7. Statistika Kuantum

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "7. Statistika Kuantum"

Transkripsi

1 7. Statitika Kuatum Pada bagia ii aka didikuika pmbahaa itm dga itaki ata molkul lmah ga idal caa mkaika kuatum. Fomulai poblm tatitik Fugi ditibui kuatum Klaifikai Sitm Patikl Fmio da Boo pada Fiika Patikl Statitik Maxwll-Boltzma Statitik foto Statitik Bo-Eiti Statitik Fmi-Diac Radiai bda hitam Koduki lkto dalam mtal 7.. Patikl Idtik da Simti yag Dipluka Ga tdii dai N patikl dalam volum V: Sbut: Q i koodiat gabuga poii da pi patikl k-i i kadaa kuatum patikl k-i Kadaa luuh ga: {,,,...} dga fugi glombag pada kadaa ii: Ψ Ψ [,,,..],,,... Q Q Q Q N M. Hikam, Statitika Kuatum 68

2 7... Klaifikai Sitm Patikl Bbapa kau:. Kau Klaik Statitik Maxwll Boltzma Dalam kau ii Statitik MB patikl dapat dibdaka ditiguihabl bapa pu jumlah patikl dapat mmpati kadaa tuggal yag ama tidak ada imti yag dibutuhka ktika dua patikl dituka B. Dkipi Mkaika Kuatum Simti jla dibutuhka ktika tjadi ptukaa patikl Patikl caa itiik tidak dapat dibdaka iditiguihibl Dapat tjadi pmbataa utuk mmpati kadaa tttu Kaa kadaa imti ii, kadaa kuatum at hubugaya dga pi patikl: a Spi bulat itgal pi b Spi tgah half itgal pi Dga dmikia tatitika mkaika kuatum tbagi dua: a Patikl dga Spi bulat Statitik Bo-Eiti Stiap patikl mmiliki momtum agula pi total diuku dalam uit h bilaga bulat: 0,,,, 4,... Fugi glombag total bifat imti, yaki Ψ Q j Q i Ψ Q i Q j Tidak dapat dibdaka tiap ptukaa patikl tidak mghailka kadaa bau b Patikl dga Spi klipata ½ Statitik Fmi-Diac Stiap patikl mmiliki momtum agula pi total diuku dalam uit h klipata ½ yaki,,... Fugi glombag total bifat atiimti, yaki Ψ Q j Q i Ψ Q i Q j Tidak dapat dibdaka Kaa ifat atiimti da patikl iditiguihabl maka dua atau lbih patikl tidak mugki pada kadaa yag ama. Piip kklui Pauli M. Hikam, Statitika Kuatum 69

3 Rumé: Klaik Kuatum Maxwll-Boltzma Bo-Eiti Fmi-Diac Ditiguihabl iditiguihabl, pi: 0,,,,4,... iditiguihabl pi:,,... Tak ada imti Simti atiimti Tak ada bataa jumlah Tak ada bataa jumlah Piip kklui Pauli mmpati atu kadaa mmpati atu kadaa cotoh: Foto, H 4 cotoh: Elkto, H Dalam pkmbaga lbih lajut galiai dai fmio da boo diamaka ayo, diii pi tidak lalu klipata gajil atau gap dai /. Foma ii tamati cukup jla di codd matt, amu tidak aka dibaha di kuliah Fiika Statitik Kaita Fmio da Boo pada Fiika Patikl Dalam kaita dga Fiika Patikl, Boo dai Bo-Eiti adalah patikl itaki yaki pmbawa itaki/gaya muut toi Mda Kuatum, mtaa Fmio dai Fmi-Diac adalah patikl mati, Fmio lbih padat. Modl Stada Fiika patikl mamalka adaya lima Boo fudamtal yaitu - Foto - Gluo ada 8 tip - Boo- - Boo-W ada dua macam yaki W - da W - Boo Higg tkofimai 99,9999% pada taggal 4 juli 0 di CERN Taggal 4 Juli 0: patikl Higg dijumpai pada tigkat 5 igma di wilayah maa kita 6 GV. Itu bati kpatia pmua patikl bau mcapai 99,9999%. "Ii mmag patikl bau. Kami tahu itu boo da itu boo tbat yag pah ditmuka," kata Jo Cadla, juubicaa CERN M. Hikam, Statitika Kuatum 70

4 Lbih lajut, bbapa fiikawa pcaya bahwa ada kmugkia boo bama gavito yag bkaita dga gavitai. Boo-boo kompoit dapat juga tjadi; hal ii tbtuk dga kombiai jumlah gap bbapa fmio. Cotoh, atom cabo- tdii dai 6 poto da 6 to, muaya fmio. Iti atom cabo-, olh kaa itu, mupaka boo kompoit. Mo, di lai pihak, adalah patikl yag tbuat caa kak dai quak, olh kaa itu mo juga boo kompoit. Sbagaimaa yag udah dibutka blumya, Fmio adalah patikl yag mmpuyai ilai pi kuatum tgah bilaga bilaga. Tidak pti boo, fmio mmuhi piip kklui Pauli yag bati fmio-fmio tidak mugki bada pada bilaga kuatum yag ama. Smtaa boo dipadag bagai patikl pataa gaya-gaya di alam, fmio dipadag bagai patikl lbih padat atau patikl-mati. Tdapat dua famili patikl-mati fudamtal yag mupaka fmio yaitu quak da lpto, kduaya mupaka patikl lmt yag tidak bia dipcah jauh yag diktahui olh aiti mjadi patikl lbih kcil. Elkto mupaka lpto, amu Modl Stada Fiika Patikl mujukka adaya tiga gai patikl, maig-maig lbih bat dai blumya. Tiga gai patikl ii dipdiki dga toi blum mka ditmuka dga kpim, ii cotoh yag agat bagu bagaimaa toi mamalka kpim dalam toi mda kuatum. Pada tiap gai tdapat dua flavo quak. Tabl bikut mujukka tip fmio fudamtal, muaya tlah dapat diobvai. Tabl: Famili Patikl Elmt utuk Fmio Fit Gatio Scod Gatio Thid Gatio Quak Up Quak MV Cham Quak. GV Top Quak 74 GV Dow Quak 7 MV Stag Quak 0 MV Bottom Quak 4. GV Lpto Elcto Nutio Muo Nutio Tau Nutio Elcto 0.5 MV Muo 06 MV Tau.8 GV Catata: utio mmpuyai maa kcil kali pakti tidak puya maa. Ttu aja tdapat fmio kompoit tbuat dai jumlah gajil fmio mjadika patikl bau, pti poto da uto. Pada pkmbaga Modl Stada Fiika Patikl, tlah mjadi jla bahwa gaya-gaya Fiikawa lbih uka dga itilah itaki dalam Fiika dapat dipcah mjadi mpat fudamtal: Elctomagtim Gavity M. Hikam, Statitika Kuatum 7

5 Wak ucla foc Stog ucla foc Gaya lktomagtik da itaki iti lmah pada tahu 960 diatuka olh Shldo L Glahow, bdu Salam, da Stv Wibg mjadi gaya tuggal dibut lctowak foc. Gaya ii dikombiai dga quatum chomodyamic yag mdfiiika gaya iti kuat adalah yag dimakud olh paa Fiikawa ktika bbicaa ttag Modl Stada Fiika Patikl. Salah atu lm kuci Modl Stada Fiika Patikl adalah gaug thoy yag bati tdapat tip-tip imti yag iht bada dalam toi; dga pkataa lai diamika itm ttap ama pada uatu tip tafomai. Suatu gaya bkja mlalui mda gaug ditamii dga uatu gaug boo. Bikut ii gaug boo yag tlah diamati utuk tiga tip gaya di alam: Elctomagtim photo Stog ucla foc gluo Wak ucla foc, W, ad W boo Lbih lajut, gavitai juga dapat ditulika dalam uatu gaug thoy, yag bati hau ada gaug boo yag mjadi pataa gavitai. Nama toiti gaug boo ii adalah gavito. Catata ttag pi: foto, gluo,, da W mmpuyai pi, Higg boo bpi 0, mtaa patikl-patikl fmio quak, lpto, utio mua bpiya /.Gavito -jika tdtki- aka bpi. Stadad Modl tidak mmiliki patikl fudamtal dga pi / 7... Cotoh Phituga Pobabilita Skaag kmbali k Fiika Statitik, upaya jla tijau kau patikl dga kadaa kuatum yag mugki ada tiga,,. Maxwll-Boltzma: B B B B B B B B B M. Hikam, Statitika Kuatum 7

6 Bo-Eiti: Fmi Diac: Bila didfiiika: pobabilita mmuka patikl pada kadaa ama ξ pobabilita mmuka patikl pada kadaa bbda Maka: 0 ξ MB ; ξ BE ; ξ FD 0 6 ti fii? Patikl BE mmiliki tdi lbih ba utuk bada pada kadaa yag ama dibadigka patikl klaik. Patikl FD mmiliki tdi utuk bbda atu ama lai. Fomulai Poblm Statitik: Bi labl kadaa kuatum yag mugki Nyataka gi patikl pada kadaa dga Nyataka jumlah patikl pada kadaa dga Bi labl mua kadaa yag mugki dga R Bila itaki lmah, maka gi bifat aditif: E R da bila jumlah patikl diktahui maka: N Utuk mgtahui ifat-ifat makokopi pti topi, fugi patii dapat dihitug: M. Hikam, Statitika Kuatum 7

7 M. Hikam, Statitika Kuatum 74 R R E R... da tuya haga ata-ata jumlah patikl, dipi dll. juga dapat diumuka: R R l Phituga dipi: Δ R R higga:... atau l tuya: l Δ dapat juga dituli: Δ 7.. Fugi Ditibui Kuatum Haga ata-ata jumlah patikl:

8 M. Hikam, Statitika Kuatum 75,...,......,..., dapat dituli:,...,...,..., Statitika Foto Tmauk Bo-Eiti tapa pmbataa jumlah patikl l / jumlah takhi ii mupaka dt gomti tak bhigga:... - mghailka: - - l dapat dituli: ig dibut bagai ditibui Plack.

9 Tapa kulita, fugi patii tatitika foto dapat dituli:... R kaa - maka l l 7... Statitik Maxwll-Boltzma Pada kau klaik tatitik Maxwll-Boltzma, fugi patii:... R jumlah utuk mua kadaa patikl dga juga mmptimbagka bahwa patikl dapat dibdaka phatika pmutai yag mugki Shigga utuk N patikl: N,...!!!... diii 0,,,,... dga tiki: N... Fugi patii dapat dituli: N...,...!!!... yag tidak lai mupaka biomial Nwto:... N atau l N l tuya: l Pamaa takhi N N 7... Statitik Bo-Eiti N dibut bagai ditibui Maxwll-Boltzma M. Hikam, Statitika Kuatum 76

10 Skali lagi fugi patii dibika olh:... R dga jumlah mua haga 0,,,,... utuk tiap Tidak pti foto, diii ada tiki: N Pmbataa ii myulitka valuai ilai. S Rif pag fo dtail divatio Kita pkalka baa dmikia upa: αn ' N' N ' caa pdkata dipolh: l N αn l tuya dipolh: Rif 48 da l α N l α ; N α α dibut ditibui Bo-Eiti. Hubuga ataa potial kimia μ da α: F l μ kt ktα N N atau α μ Pada kau foto tidak tgatug N da α Statitik Fmi-Diac Dga bataa 0 da utuk tiap dipolh: M. Hikam, Statitika Kuatum 77

11 N α α N l l α ; da α dibut ditibui Fmi-Diac Rum: Nilai da fugi patii utuk bbagai ditibui Maxwll- Boltzma N f. patii l l N l l Foto Bo-Eiti Plack - - α l αn α l Fmi-Diac α l αn α l Plajai topik: Radiai bda hitam Rif, p Koduki Elkto dalam at Padat Tijau atom Natium lkto - 0 lkto mjadi co. M. Hikam, Statitika Kuatum 78

12 Ktika atom-atom ii mmbtuk zat padat: Co ttap bada di tmpatya, dagka lkto tlua mjadi lkto bba. Diii dapat dibdaka dua kadaa lkto: lkto co yag dapat dipadag tlokaliai lkto vali atau koduki yag mmiliki kadaa Bloch pada kluuha kital Bbapa foma fii makokopi pti koduktivita atau itivita dapat dijlaka dga mlihat lkto koduki. Utuk pdkata ptama, pilaku lkto ii dapat dipadag pti ga idal bati tidak ada itaki dai lua atau amaya. Namu kaa kotai lkto cukup tiggi, maka tidak dapat diguaka tatitik klaik. Statitik yag diguaka Fmi-Diac. Jumlah ata-ata patikl: α F diii tlah diguaka α F ktα baa ii dibut Egi Fmi uatu itm tlihat bahwa baa ii ama dga μ, potial kimia ga. Haga F da α dittuka olh kodii: M. Hikam, Statitika Kuatum 79

13 N F N : jumlah total patikl pada volum V Skaag kita lihat pilaku fugi Fmi : F F bagai fugi dai gi diuku dai gi tdah 0 Skaag kita phatika bbapa limit fii: Pada uhu tiggi atau kodii F <<, maka F >>> fugi ditibui F aka mjadi ditibui Maxwll-Boltzma. Pada kau ii kita lbih ttaik pada kodii balikya, yaki F F kt >> maka fii: bia pada uhu dah atau pada uhu kama amu gi Fmi jauh lbih ba dibadigka gi tmal F F Diii maih ada tiga kau ktim: a Bila << F maka F <<0 higga F b Bila >> F maka F >>0 F bpilaku pti ditibui Boltzma c Bila F maka F ½ Scaa kmatik dapat digambaka bb: F F F ½ Bila pada uhu ktim dah T 0 dga pkataa lai. kodii dapat digambaka: F M. Hikam, Statitika Kuatum 80

14 F F F F Mgapa bia dmikia? cukup jla caa matmati caa fii??? Pada uhu T 0 mua patikl bada pada goud tat kadaa daa dga gi tdah. Namu kaa piip kklui Pauli yag tidak mmpkaka patikl dalam kadaa ama, maka patikl-patikl mumpuk mgii kadaa daa yag mugki ampai mua patikl takomodai. Jadi kaa piip kklui Pauli, ga Fmi-Diac mmiliki gi ata-ata cukup ba mkipu pada uhu ol mutlak. Skaag kita hitug gi Fmi F F0 pada uhu ol. Egi tiap patikl bkaita dga momtum p hk. p h k m m Pada uhu T0 mua kadaa gi dah tpuhi ampai gi Fmi, yag bhubuga dga momtum Fmi, p hk. pf h k F F0 m m F F M. Hikam, Statitika Kuatum 8

15 Jadi pada T0 mua kadaa dga k <k F tii, dagka pada k>k F koog. k y k F F k x k z Ruag Egi Ruag Momtum Diii tdapat V kadaa talai p uit volum di uag-k π Shigga bola Fmi dga adiu k F bii: V 4 kadaa talai πk F π Kaa lkto pi ½ dapat mmiliki dua kadaa, maka: V 4 k F π N π Pmbuktia jumlah kadaa talai p-uit volum pada uag-k: V ρ d k d k π Fugi glombag patikl bba: ψ ik i k x x k y y k z z Ptimbagka uit volum kcil dga ii-ii L x, L y, L z dapat dibuktika: kx x; Lx π π π k y y; Ly kz z Lz Olh kaa itu jumlah kadaa talai utuk bilaga glombag ataa k da k dk adalah: M. Hikam, Statitika Kuatum 8

16 ρ d L L k Δ x Δ y Δ z x dk x π y L dk y z dk z π π L xlylz k x k y k z π V d k π Rif pag 5-58 fo mo dtail Stuya: / N k F π V jadi λ π F π k F π V N / dai hal tbut, gi Fmi pada uhu ol mutlak: / h k 0 F h N F π m m V pa mafaat baa ii? adakah baa makokopi tuku yag dapat dikaitka dga baa ii? atu diataaya: kapaita paa lktoik zat padat. E CV T V Kalau lkto mgikuti ditibui Maxwll-Boltzma, maka E NkT CV Nk atau R da ttu aja kalau diguaka ditibui Fmi-Diac, btuk ii aka jauh bbda. Mgikuti ditibui FD, gi ata-ata lkto: E F Kaa jaak ataa lvl-lvl gi agat dkat, maka jumlah dapat digati mjadi itgal: E F ρ d ρ d F 0 M. Hikam, Statitika Kuatum 8

17 diii ρ d kapata kadaa yag bada pada gi ataa da d. Evaluai itgal ρ d dga kadaa kt << aka mghailka: F 0 π E E o kt ρ0 F0 dga dmikia E π CV k ρ0 F0 T T Hail ii bbda dga pumua klaik MB yag mujukka bahwa C V kota. Kalau dimaukka: ρ dipolh: CV d V dk V m 4πk d π d 4π h π kt kn F0 d umua takhi ii tyata uai dga hail kpim. Btuk yag lbih umum ugguhya ada uku-uku T od tiggi: C V T B T Pumua ii dapat dipolh dga valuai itgal pdkata kt <<. F 0 ρ d tapa Cotoh oal: Hituglah ba pajag glombag Fmi utuk 4,x0 lkto yag bada dalam kotak cm! Hitug gi Fmi! Bila lkto digati to, hitug pajag glombag da gi Fmi! dalam kau takhi, aggap momtum ttap ama Jawab: V 4 Jumlah total patikl adalah: N πk F π higga bilaga glombag Fmi: / N k F π V da pajag glombag Fmi: M. Hikam, Statitika Kuatum 84

18 / / π V 8π V λ F π k F π N N 6 / 8π 0-9,5x0 m,5 Å 4, 0 x Egi Fmi: / pf h kf h N 9 F π,54 0 J m m m V 0,96 V Jika lkto digati to: λ F,5 Å mlkto da F to F 5,x0-4 V m to Soal-oal Latiha: 7.. Utuk atom Natium yag mmiliki kita,6x0 lkto koduki p cm, cailah gi Fmi Natium da pkiaka kapaita paa lktoik pada uhu kama. 7.. Th th lowt gy lvl of a ctai molcul a E 0, E, da E 0. Show that at ufficitly low tmpatu how low? oly lvl E da E a populatd. Fid th avag gy E of th molcul at tmpatu T. Fid th cotibutio of th lvl to th pcific hat p-mol, C v, ad ktch C v a fuctio of T. ggap patikl mmuhi tatitika Boltzma 7. Suatu itm ga tdii dai N molkul idtik yag tidak bitaki dalam uatu wadah bvolum V pada uhu T. Stiap molkul mmiliki 4 kmugkia kadaa ital yaki atu kadaa daa da tiga kadaa tkitai yag mmiliki ba gi yag ama tdgai. Pada kadaa daa gi ital molkul adalah it 0, mtaa pada kadaa kitai mmiliki it. Egi total utuk p atu molkul dapat dituli bagai it m a Cai fugi patii itm,! b Cai gi ata-ata utuk atu molkul ga,! c Cai kapaita paa C V da buat kta C V thadap T! M. Hikam, Statitika Kuatum 85

METODE NEWTON-STEFFENSEN DENGAN ORDE KEKONVERGENAN TIGA UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR

METODE NEWTON-STEFFENSEN DENGAN ORDE KEKONVERGENAN TIGA UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR METDE NEWTN-STEFFENSEN DENGN RDE KEKNVERGENN TIG UNTUK MENYELESIKN PERSMN NNLINER Fitiai, Joha Kho, Supiadi Puta Mahaiwa Pogam Studi S Matmatika FMIP Uivita Riau Do JuuaMatmatika FMIP Uivita Riau Fakulta

Lebih terperinci

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 6 Transformasi Fourier Diskret

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 6 Transformasi Fourier Diskret TKE 43 SISTEM PEGOLAHA ISYARAT Kuliah 6 Tafomai Foui Dik Idah Suilawai, S.T., M.Eg. Pogam Sudi Tkik Elko Fakula Tkik da Ilmu Komu Uivia Mcu Buaa Yogyakaa 9 KULIAH 6 SISTEM PEGOLAHA ISYARAT TRASFORMASI

Lebih terperinci

Komang Suardika, Jurusan Pendidikan Fisika Fisika Kuantum

Komang Suardika, Jurusan Pendidikan Fisika Fisika Kuantum Komag Suadika, Juusa Pdidika Fisika Fisika Kuatum I. Ppadaa Fkusi Boh Modl atom muut Ruthfod tdii dai iti atom yag bmuata positif da masif sta dikliligi pada jaak yag latif bsa olh lktolkto yag satiasa

Lebih terperinci

BAB 2. Teori Pendukung Lingkungan. Misalkan z. adalah suatu titik pada bidang dan r adalah bilangan nyata. positif. Lingkungan r bagi z

BAB 2. Teori Pendukung Lingkungan. Misalkan z. adalah suatu titik pada bidang dan r adalah bilangan nyata. positif. Lingkungan r bagi z BAB Toi Pdukug.. Ligkuga Misalka z adalah suatu titik pada bidag da adalah bilaga yata positi. Ligkuga bagi z -ighbohood o z didiisika sbagai sluuh titik z pada bidag, sdmikia shigga z z < ; ditulis z,.

Lebih terperinci

Gambar 5.1 Ilustrasi dua sistem A dan A yang mengalami interaksi.

Gambar 5.1 Ilustrasi dua sistem A dan A yang mengalami interaksi. Sua pss ag dasai pgaata pada sist fisika adala pss itaksi. Apa ag tjadi pada sbua pss itaksi? Bagaiaa kita dfiisika vaiabl akskpik bdasaka pss itaksi ag tjadi? Sbagai ct ag palig sdaa kita tijau pss itaksi

Lebih terperinci

FUNGSI RASIONAL DAN EKSPANSI FRAKSI PARSIAL (EFP)

FUNGSI RASIONAL DAN EKSPANSI FRAKSI PARSIAL (EFP) UNGSI RASIONAL DAN EKSPANSI RAKSI PARSIAL (EP) Ap Namuokhma Juua Tkik Elko Uivia Jdal Achmad Yai Mach EL Siyal da Sim Tuua Blaa : mgahui buk poliomial aau pamaa uku bayak dalam vaiabl mghiug aka-aka poliomial

Lebih terperinci

INTEGRAL FOURIER. DISUSUN OLEH : Kelompok III (Tiga)

INTEGRAL FOURIER. DISUSUN OLEH : Kelompok III (Tiga) INTEGRA FOURIER DISUSUN OEH : Klompok III (Tiga). Maruah (7 6). Yusi Oktavia (7 45 ) 3. Widya Elvi AS (7 45) 4. Azar Saarudi (7 454) 5. Irmaati (7 455) Mata Kuliah Dos Pgasuh Klas : Matmatika ajuta : Fadli,

Lebih terperinci

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 7 Transformasi Fourier Cepat

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 7 Transformasi Fourier Cepat TKE 43 SISTEM PEGOLAHA ISYARAT Kuliah 7 Tasomasi Foui Cpat FFT : Fast Foui Tasom Idah Susilaati, S.T., M.Eg. Pogam Studi Tkik Elkto Fakultas Tkik da Ilmu Komput Uivsitas Mcu Buaa Yogyakata 9 KULIAH 7 SISTEM

Lebih terperinci

Respon Frekuensi pada FIR Filter. Oleh:Tri Budi Sanrtoso ITS

Respon Frekuensi pada FIR Filter. Oleh:Tri Budi Sanrtoso ITS Rpo Frui pada FIR Filtr Olh:Tri Budi Sartoo Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS 1 Rpo iuoida pada itm FIR Suatu itm FIR diyataa: y[ ] b x[ ] h[ ] x[ ] 0 0 (1 Siyal iput cara umum mrupaa btu ompl dirit x[ ] x[ A

Lebih terperinci

BAB 2 SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN

BAB 2 SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN BAB SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN Dalam sais da rkayasa, kita srigkali harus mcari akar solusi dari prsamaa f 0. Jika f mrupaka fugsi poliomial liar atau kuadratis, solusi ksakya mudah utuk didapatka kara rumusya

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval Pedugaa Parameter Pedahulua Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi

Lebih terperinci

BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT Catata Kuliah EL Aalisis Numrik BAB HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT. Pgatar Mtod Numrik Ktika kita mylsaika prsamaa-prsamaa matmatika di maa torma-tormaya masih dapat ditrapka, solusi aalitik atau solusi

Lebih terperinci

Fisika Statistik. Jumlah SKS : 3. Oleh : Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Mulawarman

Fisika Statistik. Jumlah SKS : 3. Oleh : Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Mulawarman Fiika Statitik Jumlah SKS : 3 Oleh : Rahmawati M, S.Si., M.Si. Jurua Fiika Fakulta Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Uiverita Mulawarma Pertemua 2 da 3 Pedahulua (Termodiamika) 2. Statitik Maxwell-Boltzma.

Lebih terperinci

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { } adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila.. maka fugsi

Lebih terperinci

Pedahulua Pedugaa Parameter Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi µ. diguaka ebagai peduga bagi σ 3. p atau p$ diguaka ebagai peduga

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval Pedugaa Parameter. Pedahulua Pedugaa Parameter Popoulai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi

Lebih terperinci

HANDOUT KULIAH OPTIK NONLINIER. Oleh: DR. Ayi Bahtiar, M.Si.

HANDOUT KULIAH OPTIK NONLINIER. Oleh: DR. Ayi Bahtiar, M.Si. HANDOUT KULIAH OPTIK NONLINIER Olh: DR. Ayi Bahtia, M.Si. JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN BANDUNG 5 BAB 1. PENDAHULUAN Physics would b dull ad lif most

Lebih terperinci

RANGKUMAN MATERI ALAT OPTIK

RANGKUMAN MATERI ALAT OPTIK RANGKUAN ATERI ALAT OPTIK Priip Huyg Dari uatu umbr cahaya, tiap aat lalu trbtuk muka glmbag / wavrt (tmpat kduduka titik-titik yag aya ama). Titik-titik pada muka glmbag ii brtidak bagai umbr titik (wavlt)

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN

INTERVAL KEPERCAYAAN INTERVAL KEPERCAYAAN Tujua utama diambil ebuah ampel dari ebuah populai adalah utuk memperoleh iformai megeai parameter populai.. Ada cara meetuka parameter populai yaitu peakira da pegujia hipotei. Peakira

Lebih terperinci

S - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner

S - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S - Pgguaa Mtod Baysia Obyktif dalam Aalisis Pgukura Tigkat Kpuasa Plagga Brdasarka Kusior Adi Stiawa Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist

Lebih terperinci

Sifat Material. Mengenal HAND OUT 8/20/2012. Kuliah Terbuka dalam format ppsx beranimasi tersedia di Buku

Sifat Material. Mengenal HAND OUT 8/20/2012. Kuliah Terbuka dalam format ppsx beranimasi tersedia di  Buku 8//1 ND OU Mgal Sifat Matial 1 Buku Kulia buka dalam fomat pps baimasi tsdia di www.-caf.og Dalam Fomat PDF tsdia di www.buku-.lipi.go.id da www.-caf.og 4 Pdaulua: Pkmbaga Kosp tom lkto Sbagai Patikl da

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t}

TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t} Elm Dasar Modl Atria. TEORI ANTRIAN Aktor utama customr da srvr. Elm dasar :. distribusi kdataga customr.. distribusi waktu playaa. 3. disai fasilitas playaa (sri, parall atau jariga). 4. disipli atria

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain:

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain: Peahulua Peugaa Parameter Peugaa Parameter Populai ilakuka ega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x iguaka ebagai peuga bagi µ. iguaka ebagai peuga bagi σ 3. p atau p$ iguaka ebagai peuga bagi π Peugaa

Lebih terperinci

Pengantar Fisika Statistik

Pengantar Fisika Statistik Pgatar Fiika Statitik utuk Mahaiwa (Dilgkapi cotoh oal) Dr.Eg. Mikrauddi Abdullah, M.Si. Program Studi Fiika- FMIPA Ititut Tkologi Badug 7 Utuk itriku Ati, da aak-aakku ia, Fatha, da Ardi Kata Pgatar Buku

Lebih terperinci

Pendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO

Pendugaan. Parameter HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO Pedugaa Parameter HAZMIRA YOZZA JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIV. ANDALAS LOGO Kompetei meyebutka klp ifereia tatitika & ruag ligkupya mejelaka metode pedugaa klaik da yarat-yarat peduga yag baik pada pedugaa

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. RAM 3 GB. Harddisk dengan kapasitas 250 GB.

HASIL DAN PEMBAHASAN. RAM 3 GB. Harddisk dengan kapasitas 250 GB. 4 tp R= tp + f...(3 tp = tp + fp...(4 Evalua dlakuka dga 2 paag ku da dkum lva yag dbuat khuu utuk plta. Dafta paaga ku uj da dkum lva dapat dlhat pada Lampa 2, dagka Lampa 3 bka dkp da ku uj. Nla all

Lebih terperinci

BAB VI BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

BAB VI BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA BAB VI BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { },,,,, adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila,,,..,

Lebih terperinci

MODUL XI DAN XII FISIKA MODERN STRUKTUR ATOM SEDERHANA DAN KOMPLEKS MENURUT FISIKA KLASIK DAN MEKANIKA KUANTUM

MODUL XI DAN XII FISIKA MODERN STRUKTUR ATOM SEDERHANA DAN KOMPLEKS MENURUT FISIKA KLASIK DAN MEKANIKA KUANTUM MODUL XI DAN XII FISIKA MODERN STRUKTUR ATOM SEDERHANA DAN KOMPLEKS MENURUT FISIKA KLASIK DAN MEKANIKA KUANTUM Tujua Istuksial Umum: Mahasiswa dapat mjlaska ttag Atm sdhaa da kmplks Tujua Istuksial Khusus

Lebih terperinci

A. PENGERTIAN DISPERSI

A. PENGERTIAN DISPERSI UKURAN DISPERSI A. PENGERTIAN DISPERSI Ukura diperi atau ukura variai atau ukura peyimpaga adalah ukura yag meyataka eberapa jauh peyimpaga ilai-ilai data dari ilaiilai puatya atau ukura yag meyataka eberapa

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

STATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1)

STATISTICS. Confidence Intervals (Rentang Keyakinan) Confidence Intervals (1) STATISTICS Cofidece Iterval (Retag Keyakia) Cofidece Iterval () Etimai Parameter Ditribui abilita memiliki ejumlah parameter. Parameter-parameter tb umumya tak diketahui. Nilai parameter terebut diperkiraka

Lebih terperinci

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan

PENDUGAAN PARAMETER. Ledhyane Ika Harlyan PENDUGAAN PARAMETER Ledhyae Ika Harlya Jurua Pemafaata Sumberdaya Perikaa da Kelauta Uiverita Brawijaya 03 Statitik Ifereia Mecakup emua metode yag diguaka dalam pearika keimpula atau geeraliai megeai

Lebih terperinci

Fisika adalah ilmu yang mempelajari benda-benda di alam, gejala-gejala fisis, dan kejadian-kejadian yang berlaku di alam ini.

Fisika adalah ilmu yang mempelajari benda-benda di alam, gejala-gejala fisis, dan kejadian-kejadian yang berlaku di alam ini. Fiika adalah ilmu yang mempelajari benda-benda di alam, gejala-gejala fii, dan kejadian-kejadian yang berlaku di alam ini. Kajian-kajian dalam bidang fiika banyak melibatkan pengukuran bearanbearan fiika.

Lebih terperinci

(Saeter & Hammond, 2006) i, j=1,2,...n. III. PEMBAHASAN

(Saeter & Hammond, 2006) i, j=1,2,...n. III. PEMBAHASAN 6 j j, j,, (Sat & Hammod, 006 III PEMBAHASAN 3 Fug poduk Hubuga ataa put da output dapat dtaomaka olh buah ug poduk Scaa matmat, ug poduk dapat dtulka baga bkut: ( K, L, M, dga: output yag dhalka lama

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA A. Dekripi Data Peelitia ii megguaka peelitia ekperime, ubyek peelitiaya dibedaka mejadi dua kela, yaitu kela kotrol da kela ekperime. Kela kotrol pada peelitia ii merupaka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model 3 BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Tujua peelitia ii yaki membadigka kemampua berpikir kriti dega kemampua berpikir kreatif dega megguaka dua model pembelajara yaitu model pembelajara berbai maalah

Lebih terperinci

SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGEN. Sangadji* 1

SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGEN. Sangadji* 1 Summabilita Cearo pada Operai Dere Diverge (Sagadji) SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGE Sagadji* ABSTRAK SUMMABILITAS CESARO PADA OPERASI DERET DIVERGE Bayak orag uka membicaraka tetag deret

Lebih terperinci

Teori Penaksiran. Oleh : Dadang Juandi

Teori Penaksiran. Oleh : Dadang Juandi Teori Peakira Oleh : Dadag Juadi Pedahulua Ada metode iferei : metode klaik da metode Baye dalam meakir arameter oulai Dalam metode klaik iferei didaarka ada iformai yag dieroleh melalui amel acak Dalam

Lebih terperinci

Antena Array 4 Patch Mikrostrip Sirkular Pada Frekuensi MHz

Antena Array 4 Patch Mikrostrip Sirkular Pada Frekuensi MHz Ata Aay 4 Patch Mikostip Sikula Pada Fkusi 2300-2400 MHz Si Hadiati*, Yuyu Wahyu*, Foli Oktafiai*, *)Pliti Pusat Plitia Elktoika da Tlkomuikasi (PPET-LIPI) Jl. Sagkuiag Badug 40135 -mail:ash_gt@yahoo.com

Lebih terperinci

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh,

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh, Deet Bolak-balik Alteatig Seies Deet bolak-balik adalah deet yag suku-sukuya begati tada. Sebagai cotoh, + 4 + + + Deet bolak-balik beikut: = + a, dega a positif, kovege jika memeuhi dua syaat i. Setiap

Lebih terperinci

Outline. Oleh : Nachwan Mufti Adriansyah, ST, MT

Outline. Oleh : Nachwan Mufti Adriansyah, ST, MT Outli TTG3D3 Ata Modul#3 Ata da Popagasi mpdasi Ata Pgata mpdasi Sdii Ata ia Tipis mpdasi Gadg Ata Ata mpdasi Susua -lm dtik Tasfomasi mpdasi & Balu Olh : diasyah, ST, MT toductio Pgata A Dai sisi salua

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar, istilah istilah dan definisi

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar, istilah istilah dan definisi II. TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ii aka dibeika bebeapa kosep dasa, istilah istilah da defiisi yag eat kaitaya dega masalah yag haus dibahas yaitu megeai bayakya caa megkostuksi Dyck path dega pajag k upstokes

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan IX-X

Metode Statistika Pertemuan IX-X /7/0 Metode Statitika Pertemua IX-X Statitika Ifereia: Pedugaa Parameter Populai : Parameter Cotoh : Statitik Statitik merupaka PENDUGA bagi parameter populai Pegetahua megeai ditribui amplig PENDUGA TAK

Lebih terperinci

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET LAMPIRAN I GREEK ALPHABE Α, Alpha Μ, µ Mu Ψ, Psi Β, β Ba Ν, ν Nu Ω, ω Oga. Γ, γ Gaa, δ Dla Ε, ε Epsilo Ζ, ζ Za Η, η Ea Θ, θ ha Ι, ι Ioa Κ, κ Kappa Λ, λ Labda Ξ, ξ i Ο,ο Oico Π, π Pi Ρ, ρ Rho Σ, σ Siga

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2 Bab Bilaga kompleks BAB BILANGAN KOMPLEKS Defiisi Bilaga Kompleks Sebelum medefiisika bilaga kompleks, pembaca diigatka kembali pada permasalah dalam sistem bilaga yag telah dikeal sebelumya Yag pertama

Lebih terperinci

A.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata

A.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata A.Iterval Kofidei pada Seliih Rata-rata. Bila kita mempuyai da maig-maig adalah mea ample acak beba berukura da yag diambil dari populai dega ragam da diketahui, maka elag kepercayaa 00-% bagi - adalah

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. h asalkan limit ini ada.

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. h asalkan limit ini ada. 3 TURUNAN FUNGSI 3. Pgrtia Turua Fugsi Diisi Turua ugsi adala ugsi yag ilaiya di c adala c c c asalka it ii ada. Coto Jika 3 4, maka turua di adala 3 4 3.. 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 Jika mmpuyai turua di

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XI-XII

Metode Statistika Pertemuan XI-XII /4/0 Metode Statitika Pertemua XI-XII Statitika Ifereia: Pegujia Hipotei Populai : = 0 Butuh pembuktia berdaarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : 5 Ok, itu adalah pegujia hipotei,

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F

BAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F BAB III AALISIS EMODELA ATRIA HAULER EGAGKUTA OVERBURDE ADA JALA 7F 3.. edahulua ada Bab II telah dijelaka beberapa teori yag diguaka utuk melakuka aalii yag tepat dalam memecahka maalah yag ada. ada bab

Lebih terperinci

Bab 5: Discrete Fourier Transform dan FFT

Bab 5: Discrete Fourier Transform dan FFT BAB 5 Dicrt Fourir Traform da FFT Bab 5: Dicrt Fourir Traform da FFT Dicrt Fourir Traform DFT. Dfiii Tuua Blaar Prta dapat mdfiiia DFT, da mghitugya. Utu mlaua aalii frui dari iyal watu dirit maa prlu

Lebih terperinci

1. Ilustrasi. Materi 2 Pendugaan Parameter

1. Ilustrasi. Materi 2 Pendugaan Parameter Materi Pedugaa Parameter. Ilutrai Ifereia Statitika : Mecaku emua metode yag diguaka utuk earika keimula atau geeraliai megeai oulai dega melakuka egambila amel (amlig) Etimai / Pedugaa Parameter Yaitu

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real: BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif

Lebih terperinci

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui

Diagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui Statitika, Vol. No., 5 6 Mei Diagram Kedali Simpaga Baku Ekak utuk Proe Berditribui Normal dega Parameter Diketahui Aceg Komarudi Mutaqi, Suwada Program Studi Statitika Fakulta MIPA Uiverita Ilam Badug,

Lebih terperinci

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas

Lebih terperinci

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b. Didowload dari ririez.blog.us.ac.id HALAMAN 36 37 5. Dega defiisi limit barisa buktika limit berikut ii : a. lim = 0 lim 1 2 + 3 = 0 > 0 h 1 = 2 + 3 0 = 1 2 + 3 1 2 1 2 1 2 < jadi terbukti bahwa lim =

Lebih terperinci

BAB II PEMBAHASAN. Dalam statistik Maxwell- Boltzman, ada dua ciri- ciri yang digunakan:

BAB II PEMBAHASAN. Dalam statistik Maxwell- Boltzman, ada dua ciri- ciri yang digunakan: BAB II PEMBAHASAN A. Keadaa Makro da Keadaa Mikro Masalah utama yag dihadapi dalam mekaika statistik adalah meetuka sebara yag mugki dari partikel- partikel kedalam tigkat- tigkat eergi da keadaa- keadaa

Lebih terperinci

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari. Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah

Lebih terperinci

2. Fungsi Bessel Persamaan Diferensial Bessel 2.2. Sifat-sifat Fungsi Bessel 2.3. Fungsi-fungsi Hankel, Bessel Orde-fraksional, Bessel Sferis

2. Fungsi Bessel Persamaan Diferensial Bessel 2.2. Sifat-sifat Fungsi Bessel 2.3. Fungsi-fungsi Hankel, Bessel Orde-fraksional, Bessel Sferis . Fugi Beel.. Peramaa Difereial Beel.. Sifat-ifat Fugi Beel.3. Fugi-fugi Hakel, Beel Orde-frakioal, Beel Sferi Pegguaa Fugi Beel Mecari olui eparai variabel dari peramaa Laplace da Helmholtz dalam koordiat

Lebih terperinci

METODE SECANT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Supriadi Putra

METODE SECANT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Supriadi Putra METODE SENT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESIKN PERSMN NONLINER Supriadi Putra sputra@uri.ac.id Laboratorium Komputasi Jurusa Matmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua lam Uivrsitas Riau Kampus Biawidya

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET Kalkulus Rekayasa Hayati DERET 1 Isi Bab Pedahulua Barisa tak-higga Deret tak-higga Deret Positif : Uji kekovergea Deret Gati Tada Deret Pagkat Deret Taylor da Maclauri 2 Kompetesi Dasar Setelah megikuti

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ruang Vektor. Definisi (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif dan (F,,. ) lapangan dengan elemen identitas

TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ruang Vektor. Definisi (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif dan (F,,. ) lapangan dengan elemen identitas II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Ruag Vektor Defiisi 2.1.1 (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif da (F,,. ) lapaga dega eleme idetitas 1. V disebut ruag vektor (vector space) atas F jika ada operasi

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

SEBARAN t dan SEBARAN F

SEBARAN t dan SEBARAN F SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita

Lebih terperinci

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada 8 BAB III RUANG HAUSDORFF Pada bab ii aka dibahas megeai ruag Hausdorff, kekompaka pada ruag Hausdorff da ruag regular legkap. Pembahasa diawali dega medefiisika Ruag Hausdorff da beberapa sifatya kemudia

Lebih terperinci

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi. Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA. Fitriani Agustina, Math, UPI

KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA. Fitriani Agustina, Math, UPI KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA Fitriai Agustia, Math, UPI 1 Fiacial Derivative Opsi Mafaat Opsi Opsi Eropa Peetua Harga Opsi Kekovergea Model Biomial Fitriai Agustia, Math,

Lebih terperinci

Statistika. Besaran Statistik

Statistika. Besaran Statistik Statitika Beara Statitik Itiarto Statitical Meaure Commo tatitical meaure Meaure of cetral tedecy Mea Mode Media Meaure of variability Rage Variace Stadard deviatio Meaure of a idividual i a populatio

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIRAC FUNGSI GELOMBANG DAN ENERGI RELATIVISTIK POTENSIAL HULTEN DAN POTENSIAL MANNING-ROSEN MENGGUNAKAN AIM

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIRAC FUNGSI GELOMBANG DAN ENERGI RELATIVISTIK POTENSIAL HULTEN DAN POTENSIAL MANNING-ROSEN MENGGUNAKAN AIM PENYELESAIAN PERSAMAAN DIRAC FUNGSI GELOMBANG DAN ENERGI RELATIISTIK POTENSIAL HULTEN DAN POTENSIAL MANNING-ROSEN MENGGUNAKAN AIM Disusu Oleh : YOSUA ARDI KURNIAWAN M01084 SKRIPSI Diajuka utuk memeuhi

Lebih terperinci

PERLUASAN METODE NEWTON DENGAN PENDEKATAN PARABOLIK

PERLUASAN METODE NEWTON DENGAN PENDEKATAN PARABOLIK PERLUASAN METDE NEWTN DENGAN PENDEKATAN PARABLIK Abdul Rahma, Supriadi Putra, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matmatika Dos JurusaMatmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua Alam Uivrsitas Riau Kampus

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter 1

Pendugaan Parameter 1 Topik Bahaa: Pedugaa Parameter 1 (Selag Pedugaa, Pedugaa Selag 1 Rata-Rata) Pertemua ke II 1 Ilutrai Statitika Ifereia : Mecakup emua metode yag diguaka utuk pearika keimpula atau geeraliai megeai populai

Lebih terperinci

Simulasi Pengaruh Ukuran Partikel terhadap Sifat Luminisensi Partikel YAG:Ce 3+ Akibat Eksitasi Cahaya Biru dengan Model Raytracing

Simulasi Pengaruh Ukuran Partikel terhadap Sifat Luminisensi Partikel YAG:Ce 3+ Akibat Eksitasi Cahaya Biru dengan Model Raytracing Jal Naoai & Naotkologi ISSN 979-0880 Edii Kh, Agt 009 Simlai Pgah Uka Patikl thada Sifat Lmiii Patikl YAG:C + Akibat Ekitai Cahaya Bi dga Modl aytaig D. Aggoo, F. Faizal, B.M. Wibawa, I M. Joi da C. Paataai

Lebih terperinci

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu

Lebih terperinci

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3 PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde

Lebih terperinci

Teori Penaksiran. Oleh : Dewi Rachmatin

Teori Penaksiran. Oleh : Dewi Rachmatin Teori Peakira Oleh : Dewi Rachmati Pedahulua Ada metode iferei : metode klaik da metode Baye dalam meakir arameter oulai Dalam metode klaik iferei didaarka ada iformai yag dieroleh melalui amel acak Dalam

Lebih terperinci

Himpunan Kritis Pada Graph Caterpillar

Himpunan Kritis Pada Graph Caterpillar 1 0 Himpua Kritis Pada Graph Caterpillar Chairul Imro, Budi Setiyoo, R. Simajutak, Edy T. Baskoro {imro-its,budi}@matematika.its.ac.id, {rio,ebaskoro}@ds.math.itb.ac.id Ues, Semarag, 4 7 Juli 006 Abstrak

Lebih terperinci

DERET Matematika Industri 1

DERET Matematika Industri 1 DERET TIP FP UB Pokok Bahasa Barisa Deret Deret aritmetik Deret geometrik Deret pagkat dari bilaga-bilaga asli Deret tak berhigga Nilai-ilai limit Deret koverge da deret diverge Uji kovergesi Deret secara

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi Pegujia Hipotei utuk eliih dua ilai tegah populai Hipotei Hipotei atu arah: H 0 : - 0 v H : - < 0 H 0 : - 0 v H : - > 0 Hipotei dua arah: H 0 : - = 0 v H : - 0 Statitik uji z h ( ( ) ) 0 Formula klik diketahui

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya

Lebih terperinci

ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF

ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF Adi Stiawa (adi_stia_3@yahoo.com) Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya Wacaa Jl Dipogoro 52-6 Salatiga 57, Idosia Abstrak Estimasi

Lebih terperinci

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3 BAB XII. SUKU BANYAK A = a Pegertia: f(x) = a x + a x + a x + + a x +a adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a, a,.,a, a, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a

Lebih terperinci

Himpunan. Himpunan 3/28/2012. Semesta Pembicaraan Semua mobil di Indonesia

Himpunan. Himpunan 3/28/2012. Semesta Pembicaraan Semua mobil di Indonesia Himpua Suatu himpua atau gugus adalah merupaka sekumpula obyek. Pada umumya aggota dari gugus tersebut memiliki suatu sifat yag sama. Suatu himpua bagia atau aak gugus merupaka sekumpula obyek yag aggotaya

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI A II LANDASAN TEORI. Distribusi Pluag Diisi. (Walpol da M rs 995) Jika X adalah suatu variabl radom kotiu maka ugsi dsitas pluaga adalah suatu ugsi ag mmuhi kodisi: i. ; utuk x (- ) ii. = iii. = (.) Diisi.

Lebih terperinci

2. Spektrum Atom Hidrogen

2. Spektrum Atom Hidrogen Struktur Atom 1. Teori Atom (Model Atom) 1.1 Dalto Hukum Lavoisier & Proust kosep: atom 1. Tomso Hatara listrik Tabug siar katoda Peemua elektro Radioaktifitas kosep: elektro 1.3 Ruterford Percobaa berkas

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT

Analisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT Aalisa Data tatistik Ratih etyaigrum, MT Referesi Agoes oehiaie, Ph.D Daftar Isi Iferesi tatistik Hipotesa tatistik : Kosep Umum Hipotesa statistik adalah sebuah klaim/peryataa atau cojecture tetag populasi.

Lebih terperinci

Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar

Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar J. Math. ad Its Appl. ISSN: 189-605X Vol. 3, No., Nov 006, 49 56 Batas Bilaga Ajaib Pada Graph Caterpillar Chairul Imro Jurusa Matematika FMIPA ITS Surabaya imro-its@matematika.its.ac.id Abstrak Jika suatu

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel) DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

Analisis Unjuk Kerja GCMOS

Analisis Unjuk Kerja GCMOS Aalii Ujuk Krja GCMOS Hartoo Siwoo Fakulta Tkologi Idutri, Uivrita Guadarma Jl. Margoda Raya, ok 644 E-mail : hartoo@taff.guadarma.ac.id Abtrak Pulia ii adalah uatu aalia trhada divai Gradd-Chal Mtal-Oxid-

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dibaa daar-daar teori yag aka diguaka dalam peulia kripi ii, yaitu megeai metode peakira maximum likeliood, metode peakira oit maximum likeliood da fier iformatio..1

Lebih terperinci

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET Pertemua 7. BAHAN AJAR ANALISIS REAL Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 5. da kekovergeaya 5. DERET Diberika sebuah barisa a, dapat didefeisika barisa bilaga real S N dega S N := N a = a + a 2 +...

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter: Kasus Dua sampel saling bebas. Selisih rataan dua populasi

Pendugaan Parameter: Kasus Dua sampel saling bebas. Selisih rataan dua populasi Pedugaa Parameter: Kau Dua amel alig beba Seliih rataa dua oulai - x x.96 x x.96 x x - SAMPLING ERROR Dugaa Selag bagi µ - µ ( x x z ( x x z Formula klik diketahui ama & Syarat : & Tidak ama Formula klik

Lebih terperinci

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemua VI Sebara Pearika Cotoh Septia Rahardiatoro - STK IPB 1 Sebara Pearika Cotoh Megidetifikasi sebara suatu fugsi dari cotoh ketika diambil dari suatu populasi X

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

Lebih terperinci