PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN MODEL ARIMA MUSIMAN (Studi Kasus di RSUD Kabupaten Sidoarjo) SKRIPSI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN MODEL ARIMA MUSIMAN (Studi Kasus di RSUD Kabupaten Sidoarjo) SKRIPSI"

Transkripsi

1 PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN MODEL ARIMA MUSIMAN (Sudi Kasus di RSUD Kabupan Sidoarjo) SKRIPSI Olh: IKA MILASARI NIM JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI (UIN) MALANG MALANG 008

2 PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN MODEL ARIMA MUSIMAN (Sudi Kasus di RSUD Kabupan Sidoarjo) SKRIPSI Diajuan Kpada: Univrsias Islam Ngri Malang unu Mmnuhi Salah Sau Prsyaraan dalam Mmprolh Glar Sarjana Sains (S.Si) Olh: IKA MILASARI NIM JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI (UIN) MALANG MALANG 008

3 PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN MODEL ARIMA MUSIMAN (Sudi Kasus di RSUD Kabupan Sidoarjo) SKRIPSI Olh : IKA MILASARI NIM Tlah Diprisa dan Disujui unu Diuji Tanggal: 6 Oobr 008 Pmbimbing I Pmbimbing II Sri Harini, M.Si NIP Abdul Aziz, M.Si NIP Mngahui, Kua Jurusan Mamaia Sri Harini, M.Si NIP

4 PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN MODEL ARIMA MUSIMAN (Sudi Kasus di Kabupan Sidoarjo) SKRIPSI Olh: IKA MILASARI NIM Tlah Diprahanan di Dpan Dwan Pnguji Sripsi dan Dinyaaan Dirima sbagai Salah Sau Prsyaraan unu Mmprolh Glar Sarjana Sains (S.Si) Tanggal Oobr 008 Susunan Dwan Pnguji Tanda Tangan. Pnguji Uama : Usman Pagalay, M. Si ( ) NIP Kua : Abdussair, M. Pd ( ) NIP Sraris : Sri Harini, M. Si ( ) NIP Anggoa : Abdul Aziz, M. Si ( ) NIP Mngahui dan Mngsahan, Kua Jurusan Mamaia Sri Harini, M. Si NIP

5 PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN Saya yang branda angan dibawah ini: Nama : IKA MILASARI NIM : Jurusan : Mamaia Faulas : Sains dan Tnologi Mnyaaan dngan sbnarnya bahwa sripsi yang saya ulis ini bnar-bnar mrupaan hasil arya saya sndiri, buan mrupaan hasil ulisan aau piiran orang lain yang saya aui sbagai hasil ulisan aau piiran saya sndiri. Apabila dimudian hari rbui aau dapa dibuian sripsi ini hasil jiplaan, maa saya brsdia mnrima sansi aas prbuaan rsbu. Malang, 3 Oobr 008 Yang mmbua prnyaaan Ia Milasari NIM

6 MOTTO SEBAIK-BAIK MANUSIA ADALAH YANG PALING BERMANFAAT BAGI ORANG LAIN (HR. Buhari dan Muslim )

7 PERSEMBAHAN Karya Kcil yang prama ini uprsmbahan runu : Ayah dan ibu rcina, Bapa Sugiono dan Ibu Nasipah Adiu Trsayang, Mochammad Lufi SENYUM DAN KEBAHAGIAAN KALIAN ADALAH TUJUAN HIDUPKU

8 KATA PENGANTAR Assalamu alaium Wr.Wb. Puji syuur Allah uhan smsa alam, bra rahma dan izin-nya pnulis dapa mnylsaian ugas ahir pruliahan dngan lancar. Sholawa dan salam pnulis prsmbahan pada nabi Muhammad S.A.W, bra prjuangannya yang lah mngahadiran pncrahan unu uma manusia dan mnjadi moivasi bagi pnulis unu blajar, brusaha dan mnjadi yang rbai.. Dalam mrampungan ugas ahir pruliahan pnulis brusaha dngan sua naga dan piiran, namun pnulis mnyadari bahwa anpa parisipasi dari banya piha ugas ahir ini dapa rslsaian. Dngan iringan do a dan rndahan hai izinanlah pnulis mngucapan rima asih pada:. Prof. Dr. H. Imam Suprayogo, slau Ror Univrsias Islam Ngri Malang. Prof. Drs. Suiman B. Sumiro, SU, D.Sc, slau Dan Faulas Sains dan Tnologi UIN Malang 3. Sri Harini, M.Si. slau Kua Jurusan Mamaia Faulas Sains dan Tnologi UIN Malang sra dosn pmbimbing. 4. Abdul Aziz, M.Si. slau pmbimbing Agama. 5. Dosn jurusan Mamaia yang lah banya mmbrian plajaran dan didian, Bapa Budi Manfaa, M.Si, rima asih aas masuan dan arahannya shingga pnulis dapa mnylsaian ugas ahir ini. 6. Pmrinah oa Sidoarjo, hususnya Rumah Sai Umun Darah Sidoarjo, aas izin mlauan ris di oa Sidoarjo. i

9 7. Kdua orang ua (Bapa Sugiono dan Ibu Nasipah), dan Nn rcina (Sampura), yang a hni-hninya mmanjaan doa sra brja mmras ringa unu pndidian, bahagiaan dan sussan masa dpan pnulis. 8. Adi rsayang (Mochammad Lufi), smanga dan rja ras sra mmbuang rasa malu unu hal yang halal aan mnjadi inspirasi dalam siap langah hidup pnulis. 9. Sahaba Lulu Norholidah, smua baian mngingaan pnulis soso sahaba rbai, sra sahaba-sahaba di Wisma Rahmad yang snaniasa mngisi hari-hari pnulis slama di Malang. 0. Tman-man Mamaia angaan 004, canda awa alian an slalu rngiang dalam bnau.. Smua piha yang ida mungin pnulis sbu sau prsau, aas ilasan banuan moril dan spriuil pnulis ucapan rima asih. Smoga Tugas Ahir ini brmanfaa dan dapa mnambah wawasan ilmuan Mamaia hususnya nang bahaya Dmam Brdarah Dngu (DBD), Tnunya orsi, saran, dan rii onsruif snaniasa pnulis harapan dmi smpurnaan dalam pnulisan ugas ahir ini. Wassalamu alaium Wr.Wb Malang, 9 Oobr 008 Pnulis ii

10 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL HALAMAN PENGAJUAN HALAMAN PERSETUJUAN HALAMAN PENGESAHAN HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN HALAMAN MOTTO HALAMAN PERSEMBAHAN KATA PENGANTAR... i DAFTAR ISI... iii DAFTAR GAMBAR... v DAFTAR TABEL... vi ABSTRAK... vii BAB I : PENDAHULUAN. Laar Blaang.... Rumusan Masalah Tujuan Pnliian Manfaa Pnliian Baasan Masalah Sismaia Pmbahasan... 5 BAB II : KAJIAN PUSTAKA. Pramalan (forcasing) Tim sris Mod ARIMA Modl Auorgrsiv (AR) Modl Moving Avrag (MA) Modl Auorgrsiv Moving Avrag (ARMA) Modl Auorgrsiv Ingrad Moving Avrag (ARIMA) Modl ARIMA Musiman Sasionr dan Non-Sasionr Sasionr Uji Sasionrias Mnghilangan idasasionran Auoorlasi Kofisin Auoorlasi Sbaran Pnarian Conoh Auoorlasi Pnyusunan Modl Dr Brala Idnifiasi Modl Pndugaan Paramr Pmrisaan Diagnosi iii

11 .7 Dmam Brdarah Diagnosis Pndria Dmam Brdarah Ciri-ciri Nyamu Aids Agypi Epidmi Disribusi Kasus DBD/DHF Mnuru Klompo Umur Upaya Pncgahan dan Pmbranasan Jni Aids Agypi Hubungan Anara Al Quran, Pramalan dan Pnyai... 4 BAB III : METODOLOGI PENELITIAN 3. Pndaan Pnliian Wau dan Loasi Pnliian Uji Ksasionran Modl Jnis dan Sumbr Daa Prosdur Pngumpulan Daa Tnis Analisis...45 BAB IV : HASIL DAN PEMBAHASAN 4. Dsripif Daa DBD/DHF Plo Daa Idnifiasi Modl Pndugaan Paramr Pngujian Modl...56 BAB V : PENUTUP 5. Ksimpulan Saran...6 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN iv

12 DAFTAR GAMBAR Gambar Halaman Gambar 4. Grafi Jumlah Pndria DBD...48 Gambar 4. Grafi DBD Prahun...49 Gambar 4.3 Plo Auoorlasi Dari Daa Asli...5 Gambar 4.4 Plo Daa Slah Dilauan Pmbdaan Prama...5 Gambar 4.5 Plo ACF Slah Pmbdaan Prama...5 Gambar 4.6 Plo PACF Slah Pmbdaan Prama...54 Gambar 4.7 Grafi Dara Asli dan Daa Ramalan...57 Gambar 4.8 Plo Daa Hasil Ramalan...59 Gambar 4.9 Plo Daa DBD Daa Asli danslah Ramalan...59 v

13 DAFTAR TABEL Tabl Halaman Tabl 4. Laporan Daa DBD/DHF RSUD Kab Sidoarjo...47 Tabl 4. Dsripif Saisi Jumlah asus DBD/DHF...48 Tabl 4.3 ACF jumlah asus DBD/DHF...5 Tabl 4.4 ACF Slah Dilauan Pmbdaan Prama...5 Tabl 4.5 Pndugaan Paramr ARIMA (..) x (,,) Tabl 4.6 Nilai Sisa Dari Daa Jumlah Pndria DHF...56 Tabl 4.7 Hasil Validasi Modl...56 Tabl 4.8 Hasil Ramalan Jumlah pndria DBD/DHF...58 vi

14 ABSTRAK Milasari, Ia Pramalan Jumlah Pndria Dmam Brdarah Mnggunaan Modl ARIMA Musiman (Sudi Kasus di RSUD Kabupan Sidoarjo). Sripsi, Jurusan Mamaia Faulas Sains dan Tnologi Univrsias Islam Ngri (UIN) Malang. Pmbimbing: (I) Sri Harini, M.Si. (II) Abdul Aziz, M.Si. Kaa Kunci: Pramalan, ARIMA, Sasonal, Auorgrsiv (AR), Ingrad (I), Moving Avrag (MA). Mod ARIMA adalah salah sau mod pramalan yang ada dalam saisi, mod ini rmasu dari jnis modl ausal, modl ausal ini biasanya mnggunaan analisis rgrsi unu mnnuan variabl mana yang signifian mmpngaruhi variabl dpndn. Slain mnggunnaan modl rgrsi modl ini juga dapa mnggunaan mod ARIMA aau mod BO-JENKIN, unu mncari modl rbai yang dapa digunaan dalam pramalan. Mod ARIMA brasal dari pnggabungan anara Auorgrsiv (AR), Moving Avrag (MA). Mod ARIMA yang ssuai dngan daa DBD di RSUD Kabupan Sidoarjo adalah Modl ARIMA Musiman (Sasonal ARIMA Modls ), dimana daa jumlah pndria dmam brdarah mngalami pningaan pada musim pnghujan dibandingan musim marau. Dngan mnggunaan mod ini maa hasil yang diprolh lbih ssuai dari pada mod pramalan yang lain. Brdasaran hasil prhiungan dngan mnggunaan modl ARIMA musiman, diahui bahwa nilai paramr unu AR() dipriraan sbsar 0,736, dngan AR () musiman sbsar -0,68, sdangan paramr unu MA() sbsar 0,9748 dngan MA() musiman sbsar 0,783. Shingga prsamaan unu jumlah pndria DBD di RSUD abupan Sidoarjo adalah : (,736) (0,736) ( 0,39) 4 0, ,9748 (,3984) 4. Shingga ramalan unu priod dua ahun briunya, rhiung mulai bulan Mar ahun 008 Fbruari ahun 00 adalah 89, 94, 39, 83, 86, 89, 95, 0, 04, 0, 07, 5, 46, 6, 9, 97, 07, 8, 58, 40, 6, 97, 30, 05 pndria. vii

15 BAB I PENDAHULUAN. Laar Blaang Mamaia brasal dari bahasa Yunani yaiu mahma yang diarian sbagai sains, ilmu pngahuan, aau blajar, dan juga mahmaios adalah sua blajar. Mamaia dalam bahasa Blanda disbu Wisund aau ilmu pasi, yang smuanya braian dngan pnalaran. Sbagian bsar masyaraa mnganggap mamaia hanya mrupaan ilmu mnghiung bilangan-bilangan dngan mnggunaan bbrapa oprasi dasar; ambah, urang, ali dan bagi. Siring prmbangan zaman, ilmu mamaia brmbang dan hadir sbagai hal yang mndasar dan prlu diplajari pada siap disiplin ilmuan (Wiipdia Indonsia, 007:3). Masalah yang sring ali muncul di ngah-ngah hidupan masyaraa pun sringali mmbuuhan slsaian dari disiplin ilmu ini, spri prmasalahan pmrinah yang dwasa ini sring dijuan dngan brbagai masalah diluar dugaan, misalnya: bncana alam, mlambungnya harga minya dunia, acauan polii, maupun mninganya jumlah pndria bbrapa jnis pnyai, spri Dmam Brdarah yang saa ini mrsahan masyaraa, unu iu pmrinah haruslah anggap darura dalam mngaasi brbagai jnis masalah rsbu, agar rcapai hal yang diharapan dngan ida mrugian dua blah piha bai masyaraa maupun pmrinah.

16 Sja prama ali dimuan di Indonsia, jumlah asus DHF/DBD mnunjuan cndrungan mninga bai dalam jumlah maupun luas wilayah yang rjangi dan scara sporadis slalu rjadi jadian luar biasa (KLB) siap ahunnya. Brdasaran grafi daa DBD/DHF abupan Sidoarjo mnunjuan bahwa jumlah pndria mngalami pningaan pada bulan-bulan rnu diiap ahunnya. Salah sau cabang ilmu mamaia yang mmbahas nang masalah diaas adalah ilmu saisi. pada cabang ilmu ini banya dimuan mod pramalan yang dapa diapliasian dalam hidupan, pada asus DBD diaas, dimana pada musim pnghujan prmbangan nyamu Ads Agypy mngalami pningaan dan braiba pada pningaan jumlah pndria dmam brdarah, shingga modl pramalan yang ssuai adalah modl ARIMA musiman (Sasonal ARIMA modls). Mod ARIMA mrupaan prsauan aau pnggabungan anara modl Auorgrsiv (AR), Ingrad (I) dan Moving Avrag (MA). Dalam mnyusun mod ini hal prama yang harus dilauan adalah mmbua plo daa, slanjunya mnganalisis daa shingga dapa dinuan modl yang ssuai unu pramalan inga pndria dmam Brdarah, slah modl prsamaan yang pa lah dimuan maa pramalan unu sau priod aau bbrapa priod yang aan daang dapa dinuan. Didalam iab suci Al Qur an, pramalan disinggung dalam sura Yusuf aya 47-48, Sbagai mana firman Allah :

17 3 Arinya : 47. Yusuf braa supaya amu branam ujuh ahun(lamanya) sbagaimana biasa, maa apa yang amu uai hndanya amu biaran dibulirnya cuali sdii unu amu maan. 48. mudian ssudah iu aan daang ujuh ahun yang ama suli, yang aan mnghabisa apa yang amu simpan unu mnghadapinya(ahun suli), cuali dari bibi gandum yang amu simpan. Didalam aya diaas rsira mana bahwa Nabi Yusuf diprinah olh Allah unu mrncanaan onomi pranian unu masa lima blas ahun, hal ini dilauan unu mnghadapi rjadinya risis pangan mnyluruh aau musim pacli. Mnghadapi masalah ini Nabi Yusuf mmbrian usul diadaannya prncanaan pmbangunan pranian yang ahirnya prai plasanaannya disrahan pada Nabi Yusuf, bra prncanaan yang maang iulah Msir dan darah-darah slilingnya uru mndapa brahnya (Qardhawi, 998:37). Adanya musim pacli yang rsira dalam sura yusuf diaas mnunjuan bahwa pranian brsifa musiman, shingga pramalan yang ssuai adalah pramalan modl ARIMA musiman. Brdasaran laar blaang diaas maa pnulis rari unu mngambil judul sripsi Pramalan Jumlah Pndria Dmam Brdarah Mnggunaan Modl ARIMA Musiman (Sudi asus di RSUD Kabupan Sidoarjo).

18 4. Rumusan Masalah Brdasaran laar blaang diaas, maa dapa dinuan rumusan masalah yaiu bagaimana mramalan jumlah pndria dmam brdarah mnggunaan modl ARIMA musiman..3 Tujuan Pnliian Adapun ujuan dari pnliian ini adalah unu mngahui langahlangah pramalan pndria dmam brdarah mnggunaan modl ARIMA musiman (Sasonal ARIMA Modls)..4 Manfaa Pnliian Adapun manfaa dari pnliian yang dilauan abupan Sidoarjo adalah: a. Bagi Rumah Sai Umum abupan Sidoarjo Dapa mngahui bsarnya jumlah pndria dmam brdarah unu masa-masa yang aan daang, shingga dapa dijadian acuan unu mnggambil langah yang pa dalam mngambil suau puusan. b. Bagi Pnulis Dapa mngahui bahwa ilmu mamaia dapa diapliasian pada hidupan shari-hari yang sanga brguna bagi masyaraa..5 Baasan Masalah Unu mnghindari agar prmasalahan ida smain mluas maa pnulis mmbaasi pmbahasan pnliian pada masalah sbagai briu :

19 5. Pnliian dilauan RSUD abupan Sidoarjo.. Daa yang diambil adalah daa bulanan jumlah pndria Dmam Brdarah, rhiung mulai bulan Januari 998 sampai bulan Fbruari Jnis daa yang dilii dihususan pada daa pndria dmam brdarah/dhf. 4. Mod analisis daa yang digunaan adalah mod ARIMA dngan modl ARIMA musiman..6 Sismaia Pmbahasan Dalam pmbahasan pnliian ini, pnulis mnggunaan sismaia pmbahasan yang rdiri dari lima bab, dibagi dalam sub bab dngan sismaia pnulisan sbagai briu: BAB I : PENDAHULUAN Mmbrian uraian yang mlipui laar blaang, rumusan masalah, baasan masalah, ujuan pnliian, manfaa pnliian, dan sismaia pmbahasan. BAB II : KAJIAN TEORI Pada bab ini dibahas mngnai ori-ori yang digunaan sbagai acuan di dalam pmbahasan masalah yang diambil dari brbagai liraur (buu, majalah, inrn, dll). BAB III : METODE PENELITIAN Mlipui pndaan dan jnis pnliian, loasi pngambilan daa, jnis dan sumbr daa sra nis analisis daa.

20 6 BAB IV : PEMBAHASAN Pada bab ini brisi nang pmbahasan pnliian dari hasil pncarian daa. BAB V : PENUTUP Pada bab ini brisi nang simpulan dari bab-bab sblumnya sra saran-saran yang braian dngan prmasalahan yang diaji.

21 BAB II KAJIAN PUSTAKA. Pramalan (Forcasing) Pramalan (forcasing) mrupaan prdisi nilai-nilai sbuah variabl brdasaran pada nilai-nilai yang sudah diahui dari variabl rsbu. (Maridaris, 999). Pramalan brasal dari aa ramalan, pada dasarnya ramalan mrupaan dugaan aau priraan mngnai rjadinya suau prisiwa aau jadian diwau yang aan daang (Suprano, 983). Dari dua pndapa diaas maa pramalan adalah mmpriraan apa yang rjadi dimasa yang aan daang, sdangan ramalan adalah hasil dari priraan pramalan. Unu mnasir jadian yang aan daang diprluan suau daa, yaiu daa masa lampau (-), daa masa sarang (), dan daa dimasa yang aan daang (+). Adapun jnis ni pramalan anara lain: A. Modl Dr Brala (runu wau) Modl ini brusaha mmprdisi masa dpan dngan mnggunaan daa hisoris (Mudrajad, 00:43) dan mmbua asumsi bahwa apa yang rjadi di masa dpan adalah fungsi dari apa yang rjadi di masa lalu unu mmprdisi. Modl brala ini mnggunaan mod proysi raa-raa brgra (moving avrag), pmulusan xponnsial (xponnsial smoohing), dan rnd. 7

22 8 B. Modl Kausal Modl ini mmasuan dan mnguji variabl-variabl yang diduga mmpngaruhi variabl dpndn (Mudrajad, 00:44), modl ausal ini biasanya mnggunaan analisis rgrsi unu mnnuan variabl mana yang significan mmpngaruhi variabl dpndn. Aan api modl ini juga dapa mnggunaan mod ARIMA aau mod BO-JENKIN, unu mncari modl rbai yang dapa digunaan dalam pramalan. C. Modl Kualiaif Modl dr brala dan modl ausal lbih mngandalan daa uaniaif, sdangan pada modl ualiaif brupaya mmasuan faor-faor subjif dalam modl pramalan (Mudrajad, 00:44).. Tim Sris Daa brala aau im sris adalah daa yang diumpulan dari wau wau unu mnggambaran suau prmbangan aau cndrungan adaan/prisiwa/giaan. Biasanya jara aau inrval dari wau wau sama. Conoh daa brala adalah sbagai briu : a) Prumbuhan onomi suau ngara prahun. b) Jumlah produsi minya prbulan. c) Inds harga saham pr hari (Bodiono, 004:3). Rangaian wau, daa brala aau im sris mrupaan srangaian pngamaan rahap suau prisiwa, jadian, gjala aaupun variabl yang diambil dari wau wau, dicaa scara lii mnuru uruan wau rjadinya,

23 9 dan mudian disusun sbagai daa saisi Pada umumnya pngamaan dan pncaaan iu dilauan dalam janga wau rnu, misalnya iap ahir ahun, iap prmulaan ahun, iap spuluh ahun, dan sbagainnya (Surisno, 995:43). Dari suau rangaian wau aan dapa diahui apaah prisiwa aau gjala rsbu brmbang mngiui pola-pola prmbangan yang raur aau ida. Jia rangaian wau mnunjuan pola yang raur, maa aan dapa dibua suau ramalan yang cuup ua mngnai ingah lau gjala yang dicaa, dan aas dasar ramalan iulah dapa dibua rncana-rncana yang cuup unu dapa dipranggung jawaban. Mnuru Bodiono (004), rdapa mpa jnis omponn rangaian wau yaiu :. Graan janga panjang (long im movmn) Graan rnd janga panjang adalah suau graan yang mnunjuan arah prmbangan aau cndrungan scara umum dari dr brala yang mlipui janga wau yang panjang. Pada umumnya janga wau yang digunaan sbagai uuran adalah spuluh ahun lbih, ciri graan ini adangadang mnunjuan variasi sulr yang mnyrupai garis lurus, yang disbu garis arah (rnd lin).. Gra musiman (sasonal variaion) Ciri dari graan ini adalah graan yang mmpunyai pola-pola ap aau idni dari wau wau dngan janga wau rnu, graan rsbu dapa rjadi arna adanya prisiwa-prisiwa rnu.

24 0 3. Gra mlingar (silis) Gra ini mrupaan variasi rangaian wau yang mnunjuan graan brayun di siar arah aau urva arah. Lingaran aau sili iu bisa brsifa brala aau ida. Dalam bidang onomi dan prdagangan unu mnilai hal ini harus diadaan obsrvasi sdiinya sau ahun pnuh. 4. Graan aca (random) Graan random adalah rangaian wau yang mnunjuan graan yang a raur yang disbaban olh faor-faor di luar dugaan, spri wabah, gmpa bumi, dan sbagainya..3 Mod Auorgrsiv Ingrd Moving Avrag (ARIMA).3. Modl Auorgrsiv (AR) Auorgrsiv mrupaan suau bnu rgrsi, aan api buan mnghubungan variabl bbas dngan variabl ria. Modl ini digunaan unu mnguur inga raan (associaion) anara dngan, apabila pngaruh dari im lag,,3..., dan srusnya sampai - dianggap rpisah (Maridaris, 999:407). Pada modl ini mnunjuan nilai sbagai fungsi linir dari sjumlah aual sblumnya (Mudrajad, 00:78). Bnu umum pramalan modl Auorgrsiv: p p (.) dimana :,, 3... p : Variabl yang mnnuan

25 :Variabl yang diramalan p : Paramr AR ordo -p : gala dari (.) masih rdapa bbrapa bnu prsamaan yang lain, rganung pada draja susunan (ord) dari p, shingga dapa diulis dngan AR (p). Bila p = maa dapa diulis AR () dan srusnya. Conoh :. modl AR () dapa diulis sbagai:, bila prsamaan ini disubiusian dalam (.) aan diprolh : ) ( (.) 3, (.3) bila (.3) disubiusian dalam (.) aan diprolh : 3 ) ( 3 3 (.4) Apabila pnsubiusian ini dilanjuan dari unu obsrvasi prama, maa aan mnghasilan bnu umum yaiu: n n n n (.5)

26 . Modl AR () dapa diulisan dngan prsamaan : (.6), (.7) 3 Bila (.7) disubiusian (.5) diprolh : ( 3 ) 3 ( (.8) ) 3 Dngan dmiian pnrapan modl (AR) unu pramalan mmbuuhan 3 pmcahan masalah, yaiu : a) Mnyusun prsamaan yang pa unu p p (.9) b) Mnnuan nilai p c) Mngsimasian/mmpriraan,, 3,..., n shingga dapa dilauan pnyusunan pramalan. Agar (.7) brsifa sasionr, maa modl rsbu harus mmnuhi sifa sasionran, yaiu apabila b = 0 aau (B) <, dimana B adalah opraor langah mundur (Bacward Shif Opraor). Shingga prsamaan rsbu mnjadi (B) y =, dimana : ( B ) p ( B... ) (.0) p B dari conoh di aas agar mmnuhi ondisi yang sasionr maa:

27 ) Modl AR () B ) ( ) ( B prsamaan ararisinya 0 ) ( B ; shingga nilai aau ) Modl AR () B B ) ( prsamaan ararisinya 0 ) ( B B Slang nilai yang diijinan unu modl AR () adalah sbagai briu: dan (Maridaris, 999:460). Unu mncari asiran awal modl aau fungsi auoorlasi AR (p) adalah sbagai briu: Diahui prsamaan umumnya :... (.) apabila dua sisi (.) dialian dimana =,,3,..., p hasilnya adalah : p p... (.) dngan mmasuan nilai harapan (Expcd Valu) pada (.) dan diasumsian sasionr, prsamaan rsbu aan mnjadi : ] [ ] [... ] [ ] [ ] [ p p E E E E E (.3) 3

28 4 Shingga diprolh :... p p (.4) dngan : ovarian anara dan E ] : nilai harapan ruas iri (.) didfinisian sbagai ovarian anara [ dan ; dimana variabl-variabl rsbu rpisah sjauh priod wau. E ] : Nol, arna nilai-nilai salahan brsifa aca dan ida brorlasi [ dngan nilai-nilai sblumnya. Karna maa dua sisi (.4) dibagi dngan ragam yaiu 0 0 hasilnya adalah :... p p (.5) Apabila pada =,,3,..., p, maa dari (.5) aan diprolh prsamaan linir,, 3,..., p dan,, 3,..., p yang dinal dngan prsamaan Yul Walr yaiu: 3... p p p 3... p p p3 p... p p 3 p3... p (.6)

29 5 dimana,...,,, 3 p adalah nilai oriis auoorlasi bruru-uru unu slang wau, =,,3,...p dan,, 3,..., p mrupaan paramr auorgrsif dari pross modl AR (p). Karna nilai oriis unu,...,,, 3 p ida diahui, maa dapa digani nilai pnasirannya, yaiu r, r, r3,..., rp. Pada (.6) dapa dipcahan unu,,,..., p guna mmprolh pnasiran awal modl AR (Maridaris, 999:498). Maa prsamaan Yul-Walr (.4) mnjadi: p p, =,,3,... unu mnduga nilai auoorlasi modl AR () pada (.6) dngan p = diprolh : bila yang ida diahui, diduga olh r aan diprolh nilai pnduga paramr unu pross AR (), yaiu: r sdangan unu p = mod AR () dari (.6) aan diprolh : (.7) (.8) bila dan diduga masing-masing olh r dan r mudian disubiusian (.7) dan (.8) aan dihasilan pnduga unu AR () sbagai briu : r r r r r r r r maa r r

30 ) ( r r r ) ( r r r r r r r ) ( r r r ˆ r r r r (.9) ) ( ˆ r r r (.0).3. Modl Moving Avrag (MA) Moving Avrag adalah hubungan yang mnyaaan nilai saa ini sbagai jumlah brbobo dari gangguan cil (whi nois) pada wau sblumnya aau rganung pada nilai-nilai sblumnya dari unsur salahan. Bnu umum dari Moving Avrag adalah: q q... (.) dimana: q... : Nilai-nilai rdahulu dari salahan. : Ksalahan pada saa q : Paramrr MA yang brordo -q Modl Moving Avrag mmbrian hasil ramalan brdasaran aas ombinasi linir dari salahan-salahan yang lalu (Mudrajad, 00:80). Hal ini 6

31 7 brbda dngan modl Auorgrsiv yang mnyaaan bahwa sbagai fungsi linir dari p nilai-nilai sbnarnya dari pada masa-masa sblumnya. Agar (.9) diaaan dr wau yang sasionr, maa harus dapa dinyaaan sbagai modl Moving Avrag yang onvrgn, arinya mmpunyai ord yang brhingga, unu iu diprluan pmbaasan-pmbaasan rhadap paramr (,,3...,q) spri pada Auorgrsiv. Jia (B) dinyaaan sbagai fungsi dalam B, maa prsamaan ararisinya adalah : (B) = 0 aau - B = B q B q = 0 (.) Sdangan modl MA(q) dapa diaaan modl yang onvrgn, jia harga mula aar-aar prsamaan ararisi pada (.) lbih dari sau ( ( B) ). Conoh: ) modl MA() B Prsamaan ararisi B 0 B shingga < aau harus rla anara - < < ) Modl MA () Prsamaan ararisinya B B 0

32 Mnuru Maridaris (999:460) slang yang diijinan unu modl MA () mngiui nuan sbagai briu : - < < - < < Tlah diahui bahwa fungsi auoorlasi modl MA (q) adalah : q q 3 3 (.3) Jia dua sisi dialian dngan maa mnghasilan : q q 3 3 q q 3 3 (.4) Apabila mmasuan nilai harapan pada dua sisi (.4) q q E 3 3 q q 3 3 (.5) Nilai harapan (.5) aan rganung pada nilai, jia = 0 maa prsamaan rsbu mnjadi : q q q E E E E (.6) Karna 0 i E, unu i 0 dan i E, unu i 0 maa (.6) mnjadi : 3 0 q (.7) Bila faor dipisahan, maa (.7) dapa diulis ulang sbagai : 3 0 q (.8) (.7) adalah varian dari pross MA (q). Dan jia =, (.5) mnjadi : 8

33 q q q q E E E (.9)... q q (.30) Scara umum unu =, (.5) mnjadi :... q q aau )... ( q q (.3) Bila (.3) dibagi (.8) aan mnghasilan : 3 0 )... ( )... ( q q q (.3) Apabila q = maa (.3) mnjadi : (.33) Dari (.33) bila =, maa diprolh: 0 (.34) Bila digani olh pnasirnya r, aan diprolh: 0 r r (.35) Sdangan unu pross MA(), (.3) mnjadi: ) ( (.36) (.37) 9

34 .3.3 Auorgrsiv Moving Avrag (ARMA) Modl ini mrupaan gabungan dari Auorgrsiv (AR) dan Moving Avrag (MA), yang mrupaan prosdur yang prais dan sdrhana, shingga dngan pnggunaan gabungan dua modl iu maa auoorlasinya dapa diprimbangan bai nilai yang bruru-uru pada masa-masa sblumnya dari variabl yang diramalan maupun nilai yang bruru-uru dari salahan aas masing-masing priod yang lalu. Modl AR dan MA dapa digabungan dalam prsamaan yang sama. Gabungan dua modl rsbu dinamaan ARMA (p,q). Adapun prsamaan umum ARMA adalah : q q p p (.38) Conoh : ) Modl ARMA(.) (.39) ) Modl ARMA(,) Ini brari rdapa ombinasi anar modl AR () dan MA () : 3) modl ARMA (,) Ini juga brari rdapa ombinasi anar modl AR () dan MA () : Pada modl ARMA, syara sasionrannya mngiui modl AR (p) sdangan modl onvrgnannya mngiui modl MA (q). Unu 0

35 mmprolh asiran awal modl-modl ARMA, maa (.4) dan (.5) harus diombinasian dan diambil nilai harapannya, shingga diprolh: ) ( ) (... ) ( p p E E E ) (... ) ( q q E E (.40) Apabila > q, maa 0 ) ( E, shingga p p... (.4) Apabila < q, gala sblumnya dan aan brorlasi, dan auoovarian aan dipngaruhi olh bagian dari pross raa-raa brgra, yang prlu diiusraan (Maridaris, 999:503). Ragam dan auoovarian dari pross ARMA (,) diprolh sbagai briu : (.4) Dngan mngalian dua sisi pada (.4) olh, diprolh : (.43) Bila mmasuan nilai harapan pada (.43) aan mnghasilan : ) ( ) ( ) ( ) ( E E E E (.44) Apabila = 0 maa: ] ) [( ] ) [( 0 E (.45) Karna 0 ) ( Sama halnya, apabila =, 0 (.46)

36 Pmcahan (.45) dan (.46) unu 0 dan mnghasilan : 0 (.47) ( )( ) (.48) Hasil pmbagian (.47) dan (.46) adalah : ( )( ) (.49) Ahirnya, apabila =, fungsi auoorlasi (.5) mnjadi : aau (.50).3.4 Modl Auorgrsiv Ingrad Moving Avrag (ARIMA) Pada nyaaannya, suau modl dr wau ida slalu brsifa sasionr, maa daa rsbu dapa dibua lbih mndai aau bahan brsifa sasionr dngan mlauan pmbdaan (diffrncing) pada daa aslinya. Misal daa pmbdaan prama : W Misal unu modl AR(), yaiu (B) = dimana daa blum sasionr, maa agar daa rsbu sasionr, prsamaan ararisi (B) = 0 harus dipnuhi. Unu iu modl diuraian mnjadi : (B) W (B)(-B) d (B) d (.5)

37 3 jia d W maa prsamaan (.5) mrupaan modl Auorgrsiv bagi W, dimana W mrupaan hasil dari pmbdaan ord -d dari dr, sbalinya mrupaan hasil dari ingrasi dngan ord-p. Slanjunya d disbu sbagai opraor pmbdaan aau ord pmbdaan. Modl lain dari hasil ingrasi ini adalah modl IMA (d,q) dan modl campuran ARIMA (p,d,q).. modl IMA (d,q) ( B) d d ( B) ( B) dimana ( B ) q ( B B... ). modl ARIMA (p,d,q) q B ( d B )( B) ( B) ( d B ) ( B) dimana ( B ) P ( B B... ) ( B ) ( B B... p B B q q Karna modl ingrasi mrupaan modl yang sasionr bagi dr W ( B) ), maa ararsi modl ini mngiui modl sasionr pada modl AR (p) dan MA (q).

38 Modl Auorgrsiv Ingrad Moving Avrag (ARIMA) Musiman rumus umum : Mod ARIMA lah diunjuan pada bagaian sblumnya, dngan ( (.5) d B )( B) ( B) Pada nyaaannya ada bbrapa daa yang mmprlihaan pola musiman spri : jumlah pasin pndria dmam brdarah (DBD/DHF), bsarnya pnjualan paaian saa mnjlang lbaran dan lain sbagainya. Ciri dari graan ini adalah graan yang mmpunyai pola-pola ap aau idni dari wau wau dngan janga wau rnu, graan rsbu dapa rjadi arna adanya prisiwa-prisiwa rnu. Shingga modl umum unu ARIMA musiman adalah : (.53) s s D s p ( B )( B ) Q ( B ) Dngan S ( B ) paramr AR musiman ord -p p s ( B ) paramr MA musiman ord -p Q s s s p ( B ) B B... P B Ps s s Q ( B ) B B... Q B Qs s = musiman Andaian (.53) p =, s =, D = 0 dan Q = 0 maa ( B ) (.54) Jia 0. 9, ACF dari b } ssuai {. j j ( ) (0,9) Dmiian pula jia p = 0, s =, D = 0 dan Q =

39 5 Shingga ( B ) (.55) Kombinasi dari (.5) dan (.53) didapaan modl ARIMA musiman Box- Jnins yaiu:. s d s D s P ( B ) p ( B)( B) ( B ) q ( B) Q ( B ) (.56) Dimana Ẋ jia D = 0 dan. unu yang lain. Sring ali (B) dan (B) dinyaaan sbagai bnu dari AR dan MA p q s sdangan ( B ) dan s ( B ) masing-masing mrupaan bnu dari AR P Q musiman dan MA musiman. Pada (.56) sring ali dinoasian dngan ARIMA (p,d,q) x (P,D,Q) dimana s brari priod musiman..4 Sasionr dan Non-Sasionr.4. Sasionr Maddala dalam (Mudrajad, 00:74) mnjlasan bahwa ujuan analisis daa runu wau adalah mmplajari sruur mporal (dinami) dari daa. Bila daa yang dianalisis hanya sau jnis daa runu wau (im sris), disbu analisis runu wau univaria, misalnya daa pnjualan oba anibioi slama sau ahun. Sdangan jia rdapa bbrapa daa dari priod yang sama dinamaan analisis daa mulivaria, spri daa bulanan dari hubungan inga jahaan dngan banya pngangguran.

40 6 Analisis runu wau, spri modl pndaan Box-Jnins mndasaran analisis pada daa runu wau yang sasionr, sdangan ari dari sasionr adalah apabila suau daa runu wau mmilii raa-raa aau cndrungan brgra mnuju raa-raa. Unu daa yang sasionr, bila digambar daa rsbu maa aan sring mlwai sumbu horizonal, dan auoorlasinya aan mnurun dngan raur unu lag (slang wau) yang cuup bsar. Dalam pranya jarang diprluan prbdaan sampai mlbihi prbdaan dua, arna daa asli pada umumnya ida sasionr dngan hanya sau aau dua inga (Maridaris, 999:48). Sbalinya bagi daa yang ida sasionr, varians mnjadi smain bsar bila daa jumlah runu wau diprluas, ida sring mlwai sumbu horizonal, dan auoorlasinya ida cndrung mnurun (Mudrajad, 00:74). Noasi yang sanga brmanfaa adalah opraor langah mundur (Bacward Shif), B mnuru Maridaris (999:45) yang pnggunaannya adalah : B (.58) Dngan aa lain, noasi B pada, mmpunyai pngaruh mnggsr daa sau priod blaang. Dua pnrapan B unu aan mnggsr daa rsbu priod blaang, sbagai briu : B (.59) ( B ) B Unu daa bulanan, pada bulan yang sama pada ahun sblumnya, maa digunaan B dan noasinya adalah x B.

41 7 Opraor langah mundur rsbu sanga pa unu mnggambaran pross pmbdaan (diffrncing). Sbagai conoh, apabila suau dr brala ida sasionr, maa daa rsbu dapa dibua lbih mndai sasionr dngan mlauan pmbdaan prama dari dr daa dan (.60) mmbri baasan mngnai apa yang dimasud dngan pmbdaan prama. Pmbdaan prama (.60) ' Dngan mnggunaan opraor langah mundur, (.60) dapa diulis mnjadi: ' B ( B) (.6) Dari (.6) dapa diliha bahwa pmbdaan prama dinyaaan olh ( B). Sama halnya apabila prbdaan ord -dua (prbdaan prama dari prbdaan sblumnya) harus dihiung maa: '' ' ' (.6) ( ) ( ) ( B B ) ( B) Dari (.6) dapa diliha bahwa pmbdaan ord dua dibri noasi ( B), dimana noasi rsbu ida sama dngan pmbdaan dua yang dinoasian dngan B. Scara umum pmbdaan ord -d unu mncapai nilai yang sasionr maa dapa diulis sbagai briu : Pmbdaan ord -d ( B) d (.63)

42 8 sbagai dr yang sasionr, dan modl umum ARIMA (0,d,0) aan mnjadi : d ( B) (.64).4. Uji Sasionrias Sasionrias brari bahwa ida rdapa prumbuhan aau pnurunan pada daa. Daa scara asarnya harus horizonal spanjang sumbu wau. Dngan aa lain, fluuasi daa brada pada siar suau nilai raa-raa yang onsan, ida rganung pada wau dan ragam dari fluuasi rsbu. Nilai-nilai auoorlasi dari daa sasionr aan urun sampai nol ssudah im lag dua dan iga, sdangan unu daa yang ida sasionr, nilai-nilai rsbu brbda scara signifian dari nol unu bbrapa priod wau. Scara grafi, auoorlasi daa yang ida sasionr mmprlihaan suau rnd sarah diagonal dari anan iri brsama dngan mninganya jumlah im lag. Adanya suau rnd (linir aau ida linir) dalam daa brari bahwa siap nilai yang bruru-uru aan brorlasi posiif sau sama lainnya. Scara umum auoorlasi r unu daa yang ida disasionran rlaif lbih bsar dan posiif, sampai nilai mnjadi cuup bsar, shingga salahan random mulai mndominasi auoorlasi..4.3 Mnghilangan Kidasasionran Unu mnghilangan idasasionran sblum pmbuaan dr brala prlu dilauan pmbdaan (diffrncing). Mod ini mrupaan mod alrnaif yang coco unu modl-modl ARIMA (Maridaris, 999:47). Misalan suau dr anga sdrhana,4,6...0 mngandung rnd linir yang ida brsifa aca. Dngan mngurangan nilai-nilai yang bruruan, 4-, 6-4,

43 , maa diprolh dr anga,..., yang sasionr. Jadi unu mndapaan sasionran dapa dibua dr anga baru yang rdiri dari prbdaan anga anara priod yang bruru-uru spri pada (.60) dr baru ' aan mmpunyai n- nilai dan aan sasionr apabila rnd dari daa awal adalah linir (ordo prama). Apabila auoorlasi dari daa yang dibdaan prama ida mndai nol ssudah lag dua aau iga, hal ini mnunjuan bahwa sasionrias ida dicapai dan olh arna iu prbdaan prama dari daa yang lah dibdaan prama dapa dilauan spri (.6), '' dinyaaan sbagai dr pmbdaan ord dua (scond ordr diffrncs), dimana dr ini aan mmpunyai n - nilai. Tabl. Conoh Dr Brala Dngan Pmbdaan Prama Dan Kdua () Priod () Dr Brala (3) Pmbdaan prama (3) Pmbdaan dua ' = - - '' = ' '', ,30,86-3 8,97 3,67 0,8 4 3,88 4,9,4 5 9,58 5,70 0,79 6 6,99 7,4,7 7 35,95 8,96,55 Pada olom 3 Tabl. brisi pmbdaan prama, yang diprolh dngan mnggunaan (.60) : ' = = 5,30 -,44 =,86 ' 3 = 3 = 8,97 5,30 = 3, 67 :

44 30 ' 7 = 7 6 = 8,96-7,4 = 8,96 Unu ' ida mmpunyai nilai, olh arna iu dr pmbdaan prama hanya mmpunyai n- nilai pngamaan. (.6) : Pmbdaan dua di abl. (olom 4) diprolh dngan mnggunaan 3 = 3 = 3,67 -,86 = 0 4 = 4 3 = 4,9-3,67 =,4 : 7 = 7-6 = 8,96-7,4 =,55.5 Auoorlasi.5. Kofisin Auoorlasi Kunci saisi di dalam analisis dr brala adalah ofisin auoorlasi (aau orlasi dr brala iu sndiri dngan slisih wau (lag) 0, priod aau lbih) (Maridaris, 999:398). Misalan variabl Y mnyaaan banyanya pndria pnyai rnu unu 8 priod wau yang lalu, dan mmpunyai nilai spri yang rliha dari olom Tabl..

45 3 () Priod Tabl. Dr Brala Dari Banyanya Pndria Pnyai Kuli () Variabl awal Y (3) Var dg im lag Y - (4) Var dg im lag Y Aas dasar daa pada abl., Y dapa digambaran sbagai briu : Y (.65) Y Y (.65) adalah modl AR() aau ARIMA (.0.0) yang mnggambaran Y sbagai suau fungsi linir dari dua nilai sblumnya. variabl-variabl Y - dan Y - scara mudah dapa dibua dngan mmindahan nilai-nilai pada abl rsbu masingmasing sau dan dua priod. Hasilnya brupa hilangnya sau nilai pada Y - dan dua nilai unu Y -, Auoorlasi anara Y dngan Y - dan anara Y - dngan Y - dapa dihiung anpa sulian. Auoorlasi prama aan mnyaaan bagaimana nilai-nilai Y yang bruruan braian sau sama lainnya, dan auoorlasi dua mnyaaan bagaimana hubungan anara masing-masing nilai yang rpisah dua priod. Kofisin orlasi sdrhana dapa dicari dngan mnggunaan prsamaan dibawah ini : r n ( Y Y )( Y n ( Y Y ) Y) (.66)

46 3 Dimana im lag,, 3, 4,..., Y = Variabl awal Y + = Variabl dngan im lag,, 3, 4,..., Daa Y diasumsian sasionr (bai nilai ngah maupun ragamnya). Jadi dua nilai ngah Y dan Y dapa diasumsian brnilai sama..5. Sbaran Pnarian Conoh Auoorlasi Kofisin Auoorlasi mrupaan ala yang brharga unu mnylidii daa mpiris, aan api ori saisi r sanga ompls, juga di dalam bbrapa asus yang ada. Mnuru Maridaris (999:40) unu asus husus unu himpunan daa aca yang sasionr, pnarian conoh r suda diahui dan dapa digunaan scara prais. Trdapa dua cara unu mndai masalah ini, cara prama adalah dngan mmplajari nilai r sali siap wau dan mngmbangan rumus gala unu mmrisa apaah r rnu nyaa brbda dari nol, rumus sdrhana yang dapa digunaan adalah : Sr n (.67) Cara dua adalah mmprimbangan sluruh nilai r, mudian mmbua suau pngujian unu mliha apaah lompo rsbu scara nyaa brbda dngan nol. Hal ini dapa mnggunaan uji Box-Pirc unu sumpulan nilai-nilai r yang didasaran pada nilai saisi Q, yaiu : Q n m r (.68) dan Q mnybar mngiui sbaran Chi-uadra dngan draja bbas (m-p-q).

47 33 Scara oriis sluruh ofisin auoorlasi unu suau dr bilangan aca harus nol, apabila digunaan sbagai simbol unu auoorlasi populasi, maa auoorlasi unu sampl yang brbda aan mmpunyai disribusi di siar. Disribusi ini dapa diapan dngan mnggunaan ori saisi. Dngan dmiian suau dr daa dapa disimpulan brsifa aca apabila ofisin orlasi yang dihiung brada dalam slang,96.6 Pnyusunan Modl Dr Brala n Mnuru Spyros Maridaris (999:389) pnyusunan modl dr brala rdiri dari iga ahap, yaiu : idnifiasi modl, pndugaan dan pngujian paramr sra pnrapannya (mramalan modlnya)..6. Idnifiasi Modl Langah awal dalam mngidnifiasi modl adalah mnnuan apaah daa brala yang aan digunaan brsifa sasionr aau ida. Jia diahui bahwa daa ida sasionr maa dilauan pnsasionran rlbih dahulu dngan mod pmbdaan (diffrncing). Sasionrias rjadi pada sbuah daa jia ida rdapa pningaan maupun pnurunan pada daa. Daa ap brada pada sumbu horizonal spanjang wau. Dngan aa lain, frwnsi daa brada disiar suau nilai raa-raa yang onsan, ida rganung pada wau. Slah langah awal rsbu dipnuhi, yaiu lah mmprolh daa yang sasionr, maa langah slanjunya adalah mnnuan bnu dari modl yang aan digunaan dngan cara mmbandingan ofisin auoorlasi dan

48 34 auoorlasi parsial dari daa rsbu unu dicoba dngan disribusi yang brssuaian dngan modl ARIMA musiman..6. Pndugaan Paramr Slah brhasil mnapan idnifiasi modl smnara, langah slanjunya adalah pndugaan paramr. Misalnya modl ARIMA (,) lah dipilih, maa modl mamaia dan bnu pramalannya adalah : dan 0 0 ^ Dngan mnggunaan prsamaan pramalan, maa harus dinuan nilai unu dan. Dimana nilai ini dapa dinuan dngan mnggunaan Sofwar Miniab, yaiu dngan mminimuman jumlah uadra nilai sisa sbagai riria unu mmilih nilai yang opimal..6.3 Pmrisaan Diagnosi Sblum mnggunaan modl rsbu, prlu dilauan pngujian rlbih dahulu unu mmbuian apaah modl rsbu laya unu digunaan. Pngujian dapa dilauan dngan mnguji auoorlasi rsidual, ^ unu myainan bahwa rsidual rsbu scara significan brbda nyaa dari nol. Jia prbdaanya ida significan, maa modl rsbu ida laya. Olh arna iu harus mngulangi lagi langah prama dan dua unu mnulis modl alrnaif.

49 35.7 Dmam Brdarah Mnuru Sodarmo (998:45) Dmam Brdarah Dngu adalah pnyai pnysuaian diri ssorang rhadap ilim ropis. Pnyai ini mrupaan pnyai umum, dimana awasan yang brilim ropis dan curah hujannya inggi sanga coco dalam prmbangbiaannya. Pnyai ini diularan olh gigian nyamu Aids Agypi dan albopicus dari gnus flavivirus, famili flavivirida. Ssuai dngan paoan WHO ahun 975 mmbagi draja pnyai DHF mnjadi mpa yaiu : Draja I : dmam disrai gjala ida has dan sau-saunya manifsasi prdarahan ialah uji ourniqu posiif. Draja II : draja I disrai prdarahan sponan diuli aau diprdarahan lain. Draja III : dimuannya gagalan sirulasi, yaiu nadi cpa dan lmbu, anan nadi mnurun( 0 mmhg) aau liponsi disrai uli yang dingin, lmbab, dan pndria mnjadi glisah. Draja IV : rnjaan bra dngan nadi yang ida dapa diraba dan anan darah yang ida dapa diuur. Sja prama ali dimuan di Indonsia, jumlah asus DBD mnunjuan cndrungan mninga bai dalam jumlah maupun luas wilayah yang rjangi dan scara sporadis slalu rjadi jadian luar biasa (KLB) siap ahunnya. Mrbanya mbali asus DBD ini mnimbulan raasi dari brbagai alangan. Dparmn shaan lah mngupayaan brbagai sragi dalam mngaasi asus ini. Pada awalnya sragi yang digunaan adalah mlalui pngasapan (fogging) mudian diprluas dngan mnggunaan larvasida yang

50 36 diaburan mpa pnampungan air yang suli dibrsihan. Aan api dua mod rsbu blum mmprlihaan hasil yang masimal..7. Diagnosis Pndria Dmam Brdarah Paoan gjala lini DBD/DHF mnuru WHO (975) unu mmbua diagnosis DHF diapan sbagai briu (Sodarmo, 998:44) :. Dmam inggi dan mndada sra rus-mnrus slama -7 hari.. Manifsasi prdarahan, rmasu sida-idanya uji ourniqu dan salah sau bnu lain (paia, purpura, imosis, pisasis, prdarahan gusi, hmamsis aau mlna). 3. Pmbsaran hai. 4. Rnjaan yang diandai olh nadi lmah, cpa disrai anan nadi mnurun (mnjadi 0 mmhg aau urang) anan darah mnurun(anan sisoli mnurun sampai 80 mmhg aau urang) disrai uli yang raba dingin dan lmbab ruama pada ujung hidung, jari dan ai, pndria mnjadi glisah, imbul sianosis di siar mulu..7. Ciri-ciri Nyamu Aids Agypi Sbagai langah anisipasi dalam hidupan shari-hari lbih bainya snaniasa hai-hai dan mngnali bnu dari nyamu Aids agypi, adapun ciri-cirinya adalah :. Badan cil, warna hiam dngan bini-bini puih.. Hidup di dalam dan di siar rumah. 3. Mnggigi aau mnghisap darah pada siang hari.

51 37 4. Snang hinggap pada paaian yang brganungan dalam amar. 5. Brsarang dan brlur di gnangan air jrnih di dalam dan siar rumah buan di go/combran, di dalam rumah: ba mandi, ampayan, vas bunga, mpa minum burung dan lain-lain..7.3 Epidmi Dalam amus ilmiah, pidmi adalah wabah, pnyai sampar. Dalam bahasa Yunani pidmi (pi = pada, dmos = pndudu). Epidmi didfinisian sbagai wabah pnyai yang mnyrang pndudu aau masyaraa di awasan rnu. Tinga pidmi dipngaruhi olh jumlah populasi pada manusia, jumlah populasi nyamu aau gigian nyamu Aids Agypi, dan pola hidup masyaraa. Nohnagl (905) dalam Sodarmo (005) lah mrinci pidmi dngu yang brjangi sja pnyai dilaporan prama ali di Baavia sampai dngan prmulaan abad -0, sbagi briu : Pnyai dngu prama ali dilaporan di Baavia dan pada wau brsamaan di Kairo dan Alsandria. Pada ahun 780 pnyai dngu dilaporan di panai Coromandl di darah Arab Saudi dan Turi. Pada ahun 780 suau wabah dngu mlus di philadlphia. Pada hun 784 mlus pidmi prama di Eropa, yaiu di Cadiz dan Svilla. Epidmi dua rjadi di Cadiz pada ahun 788. pada ahir abad -8 dngu dilaporan dari Grnada (pulauan Anilln Kcil) Epidmi di Lima (Pru).

52 Slama ahun 84-85, pnyai mnybar sbagian bsar darah ropis dan Subropis. Pada ahun dngu mnybar dan mnimbulan pidmi hba di sbagian bsar India bara, pulauan Virginia, dan Kpulauan Anilln Bsar dan Kcil (Havana 86, S. Thomas 87) Pnyai dilaporan imbul mbali sbagi pidmi di darah ropis dan subropis. Pada masa ini hal mnonjol, yaiu rdapanya pnyai dngu unu prama ali di Amria Slaan, yaiu di Rio Djaniro, dan di bnua Eropa yang mndria dua ali srangan pidmi, yaiu pada ahun 863 dan 867. plabuhan Cadiz di Spanyol Slaan mrupaan pusa pidmi Wabah dngu hba rjadi pada ahun , mula-mula di panai Afria Timur (Zanzibar), mudian di panai Arab (Adn, Jdah, Mah, Madinah, dan Tanyf), dan Por Said, mudian disbar dngan pranaraan apal pngangu milir dari Adn Bombay, Kananur, dan Calcua. Pnybaran mluas lagi ngara-ngara yang brbaasan dngan samudra India, yaiu Calcua, Madras, Rangoon, Cina, Formosa, Jawa, Sulawsi, dan Sumara. Epidmi pning rjadi di darah panai Prsia, di pulau mauriius dan runion di panai imur Afria, di Tripoli dan Sngambia. Pada ahun 873 pidmi rjadi di bagian slaan Amria Uara yang brbaasan dngan Tlu Msio, Lousiana, Alabama, dan sbagainya.

53 Pada ahun 876 rjadi pidmi di Hongong dan pada 878 pnyai imbul di Ismailia, mluas Alsandria,dan srusnya daaran sungai Nil. Pada ahun di bbrapa oa plabuhan di Lau Mrah ruama Jddah rjadi lupan pidmi; di pulauan Fiji, 887 Gibralar, 888 Siprus, dan pada ahun brsamaan di Charlosvill (Virginia). Di Biru, dalam priod , rjadi pidmi sbanya ida urang dari 4 ali. 889 Lupan pandmi influnza rjadi di Timur Tngah dan srangan prama brjangi di Damasus dan Jrussalm. Namun, dngu ap dilaporan rjadinya ruama pada bulan novmbr di bbrapa mpa scara oninyu brganian dngan influnza. Pada ahun885 di pulauan Fiji, pidmi influnza dan dngu rjadi dalam wau bruruan, bahan saling mnuupi Bbrapa wabah dilaporan di S. Louis (890) dan hongong (895).7.4 Disribusi Kasus DHF Mnuru Klompo Umur. Disribusi proporsi asus DHF mnuru lompo umur di Jawa Timur ahun ahun Klompo umur < h -4 h 5-9 h 0-4 h 5-44 h >45 h Sumbr: Dinas shaan propinsi Jawa Timur, 00(Sogng S,004:4)

54 Upaya Pncgahan dan Pmbranasan Jni Aids Agypi Pmbranasan DHF spri juga pnyai mnular lainnya, didasaran pada pmuusan ranai pnularan. Dalam hal DHF, omponn pnularan rdiri dari virus, Aids Agypi, dan manusia. Karna sampai saa ini blum rdapa vasin yang fif rhadap virus iu, maa pmbranasan diujuan pada manusia dan ruama pada vornya. Kawasan Asia nggara (baca: Indonsia) prmbangbiaan dan pnybaran DHF sanga inggi. Hal ini disbaban disribusi nyamu sanga braian dngan populasi pndudu. Smain pada populasi pndudu pada suau darah, pidmiologi virus dngu mirip dngan virus saluran prnapasan, yaiu mluasnya infsi scara cpa. Dngan dmiian, di darah yang populasi pndudunya pada dan disribusi nyamunya sanga inggi, ponsi ransmisi virus mninga dan pluang rbnunya ndmi DHF pada darah rsbu sanga inggi. Hal ini juga dipngaruhi olh jumlah gigian nyamu (biing ra), umur, dan padaan vor. Dngan dmiian, diharapan dapa dicgah pidmi DHF apabila dapa dibua naural dclins in dngu ransmission scara arifisial. Prinsip yang pa dalam pncgahan DHF (Di.Jn.P3M., Dp.Ks.R.I., 976) ialah sbagai briu (Sodarmo, 005:57) :. Mmanfaaan prubahan adaan nyamu aiba pngaruh alamiah dngan mlasanaan pmbranasn vor pada saa sdii rdapanya asus DHF/DBD.

55 4. Mmuusan lingaran pnularan dngan mnahan padaan vor pada inga sanga rndah unu mmbrian smpaan pndria virmi smbuh scara sponan 3. Mngusahan pmbranasan vor di pusa darah pnybaran, yaiu solah dan rumah sai, rmasu darah di siarnya. 4. Mngusahaan pmbranasan vor di smua darah brponsi pnularan inggi Pmbranasan DHF didasaran aas pmuusan ranai pnularan yang dapa dilasanaan dngan cara sbagai briu;. Prlindungan prorangan unu mncgah gigian Aids agypi yang dapa dilauan dngan jalan mniadaan sarang nyamu dalam rumah. Cara rbai ialah pmasangan asa pnola nyamu. Cara lain yang dapa dilauan ialah (a) mnggunaan mosquio rplln dan insisida dalam bnu spray (raid, morin, dsb.), (b) mnuangan air panas pada saa ba mandi brisi air sdii, (c) mmbrian cahaya maahari langsung lbih banya. Pndria DHF yang dirawa di rumah sai dibrian mpa idur dngan lambu.. Pmbranasan vor janga panjang Cara yang harus dilauan rus-mnrus unu mniadaan Aids agypi adalah mmbuang scara bai alng, bool, ban, dan smua yang mungin dapa mnjadi mpa nyamu brsarang. Vas bunga sau minggu sali diuar airnya. Dinding bagian dalam ba mandi dan mpa pnyimpanan air digoso scara raur pada saa pmuaan rndah unu mnyingiran lur

56 4 nyamu. Sblum mngisi mbali, mpa pnyimpan air sbainya diosongan rlbih dahulu unu mnyingiran larva. 3. Apabila dana dan sarana rbaas, usaha pmbranasan vor dapa dibanu dngan mnggunaan bahan imia. Bbrapa cara lain yang dapa digunaan ialah;. Mmbunuh larva dngan buir-buir aba SG % pada mpa pnyimpanan air dngan dosis ppm (par pr-million), yaiu 0 gram unu 00 lir air. Cara ini sbainya diulangi dalam janga wau -3 bulan. Mlauan fogging dngan mlahion aau fnirohinion dngan dosis 438 gram/ha; dilauan dalam rumah dan di siar rumah dngan mnggunaan laruan 4% dalam solar aau minya anah. Dngan adanya wabah, usaha pmbranasan vor janga panjang prlu diingaan, sdangan fogging dilasanaan surang-urangnya ali dngan jara anara 0 hari di rumah pndria dan 00 mr slilingnya, rumah sai mpa pndria dirawa dan siarnya, solah pndria dan siarnya dan ahirnya solah, rumah sai lain dan pasar di danya..8 Hubungan Anara Al-Quran, Pramalan dan Pnyai Saisi mrupaan cabang mamaia yang brja pada pngumpulan daa, pngolahan daa, analisis daa, dan pnarian simpulan. Kgiaan uama dalam saisi adalah pngumpulan daa, dalam hal ini Al-Quran mmbicaraannya dalam Sura Al-Qomar 5 :

57 43

58 Arinya: Dan sgala ssuau yang lah mra prbua rcaa dalam buu-buu caaan. Pramalan adalah rampilan unu mnghiung aau mnilai ssuau dngan brpija pada jadian-jadian sblumnya, sbagai mana firman Allah dalam Sura Yusuf aya 47-48, dimana di dalamnya rsira mana bahwa Nabi Yusuf diprinah olh Allah unu mrncanaan onomi pranian unu masa lima blas ahun, hal ini dilauan unu mnghadapi rjadinya risis pangan mnyluruh aau musim pacli. Al Quran adalah sumbr dari sgala macam ilmu, shingga ida hanya pramalan yang ada di dalamnya. Al Quran juga mnybuan pnyai sbagai mana yang randung dalam Sura Shaad aya 4: Arinya: Dan ingalah aan hamba ami Ayyub ia ia mnyru Tuhan-nya: "Ssungguhnya au diganggu syaian dngan payahan dan sisaan." Aya diaas mnjlasan bahwa Nabi Ayyub mndria pnyai uli yang sanga parah (usa) dalam urun wau yang lama, shingga ia diinggalan olh isri dan ana-ananya aan api arna sabarannya maa Allah mngmbalian sgala bahagiannya, yaiu brumpulnya mbali isri dan ana-ananya. Salah sau conoh pramalan yang ada didalam Al-Quran adalah masalah pronomian yang rsura dalam sura Yusuf aya 47-48, aan api arna Al-

59 44 Quran brsifa flsibl maa pramalan juga dapa digunaan di brbagai bidang, spri masalah shaan yaiu pnyai, pramalan pnyai yang dapa dilauan adalah mngahui jumlah dari pndria pnyai. Pramalan yang dilauan manusia adalah upaya unu mncari pgangan dalam pngambilan suau puusan, aan api hasil dari rncana manusia dapa brubah brganung pada upaya-upaya yang mra lauan unu mnjadi yang lbih bai, sbagai mana firman Allah dalam sura Ar Ra du aya : Arinya: Allah ida aan mrubah nasib ssorang jia ia ida brusaha mngubah nasibnya. BAB III

60 METODE PENELITIAN 3. Pndaan Pnliian Dalam pnliian ini pndaan yang digunaan adalah pndaan uaniaif, yaiu suau pndaan pnliian yang mnggunaan daa brupa daa numri, mnuru Kuonur (004:04) pnliian uaniaif adalah pnliian yang informasi dan daanya dilola dngan saisi, dimana jnis pnliiannya adalah pnliian dsripif, yaiu pnliian yang mmbrian gambaran aau uraian aas suau adaan sjrnih mungin anpa ada prlauan rhadap oby yang dilii, dan mod yang digunaan pnulis adalah mod sudi asus, yaiu pada RSUD Kabupan Sidoarjo. Adapun hal yang mnjadi pusa prhaian pnlii pada abupan Sidoarjo adalah darah Sidoarjo mrupaan darah rawa-rawa, jumlah pndudu yang cuup pada, sra adanya pnyai dmam brdarah yang ahir-ahir ini mrsahan dan mnghanui masyaraa Sidoarjo arna banyanya orban jiwa aiba aganasan gigian nyamu Aids Agypi ini. 3. Wau dan Loasi Pnliian Pnliian ini dilasanaan mulai anggal 0 Mar sampai dngan 3 Mar 008, di RSUD abupan Sidoarjo, Jalan Mojopahi No. 667 Sidoarjo 46 od pos Idnifiasi Variabl 45

61 Variabl dalam pnliian ini diarian sbagai ssuau yang aan mnjadi obj pngamaan pnliian, adapun variabl dalam pnliian ini adalah daa banyanya pndria dmam brdarah siap bulan slama spuluh ahun dua bulan rhiung dari Januari Fbruari Jnis dan Sumbr Daa Brdasaran sumbr daa yang digunaan adalah daa sundr, brupa daa yang sudah diumpulan olh piha RSUD abupan Sidoarjo. Adapun jnis daanya adalah daa runu wau (Tim Sris) arna scara ronologis daa rsbu disusun brdasaran wau yang digunaan unu mliha pngaruh prubahan dalam rnan wau rnu. 3.5 Prosdur Pngumpulan Daa Prosdur pngumpulan daa yang digunaan unu mnduung modl analisis dilauan dngan cara mngambil daa sundr, yaiu dngan mncaa daa-daa pndria dmam brdarah prbulan yang lah diumpulan piha RSUD abupan Sidoarjo. 3.6 Tnis Analisis Daa Slah daa yang diprluan rumpul, maa langah slanjunya adalah mnganalis daa rsbu. Unu mmudahan pross analisis daa maa pnlii mnggunaan banuan sofwar Miniab Rlas 4. Adapun rancangan analisis yang dilauan adalah :

62 Mmbua plo daa yang ada scara grafis. Mlauan pngujian sasionran, apabila diahui bahwa daa ida sasionr dalam man maa prlu disasionran dngan cara pmbdaan (diffrncing) sdangan apabila daa ida sasionr dalam varian maa dilauan ransformasi daa, jia daa sudah sasionr maa dicari nilai ACF dan PACF dan mrumusan modl umum. Mncari paramr modl dan mnapan modl smnara. Mnguji apaah paramr rsbu significan dan laya unu dijadian modl (dngan mlauan validasi modl dngan mnggunaan daa ral), jia ida laya prlu dilauan uji ssuaian modl dngan mncari alrnaif modl lain. Mnapan modl rbai unu pramalan. Slah modl yang pa lah dimuan maa pramalan unu sau priod aau bbrapa priod yang aan daang dapa dinuan. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

63 4. Plo Daa DBD/DHF Pnyai Dmam Brdarah aau yang lbih populr disbu dngan DHF mrupaan salah sau pnyai yang mnauan arna banya mnimbuan orban jiwa. Pasin dmam brdarah brasal dari brbagai golongan, bai las aas, mnngah, maupun mnngah bawah, sra ida mngnal usia, bai lansia, dwasa maupun ana-ana dan ida mnuup munginan adalah balia Dalam siap bulannya rdapa pasin yang diruju rumah sai unu mnjalani prawaan yang lbih innsif. Brdasaran daa jumlah pndria DBD/DHF yang diprolh pnulis dari RSUD Sidoarjo bagian Ram Mdis slama spuluh ahun rahir adalah sbagai briu : Tabl 4. Laporan Daa DHF (Dngu Hamorrhagic Fvr) RSUD Kabupan Sidoarjo Tahun no h jan fb mar aprl Mi jun jul ag sp o nop ds Sumbr: Daa Ram Mdis RSUD Kabupan Sidoarjo ahun Dari Tabl 4. di aas diprolh dsripif saisinya sbagai briu: Tabl 4. Dsripif Saisi Jumlah Kasus DHF Variabl N N* Man SE Man 48 SDv Min Max Q Mdian

Solusi khusus dari masalah nilai awal tersebut dapat ditulis dalam bentuk integral Fourier, yaitu:

Solusi khusus dari masalah nilai awal tersebut dapat ditulis dalam bentuk integral Fourier, yaitu: KARTIKA YULIANTI Jurusan Pndidian Mamaia FPMIPA - Univrsias Pndidian Indonsia Jl. Dr. Syabudhi 9, Bandung Tlp. () 8, Fa () 8 -mail: yar_ia @ yahoo.com DINAMIKA FLUIDA EXERCISE. Ta as iniial spcrum a bloc

Lebih terperinci

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG KERETA API DENGAN MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS. (Studi Kasus di PT. Kereta Api (Persero) DAOP VI Yogyakarta) Skripsi

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG KERETA API DENGAN MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS. (Studi Kasus di PT. Kereta Api (Persero) DAOP VI Yogyakarta) Skripsi PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG KERETA API DENGAN MENGGUNAKAN METODE BO-JENKINS (Sudi Kasus di PT. Kra Api (Prsro) DAOP VI Yogyaara) Sripsi Unu mmnuhi sbagian prsyaraan mncapai draja Sarjana S- Program Sudi

Lebih terperinci

BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH

BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH Sjak bbrapa ahun yang lalu, ilmuwan asal Amrika Marin Nowak dan Sbasian Bonhoffr mncoba mmplo daa dari pnliian oba ani-hiv.

Lebih terperinci

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 5 Transformasi Fourier

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 5 Transformasi Fourier TKE 403 SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT Kuliah 5 Transformasi Fourir Bagian II Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Tknik Elkro Fakulas Tknik dan Ilmu Kompur Univrsias Mrcu Buana Yogyakara 009 KULIAH 5

Lebih terperinci

Kendali Optimal pada Masalah Persediaan Barang yang Mengalami Peningkatan

Kendali Optimal pada Masalah Persediaan Barang yang Mengalami Peningkatan Sminar Nasional Tnologi Informasi, omuniasi dan Indusri (SNTII) 9 ISSN (Prind) : 579-77 Faulas Sains dan Tnologi, UIN Sulan Syarif asim Riau ISSN (Onlin) : 579-5406 Panbaru, 8-9 Mi 07 ndali Opimal pada

Lebih terperinci

BAB NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN

BAB NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN BAB 8 RUANG EIGEN Masalah nilai dan vkor ign banyak skali dijumpai dalam bidang rkayasa, spri maslah ksabilan sism, opimasi dngan SVD, komprsi pada pngolahan cira, dan lain-lain. Unuk lbih mmahami masalah

Lebih terperinci

BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN

BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN Pmbahasan harga opsi idak dapa dilpaskan dari pmbahasan nang skurias lain yang brhubungan dngan haga opsi. Shingga prlu dibahas masalah

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS

ESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS Program Sudi MMT-ITS, Surabaya Agusus ESTIMASI PARAMETER UA LEVEL MOEL GSTARX- Andria Prima iago dan Suharono Program Sudi Magisr Saisika, Insiu Tknologi Spuluh Nopmbr Jl Arif Rahman Hakim, Surabaya,,

Lebih terperinci

BAB IV DATA DAN ANALISA

BAB IV DATA DAN ANALISA BAB IV DATA DAN ANALISA Pngujian yang dilakukan brupa pngujian masa hidup (lifim) cahaya dari 0 uni lampu DC 4,8 Vol olh hardwar yang lah dirancang. Hasil pngujian ini akan dianalisa raa-raa lifim µ dari

Lebih terperinci

PROYEKSI PENDUDUK PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK PADA BEBERAPA TAHUN MENDATANG

PROYEKSI PENDUDUK PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK PADA BEBERAPA TAHUN MENDATANG ROYESI ENDUDU ROVINSI MALUU DENGAN MENGGUNAAN MODEL ERTUMBUHAN LOGISTI ADA BEBERAA TAHUN MENDATANG [unuk mmnuhi ugas maa kuliah modlan] Disusun olh: 1. CAROLINA LAISINA 2. ELSA M. TAHALEA 3. FRISA NAHUWAY

Lebih terperinci

Perbandingan Perhitungan Jumlah Penduduk Tahunan dengan Interpolasi Spline dan Simulasi Asumsi Gompertz

Perbandingan Perhitungan Jumlah Penduduk Tahunan dengan Interpolasi Spline dan Simulasi Asumsi Gompertz Prosiding Smiraa FMIPA Univrsias Lampung, Prbandingan Prhiungan Jumlah Pnduduk Tahunan dngan Inrpolasi Splin dan Simulasi Asumsi Gomprz Ds Alwin Zayani Jurusan Mamaika FMIPA Univrsias Sriwaya E-mail: dalwinzayani@yahoo.com

Lebih terperinci

Ringkasan Materi Kuliah PEMETAAN LAPLACE

Ringkasan Materi Kuliah PEMETAAN LAPLACE Ringaan Mari Kuliah PEMETAAN APACE Pndahuluan Diini ia ajian mod lain unu mnlaian pramaan difrnial linar dngan ofiin onana Mod ini diu mod pmaan aplac Olh mod ini uau maalah nilai awal dipaan uau pramaan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini aan diemuaan beberapa onsep dasar yang beraian dengan analisis runun wau, dianaranya onsep enang esasioneran, fungsi auoorelasi dan fungsi auoorelasi parsial, macam-macam

Lebih terperinci

2.1 Persamaan Gerak Roket dalam Ruang Tiga Dimensi

2.1 Persamaan Gerak Roket dalam Ruang Tiga Dimensi BAB DASAR TEOR. Prsamaan Grak Rok dalam Ruang Tiga Dimnsi Prsamaan grak rok di bidang ruang iga dimnsi pada Taa Acuan Koordina Bnda diurunkan dari Prsamaan Dinamik Rok [Rf. ] sbagai briku: Grak Translasi

Lebih terperinci

( α = 0, 05 ) rumus yang digunakan untuk menentukan jumlah anggota sampel adalah:

( α = 0, 05 ) rumus yang digunakan untuk menentukan jumlah anggota sampel adalah: BAB LANDASAN TEORI Pramala adalah giaa umu mmpriraa apa ag aa rjadi pada masa ag aa daag brdasara pgalama di masa lalu. Mod pramala ag srig diguaa dalam oomi da duia usaha adalah dr wau (im sris).. Bbrapa

Lebih terperinci

Perbandingan Hidrograf Satuan Teoritis Terhadap Hidrograf Satuan Observasi DAS Ciliwung Hulu

Perbandingan Hidrograf Satuan Teoritis Terhadap Hidrograf Satuan Observasi DAS Ciliwung Hulu Agus & Hadihardaja. ISSN 8-98 Jurnal Toris dan Trapan Bidang Rayasa Sipil Prbandingan Hidrograf Sauan Toriis Trhadap Hidrograf Sauan Obsrvasi DAS Ciliwung Hulu Indra Agus Jurusan Tni Sipil Polini Ngri

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Penyelesaian Persamaan Ruang Keadaan

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Penyelesaian Persamaan Ruang Keadaan Insiu Tnologi Spuluh Nopmbr Surabaya Pnylsaian Prsamaan Ruang Kadaan Pnganar Mri Conoh Soal Ringasan Lihan ssmn Pnganar Mri Conoh Soal Torma Cayly-Hamilon Pnylsaian Umum Prsamaan Kadaan Homogn Pnylsaian

Lebih terperinci

BAB III TURUNAN FUNGSI

BAB III TURUNAN FUNGSI BAB III TURUNAN FUNGSI Sandar Kompnsi Mahasiswa mmahami konsp urunan unsi dan knik-knik an dapa diunakan unuk mnnukan urunan, baik unsi ksplisi maupun unsi implisi,. Kompnsi Dasar Slah mmplajari pokok

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI DATA Data pnlitian diprolh dari siswa klas XII Jurusan Tknik Elktronika Industri SMK Ma arif 1 kbumn. Data variabl pngalaman praktik industri, kmandirian

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan

Catatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan Caaan Kuliah 8 Mahai dan Mnganalisa Opiisasi Prubuhan. Sia dari Fungsi Eksponnsial Fungsi ksponnsial adalah ungsi ang variabl bbasna uncul sbagai pangka. Bnuk uu : b ; b > diana : variabl dpndn Conoh :

Lebih terperinci

UJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST)

UJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST) UJI CHI KUADRAT PENDAHULUAN Distribusi chi kuadrat mrupakan mtod pngujian hipotsa trhadap prbdaan lbih dari proporsi. Contoh: manajr pmasaran suatu prusahaan ingin mngtahui apakah prbdaan proporsi pnjualan

Lebih terperinci

8.1 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN

8.1 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN RUANG EIGEN Masalah nilai dan vko ign banyak skali dijumpai dalam bidang kayasa, spi maslah ksabilan sism, opimasi dngan SVD, kompsi pada pngolahan cia, dan lain-lain. Unuk lbih mmahami masalah nilai dan

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s Sudaryano Sudirham Analii angaian Liri Di Kawaan Bahan Kuliah Trbua dalam forma pdf rdia di www.buu-.lipi.go.id dalam forma pp branimai rdia di www.-caf.org Tori dan Soal ada di buu Analiiangaian angaianliri

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api.

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api. 6 yang diharapkan. Msin infrnsi disusun brdasarkan stratgi pnalaran yang akan digunakan dalam sistm dan rprsntasi pngtahuan. Msin infrnsi yang digunakan dalam pngmbangan sistm pakar ini adalah FIS. Implmntasi

Lebih terperinci

MODEL DUA LEVEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE HIBRIDA ARIMA-ANFIS UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI JAWA BALI

MODEL DUA LEVEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE HIBRIDA ARIMA-ANFIS UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI JAWA BALI MODEL DUA LEVEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE HIBRIDA ARIMA-ANFIS UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI JAWA BALI Indah Puspiasari, M. Sahid Akbar, Suharono Mahasiswa Jurusan Saisika ITS Dosn Jurusan

Lebih terperinci

BAB V DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT

BAB V DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT BAB V DISTRIBUSI ROBABILITAS DISKRIT 5.. Distribusi Uniform Disrit Bila variabl aca X mmilii nilai,,... dngan probabilitas yang sama, maa distribusi uniform disrit dinyataan sbagai: f (, ) ;,,... paramtr

Lebih terperinci

Kapasitor & Rangkaian RC

Kapasitor & Rangkaian RC LISTIK DINAMIK () Kapasir & angkaian BAB 5 Fisika Dasar II 85 . PENDAHULUAN Mdl Kapasir prama dicipakan di Blanda, panya ka Lydn pada abad k8 lh para ksprimnalis fisika. Karnanya ala ini dinamakan Lydn

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

Lebih terperinci

MATEMATIKA TERAPAN I. REVIEW

MATEMATIKA TERAPAN I. REVIEW MATEMATIKA TERAPAN Dafar isi : I. Rviw Dfinisi Dasar Fungsi Variabl Turunan/Drivaif Bbrapa auran pada oprasi urunan Laihan Soal Ingral Bbrapa sifa pada oprasi ingral Bbrapa sifa rigonomri ang prlu diprhaikan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN BAB PENDAHUUAN. ATAR BEAKANG Seringali ara enelii aau saisiawan melauan enganalisaan erhada suau eadaan/masalah dimana eadaan yang dihadai adalah besarnya jumlah variabel samel yang diamai. Unu iu erlu

Lebih terperinci

BAB IV SIMULASI MODEL

BAB IV SIMULASI MODEL 21 BAB IV SIMULASI MODEL Pada bagian ini aan diunjuan simulasi model melalui pendeaan numeri dengan menggunaan ala banu peranga luna Mahemaica. Oleh arena iu dienuan nilai-nilai parameer seperi yang disajian

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan

Lebih terperinci

2. Khusus Mahasiswa dapat melakukan analisis rangkaian peralihan beban R-L melalui analisis matematis B. Pokok Bahasan

2. Khusus Mahasiswa dapat melakukan analisis rangkaian peralihan beban R-L melalui analisis matematis B. Pokok Bahasan SATUAN ACAA PENGAJAAN Maa Kuliah : angkaian isrik II Kod Maa Kuliah : EES353 Waku Prmuan : x3x50 mni Prmuan k : 6 A Tujuan Insruksional Umum Mahasiswa dapa mmahami rangkaian pralihan bban - Khusus Mahasiswa

Lebih terperinci

BAB IV TURUNAN FUNGSI. Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa diharapkan mampu menentukan turunan fungsi yang diberikan.

BAB IV TURUNAN FUNGSI. Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa diharapkan mampu menentukan turunan fungsi yang diberikan. BAB IV TURUNAN FUNGSI Sla kia mmbaas i an kkoninuan fungsi paa bab sblumna, kia akan mmbaas nang urunan ang konspna ikmbangkan ari konsp i Pmbaasan urunan ibagi mnjai ua bagian, bagian prama mmbaas pngrian,

Lebih terperinci

KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA

KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA TUGAS Olh RIRIN SISPIYATI NIM : 006003 Program Studi Matmatia INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG 009 Ercis 40 Ta as initial spctrum a bloc function nonzro for ½. Animat th initial

Lebih terperinci

Fungsi dan Grafik Diferensial dan Integral

Fungsi dan Grafik Diferensial dan Integral Sudarano Sudirham Sudi Mandiri Fungi dan Grafik Difrnial dan Ingral Sudarano Sudirham, Fungi dan Grafik, Difrnial dan Ingral Darublic 6 Pramaan Difrnial Ord Dua 6.. Pramaan Difrnial Linir Ord Dua Scara

Lebih terperinci

PENGGUNAAN MEDIA MISTAR BILANGAN UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR PENJUMLAHAN BILANGAN BULAT SISWA SEKOLAH DASAR

PENGGUNAAN MEDIA MISTAR BILANGAN UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR PENJUMLAHAN BILANGAN BULAT SISWA SEKOLAH DASAR Pnjumlahan Bilangan Bulat Mnggunaan Mistar Bilangan PENGGUNN MEDI MISTR BILNGN UNTUK MENINGKTKN HSIL BELJR PENJUMLHN BILNGN BULT SISW SEKOLH DSR ndri Nina Styaningsih PGSD FIP Univrsitas Ngri Surabaya

Lebih terperinci

Oleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3,

Oleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3, Kpdulian trhadap sanitasi lingkungan diprdiksi dari tingkat pndidikan ibu dan pndapatan kluarga pada kluarga sjahtra I klurahan Krtn kcamatan Lawyan kota Surakarta Olh : Bustanul Arifin K.39817 BAB IV

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Solusi Numri Modl H-R dngan RKF Modl H-R ang trbntu dari tiga prsamaan diffrnsial ord satu ang saling brhubungan atau tropl. Prsamaan trsbut brsifat autonomous ang brarti brdiri

Lebih terperinci

PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK JAM AIR JENIS POLYVASCULAR CLEPSYDRA DENGAN KASUS VISCOSITY DOMINATED. Linda Maria Evi Dewi 1 dan Widowati 2

PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK JAM AIR JENIS POLYVASCULAR CLEPSYDRA DENGAN KASUS VISCOSITY DOMINATED. Linda Maria Evi Dewi 1 dan Widowati 2 PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK JAM AIR JENIS POLYVASCULAR CLEPSYDRA DENGAN KASUS VISCOSITY DOMINATED Linda Maria Evi Dwi dan Widowai, Jurusan Mamaika FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Sodaro, S.H, Smarang 575 linda_m

Lebih terperinci

BAB I METODE NUMERIK SECARA UMUM

BAB I METODE NUMERIK SECARA UMUM BAB I METODE NUMERIK SECARA UMUM Aplikasi modl matmatika banyak muncul dalam brbagai disiplin ilmu pngtahuan, sprti isika, kimia, konomi, prsoalan rkayasa (tknik msin, sipil, lktro). Modl matmatika yang

Lebih terperinci

BAB VI MODEL ELEKTRON BEBAS ( GAS FERMI )

BAB VI MODEL ELEKTRON BEBAS ( GAS FERMI ) A VI MODL LKRON AS GAS RMI MARI 6.1. ltron bbas dalam satu dimnsi. 6.1.1.tingat nrgi 6.1..distribusi rmi-dirac 6.1..nrgi rmi 6.. ltron bbas dalam tiga dimnsi. 6..1.nrgi rmi untu tiga dimnsi. 6...cpatan

Lebih terperinci

Pertemuan XIV, XV VII. Garis Pengaruh

Pertemuan XIV, XV VII. Garis Pengaruh ahan jar Statika ulyati, ST., T rtmuan X, X. Garis ngaruh. ndahuluan danya muatan hidup yang brgrak dari satu ujung k ujung lain pada suatu konstruksi disbut bban brgrak. isalkan ada sbuah kndaraan mlalui

Lebih terperinci

1. Proses Normalisasi

1. Proses Normalisasi BAB IV PEMBAHASAN A. Pr-Procssing Pross pngolahan signal PCG sblum dilakukan kstaksi dan klasifikasi adalah pr-procssing. Signal PCG untuk data training dan data tsting trdapat dalam lampiran 5 (halaman

Lebih terperinci

4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI

4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI 4. ALIDITAS DA RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EALUASI Tujuan : Seelah mempelajari modul ini mahasiswa mampu membua ala evaluasi bau unu program pembelajaran Evaluasi pembelajaran adalah ahap ahir dalam prosedur

Lebih terperinci

model pengukuran yang menunjukkan ukur Pengukuran dalam B. Model Mode sama indikator dan 1 Pag

model pengukuran yang menunjukkan ukur Pengukuran dalam B. Model Mode sama indikator dan 1 Pag Modl Modl Pngukuran dalam Pmodlan Prsamaan Struktural Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Tulisan ini akan mmbahas bbrapa modl dalam SEM yang unik. Dikatakan unik karna jarang dipakai. Tulisan hanya

Lebih terperinci

PENENTUAN MOMEN KE-3 DAN KE-4 DARI DISTRIBUSI GAMMA, BETA DAN WEIBULL SKRIPSI

PENENTUAN MOMEN KE-3 DAN KE-4 DARI DISTRIBUSI GAMMA, BETA DAN WEIBULL SKRIPSI PNNTUAN MOMN K- DAN K- DARI DISTRIBUSI GAMMA, BTA DAN WIBULL SKRIPSI Olh : VITA NURYANI NIM : 5 JURUSAN MATMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TKNOLOGI UNIVRSITAS ISLAM NGRI (UIN) MALANG MALANG 8 PNNTUAN MOMN K-

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Ramalan adalah sesuau kegiaan siuasi aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi

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 TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi

Lebih terperinci

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH KINETIK REKSI HOMOGEN SISTEM BTH SISTEM REKTOR BTH OLUME TETP REKSI SEDERHN (SERH/IREERSIBEL Beberapa sisem reasi sederhana yang disajian di sini: Reasi ireversibel unimoleuler berorde-sau Reasi ireversibel

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. KARAKTERISTIK MUTU DAN REOLOGI CPO AWAL Minyak sawit kasar (crud palm oil/cpo) mrupakan komoditas unggulan Indonsia yang juga brpran pnting dalam prdagangan dunia. Mngingat

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber

Lebih terperinci

Filosofi Dasar. Konsep Dasar Susunan Antena. Superposisi Medan Listrik. Oleh : Nachwan Mufti Adriansyah, ST, MT

Filosofi Dasar. Konsep Dasar Susunan Antena. Superposisi Medan Listrik. Oleh : Nachwan Mufti Adriansyah, ST, MT Oulin TTG3D3 Anna Mul#4a Anna an Prpagasi Knsp Dasar Susunan Anna Olh : Nachwan Mufi Ariansah, ST, MT Filsfi Dasar: Suprpsisi Man Lisrik Susunan Sumbr Tiik Isrpis Prinsip Prkalian Diagram an Sinsa Paa

Lebih terperinci

8. Fungsi Logaritma Natural, Eksponensial, Hiperbolik

8. Fungsi Logaritma Natural, Eksponensial, Hiperbolik 8. Fungsi Logaritma Natural, Eksponnsial, Hiprbolik 8.. Fungsi Logarithma Natural. Sudaratno Sudirham Dfinisi. Logaritma natural adalah logaritma dngan mnggunakan basis bilangan. Bilangan ini, sprti halna

Lebih terperinci

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap

Lebih terperinci

PEMODELAN FARMAKOKINETIK

PEMODELAN FARMAKOKINETIK Farmainia PEMODELAN FARMAKOKINETIK I M. A. Glgl Wirasua mmlajari inia asrsi suau xniia, disriusi, dan liminasi (srsi dan iransfrmasi). rss farmaini rjadi idalah sri alur l yang disr, mlainan lih mruaan

Lebih terperinci

OLEH: DESTRIYANTI TRI BUDIARTI YULLIA HESTIANA IRWAN SEPTEMBER GUNAWAN

OLEH: DESTRIYANTI TRI BUDIARTI YULLIA HESTIANA IRWAN SEPTEMBER GUNAWAN OLEH: DESTRIYANTI 7 58 TRI BUDIARTI 7 YULLIA HESTIANA 7 5 IRWAN SEPTEBER 7 46 GUNAWAN 7 KELAS : 6. L ATA KULIAH : ATEATIKA LANJUTAN DOSEN PENGASUH : FADLI, S.Si FAKULTAS KEGURUAN DAN ILU PENDIDIKAN UNIVERSITAS

Lebih terperinci

Integral Fungsi Eksponen, Fungsi Trigonometri, Fungsi Logaritma

Integral Fungsi Eksponen, Fungsi Trigonometri, Fungsi Logaritma Modul Intgral Fungsi Eksponn, Fungsi Trigonomtri, Fungsi Logaritma Dr. Subanar D PENDAHULUAN alam mata kuliah Kalkulus I Anda tlah mngnal bahwa intgrasi adalah pross balikan dari difrnsiasi. Jadi untuk

Lebih terperinci

UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST

UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Vol. 7. No. 3, 36-44, Desember 004, ISSN : 1410-8518 UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Budi Warsio, Dwi Ispriyani Jurusan Maemaia FMIPA Universias Diponegoro Absra Tulisan ini membahas

Lebih terperinci

Leli Deswita ABSTRACT. Keywords: Maxwells equations, Electromagnetic Waves, Cylindrical coordinates, and The magnetic field.

Leli Deswita ABSTRACT. Keywords: Maxwells equations, Electromagnetic Waves, Cylindrical coordinates, and The magnetic field. Posiding Smiaa5 bidang MIPA BKS-PTN Baa Univsias Tanungpua Poniana al 44-448 SOLUSI PRSAMAAN MAXWLL DALAM SISTM KOORDINAT SILINDR YANG MMBNTUK MDAN MAGNT MAXWLL QUATION SYSTM SOLUTIONS IN SAPING T COORDINATS

Lebih terperinci

MODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL

MODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL ISSN : 407 846 -ISSN : 460 846 MODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL Chrish Rikardo *, Taufik Limansyah, Dharma Lsmono Magistr Tknik Industri,

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s On Cour Analii angaian iri Di Kawaan Olh : Sudaryano Sudirham Pnganar Kia lah mliha bahwa analii di awaan faor lbih drhana dibandingan dngan analii di awaan wau arna ida mlibaan ramaan difrnial mlainan

Lebih terperinci

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik

Analisis Rangkaian Listrik Sudaryatno Sudirham Analisis Rangkaian Listrik Mnggunakan Transformasi Fourir - Sudaryatno Sudirham, Analisis Rangkaian Listrik (4) BAB Analisis Rangkaian Mnggunakan Transformasi Fourir Dngan pmbahasan

Lebih terperinci

RANK DARI MATRIKS ATAS RING

RANK DARI MATRIKS ATAS RING Dela-Pi: Jurnal Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISSN 089-855X ANK DAI MATIKS ATAS ING Ida Kurnia Waliyani Program Sudi Pendidikan Maemaika Jurusan Pendidikan Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam FKIP Universias

Lebih terperinci

HUBUNGAN ANTARA KELOMPOK UMUR, JENIS KELAMIN DAN JENIS PEKERJAAN PADA PENDERITA HIV/AIDS DI KABUPATEN BANYUMAS

HUBUNGAN ANTARA KELOMPOK UMUR, JENIS KELAMIN DAN JENIS PEKERJAAN PADA PENDERITA HIV/AIDS DI KABUPATEN BANYUMAS 18Novmbr 17 Tma 7: Ilmu-Ilmu Murni (Matmatika, Fisika, Kimia dan Biologi) HUBUNGAN ANTARA KELOMPOK UMUR, JENIS KELAMIN DAN JENIS PEKERJAAN PADA PENDERITA HIV/AIDS DI KABUPATEN BANYUMAS Olh Agung Prabowo

Lebih terperinci

Pembahasan Soal. Pak Anang SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA. Disertai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS. Disusun Oleh :

Pembahasan Soal. Pak Anang SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA. Disertai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS. Disusun Oleh : Pmbahasan Soal SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA Disrtai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS Disusun Olh : Pak Anang Kumpulan SMART SOLUTION dan TRIK SUPERKILAT Pmbahasan Soal SIMAK UI 2011 Matmatika

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. digunakan sebagai landasan teori pada penelitian ini. Teori dasar mengenai graf

II. LANDASAN TEORI. digunakan sebagai landasan teori pada penelitian ini. Teori dasar mengenai graf II. LANDASAN TEORI 2.1 Konsp Dasar Graf Pada bagian ini akan dibrikan konsp dasar graf dan dimnsi partisi graf yang digunakan sbagai landasan tori pada pnlitian ini. Tori dasar mngnai graf yang akan digunakan

Lebih terperinci

BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi

BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi BAB IV AKSIRA MAKSIMUM LIKELIHOOD FUGSI IESIAS POISSO OHOMOGE 4 Pndahuluan Brku n, akan dbahas nang dua pndkaan unuk mndapakan aksran fungs nnsas pross Posson nonhomogn, yau scara ors dan sud kasus Pada

Lebih terperinci

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro

Lebih terperinci

ANALISIS LOG-LOGISTIK UNTUK MENGGAMBARKAN HUBUNGAN DOSIS-RESPON HERBISIDA PADA TIGA JENIS GULMA

ANALISIS LOG-LOGISTIK UNTUK MENGGAMBARKAN HUBUNGAN DOSIS-RESPON HERBISIDA PADA TIGA JENIS GULMA ANALISIS LOG-LOGISTIK UNTUK MENGGAMBARKAN HUBUNGAN DOSIS-RESPON HERBISIDA PADA TIGA JENIS GULMA Olh : Yanti Muliyaningsih G40026 PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

Bab 6 Sumber dan Perambatan Galat

Bab 6 Sumber dan Perambatan Galat Mtod Pnlitian Suradi Sirgar Bab 6 Sumbr dan Prambatan Galat 6. Sumbr galat. Data masukan, misal hasil pngukuran (galat bawaan). Slama komputasi (galat pross), galat ang timbul akibat komputasi 3. Galat

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL DO-BOD DALAM PENGELOLAAN KUALITAS AIR SUNGAI CILIWUNG 1) (The DO-BOD Model Develompent for Ciliwung River Water Quality Management)

PENGEMBANGAN MODEL DO-BOD DALAM PENGELOLAAN KUALITAS AIR SUNGAI CILIWUNG 1) (The DO-BOD Model Develompent for Ciliwung River Water Quality Management) Pngmbangan Modl DO-BOD dalam Pnglolaan Kualias Air Sungai Ciliwung (W. Asono al. PENGEMBANGAN MODEL DO-BOD DALAM PENGELOLAAN KUALITAS AIR SUNGAI CILIWUNG 1 (Th DO-BOD Modl Dvlompn for Ciliwung Rivr War

Lebih terperinci

MODELING PERMINTAAN EKSPOR KELAPA SAWIT INDONESIA

MODELING PERMINTAAN EKSPOR KELAPA SAWIT INDONESIA SEMIRATA BKS-PTN Bara Bidang Ilmu Pranian, Pkanbaru 23-26 Juli 2007 MODELING PERMINTAAN EKSPOR KELAPA SAWIT INDONESIA Ku Sukiyono Jurusan Sosial Ekonomi Pranian, Fakulas Pranian, Univrsias Bngkulu; ksukiyono@yahoo.com

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA SISTEM MEKANIKA

MODEL MATEMATIKA SISTEM MEKANIKA MODEL MAEMAIKA SISEM MEKAIKA PEGAAR Paa bagian ini akan ibaha mngnai pmbuaan mol mamaika ari im mkanika baik alam bnuk pramaan iffrnial, fungi alih maupun iagram blok. Prgrakan ari lmn im mkanika apa ikripikan

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik Jilid 2

Analisis Rangkaian Listrik Jilid 2 85 Sudaryano Sudirham nalii angaian iri Di awaan uliah Trbua x branimai rdia di www.-caf.org Buu- nalii angaian iri Jilid rdia di www.buu-.lii.go.id dan www.-caf.org Pnganar ia lah mliha bahwa analii di

Lebih terperinci

MINAT SISWA TERHADAP EKSTRAKURIKULER OLAHRAGA BOLA VOLI DI SMA N 2 KABUPATEN PACITAN

MINAT SISWA TERHADAP EKSTRAKURIKULER OLAHRAGA BOLA VOLI DI SMA N 2 KABUPATEN PACITAN Artikl Skripsi MINAT SISWA TERHADAP EKSTRAKURIKULER OLAHRAGA BOLA VOLI DI SMA N 2 KABUPATEN PACITAN SKRIPSI Diajukan Untuk Mmnuhi Sbagian Syarat Guna Mmprolh Glar Sarjana Pndidikan (S.Pd.) Pada Jurusan

Lebih terperinci

Universitas Indonusa Esa Unggul Fakultas Ilmu Komputer Teknik Informatika. Persamaan Diferensial Orde I

Universitas Indonusa Esa Unggul Fakultas Ilmu Komputer Teknik Informatika. Persamaan Diferensial Orde I Univrsitas Indonusa Esa Unggul Fakultas Ilmu Komputr Tknik Informatika Prsamaan Difrnsial Ord I Dfinisi Prsamaan Difrnsial Prsamaan difrnsial adalah suatu prsamaan ang mmuat satu atau lbih turunan fungsi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan

Lebih terperinci

MODEL MULTIPLE DECREMENT DAN APLIKASINYA

MODEL MULTIPLE DECREMENT DAN APLIKASINYA Sinar Nasional FMIPA UNDIKSHA IV ahun 24 MODEL MULIPLE DECREMEN DAN APLIKASINYA I Gusi Nyoan Yui Harawan Jurusan Pniian Maaia, FMIPA, UNDIKSHA harawan.ah@gail.co Absra: Canya rbangan asuransi ianai ngan

Lebih terperinci

PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN

PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN PENENTUAN PELUANG BETAHAN DALAM MODEL ISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TANSFOMASI LAPLACE AMIUDDIN SEKOLAH PASCASAJANA INSTITUT PETANIAN BOGO BOGO 8 PENYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBE INFOMASI Dngan ini

Lebih terperinci

( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x

( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x III PEMODELAN Model Perumbuan Koninu Terbaasnya sumber-sumber penyoong (ruang, air, maanan, dll) menyebaban populasi dibaasi ole suau daya duung lingungan Perumbuan populasi lamba laun aan menurun dan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Di dalam dunia bisnis yang smakin ktat saat ini prusahaan dituntut untuk mmiliki banyak kunggulan komptitif agar dapat brsaing dngan yang lainnya. Maka dari itu, prusahaan

Lebih terperinci

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus

Lebih terperinci

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,

Lebih terperinci

Analisis Dinamis Portal Bertingkat Banyak Multi Bentang Dengan Variasi Tingkat (Storey) Pada Tiap Bentang

Analisis Dinamis Portal Bertingkat Banyak Multi Bentang Dengan Variasi Tingkat (Storey) Pada Tiap Bentang Analisis Dinamis Portal Brtingkat Banyak Multi Bntang Dngan Variasi Tingkat (Story) Pada Tiap Bntang Hiryco Manalip Rky Stnly Windah Jams Albrt Kaunang Univrsitas Sam Ratulangi Fakultas Tknik Jurusan Sipil

Lebih terperinci

Muatan Bergerak. Muatan hidup yang bergerak dari satu ujung ke ujung lain pada suatu

Muatan Bergerak. Muatan hidup yang bergerak dari satu ujung ke ujung lain pada suatu Muatan rgrak Muatan hidup yang brgrak dari satu ujung k ujung lain pada suatu konstruksik disbut bb bban brgrak Sbuah kndaraan mlalui suatu jmbatan, maka akan timbul prubahanbh nilai i raksi kimaupun gaya

Lebih terperinci

ADSORPSI METHYLEN BLUE DENGAN ABU DASAR PT.IPMOMI PROBOLINGGO JAWA TIMUR DAN ZEOLIT BERKARBON

ADSORPSI METHYLEN BLUE DENGAN ABU DASAR PT.IPMOMI PROBOLINGGO JAWA TIMUR DAN ZEOLIT BERKARBON Prosiding Skripsi Smsr Gasal 2009/2010 ADSORPSI METHYLEN BLUE DENGAN ABU DASAR PT.IPMOMI PROBOLINGGO JAWA TIMUR DAN ZEOLIT BERKARBON Inan Prmaa Sari*, Nurul Widiasui 1 Jurusan Kimia, Fakulas Mamaika dan

Lebih terperinci

Prediksi Curah Hujan Kota Samarinda pada Tahun 2014 dengan Metode Filter Kalman. Rainfall Prediction Samarinda in 2014 with Kalman Filter Method

Prediksi Curah Hujan Kota Samarinda pada Tahun 2014 dengan Metode Filter Kalman. Rainfall Prediction Samarinda in 2014 with Kalman Filter Method Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Mei ISSN 8-789 Predisi Curah Hujan Koa Samarinda pada Tahun dengan Meode Filer Kalman Rainfall Predicion Samarinda in wih Kalman Filer Mehod Ea Syafiri Andarini, Sri

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

MODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1. Penurunan Tanah pada Fondasi Dangkal. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

MODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1. Penurunan Tanah pada Fondasi Dangkal. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1 Pnurunan Tanah pada Fondasi Dangkal Fakultas Program Studi Tatap Muka Kod MK Disusun Olh Tknik Prnanaan Tknik A41117AB dan Dsain Sipil 9 Abstrat Modul ini brisi bbrapa

Lebih terperinci

BAB VI APLIKASI PERSAMAAN DIFFERENSIAL

BAB VI APLIKASI PERSAMAAN DIFFERENSIAL BAB VI APIKASI PERSAMAAN DIFFERENSIA Tujuan Pmblajaran Tujuan dari pmblajaran PD, adalah mmbawa mahasiswa unuk brpikir sara mamais, nang pmahaman fnomna alam smsa ini. Pmaparan fnomna alam smsa k bahasa

Lebih terperinci

PELABELAN TOTAL SISI ANTI AJAIB SUPER (PTSAAS) PADA GABUNGAN GRAF BINTANG GANDA DAN LINTASAN

PELABELAN TOTAL SISI ANTI AJAIB SUPER (PTSAAS) PADA GABUNGAN GRAF BINTANG GANDA DAN LINTASAN JIMT ol. 9 No. 1 Juni 01 (Hal. 16 8) Jurnal Ilmiah Matmatika dan Trapan ISSN : 450 766X PELABELAN TOTAL SISI ANTI AJAIB SUPER (PTSAAS) PADA GABUNGAN GRAF BINTANG GANDA DAN LINTASAN Nurainun 1, S. Musdalifah,

Lebih terperinci

Peranan Formulasi Inversi pada Fungsi Karakteristik Suatu Variabel Acak

Peranan Formulasi Inversi pada Fungsi Karakteristik Suatu Variabel Acak Pranan Formulasi Invrsi pada Fungsi Karakrisik Suau Variabl Acak Jon Maspupu Pusfasainsa LAPAN, Jl Dr Djundjunan No 33 Bandung 473, lp 66 Ps 6 Fax 64998 E-mail: jon_mspp@yaoocom Absrac: In probabiliy ory,

Lebih terperinci

FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KONDISI GRADE KANKER PAYUDARA DI RUMAH SAKIT ONKOLOGI SURABAYA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL

FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KONDISI GRADE KANKER PAYUDARA DI RUMAH SAKIT ONKOLOGI SURABAYA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL TUGAS AKHIR SS 4556 FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KONDISI GRADE KANKER PAYUDARA DI RUMAH SAKIT ONKOLOGI SURABAYA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL ELIYA AINUL FARRI NRP 34 030 040 Pmbimbing Ir. Sri

Lebih terperinci

PROSES ANTRIAN DENGAN KEDATANGAN BERDISTRIBUSI POISSON DAN POLA PELAYANAN BERDISTRIBUSI GENERAL. Sugito 1, Abdul Hoyyi 2. Abstract

PROSES ANTRIAN DENGAN KEDATANGAN BERDISTRIBUSI POISSON DAN POLA PELAYANAN BERDISTRIBUSI GENERAL. Sugito 1, Abdul Hoyyi 2. Abstract Pross Antrian (Sugito) PROSES ANTRIAN DENGAN KEDATANGAN BERDISTRIBUSI POISSON DAN POLA PELAYANAN BERDISTRIBUSI GENERAL Sugito, Abdul Hoyyi Staf Pngajar Jurusan Statistia FSM UNDIP Staf Pngajar Jurusan

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PERANCANGAN. 35 orang. Setiap orang diambil sampel sebanyak 15 citra wajah dengan

BAB 3 METODOLOGI PERANCANGAN. 35 orang. Setiap orang diambil sampel sebanyak 15 citra wajah dengan BAB 3 METODOLOGI PERANCANGAN 3.1 Input Data Citra Wajah Pada pnlitian ini, digunakan sbanyak 525 citra ajah yang trdiri dari 35 orang. Stiap orang diambil sampl sbanyak 15 citra ajah dngan pncahayaan yang

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waku dan Lokasi Peneliian Peneliian ini dilakukan pada bulan Juni hingga Juli 2011 yang berlokasi di areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alas Mandiri, Kabupaen Mamberamo

Lebih terperinci