Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id"

Transkripsi

1 A. METODE PROGRAM LINIER Terdpt hubug g ert tr teor per d progr ler kre setp betuk per berulh ol dr du org (g berhgg) dpt dtk sebg sutu betuk progr ler d seblk, setp perslh progr ler dpt dsk sebg sutu per. Dl peeles sutu per deg etode progr ler, serg dhdpk kepd slh etode spleks dults. Utuk sutu per deg trks pebr g berukur besr ( ) d tdk epu ttk pel sert etode dos tdk dpt dguk utuk ereduks ukur trks pebr ed lebh kecl, k progr ler ewrk sutu etode peeles g efse. Perhtk trks pebr d bwh. Pe P.... Pe P deg probblts pe P elh stteg ke- probblts pe P elh stteg ke- l pebr g bersesu deg strteg ke- pe P d ke- pe P,,,..., d,,...,. Utuk pe P (pe brs).

2 Pe P elh, 0, g k eghslk,,...,. Hl euukk bhw strteg cpur optu pe P eeuh,,..., berdsr pebts : d 0,,,,. Persol dpt dsk ke betuk progr ler sebg berkut ; k,,..., k persol ed : Meksuk Z berdsrk pebts :,,,,, 0 utuk seu l per Peruus progr ler d ts dpt dsederhk deg ebg (+) pebts deg. Pebg berlku utuk > 0. Jk 0 k pebg tdk berlku. Seblk, k < 0 k pebg ug tdk berlku u dpt dubh ed > 0 deg ebhk sutu kostt postf k pd seu elee dl trks pebr g k e l per utuk trks g dodfks lebh besr dr ol. Sebg pedo, dbl k hrg utlk dr elee g terkecl sehgg sebelu eruusk ke betuk progr ler perlu dperks l brs kre k l tersebut egtf k d keugk l per egtf tu ol. Deg dek trks pebr perlu dodfks dhulu d sebg kosekues dlh k solus optu telh dperoleh k

3 l per g seber dtetuk deg egurg sebesr k td dr l per g dodfks tu. Pd uu k l postf k l per lebh besr drpd ol (terut per g epu ttk pel). Oleh kre tu d dl pebetuk ruus progr ler dsusk bhw > 0. Pebts-pebts (costrts) dl ruus progr ler d ts ed :,,,,..., d, 0 utuk seu. Atu dtuls secr legkp : d Jk dotsk deg,,..., k Kre [ ] Mk persol d ts ed : V

4 Meuk berdsrk pebts : ,,..., 0 Dr s keud dselesk deg etode spleks. Peeles bg pe P erupk dul dr peeles pe P. Jd peeles optu bg slh stu pe dpt eberk peeles optu bg pe l eskpu peeles bg pe P erupk dul dr peeles pe P. Perhtug peeles optu pe P dpt dlkuk deg egguk etode spleks d peeles pe P erupk dul. Pd ket bhw lebh udh utuk eghtug peeles pe P deg etode spleks terlebh dhulu. Utuk pe P (pe kolo) Pe P elh, 0, g k eghslk,,...,. Hl euukk bhw strteg cpur optu pe P eeuh,,...,

5 berdsrk pebts d > 0, 0,,,,. Persol dpt druusk ke dl betuk progr ler sebg berkut. Jk,...,, Mk persol d ts ed, euk Z berdsrk pebts,,,,, > 0 utuk seu l per Asusk bhw > 0 k pebts-pebts dl ruus progr ler d ts ed,,,, d, > 0 utuk seu Atu dtuls secr legkp M d Jk dotsk ; 0,,,, k

6 Kre Meksuk w berdsrk pebts- pebts + M + + [ ] +, k persol d ts ed + +,,,, > Keud dselesk deg etode spleks d peeles pe P erupk dul dr peeles pe P d spleks lebh sederh. Cotoh : Dberk trks pebr ( ) sebg berkut : Pe P Pe P deg probblts pe P elh stteg ke- probblts pe P elh stteg ke- Tert bhw per tdk epu ttk pel d tur dos tdk dguk. Kre l -, k d keugk l per egtf tu ol. Oleh kre tu, trks pebr d ts perlu dodfks deg ebhk kostt postf k sedek rup sehgg trks pebr odfks dlh

7 Pe P Pe P Peeles deg etode spleks utuk pe P. Foruls progr ler berdsrk trks pebr odfks utuk pe P dlh : Meksuk + + ( ) berdsrk pebts ,, 0 Betuk d ts dbw ke betuk kok deg esukk pegubhpegubh keloggr (slck), sl P, Q, R. Keud ecr,,, P, Q, R 0 g eeuh P Q R Meksuk OP + OQ + OR. Mk, [ ] [,,, P, Q, R] [ ] [,, ] [,, ] c [c ] [,,, 0, 0, 0] 0 0 A ( ) METODE SIMPLEKS Metode Spleks ul dperkelk oleh George B. Dtg pd thu 99 Metode peeles slh: 7

8 - ters deg lgkh-lgkh perhtug g s - perhtug g s dulg beberp kl sebelu solus optu dcp Lgkh-lgkh peeles etode Spleks:. Tetuk odel foruls. Tbhk slck rble pd setp costrt. But tbel spleks Pers costrt khusus utuk slck rble hrus ebetuk trks detts. Htug d - c Bl - c < 0 belu optl, hrus dbut tbel bru. Tetuk kolo pot kolo d - c plg kecl. Tetuk brs pot brs d Hrg bg plg kecl Hrg bg Hrg wb Elee pd kolo pot 7. Tetuk usur pot usur (elee) g ed ggot dr kolo pot d brs pot 8. Meetuk rbel g suk rbel pd kolo pot Meetuk rbel g kelur rbel pd brs pot 9. Mebut tbel bru Bg elee-elee pd brs pot deg usur pot 0. Htug elee-elee utuk brs l deg ketetu - p. p elee pd brs ke- d kolo ke- g bru elee pd brs ke- d kolo ke- (tbel l) p elee pd brs ke kolo pot l p elee pd brs pot kolo ke- (tbel bru). Ulg lgkh oor sp edptk tbel optl. Bl telh edptk tbel optl, tetuk hsl solus optl 8

9 Kre A telh tereduks legkp (eut trks detts I ) k betuk trks tu dktk sp spleks. Tbel spleks utuk pe P c c P Q R 0 P Q R c Q 0 0 R 0 - -c 0 0 Q 0 0 -c R / 9

10 c Kre seu -c > 0 k telh tercp optu. Ddptk bhw [,,, P, Q, R ] [,,,0,0,0] Kre d Dperoleh bhw k 0 d l per seber dlh utuk,,. Jd strteg cpur optu pe P dlh per. k 0,, d l Selut k dcr solus optu utuk pe P ellu dults (berdsrk solus optu trks odfks). Bg pe P > 0 > 0 > 0 > 0 > 0 > 0 0

11 Mslh dul : Merupk sste pers ler o hooge deg rbel, tu,, d pers. Sste dselesk deg tur Crer. Dperoleh bhw Kre d Dperoleh bhw + + k utuk,,.

12 ,, Jd solus optu per dlh Cotoh Strteg cpur pe P dlh Strteg cpur pe P dlh Nl per Mtrks pebr g telh dodfks.,, 0,, Pe P Pe P Foruls dl progr ler utuk pe P dlh Meuk + + ( ) berdsrk pebts ,, 0

13 Betuk d ts dbw ke betuk kok deg ebhk pegubh keloggr (slck), sl P, Q, R. Dcr,,, P, Q, R 0 g eeuh : + + P + + Q + + R Meksuk P + 0Q + 0R Tert bhw 0 0 A belu sp spleks. Oleh kre tu perlu dtbh lg deg pegubh-pegubh seu (rtfcl rbles), sl S, T, W sehgg Ak dcr,,, P, Q, R, S, T, W 0 g eeuh + + P + S + + Q + T + + R + W Meuk P + 0Q + 0R + MS + MT + MW deg M blg postf besr. Mk, [,,, P, Q, R, S, T, W] [ ] [,, ] [,, ] C [c ] [,,, 0, 0, 0, M, M, M] A ( ) Kre trks A telh tereduks legkp k trks A dk telh sp spleks. Tbel spleks utuk pe P dlh sebg berkut:

14 P c M M M P Q R S T W R M S M T M W M M 0M M M -M -M -M M M M -c 0M- M- M- -M -M -M S T 8 9 M + -c 9 M M S c M + M M M M -M -M -M M -M 8 8 M 8 M M M 8 8 M 8 M M M M M + 7 M + M + M 8 8 M 7 M 8 7

15 c M M M

16 Dr tbel tersebut dpt dlht bhw seu -c 0. Kre seu -c 0 k optu telh tercp. Nl optu dlh + + ( ) Solus optu [,,, P, Q, R, S, T, W] Kre d Dperoleh bhw,,,0,0,0,0,0, 0 k D l per seber dlh utuk,,. Jd strteg cpur optu pe P dlh k,, d l per. Selut k dcr solus optu utuk pe P ellu dults (berdsrk solus optu trks odfks). Bg pe P > 0 > 0 > 0 Mslh dul

17 + + Sste pers ler o hooge deg tg u tu,, d tg pers dselesk deg tur Crer. Dperoleh bhw 0 Kre d Dperoleh bhw + + k 0 0 0,, Jd solus optu per dlh utuk,,. o Strteg cpur optu pe P dlh,, 7

18 o Strteg cpur optu pe P dlh o Nl per 0,, Deg dek terlht bhw peeles spleks utuk pe P (pe brs ) lebh rut drpd peeles spleks utuk pe P. Oleh kre tu dsrk utuk eelesk deg etode spleks bg pe P (pe kolo) dhulu d bru peeles pe P sebg dul. KESIMPULAN PENELESAIAN BERJUMLAH NOL DARI DUA ORANG. Dl stud ksus butlh trks pebr tu tr per terlebh dhulu.. Perhtk bk-bk trks pebr g dberk tu trks pebr g bru dsk bl stud ksus.. Seld pkh epu ttk pel.. Klu dteuk ttk pel, k per tersebut dpt dselesk deg strteg ur. Klu ttk pel tdk dteuk k per tersebut dselesk deg strteg cpur.. Meerks pkh trks pebr dpt dreduks deg tur dos.. Selesk per deg slh stu etode peeles g cocok. Metode lbr utuk ukur Metode grfk utuk ukur,, Metode lbr trks d etode progr ler utuk usur B. PERMAINAN BERJUMLAH NOL DARI ORANG. Pedhulu Pd bb-bb sebelu telh dbhs tetg per berulh ol dr org, tu sutu per g h eut du pertetg kepetg (oppostg terest). Dl bb k sedkt dbhs tetg per berulh ol dr org. Perbed deg bb-bb sebelu dlh bhw per pd bbbb sebelu dk h oleh du org (phk) s tetp dl bb ulh pe lebh dr du org (pe). Ad du sus g dpk d dl pebhs per berulh ol dr org, tu: 8

19 . Setp pe dl per dpt berkouks d berudg deg pe g l utuk ebut sutu per g egkt. Hl berrt d kers d tr pe. Brgkl per tu elput du es, tu koords strteg d pebg pebr. Jk sutu kelopok pe etk utuk beker s k erek ebetuk kols. Sutu kols dlh persetuu d tr beberp pe utuk egkoordsk strteg erek g d dl sutu cr (l) sedek sehgg seluruh ggot kols tu k berutug. Alss ege betuk kols erupk bg g terpetg d dl epelr per berulh ol dr org.. Pr pe dpt ebut pebr spg (sde pet), tu sutu trsfer (pedh) pebr d tr pe. Oleh kre tu erek k ebetuk sutu kols k pebr-pebr tu sedek rup sehgg ggot-ggot kols (ellu kers) dpt ecp totl pebr utuk kols tu lebh besr drpd erek ber secr ddu. Setelh kols eksuk totl pebr, pebr utuk pr ggot kols tu dtur deg pebut pebr spg (sde pet) tu. Sesu deg defs per d s k dsusk bhw pe-pe d dl per org dpt dbg ed du kelopok (kols) g slg berhdp (besg). Setelh terbetuk du kols (kelopok), per org dpt dberlkuk sebg per du org, tu kols I elw kols II. Nl per, g terdftr d dl fugs krkterstk utuk per dlh l utuk kols I g berrt bhw u totl pebr ggot-ggot kols I dpt dperoleh tp eperhtk tdk g dberk oleh ggot kols II. Oleh kre tu totl pebr dr kols I s deg egtf dr totl pebr kols II d dl setp ektor pebr dl trks pebr.. Betuk Kols Secr uu d dl per berulh ol org terdpt - cr g ugk utuk egelopokk org (pe) tu ke dl du kelopok g slg berhdp. Msl, per g berulh ol org (A, B, C, D). Pr pe dl per dpt ebetuk - 8 kols g berbed tu: 9

20 Grup I elw Grup II. ABCD Ø. ABC D. ABD C. ACD B. BCD A. AB CD 7. AC BD 8. AD BC Klu dlht pd betuk kols g kestu, tu ABCD VS Ø k els tdk dpk d s. Kre kols kosog (Ø) tdk epu lgkh, tdk epu pegruh, tdk d keutug tupu kerug. Dek ug koplee dr kols kosog (Ø), tu ABCD, wlupu epu bk ggot d lgkh ug tdk epu pegruh d tdk d kerug tu keutug kre els bhw kols ABCD tdk epu lw bersg. Deg ebg org (pe) ed du grup tersebut k per berulh ol dr org dpt dberlkuk sebg sutu per berulh ol dr du org (grup). Deg dek d dl eghtug solus optu dpt egguk etode-etode utuk per berulh ol dr du org. H d sedkt perbed tu ege pebg pebr utuk sg-sg ggot kols g bersgkut. Cotoh Dberk per berulh ol dr org (A, B, C) deg sg-sg pe epu plh strteg. Msl: - Pe A epu strteg :,. - Pe B epu strteg :,. - Pe C epu strteg : Z, Z. Deg trks pebr d bwh. 0

21 Strteg Pebr A B C A B C Z - 0 Z - Z 0 - Z - - Z - 0 Z 0 - Z - - Z - Dr s d kols g ugk, tu: Grup I elw Grup II. A BC. B AC. C AB Dseldk utuk A elw B, C; deg trks pebr sebg berkut: BC Z Z Z Z A Dl trks pebr tbel tdk epu ttk pel. Dselesk etode grfk. Msl probblts pe A ek strteg kestu. Pebr hrp pe A g berkt deg strteg ur pe (BC) dlh: Strteg ur pe BC Pebr hrp pe A

22 Keept grs luruss tersebut dgbrk sebg fugs dr pd grfk dbwh. D kolo ke d ke pd tbel tu pers grs lurus () d () ddos oleh kolo ke tu grs lurus (). Dpt dperlhtk pd grfk d bwh. Grfk Ttk dllu oleh grs lurus () d () k: - < > ½ Sehgg berrt bhw ½ d l per - Sekrg strteg optu pe (BC) deg dults. Msl probblts pe (BC) elh kolo ke ;,,,. > > 0 > 0 > ǁ ǁ V Dul: - -/ - -/ < > < >

23 Jd strteg optu pe A dlh, Strteg optu pe BC dlh,,0,0 d - Dseldk utuk B elw AC deg trks pebr sebg berkut: AC Z Z Z Z B Tert tdk epu ttk pel d ke d ddos oleh kolo ke. sl probblts pe B elh strteg ke. Pebr hrp pe B g berkt deg strteg ur pe (AC) dlh: Strteg ur pe AC Pebr hrp pe B - - Ketg grs lurus dgbrk sebg fugs dr pd grfk d bwh. Grfk Tert ttk u dllu oleh grs lurus () d () k

24 d Strteg optu bg pe AC deg dults. Msl probblts pe AC elh strteg ke ;, ǁ ǁ Dul + Jd strteg optu pe B dlh Strteg optu pe AC dlh, 0,0,, d. Utuk C elw AB deg trks pebr : AB,,,, C Z Z Tert tdk epu ttk pel d kolo ke d ddoos oleh kolo ke. Msl probblts pe C elh lgkh ke. Pebr hrp pe C g berkt deg strteg ur AB.

25 Strteg ur pe AB Pebr hrp pe C Kedu grs lurus dgbrk sebg fugs dr pd grfk dbwh. Grfk Kre ttk u dllu oleh du grs lurus, tu () d () k 7 7 d Strteg optu pe AB ellu dults. Msl probblts pe AB elh strteg ke;, > 0 > ǁ ǁ Dul :

26 Jd Strteg optu pe C dlh Strteg optu pe C dlh, 0,,0, d Deg dek ddptk bhw : Nl per utuk A tu, Nl per utuk B tu, Nl per utuk C tu, Sekrg tbul perslh ege bg pebg (pedstrbus) pebr setp pe/ggot. Atur pedstrbus (pebg) pebr setp pe (ggot) dkel deg puts (puttos) C. IMPUTASI Iputs dlh sutu dstrbus (pebg) g ugk dr pebr g tersed g dtk sebg ektor pebr utuk sutu per g eeuh krter.. Julh dr pebr-pebr tp ddu (pe ) hrus s deg ol (kre per berulh ol). Dl per berulh ol dr org g beker s (ebetuk kols) dpt dsk sutu puts sebg ektor pebr P [p, p, p,..., p ] deg P g dter oleh pe ke I {,,..., }. I I dpt dsk sebg p 0 I etk sutu besr pebr. Pebr utuk setp pe hrus lebh besr tu s deg pebr g dpt dperoleh secr ddu. Dpt dsk sebg p ({}), utuk seu I, deg ({}) dlh l per utuk pe ke. Cotoh Pd cotoh ddptk bhw V(A) -, V(AC), V(B) -0, V(AC) 0, V(C) -.8 V(AB),8 Sebg puts puts g berbetuk ector [PA, PB, PC] dlh

27 [-, 0,, ] [0,, -0,, 0,] [0,7, 0,, -] d sebg. Cotoh g buk puts : [0,, -0,7, 0,] kre -0,7 < 0, [-,,, 0,] kre - <, Dr cotoh d ts tert bhw terdpt bk (bhk tk berhgg ulh) puts dr per org tu sehgg g ed slh dlh utuk edptk krter g eugkk kt utuk eetuk slh stu puts terplh dr puts-puts g l. Krter dk crter dos. Msl dberk du puts g berbed P d P. Iputs P dktk edos put P utuk sutu kols k pebr-pebr utuk seu ggot kols tu lebh besr utuk P drpd utuk P d k totl pebr utuk kols tu dlh cukup besr utuk eedk pebr secr ddu g dberk P. Cotoh Perhtk cotoh. Mslk P [-,, 0,, ] d P [ 0,, -0,, -0,] Mk P edos P utuk ed kols (BC), Kre [-,, 0,, ] > [ 0,, -0,, -0,] > > Tetp P tdk edos P utuk kols BC kre [ 0,, -0,, -0,] [-,, 0,, ] < < 7

28 D. DOMINANSI DARI IMPUTASI Utuk egethu pkh sutu puts lebh bk dbdgk puts l, tu deg elht pd du puts d. Kre N ( N ) N k utuk sutu berlku > k pst terdpt sedek sehgg >. Sebb sutu puts tdk lebh bk dr puts g l utuk sutu pe, tetp terdpt keugk utuk sutu kols stew, lebh bk drpd utuk setp ggot. Jd bs dkehedk sutu kols g kut utuk edptk puts g lebh bk. Berkut defs ege dos dr puts. Defs. (Prthsrth d Rgh, 97: 0-) Mslk (,,, ) d (,,, ) 8 K K puts utuk per koopertf -phk d dlh fugs krkterstk, d S dlh hpu bg dr hpu pe. Iputs (,, K, ) edos puts (,,, ) eeuh: ) S Ø ) ( S) S ) >, S K, g dotsk f, pd S k Dr defs tersebut dpt dktk bhw f k terdpt sutu hpu g tdk kosog S N sedek sehgg ( S) d >, S. Jk f pd S (dotsk f ), k S hrus eut plg sedkt du d plg bk ( ) ggot. Sebb k { } pd Defs dlggr. Jk N S N d f N k > N ( N ) S S S d S f k ( { } ) > utuk setp N sehgg Mk buk puts kre tdk eeuh kods () pd Defs. <. Kods () Jk f, k kedu kods berkut hrus ber tu (Wsto, 99: 8): S

29 . Tp ggot dr S lebh elh drpd. Kre ( S) S, ggot S edpt peroleh g dberk Kods () sesu deg kods () pd Defs, sedgk kods () eghedk bhw peroleh g dberk cukup e ggot S. Defs (Thos, 98: 9) dktk edos (f ) k edos utuk sutu kols S. Jk terdpt du puts deg peroleh bg beberp phk pd puts g stu lebh besr drpd peroleh dr puts g l, k phk tersebut cederug elh puts g plg egutugk bg. Berkut k dberk cotoh ege dos dr puts. Cotoh : Jk ( 0,, ) d (,, ) Mk edos utuk kols {,} kre ( 0,, ) f (,, ) > > Gbr. edos utuk kols {,} Tetp tdk edos utuk kols {,} kre (,, ) f ( 0,, ) < < Gbr. tdk edos utuk kols {,} E. PUSAT IMPUTASI (CORE) Pust puts erupk slh stu kosep solus g petg utuk per koopertf -phk, d ddefsk secr eksplst oleh Glles (99). Kosep solus ddsrk pd peggu de dos dr puts. 9

30 Sebelu ebuktk bg eetuk pust puts dr per koopertf -phk, terlebh dhulu k dberk pegert pust puts. Pust puts ddefsk sebg berkut. Defs. (Joes, 980: 00) Hpu seu puts g tdk terdos pd per koopertf -phk dsebut pust puts. C ( ). Pust puts sutu per deg fugs krkterstk dotsk deg Kerug g ugk tbul dl ecr solus per koopertf -phk deg egguk kosep dlh pust puts kosog. berkut. Cotoh : Utuk lebh eh kosep solus d ts, k dberk sebuh cotoh sebg Dkethu fugs krkterstk dr per sebg berkut: ( Ø) ({ } ) ({ } ) ({ }) 0 ({,} ) ({, }) ({,}) ({,,} ) Tetuk pust puts dr per tersebut. Jwb: Mslk,, ) erupk pust puts ( Peroleh terbesr g ddpt k seu pe tu pe, d bekers dl stu kols dlh tu + + Jk pe d bekers dl stu kols, k peroleh g ddpt plg sedkt sebk tu + Jk pe d bekers dl stu kols, k peroleh g ddpt plg sedkt sebk tu + Jk pe d bekers dl stu kols, k peroleh g ddpt plg sedkt sebk tu + 0

31 Jk egkbtk 0 + egkbtk 0 + egkbtk 0 Kotrdks deg pegd bhw + +. Jd tdk terdpt,, ) ( F. NILAI SHAPLE (SHAPLE VALUE) C( ) deg kt l ( ) C Ø. Terdpt kosep solus ltertf l utuk per koopertf -phk, tu Nl Shple, g dkeukk oleh Llod Shple (9). Kosep eberk solus g lebh dl dbdgk pust puts. Shple elht bhw tp pe dpt ebgk hrp peroleh sebelu per dul. Meurut Shple, d tg kso g hrus dpeuh oleh sutu Φ ( ), deg Φ ( ) erupk hrp peroleh pe ke- dl per deg fugs krkterstk. Ketg kso tersebut dlh: S ( ) Φ hruslh depede dr peoor pe. Jk π dlh peruts,, K, d π dlh fugs krkterstk dr per deg oor pe telh dperuts oleh π, k Φπ () ( )( π ) Φ ( ) S Julh seluruh hrp peroleh pe s deg hrp peroleh ksu dl per, d N Φ ( ) ( N ) () S Jk u, dlh fugs krkterstk dr du per, u + dlh fugs krkterstk dr per g dk bers-s, k Φ eeuh: ( u + ) Φ ( u) + Φ ( ) Φ () Selut Shple ebuktk bhw terdpt stu fugs g eeuh ketg kso d ts, g dtugk dl teore berkut. Teore. (Thos, 98: 0) H terdpt stu fugs g eeuh S, S d S tu: Φ ( ) S: S (# S )!( # S)!! ( ( S) ( S \ { } )) ()

32 deg peulh ts seu kols S g eut pe d #S dlh ulh pe dl kols S. ( ) Φ erupk l Shple. Cotoh 7: Dkethu fugs krkterstk dr per sebg berkut: ( Ø) ({ } ) ({ } ) ({ }) 0 ({,} ) ({, }) ({,}) ({,,} ) Tetuk l Shple dr per tersebut. Jwb: Φ 0!!!!!!!!!!0!! ( 0) + ( ) + ( ) + ( ) Deg sft setr, Φ Φ Φ. Sehgg (, ),.

1 yang akan menghasilkan

1 yang akan menghasilkan Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr

Lebih terperinci

Tekun dan Teliti adalah Kunci Keberhasilan Anda PEMROGRAMAN LINEAR

Tekun dan Teliti adalah Kunci Keberhasilan Anda PEMROGRAMAN LINEAR Teku d Telt dlh Kuc Keberhsl Ad PEMROGRAMAN LINEAR Pdg bg Rset Opers berkut: TSP MP Trss Trsp Network PD PL PNL P Progr Ler (PL) erupk bg dr rset opers (RO) g erupk kupul etode peeles slh-slh t secr tets.

Lebih terperinci

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDAARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA Aleder A.. Guw Jurus Mtetk d ttstk, Fkults s d Tekolog, Bus Uversty Jl. KH. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48. gug@bus.edu ABTRACT

Lebih terperinci

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model

Lebih terperinci

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif Vol. 3 No. 80-85 Ju 007 Bts Nl Ege Mksl D Mtks Tk Negtf A. Kes Jy Abstk Ide ut skps dlh utuk edptk etode dl eetuk bts d l ege ksl d tks tk egtf deg bedsk bts Fobeus. Ytu R d dlh ulh bs tu kolo u d R dlh

Lebih terperinci

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i Iterl Tertetu..6 oe d ust ss Ttk Bert slk d du ed s-s elk ss sesr d y dletkk pd pp er de jrk erturut-turut d d d dr ttk pey pd - y ered. Ked terseut k se jk dpeuh d d. d d Sutu odel tets y k dperoleh pl

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI b LNDSN TEORI. Hmpu Fuzzy Tdk semu hmpu yg dump dlm kehdup sehr-hr terdefs secr els, msly hmpu org msk, hmpu org pd, hmpu org tgg, d sebgy. Msly, pd hmpu org tgg, tdk dpt dtetuk secr tegs pkh seseorg dlh

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk

Lebih terperinci

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.

Lebih terperinci

PENERAPAN PROGRAM LINIER PADA PERMAINAN NON-KOOPERATIF

PENERAPAN PROGRAM LINIER PADA PERMAINAN NON-KOOPERATIF Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - PENERAPAN PROGRAM LINIER PADA PERMAINAN NON-KOOPERATIF Prd Affd Progr Stud Mtetk Uvert Lbug Mgkurt Jl. Jed. A. Y k 5, 8 Brbru El: prd_ffd@hoo.co ABSTRAK Peelt

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA) BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker

Lebih terperinci

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte

Lebih terperinci

BAB VI ANALISIS REGRESI

BAB VI ANALISIS REGRESI BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet

Lebih terperinci

ANALISIS KINERJA METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER

ANALISIS KINERJA METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER ANALISIS KINERJA METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER Tof Adtyw, Spt Whyugsh 2 Uversts Neger Mlg E l : tofdtyw@yhoo.co.d ABSTRAK: Slh stu slh dl kehdup sehr hr yg

Lebih terperinci

Jl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru,

Jl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru, Jurl Ss Mtetk d Sttstk, Vol. No. Jul 6 ISSN 6-5 Metode Guss-Sedel d Geerlss Guss-Sedel utuk Meyelesk Sste Pers Ler Kopleks Cotoh Ksus: SPL Kopleks deg pers d vrel tr ry, Le Tr Lestr, Jurus Mtetk, kults

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g

Lebih terperinci

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga Rset Opers Probblstk Teor Permnn (Gme Theor) Deprtement of Mthemtcs FMIPA UNS Lecture 4: Med Strteg A. Metode Cmpurn (Med Strteg) D dlm permnn d mn permnn tersebut tdk mempun ttk peln, mk pr pemn kn bersndr

Lebih terperinci

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp

Lebih terperinci

1. Aturan Pangkat 3. Logartima

1. Aturan Pangkat 3. Logartima KL UN Mtetk MA IPA 9/ No. KL Ruus. Meetuk egs pert g dperoleh dr perk kespul.. p q. p q. p q ~ (p q) = ~p ~q ~ (eu/etp p) = Ad/Beerp ~p p. ~q q r ~ (p q) = ~p ~q ~ (Ad/Beerp p) = eu/etp ~p q ~p p r p q

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 A LADASA EORI Pd bb k dbh beberp koep-koep dr yg berhubug d edukug peetu olu optl lh progr ler pretrk Deg dek, k eperudh dl hl pebh pd bb berkuty Progr Ler Progr ler erupk utu etode opt yg dpt dpk utuk

Lebih terperinci

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275 DIGRAF ESENTRIS PADA DIGRAF SIEL DIGRAF OMPLIT DAN DIGRAF OMPLIT MULTIPARTIT Reto tur umlsr d Luc Rtsr Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto SH Semrg 5075 Abstrct The eccetrc dgrph of dgrph ED ( D)

Lebih terperinci

( ) ( p) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Lemma 2.15 Jika a memiliki order h( mod ) memiliki order ( mod m) m, maka. [Niven, 1991] III.

( ) ( p) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Lemma 2.15 Jika a memiliki order h( mod ) memiliki order ( mod m) m, maka. [Niven, 1991] III. Le 15 J el order h, h h, el order ( od [Nve, 1991] III PEMBAHASAN Pd bg edhulu telh dsebut bhw tuu dr euls dlh eelr teore-teore yg tert solus resdu udrt d egostrus lgort utu ecr solusy, ereostrus Algort

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1) CATATAN KULIAH Pertemu XIII: Alss Dmk d Itegrl () A. Dmk d Itegrs Model Stts : mecr l vrel edoge yg memeuh kods ekulrum tertetu. Model Optms : mecr l vrel plh yg megoptms fugs tuju tertetu. Model Dmk :

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS

PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS Metode ple erup utu te tdr g dgu utu eech lh Progr Ler e thu 9. Pd prp etode ple ecr peele optl deg eetu tt-tt udut dr derh fele proe dlu erulg-ulg dr utu

Lebih terperinci

A. Pusat Massa Suatu Batang

A. Pusat Massa Suatu Batang Perteu 7 Pust ss sutu Kepg, Setrod, d Teore Pppus A. Pust ss Sutu Btg Dskusk!. slk ss,,..., terletk pd tg pdt sgsg d ttk,...,,, d = jrk errh tr ss ke sutu ttk tetp 0 pd tg,,,...,. ss prtkel, oe prtkel

Lebih terperinci

Induksi Dan Rekursi. Bab IV Induksi Pada Bilangan Asli (Natural) Bilangan Asli

Induksi Dan Rekursi. Bab IV Induksi Pada Bilangan Asli (Natural) Bilangan Asli Bb IV Iduks D Rekurs 4.. Iduks Pd Blg Asl (Nturl) Bsy, duks tets tu dsebut jug duks legkp (coplete ducto) plg byk dguk dl do blg turl. Khususy, dl duks, dsusk bhw sutu sft tertetu yg egguk blg sl terkecl,

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso

Lebih terperinci

TEORI PERMAINAN. Aplikasi Teori Permainan. Strategi Murni

TEORI PERMAINAN. Aplikasi Teori Permainan. Strategi Murni TEORI PERMAINAN Apliksi Teori Peri Lw pei (puy itelegesi yg s) Setip pei epuyi beberp strtegi utuk slig eglhk Two-Perso Zero-Su Ge Peri deg pei deg peroleh (keutug) bgi slh stu pei erupk kehilg (kerugi)

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode

Lebih terperinci

MATERI LOGARITMA. Oleh : Hartono

MATERI LOGARITMA. Oleh : Hartono MATERI LOGARITMA Oleh : Hrtoo Mteri dispik pd Peltih Mpel Mtetik SMA/ SMK Progr Pscsrj UNY Yogykrt 01 Kopetesi Kopetesi yg dihrpk dicpi oleh pr pesert setelh ebc odul ii d egikuti peltih dlh pu : ehi kosep

Lebih terperinci

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6 home se to ecellece Mt Kulh : Klkulus Kode : TSP 0 SKS : SKS Itegrl Pertemu - 6 home se to ecellece TIU : Mhssw dpt memhm tegrl fugs d plksy TIK : Mhssw mmpu mecr tegrl fugs Mhssw mmpu megguk tegrl utuk

Lebih terperinci

Metode Fuzzy ASM pada Masalah Transportasi Fuzzy Seimbang

Metode Fuzzy ASM pada Masalah Transportasi Fuzzy Seimbang EMINAR MATEMATIKA AN PENIIKAN MATEMATIKA UNY 7 T - 6 Metode Fuzzy AM pd Mslh Trsports Fuzzy eg olkh eprtee Mtetk Fkults s d Mtetk Uversts poegoro ol_erf@yhooo Astrk Mslh trsports fuzzy erupk geerlss dr

Lebih terperinci

( X ) 2 ANALISIS REGRESI

( X ) 2 ANALISIS REGRESI ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk

Lebih terperinci

Pertemuan 7 Persamaan Linier

Pertemuan 7 Persamaan Linier Perteu 7 Pers Liier Ojektif:. Prktik ehi teori dsr Pers Liier. Prktik dpt eyelesik Pers Liier. Prktik dpt eut progr erkisr tetg Pers Liier Pers Liier P7. Teori Pers lier dlh seuh pers ljr, yg tip sukuy

Lebih terperinci

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor Bb 1 Av stu Alss Vrs (Alss Of Vrce / ANOVA) stu fktor Lerg Objectves 1. Desg d coduct expermets volvg sgle d two fctors. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc

Lebih terperinci

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37 Jurl Mtemtk Mur d Terp Vol. 4 No. Desember : - 7 PENGGUNN BENTUK SMITH UNTUK MENENTUKN BENTUK KNONIK MTRIKS NORML DENGN ENTRI-ENTRI BILNGN KOMPLEKS Thresye Progrm Stud Mtemtk Uversts Lmbug Mgkurt Jl. Jed..

Lebih terperinci

ANALISIS KINERJA METODE ASM DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER

ANALISIS KINERJA METODE ASM DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER ANALISIS KINERJA METODE ASM DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER D Arvto 1, Spt Whyugsh 2 Uversts Neger Mlg E l : d_rvto@yhoo.co.d ABSTRAK: Mslh trsports fuzzy d ler erupk slh stu

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI AWAL PARAMETER RELATIF ORIENTASI FOTO STEREO MENGGUNAKAN METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION

PENENTUAN NILAI AWAL PARAMETER RELATIF ORIENTASI FOTO STEREO MENGGUNAKAN METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION Spectr Noor 6 Volue VIII Jul 00: 54-63 PENENTUN NII W PRMETER RETIF ORIENTSI FOTO STEREO MENGGUNKN METODE SINGUR VUE DECOMPOSITION eo Pte Dose Progr Stud Tekk Geodes FTSP ITN Mlg STRKSI Peetu l poss d

Lebih terperinci

PENDUGAAN FUNGSI KEUNTUNGAN DAN SKALA USAHA BUDIDAYA IKAN KERAPU MACAN

PENDUGAAN FUNGSI KEUNTUNGAN DAN SKALA USAHA BUDIDAYA IKAN KERAPU MACAN PENDUGAAN FUNGSI KEUNTUNGAN DAN SKALA USAHA BUDIDAYA IKAN KERAPU MACAN (Epephelus fuscogutttus DALAM KERAMBA JARING APUNG DI PERAIRAN TELUK LAMPUNG, PROPINSI LAMPUNG (Estto o Proft Fucto d Ecooc Scle of

Lebih terperinci

PROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI

PROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI PROGRA LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI Duk Utuk emeuh Slh Stu Syrt emperoleh Gelr Sr Ss (S.S) Progrm Stud temtk Oleh: Berdet Wdsh NI : 7 PROGRA STUDI ATEATIKA JURUSAN ATEATIKA FAKULTAS ATEATIKA DAN

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki BAB I PENDAHULUAN. Ltr Belkg Populs merupk kumpul dr dvdu orgsme yg memlk sft tumbuh growth, reks respos terhdp lgkugy, d reproduks. Pd dsry, pertumbuh mkhluk hdup pd sutu populs merupk proses yg berlgsug

Lebih terperinci

Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS

Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS Metode Numerk Regres Um S dh Polteknk Elektronk Neger Surb 008 PENS-ITS 1 Metode Numerk Topk Regres Lner Regres Non Lner PENS-ITS Metode Numerk Metode Numerk Regres vs Interpols REGRESI KUADRAT TERKECIL

Lebih terperinci

Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Bb Peyeles Persm Ler Smult.. Persm Ler Smult Persm ler smult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjk byk vrbel bebs. Betuk persm ler smult deg m persm d vrbel bebs dpt dtulsk sebg berkut: b b

Lebih terperinci

Sifat-sifat Super Matriks dan Super Ruang Vektor

Sifat-sifat Super Matriks dan Super Ruang Vektor Sift-sift Super Mtriks d Super Rug Vektor Cturiyti Jurus Pedidik Mtetik FMIPA UNY wcturiyti@yhoo.co Abstrk Sutu triks yg elee-eleey erupk bilg disebut deg triks sederh tu lebih dikel deg triks. Sedgk supertriks

Lebih terperinci

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) Bb 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) ANAVA vs ANREG ANAVA ANREG megu perbdg vrbel tergtug () dtu dr vrbel bebs () mempredks vrbel tergtug () mellu vrbel bebs () Ksus: Peelt deg vrbel : 1 Prests Mhssw Kemmpu

Lebih terperinci

DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS /5/008 DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS Dr. Mohd Adul Mukhy, SE., MM. Prl Prole P ze z cx suject to Ax x 0 optu vlue s z* Dul Prole xze suject to D v π πa c optu vlue s v* Theore. (Strog Dulty) If oth

Lebih terperinci

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT OLUI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGI PEMBANGKIT Aleder A Guw Jurus Mtemt d ttst Fults s d Teolog, Uversts B Nustr Jl. K. H. yhd No. 9, Kemggs/Plmerh, Jrt Brt 8 gug@bus.edu ABTRACT Ths rtcle dscusses bout

Lebih terperinci

Pendahuluan Pengantar Metode Simpleks. Fitriani Agustina, Math, UPI

Pendahuluan Pengantar Metode Simpleks. Fitriani Agustina, Math, UPI Pedhulu Pegtr Metode Sipleks Fitrii Agusti, Mth, METODE SIMPLEKS (PRIMAL) Mslh Progr Lier Mslh Progr Lier dl Betuk Mtriks Ketetu dl Betuk Stdr Mslh PL Betuk Stdr Mslh Progr Lier Betuk Stdr Pets Lier Betuk

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Kurva y=sinc(x)

BAB 1 PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Kurva y=sinc(x) BAB PENDAHULUAN.. Megp Megguk Metode Numerk Tdk semu permslh mtemts tu perhtug dpt dselesk deg mudh. Bhk dlm prsp mtemtk, dlm memdg permslh g terlebh dhulu dperhtk pkh permslh tersebut mempu peeles tu

Lebih terperinci

BAB III LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN

BAB III LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN BAB III LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN 3. Pedhulu Seelu hs liit fugsi di sutu titik terleih dhulu kit k egti perilku sutu fugsi f il peuh edekti sutu ilg ril tertetu. Misl terdpt sutu fugsi f() = + 4. Utuk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BB LNDSN TEORI. lytcl Herrchy Process (HP) lytc Herrchy Process (HP) dlh slh stu metode khusus dr Mult Crter Decso Mkg (MCDM) yg dperkelk oleh Thoms Lore Sty. HP dpt dguk utuk memechk mslh pd stus yg kompleks.

Lebih terperinci

TEOREMA DERET PANGKAT

TEOREMA DERET PANGKAT TEOEMA DEET PANGKAT Kosep Dsr Deret pgkt erupk sutu etuk deret tk higg 3 + ( + + 3( +... ( disusik,, d koefisie i erupk ilg rel. Julh prsil utuk suku pert etuk di ts dlh s yg dpt ditulisk segi s ( + (

Lebih terperinci

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN 6 BAB METODA ANALSS RANGKAAN Metod nlss rngkn sebenrny merupkn slh stu lt bntu untuk menyeleskn sutu permslhn yng muncul dlm mengnlss sutu rngkn, blmn konsep dsr tu hukum-hukum dsr sepert Hukum Ohm dn

Lebih terperinci

Contoh Soal log 9 = 2 b. 5 log 1 = log 32 = 2p. Jawab: log 9 = 2 9 = log 1 = 3 1 =

Contoh Soal log 9 = 2 b. 5 log 1 = log 32 = 2p. Jawab: log 9 = 2 9 = log 1 = 3 1 = Ifo Mth Joh Npier (0 67). Cotoh Sol. Nytk logrit berikut dl betuk pgkt.. log 9 = log = log = p Jwb:. log 9 = 9 = log = = Suber: ctiques.krokes.free.fr Metode logrit pert kli dipubliksik oleh tetikw Scotldi,

Lebih terperinci

Saintek Vol 5. No 3 Tahun Penyelesaian Analitik dan Pemodelan Fungsi Bessel

Saintek Vol 5. No 3 Tahun Penyelesaian Analitik dan Pemodelan Fungsi Bessel Sitek Vol 5. No 3 Thu 1 Peyelesi Alitik d Peodel Fugsi Bessel Lily Yhy Jurus Mtetik Fkults MIPA Uiersits Negeri Gorotlo bstrk Dl klh ii k dilkuk peyelesi litik d peodel pers diferesil Bessel sert eujukk

Lebih terperinci

Pendahuluan Aljabar Vektor Matrik

Pendahuluan Aljabar Vektor Matrik Pedhulu Aljr Vektor trik Defiisi: trik A erukur x ilh sutu susu gk dl ersegi et ukur x, segi erikut: = A tu A = ( ij ) Utuk eytk elee trik A yg ke (i,j), yitu ij, diguk otsi (A) ij. Ii errti ij = (A) ij.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB LANDASAN TEORI Dl k duk ege etode-etode lh d teo-teo yg dguk dl peyeles pesol utuk eetuk odel pog le dl poduks Teh pd PT.Pekeu Nust IV Med.. Peget Lus Poduks Pd uuy poduks sutu peush d eg es. Ad

Lebih terperinci

TEOREMA ABEL-DINI DAN DUAL KÖTHE-TOEPLITZ PADA DERET GANDA

TEOREMA ABEL-DINI DAN DUAL KÖTHE-TOEPLITZ PADA DERET GANDA Prosdg Semr Nsol Ss d Peddk Ss VIII, Fkults Ss d Mtemtk, UKSW Sltg, 5 Ju 203, Vol 4, No, ISSN:2087 0922 TEOREM BEL-DINI DN DUL KÖTHE-TOEPLITZ PD DERET GND Sumrdoo, Soer DW 2 & Sum 3 PPPPTK Mtemtk, Mhssw

Lebih terperinci

Anuitas. Anuitas Akhir

Anuitas. Anuitas Akhir Auts Auts bersl r kt bhs Iggrs uty yg pt efsk sebg rgk pembyr tu peerm tetp lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu tertetu. Kt uty sly berrt pembyr ul (thu), k tetp serg eg berjly wktu kt uts jug

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TORI. egtr roses Mrkov dt dklsfksk sesu deg sft wktu egmt roses sert stte scey. Wktu egmt roses dt bersft dskrt muu kotu d stte scey bersft dskrt muu kotu bk terbts muu tk terbts.. Dt Defs..

Lebih terperinci

F 2 (c,0) yang berarti F 1 (-c, 0) dan F 2 (c, 0), b 2 =a 2 c 2 atau a 2 = b 2 +c 2 dan p (x,y) terletak ada elips. 4cx = 4a 2 2 2

F 2 (c,0) yang berarti F 1 (-c, 0) dan F 2 (c, 0), b 2 =a 2 c 2 atau a 2 = b 2 +c 2 dan p (x,y) terletak ada elips. 4cx = 4a 2 2 2 B III : Ligkr 7 5.. DEFINISI Ellips dlh tept keduduk titik g julh jrk terhdp du titik tertetu tetp hrg. F (titik tetp) erupk erks gris g diseut direkstriks, F (-,) F (,) diseut eksetrisits (e). e = AB

Lebih terperinci

SIAP UN MATEMATIKA IPS SMA PAHOA 1. LOGIKA MATEMATIKA. Rumus negasi. ~ (p q) = ~p ~q. indikator: Kunci menghafal. Konjungsi (da ) : B B = B

SIAP UN MATEMATIKA IPS SMA PAHOA 1. LOGIKA MATEMATIKA. Rumus negasi. ~ (p q) = ~p ~q. indikator: Kunci menghafal. Konjungsi (da ) : B B = B SIAP UN MATEMATIKA IPS SMA PAHOA N: Kes : IPS dut oeh: Joo Setw, ST, MT ( 8-8 - ) eurut ks-ks UN - Ruus egs LOGIKA MATEMATIKA dktor: Meetuk gkr tu kesetr dr sutu pert jeuk tu pert erkutor Meetuk kespu

Lebih terperinci

bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan )

bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan ) Kus Uji d Lem Neym-Perso Kebik sutu uji serig diukur oleh d. Di dlm prktek, bisy ditetpk, d kibty wilyh peolk (WP) mejdi tertetu pul. Kierj sutu uji jug serig diukur oleh p yg disebut kus uji (power of

Lebih terperinci

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT Prosdg Semr Nsol Mtemtk d Terpy 06 p-issn : 550-084; e-issn : 550-09 KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT St Muhwh Uversts Jederl Soedrm st_muhwh@yhoo.co.d

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA METODE STAIRCASE UNTUK MENDAPATKAN BENTUK KANONIK JORDAN DENGAN KARAKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDYA HESTY

UNIVERSITAS INDONESIA METODE STAIRCASE UNTUK MENDAPATKAN BENTUK KANONIK JORDAN DENGAN KARAKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDYA HESTY UNIVERSITS INDONESI METODE STIRCSE UNTUK MENDPTKN BENTUK KNONIK JORDN DENGN KRKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDY HESTY 976 Fkults Mtemtk d Ilmu Pegethu lm Progrm Stud Mtemtk Depok Februr Metode strcse...,

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI

Lebih terperinci

PENGHITUNGAN NILAI RESISTOR PENGGANTI MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN ORTONORMAL DARI MATRIKS LAPLACE AMIN LUKMANUL HAKIM G

PENGHITUNGAN NILAI RESISTOR PENGGANTI MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN ORTONORMAL DARI MATRIKS LAPLACE AMIN LUKMANUL HAKIM G PEGHIUGA ILAI RESISOR PEGGAI MEGGUAKA ILAI EIGE DA VEKOR EIGE OROORMAL DARI MARIKS LAPLACE AMI LUKMAUL HAKIM G544 DEPAREME MAEMAIKA FAKULAS MAEMAIKA DA ILMU PEGEAHUA ALAM ISIU PERAIA OGOR 7 PEGHIUGA ILAI

Lebih terperinci

NILAI DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL ATAS ALJABAR MAX-PLUS. Dwi Suci Maharani 1 dan Suryoto 2. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang

NILAI DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS INTERVAL ATAS ALJABAR MAX-PLUS. Dwi Suci Maharani 1 dan Suryoto 2. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang NILI DN VEKTOR EIGEN MTRIKS INTERVL TS LJBR MX-PLUS D Sc Mhr d Sroto, Jrs Mtetk FMIP Uversts Dpoegoro J Prof H Soedrto, SH, Tebg, Serg bstrct terv tr, th gve d s the set of trces sch tht Egeve d egevector

Lebih terperinci

FAKTORISASI BENTUK ALJABAR

FAKTORISASI BENTUK ALJABAR Mtetik Kels VIII Seester Fktorissi Betuk Aljr FAKTORISASI BENTUK ALJABAR A. Pegerti Suku pd Betuk Aljr. Suku Tuggl d Suku Bk Betuk-etuk seperti,,, p 9p, 9, d diseut Betuk Aljr. Betuk ljr terdiri ts eerp

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Sektor perkebu merupk sub sektor pert yg mejd slh stu fktor yg dpt medukug kegt perekoom d Idoes. Slh stu sub sektor perkebu yg cukup besr potesy dlm perekoom Idoes dlh perkebu

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS REGRESI

BAB V ANALISIS REGRESI BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug,

Lebih terperinci

MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT

MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT Rz Phlev, Arsm Ad, Sgt Sugrto Mhssw Progrm Stud S Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults

Lebih terperinci

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ 3. Mtriks Toeplitz Defiisi 3. Mtriks Toeplitz dlh sutu mtriks [ t ; k, j = 0,,..., ] : T =, k j, deg ili,, d ideks yg diguk setip etriy

Lebih terperinci

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN Lesso Study FMIPA UNY RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINEAR II SEMESTER : III TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN SUB TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN WAKTU : X 5 A. Stdr Kompetesi:

Lebih terperinci

Bunga Majemuk,Angsuran, Anuitas

Bunga Majemuk,Angsuran, Anuitas ODUL ATEATIKA Bug jeu,agsur, Auts ( AT 2.5.4 ) Dsusu Oleh : Drs. Pudjul Prjoo Np. 95807.980..003 PEERINTAH KOTA ALANG DINAS PENDIDIKAN SA NEGERI 6 Jl yje Sugoo No. 58 Telp. (034) 752036 lg odul tet Bug

Lebih terperinci

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI

Lebih terperinci

Daftar Isi. Halaman i KATA PENGANTAR

Daftar Isi. Halaman i KATA PENGANTAR KATA PENGANTAR Dftr Is Hlm DAFTAR ISI BAB I PENDAHULUAN PENGERTIAN METODE NUMERIK BILANGAN DAN ANGKA SIGNIFIKAN KONSEP DASAR KALKULUS : NILAI ANTARA DAN DERET TAYLOR GALAT DAN TOLERANSI DALAM METODE NUMERIK

Lebih terperinci

DIKTAT. Mata Kuliah METODE NUMERIK. Oleh: I Ketut Adi Atmika

DIKTAT. Mata Kuliah METODE NUMERIK. Oleh: I Ketut Adi Atmika DIKTAT Mt Kulh METODE NUMERIK Oleh: I Ketut Ad Atmk JURUSAN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA 6 KATA PENGANTAR Dktt dsusu utuk memudhk mhssw dlm memhm beberp metode umerk utuk meyelesk persm-persm

Lebih terperinci

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras Jrl Grde Vol No Jr 6 : 9-4 Betk Umm Perls Teorem Pythors Ml stt By Kerm Ulsr les Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Peeth lm Uversts Bekl Idoes Dterm Septemer 5; dset Desemer 5 strk - Peelt memhs perls teorem

Lebih terperinci

INVERS MATRIKS MOORE PENROSE ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN (THE MOORE PENROSE INVERSE OF MATRICES OVER COMMUTATIVE RING WITH UNITY)

INVERS MATRIKS MOORE PENROSE ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN (THE MOORE PENROSE INVERSE OF MATRICES OVER COMMUTATIVE RING WITH UNITY) JURNL MTEMTIK DN KOMPUTER Vol. 7. No., -, prl, ISSN : -858 INVERS MTRIKS MOORE PENROSE TS RING KOMUTTIF DENGN ELEMEN STUN THE MOORE PENROSE INVERSE OF MTRICES OVER COMMUTTIVE RING WITH UNITY Tt Ud SRRM

Lebih terperinci

Bab IV Faktorisasi QR

Bab IV Faktorisasi QR Bb IV Ftorss QR. Pedhulu Ftorss QR dr mtr A beruur m dlh pegur mtr A mejd A Q R dm Q R m m dlh orthogol d R R m segtg ts. Ftorss serg jug dsebut ftorss orthogol (orthogol ftorzto). Ad beberp r yg dgu utu

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11) III PEMBAHASAN 3 Alisis Metode Perhtik persm itegrl Volterr berikut y ( f( λ Ktyt ( ( (8 deg y( merupk fugsi yg k ditetuk sutu kostt f( fugsi sembrg yg dikethui d terdefiisi pd R d K(ty(t sutu fugsi yg

Lebih terperinci

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007 Volue Noor Deseer 7 Brekeg Deseer 7. hl.5-3 Vol.. No. SIFAT-SIFAT INTEGRA RIEANN-STIETJES (Propertes O Re-Steltjes Itegrl FRANCIS Y RAWANG HARIANS BATKNDE St Jurus tetk FIPANPATTI Clo St Jurus tetk FIPANPATTI

Lebih terperinci

MATA PELAJARAN : MATEMATIKA ASPEK : GEOMETRI

MATA PELAJARAN : MATEMATIKA ASPEK : GEOMETRI MATERI DAN SOAL MATEMATIKA SMP Mter Dn Sol Mtetk SMP GEOMETRI Geoetr dn MODUL Bnun Run PENDALAMAN MATERI ESENSIAL DAN SULIT MATA PELAJARAN : MATEMATIKA ASPEK : GEOMETRI STANDAR KOMPETENSI LULUSAN. Meh

Lebih terperinci

Persamaan (1.4) adalah persamaan dari deret Mac Laurin. Persamaan (1.1) biasa dituliskan dengan mensubstitusikan x dengan x-x 0, sehingga :

Persamaan (1.4) adalah persamaan dari deret Mac Laurin. Persamaan (1.1) biasa dituliskan dengan mensubstitusikan x dengan x-x 0, sehingga : Fsk Komputs I DERET TAYLOR. Deret Tlor Deret Tlor memegg per g sgt petg dlm lss umerk. Deg deret Tlor kt dpt meetuk l sutu ugs d ttk jk l ugs d ttk 0 g berdekt deg ttk dkethu. Ur deret Tlor dsektr o dtk

Lebih terperinci

FUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter

FUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter IV. FUNGSI KARAKTERISTIK Pd bgi seljuty k dijbrk megei ugsi krkteristik. Pd peeliti ii k ditetuk ugsi krkteristik dri distribusi our-prmeter geerlized t deg megguk deiisi d kemudi k membuktik ugsi krkteristik

Lebih terperinci

HUKUM SYLVESTER INERSIA

HUKUM SYLVESTER INERSIA Vol 6 No 3 44-56 Desember 3 ISSN : 4-858 HUKUM SYLVESTER INERSIA R Heru Tjhj Jurus Mtemt FMIPA UNDIP Abstr Mtrs represets sutu betu udrt dpt dsj sebg mtrs dgol Eleme pd dgol utm mtrs represets tersebut

Lebih terperinci