PENGKONSTRUKSIAN KURVA YIELD DENGAN METODE NELSON SIEGEL SVENSSON (Studi Kasus Data Obligasi Pemerintah) Winda Setyawati 1, Abdul Hoyyi 2.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENGKONSTRUKSIAN KURVA YIELD DENGAN METODE NELSON SIEGEL SVENSSON (Studi Kasus Data Obligasi Pemerintah) Winda Setyawati 1, Abdul Hoyyi 2."

Transkripsi

1 Pegkosuksa Kuva eld... (Wda Seawa) PENGKONSRUKSIAN KURVA IELD DENGAN MEODE NELSON SIEGEL SVENSSON (Sud Kasus Daa Oblgas Peea) Wda Seawa, Abdul Ho Alu Poga Sud Saska FMIPA Uvesas Dpoegoo Saf Pegaja Poga Sud Saska FMIPA Uvesas Dpoegoo Absac Bod s oe of fed-coe vese sues because of e coe gaed a eu fo veso based o e ees aes pedeeed. e level of cas a eus o e vesos ad faco wc us be cosdeed b veso befoe ves bod s called eld. e e sucue of ees aes gves e elaosp bewee e eld o a vese ad e e o au of e vese. e gapc depco of e elaosp bewee e eld o bods e dffee aues s kow as e eld cuve. e eld cuve couco of e govee bod w bod ID s FR (Fed Rae) b Nelso Segel Svesso odels o e ade dae 6 o Febua. e daa s obaed fo Idoesa Sock Ecage (ID). e paaee esao s doe b oda leas squae. e opao fuco fo s esao s doe b Nelde Mead sple. eld cuve o da 6 depced upwad slopg. Kewods : Govee Bod, eld Cuve, Fed Rae, Nelso Segel Svesso, Nelde Mead Sple. Pedaulua Ivesas eupaka caa ag dlakuka ole baak oag uuk epesapka kods keuagaa d asa ag aka daag. ujua vesas adala uuk egebagka daa da egaslka keuuga [4]. Sala sau beuk vesas adala dega ebel poduk poduk keuaga beupa sua beaga (efek), au oblgas. oblgas eupaka peaaa uag da peeb oblgas kepada peegag oblgas besea jaj uuk ebaa kebal pokok uag besea kupo bugaa kelak pada saa jau epo pebaaa []. Meuu peeba, oblgas dbedaka ejad ga, au oblgas ag debka ole peusaaa, oblgas ag debka ole peea, da oblgas ag debka ole peea daea [9]. Oblgas peea dguaka uuk ebaa kepelua peea. Oblgas peea bebas esko defaul, aa veso ak aka dbaa peu da epa [8]. Sebelu euuska uuk bevesas oblgas, veso pelu elakuka aalss aga vesas esebu ebeka asl ag aksal da sesua dega ecaa. Dala aplkas paks, la elaf oblgas dak dapa dla dega ebadgka aga oblgas secaa lagsug kaea la oblgas dpegau fako waku jau epo ag bebeda, la kupo ag bebeda, da la-la. Fako peg ag aus dpeaka veso adala eld. Meuu dafa sla Sua Uag Negaa, bal asl (eld) adala keuuga ag aka dpeole veso dala pesease pe au. eld dgabaka elalu kuva eld (eld cuve). Kuva esebu egepeaska ubuga aaa eld dega waku jau epo (e o au) uuk suau jes oblgas eeu pada waku eeu. Ole kaea u, veso dapa egeau jagka waku vesas ebak elalu kuva eld.

2 Meda Saska, Vol. 4, No., Ju : - Meode ag baak deapka pada pebeuka kuva eld oblgas apa buga d bebeapa bak seal adala Nelso Segel Svesso (NSS). Bak esebu aaa la Bak Sweda, Bak Kaada, da Bak Ida. Meode NSS adala odel ag fleksbel uuk eodelka kuva eld da epua keapua uuk eggabaka seua baga uu ag ebeuk kuva eld. Megga pega kosuks kuva eld, aka peela dsusu uuk epelaja bagaaa pegkosuksa kuva eld da daa asaks oblgas peea dega eode Nelso Segel Svesso.. jaua Pusaka. eld eld adala keuuga ag daapka ole veso dala pesease pe au. edapa bebeapa caa uuk egug eld suau oblgas daaaa :. Spo Rae Spo ae eupaka gka buga ag lagsug bsa dkeau veso pada waku elakuka vesas. Beku foula uuk egug spo ae: C C C R P... () dega: P = aga oblgas C = kupo ag dbaa pe au = spo ae pada peode ke- R = la pa oblgas = jula peode. Fowad Rae Fowad ae ddefska sebaga eld aas oblgas uuk peode eeu d asa daag []. Beku peguga uuk fowad ae : f, () dega: = spo ae peode f -, = fowad ae da au - sapa au ke-. Dscou Faco Dscou faco ( d ) saa dega pese value da saua aa uag ag aka dea au pada asa depa da sua beaga (efek). Dscou faco ( d ) duuska sebaga beku [] : d () dega: d = dscou faco pada waku = spo ae pada waku = waku 4

3 Pegkosuksa Kuva eld... (Wda Seawa). Suku Jagka Waku gka Buga (e Sucue of Iees Raes) Suau aalss ag ejelaska ubuga aaa eld dega waku jau epo oblgas dsebu suku jagka waku suku buga (e sucue of ees aes) ag dgabaka elalu kuva eld. e sucue of ees aes dapa deuka da fugs dsko (dscou fuco), spo ae aupu fowad ae. Kega kosep esebu beubuga sau saa la []. Jka () ddefska sebaga spo ae da sebua oblgas dega baas waku pja (e o au) selaa. Hubuga aaa spo ae dega fugs dsko d() sebaga beku [7] : * d e (4) Pesaaa (4) elk baasa bawa fugs dsko aus posf. Fowad ae f() dega waku jau epoa. Pesaaa fowad ae sebaga beku : ( ) f d (5) Da pesaaaa (4) da (5) ddapa ubuga aaa fugs dsko dega fowad ae sebaga beku : d ' f (6) d. Kuva eld (eld Cuve) Lagka awal bag seoag veso ag g bevesas oblgas adala egeau beapa gka keuuga ag aka dea (eld). Suku jagka waku suku buga dgabaka elalu gafk aaa eld dega waku jau epoa segga ebeuk kuva ag dsebu kuva eld (eld cuve). Kuva eld dapa bebeuk kuva oal (upwad sloppg) aa eld egka sejala dega peabaa jagka waku, kuva uu (dow sloppg) ejad keka eld uuk oblgas jagka pajag leb kecl dapada eld jagka pedek, da kuva daa (fla eld cuve) bea eld ag dpeole saa sepajag jagka []..4 Meode Kuada ekecl (Oda Leas Squae) Oda Leas Squae (OLS) dguaka uuk eelesaka suau odel sask euaa eges. Meode ddasaka pada asus odel ag bak adala odel ag elk jula kuada eo (sels aaa daa ag daa dega daa esas) ekecl [5]. Lagka - lagka OLS :. Secaa uu odel sask ddeskpska dega f, β (7) dega: = daa pegaaa ke- dega =,,,, = jula daa pegaaa = vaabel ado da fugs f β j p = veko ag bes paaee ag aka desas dega j =,,..., p, p = jula paaee = esdual ke- 5

4 Meda Saska, Vol. 4, No., Ju : - Model (7) dug jula kuada eo (L) sebaga beku: L f,β (8). Nla L aka u jka uua devaf pasal gka uuk seap da aggoa leb besa da ol. L (9) j L j Pesaaa () egaslka pesaaa sebaak paaee ag aka desas. Pesaaa () dsebu pesaaa oal.. Pesaaa oal dselesaka segga dpeole la esao..5 Model Nelso Segel Svesso Pada au 994, Svesso elakuka pebaka odel dega Nelso Segel dega eabaka paaee da τ uuk egkaka fleksblas da keepaa kuva. Pesaaa Nelso Segel Svesso dala saaeous fowad ae sebaga beku [] : f e e e () dega:,,, da = paaee ag aka desas, da saa, da > = jagka waku jau epo (e o au) Bedasaka e sucue of ees ae pesaaa () dapa dbua dala beuk spo ae : ep ep ep ep ep () ().6 Esas Paaee Model Nelso Segel Svesso Masala uaa dala pesaaa Nelso Segel Svesso adala pegesasa keea paaee da pesaaa esebu. Paaee bea ( bebeuk le sedagka paaee au bebeuk ole. Dala peela dguaka Paal esao algo dega paaee ole au dbua eap (fed) eleb daulu segga dpeole odel eges le begada dega vaabel bebas. Selajua esas paaee le bea dega egguaka eode OLS (Oda Leas Squae). au ag euka SSE (Su Squae Eo) ddapa dega egguaka eode spleks Nelde Mead []. 6

5 Pegkosuksa Kuva eld... (Wda Seawa) 7 Pesaaa () dala ca daa dapa duls sebaga beku : ep ep ep ep ep () dega: = spo ae da daa pegaaa ke- =,,., = e o au = jula daa pegaaa Lagka lagka eca esas paaee au : a. Esas la awal paaee adala la e o au ke- dega =,,..., sedagka la awal paaee adala la e o au ke-j dega j =,,..., uuk epeuda peuga. b. Lakuka subus da Segga pesaaa () beuba ejad : ep ep ep ep ep (4) c. Esas paaee bea sebaga beku : B ε ep ep ep ep ep ep ep ep ep ep ep ep ep ep ep Segga pesaaa (4) dala beuk aks ejad : B ε ε B Nla jula kuada eo (L) : B B B ε ε L (5) Pesaaa (5) aka egaslka pesaaa oal dega euuka devaf pasal eadap B saa dega ol segga : B ˆ (6) Jka aks dsalka sebaga beku :

6 Meda Saska, Vol. 4, No., Ju : - 8 dega: ep ep ep ep ep Segga pesaaa (6) dala pesaaa aks sebaga beku : ˆ ˆ ˆ ˆ.7 Algoa Nelde Mead Algoa Nelde Mead ag juga dkeal dega eode spleks Nelde Mead adala suau eode ag uua dguaka uuk eca peecaa asala opas ag dak le. Algoa Nelde Mead dapa djelaska sebaga beku. Msalka dbeka la au = da SSE(au) =, posedu eeuka la ag euka sebaga beku [6] :. euka,,, da ugla la,,,. Uuka segga. Hug k efleks dega. Hug 4. Bla ea da eka eas 5. Bla, Hug la ekspas. Hug. Bla ea da bla ea selajua eka eas. 6. Bla euka k ekspas aaa da aau a. Bla eujukka koaks ss lua (ousde cosaco), ug c ug c c. Bla c ea c da eka eas. Sedagka bla c, lajuka ke aap 7 (aap sked) b. Bla ujukka koaks ss dala (sde cosaco), ug cc ug cc cc. Bla cc, ea cc da eka eas. Sedagka bla cc, lajuka ke aap 7 (aap sked) 7. aap sked. Evaluas uuk k. v dega =,,, +. Kebal ke lagka dega egga v dega =,,, + Meuu Nelde Mead, la paaee,, da

7 Pegkosuksa Kuva eld... (Wda Seawa). Baa da Meode. Sube Daa Sube daa uuk egkosukska kuva eld dpeole da Dvs Pedagaga Sua Uag Busa Efek Idoesa (BEI). Daa esebu eupaka lapoa asaks oblgas peea ag bekode FR (Fed Rae) pada aggal asaks 6 Febua.. Meode Aalss. Mel daa oblgas ag elk keeua a. Bod ID FR (F Rae) b. Nla eld dak kosog. Megug la e o au dega Mcosof Ecel 7. Meguuka la eld bedasaka e o au da ag ekecl sapa ebesa 4. Ipu daa oblgas peea au daa eld da daa e o au pada R Megesas paaee,,, au : a. Esas la awal paaee adala la e o au ke- dega =,,..., sedagka la awal paaee adala la e o au ke-j dega j =,,...,. adala jula daa e o au. b. Lakuka subus pada pesaaa Nelso Segel Svessos dala spo ae. c. Megguaka Oda Leas Squae (OLS) dpeole la,,, 6. Lagka 5 dulag uuk seua la da j. 7. Meeuka au ( da ) ag euka SSE (Su Squae Eo) dega Algoa Nelde-Mead 8. Seela paaee,,,,, da dpeole dapa dug eld dega pedekaa odel Nelso Segel Svesso. 9. Mebua kuva eld dega pedekaa odel Nelso Segel Svesso 4. Hasl da Pebaasa Vaabel ag aka dguaka dala aalss au aggal asaks (ade dae), aa oblgas (bod ae), kode oblgas (bod ID), aggal jau epo (au dae), aggal asaks selesa (selee dae), da bal asl (eld). Lagka peaa adala el kode oblgas ag bekode FR (Fed Rae) da la eld dak kosog. Selajua egug jagka waku jau epo (e o au) oblgas dala saua au dega sofwae Mcosof Ecel 7. Mau seluu oblgas dug egguaka sa =EARFRAC (sadae;eddae;[bass]). Sesua dega vaabel ag ela ddefska, sadae ds dega vaabel selee dae au aggal peelesaa asaks da eddae ds dega vaabel au dae au aggal jau epo oblgas. Selee dae da au dae aus daaka dala fugs aggal Mcosof Ecel au =DAE(ea;o;da). Sedagka bass ds agka ag eupaka eode peuga kalede Acual/Acual ag bea peuga a ddasaka pada jula a ag sebeaa pada bula da au esebu. Dala aalss daa selajua ag dpaka adala eld da jagka waku jau epo (e o au). Beku dsajka daa aggal 6 Febua pada abel ag esusu uu da e o au waku ekecl sapa ag ebesa. 9

8 Meda Saska, Vol. 4, No., Ju : - abel. Daa eld da e o Mau (M) Oblgas Peea Kode FR (F Rae) aggal 6 Febua No eld M No eld M No eld M Lagka-lagka esas paaee pada jaua pusaka deapka pada daa eld da e o au pada aggal 6 Febua. Hasl esas paaee esebu dapa dla d abel. abel. Hasl Esas Paaee Model Nelso Segel Svesso Esas Paaee aggal ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 6 Feb

9 eld Pegkosuksa Kuva eld... (Wda Seawa) Pesaaa spo ae aggal 6 Febua : ˆ ep ep ep ep ep Kuva eld esas aggal 6 Febua dapa dla pada Gaba. Nelso-Segel-Svesso au Gaba. Kuva eld Oblgas Peea Kode FR aggal 6 Febua Oupu kuva eld oblgas FR pada aggal 6 Febua pada Gaba eupaka kuva oal (upwad slopg). Kuva esebu eggabaka oblgas FR sepe ag dpedagagka pada aggal 6 Febua au epua eld jagka pajag d aas eld jagka pedek da edu e oe segga oblgas jes FR ag dpedagagka pada aggal 6 Febua leb bak dlk dega jagka waku jau epo (e o au) ag laa segga egaslka keuuga beupa kupo da bal asl (eld) ag leb baak dbadg elka dala jagka waku jau epo ag pedek. 5. Kespula Nla eld oblgas jes FR (Fed Rae) aggal asaks 6 Febua saga edeka dega la eld esas dega eode paaek Nelso Segel Svesso. Hasl kosuks kuva eld oblgas jes FR ag dpedagagka pada aggal 6 Febua adala kuva oal (upwad slopg) ag epua eld jagka pajag d aas eld jagka pedek.

10 Meda Saska, Vol. 4, No., Ju : - DAFAR PUSAKA. Bak, I., eld Cuve Esao b Sple-Based Models, e Mddle Eas eccal Uves, 6.. Bolde, D. ad Selsk, D, eld Cuve Modellg a e Bak of Caada, Bak of Caada eccal Repo No.84., Bode, Z., Kae, A. ad Macus, A. J., Ivese (Ivesas) Eds 6, Saleba Epa, Ekaasa, E., p://aasavesaseas.co// [dakses aggal 5 Me ] 5. Gujaa, D., Basc Ecooecs. e McGaw-Hll Copaes, Lagaas, J dkk., Covegece Popees of e Nelde Mead Sple Meod Low Desos, e Soce fo Idusal ad Appled Maeacs, 998, Vol. 9, No., pp Lau, M. P. ad Moua, M., Cosaed Soog Sple fo e e Sucue of Iees Rae. IBMEC: Sao Paulo, Raadjo, S., Pedoa Ivesas Oblgas, Gaeda: Jakaa,. 9. Sead, A., Oblgas dala Pespekf Huku Idoesa, P. Ca Ada Bak: Badug, Sape, W. F., Aleade, G. J., ad Bale, J. V., Ivese, Ff Edo. Pece Hall, Ic : New Jese, p:// [dakses aggal Apl ]

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

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau

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

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka

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

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Pra-pemrosesan Koreksi Pencaran Multiplikatif. ˆβ, kemudian. dan

TINJAUAN PUSTAKA. Pra-pemrosesan Koreksi Pencaran Multiplikatif. ˆβ, kemudian. dan 5 INJAUAN PUAKA Pa-peosesa Koeks Pecaa Mulplkaf Pa-peosesa ya eka ea peauh ya ucul akba sfa fsk a kaw cooh aau se sebu sebaa peauh pecaa eupaka ahapa pe ala oel kalbas Pa-peosesa esebu beujua uuk ehaslka

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DUA PARAMETER MENGGUNAKAN METODE BAYES. Abstract

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DUA PARAMETER MENGGUNAKAN METODE BAYES. Abstract Esmas Paamee (Ida sa) ESIMASI PARAMEER DISRIBUSI WEIBULL DUA PARAMEER MENGGUNAKAN MEODE BAYES Ida sa Hazhah, Sugo, Ra Rahmawa Mahasswa Juusa Saska FSM Uvesas Dpoegoo Sa Pegaja Juusa Saska FSM UNDIP Absa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. pembahasan bab-bab berikutnya antara lain tentang model pergerakan harga

BAB II LANDASAN TEORI. pembahasan bab-bab berikutnya antara lain tentang model pergerakan harga BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas bebeapa eo dasa yag dpeluka pada pembahasa bab-bab bekuya aaa la eag model pegeaka haga saham, model kesembaga, meode maxmum lkelhood esmao, ops pu Ameka, smulas

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DUA PARAMETER MENGGUNAKAN METODE BAYES

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DUA PARAMETER MENGGUNAKAN METODE BAYES JURNA GAUSSIAN Volume Nomo ahu 0 Halama 03- Ole d: hp://ejoual-sudpad/dephp/aussa ESIMASI PARAMEER DISRIBUSI WEIBU DUA PARAMEER MENGGUNAKAN MEODE BAYES Ida sa Hazhah Suo Ra Rahmawa 3 Mahasswa Juusa Saska

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

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2 PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for

Lebih terperinci

FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE

FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Mara Buar-buar *, Hasra 2, Azskha 2 Mahasswa Progra S Maeaka 2 Dose Jurusa Maeaka Fakulas Maeaka da Ilu Pegeahua Ala Uversas

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

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN PROGRAM. sehingga diperlukan perhitungan secara numerik untuk mencari penyelesaian

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN PROGRAM. sehingga diperlukan perhitungan secara numerik untuk mencari penyelesaian BAB 3 ANAISA DAN PERANCANGAN PROGRAM 3. Alota Peyelesaa Pada uuya suatu pesaaa tak le suka dselesaka secaa aalts sea dpeluka petua secaa uek utuk eca peyelesaa pesaaa-pesaaa tak le. Dala eetuka peyelesaa

Lebih terperinci

METODE PELAKSANAAN Deain Penelitian dalam Hubungan dengan Waktu

METODE PELAKSANAAN Deain Penelitian dalam Hubungan dengan Waktu II MTOD PLAKSAAA 2.1. Dea Peela dala Hubuga dega Waku Dala sud behubuga dega waku sea pegulaga peela daa ka elha bahwa peela egguaka eode deskpf eaka desa d aa peyeldka aau aalss dlakuka dala suau eval

Lebih terperinci

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -

Lebih terperinci

Pengukuran Bunga. Modul 1

Pengukuran Bunga. Modul 1 Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,

Lebih terperinci

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor

Lebih terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka

Lebih terperinci

BILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET

BILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET Maemaika Kelas IX emese Baisa Bilaga da Dee BILANGAN BAB V BARIAN BILANGAN DAN DERET A. Baisa Bilaga. Pegeia Baisa Bilaga Jika bilaga-bilaga diuuka dega aua eeu maka aka dipeoleh suau baisa bilaga. Cooh

Lebih terperinci

Kredibilitas dengan Pendekatan Bühlmann

Kredibilitas dengan Pendekatan Bühlmann Kedblas dega Pedekaa Bühlma Isada Slame da Ksa Naala Juusa Maemaka FMIPA UNS Absak Teo kedblas meupaka poses pembuaa a oleh akuas uuk melakuka peyesuaa pem d masa depa meuu pegalama masa lampau. Pada eo

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

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

III. METODE KAJIAN A.

III. METODE KAJIAN A. 25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks

Lebih terperinci

BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR

BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Bulei Ilmia Ma. Sa. da Teraaa (Bimaser) Volume 6, No. 0(07), al 8. BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Umi Salma, Mariaul Kifia, Frasiskus Fra INTISARI Beuk kaoik

Lebih terperinci

Transien 1. Solusi umum persamaan gelombang. Contoh contoh Switch on kondisi unmatched. Mudrik Alaydrus, Univ. Mercu Buana, 2008 Presentasi 9 1

Transien 1. Solusi umum persamaan gelombang. Contoh contoh Switch on kondisi unmatched. Mudrik Alaydrus, Univ. Mercu Buana, 2008 Presentasi 9 1 Tansien Slusi umum pesamaan gelmbang Cn cn Swic n kndisi unmaced pecabangan Mudik Alaydus, Uni. Mecu Buana, 008 Pesenasi 9 Pada pembaasan sebelumnya : pengandaikan sinyalyangyang amnis, aau kndisi sinyal

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS

BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe

Lebih terperinci

Pendeskripsian Kontur Dan Image Suatu Kawasan Eksplorasi Menggunakan Monte Carlo Markov Chain

Pendeskripsian Kontur Dan Image Suatu Kawasan Eksplorasi Menggunakan Monte Carlo Markov Chain Jual Gade Vol.4 No. Jaua 28 : 328-332 edeskpsa Kou Da Image Suau Kawasa Eksploas egguaka oe Calo akov Cha Jose Rzal, Ulfasa Rafflesa Juusa aemaka, Fakulas aemaka da Ilmu egeahua Alam, Uvesas Begkulu, Idoesa

Lebih terperinci

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc. Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN

Lebih terperinci

Diktat Kuliah Struktur Baja II

Diktat Kuliah Struktur Baja II Da Kla Baja Ole ac Bas,T, Baja elg ae edala aga dega ala sag as Weldg Teolog as & aca aca as aga dega as Tl aga dega as d Alas aga dega ala sag las el gaa asal el gaa oe el Gaa ag el,d, & Noal eecaaa Gelaga

Lebih terperinci

Fisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang

Fisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,

Lebih terperinci

V. PENGEMBANGAN MODEL KELAYAKAN FINANSIAL FUZZY

V. PENGEMBANGAN MODEL KELAYAKAN FINANSIAL FUZZY 39 V. PENGEMBANGAN MODEL KELAYAKAN FINANSIAL FUZZY 5.. Pegembaga Mode Pemodea fuzzy eah ebuki sebagai ekik yag saga begua keika peaaa daam kodisi keidakpasia aau dega ifomasi yag idak pasi seig dijumpai

Lebih terperinci

ISSN X. Penerbit: Badan Penerbitan FKIP UNLA. Percetakan: C.V. Sarana Cipta Usaha. Setting dan Layout: 3Nur Studio

ISSN X. Penerbit: Badan Penerbitan FKIP UNLA. Percetakan: C.V. Sarana Cipta Usaha. Setting dan Layout: 3Nur Studio ISSN -579X Vol. No. Ag 006 EDUCARE adala jal la yag eb eap ga bla ekal beja k egkaka apea da eyebalaka koep-koep peddka da bdaya. Peldg: Reko UNLA. Peaea: Peba Reko I UNLA da Kea Peela da Pegebaga UNLA.

Lebih terperinci

BAB 2 MODEL NEURON HODGKIN-HUXLEY

BAB 2 MODEL NEURON HODGKIN-HUXLEY BAB MODE NEURON HODGIN-HUXEY.1 Potesal Meba Salua ok pada eba telat sebaga po akoselula. Salua tesebut dapat elewatka olekul easuk eba. Tedapat salua ataa baga dala da lua sel. Tedapat bayak tpe salua

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma. DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:

Lebih terperinci

PENDUGAAN SELANG KEPERCAYAAN BOOTSTRAP PADA REGRESI NON PARAMETRIK KERNEL

PENDUGAAN SELANG KEPERCAYAAN BOOTSTRAP PADA REGRESI NON PARAMETRIK KERNEL Gust Ngua Ad Wbawa, et al//paadgma, Vol 7 No, Apl 03, lm -8 PENDUGAAN SELANG EPERCAYAAN BOOTSTRAP PADA REGRESI NON PARAMETRI ERNEL Gust Ngua Ad Wbawa, Badd Abap Sta Pegaja Juusa Matematka, FMIPA, Uvestas

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab aka dbahas eag posedu peguja hpoess uuk daa yag beasal da dua sampel salg behubuga aau slah la dua sampel bepasaga. Salah sau cooh adalah ekspeme yag pegukuaya dlakuka

Lebih terperinci

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA BAB PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Meode Euler Meode Euler adala Meode ampira palig sederaa uu meelesaia masala ilai awal: ( Biasaa diasumsia bawa peelesaia ( dicari pada ierval erbaas ag dieaui

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE BUNGA MAJEMUK DAN ATURAN 78 DALAM MENENTUKAN SISA PINJAMAN SETIAP PERIODE PADA ANUITAS DUE TUGAS AKHIR

PERBANDINGAN METODE BUNGA MAJEMUK DAN ATURAN 78 DALAM MENENTUKAN SISA PINJAMAN SETIAP PERIODE PADA ANUITAS DUE TUGAS AKHIR PERBNDINGN METODE BUNG MJEMUK DN TURN 78 DLM MENENTUKN SIS PINJMN SETIP PERIODE PD NUITS DUE ( Sudi Kasus: Kopeasi Uiesias Islam Negei Sula Syaif Kasim Riau ) TUGS KHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syaa Uuk

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam

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

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne

Lebih terperinci

Dekomposisi Graf Hasil Kali Tiga Lintasan ke Dalam Sub Graf Perentang Reguler

Dekomposisi Graf Hasil Kali Tiga Lintasan ke Dalam Sub Graf Perentang Reguler Vol. 10, No. 1, 14-25, Juli 2013 Dekompoii Gaf Hail Kali Tiga Linaan ke Dalam Sub Gaf Peenang Regule Hamaai 1 Abak Dekompoii gaf G adala impunan * + dengan meupakan ubgaf dai Gyang memenui ( ) ( ) ( )

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah

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

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

PEMODELAN DUA DIMENSI RESERVOIR GEOTERMAL SISTEM DUA FASA MENGGUNAKAN METODE FINITE DIFFERENTIAL. 3.1 Formulasi dan Aproksimasi Model Matematis

PEMODELAN DUA DIMENSI RESERVOIR GEOTERMAL SISTEM DUA FASA MENGGUNAKAN METODE FINITE DIFFERENTIAL. 3.1 Formulasi dan Aproksimasi Model Matematis BAB III EMODELAN DUA DIMENSI RESERVOIR GEOERMAL SISEM DUA FASA MENGGUNAAN MEODE FINIE DIFFERENIAL. Foma da Apoma Mode Maema Reeo a aa dmodea adaa eeo da da aa qd domaed. Mea aa da pada eoema mma bepa aa

Lebih terperinci

Uji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor

Uji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor Jural Grade Vol3 No Jul 007 : 77-8 U Meda Pegaruh Uaa da Ieras dala Peroaa Berfaor Sg Nugroho Jurusa Maeaa, Faulas Maeaa da Ilu Pegeahua Ala, Uversas Begulu, Idoesa Dera Ju 007; Dseuu 6 Jul 007 Asra -

Lebih terperinci

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres

Lebih terperinci

BAB V METODE PENELITIAN

BAB V METODE PENELITIAN 31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil

TINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil 4 INJAUAN PUSAKA Kosep Dasar Pedugaa Area Kec Secara uu etode pedugaa area kec dbag ejad dua baga atu etode peduga agsug (drect estato da etode peduga tak agsug (drect estato. etode-etode pedugaa seaa

Lebih terperinci

METODE BEDA HINGGA UNTUK SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN DIFERENSIAL

METODE BEDA HINGGA UNTUK SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN DIFERENSIAL METDE BEDA HIGGA UTUK SLUSI UMERIK PERSAMAA DIFERESIAL Sangadi ABSTRACT Tee ae many oblems in alied sciences ysics and engineeing a ae maemaically modeled by using diffeenial euaions and bounday condiions.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIN 3. Jes da Suber Daa Daa uaa yag dguaka uuk eela adalah harga yak bu dua (), harga yak kedela dua (), harga CPO CIF Roerda (), harga CPO FOB Malaysa (PCPOMY), harga eksor CPO (), harga

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian BAB IV HASIL PENELITIAN Hasl peelta berdasarka data yag dperole dar kegata peelta yag tela dlaksaaka ole peelt d MTs Salafya II Radublatug Blora pada kelas VIII A tau ajara 1 11. Data asl peelta tersebut

Lebih terperinci

Universitas Sumatera Utara

Universitas Sumatera Utara 50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL

Lebih terperinci

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0. 5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Bulet Ilmah Mat. Stat. da eapaa (Bmaste) Volume 0, No. (0), hal 79-86. ANALISIS FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI ANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Zaal Ap, Muhlasah Novtasa Maa, Neva Satahadew

Lebih terperinci

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa

Lebih terperinci

EKONOMI TEKNIK. Ekuivalensi

EKONOMI TEKNIK. Ekuivalensi EKONOMI TEKNIK Ekuvales Ekuvales Ekuvales = Nla uag yag sama pada waktu yag berbeda. Jumlah uag berbeda pada waktu berbeda dapat berla ekooms sama. Cotoh = harga bes Rp 4.5, (25), Rp 5.5, (29), da Rp 6.5

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.

BAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag

Lebih terperinci

Pertemuan IX,X,XI VI. Tegangan Pada Balok

Pertemuan IX,X,XI VI. Tegangan Pada Balok Baan Aja ekanika Baan ulai, ST, T Peemuan X,X,X Tegangan Pada Balok Lenuan Pada Balok Pemeanan ang ekeja pada alok meneakan alok melenu, seingga sumuna edefomasi memenuk lengkungan ang diseu kuva defleksi

Lebih terperinci

BAB III PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIK

BAB III PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIK A III PENGEMANGAN MODEL MATEMATIK Pada analisis manual ang akan dikembangkan, unuk menjamin bahwa eoi maupun umusan ang diuunkan belaku (valid) maka pelu dieapkan asumsi dasa. Sehingga hasil analisis manual

Lebih terperinci

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di 8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6) Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa

Lebih terperinci

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas

Lebih terperinci

Market Basket Analysis dengan Metode Fuzzy C-Covering untuk Menentukan Pola Pembelian pada Toko Buku

Market Basket Analysis dengan Metode Fuzzy C-Covering untuk Menentukan Pola Pembelian pada Toko Buku Marke Baske Aalysis dega Meode Fuzzy C-Coverig uuk Meeuka Pola Pebelia pada Toko Buku Yessica Naaliai Fakulas Tekologi Iforasi Jl. Dipoegoro 5-60 Salaiga (098 34940 yessica_4@yahoo.co Yos Richard Beeh

Lebih terperinci

III. BAHAN DAN METODE. peternakan UIN SUSKA Riau dan Laboratorium Agronomi Fakultas pertanian

III. BAHAN DAN METODE. peternakan UIN SUSKA Riau dan Laboratorium Agronomi Fakultas pertanian III. BAHAN DAN METODE 3.1. Tempa dan Waku Peneliian Peneliian ini elah dilakukan di Lahan pecobaan Fakulas peanian dan peenakan UIN SUSKA Riau dan Laboaoium Agonomi Fakulas peanian dan peenakan UIN SUSKA

Lebih terperinci

Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1

Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1 Itegras Metode Itegral Rema Metode Itegral Trapezoda Metode Itegral Smpso Itegras Permasalaa Itegras Pertuga tegral adala pertuga dasar yag dguaka dalam kalkulus, dalam bayak keperlua. Itegral secara det

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa

Lebih terperinci

Reliabilitas. A. Pengertian

Reliabilitas. A. Pengertian Relablas A. Pengean Relablas adalah sejauh mana hasl ujan sswa eap aau konssen da posedu penlaan (Nko, 007:66). Menuu Ellen, suau es dkaakan elabel jka sko obsevas nla awal behubungan dengan sko yang sebenanya.

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua

Lebih terperinci

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega

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

CADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE

CADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE CADANGAN ROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Tara Mustka 1, Johaes Kho 2, Azskha 2 1 Mahasswa rogra S1 Mateatka 2 Dose Jurusa Mateatka Fakultas Mateatka da Ilu egetahua Ala

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

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. . Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis

Lebih terperinci

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu

Lebih terperinci

PENYELESAIAN RIEMAN UNTUK MODEL BENDUNG RUNTUH

PENYELESAIAN RIEMAN UNTUK MODEL BENDUNG RUNTUH Penyelesaan eman unuk Model Bendung unu (N. Wdasmad) PENYEESAIAN IEMAN NTK MODE BENDNG NTH N. Wdasmad *) Absak Hampan emann meupakan pendekaan unuk dapa mela fenomena alan gelombang pemukaan dengan caa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru

Lebih terperinci

Declustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur

Declustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur Decluserg Peaks Over Threshold Pada Daa Curah Huja Eksrm Depede d Sera Produks Pad Jawa Tmur Rosa Malka () da Suko () ()() Jurusa Saska, FMIPA, ITS, Isu Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm,

Lebih terperinci

VALIDITAS DAN RELIABILITAS TES YANG MEMUAT BUTIR DIKOTOMI DAN POLITOMI *)

VALIDITAS DAN RELIABILITAS TES YANG MEMUAT BUTIR DIKOTOMI DAN POLITOMI *) VALIDITAS DAN RELIABILITAS TES YANG MEMUAT BUTIR DIKOTOMI DAN POLITOMI Baso Iag Sappale * Absac To measue a vaable eeded by vald sume ad elabel. Resul of measueme a vaable vey flueced by qualy of sume,

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

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala

Lebih terperinci

Rumus-rumus yang Digunakan

Rumus-rumus yang Digunakan Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox

Lebih terperinci

BAB III STATISTIK INFERENSI PADA RANTAI MARKOV

BAB III STATISTIK INFERENSI PADA RANTAI MARKOV BAB III STATISTIK INFERENSI PADA RANTAI MARKOV 3. Pedahulua Pada Bab II elah dibahas megeai aai Makov beode- aau Ō() da maiks peluag asisiya. Pada bagia ii, aka dibahas bagaimaa meeuka ode aai Makov dai

Lebih terperinci

PERCOBAAN I HUKUM NEWTON

PERCOBAAN I HUKUM NEWTON PERCOBAAN I HUKUM NEWTON I. Tujuan Mepelajai geak luus beubah beauan pada bidang daa dengan banuan ai ack ail unuk enenukan hubungan anaa jaak, waku, kecepaan, dan waku, sea hubungan anaa assa, pecepaan

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