Spektrum Gstar(1;1) Institut Teknologi Bandung, Bandung 3) Kelompok Keahlian Analisis dan Geometri, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
|
|
- Bambang Dharmawijaya
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Sperum Gar(;) uug urhaya,4), Udaa Seera Paarbu ), Dudug Muhally Ham ), da O ewa 3) ) Kelompo Keahla Saa, Faula Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam, Iu Teolog Badug, Badug ) Kelompo Keahla Ideraa da Sa Iforma Geograf, Faula Ilmu da Teolog Kebuma, Iu Teolog Badug, Badug 3) Kelompo Keahla Aal da Geomer, Faula Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam, Iu Teolog Badug, Badug 4) Jurua Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam, Faula Sa da Te, Uvera Jederal Soedrma, Purwoero emal: uug3@udebacd, Derma 9 Me 7, deuu uu dpublaa 3 Deember 8 Abra Pada arel aa dbaha perumua perum (pecral dey marx) GSTAR(;) yag aoer dega megaggap model erebu ebaga VMA() Sperum dapa dperoleh melalu lagah-lagah beru: yaaa GSTAR(;) ebaga VMA() da overa halya dalam beu operaor mudur, emuda ubua oefe model e perum VMA() Cooh peeua perum GSTAR(;) aa dbaha uu model GSTAR(;) dua dme Kaa Kuc: Sperum, GSTAR(;), VMA(), Fug pembag mar ovara Abrac I h paper we formulae he pecrum (pecral dey marx) of he aoary GSTAR(;) model by coderg he model a VMA() The pecrum ca be obaed by followg ep: repree he model a a VMA() ad cover he model o he bacward operaor form, he ubue he coeffce model o he pecrum of VMA() model The procedure of fdg pecrum of GSTAR(;) whch parameer are gve, lluraed by a wo dmeoal GSTAR(;) model Keyword: Specrum, GSTAR(;) Model, VMA() Model, Covarace marx geerag fuco Pedahulua Seper fug auoovara pada doma wau, perum aau fug dea peral mempuya peraa peg dalam aal dere wau dega doma freue Keduaya aga berpera dalam proe pembagua model dere wau Mepu dguaa dalam doma berbeda, perum da fug auoovara merupaa dua fug yag evale (Koopma, 974) Sperum dapa dperoleh melalu raforma Fourer erhadap fug auoovara Sebalya, fug auoovara dapa deua melalu ver raforma Fourer erhadap fug perum Uu au daa ruag wau, perum yag dmaud debu mar dea peral GSTAR(;) aau Geerala Space Tme Auoregre orde perama adalah model ruag wau yag megombaa model dere wau da aal paal (Ruchaa, ) Model uga merupaa perumuma model STAR(;) yag dembaga Pfefer da Deuch (98a, 98b) 8 Ja pada STAR(;) parameer model daggap berla ama uu eap loa, maa pada GSTAR(;) laya dapa bervara Pada arel dbaha perumua mar perum GSTAR(;) yag aoer dega memadag GSTAR(;) ebaga model Vecor Movg Average berorde a hgga aau VMA() Sperum eor GSTAR(;) dharapa dapa dguaa ebaga meode paramer dalam peeua perum uu au daa ruag wau ebearya Uu merumua mar perum GSTAR(;) dperlua aum eaoera model Aum dperlua uu meam bahwa model GSTAR(;) dapa dyaaa dalam VMA() Secara deal, perumua mar perum GSTAR(;) aa dbaha pada Baga 4 Sebelumya, pada Baga da 3, aa dpereala perum veor dere wau ecara umum da perum proe VMA() Selauya, ula aa dahr dega au cooh ederhaa uu meeua mar perum GSTAR(;) uu au dua loa Perhuga da
2 urhaya, d, Sperum Gar(;) 9 plo graf perum dlaua dega megguaa program Malab 7 Sperum veor dere wau Mala Z () ( Z(),, Z ()),,±,±, veor dere wau aoer, dega raaa E[ Z ( )] µ ( µ, K, µ ) da mar auoovara Γ [ γ ( )] E[( Z ( ) µ )( Z ( + ) µ ) ] E[( Z ( ) µ )( Z ( ) µ ) ], d maa γ ( ) cov( Z ( ), Z ( + )) E[( Z( ) µ )( Z ( + ) µ )] E[( Z ( ) µ )( Z ( ) µ )] uu, ±, ±, K da,, K, Ddefa fug pembag mar ovara dar Z() ebaga Γ ( B) Γ B () Ja { Γ,, ±, ±, K } a + b aboluely ummable yau γ ( ) <, mar dea peral aau perum dar dere wau Z() dapa ddefa ebaga raforma Fourer dar mar auoovara Γ (We, 99) h ( ω) Γe ω, π ω π () Perhaa bahwa mar perum erebu uga dapa daggap ebaga /() dar fug pembag mar ovara Γ( B) uu B e ω h ( ω) Γ e Γ( e ) (3) Eleme dagoal dar h (ω) aau h ( ω) γ ( ) e ω (4) debu auoperum dere wau e-, edaga eleme odagoalya h ( ω) γ ( ) e ω (5) debu perum lag (cro pecrum) dar dere wau e- da Dega megguaa fa fug auoovara, γ ( ) γ ( ) da fa fug rgoomer, ( ω) ( ω) da (), auoperum pada (4) dapa dederhaaa mead h ( ω) γ ( )co( ω) Eleme-eleme dagoal mar perum pada Gambar merupaa cooh auoperum h (ω) uu au Sedaga eleme-eleme odagoalya merupaa perum lag aara varabel perama da edua Koperum da uadraur Dar fa perum dere wau uvara h ( ω ) elalu berla rl, amu hal da berlau uu perum lag h ( ω ) Secara umum h ( ω) aa berla omple area γ ( ) γ ( ) uu Dega dema h ( ω) dapa dul mead h ( ω) c ( ω) q ( ω) (6) Kompoe rl dar h (ω ) aau c ( ω) γ ( )co( ω) (7) debu operum (copecrum) dar dere wau e da Sedaga egaf maer dar h ( ω ) h ( ω) γ( )co( ω) γ ( )[co( ω) ( ω)] γ( )[co( ω) ( ω)] γ ( )co( ω) Gambar Mar perum veor dere wau uu au
3 JURAL MATEMATIKA DA SAIS, DESEMBER 8, VOL 3 O 4 q ( ω) γ ( )( ω) (8) debu uadraur (quadraure pecrum) dar dere wau e- da Kohere Kohere K ( ω ) ddefa ebaga adara dar uadra perum lag h ( ω) aau h ( ) ω K ( ω) h( ω) h( ω) (9) d maa h,(ω) da h (ω) Uu h,(ω) da h (ω), ohere ddefa ebaga K ( ω ) We (99) elah meuua bahwa ohere da la uadra oefe orela aara ompoe Z ( ) da ompoe Z ( ) yag magmag beraa dega freue ω Dega dema la K ( ω ) elalu berar aara da la K ( ω ) yag dea e meuua bahwa uu freue ω, dere wau e da mempuya hubuga ler yag aga era Sebalya, la ohere yag dea e meuua hubuga ler aara dere wau e- da, aga reggag 3 Sperum Veor MA() Meuru We (99), veor dere wau Z() ( Z(), K, Z ()),, ±, ±, K dega raaa E[ Z()] daaa megu proe veor movg average orde a hgga aau VMA() a Z() dapa dul ebaga Z() e() + Ψ e( ) + Ψ e( ) + L Ψ e( ), () d maa e() veor radom dega raaa da mar ovara Ω, E[()( e e + )], Sedaga Ψ [ ψ, ] adalah mar oefe dar e(-) yag berfa quare ummable ( ψ, < ) Uu, Ψ ddefa dega Ψ I Dalam beu operaor mudur B yag ddefa dega B e() e( ), proe VMA() dapa dyaaa ebaga Z() Ψ( B)() e () d maa Ψ( B) Ψ B Mar perum Uu meeua mar perum VMA() dperlua pegeahua eag mar auoovara da fug pembag mar ovara Beru aa duua bahwa (a) Mar auoovara VMA() adalah, + Γ Ψ ΩΨ () (b) Fug pembag mar ovara VMA() adalah Γ( B) Ψ( B) Ω[ Ψ ( B )] (3) Bu Uu membua (a), ubua Z() pada peramaa () e def mar auoovara Γ E[( Z ( ) µ )( Z ( ) µ ) ] Mala E Ψe( ) Ψ e( ) ehgga Ψ Ψ+ da e( ) e ( ) Maa Γ E Ψ+ e( ) Ψ e( ) E Ψ+ e( ) e( ) Ψ Ψ ΩΨ + Uu membua baga (b), ubua Γ pada () e peramaa () ehgga dperoleh Γ ( B) Γ B Ψ + ΩΨ B ΨΩΨ B ΨB Ω Ψ B Ψ Ω Ψ ( B) [ ( B )]
4 urhaya, d, Sperum Gar(;) Mar perum VMA() dapa dperoleh dega meubua fug pembag Γ ( B) pada (3) uu B e ω e peramaa (3) h ( ω) Γ( e ω ) ω Ψ( e ) Ω[ Ψ ( e )] (4) 4 Sperum GSTAR(;) Veor dere wau Z() ( Z(), K, Z ()) dega de,,, meyaaa loa, da, ±, ±, K meyaaa wau, ergal debu uga proe ruag wau (pace me) Proe Z( ) ( Z( ), K, Z ( )),,±,±, dega E[ Z( )] daaa megu model GSTAR(;) a Z() ( Φ + Φ WZ ) ( ) + e (), (5) d maa mar Φ dag( φ, K, φ ) da Φ dag( φ, K, φ ) mag-mag debu parameer regre wau da parameer regre loa Mar W [w ] debu mar bobo paal beruura x yag memeuh w da umlah eap barya ( w ) Veor e() debu veor gala yag dauma berdrbu ormal dega raaa da mar ovara I Dalam beu operaor mudur, GSTAR(;) uga dapa dul ebaga ( I ΦB) Z() e (), (6) d maa Φ Φ + ΦW Syara eaoera Ja ( ΦB) GSTAR(;) dapa dul Seadaya overge I ogular, maa proe Z() ( I ΦB) e () (7) ( I Φ B) dapa ddea oleh dere Ψ( B) Ψ B, dega Ψ quare ummable, maa GSTAR(;) dapa dpadag ebaga VMA() Karea VMA() pada peramaa () elalu aoer, maa a dapa megaaa bahwa GSTAR(;) aoer a model erebu dapa dyaaa ebaga VMA() Perhaa bahwa ( I Φ B) ad( B) de( I ΦB) I Φ ehgga dere B a de( I Φ B) Ψ( B) ΨB aa overge uu Aau dega aa la, a modulu aar-aar peramaa de( I Φ B) berada d luar lgara aua Mala za+b aar peramaa de(i-φb) dega modulu d luar lgara aua aau z a + b > Searag mala da z z z, maa z a b a+ b a + b a b a + b a + b a b a + b a + b a b + a + b a + b a + b a + b ( a + b ) a + b a + b z ehgga a z > maa < Dega dema, a z maa aaraar peramaa de( I Φ B) yag moduluya berada d luar lgara aua aa evale dega aar-aar peramaa de( I Φ ) yag berada d dalam lgara aua Teap aar-aar peramaa de( I Φ ) da la adalah la ege mar Φ ehgga aleraf uu megaaa bahwa model GSTAR(;) aoer adalah a modulu la-la ege mar Φ berada d dalam lgara aua
5 JURAL MATEMATIKA DA SAIS, DESEMBER 8, VOL 3 O 4 Mar perum Sebelum merumua perum GSTAR(;), erlebh dahulu aa duua bahwa GSTAR(;) pada (5) yag aoer dapa dyaaa ebaga VMA() pada () dega Ψ Φ Bu Model GSTAR(;) pada peramaa (5) dapa dul mead Z() e() + ΦZ ( ), dega Φ Φ + ΦW Secara reurf, Z() dapa dul () () + ( ) + ( ) Z e Φe Φ Z e( ) + Φe( ) + Φ e( ) 3 + Φ Z( 3) e( ) + Φe( ) + L + Φ e( ( )) + Φ Z( ) Searag, aa duua bahwa uu, lm Φ da Φ <, Mala, K la ege dar Φ yag beraa dega veor ege v, K,v Maa erdapa mar P ( v, K,v ) yag memeuh P - P (orogoal) ehgga P ΦP Λ dag(, K, ) aau evale dega Φ PΛ P Abaya ( ) Φ PΛ P PΛ P Ja < uu eap,, K, maa uu, lm da lm Λ, ehgga da lm Φ PΛ P lm lm Φ Z( ) Jad uu, GSTAR(;) dapa dul aau Z e + Φe + Φ e + L () () ( ) ( ) Φ e( ) Z() Ψ e ( ), (8) dega Ψ Φ Sela u, lm Λ uga megabaa < Φ PΛ P Dega dema GSTAR(;) yag aoer elalu dapa dyaaa ebaga VMA() dega Ψ Φ Dalam beu operaor mudur B, peramaa (8) dapa dul mead dega Z() Ψ( B)() e (9) Ψ( B) ( I ΦB) I Φ + Φ W ( ( ) B) Dega meubua peramaa (9) e (4) aa dperoleh perum GSTAR(;) Bu ( ) [ ( ) ] [ I ( Φ + Φ W) e ] h ω I Φ + ΦW e Ω ω ω h( ω) Ψ( e ) Ω[ Ψ( e )] ( I Φe ) Ω ( I Φ e ) ( ( ) e ) I Φ + Φ W Ω ω ( I ( Φ + Φ W) e ) ω () 5 Cooh Sperum GSTAR (;) Sebaga lura, beru aa deua mar perum dar model GSTAR(;) dega parameer Φ dag(,3 ;,5), Φ dag(-,6 ;, ), mar bobo paal W, da mar ovara gala Ω I Sebaga lagah perama, a hug mar Φ Φ + ΦW,3 -,6,,5 Selauya, dlaua u eaoera model dega meghug la ege dar Φ da mag-mag moduluya Hal perhuga meuua bahwa la ege dar Φ adalah,, 4 ±, 337 da moduluya
6 urhaya, d, Sperum Gar(;) 3, 596 < Karea edua la ege erebu berada dalam lgara aua maa dapa dmpula bahwa model GSTAR erebu aoer Mar perum dapa deua dega meubua parameer-parameer yag deahu e peramaa () ehgga dperoleh h( ω) [ I ( Φ + ΦW) e ] Ω ' ω [ I ( Φ + Φ W) e ] -3e,6e, e,5e -3e,e,6e,5e Sebaga cooh, uu ω π /,56,7+,74 h ( π /),7+,74,533 Perlau perum, operum, da uadraur aara dere wau d loa da loa, ecara vual dapa dama pada Gambar, 6 Sperum loa Fre 64 6 Sperum loa Sperum 4 Sperum 4 Fre 57 3 Freue Koperum loa da 3 Freue Kuadraur loa da Fre 3 - Sperum - - Sperum - -3 Fre Freue -4 3 Freue Gambar Sperum dere wau d loa da, era operum da uadraur aara dere wau d loa da dere wau d loa 6 Kempula Telah duua bahwa dega memadag proe GSTAR yag aoer ebaga model VMA(), mar perum dapa drumua eper pada peramaa () Hal dharapa dapa dguaa ebaga meode paramer dalam peeua perum uu au daa ruag wau ebearya Ucapa Terma ah Peela dbaya oleh Program Ief Kemera egara Re da Teolog berdaara SK Mere o 97/M/KP/XI/7 Peul megucapa erma ah epada Dr Suawar Darw, Dr Dumara RT, Sumao WH, MCom, da Urwe Muhayar, MS aa araara Sela u, ucapa erma ah dampaa uga epada Tm Dewa Reda JMS da para revewer aa ore da mauaya Dafar Puaa Hamlo, J D, 994, Tme Sere Aaly, Prceo Uvery Pre, ew Jerey Koopma, L H, 974, The Specral Aaly of Tme Sere, Academc Pre, ew Yor
7 4 JURAL MATEMATIKA DA SAIS, DESEMBER 8, VOL 3 O 4 Pfefer, P E ad S J Deuch, 98a, A Three-age Ierave Procedure for Space Tme Modelg, Techomerc,, Pfefer, P E ad S J Deuch, 98b, Idefcao ad Ierpreao of Fr Order Space-me ARMA Model, Techomerc,, Ruchaa, B,, Suau Model Geerala Space-Tme Auoregre da Peerapaya pada Produ Mya Bum, Dera Program Door, Iu Teolog Badug We, W W S, 99, Tme Sere Aaly, Addo Weley, edo, Calfora
3. BAHAN DAN METODE. Lokasi penelitian yang dikaji adalah daerah perairan Samudera Hindia
3. BAHA DA METODE 3.1. au da Loa Peela Loa peela yag daj adalah daerah perara Samudera Hda pada 0,5 LS, 7,5º LS, 16,5º LS, 31,5 LS dar 40,5 BT ampa 100,5 BT, eper pada Gambar 7. Pembaga lag berdaara lea
Lebih terperinciPENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI
PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI Daua uu Memeuh Persyaraa Peyelesaa Program Saraa Sas Jurusa Maemaa Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Lebih terperinciUji 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPemodelan Georadar 2D dengan Metode Beda Hingga Domain Waktu
Pemodela Georadar dega Meode eda gga oma Wau A. Sulama da M. Tauf Pua Teolog Iveara Sumberdaa Alam (PTISA) - PPT Jaara Idoea Pua Teolog Iforma da Komua (PTIK) - PPT Jaara Idoea mal: alber_ulama@ahoo.com
Lebih terperinciHidraulika 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 terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN. Laar Belaag D alam erdapa baya seal jes mahlu hdup. Mahlu hdup ersebu aa mejala seles alam d maa yag ua yag aa beraha. Salah sau ejada yag dapa dama adalah persaga uu memperoleh maaa dalam
Lebih terperinci5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS
5//04 Matakulah: T EDALI Tahu : 04 Pertemuaa 45 Tempat eduduka Akar(Root Lou Aaly) Learg Outome Pada akhr pertemua, dharapka mahawa aka mampu : meerapka aal da aplka Tempat keduduka Akar dalam dea tem
Lebih terperinciPEMODELAN PASAR KEUANGAN DENGAN MEKANIKA KUANTUM
Prodg Semar Naoal Peela, Pedda, da Peerapa MIPA Faula MIPA, Uvera Neger Yogyaara, 16 Me 009 PEMODELAN PASAR KEUANGAN DENGAN MEKANIKA KUANTUM Dw Saya Palup Jurua Fa FMIPA UGM Abra Meaa Kuaum dcoba uu dguaa
Lebih terperinciBAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)
38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba
Lebih terperinciRangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
Lebih terperinciBEBERAPA 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 terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinciIII. 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 terperincidan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel
Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura
Lebih terperinciHIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS. Saniagus Munendra 1) Hery Susanto 2)
SIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS Saagu Muedra 1) Hery Suato 2) Abtra: Sfat-fat yag berlau pada radal uatu deal teryata tda emuaya berlau pada oep radal uatu ubmodul Raaee
Lebih terperinciKAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
Lebih terperinciPROSIDING ISSN:
PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi
Lebih terperinci=, adalah keluaran real negara j, y j. menunjukkan tingkat persaingan negara j terhadap negara i,,
Salmah Ar S Ch. R I Idah W Bagu S dega ebuah bak berama au uroea Ceral Bak CB. odel megabaka erak ekeral dega egara-egara o uuk eederhaaa. odel memeuh eramaa-eramaa r & m / / / / dega adalah keluara real
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Karakteristik Sistem Orde Tinggi
Iiu Teologi Sepuluh Nopember Surabaya Karaerii Siem Orde Tiggi Maeri Cooh Soal Rigaa Laiha Aeme Maeri Cooh Soal Siem Orde Tiga Siem Orde Tiggi Rigaa Laiha Aeme Maeri Cooh Soal Rigaa Laiha Aeme Pada bagia
Lebih terperinciKoefisien Korelasi Spearman
Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. 2 2x. K dy dx dy dx, (3.2) h2 2 ( x) P g y dydx g y dydx
III PEMBAHASAN Pada peeliia ii aa dibaas formlasi Hamiloia bai era elomba ierfacial Pembaasa dibai dalam da ass yai ass perama dea baas aas berpa permaa raa da ass eda dea baas aas berpa permaa bebas Hamiloia
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciBAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain
BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain Dalam ubbab 3., kta aka mempelaar alah atu fat petg dar kode wa-dual geap. Sfat terebut dberka oleh Teorema 3.(Teorema Gleao), Teorema ecara megeaka telah meetuka betuk
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciBAB 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 terperinciJURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Achmad Samudi, M.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 6. MENGUJI PROPORSI π : UJI DUA PIAK Mialka kia mempuyai populai biom dega propori periiwa A π Berdaarka ebuah ampel
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL BOLTZMANN LINEAR. Agus Sugandha
JMP : Volume Nomor 2, Oober 2009 SOUSI PERSAMAAN DIFERENSIA BOTZMANN INEAR Agus Sugadha Faulas Sais da Tei, Uiversias Jederal Soedirma Purwoero, Idoesia Email : agussugadha@ymail.com ABSTRACT. I his research,
Lebih terperinciANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si
ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor
Lebih terperinciPROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2011 ISBN: INTERVAL KONFIDENSI SPLINE KUADRAT
PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAISIA UNIVERSIAS DIPONEGORO 0 ISBN: 978-979-097-4-4 INERVAL ONFIDENSI SPLINE UADRA DENGAN PENDEAAN PIVOAL QUANIY Rowa Dafl Saraamual I Noma Budaara ) Mahasswa Magser Jurusa
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE ESTIMASI-, ESTIMASI-, DAN ESTIMASI- PADA MODEL REGRESI ROBUST UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKSI KEDELAI DI INDONESIA
PERBANDINGAN METODE ESTIMASI-, ESTIMASI-, DAN ESTIMASI- PADA MODEL REGRESI ROBUST UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKSI KEDELAI DI INDONESIA Jural Daua epada Faulta Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverta Neger Yogyaarta
Lebih terperinciBukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Lebih terperinciFungsional Aditif Ortogonal pada W 0 (E) di dalam R n. Riyadi. Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret
JM Volue I Noor Deseer 0 Fugsoal Ad Orogoal pada W 0 () d dala R Ryad Faulas Kegurua da Ilu Pedda Uversas Seelas Mare Asrac Ths paper dscusses aou a represeao heore o a orhogoally addve ucoal o W 0 ()
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. dalam waktu (Hanke&Winchern, 2005: 58). Metode time series adalah metode
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Time Series Time series aau ruu wau adalah himpua observasi daa eruru dalam wau (Hae&Wicher, 005: 58). Meode ime series adalah meode peramala dega megguaa aalisa pola hubuga aara
Lebih terperinciH dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Lebih terperinciMODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG
MODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG SKRIPSI Dajua epada Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Neger ogyaara uu memeuh sebaga persyaraa gua memperoleh gelar Sarjaa Sas Oleh: Naala Jagrum
Lebih terperinciBAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun
BAB III ARFIMA-FIGARCH 3. Time Series Memori Jangka Panjang Proses ARMA sering dinyaakan sebagai proses memori jangka pendek (shor memory) karena fungsi auokorelasi anara dan urun cepa secara eksponensial
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN EORI. ijaua Puaka Daa ruu waku adalah daa yag dikumpulka meuru urua waku dalam uau reag waku ereu (Roadi, 006). Secara umum aalii ruu waku mempuyai ujua uuk pemodela da peramala. Pemodela
Lebih terperinciANALYSIS SENSITIVITAS PADA PROGRAM INTEGER CAMPURAN
Aaly Setvta pada Program Iteger Campura Fagzduhu Bu ulolo ANAYSIS SENSIIVIAS PADA PROGRAM INEGER CAMPRAN Fagzduhu Bu ulolo Departmet Mathemat, verta Sumatera tara, Meda 2055 Idoea Abtra: Metode Smple merupaa
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN. Latar elaag Salah atu baga petg yag tda dapat dpaha dalam eolah tgg da uverta adalah maalah peadwala mata ulah dega edala watu yag dga (prefere doe, mahawa, da bayaya ruaga yag terbata.
Lebih terperinciANALISA HANTARAN GELOMBANG LISTRIKMAGNET DENGAN MENGGUNAKAN METODA FINITE DIFFERENCE TIME DOMAIN (FDTD)
Tuoral Rse Uggula Terpadu RUT VI PNGMBANGAN SISTM RADAR BAWA TANA PULSA IRP ANALISA ANTARAN GLOMBANG LISTRIKMAGNT DNGAN MNGGUNAKAN MTODA FINIT DIFFRN TIM DOMAIN FDTD Ieses P db Peel Uama Ir. Josapha Teuo
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA
PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
PENDAHULUAN Laar Belaag Jahe (Zgber offcale Rosc. merupaa salah sau es aama oba yag mempuya baya eguaa ba sebaga baha oba aaupu maaa. Jahe besar serg dguaa dalam dusr maaa da muma peghaga. Jahe puh ecl,
Lebih terperinciPemodelan 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 terperinciBAB III TEORI PERRON-FROBENIUS
BB III : EORI PERRON-FROBENIUS 34 BB III EORI PERRON-FROBENIUS Pada Bab III aa dbahas megea eor Perro-Frobeus, yatu teor hasl otrbus dar seorag matematawa asal Germa, Osar Perro da Ferdad Georg Frobeus
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciBab III. Menggunakan Jaringan
Bab III Pembuaan Jadwal Pelajaran Sekolah dengan Menggunakan Jaringan Pada bab ini akan dipaparkan cara memodelkan uau jaringan, ehingga dapa merepreenaikan uau jadwal pelajaran di ekolah. Tahap perama
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciPEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)
JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this
Lebih terperinciBAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR
15 BAB III MODEL PERTUMBUHA EKOOMI DUA SEKTOR 3.1 Aum dan oa Model perumbuhan dua ekor n merupakan model perumbuhan dengan dua komod yang dhalkan, yau barang modal dan barang konum. Kedua barang n dproduk
Lebih terperinciLOGO 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 terperinciPENDAHULUAN INTERVAL KEPERCAYAAN PENAKSIRAN TITIK PENAKSIRAN INTERVAL 5/14/2012 KANIA EVITA DEWI
5/4/0 INTERVAL KEPERCAYAAN Poulai θ= μ,, π PENDAHULUAN amlig amel θˆ=,, KANIA EVITA DEWI Peakira arameer ada cara:. Peakira iik. Peakira ierval aau ierval keercayaa PENAKSIRAN TITIK Peakira iik -> Jika
Lebih terperinciGambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Lebih terperinciBAB III DATA DAN METODE PENGOLAHAN DATA
BAB III DATA DA ETODE PEGOLAHA DATA 3. Daa Daa ag dguaa adalah daa ecepaa arus d perara Sela Lfaaola da uu edees edees orelasa dega feoea El ño da La ña pada ahu-ahu 004 sapa 006 dguaalah daa Ides Oslas
Lebih terperinciHUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
Lebih terperinci= 0 diturunkan terhadap x. Karena y fungsi dari x, maka setiap kali menurunkan y harus dikalikan dengan didapat diselesaikan ke y '.
6..MENURUNKAN FUNGSI IMPLISIT Padag y fugsi dari yag disajika dalam beuk implisi f (, y) 0. Turuaya y' didapa sebagai beriku: a. Jika mugki y diyaaka sebagai beuk eksplisi dari, lalu diuruka erhadap b.
Lebih terperinciMATA KULIAH METODE RUNTUN WAKTU. Oleh : Entit Puspita Nip
MAA KULIAH MEODE RUNUN WAKU Oleh : Entit Puspita Nip 08 JURUSAN PENDIDIKAN MAEMAIKA FAKULAS PENDIDIKAN MAEMAIKA DAN ILMU PENGEAHUAN ALAM UNIVERSIAS PENDIDIKAN INDONESIA 00 //00 Entit Puspita BEBERAPA KONSEP
Lebih terperinciNORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFISIEN KURTOSIS
PENAKIR RAIO YANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFIIEN KURTOI abarah * Haro H rat Mahawa Program Matematka Doe Jurua Matematka Fakulta Matematka da
Lebih terperinciAplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier
Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg
Lebih terperinciPenerapan Aljabar Max Plus Interval pada Jaringan Antrian dengan Waktu Aktifitas Interval
Peerapa Aljabar Max Plus Ierval pada Jarga Ara dega Wau Afas Ierval M. Ady Rudho Mahasswa S Maeaa FMIPA UGM da Saff Pegajar FKIP Uversas Saaa Dhara Yogyaara rudho@saff.usd.ac.d Sr Wahyu, Ar Suparwao Jurusa
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
Lebih terperinciBAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA
9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta
Lebih terperinciUntuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt
LAMIRA 4 5 Lamra eetua t eta ar eramaa 3. Utu metua tt teta ar eramaa 3. maa eramaa tereut uat ama ega ol yatu a ee alam eramaa erut t t t..................3 Dar eramaa aa eroleh la eaga erut t Dar eramaa
Lebih terperinciHolt-Winter Exponential Smoothing. Minggu 5-6
Hol-Winer Exponenial Smoohing Minggu 5-6 Hol Exponenial moohing Meode Hol wo parameer exponenial moohing adalah pengembangan dari exponenial moohing ederhana. Menambahkan fakor perumbuhan (fakor ren) pada
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA
3 BAB III FORMULA PEETUA HARA OPSI ASIA Pada Bab III ii aka dibahas megeai opsi Asia da aalisisya, di maa yag aka dibahas hayalah beberapa ipe opsi Asia, da erbaas pada eis Europea call saa. Jeis-eis opsi
Lebih terperinciPerbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 6, o.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Prin) A 1 Perbandingan Meode Winer Eksponensial Smoohing dan Meode Even Based unuk Menenukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Elisa
Lebih terperinciRangkaian 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 terperinciBAB 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 terperinciUJIAN TENGAH SEMESTER EKONOMETRIKA TIME SERIES (ECEU601302) SEMESTER GASAL
Univeria Indoneia Fakula Ekonomi dan Bini UJIAN TENGAH SEMESTER EKONOMETRIKA TIME SERIES (ECEU601302) SEMESTER GASAL 2017-2018 Hari /gl : Rabu, 18 Okober 2017 Waku : 120 Meni Pengajar : Riyano Sifa : Caaan
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )
PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka hpote 0 (H 0 ) da at hpote (H ) malya: H 0 : µ 00 H : µ 00 atau H : µ > 00 atau H : µ < 00 PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka je dtrbu yag cocok: bla > 30 da
Lebih terperinciLEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M
JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.
Lebih terperinciBAB 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 terperinciANALISIS & INTERPRETASI DATA KINETIKA SISTEM REAKTOR BATCH
NLISIS & INTERPRETSI DT KINETIK SISTEM REKTOR BTH PEROBN KINETIK REKSI Salah sau caupa aau ruag gup sud ea reas adalah peeua ecepaa reas secara uaaf; hal mejad bera peerjaa seorag chemcal egeer yag harus
Lebih terperinciadalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Lebih terperinciSTUDI 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 terperinciTransformasi Laplace Bagian 1
Modul Tranformai aplace Bagian M PENDAHUUAN Prof. S.M. Nababan, Ph.D eode maemaika adalah alah au cabang ilmu maemaika yang mempelajari berbagai meode unuk menyeleaikan maalah-maalah fii yang dimodelkan
Lebih terperinciU J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciTE Dasar Sistem Pengaturan
TE09346 Daar Stem Pegatura Peracaga otroler : otroler Prooroal Itegral Dfereal Ir. Jo Pramujato, M.Eg. Jurua Tekk Elektro FTI ITS Tel. 594730 Fax.59337 Emal: jo@ee.t.ac. Daar Stem Pegatura 06 Objektf:
Lebih terperinciRISK 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 terperinciKAJIAN PEMODELAN DERET WAKTU: METODE VARIASI KALENDER YANG DIPENGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURAN
JMP : Volume 4 omor, Juni 22, hal. 35-46 KAJIA PEMODELA DERET WAKTU: METODE VARIASI KALEDER YAG DIPEGARUHI OLEH EFEK VARIASI LIBURA Winda Triyani Universias Jenderal Soedirman winda.riyani@gmail.com Rina
Lebih terperinciMODUL 7 APLIKASI TRANFORMASI LAPLACE
MODUL 7 APLIKASI TRAFORMASI LAPLACE Tranformai Laplace dapa digunaan unu menyeleaian bai peroalan analia maupun perancangan iem. Apliai Tranformai Laplace erebu berganung pada ifa-ifa ranformai Laplace,
Lebih terperinciRancangan 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 terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciBAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI
Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciBeberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )
33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil
Lebih terperinci