ( V g) ( ( Pg, p) ( V, g). Ja ( V g) ( p ( ) = ( ) g x g x Ja ( Pg ) ( ( ) = ( ) g x g x p.., P, g p ) dan, P, gp ), maa x V P dan gp V = g, maa, p V, g ), maa x P V dan g P = g p, maa 5

6 Dar edua asus tersebut ddapat g ( x) g ( x) dengan dar L. p =. Dengan deman, ( ) = ( ) terdens dengan ba, dan (, ) h x g x hw : E Wh merupaan batas atas 3. Karena N V dan V W, maa N W. Selan tu, untu x N, h( x) ( x) =, maa hn =, maa ( Wh, ) S. Berdasaran Lemma Zorn (2.5),, 2, dan 3, maa maa meml perluasan masmal d. S meml elemen masmal, Klam 3.5. salan modul anan atas R. Ambl sebarang x, emudan densan L : R, L : r xr, untu setap r R. Untu sebarang submodul V, prapeta dar V, maa x x < x { } L V = x V = r Rxr V R merupaan. 2. x V deal anan R dan x V x V = R. But (). Karena V subgrup, maa 0 V. Plh r = R, maa ( ) ( ) L r = L 0 = x0 = 0 V x x R R dan dan 0 R x V x V 0 R. Ambl sebarang ab, x V R, maa xa, xb V. Karena xb + x( b) = x( b b) = x0= 0, maa x( b) adalah ners dar xb. Karena ners bersat tunggal, maa x( b) = xb V. Perhatan bahwa x( a b) = xa+ x( b). Karena xa, x( b) V dan V grup, maa x( a b) = xa+ x( b) V, sehngga a b x V. Dengan deman, ( x V, ) + subgrup dar (, ) a x V R dan r R, maa ( ) ( ) ( ) modul anan atas R, maa x( ar) ( xa) r V a x V R dan r R. Dengan deman, x R +. Kemudan, ambl sebarang L ar = x ar = xa r. Karena xa V dan V =, sehngga ar x V, untu setap x V deal anan dar R. 6

7 But (2). Berdasaran dens x V { r Rxr V} =, jelas x R. Ambl sebarang x V dan r R, maa ( ) L r = xr. Karena V modul anan atas R, x maa xr V, maa r x V, untu setap r R, maa x V = R. Berut n dens lan dar modul njet. Krtera Baer. salan E modul anan atas R, maa pernyataan berut ealen. E njet, 2. untu setap deal anan B R dan sebarang homomorsma ϕ : B E, terdapat ϕ : RR E yang memenuh ϕ B = ϕ, dan 3. untu setap deal anan B R dan sebarang homomorsma ϕ : B E, terdapat y E, sedeman sehngga ϕ b= yb, untu setap b B. But ( 2). Jelas berdasaran dens modul njet, yatu suatu modul E njet ja untu setap modul A B dan sebarang homomorsma µ : A E, terdapat perluasan µ : B E yang memenuh µ A = µ. Karena hal tersebut berlau untu sebarang A berlau juga untu setap deal anan B B dan sebarang homomorsma µ : A E, maa R dan homomorsma ϕ : B E. Dengan deman terdapat ϕ : RR E yang memenuh ϕ B = ϕ. (2 3). Plh y = ϕ E dengan = R. Ambl sebarang b B R, maa ( ) ( ) ϕb= ϕb= ϕ b = ϕ b= yb. ( 3 ). salan submodul N < dan : N E. Ingn ddapat g: E yang memenuh gn =. salan g: V E, dengan N V dan gn = perluasan masmal dar. 7

8 Ja V =, maa terdapat g: E yang memenuh gn =, maa E njet. But selesa. c Andaan V, ambl sebarang x \ V = V dan { } = =. Kemudan, densan ϕ b= g( xb) B x V b Rxb V, untu setap b B dengan ϕ : B E, g: V E, dan Lx : B V, maa ϕ = glx dengan gl : B E. Coba perluas g menjad g : V + xr E. Densan x ( ) g + xr = g+ xr. Fungs g terdens dengan ba ja + xr = ' + xr', untu setap, ' V dan rr, ' R mengabatan. salan g( + xr) = g( ' + xr' ) + xr = ' + xr', untu setap, ' V dan rr, ' R, maa + xr = ' + xr' ' = xr' ( xr) = xr' + x( r) = x( r' r). Karena, ' V, maa ' V, maa x r r V, maa r' r B. ( ' ) ( ) g( ' ) = g x( r' r) g g' = ϕ ( r' r) = y( r' r) = yr ' yr g + yr = g' + yr ' g ( + xr) = g( ' + xr' ) maa ( ), g + xr = g+ yr terdens dengan ba. Ambl sebarang V V xr, maa + ( ) g = g + x0 = g + y0= g + 0= g, untu setap V V + xr, maa gv = g. Dengan deman, terdapat perluasan g d. Hal n ontrads dengan pernyataan bahwa g perluasan masmal dar d 8

9 , maa pengandaan V salah. Jad, haruslah V bahwa E njet. =, dan ta dapatan Contoh 3.6. Berut n adalah beberapa contoh modul njet. modul { 0 } atas gelanggang R, 2. modul atas, dan 3. modul / atas. odul { 0 } njet arena untu sebarang A < B dan homomorsma { } ϕ :A 0, setap a A dpetaan e 0 oleh ϕ. Ambl suatu homomorsma { } ϕ :B 0, maa setap b B dpetaan oleh ϕ e 0, termasu setap a A B, maa ϕa= ϕa, maa ϕ A = ϕ. Contoh edua aan dbutan dengan menggunaan sat dsblty yang aan dbahas pada Subbab 3.2. Begtu juga dengan contoh etga, contoh etga njet dabatan oleh contoh edua Dsblty Subbab n pentng untu dbahas arena sangat beratan erat dengan sat-sat modul njet. Dalam subbab n aan dbahas sebuah teorema yang sangat pentng dan berhubungan dengan subbab selanjutnya, yatu 3.3 Injecte Hulls. Dens 3.7. Suatu modul atas R dataan generalzed dsble ja untu setap ( a, ) R memenuh sedeman sehngga a, terdapat x yang = xa. Syarat a merupaan syarat perlu arena ja a, maa terdapat a' a, tetap a' x. Ambl sebarang, maa 9

10 ( ) ( ) xa a' = x aa' = x0= 0 a', maa xa untu setap x. Untu = 0 dan a = 0, syarat a terpenuh arena a = R dan = R, sehngga a. Dens 3.8. salan suatu modul atas daerah ntegral dsble ja untu setap ( a, ) R { } = xa. R, maa \ 0 terdapat x yang memenuh Proposs 3.9. Pada Dens 3.8, syarat a otomats terpenuh. tda perlu arena secara But. Karena R daerah ntegral, maa { 0} bahwa { 0}, maa a terpenuh. a =, untu setap a R. Jelas Konseuens 3.0. salan modul atas daerah ntegral R, maa pernyataanpernyataan berut berlau. dsble generalzed dsble, 2. dsble / N dsble, dengan N merupaan subgrup normal dar, dan 3. Ja dsble oleh a R\ { 0}, maa dsble oleh a secara tunggal, yatu ja = xa dan = ya, maa x = y. But () ( ). Karena dsble, maa jelas bahwa untu setap ( a, ) R dengan a, = xa. But () ( ). Karena R daerah ntegral, maa untu setap (, ) a R, berlau a, sehngga arena generalzed dsble, maa terdapat x yang memenuh = xa. Dengan deman, dsble. 20

11 But (2). salan submodul N <, maa N+ / N, untu setap. Ambl sebarang N+ / N dan a R. Karena dsble, maa terdapat x sedeman sehngga = xa. Searang ( N + = N + xa= N + x) a. Abatnya / N dsble. But (3). salan = xa dan = ya untu suatu x, y xa = ya, maa xa ya = ya ya ( x ) Karena ( x y) a { 0} y a = 0. =, maa x = y. Ja dsble oleh a = 0, maa = x0= 0. Karena = 0 dan a = 0, maa = xa untu setap x, maa dsble oleh a secara tda tunggal. Obseras 3.. salan modul atas gelanggang deal utama R, maa njet generalzed dsble. But ( ). Ambl sebarang a R dan. Bentu deal anan ar R. Densan ( ) ( ) ϕ : ar, dengan ϕ a =. Ambl sebarang r R, maa ϕ ar = ϕa r = r. Aan dtunjuan ϕ terdens dengan ba. salan ar ar, untu suatu rr, R, maa = Karena ar = ar ar ar = ar ar ar + a( r ) a r r = 0 ( ) = 0. ( ) a r r = 0, maa r r a. Konds a djamn ada arena R daerah ntegral. Karena r r, maa 2

12 ( r r ) = 0 r + ( r ) = 0 r r = 0 Karena r r + r = 0 + r r + 0 = r r = r ϕ = ϕ ( ar ). ( ar) ( ) ( ) ϕ ar = ϕ ar, maa ϕ terdens dengan ba. Karena njet, maa terdapat : R ϕ sedeman sehngga ϕ( ar) ϕ( ar) =, untu setap ar ar R. Plh x = ϕ dengan = R, maa ( ) ( ) = ϕa= ϕa= ϕ a = ϕ a= xa, maa generalzed dsble. But ( ). Ambl sebarang I deal anan d R, maa I = ar, untu suatu a R. salan ϕ : ar, dengan ϕ a =, untu suatu. Ambl sebarang r a, maa ar = 0. Karena ϕ homomorsma, maa ( ϕ ) ϕ( ) ϕ0 0, maa r r = a r = ar = =, sehngga a. Karena generalzed dsble, maa terdapat x sedeman sehngga = xa. Densan ϕ = L : R, dengan ϕ r = xr, untu setap r R. Ambl sebarang ar ar R, maa x ϕ( ) ( ) ( ) ϕ ar = ϕ, dengan deman njet. ar = x ar = xa r = r = ϕ( ar), maa Konseuens 3.2. salan modul atas daerah deal utama njet dsble. D, maa 22

13 But ( ). Karena njet dan R gelanggang deal utama, maa generalzed dsble. Karena generalzed dsble dan R daerah ntegral, maa dsble. But ( ). Karena dsble dan R daerah ntegral, maa generalzed dsble. Karena generalzed dsble dan R gelanggang deal utama, maa njet. Kta aan gunaan Konseuens 3.2 n untu menunjuan enjetan dar Contoh modul atas dan Contoh modul / atas. Gelanggang merupaan daerah ntegral, yatu untu setap ab, R dengan a 0 dan b 0, maa ab 0. Selan tu, gelanggang juga merupaan gelanggang deal utama, arena semua dealnya hanya dbangun oleh satu elemen, dengan deman merupaan daerah deal utama. Semua deal dar berupa n, untu suatu n. Selanjutnya aan dtunjuan bahwa dsble. Ambl m sebarang = dengan mn,, dengan n 0 dan a. Karena n m m m m a gelanggang, maa na. Plh x =, maa = = = = m a na n n n a na. m Karena terdapat x = yang memenuh = xa, maa dsble. na Berdasaran 3.3, maa njet. Contoh modul / atas njet arena modul atas njet. Berdasaran Lemma 3.2., modul / atas njet. Lemma 3.3. salan Q modul atas daerah deal utama R dan Q dsble, maa berlau pernyataan-pernyataan berut.. Untu sebarang subgrup normal K Q, Q/ K njet. 23

14 2. Untu X sebarang hmpunan ndes, maa untu setap X, Q dan Q, dsble. But (). Karena Q dsble dan R daerah ntegral, maa Q/ K dsble. Karena Q/ K dsble dan R daerah ntegral, maa Q/ K generalzed dsble. Karena njet. Q/ K generalzed dsble dan R gelanggang deal utama, maa Q/ K But (2). Karena Q dsble dan R daerah ntegral, maa Q generalzed dsble. Karena Q generalzed dsble dan R gelanggang deal utama, maa Q njet, maa untu sebarang hmpunan ndes X dan untu setap X, Q dan Q njet. Karena Q dan Q njet dan R gelanggang deal utama, maa dan Q generalzed dsble. Karena Q dan Q generalzed dsble dan R daerah ntegral, maa Q dan Q dsble. Q Konstrus 3.4. salan. Hom ( R, D) D grup abel, R gelanggang, dan abr,, R. merupaan modul atas gelanggang R dengan peralan dan a R, dengan R yatu a Hom ( R, D), untu setap Hom ( R, D) dengan ( a) ( r) = (ar ), untu setap r R. 2. salan ε : Hom ( R, D) D, ( ) (, ), : Hom R D R D., untu setap 3. salan modul atas R, g: Hom ( R D) m, g[ m]: R D, maa berlau,. Ambl sebarang g homomorsma { g[ ma] }( b) = { g[ m] }( ab) 24

15 But ( ). Karena m, a R, dan modul atas R, maa ma, maa gma [ ] Hom ( RD, ), maa { g[ ma] }( b) { g[ ma] a}( b) { g[ m] }( ab) berdasaran (). = =, gm [ ] Hom ( RD, ) But ( ). Karena, maa { g[ ma] }( b) = { g[ m] }( ab) = { g[ m] a}( b), maa [ ] [ ] aan dtunjuan bahwa g[ m m ] g[ m ] g[ m ] Ambl sebarang Karena m, m2 2 2 gma= gm a. Kemudan, + = +, untu setap m, m. dan b R, maa { g[ m + m2] }( b) = { g ( m+ m2) }( b) homomorsma. = { g[ ] }(( m+ m2) b ) = { g[ ] }( mb + m2b ) = { g[ ] }( mb ) + { g[ ] }( m2b) = { g[ m] }( b) + { g[ m2] }( b) = { g[ m] }( b) + { g[ m2] }( b) = { g[ m] + g[ m2] }( b) 2 b sebarang, maa g[ m + m ] = g[ m ] + g[ m ]. Oleh arena tu, g salan N modul atas R, msalan ψ : N D homomorsma. Densan :N Hom ( R, D) ψ, untu setap n N dengan { ψ [ n ]}( b ) ψ ( nb ) =., dmana [ ] ψ n : R D Lemma 3.5. Berdasaran onstrus 3.4, maa pernyataan-pernayataan berut berlau. ε homomorsma, 25

16 2. 3. ψ homomorsma, dan εψ = ψ. But (). Ambl sebarang Hom ( R, D) dan r R. Karena Hom ( R, D) modul atas gelanggang R, maa r Hom ( R, D), maa ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ε( ) ε r = r = r = r = r = r = r. Kemudan, aan dtunjuan bahwa ε( ) ε( ) ε( ) Ambl + = +, untu setap, Hom R, D. 2 2 sebarang, 2 ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 ( ) Hom R, D, maa ε + = + = + = ε + ε. Oleh arena tu, ε merupaan homorsma. But (2).Berdasaran 3.4.4, [ ] { ψ } ψ (( ) ) ψ ( ( )) ψ [ ] { }( ) na = na b = n ab = n ab. Karena ψ [ n] homomorsma, maa { ψ [ na] }( b) = { ψ [ n] }( ab) = {( ψ [ n] ) a}( b), maa ψ [ ] { } { } ( ψ [ ]) Kemudan, aan dtunjuan bahwa [ ] ψ n n ψ [ n ] ψ [ n ] n, n2 Karena N. Ambl sebarang n, n2 2 2 N dan r R, maa { ψ [ n+ n2] }( r) = ψ (( n+ n2) r) = ψ ( nr+ nr) 2 = ψ ( nr) + ψ ( nr) na = n a. + = +, untu setap 2 = { ψ [ n ]}( ) { r + ψ [ n2] }( r) = { ψ [ n ] + ψ [ n2] }( r ) r sebarang, maa [ ] ψ n + n = ψ [ n ] + ψ [ n ]. Oleh arena tu, ψ merupaan homomorsma

17 But (3). Ambl sebarang n N { }( ) [ ] ( ) [ ], maa [ ] ( { }( ) ( ) ( ) n = n = n = n = n, maa εψ ε ψ ψ ψ ψ ψ n Hom R, D), maa εψ = ψ. Teorema 3.6. salan D grup abel dsble, maa Hom ( R, D) njet. But. salan dan N modul atas R dan N. salan juga g : HomZ ( R, D), ε : Hom Z ( R, D) D homomorsma dengan ε () = ( ), untu setap HomZ ( R, D). Karena D grup abel dsble, maa D njet, berdasaran Proposs 2.7. Oleh arena tu, untu setap homomorsma : N, terdapat ψ : N D sepert pada Konstrus 3.4 dan Lemma 3.5 sedeman sehngga ε g = ψ. Sepert pada Konstrus 3.4, terdapat homomorsma ψ [ n] : R D dengan { ψ [ n ]}( b ) ψ ( nb ) dan =, untu setap n N b R. Aan dtunjuan bahwa ψ = g. Ambl sebarang m, maa ( )( m) =ψ [ ( m) ] HomZ ( R, D) { ψ [ ( m) ]}( r) = ψ ( ( m) r) ψ. Kemudan ambl sebarang r R, maa = ψ ( ( mr) ) = ψ ( mr) = ε g( mr) = ε ( g[ mr] ) = { g [ mr] }( ) = { g [ m ] r}( ) = { g [ m] }( r) = { [ m] }( r) g. 27

18 Hom g ψ ( R, D) N D Karena r sebarang, maa [ ( m) ] = g[ m] abatnya Hom ( R, D) ε ψ ψ. Karena m sebarang, maa ψ = g, njet. Abat 3.7. Setap modul merupaan submodul dar suatu modul njet. But. Untu sebarang modul atas gelanggang R, dmana D, dengan D merupaan grup abel dsble, pemetaan l: Hom ( R, D) ddensan oleh m l : R D dmana untu setap a R m dtunjuan bahwa l: l dtunjuan terlebh dahulu bahwa, ( ) l a = ma D. Aan m merupaan somorsma. Pertama-tama aan homomorsma modul, yatu mengawetan operas penjumlahan dan peralan salar. Ambl sebarang abr,, R, maa { l( ma+ nb) }{ r} = lma+ nb ( r) l = ( ma + ) nb r = ( ma) r + ( ) nb r = m( ar) + n( br) = l ( ar) + l ( br) m = { l a}( r) + { l b}( r) m = { l a+ l b}( r) Karena { l( ma nb) }{ r} { lm a ln b}( r) ( ) m n n n l, l l m n dan + = +, untu setap r R, maa l ma+ nb = l a+ l b, maa l merupaan homomorsma. Jelas bahwa l: l m n epmorsma. Kemudan, aan dtunjuan bahwa l satu-satu. 28

19 Karena l homomorsma, maa cuup dtunjuan bahwa Int ( l ) = { 0}. Jelas bahwa { 0} Int () l arena l homomorsma. Ambl sebarang () x Int l, maa lx sebarang r merupaan pemetaan nol yang memetaan semua anggota R, maa lx ( r) = 0 R e 0. Ambl Karena xr = 0 r adalah sebarang anggota R, maa 0 ( ) { 0} x =, maa Int () l {} 0, maa Int l =, maa l: l merupaan somorsma, maa l Hom ( R, D). Aan dtunjuan bahwa l adalah submodul dar Hom ( R, D). Ambl sebarang lm H om ( R, D) dan ar, R, maa { }( ) ( ) ( ) ( ) l a r = l ar = m ar = ma r. Karena modul atas R, maa ma, m sehngga { } m ma m { l a}( r) ( ma) r l ( r) m = = ma. Karena r sebarang, maa l a = l l yang menyebaban l merupaan submodul dar Hom ( R, D). Karena l merupaan submodul dar modul njet, maa juga merupaan submodul dar suatu modul njet. Abat 3.8. njet ja dan hanya ja merupaan suu langsung dar setap modul yang memuat sebaga submodul. But ( ). salan submodul < N dan njet, maa ungs denttas : dperluas menjad ρ : N yang memenuh ρ j = dengan j : N e merupaan pemetaan nlus. Karena terdapat pemetaan nlus dar N, maa merupaan suu langsung dar N. N = T, untu suatu submodul T < N, maa 29

20 But ( ). Berdasaran Teorema 3.7, terdapat modul njet E sedeman sehngga submodul dar E. Berdasaran hpotess, E = T, untu suatu T E. Karena E njet dan berdasaran Abat 3.3, maa njet Injecte Hulls Pada subbab n aan dtunjuan bahwa njecte hull ada dan dml oleh setap modul yang merupaan tujuan utama dar tugas ahr n. Dens 3.9. salan modul anan atas R dan V. Submodul V dsebut submodul esensal dar ja untu setap A dan A 0, maa V A 0. odul dsebut perluasan esensal dar V. Ja V, maa dsebut perluasan esensal sejat dar V dan submodul V dsebut submodul esensal sejat dar. Dens salan dsebut perluasan esensal masmal mutla dar A buan submodul dar lan P tda esensal. N esensal dan N < P dengan N P. odul N ja terdapat A P dengan N sedeman sehngga A= 0, atau dengan ata Sat < tda esensal arena untu setap A dan A 0, A 0= 0. Sat esensal arena untu setap A dan A 0, A = A 0. Sat V < esensal dan V < W < V < W dan W < esensal. But. Ambl sebarang A< W < dengan A 0. Karena V < esensal, maa V A 0, maa V < W esensal. Ambl sebarang B. Karena V < 30

21 esensal, maa B V 0. Karena V < W, maa B V B W. Karena B V 0, maa B W 0, maa W < esensal. Sat V < W dan W < esensal V < esensal. But. Ambl sebarang A. Karena W < esensal, maa W A 0. Ambl sebarang sebarang x W A, dengan x 0, maa x W dan x A. Ambl r R. Karena W < dan A, maa xr W dan xr A, maa xr W A, maa W A W <. Karena V < W, maa V W =V, maa V A= ( V W) A= V ( W A). Karena W A W maa V A V ( W A) 0 =, maa V < esensal. dan V <W esensal, Sat < N esensal untu setap N dan 0, R 0. But ( ). Ambl sebarang N, dengan 0, maa { } R = r r R N. Ambl sebarang r R dan a R, maa ( ) ( ) r a = ra R, maa R N. Karena < N esensal, maa R 0. But ( ). Ambl sebarang V N dengan 0 V. Ambl sebarang V dengan 0, maa R V, maa R V. Karena R 0, maa V 0, maa < N esensal. Sat salan < N, maa sat-sat berut berlau. salan L { VV N} = ranta terurut lner dar V N sedeman sehngga untu setap V L berlau V esensal. 2. Terdapat perluasan esensal masmal dar d N. esensal, maa { V L} 3

22 But (). Karena esensal, maa L Ambl sebarang A { V L}, maa terdapat V V L N. dan { } L sedeman sehngga V A. Karena V A, maa V A. Karena V esensal, maa V 0. Abatnya A 0 dan { V L} esensal. But (2). But (). Pembutan n aan menggunaan Lemma Zorn dan hasl dar. Karena esensal, maa L, maa L. 2. Ambl sebarang V L, maa dar L. V { V L }, maa { V L} 3. Karena { V L} esensal, maa { } V L L. Oleh arena tu, meml perluasan esensal masmal d N batas atas Lemma salan < N esensal dan ϕ : E monomorsma modul atas R, maa ϕ : N E perluasan ϕ d N ϕ satu-satu But. Pertama-tama aan dtunjuan bahwa Int ( ) Int ( ϕ ) N. Ambl sebarang a Int( ϕ ) ϕ ( a) = 0, maa ϕ( ) ϕ( ) 0 ar = a r = r 0 dan r R ϕ N. Jelas bahwa. Karena a Int( ϕ ) =, maa ar Int ( ϕ ), maa. Dengan deman, Int ( ϕ ) bersat tertutup terhadap peralan dengan gelanggang R dan Int ( ϕ ) N. Kemudan aan dtunjuan bahwa Int ( ϕ ) Int ( ϕ ) Aan dtunjuan bahwa Int ( ϕ ) Int ( ϕ ) Int ϕ ( ϕ ). Ambl sebarang ( ϕ ) =.. Jelas bahwa a Int. Karena ϕ = ϕ, maa ( a) = ϕ( a) = 0, maa a Int( ϕ ), maa Int ( ϕ ) Int ( ϕ ) Int ( ϕ ) dan Int ( ϕ ) Int ( ϕ ), maa Int ( ϕ ) Int ( ϕ ).. Karena 32

23 Aan dtunjuan bahwa Int ( ϕ ) Int ( ϕ ) a Int( ϕ ), maa a dan a Int( ϕ ) ϕ. Ambl sebarang. Karena ϕ = ϕ, maa ( a) = ϕ( a) = 0, maa a Int( ϕ ), maa Int ( ϕ ) Int ( ϕ ). Karena Int ( ϕ ) Int ( ϕ ) dan Int ( ϕ ) Int ( ϕ ) ( ϕ ) ( ϕ ), maa Int = Int. Kemudan, arena ϕ monomorsma, maa ( ϕ) ( ϕ) 0 Int = Int =. Karena N satu-satu. < esensal, maa Int ( ϕ ) = 0, maa ϕ Sat Ja V < dan W < esensal, maa V W < juga esensal. But. Ambl sebarang A <, maa A ( V W) = ( A V) W. Karena V < esensal, maa A V 0. Karena W < esensal, maa ( ) ( ) 0, maa V W A V W = A V W < esensal. Sat salan < N ' dan < N ". salan pula µ : N' N" adalah somorsma yang memenuh µ =, maa < N ' esensal < N " esensal But. Karena µ somorsma, maa terdapat somorsma merupaan ners dar A N" oleh arena Karena µ : N" N' yang µ. Ambl sebarang A N", maa A N". Peta µ adalah µ ( A) µ ( ) µ = ( A) = µ ( A ) µ monomorsma. Karena N ' µ monomorsma dan µ ( A) ( ( A) ) ( ) < esensal, maa µ A 0. 0, maa µ µ 0 ( ) µ ( ) µ µ ( A) 0, 33

24 A 0, maa < N " esensal. Sat salan N, maa N merupaan perluasan esensal masmal mutla dar ja dan hanya ja N tda meml perluasan esensal sejat. But ( ). Pembutan n aan menggunaan metode ontraposs, sehngga hpotessnya menjad ja N meml perluasan esensal sejat, maa N buan perluasan esensal masmal mutla dar. salan N < P esensal dengan N P. Karena N dan N < P esensal, maa < P esensal. Abatnya N buan perluasan esensal masmal mutla dar. But ( ). Pembutan n pun aan menggunaan metode ontraposs, sehngga hpotessnya menjad ja N buan perluasan esensal masmal mutla dar, maa N meml perluasan esensal sejat. Karena N buan perluasan esensal masmal mutla dar, maa terdapat hmpunan P sedeman sehngga N < P dengan N P dan < P esensal. Karena < P esensal dan N < P, maa N < P esensal. Karena N < P esensal dan N P, maa P merupaan perluasan esensal sejat dar N. Lemma 3.3. salan masmal yang memenuh T 0 < E dan 0. salan T E adalah submodul =, maa ( ) / / T T E T esensal. But. Pembutan Lemma n aan menggunaan metode ontrads. Andaan ( T)/ T E/ T tda esensal, maa terdapat K E dengan T < K sedeman sehngga { T} K/ T E Abatnya ( T) K = T, ( ) < /T dan ( T) / T ( K/ T) { T} =. K T K = T, dan K. 34

25 Dengan deman, K T = 0 dan K 0 =. Karena K/ T { T}, maa K T. Hal n ontrads dengan pernyataan bahwa T submodul masmal yang memenuh T = 0. Jad, pengandaan bahwa ( T)/ T E/ T tda esensal salah, haruslah ( T) / T E/ T esensal. Proposs salan sebarang modul dan 0, maa njet tda meml perluasan esensal sejat But ( ). salan V esensal. Karena njet, maa V = T, untu suatu T V. Karena T = 0 dan V esensal, maa T = 0. Abatnya, = V. Jad, tda meml perluasan esensal sejat. But ( ). salan E dengan E njet. odul E njet djamn ada oleh Abat 3.7. salan T memenuh T 0. Berdasaran Lemma 3.3, < E adalah submodul masmal yang = ( ) / / T T E T esensal. Karena hal tersebut dan tda meml perluasan esensal masmal, maa ( T)/ T = E/ T, maa T = E. Karena E njet, maa berdasaran Abat 3.3, njet. Proposs Setap modul meml perluasan esensal masmal mutla. But. salan Abat 3.8. salan E dengan E njet. odul E njet djamn ada oleh N perluasan esensal masmal dar N E dan N tda meml perluasan esensal sejat d dtunjuan bahwa salan d E, sehngga E. Aan N merupaan perluasan esensal masmal mutla dar. N N' dengan N' E dan N ' esensal. salan pula : N E yatu ( n) = n, untu setap n N. Pemetaan merupaan adalah nlus yang satu-satu. Karena E njet, maa terdapat µ : N' E sedeman 35

26 sehngga µ N =. Karena : N E satu-satu, maa berdasaran Lemma 3.28, µ : N' E juga satu-satu. Abatnya, µ : N' µ N E satu-satu pada. N N' µ µ µ N µ N' E Karena N ' esensal dan terdapat somorsma µ : N' µ N, maa µ N ' esensal. Karena N perluasan esensal masmal dar d E, maa N = µ N'. Aan dtunjuan bahwa N = N'. Jelas bahwa N N'. Ambl sebarang n' N', maa µ ( n' ) µ N' = N N'. Karena µ ( n' ) N, maa ( ( n' )) = ( n '). Karena µ satu-satu, maa ( n' ) µ µ µ µ = n'. Karena µ n' N, maa n' N. Abatnya, N' N. Karena N N' dan N' N, maa N = N'. Jad, N perluasan esensal masmal mutla dar meml perluasan esensal masmal mutla. ( ). Dengan ata lan, Abat salan sebarang modul dan I modul njet yang memuat. Ja N perluasan esensal masmal dar d I, maa. N merupaan perluasan esensal masmal mutla dar 2. N njet. dan But (). But sepert pada pembutan Proposs But (2). Berdasaran But (), maa N merupaan perluasan esensal masmal mutla dar. Abatnya, N tda meml perluasan esensal sejat. Berdasaran Proposs 3.33, maa N njet. Dens odul njet dan ja N adalah perluasan njet mnmal dar K < N dengan K N, maa K tda njet. ja N 36

27 Teorema salan N, maa pernyataan-pernyataan berut ealen. N perluasan esensal masmal mutla dar, 2. N perluasan esensal dar dan N njet, dan 3. N perluasan njet mnmal dar. But ( 2). Jelas N esensal. Berdasaran Abat 3.35, maa N njet. (2 3). salan terdapat E modul njet sedeman sehngga E N. Karena E njet dan E N, maa N = E E', untu suatu E' N, berdasaran Abat 3.7. Karena Karena E' N esensal, maa E E' esensal. E E' = 0 dan E, maa E' = 0. Karena N esensal dan N, maa E ' = 0. Abatnya, N = E. Dengan deman, N perluasan njet mnmal dar. (3 ). Karena sehngga N ' N dan N njet, maa terdapat N' N sedeman perluasan esensal masmal mutla dar. Berdasaran Abat 3.35, maa N ' njet. Karena N perluasan njet mnmal dar, maa N = N'. Jad, N perluasan esensal masmal mutla dar. Dens Untu suatu modul, modul N yang memenuh Teorema 3.37 dsebut njecte hull dar. Abat salan maa E G. E dan G eduanya njecte hull dar, But. Karena E njet, maa untu setap homomorsma : E, terdapat homomorsma : G E yang merupaan perluasan dar. Begtu 2 37

28 juga untu setap homomorsma 3 : G, arena G njet, maa terdapat : E G yang merupaan perluasan dar 4 3. Berut n adalah lustrasnya. 3 4 E G 2 Karena E njet, maa = 2 3 dan arena njet, maa 3 = 4. Aan dbutan bahwa dan. Perhatan bahwa 2 4 = 4 2 = = ( 4 ) = ( ) 2 4 Begtu juga sebalnya ) 2 4 = =. 4 = 3 4 ( 2 3 = 3 ( ) = 3 G 4 2 =. Karena dan, maa adalah ners dar dan sebalnya 2 4 = 4 2 = juga adalah ners dar. Karena meml ners, maa dan adalah somorsma. Karena terdapat somorsma dar E e G, maa E G. 38

BAB II DIMENSI PARTISI

BAB II DIMENSI PARTISI BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas

Lebih terperinci

GELANGGANG HEREDITER

GELANGGANG HEREDITER GELANGGANG HEREDITER TEDUH WULANDARI Departemen Matematka, Fakultas Matematka dan Imu Penetahuan Alam, Insttut Pertanan Boor Jl. Raya Pajajaran, Kampus IPB Baranansan, Boor, Indonesa Abstract. Tulsan n

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER ol. 4. No., - 22, Aprl 2, ISSN : 4-858 SUBRUANG MARKED Suryoto Jurusan Matemata, FMIPA-UNDIP Semarang Abstra Msalan suatu ruang vetor berdmens ngga atas lapangan omples C,

Lebih terperinci

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember

Lebih terperinci

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear

Lebih terperinci

BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )

BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F ) 28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau

Lebih terperinci

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model

Lebih terperinci

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA

BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai ring embedding dan faktorisasi. tunggal pada ring komutatif tanpa elemen kesatuan.

BAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai ring embedding dan faktorisasi. tunggal pada ring komutatif tanpa elemen kesatuan. BAB III PEMBAHASAN Pada bab n akan dbahas mengena rng embeddng dan faktorsas tunggal pada rng komutatf tanpa elemen kesatuan. A. Rng Embeddng Defns 3.1 (Malk et al. 1997: 318 Suatu rng R dkatakan embedded

Lebih terperinci

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan

Lebih terperinci

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat

Lebih terperinci

BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi

BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola

Lebih terperinci

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING 7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang

Lebih terperinci

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN SAMSUL ARIFIN 04/177414/PA/09899 DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM YOGYAKARTA 2008 HALAMAN PENGESAHAN

Lebih terperinci

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381 Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua

Lebih terperinci

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang

Lebih terperinci

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan

Lebih terperinci

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2) BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga

Lebih terperinci

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan

Lebih terperinci

Lucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman

Lucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman Lucas Theorem Untu Mengatur Penympanan Memor yang Lebh Aman Hendra Hadhl Chor (135 8 41) Program Stud Ten Informata ITB Jalan Ganesha 1, Bandung e-mal: hendra_h2c_mathematcan@yahoo.com; f1841@students.f.tb.ac.d

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,

Lebih terperinci

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,

Lebih terperinci

ALJABAR LINIER LANJUT

ALJABAR LINIER LANJUT ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada

Lebih terperinci

Bab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak

Bab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak Bab 3 Teor Comonotonc Pada bab n konsep teor comonotonc akan dpaparkan dar awal dan berakhr pada konsep teor n untuk jumlah dar peubah - peubah acak 1. Setelah tu untuk membantu pemahaman akan dberkan

Lebih terperinci

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi. BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

Bab III Reduksi Orde Model Sistem LPV

Bab III Reduksi Orde Model Sistem LPV Bab III Reduks Ode Model Sstem PV Metode eduks ode model melalu MI telah dgunakan untuk meeduks ode model sstem I bak untuk kasus kontnu maupun dskt. Melalu metode n telah dhaslkan pula bentuk da model

Lebih terperinci

UJI PRIMALITAS. Sangadji *

UJI PRIMALITAS. Sangadji * UJI PRIMALITAS Sangadj * ABSTRAK UJI PRIMALITAS. Makalah n membahas dan membuktkan tga teorema untuk testng prmaltas, yatu teorema Lucas, teorema Lucas yang dsempurnakan dan teorema Pocklngton. D sampng

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 1-10, April 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 1-10, April 2001, ISSN : JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol.. No., -, Aprl, ISSN : -88 ENDEKATAN RERESI OLINOMIAL ORTHOONAL ADA RANCANAN DUA FAKTOR (DENAN ALIKASI SAS DAN MINITAB) Tat Wharh Jurusan Matemata FMIA UNDI Abstra eneatan

Lebih terperinci

Analisis Sensitivitas

Analisis Sensitivitas Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,

Lebih terperinci

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN 8 IV PEMBAHASAN 4 Aum Berkut n aum yang dgunakan dalam memodelkan permanan a Harga paar P ( merupakan fung turun P ( kontnu b Fung baya peruahaan- C ( fung baya peruahaan- C ( merupakan fung nak C ( C

Lebih terperinci

KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda

KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,

Lebih terperinci

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1 HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w

Lebih terperinci

BAB IV HASIL ANALISIS

BAB IV HASIL ANALISIS BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan

Lebih terperinci

KONSTRUKSI RUANG TOPOLOGI LENGKAP

KONSTRUKSI RUANG TOPOLOGI LENGKAP KONSTRUKSI RUANG TOPOLOGI LENGKAP Sely Msdalfah Jsan Matemata FMIPA Unestas Tadlao Absta Hmpnan A mepaan semmet-semmet dpelas tedefns atas hmpnan X yang menghaslan sat eseagaman atas X yang aan membangn

Lebih terperinci

PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD

PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar

Lebih terperinci

BAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI

BAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI BAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI. Tentukan banyak blangan bulat dar sampa dengan 0.000 yang tdak habs dbag 4, 6, 7 atau 0. Jawab: Msal: S = {, 2, 3, 4, 5,..., 0.000} a = {sfat habs dbag 4} a 2 = {sfat habs

Lebih terperinci

STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil

STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan

Lebih terperinci

Analisis Penyelesaian Persamaan Kuadrat Matriks

Analisis Penyelesaian Persamaan Kuadrat Matriks Jurnal Matemata, Jurnal Matemata, tatsta tatsta, & Komutas & Komutas Vol. 3 No Vol. Jul No. 6 Jul 5 Vol, No, 9-3, 9-9, Jul 5 9 Analss Penyelesaan Persamaan Kuadrat Matrs Hasmawat dan Amr Kamal Amr Abstra

Lebih terperinci

BAB V INTEGRAL KOMPLEKS

BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 6 BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 5.. INTEGRAL LINTASAN Msal suatu lntasan yang dnyatakan dengan : (t) = x(t) + y(t) dengan t rl dan a t b. Lntasan dsebut lntasan tutup bla (a) = (b). Lntasan tutup dsebut lntasan

Lebih terperinci

DIMENSI PARTISI GRAF GIR

DIMENSI PARTISI GRAF GIR Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,

Lebih terperinci

PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC

PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC Kurnawan *, Rolan Pane, Asl Srat Mahasswa Program Stud S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam

Lebih terperinci

OSN 2014 Matematika SMA/MA

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

Lebih terperinci

HUBUNGAN DAERAH DEDEKIND DENGAN GELANGGANG HNP

HUBUNGAN DAERAH DEDEKIND DENGAN GELANGGANG HNP HUBUNGAN DAERAH DEDEKIND DENGAN GELANGGANG HNP TEDUH WULANDARI Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680,

Lebih terperinci

Pengolahan lanjut data gravitasi

Pengolahan lanjut data gravitasi Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal

Lebih terperinci

R. Kemudian turunkan persamaan ini terhadap t (dengan x tetap) sehingga n 1

R. Kemudian turunkan persamaan ini terhadap t (dengan x tetap) sehingga n 1 AMPIRAN 2 22 AMPIRAN. Pembuktan Teorema (Teorema Euler Teorema (Teorema Euler Msalkan adalah ungs yang terturunkan dar n varabel dalam doman terbuka D, ddenskan X(x,x 2,.,x n dan t > 0 sehngga tx œ D.

Lebih terperinci

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1) Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

BAB IV PEMBAHASAN MODEL BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup

Lebih terperinci

SYARAT PERLU DAN CUKUP SOLVABILITAS MASALAH DEKOPLING SEGITIGA BLOK

SYARAT PERLU DAN CUKUP SOLVABILITAS MASALAH DEKOPLING SEGITIGA BLOK SYARAT PERLU DAN CUKUP SOLVABILITAS MASALAH DEKOPLING SEGITIGA BLOK NECESSARY AND SUFFICIENT CONDITIONS FOR SOLVABILITY OF THE BLOCK TRIANGULAR DECOUPLING PROBLEM PENGANTAR Caturyat 1 dan Sr Wahyun Program

Lebih terperinci

UNIVERSITAS GADJAH MADA. Bahan Ajar:

UNIVERSITAS GADJAH MADA. Bahan Ajar: UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA Sekip Utara, Gedung Jurusan Matematika, Yogyakarta - 55281 Bahan Ajar: BAB POKOK BAHASAN

Lebih terperinci

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.

Lebih terperinci

BAB II KONDUKSI ALIRAN STEDI SATU DIMENSI

BAB II KONDUKSI ALIRAN STEDI SATU DIMENSI BB II KONDUKSI LIRN SEDI SU DIMENSI Dndng Datar Persamaan alr : (5- Harga ndutvtas termal dasumsan nstan, tebal dndng, dan dan adalah temperatur permuaan dndng. Ja ndutvtas termal bervaras arena temperatur

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah

Lebih terperinci

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.

Lebih terperinci

SOLUSI BAGIAN PERTAMA

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

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan

Lebih terperinci

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND E-mal : statstkasta@yahoo.com Blog : Analss Regres SederhanaMenggunakan MS Excel 2007 Lsens Dokumen: Copyrght 2010 sssta.wordpress.com Seluruh dokumen d sssta.wordpress.com dapat dgunakan dan dsebarkan

Lebih terperinci

KAITAN ANTARA SUPLEMEN SUATU MODUL DAN EKSISTENSI AMPLOP PROYEKTIF MODUL FAKTORNYA DALAM KATEGORI σ[m]

KAITAN ANTARA SUPLEMEN SUATU MODUL DAN EKSISTENSI AMPLOP PROYEKTIF MODUL FAKTORNYA DALAM KATEGORI σ[m] KAITAN ANTARA SULEEN SUATU ODUL DAN EKSISTENSI ALO ROYEKTIF ODUL FAKTORNYA DALA KATEGORI σ[] Ftran urusan atematka FIA Unverstas Lamung l rofdr Soemantr Brojonegoro No1 Bandar Lamung Abstract Let be an

Lebih terperinci

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Ada beberapa materi yang terdapat pada aljabar abstrak, salah satu materi

BAB I PENDAHULUAN. Ada beberapa materi yang terdapat pada aljabar abstrak, salah satu materi 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Ada beberapa materi yang terdapat pada aljabar abstrak, salah satu materi tersebut adalah modul. Untuk membahas pengertian tentang suatu modul harus dimengerti lebih

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk) Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah

KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk

Lebih terperinci

Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4

Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4 Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba

Lebih terperinci

P i KULIAH KE 3 METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) METODE ANALISIS PERENCANAAN - 1 TPL SKS DR. Ir. Ken Martina K, MT.

P i KULIAH KE 3 METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) METODE ANALISIS PERENCANAAN - 1 TPL SKS DR. Ir. Ken Martina K, MT. ROGRAM STUDI ERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA METODE ANALISIS ERENCANAAN TL SKS DR Ir Ken Martna K, MT KULIAH KE METODA KELOMOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Merupaan salah satu metode proyes pendudu endudu delompoan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg

Lebih terperinci

SEKILAS TENTANG KONSEP. dengan grup faktor, dan masih banyak lagi. Oleh karenanya sebelum

SEKILAS TENTANG KONSEP. dengan grup faktor, dan masih banyak lagi. Oleh karenanya sebelum Bab I. Sekilas Tentang Konsep Dasar Grup antonius cp 2 1. Tertutup, yakni jika diambil sebarang dua elemen dalam G maka hasil operasinya juga akan merupakan elemen G dan hasil tersebut adalah tunggal.

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya

Lebih terperinci

Interpretasi data gravitasi

Interpretasi data gravitasi Modul 7 Interpretas data gravtas Interpretas data yang dgunakan dalam metode gravtas adalah secara kualtatf dan kuanttatf. Dalam hal n nterpretas secara kuanttatf adalah pemodelan, yatu dengan pembuatan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung

Lebih terperinci

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...

Lebih terperinci

Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal

Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal 157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan

Lebih terperinci

BILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, )

BILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro, Blangan Ramsey Ss BILANGAN RAMSY SISI DARI r ( P, ) (Ramsey Number from the Sde r ( P, ) ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro Jurusan Matemátca, FMIPA ITS Surabaya mron-ts@matematka.ts.ac.d

Lebih terperinci

UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA Sekip Utara, Yogyakarta

UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA Sekip Utara, Yogyakarta UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM JURUSAN MATEMATIKA PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA Sekip Utara, Yogyakarta Bahan Ajar: BAB POKOK BAHASAN I MODUL ATAS RING Direncanakan

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

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

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 13 Memahami dan Menganalisa Optimasi dengan Kendala Ketidaksamaan

Catatan Kuliah 13 Memahami dan Menganalisa Optimasi dengan Kendala Ketidaksamaan Catatan Kulah 3 Memaham dan Menganalsa Optmas dengan Kendala Ketdaksamaan. Interpretas Konds Kuhn Tucker Asumskan masalah yang dhadap adalah masalah produks. Secara umum, persoalan maksmsas keuntungan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini dipaparkan dasar-dasar yang akan digunakan pada bagian pembahasan dari skripsi ini. Tinjauan yang dilakukan dengan memaparkan definisi mengenai himpunan fuzzy, struktur

Lebih terperinci

BAB V TEOREMA RANGKAIAN

BAB V TEOREMA RANGKAIAN 9 angkaan strk TEOEM NGKIN Pada bab n akan dbahas penyelesaan persoalan yang muncul pada angkaan strk dengan menggunakan suatu teorema tertentu. Dengan pengertan bahwa suatu persoalan angkaan strk bukan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diuraikan teori grup dan teori ring yang akan digunakan dalam

II. TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diuraikan teori grup dan teori ring yang akan digunakan dalam II. TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan teori grup dan teori ring yang akan digunakan dalam penelitian. Pada bagian pertama akan dibahas mengenai teori grup. 2.1 Grup Dalam struktur aljabar, himpunan

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua

Lebih terperinci