MODEL DINAMIS RANTAI MAKANAN TIGA SPESIES
|
|
|
- Yenny Hartanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MODL DINAMIS RANTAI MAKANAN TIGA SPSIS Wj Bu Pratkno an Sunarsh Program Stu Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Prof. Soarto SH Smarang 575 Astract. Thr spcs foo chan mols ar mol that xprss th ntracton of thr populatons of pry frst prator an scon prator populatons. Th mols ar rv from a comnaton of logstc growth mol twn pry populaton an prator populaton. Mol that s us s a Hollng typ II functonal rspons. Th mol conssts of non lnar ffrntal quatons wth thr pnnt varals thr ar x ( t rprsntng sz of pry populaton at tm t x ( t s sz of frst prator populaton at tm t an x ( t s sz of scon prator populaton at tm t. From th rsult of stalty analyss conuct on th foo chan mol of thr spcs ar foun sx qulrum ponts as on th valu gn an sx cass of ffrnt stalty. Kywors : Foo chan pry prator gn valus qulrum pont.. PNDAHULUAN kolog mrupakan caang lmu alam olog yang mmplajar tntang huungan makhluk hup ngan hatatnya. Dalam kolog knal stlah ranta makanan. Ranta makanan mrupakan lntasan konsums makanan yang trr ar rapa spss organsm [6]. Bagan palng srhana ar suatu ranta makanan rupa ntraks ua spss yatu ntraks antara spss mangsa (pry ngan pmangsa (prator. Mol yang mnskrps kan ntraks ua spss yang trr ar pry an prator aalah mol ranta makanan ua spss. Kharan prator mmrkan pngaruh paa jumlah pry. Paa ntraks tga spss kharan prator kua rpngaruh paa jumlah prator prtama an pry shngga alam ranta makanan stap komponnnya salng mmrkan pngaruh. Mol yang mnskrpskan ntraks tga spss yang trr ar pry prator prtama an prator kua aalah mol ranta makanan tga spss. Untuk tu ar mol ranta makanan tga spss n akan car solus kstmangan an analss prlaku ar sstm yang apat tntukan ngan mnganalss kstalan ar solus kstmangan.. TITIK KSTIMBANGAN Drkan sstm prsamaan ffrnsal non lnar autonomous x f ( x y t ( y g ( x y t Ttk ( x y mana ( ( f x y an g x y sut ttk krts atau kstmangan ar sstm (.[]. KRITRIA KSTABILAN Krtra kstalan ttk kstmangan apat tntukan ngan mncar nla gn ar matrks Jacoan. Untuk mngtahu prlaku kstmangan untuk matrks Jacoan rukuran x apat gunakan mto trmnan-trac. a Msalkan matrks Jacoan J c untuk prsamaan karaktrstk matrks J aalah λ a + λ + a c ( ( 5
2 Wj Bu Pratkno an Sunarsh (Mol Dnams Ranta Makanan Tga Spss Dfns. [] Trac matrks a J c aalah trj a + Dtrmnan ar matrks J aalah t J a c Prsamaan karaktrstk ( apat tuls mnja λ trjλ + t J ( ar prsamaan ( apat nla gn ar matrks yatu trj ± D λ (4 ngan D ( trj 4t J. 4. MODL PRTUMBUHAN KSPONNSIAL N Laju pruahan populas t mrupakan laju prtumuhan R kalkan ngan sar populas N. Msalkan laju prtumuhan konstan ( R maka prtumuhan populas aalah solus ar prsamaan ffrnsal lnar or satu ngan kofsn konstan N R N t Dmana R konstan. 5. MODL PRTUMBUHAN LOGISTIK Mol logstk apat ngan cara mmasukkan faktor aya ukung lngkungan ( K scara ksplst. Jka alam populas aa N nvu maka lngkungan mash apat mnukung K N nvu. Ja mash aa agan lngkungan yang mash sa s ssar ( K N. Bagan nlah yang sanng K ngan prtumuhan prkapta. Olh 5 ( K N N karna tu r atau Nt K N ( K N rn. t K 6. PMBAHASAN Ranta makanan apat molkan k alam suatu sstm prsamaan ffrnsal. Sstm n mmrkan laju pruahan omassa ar prtumuhan an mortaltas paa stap tngkatan trofk. Mol pruahan omassa tap tngkatan trofk untuk spss tulskan alam prsamaan: x g m... t N (5 ngan x jumlah populas spss g laju prtumuhan populas spss m laju kmatan populas spss Hollng (959 mnglompokkan tga tp rspon fungsonal prator yatu tp lnar (Hollng tp I tp hprolk (Hollng tp II an tp sgmoal (Hollng tp III. Untuk laju prtumuhan spss ar ktga tp apat tulskan k alam prsamaan yatu: Non Lnar : g ax x a x x Hprolk: g (6 + x Sgmoal: a x x g x + ngan g laju prtumuhan populas spss fsns pmran makanan ar pmangsaan untuk pmntukan prator yang aru. a raso pmangsaan konstanta stngah jnuh Sangkan untuk laju kmatan spss mlput ua hal yatu kmatan alam an kmatan yang sakan olh pross pmangsaan. Laju kmatan ar ktga tp apat tulskan k alam prsamaan:
3 Jurnal Matmatka Vol No. Dsmr : 5-58 Lnar: m a x x + x a + x + x Hprolk: m + x + x Sgmoal: m + a x x x + + x (7 ngan m : laju kmatan populas spss : laju kmatan konstan populas spss Mol ranta makanan pngaruh olh anyak faktor mula ar anyaknya spss yang trlat maupun pnntuan molnya shngga prlukan asumsasums untuk mmatas pmolan tntang ranta makanan. Asums yang gunakan alam pmahasan antara lan:. Mol ranta makanan yang gunakan aalah mol ranta makanan tga spss yang trr ar spss pry prator prtama an prator kua yang mana pry mrupakan satu-satunya mangsa ag prator prtama an prator prtama mrupakan satu-satunya mangsa ag prator kua.. Tak trja sklus prulangan ranta makanan alam artan pry mangsa prator prtama prator prtama mangsa prator kua an tak rlaku prator kua mangsa olh pry.. Smua paramtr an varal yang gunakan tak ngatf. 4. Tak aa sumr makanan altrnatf lannya shngga gunakan tp hprolk. Dngan mkan mol ranta makanan tga spss apat nyatakan saga rkut x x x r a x (8.a t K + x x ax x axx x (8. t + x + x x a xx x (8.c t + x ngan x jumlah populas pry r laju prtumuhan populas pry K kapastas aya tampung populas pry a raso pmangsaan prator prtama konstanta stngah jnuh untuk prator prtama x jumlah populas prator prtama fsns pmran makanan ar pmangsaan untuk pmntukan prator prtama yang aru laju kmatan konstan prator prtama fsns pmran makanan ar pmangsaan untuk pmntukan prator kua yang aru laju kmatan konstan prator kua a raso pmangsaan prator kua konstanta stngah jnuh untuk prator kua x jumlah populas prator kua 6. Ttk Kstmangan Solus ar prsamaan (8.a (8. an (8.c raa paa arah G mana G {( x x x x K x x} M salkan ( x x x aalah solus ar prsamaan (8.a (8. an (8.c. Solus kstmangan akan trpnuh jka x x x an Dar t t t prsamaan (8.a (8. an (8.c apat nam ttk kstmangan yatu: ( ( K ( x x ( x x 4 ( x A x x A an 5 ( x B x xb mana x a ( + x x a 5
4 Wj Bu Pratkno an Sunarsh (Mol Dnams Ranta Makanan Tga Spss x x ( a r( K x ( + x Ka ( ( x A K + r K + 4r rk Ka x r ( ( x B K r K + 4r r K Ka x r x a a x A x A x + + x A a x + A an a x B x B x + + xb. a + x B 6. Analss Kstalan Prsamaan (8.a (8. an (8.c aalah sstm prsamaan ffrnsal non lnar untuk mnganalss kstalan ar ttk kstmangan nya trlh ahulu lakukan plnran trhaap prsamaan (8.a (8. an (8.c. Dar lnrsas prolh matrks Jacoan paa ttk kstmangan ( x x x yatu: ( + x a + x a x ax a + x J( x x x (9 ngan: a a x ax + x ( + x rx a x K x r ( + ax a a x a x + x + x ( Slanjutnya akan analss prlaku kstalan ar prsamaan (8.a (8. an (8.c ngan cara mnsusttus nla ar masng-masng ttk kstmangan k alam matrks (9 saga rkut. Ttk : ( Dngan mnsusttuskan ttk ( k alam matrks (9 prolh nla gn: λ r λ an λ Ttk : ( K Dngan mnsusttuskan ttk ( K k alam matrks (9 prolh nla gn: ak λ r λ + K an λ Ttk : ( x x Dngan mnsusttuskan ttk ( x x k alam matrks (9 prolh nla gn: a λ r ( a an 4 ( ± a a a a λ Ttk 4: ( x x Dngan mnsusttuskan ttk ( x x k alam matrks (9 prolh nla gn: ar ( K ( a λ K ( a + r ( K ( a an r ( K ( a ( a + λ K a ( a ( ( ( ( r K a a + r ± 4 ( K( a K a a a K 54
5 Jurnal Matmatka Vol No. Dsmr : 5-58 Ttk 5: 4 ( x A x x A an Ttk 6: 5 ( x B x xb Untuk ttk 5: 4 ( x A x x A an ttk 6: 5 ( x B x xb analss ngan mnggunakan krtra Routh-Hurtwrtz. 6. Smulas Mol Untuk lh mmprjlas mngna pmahasan mol lakukan smulas mol untuk contoh pnrapan atas. Brasarkan prhtungan nla gn paa pmahasan slumnya apat rapa faktor yang mmpngaruh kstalan masng-masng ttk kstmangan yatu ak + K a an a. Dapat nam kmungknan nla yatu ak + K > ak + K < a > a < a > an a <. Dngan mlakukan komnas apat nam kasus yang ra yatu: Kasus : Untuk kasus apat ar hasl komnas ak nla yatu + K > a > an a > mnggunakan nla paramtrnya r. K.5 a a.5.9. an.5 [5] ngan nla awal x (.45 x (.5 an x (.5 Dar nla paramtr yang rkan apat ttk kstmangan ( tak stal ttk (.5 tak stal (.4.7 tak stal ( tak stal. Brkut prlhatkan grafk pruahan namka populas paa mol ranta makanan tga spss paa Kasus. Gamar. Dnamka populas ar ranta makanan tga spss paa kasus : Populas pry : Populas prator prtama : Populas prator kua Kasus : Untuk kasus apat ar hasl komnas ak nla yatu + K > a < an a > mnggunakan nla paramtrnya r. K.5 a a...9 an. [5] ngan nla awal x (.45 x (.5 an x (.5 Dar nla paramtr yang rkan apat ttk kstm-angan ( tak stal ttk (.5 tak stal ttk (.578. tak stal ttk ( tak stal. Brkut prlhatkan grafk pruahan namka populas paa mol ranta makanan tga spss paa kasus. 55
6 Wj Bu Pratkno an Sunarsh (Mol Dnams Ranta Makanan Tga Spss Gamar. Dnamka populas ar ranta makanan tga spss paa kasus : Populas pry : Populas prator prtama : Populas prator kua Kasus : Untuk kasus apat ar hasl ak komnas nla yatu + K < a > an a > mnggunakan nla paramtrnya r. a.6.84 an. [5] sangkan untuk K. a.5.9. an.5 car mlalu prhtungan ngan mmprtmangkan nla a K + K < a > an a > ngan nla awal x (.95 x (.85 an x (.75 Dar nla paramtr yang rkan apat ttk kstm-angan ( tak stal ttk (. stal ttk (.4.7 tak stal ttk (.. tak stal.. Brkut prlhatkan grafk pruahan namka populas paa mol ranta makanan tga spss paa kasus. Gamar. Dnamka populas ar ranta makanan tga spss paa kasus : Populas pry : Populas prator prtama : Populas prator kua Kasus 4 : Untuk kasus 4 apat ar hasl komnas ak nla yatu + K < a > an a < mnggunakan nla paramtrnya r. K.6 a an.5 [5] sangkan untuk a.5.9. an.5 car mlalu prhtungan ngan mmprtmangkan ak nla + K < a > an a x (.95 < ngan nla awal x (.85 an x (.75 Dar nla paramtr yang rkan apat ttk kstm-angan ( tak stal ttk (.6 stal ttk ( tak stal ttk ( tak stal. Brkut prlhatkan grafk pruahan namka populas paa mol ranta makanan tga spss paa kasus 4. 56
7 Jurnal Matmatka Vol No. Dsmr : 5-58 Gamar 4. Dnamka populas ar ranta makanan tga spss paa kasus 4 : Populas pry : Populas prator prtama : Populas prator kua Kasus 5 : Untuk kasus 5 apat ar hasl komnas ak nla yatu + K < a < an a > mnggunakan nla paramtrnya r. a a...9 an. [5] sangkan untuk K. an car mlalu prhtungan ngan mmprtmangkan nla ak + K < a < an a x (.95 > ngan nla awal x (.85 (.75 Dar nla paramtr yang rkan apat ttk kstmangan ( tak stal ttk (. stal ttk (.578. tak stal ttk (.. tak stal. Brkut prlhatkan grafk pruahan namka populas paa mol ranta makanan tga spss paa kasus 5. Gamar 5. Dnamka populas ar ranta makanan tga spss paa kasus 5 : Populas pry : Populas prator prtama : Populas prator kua Kasus 6 : Untuk kasus 6 apat ar hasl komnas ak nla yatu + K < a < an a < mnggunakan nla paramtrnya r. K.6 a a...9 an. [5] ngan nla awal x (.95 x (.85 an x (.75 Dar nla paramtr yang rkan apat ttk kstm-angan ( tak stal ttk (.6 stal ttk ( tak stal ttk ( tak stal. Brkut prlhatkan grafk pru-ahan namka populas paa mol ranta makanan tga spss paa kasus 6. Gamar 6. Dnamka populas ar ranta makanan tga spss paa kasus 6 57
8 Wj Bu Pratkno an Sunarsh (Mol Dnams Ranta Makanan Tga Spss 7. PNUTUP Pngaruh kharan prator kua paa mol ranta makanan tga spss untuk kasus prtama apat ua hasl yatu populas pry prator prtama an prator kua rtahan hup scara prok untuk waktu yang tak tratas an hasl kua yatu populas pry an prator prtama rtahan hup scara prok untuk waktu tak tratas an populas prator kua mngalam kpunahan. Untuk kasus kua apat hasl yatu populas pry rtahan hup ngan jumlah trtntu sampa waktu tak tratas sangkan populas prator prtama an prator kua mngalam kpunahan. Untuk kasus ktga apat hasl yatu populas pry mnngkat an rtahan paa atas kapastas aya tampung (carryng capacty sangkan populas prator prtama an prator kua mngalam kpunahan. 8. DAFTAR PUSTAKA [] Anton Howar (988 Aljaar Lnr lmntr s klma. rlangga: Jakarta. [] Dwjosputro D. (99 kolog Manusa ngan Lngkungannya. rlangga: Jakarta. [] Glnn Lr (5 Dffrn-tal quaton: A Molng Approach: McGraw-Hll Com-pans Inc: Nw York. [4] Gwaltny C. Ryan t al. (4 Rlal Computaton of qulrum Stats an Bfurcatons n Foo Chan Mols. Unvrsty of Norr Dam: USA. [5] Khhar.Al. (9 Th Chaos Con-trol of Chan Mol Usng Non Lnr Fack. Appl Mathmatcs Scncs Journal. Volum (9 No [6] Kmall J.W. (99 Bolog s Klma Jl Tga. rlangga: Jakarta. [7] Zulfaah U.S. (9 Dnamka Sstm Mangsa - Pmangsa Ftoplankton-Zooplankton ngan Mangsa Ftoplankton yang Trnfks Vrus Skrps. IPB : Bogor. 58
ANALISIS STABILITAS MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI DENGAN FAKTOR LOGISTIK
ANALISIS STABILITAS MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI DENGAN FAKTOR LOGISTIK Supani 1 Astrak Prsaingan khiupan i alam apat ikatgorikan ua jnis yaitu prtama prsaingan antara ua spsis
ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)
ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka
Hubungan antara K dengan koefisien fugasitas:
Hubungan antara K dngan kofsn fugastas: fˆ f K Kadaan standar untuk gas adalah gas murn pada kadaan gas dal pada tkanan kadaan standar sbsar 1 bar. (1) Karna fugastas gas dal sama dngan tkanannya, f =
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11]
![BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11]](/thumbs/62/47116116.jpg "BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11]")
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1 Umum Tngkat playanan suatu jarngan jalan tntukan olh waktu prjalanan, baya prjalanan (tarf an bahan bakar), knyamanan, an kamanan pnumpang. Jka trja pnurunan tngkat playanan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan
LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS
Analss Ssaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS KOMPETENSI Stlah mmplajar topk n, mahasswa dharapkan dapat : mnjlaskan dfns ssaan dan nformasnformas yang dapat dprolh dar ssaan mnghtung nla
PENGUAT FREKUENSI RENDAH (lanjutan)
EEKTONK NOG Prtmuan 4 PENGUT FEKUENS ENDH (lanjutan) Pngkut Emtr (Emttr Followr) Pnguat transstor kolktor umum (ommon-mttr) dsut juga dgn stla pngkut mtr. Konfgurasnya dgamarkan s. Konfguras kolktor-umum
MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda
MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu
STUDI MODEL DINAMIKA SISTEM TENAGA LISTRIK
Cahyono Putro, Stu Mol namka Stm Tnaga Ltrk 4 STUI MOL INAMIKA SISTM TNAGA LISTRIK Sta Cahyono Putro* Atrak: kpr pramaan matmat trhaap namka tm tnaga ltrk angat prlukan. Pmlhan mol tm haru ngan prtm-angan
Jurusan Teknik Sipil, Universitas Riau, Jl. Subrantas KM 12.5 Pekanbaru
KINERJA STRUKTUR GEDUNG BERATURAN DUAL SYSTEM (CONCRETE FRAME RC ALL STRUCTURES) MENGGUNAKAN METODE DIRECT DISPLACEMENT BASED DESIGN DAN CAPACITY SPECTRUM METHOD Raja Parulan Purba 1), Zulkar Djauhar ),
PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE
PENGUKURAN BUWHIP EFFECT ENGAN MOE AUTOREGRESSIVE Ta Talha Program Su Tknk Inusr, Fakulas Tknk Unvrsas an Nuswanoro Jalan Nakula I No. 5- Smarang E-mal : a@osn.nus.ac. Absrak Kurangnya nformas apa mnmbulkan
PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta
PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1 Ksmantn Jurusan Pnddkan Matmatka FMIPA Unvrstas Ngr Yogakarta Abstrak Pnduga rsko rlat mrupakan statstk ang dgunakan untuk mngtahu sbaran suatu pnakt.
PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES
Prosng Semnar Nasonal Matematka an Penkan Matematka (SESIOMADIKA) 017 ISBN: 978-60-60550-1-9 Statstka, hal. 14-18 PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES NENENG SUNENGSIH
EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV
Jurnal Matmatka Vol. 9, No.3, Dsmbr 2006:207-214 EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Supand Jurusan Tknk Informatka Unvrstas AKI Jl. Pmuda 95-97 Smarang h_supand@yahoo.co.uk Abstract.
Analisis Variansi Multivariat
Analss Varans Multvarat Muammad Rdwan Ram - 80909 Program Stud Sstm Tknolog Informas Skola Tknk Elktro Informatka Insttut Tknolog Bandung, Jl. Gansa 0 Bandung 403, Indonsa m.rdwan.ram@gmal.com Abstrak
BAB IV FUNGSI KOMPLEKS
47 BAB IV FUNGSI KOMPLEKS 4.. BILANGAN KOMPLEKS. 4... Notas Blangan Komplks Brmacam - macam notas dar blangan komplks pada mulanya ddfnskan sbaga pasangan blangan rl, msal (, y ), namun scara umum notas
DIMENSI PARTISI GRAF GIR
Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Solusi Persamaan Schrodinger 1-dimensi untuk Potensial Deng Fan MenggunakanKonstruksi Supersimetri
ISSN: 57-533X Solusi Prsamaan Shroingr 1-imnsi untuk Potnsial Dng Fan MnggunakanKonstruksi Suprsimtri 1. Wahyulianti, A. Suparmi, C. Cari 1, Program Stui Ilmu Fisika Pasasarjana Univrsitas Sblas Mart,
UJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan
UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pndahuluan Uj Ch Kuadrat adalah pngujan hpotss mngna prbandngan antara : frkuns obsrvas/yg bnar-bnar trjad/aktual dngan frkuns harapan/kspktas 1.1. Pngrtan Frkuns Obsrvas dan Frkuns
I. SIFAT SIFAT UMUM TANAH
I. SIFAT SIFAT UMUM TANAH BUTIR TANAH pori risi air pori utir Rongga :. Udara pnuh. Udara air. air pnuh Tanah dapat trdiri dari rapa agian. Tanah yang ring trdiri dari padat atau utiran dan pori-pori rongga
FUNGSI EKSPONEN, TRIGONOMETRI DAN HYPERBOLIK BAB I FUNGSI EKSPONEN
BAB I FUNGSI EKSPONEN Dfinisi Fungsi ksponn aalah fungsi f yang mnntukan k. Rumusnya ialah f(. Fungsi ksponn ngan pubah bbas + yi ( an y bilangan ral aalah (cos y + i sin y. Dari finisi ini, jika : y 0
Catatan Kuliah 13 Memahami dan Menganalisa Optimasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah 3 Memaham dan Menganalsa Optmas dengan Kendala Ketdaksamaan. Interpretas Konds Kuhn Tucker Asumskan masalah yang dhadap adalah masalah produks. Secara umum, persoalan maksmsas keuntungan
BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO
BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO Sstm yang akan d bahas dalam skrps n adalah sstm frmon yang mngkut kadah ksklus Paul, mrupakan partkl dntk dan mmlk sfat-sfat yang brbda jka d bandngkan dngan sstm boson. Olh
KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2
Kaa Kovrgs Barsa Ruag Norm-(-) Dga KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(-) DENGAN Faratul Masruroh Era Aprla Sao 3 Jurusa Matmatka FMIPA Isttut Tkolog Spuluh Nopmbr Surabaa 3 Jl. Arf Rahma Hakm Kampus
BAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi.
BAB 3 Ksamaan Matks Kovaans Bagan n akan mmahas tntang ngujan hotss ksamaan matks kovaans. 3. Uj Ksamaan Dua Matks Kovaans 3.. Ukuan Pnyaan Multvaat ( X ( ( Msalkan X suatu vkto acak d mana X dan X masngmasng
BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF
BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF - Aturan laar LMS Last Man Squars lh ftf dar aturan laar rstron. - Aturan laar LMS atau Wdro-Hoff mmnmsasan man squar rror, shngga mnggsr atasan utusan sauh yang sa dlauan
IMPLEMENTASI MODEL PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MODEL MA(1)
IMPEMENTASI MOE PENGUKURAN BUWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MOE MA() Ta Talha Jurusan Tknk Inusr Fakulas Tknk Unvrsas an Nuswanoro Jalan Nakula I No. 5- Smarang Emal : a@osn.nus.ac. Absrac In supply chan managmn
PENGEMBANGAN TES ILMU PENGETAHUAN ALAM TERKOMPUTERISASI
Volum 21, No 2, Dcmbr 2017 (153-161) Onln: http://journal.uny.ac.d/ndx.php/jpp PENGEMBANGAN TES ILMU PENGETAHUAN ALAM TERKOMPUTERISASI Unvrstas Vtran Bangun Nusantara Sukoharjo suwartowarto@yahoo.com,
BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI. Perkembangan pemodelan stokastik, terutama model linier, dapat dikatakan
BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI 3.1 Moel Lnear Perkembangan pemoelan stokastk, terutama moel lner, apat katakan mula paa aba ke 19 yang asar oleh teor matematka yang elaskan antaranya oleh Gauss,
BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata
ESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN
ESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN A. Nna Rosana Chytrasar 1), Sr Haryatm 2), Danardono 3) 1) Mahasswa Jur. Matmatka FMIPA UGM
(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a
Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg
TURUNAN RANGKUMAN MATERI. '( x) lim. '( x) lim lim 0. Turunan fungsi f(x) terhadap x didefinisikan sebagai berikut. f (x+h) f (x) x x + h
TURUNAN RANGKUMAN MATERI Turunan fungsi f() traap ifinisikan sbagai brikut f f ( ) f ( ) '( ) lim 0 f (+) f () + Scara gomtri turunan fungsi i = mrupakan grain/kmiringan kurva fungsi trsbut i =. Torma:
Presentasi 2. Isi: Solusi Persamaan Diferensial pada Saluran Transmisi
Prsntasi Isi: Solusi Prsamaan Difrnsial pada Saluran Transmisi Rprsntasi sinyal dalam bntuk phasor Pmikiran Dasar Sinyal harmonis mudah untuk diturunkan dan diintgralkan Smua sinyal fungsi waktu bisa dirprsntasikan
PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhus, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dsnova Kr Cntr of Ald Mathmatcs (CAM), Program tud Matmatka
II. BILANGAN KOMPLEKS. Untuk mencari nilai kuadrat menggunakan persamaan
II. BILANGAN KOMPLEKS. Pndahuluan Sstm blangan komplks pada dasarna mrupakan prluasan dar sstm blangan rl. Sstm blangan n dprknalkan untuk mmcahkan sstm-sstm prsamaan aljabar ang tdak mmpuna jawaban dalam
OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Studi Kasus Produk Flash Disk dengan Kapasitas Penyimpanan 4 GB dan 8 GB)
OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Stud Kasus Produk Flash Dsk dngan Kapastas Pnympanan 4 GB dan 8 GB) Skrps OLEH: DIAN SETYA ARINI I0307038 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
FIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL
ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI
PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,
MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda
MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt
5 Model sebaran pergerakan
5 Mol sbaran prgrakan Pmolan bangktan prgrakan tlah trangkan paa bab 4 scara rnc. D stu prkrakan bsarnya prgrakan yang haslkan ar zona asal an yang trtark k zona tuuan. Bsarnya bangktan an tarkan prgrakan
KAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL
Prosdng Smnar Nasonal Pnlan, Pnddan dan Pnrapan MIPA Faultas MIPA, Unvrsas Ngr ogyaarta, 16 M 009 AJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL I Gd Nyoman Mndra Jaya Nnng Sunngsh Staf Pngajar Jurusan Statsta
SOLUTION INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI FISIKA
ISTITUT TEKOLOGI BADUG FAKULTAS MATEMATIKA DA ILMU PEGETAHUA ALAM PROGRAM STUDI FISIKA FI-500 Mekanka Statstk SEMESTER/ Sem. - 06/07 PR#4 : Dstrbus bose Ensten dan nteraks kuat Kumpulkan d Selasa 9 Aprl
Model Potensial Gravitasi Hansen untuk Menentukan Pertumbuhan Populasi Daerah
Performa (2004) Vol. 3, No.1: 28-32 Model Potensal Gravtas Hansen untuk Menentukan Pertumbuhan Populas Daerah Bambang Suhard Jurusan Teknk Industr, Unverstas Sebelas Maret, Surakarta Abstract Gravtaton
Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
PENDEKATAN BAYES EMPIRIK PADA PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL BERBASIS MODEL POISSON-GAMMA DENGAN PEUBAH PENYERTA 1)
PNDKATAN BAS MPIRIK PADA PNDUGAAN STATISTIK ARA KCIL BRBASIS MODL POISSON-GAMMA DNGAN PUBAH PNRTA ) Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara
BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM
BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM 4.1 Pndahuluan Ktga prtdaksamaan yang tlah dbahas sblumnya akan daplkaskan dalam suatu stud kasus mngna nla AVL (avalablty ntwork) dar sambungan langsung jarak
BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
BAB 3 GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET
BAB 3 GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET 3. Sejarah dan Kegatan Operasonal Perusahaan 8 3.. Sejarah Perkemangan Kantor Perwaklan Bank Indonesa Wlayah I (Sumut & Aceh) 8 3. Struktur Organsas dan Deskrps Tugas Kantor
Integral Fungsi Eksponen, Fungsi Trigonometri, Fungsi Logaritma
Modul Intgral Fungsi Eksponn, Fungsi Trigonomtri, Fungsi Logaritma Dr. Subanar D PENDAHULUAN alam mata kuliah Kalkulus I Anda tlah mngnal bahwa intgrasi adalah pross balikan dari difrnsiasi. Jadi untuk
Aplikasi Integral. Panjang sebuah kurva w(y) sepanjang selang dapat ditemukan menggunakan persamaan
Aplikasi Intgral Intgral dapat diaplikasikan k dalam banyak hal. Dari yang sdrhana, hingga aplikasi prhitungan yang sangat komplks. Brikut mrupakan aplikasi-aplikasi intgral yang tlah diklompokkan dalam
ANALISIS KOVARIANSI bagian 2..
ANALISIS KOVARIANSI bagan Uj Efek Perlakuan... v. H H F 1 0 5% StatstkaUj: raso : 0, : 0,, DK : RK RK H 0 P S (adj) (adj) 1,, t dtolak jka F raso F α,t1,t(r1) 1 Ingat model anakova 1 faktor 1 kovarat :
b) Sebaliknya : interaksi kalor antara sistem dan lingkungan yang harus berlangsung kuasistatik dan disertai kenaikan suhu,
I. KALOR DAN HKM KE-1 1.1 Kalor Dketahu ua sstem paa suhu berbea. Apabla kontakkan satu engan yang lan melalu nng atermk, ketahu bahwa suhu keua sstem akan berubah seemkan rupa sehngga akhrnya menja sama.
VLE dari Korelasi nilai K
VLE dar orelas nla Penggunaan utama hubungan kesetmbangan fasa, yatu dalam perancangan proses pemsahan yang bergantung pada kecenderungan zat-zat kma yang dberkan untuk mendstrbuskan dr, terutama dalam
RUANG FUNGSI GELOMBANG PARTIKEL TUNGGAL (ONE-PARTICLE WAVE FUNCTION SPACE)
RUANG FUNGSI GELOMBANG PARTIKEL TUNGGAL (ONE-PARTICLE WAVE FUNCTION SPACE) Intepetas pobablstk a fungs gelombang t suatu patkel telah kta pelaa yatu t yang menyatakan peluang menemukan patkel paa waktu
V. DISTRIBUSI PERJALANAN
V. DISTRIBUSI PERJALANAN 5.. PENDAHULUAN Trp strbuton aalah suatu tahapan yang menstrbuskan berapa jumlah pergerakan yang menuju an berasal ar suatu zona. Paa tahapan n yang perhtungkan aalah :. Sstem
HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api.
6 yang diharapkan. Msin infrnsi disusun brdasarkan stratgi pnalaran yang akan digunakan dalam sistm dan rprsntasi pngtahuan. Msin infrnsi yang digunakan dalam pngmbangan sistm pakar ini adalah FIS. Implmntasi
ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
PENGATURAN MOTOR SINKRON LINEAR MAGNET PERMANEN PADA ELEVATOR LINEAR DENGAN REFERENCE MODEL FUZZY PID SMC
Prong Snar Naonal Manajn Tknolog XVIII Progra Stu MMT-ITS, Suraaya 27 Jul 2 PENGATURAN MOTOR SINKRON LINEAR MAGNET PERMANEN PADA ELEVATOR LINEAR DENGAN REFERENCE MODEL FUZZY PID SMC Annya Dv R., *, Mochaa
Model Regresi Berganda
Model Regres Berganda Huungan lnear (dlm parameter) antara peuah tak eas & atau leh peuah eas Intersep-Y Populas Slope Populas Random Error Y 0 p p Ŷ 0 p p e Peuah tak eas (Respons) utk sampel Peuah eas
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor
ANALISIS SAMBUNGAN PAKU
4 ANALISIS SAMBUNGAN PAKU Alat sambung paku masih sring ijumpai paa struktur atap, ining, atau paa struktur rangka rumah. Tbal kayu yang isambung biasanya tiak trlalu tbal brkisar antara 0 mm sampai ngan
PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian
SIFAT-SIFAT ANALISIS REGRESI PowerPont Sldes by Yana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 2007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 229 Bandung, Telp. 022 2013163-2523 Hal-hal yang akan
BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota
23. FUNGSI EKSPONENSIAL
BAB III FUNGSI-FUNGSI ELEMENTER Paa bagian ini kita slalu mmprtimbangkan fungsi lmntr yang iplajari alam kalkulus an mnfinisikan hubungannya ngan fungsi ari suatu variabl komplks. Khususnya, kita finisikan
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Pendekatan Bayes Empirik Pada Pendugaan Statistik Area Kecil Berbasis Model Poisson-Gamma Dengan Peubah Penyerta
Pnkaan Bas mprk Paa Pnugaan Sask Ara Kcl Brbass Mol Posson-Gamma Dngan Pubah Pnra Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Absrak Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara kcl ang apa
BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL
BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL Analss sumbangan sektor-sektor ekonom d Bal terhadap pembangunan ekonom nasonal bertujuan untuk mengetahu bagamana pertumbuhan dan
2. TINJAUAN PUSTAKA. 18 Universitas Indonesia. Penggunaan non linier..., Arief Suwandi, FT UI, 2009
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Goal Programmng Goal Programmng merupakan pengembangan ar Lnear Programmng. Dperkenalkan oleh Charnes an Cooper paa awal tahun 1960. Kemuan teknk n sempurnakan oleh Ijr paa pertengahan
ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
Analisis Rangkaian Listrik
Sudaryatno Sudirham Analisis Rangkaian Listrik Mnggunakan Transformasi Fourir - Sudaryatno Sudirham, Analisis Rangkaian Listrik (4) BAB Analisis Rangkaian Mnggunakan Transformasi Fourir Dngan pmbahasan
BAB 1 RANGKAIAN TRANSIENT
BAB ANGKAIAN TANSIENT. Penahuluan Paa pembahasan rangkaan lstrk, arus maupun tegangan yang bahas aalah untuk kons steay state/mantap. Akan tetap sebenarnya sebelum rangkaan mencapa keaaan steay state,
PROSES PEMANENAN DENGAN MODEL LOGISTIK STUDI KASUS PADA PTP. NUSANTARA IX
Prosiding SPMIPA. pp. 3-39, 006 ISBN : 979.704.47.0 PROSES PEMANENAN DENGAN MODEL LOGISTIK STUDI KASUS PADA PTP. NUSANTARA IX Eka Ariani, Agus Rusgiyono Jurusan Matmatika FMIPA Univrsitas Dipongoro Jl.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap
5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA
REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bntaro Sektor 7, Bntaro Jaya Tangerang Selatan 15224 PENDAHULUAN Bangktan perjalanan (Trp generaton model ) adalah suatu tahapan
BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam
BAB LANDASAN TEORI Pengertan Regres Istlah regres dperkenalkan oleh seorang yang ernama Francs Gulton dalam makalah erjudul Regresson Towerd Medacraty n Heredtary Stature Menurut hasl peneltan elau, meskpun
MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari
MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuh Tugas Matakulah Multvarat yang dbmbng oleh Ibu Tranngsh En Lestar oleh Sherly Dw Kharsma 34839 Slva Indrayan 34844 Vvn Octana 34633 UNIVERSITAS
BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Analisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya
Analss Regres Pokok Bahasan : Mendeteks penclan dan penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasswa dapat mendeteks adanya penclan pada regres lner berganda Penclan Penclan adalah pengamatan yang
Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
A. 1,0 m/s 2 B. 1,3 m/s 2 C. 1,5 m/s 2 D. 2,0 m/s 2 E. 3,0 m/s 2
1. D bawah n adalah pernyataan mengena pengukuran : 1. mengukur adalah membandngkan besaran yang dukur dengan besaran sejens yang dtetapkan sebaga satuan 2. dalam setap pengukuran selalu ada kesalahan
BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN
BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN Pmbahasan harga opsi idak dapa dilpaskan dari pmbahasan nang skurias lain yang brhubungan dngan haga opsi. Shingga prlu dibahas masalah
OPERASI GABUNGAN, JOIN, KOMPOSISI DAN HASIL KALI KARTESIAN PADA GRAF FUZZY SERTA KOMPLEMENNYA. Tina Anggitta Novia 1 dan Lucia Ratnasari 2
OPERASI ABUNAN JOIN KOMPOSISI DAN HASIL KALI KARTESIAN PADA RAF FUZZY SERTA KOMPLEMENNYA Tina Anggitta Novia Lucia Ratnasari Program Studi Matmatika FMIPA UNDIP Jl Prof Sodarto SH Smarang 5075 Abstract
Modifikasi Metode Full Wave di Sekitar Titik Singular
Kontrbus Fska Indonsa Vol. 3 No.3, Jul 2002 Abstrak odfkas tod Full Wav d Sktar Ttk Sngular Ttk Stawat Bdang Aplkas Gomagnt dan agnt Antarksa, Pusat Pmanfaatan Sans Antarksa LAPAN, Jl. Dr. Junjunan 33
APLIKASI KOHONEN SELF ORGANIZING PADA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) DENGAN PROGRAM MATLAB
Volume 01, Nomor 01, Agustus 016 ISSN: 58-638 APLIKASI KOHONEN SELF ORGANIZING PADA TRAVELLING SALESMAN PROBLEM (TSP) DENGAN PROGRAM MATLAB Nurul Imamah Ah. 1) 1) Prod Penddkan Matematka, FKIP, Unverstas
Eksistensi Bifurkasi Mundur pada Model Penyebaran Penyakit Menular dengan Vaksinasi
1 Eksstens Bfurkas Mundur pada Model Penyebaran Penyakt Menular dengan Vaksnas Intan Putr Lestar, Drs. M. Setjo Wnarko, M.S Jurusan Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Insttut Teknolog
RESPONS STRUKTUR SDOF AKIBAT BEBAN SINUSOIDAL DENGAN METODE INTEGRAL DUHAMEL
RESPONS STRUKTUR SO KT EN SNUSOL ENGN METOE NTEGRL UHMEL Rn Suryana Jurusan Tknk Spl akulas Tknk Unvrsas Rau Kampus na Wya Jl. H.R. Sobranas Km.,5 Pkanbaru mal : rn@unr.ac. Hnra Sarfka Jurusan Tknk Spl
FEMxcel v0.0 MEMULAI. Analisis dan Desain Struktur Beam 3-Dimensi. spesimen (alpha) oleh Arifadli dan Sugeng Waluyo
FEMxcl v0.0 Analss dan Dsan Struktur Bam 3-Dmns olh Arfadl dan Sugng Waluyo spsmn 0.04 (alpha) MEMULAI DISCLAIMER A COUNTLESS AMOUNT OF TIME, EFFORT AND EXPENSE HAVE GONE INTO THE DEVELOPMENT AND DOCUMENTATION
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.3.1 Tempat Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger Gorontalo khususnya pada sswa kelas VIII. 3.3. Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan selama
ATMOSFER HIDROSTATIS DIATAS WATUKOSEK DARI DATA TEKANAN VERTIKAL TAHUN 2009
Sminar Nasional Statistika IX Institut Tknologi Spuluh Nopmbr, 7 Novmbr 2009 ATMOSFER HIDROSTATIS DIATAS TUKOSEK DARI DATA TEKANAN VERTIKAL TAHUN 2009 Lalu Husnan Wijaya *, Dian Yudha Risdianto ** Pnliti
MODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1. Penurunan Tanah pada Fondasi Dangkal. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1 Pnurunan Tanah pada Fondasi Dangkal Fakultas Program Studi Tatap Muka Kod MK Disusun Olh Tknik Prnanaan Tknik A41117AB dan Dsain Sipil 9 Abstrat Modul ini brisi bbrapa
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan