MODEL SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL ADISUTJIPTO YOGYAKARTA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MODEL SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL ADISUTJIPTO YOGYAKARTA"

Transkripsi

1 Modl Sism Aria sawa Trbag Di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara MODEL SISTEM ANTRIAN ESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL ADISUTJITO YOGYAKARTA Afsah Novia Sari Uivrsias psar Tiggi Darul Ulum Absrak Bayakya psawa rbag yag akif di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara da diambah dga adaya psawa laih TNI AU mybabka aria psawa rbag yag aka mdara maupu iggal ladas. rmasalaha aria psawa rbag di Badara Adisujipo- Yogyakara aka diaalisis dga mgguaka ori aria. Tori ii aka diaplikasika pada sism playaa di Badara rsbu. layaa yag dilakuka rhadap psawa rbag adalah waku yag diprluka psawa rbag brjala dari ladasa pacu k lapaga parkir kika psawa rbag mdara da dari lapaga parkir k ladasa pacu kika psawa rbag aka iggal ladas. Brdasarka aalisis ori aria yag dilakuka dapa dikahui modl aria da ukura kirja dari sism aria. Dari hasil aalisis daa didapaka dua modl aria. Modl aria uuk psawa rbag yag mdara yaiu M/G/:GD/ / sdagka uuk psawa yag aka iggal ladas M/G/:GD/ /. Raa-raa kdaaga psawa rbag yag aka mdara maupu iggal ladas sama yaiu 7 psawa rbag pr jam. Raa-raa waku playaa psawa rbag yag mdara da aka iggal ladas masig-masig sbsar da mi pr psawa rbag. Brdasarka aalisis modl aria uuk psawa rbag mujukka bahwa sism aria di Badara Irasioal Adisujipo- Yogyakara sudah cukup baik. Kaa Kuci : Modl aria, Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara Absrac Th umbr of aciv aircraf Adisujipo Yogyakara Iraioal Airpor ad coupld wih h raiig aircraf TNI AU causig quus aircraf o lad or ak off. roblms aircraf quus a airpors Adisujipo Yogyakara will b aalyzd usig quuig hory. This hory will b applid o h srvic sysm a h airpor. Srvics prformd o h aircraf is h im rquird aircraf ruig off h ruway o h parkig lo wh h aircraf ladd ad from h parkig lo o h ruway wh h pla will ak off. Basd o quuig hory aalysis coducd ca b s quuig modls adprformac masurs of h quuig sysm. From h aalysis of daa obaid wo quuig modls. Modl quu for ladig h aircraf M/G/: GD / /, whil for h pla ha would ak off M/G/: GD / /. Th avrag arrival aircraf o lad or ak off h sam aircraf ha is 7 pr hours. Avrag srvic im of aircraf ladig ad ak off ach by ad mius pr aircraf. Basd o h aalysis of quuig modls for h aircraf idicas ha h quuig sysm a h iraioal airpor of Adisujipo Yogyakara good ough. Gamaika Vol. II No. Nopmbr 6

2 Modl Sism Aria sawa Trbag Di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara Kywords: Quu modl, Adisujipo Yogyakara Iraioal Airpor. dahulua Suau pross aria adalah suau pross yag brhubuga dga kdaaga ssorag plagga pada suau fasilias playaa, kmudia muggu dalam suau baris ari jika smua playa sibuk da akhirya miggalka fasilias rsbu. Dalam bayak hal, pambaha jumlah layaa dapa dipuhi uuk mguragi aria aau mghidari aria yag rus mmbsar. Namu biaya pambaha layaa dapa mybabka kuuga brada di bawah araf yag dapa dirima. Di pihak lai, aria yag rlalu pajag dapa mgakibaka khilaga plagga. Badara Udara Irasioal Adisujipo Yogjakara mrupaka grbag udara wisaa rpig bagi kawasa sgiiga JOGLOSEMAR Jogja-Solo- Smarag, dga rag darah playaa yag mcakup wilayah DIY, Jawa Tgah Bagia Slaa da Jawa imur Bagia Bara. Bbrapa maskapai prbaga domsik dga ujua koa-koa bsar di Idosia spri Jakara,. Maaram, Surabaya, Balikpapa, Ujug adag, Maado, Bajarmasi da Dpasar mlalui Badara Irasioal Adisujipo-Yogyakara. Hal rsbu diambah dga sausya yag brubah mjadi Badara Udara Irasioal dga ujua Kuala Lumpur mybabka pambaha jumlah frkusi prbaga shigga aria psawa yag aka iggal ladas idak dapa dihidari. Salah sau mod Saisika yag dapa diguaka uuk mgaalisis kodisi rsbu adalah dga mgguaka Tori Aria. Tori Aria diguaka uuk mgahui ukura kirja, diaaraya adalah waku aar kdaaga psawa, waku psawa dilayai da waku uggu psawa.. Kajia Tori. ross oisso da Disribusi Eksposial Muru Gross, D ad C. M. 998, umumya pross aria diasumsika bahwa waku aar kdaaga da waku playaa mgikui disribusi ksposial aau kuival pada raa-raa kdaaga da raa-raa playaaya mgikui disribusi oisso. ross sochasic yag diyaaka sbagai {N, } aka dikaaka sbagai suau pross pjumlaha couig procss apabila N mujukka jumlah agka kdaaga kjadia yag rjadi sampai waku, dga N = da aka diyaaka sbagai suau pross oisso apabila mmuhi iga asumsi briku: i. luag rjadi sau kdaaga aara waku da waku adalah sama dga. Diulis: r{n =} =, dimaa adalah sbuah kosaa yag idpd dari N, adalah lm pambah waku da dioasika sbagai bayakya kdaaga yag biasa diabaika jika Δ dibadigka dga, dga Δ, yaiu : lim Δ Δ ii. r{n }=. Gamaika Vol. II No. Nopmbr 7

3 Modl Sism Aria sawa Trbag Di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara iii. Jumlah kdaaga pada irval waku yag brurua adalah idpd, yag brari pross mmpuyai pambaha yag bbas, yaiu jumlah kjadia yag mucul pada siap irval waku idak rgaug pada irval wakuya. Dua horma brdasarka iga asumsi di aas adalah: Thorma : Uuk suau pross oisso, jumlah kdaaga yag rjadi pada irval waku adalah variabl radom yag mgikui suau disribusi oisso dga paramr da pluag dari kdaaga adalah:.! Buki: Misal adalah pluag dari kdaaga dalam irval waku, di maa =,,, 3,... luag rjadi kdaaga dapa diyaaka dga mgmbagka prsamaa difrsial. Uuk : = r{ kdaaga pada saa da kdaaga pada saa } + r{- kdaaga pada saa da kdaaga pada saa } + r{- kdaaga pada saa da kdaaga pada saa } r{ kdaaga dalam da kdaaga pada saa }. Dga mgguaka asumsi i, ii, da iii di aas, maka prsamaa. mjadi: = + - +,. di maa myaaka suku-suku r{-j kdaaga pada saa da j kdaaga pada saa ; j }. Da pada saa = didapa: [ ].3 Kmudia, prsamaa. da.3 diulis kmbali dga mggabugka smua buk yag mmua, shigga didapa:.4 da,..5 Dari prsamaa.4 da.5 dibagi dga da diambil limi, shigga diprolh: lim o lim, aau dapa diulis: d.6 d da Gamaika Vol. II No. Nopmbr 8

4 Modl Sism Aria sawa Trbag Di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara Gamaika Vol. II No. Nopmbr 9 d d,.7 Dari prsamaa.6 di aas, uuk = diprolh: d d d d l Da dari prsamaa.7, uuk = diprolh: d d d d d d d d d d Da uuk = : d d d d d d d d d d uuk = 3, 4,... diprolh: 3! 3 3, 4! 4 4,... Shigga dapa diambil suau rumus umum, yaiu:

5 Modl Sism Aria sawa Trbag Di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara.8! Jadi, rbuki bahwa pluag dari kdaaga yag rjadi pada irval waku adalah, dga jumlah kdaaga yag rjadi pada irval! waku adalah variabl radom yag mgikui suau disribusi oisso dga paramr. Thorma : Jika kdaaga mgikui pross oisso dga paramr, maka suau variabl radom brurua mgikui disribusi ksposial dga paramr. Buki: Jika dimisalka T adalah suau variabl radom, yaiu waku aara kdaaga-kdaaga yag brurua, maka r{t } r{idak ada kdaaga dalam waku } Kmudia diambil F sbagai fugsi disribusi kumulaif dari T, shigga di dapa: F r{t },.9 maka fugsi dsias f dibrika olh: df f.. d Dga paramr maka fugsi pmbagki momya diprolh raaraa, yaiu x f d ; koiu x M x E x f ; diskri x x x E d M x M E E ' T T T x ' T x x " M E T diprolh M Shigga Var x T dari : T ET ET x da 3 M " T d x x da T 3.. E.3 Gamaika Vol. II No. Nopmbr

6 Modl Sism Aria sawa Trbag Di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara Jadi, waku aar kdaaga yag brurua mgikui disribusi ksposial dga raa-raa. Jika waku aar kdaaga maka jumlah kjadia dalam sau priod waku ru pasilah disribusi oisso dga raa-raa kdaaga adalah.. ross Aria Dga ola Kdaaga Brdisribusi oisso Da ola layaa Brdisribusi Umum.. Gambara Umum Modl M/G/ : GD/ / Suau sism dimaa plagga lah slsai dilayai da playaa iu dimulai lagi uuk playaa brikuya dalam aria, maka waku playaa rsbu brdisribusi radom. Fugsi disribusi kumulaif CDF dari waku playaa rsbu diujukka dga F da fugsi dsiasya dga f jika ada. ross kdaaga ii diamaka oisso, dimaa prisiwa dari kdaaga para plagga dapa rjadi lbih dari sau kali pada slag waku aau ruag dga paramr Gross, D ad Harris, C. M Diyaaka adalah jumlah plagga dalam sism da k adalah jumlah plagga yag baru daag, shigga dapa diuliska k, uuk.4 k, uuk Dari prsamaa.4 di aas, jika dalam sism =, maka sism kosog aau idak ada plagga dalam aria da idak ada yag dilayai. Brari jumlah plagga yag aka dilayai haya aka sama dga k jumlah plagga yag baru daag. Sdagka jika sism > maka jumlah plagga yag dilayai adalah sama dga jumlah plagga dalam sism diambah dga julah plagga yag baru daag. Brdasarka pgria di aas, uuk mgahui bsar pluag aau probabilias dari k kdaaga, maka: r{ k} r{k } df.5. Kara kdaaga yag rjadi mgikui disribusi oisso da brdasarka prsamaa.8, maka pluag kdaaga k pada saa adalah: k r{k }.6 k! Misalka jumlah plagga slah dilayai sama dga j da jumlah plagga dalam sism, yaiu plagga yag blum dilayai da yag sdag dilayai sama dga i, maka dari prsamaa.6 mjadi: ji r{ k j i } j i! df, uuk j, uuk j i -, i i -, i.7 3. Modologi 3. gumpula Daa Daa yag diguaka adalah daa primr da daa skudr. Daa primr brupa daa pgamaa waku kdaaga da kbragkaa psawa rbag. gamaa iu dilakuka slama sau miggu ssuai dga jadwal psawa Gamaika Vol. II No. Nopmbr

7 Modl Sism Aria sawa Trbag Di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara rbag yaiu mulai dari pukul 5.. WIB, dga asumsi bahwa pross kdaaga aau pross kbragkaa psawa rbag muju aau dari Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara idak brubah slama miggu shigga dapa mwakili populasi hari-hari yag laiya. 3. Tmpa da Waku gamaa dilakuka di kaor AMC Apro Movm Corol yag masih brada dalam ligkuga Badara Irasioal Adisujipo-Yogyakara. gamaa dilakuka mulai aggal 5-9 Spmbr Mod Aalisis Daa ross pliia da aalisis daa dga mgguaka mod aria, briku ii lagkah-lagkah aalisis daa :. rsiapa uuk mmulai pliia.. Mlakuka pgumpula daa dga mlakuka pgamaa scara lagsug di Badara Irasioal Adisujipo-Yogyakara. 3. gamaa da pgumpula daa yag dilakuka mlipui daa psawa rbag yag mdara da psawa rbag yag iggal ladas. 4. Daa yag dikumpulka adalah daa kdaaga da daa playaa baik uuk psawa yag mdara maupu yag iggal ladas. 5. Mlakuka pmriksaa rhadap daa jumlah kdaaga dga mcari ilai. Sdagka uuk daa jumlah playaa dga mcari ilai μ. Shigga aka dikahui apakah aria iu sudah Sady Sa. 6. Mlakuka uji kcocoka disribusi uuk masig-masig daa. a. Uji disribusi kdaaga di cocokka dga Disribusi oisso, jika idak ssuai maka aka diguaka modl yag Gral modl G. b. Uji disribusi playaa dicocokka dga Disribusi Ekspoial, jika idak ssuai maka aka diguaka modl yag Gral modl G. 7. Muka Modl aria. 8. Mlakuka prhiuga da aalisis aria uuk muka ukura kirja. 9. gambila kpuusa rhadap aalisis yag dilakuka. 4. Hasil mbahasa 4. Modl Aria sawa Trbag Yag Mdara Aria uuk psawa rbag yag aka mdara dapa digambarka sbagai briku : arkir Mdara Ladasa acu arkir arkir Gamaika Vol. II No. Nopmbr

8 Modl Sism Aria sawa Trbag Di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara Gambar 4. Sism Aria sawa Trbag uuk psawa yag mdara Brdasarka pgamaa pada objk, pgujia asumsi-asumsi sra aalisis pada daa, maka dapa disimpulka bahwa modl aria psawa rbag yag rjadi di Badara Irasioal Adisujipo-Yogyakara adalah : M/G/ : GD/ /. Maksud dari modl rsbu bahwa aria psawa rbag yag aka mdara di Badara Irasioal Adisujipo-Yogyakara mmpuyai waku kdaaga brdisribusi oisso da waku playaa brdisribusi umum dga jumlah playaya adalah sau yaiu Badara Irasioal Adisujipo. Modl rsbu mmpuyai praura playaa FIFO Firs I Firs Ou dga kapasiaas playaa yag ak higga kara pross ariya ada di udara sra mmpuyai ak higga plagga yag bolh mmasuki sism sbagai sumbr. Modl rsbu mmpuyai igka raa-raa kdaaga adalah.73 psawa rbag pr jam da igka playaa raaraa sbayak psawa rbag pr jam. 4. Modl Aria sawa Trbag Aka Tiggal Ladas Aria uuk psawa rbag yag aka iggal ladas dapa digambarka sbagai briku : arkir arkir Ladasa acu Trbag arkir Gambar 4. Sism Aria sawa Trbag uuk psawa yag aka iggal ladas Brdasarka pgamaa pada objk, pgujia asumsi-asumsi sra aalisis pada daa, maka dapa disimpulka bahwa modl aria psawa rbag yag rjadi di Badara Irasioal Adisujipo-Yogyakara adalah : M/G/ : GD/ /. Maksud dari modl rsbu bahwa aria psawa rbag di Badara Irasioal Adisujipo-Yogyakara mmpuyai waku kdaaga brdisribusi oisso da waku playaa brdisribusi umum dga jumlah playaya adalah sau yaiu Badara Irasioal Adisujipo. Modl rsbu mmpuyai praura playaa umum, dga kapasias ak higga sra mmpuyai ak higga plagga yag bolh mmasuki sism sbagai sumbr. Modl rsbu mmpuyai igka raa-raa kdaaga adalah.73 psawa rbag pr jam da igka playaa raa-raa sbayak.585 psawa rbag pr jam. Gamaika Vol. II No. Nopmbr 3

9 Modl Sism Aria sawa Trbag Di Badara Irasioal Adisujipo Yogyakara Dari aalisis modl aria uuk psawa rbag yag aka mdara maupu yag aka iggal ladas mujukka bahwa sism aria di Badara Irasioal Adisujipo-Yogyakara sudah cukup baik. Hal rsbu dapa diliha dari ukura kirja dari masig-masig modl. 5. Ksimpula Dari hasil aalisis rhadap aria psawa rbag yag rjadi di Badara Irasioal Adisujipo dapa disimpulka bahwa :. Modl aria yag ssuai uuk psawa rbag yag aka mdara adalah M/G/ : GD/ / ariya aria mmpuyai waku kdaaga brdisribusi oisso da waku playaa brdisribusi umum dga jumlah playaya adalah sau, mmpuyai praura playaa FIFO Firs I Firs Ou sra mmpuyai ak higga plagga yag bolh mmasuki sism sbagai sumbr.. Modl Aria uuk psawa rbag yag iggal ladas yaiu M/G/ : GD/ / ariya modl pola kdaaga brsisribusi oisso da waku playaa brsisribusi umum dga jumlah playaya sau. Modl mmpuyai praura playaa umumsra mmpuyai ak higga plagga yag bolh mmasuki sism. 3. Ukura kirja uuk kdua modl mujukka bahwa jumlah psawa yag mgari uuk dilayai mdara maupu iggal ladas idak rlalu bayak. Sdagka waku uggu uuk dilayai baik mdaraa maupu iggal ladas idak rlalu lama. Dafar usaka Amiudi. 5. risip-risip Ris Oprasi. Jakara : Erlagga Broso, R. 99. Tori da Soal-Soal Opraio Rsrch. T Glora Aksara raama Dail, W. W Saisik Noparamrik Trapa. Jakara : T. Gramdia Dimyai, T. T da Dimyai, A Opraio Rsarch. Modl-modl gambila Kpuusa. Badug : Siar Baru Algsido Dowdy, S ad Ward, S. 99. Saisics for Rsarch Scod Ediio. Caada: A Wily Irscic ublicaio. Gross, D ad Harris, C. M Fudamal of Quuig Thory Third Ediio. Nw York : Joh Wily ad Sos, INC. Hillr, F.S ad Librma, G.J Iroducio Of Opraios Rsarch Fourh Ediio. Mc Graw-Hill Book Compay. Kakiay, T.J. 4. Dasar Tori Aria Uuk Khidupa Nyaa. rbi Adi: Yogyakara. Naaraja, A.M ad Tamilarsi, A. 3. robabiliy Radom rocsss Ad Quuig Thory. Nw Ag Iraioal ublishr. Nw Dlhi. Subagyo,., Asri M da Hadoko, T. H Dasar-Dasar Opraio Rsarch. Yogyakara : BFE. Suprao, J. 6. Ris Oprasi Uuk gambila Kpuusa Edisi Rvisi. UI rss :Jakara. Taha, H.A Ris Oprasi Jilid. Biarupa Aksara: Jakara Taylor, H.M, ad Karli, S A Iroducio To Sochasic Modllig Rvisd Ediio. Acadmic rss: Sadigo, Califoria. Gamaika Vol. II No. Nopmbr 4

DISTRIBUSI POISSON DAN DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DALAM PROSES STOKASTIK. Abstract

DISTRIBUSI POISSON DAN DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DALAM PROSES STOKASTIK. Abstract Disribusi oisso Sugio DISRIBUSI OISSON DAN DISRIBUSI EKSONENSIAL DALAM ROSES SOKASIK Sugio, Moch Abdul Mukid Saf gajar rogram Sudi Saisika FMIA UNDI Absrac I h quuig sysm, h procsss usually com from a

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN A. Proses Antrian 1. Pola Kedatangan 2. Pola Kepergian 3. Kapasitas Sistem

TEORI ANTRIAN A. Proses Antrian 1. Pola Kedatangan 2. Pola Kepergian 3. Kapasitas Sistem TEORI ANTRIAN A. ross Aria ross aria mrupaka pross yag brhubuga dga kdaaga plagga pada suau fasilias playaa, muggu dalam baris aria jika blum mdapa playaa, da akhirya miggalka fasilias rsbu slah playaa

Lebih terperinci

4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum

4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum Hardwiyao Uomo 060545 4.3 Samlig dari disribusi ormal da simasi liklihood maksimum Liklihood ormal mulivaria Kia asumsika vkor,,..., dga mrrsasika saml acak dari oulasi ormal mulivaria dga raa-raa µ da

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. A. Definisi dan Unsur-unsur Dasar Model Antrian

TEORI ANTRIAN. A. Definisi dan Unsur-unsur Dasar Model Antrian TEORI ANTRIAN Tori atria mrupaka studi matmatis mgai atria atau waitig lis yag di dalamya disdiaka bbrapa altratif modl matmatika yag dapat diguaka utuk mtuka bbrapa karaktristik da optimasi dalam pgambila

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

THE APPLICATION OF FOURIER TRANSFORMATION ON ANALOG SIGNAL PROCESSING

THE APPLICATION OF FOURIER TRANSFORMATION ON ANALOG SIGNAL PROCESSING Prodig of Iraioal Cofr O Rsarh, Implmaio Ad Eduaio Of Mahmais Ad Sis 5, Yogyakara Sa Uivrsiy, 7-9 May 5 HE APPLICAION OF FOURIER RANSFORMAION ON ANALOG SIGNAL PROCESSING M 4 Nikasih Biaari, Emi Nugroho

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

BAB IV DATA DAN ANALISA

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

Lebih terperinci

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) .   Definisi L.2 (Kejadian lepas ) 33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil

Lebih terperinci

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. . Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEI Ladasa ori rdiri aas rapa ori pdukug ag aka diprguaka dalam mlsaika kovrgsi modiikasi mod kig mgguaka ugsi kuadraik.. rd Kovrgsi Kpaa suau mod kovrgsi mrupaka suau ukura kkia suau mod

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

Ibnu Maja, S.Si.,M.M Staf UP.MPK, Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang Abstraks

Ibnu Maja, S.Si.,M.M Staf UP.MPK, Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang Abstraks SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR BIASA TINGKAT- DENGAN METODE TEKNIK OPERATOR Ibu Maja S.Si.M.M Saf UP.MPK Plikik Ngri Sriwijaa Palbag ibuaja76@a.c.id Absraks Sis rsaaa liar biasa igka dga dua

Lebih terperinci

Transformasi Fourier Sinyal Waktu Kontinyu. oleh: : Tri Budi Santoso DSP Group, EEPIS-ITS

Transformasi Fourier Sinyal Waktu Kontinyu. oleh: : Tri Budi Santoso DSP Group, EEPIS-ITS Siyal da Sism Trasformasi Fourir Siyal Waku Koiyu olh: : Tri Budi Saoso DSP Group, EEPIS-ITS ITS Tujua: - Siswa mampu mylsaika buk rprsasi alraif pada siyal da sism waku koiyu. - Siswa mjlaska kmbali pyusua

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. kesetimbangan, linearisasi, bilangan reproduksi dasar, analisa kestabilan, kriteria

BAB II LANDASAN TEORI. kesetimbangan, linearisasi, bilangan reproduksi dasar, analisa kestabilan, kriteria BAB II LANDASAN EORI Pada bab ii aka dibahas tori tori pdukug yag aka diguaka pada bab slajutya, atara lai modl matmatika, modl pidmik SIR klasik, ilai ig, prsamaaa difrsial, sistm prsamaa difrsial, titik

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

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa

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

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 5 Transformasi Fourier

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

Lebih terperinci

BAB III TEORI MEDAN KUANTUM UNTUK FORWARD RATES DENGAN VOLATILITAS STOKASTIK Lagrangian Forward Rates dengan Volatilitas Deterministik

BAB III TEORI MEDAN KUANTUM UNTUK FORWARD RATES DENGAN VOLATILITAS STOKASTIK Lagrangian Forward Rates dengan Volatilitas Deterministik BAB III EORI MEAN KUANUM UNUK FORWAR RAES ENGAN VOLAILIAS SOKASIK 3 Lagragia Forward Ras dga Volailias rmiisik Prama aka dibaas scara sigka ag pigya ori mda orward ras dga volailias drmiisik Sbagai buk

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Usulan Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Obat pada Gudang Farmasi Klinik XYZ dengan Menggunakan Metode EOQ

Usulan Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Obat pada Gudang Farmasi Klinik XYZ dengan Menggunakan Metode EOQ Prforma (204) Vol. 3, o.: 29-40 Usula Prcaaa da Pgdalia Prsdiaa Oba pada Gudag Farmasi Kliik XYZ dga Mgguaka Mod EOQ Riggo Ismoyo Buwoo ), Yusuf Priyadari 2), da Wakhid Ahmad Jauhari *2) ) Mahasiswa Jurusa

Lebih terperinci

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne

Lebih terperinci

BAB NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN

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

Lebih terperinci

MODUL E LEARNING SEKSI -9 MATA KULIAH : KALKULUS LANJUT KODE MATA KULIAH : INF 221 : 5099 : DRA ENDANG SUMARTINAH,MA

MODUL E LEARNING SEKSI -9 MATA KULIAH : KALKULUS LANJUT KODE MATA KULIAH : INF 221 : 5099 : DRA ENDANG SUMARTINAH,MA MODUL E LEARNING SEKSI -9 MATA KULIAH : KALKULUS LANJUT KODE MATA KULIAH : INF DOSEN : 5099 : DRA ENDANG SUMARTINAH,MA TUJUAN MATA KULIAH : A.URAIAN DAN TUJUAN MATA KULIAH : Mahasiswa mmplajari Fugsi a

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan

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

Lebih terperinci

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag

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

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diuraikan konsep-konsep dasar yang digunakan sebagai

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diuraikan konsep-konsep dasar yang digunakan sebagai BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka diuraika kosp-kosp dasar yag diguaka sbagai ladasa pmbahasa pada bab slauya yaiu sism diamik, ilai ig, solusi sism liar, liarisasi, ksabila iik ksimbaga, kriria Rouh

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

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

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

Lebih terperinci

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2 METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Ruag sampel da Kejadia Defiisi Himpua semua hasil yag mugki dari suau percobaa disebu ruag sampel da diyaaka dega S Mogomery, 2004: 7. Tiap hasil dari ruag sampel disebu usur aau

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala

Lebih terperinci

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. 3-2 Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. 3-2 Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1) Sudarao Sudira ig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial 3- Sudarao S & Nig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial BAB 3 Prsaaa Globag Scrödigr Scrödigr aaka bawa prilaku lkro rasuk igkaigka rgi lkro ag diskri dala ao gikui suau

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai

Lebih terperinci

PEMODELAN INVENTORY DENGAN DUA GUDANG PENYIMPANAN UNTUK BARANG YANG MENGALAMI PENYUSUTAN DENGAN BACKLOG SHORTAGE SEBAGIAN DAN LEAD TIME FUZZY

PEMODELAN INVENTORY DENGAN DUA GUDANG PENYIMPANAN UNTUK BARANG YANG MENGALAMI PENYUSUTAN DENGAN BACKLOG SHORTAGE SEBAGIAN DAN LEAD TIME FUZZY Pmola Ivory ga Dua Guag Pyimpaa... Dwi Eriigsih) PEMODELAN INVENTORY DENGAN DUA GUDANG PENYIMPANAN UNTUK BARANG YANG MENGALAMI PENYUSUTAN DENGAN BACKLOG SHORTAGE SEBAGIAN DAN LEAD TIME FUZZY Dwi Eriigsih,

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov BAB II TEORI DASAR. Proses Sokasik Raai Markov Proses sokasik merupaka suau cara uuk mempelajari hubuga yag diamis dari suau ruua perisiwa aau proses yag kejadiaya bersifa idak pasi. Dalam memodelka perubaha

Lebih terperinci

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan 30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.. Hasil Peneliian 4... Daa Hasil Peneliian Dari hasil peneliian diperoleh daa kemampuan dribble. hasilnya sebagai mana pada abel I (dilampirkan) 4... Deskripsi

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa

Lebih terperinci

Modifikasi Metode Bahgat tanpa Turunan Kedua dengan Orde Konvergensi Optimal

Modifikasi Metode Bahgat tanpa Turunan Kedua dengan Orde Konvergensi Optimal Smiar Nasioal Tkologi Iformasi, Komuikasi da Idustri (SNTIKI 9 ISSN (Pritd : 79-77 Fakultas Sais da Tkologi, UIN Sulta Syarif Kasim Riau ISSN (Oli : 79-406 Pkabaru, -9 Mi 07 Modifikasi Mtod Bahgat tapa

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua

Lebih terperinci

Peranan Formulasi Inversi pada Fungsi Karakteristik Suatu Variabel Acak

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

Lebih terperinci

Jurnal Mutiara Pendidikan Indonesia, 10/08 (2016), 67-73

Jurnal Mutiara Pendidikan Indonesia, 10/08 (2016), 67-73 67, 1/ (16), 67-73 STUDI OPARASI IPLEENTASI URIULU PADA PEBELAJARAN ASELERASI DAN PEBELAJARAN REGULER (ajia pada las XI CI+BI IPA da las XI IPA di SAN 1 Padag) Yssi Rifmasari STIP Adzkia Padag Email :

Lebih terperinci

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu

Lebih terperinci

Metode Iterasi Tiga Langkah dengan Orde Konvergensi Enam untuk Menyelesaikan Persamaan Nonlinear

Metode Iterasi Tiga Langkah dengan Orde Konvergensi Enam untuk Menyelesaikan Persamaan Nonlinear Jural Sais Matmatika da Statistika Vol No Juli 6 ISSN 6-5 Mtod Itrasi Tiga Lagkah dga rd Kovrgsi Eam utuk Mlsaika Prsamaa Noliar M Ari da M M Niam Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari

Lebih terperinci

METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR

METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Vol. 9. No., 0 Jural Sais, Tkologi da Idustri METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Supriadi Putra, Ria Kuriawati, Asmara Karma sputra@uri.ac.id Laboratorium Matmatika Trapa Jurusa

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS

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

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam

Lebih terperinci

ANALISIS KERAPATAN DATA EKSPLORASI DAN ESTIMASI SUMBERDAYA DENGAN PENDEKATAN GEOSTATISTIK PADA ENDAPAN NIKEL LATERIT DI DAERAH HALMAHERA TIMUR

ANALISIS KERAPATAN DATA EKSPLORASI DAN ESTIMASI SUMBERDAYA DENGAN PENDEKATAN GEOSTATISTIK PADA ENDAPAN NIKEL LATERIT DI DAERAH HALMAHERA TIMUR JTM Vol. XVI No. 2/29 ANALISIS KERAPATAN DATA EKSPLORASI DAN ESTIMASI SUMBERDAYA DENGAN PENDEKATAN GEOSTATISTIK PADA ENDAPAN NIKEL LATERIT DI DAERAH HALMAHERA TIMUR Mohamad Nur Hriawa 1, Syafrizal 1, Lilik

Lebih terperinci

BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN

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

Lebih terperinci

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

ANALISA SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE KOMPUTASI TURBO PASCAL

ANALISA SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE KOMPUTASI TURBO PASCAL Aalisa Sisem Aria Dega Meode Kompuasi Turbo Pascal ANALISA SISTEM ANTRIAN DENGAN METODE KOMPUTASI TURBO PASCAL RINA OKTAVIYANTHI Uiversias Serag Raya, riaoka@usera.ac.id Absrak. Sisem aria yag erjadi di

Lebih terperinci

RENTANG NUMERIK UNTUK FUNGSI EKSPONENSIAL MATRIKS

RENTANG NUMERIK UNTUK FUNGSI EKSPONENSIAL MATRIKS RENTNG NUMERK UNTUK FUNGS EKSPONENSL MTRKS M.Nasir, Musraii Jurusa Mamaia Faulas Mamaia da lmu Pgahua lam, Uivrsias Riau Email: asir@gmail.cm BSTRK Suau spsial maris dirila dalam bu da rag umri dari didfiisia

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

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA Laar Belakag Masalah Semaki berambah pesaya pembagua dibidag kosruksi maka meyebabka meigka pula kebuuha aka meerial-maerial

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. PENGUJIAN HIPOTESIS 1. PENDAHULUAN Hipoesis Saisik : pernyaaan aau dugaan mengenai sau aau lebih populasi. Pengujian hipoesis berhubungan dengan penerimaan aau penolakan suau hipoesis. Kebenaran (benar

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

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peeliia Terdahulu Black da Scholes (973) meyaaka bahwa ilai ase megikui Gerak Brow Geomeri, dega drif μ (ekpekasi dari reur) da volailias σ (deviasi sadar dari reur). Berawal dari

Lebih terperinci

BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR

BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Bulei Ilmia Ma. Sa. da Teraaa (Bimaser) Volume 6, No. 0(07), al 8. BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Umi Salma, Mariaul Kifia, Frasiskus Fra INTISARI Beuk kaoik

Lebih terperinci

Rumus-rumus yang Digunakan

Rumus-rumus yang Digunakan Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox

Lebih terperinci

2.1 Persamaan Gerak Roket dalam Ruang Tiga Dimensi

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii merupaka peeliia kuaiaif dega megguaka meode eksperime. Desai peeliia ii megguaka ru experime desig beuk desai poses oly corol desig yaki meempaka

Lebih terperinci

Kalkulus 2. Persamaan Differensial Biasa (Ordinary Differential Equations (ODE))

Kalkulus 2. Persamaan Differensial Biasa (Ordinary Differential Equations (ODE)) Kalkulus Prsamaa Diffrsial Biasa Ordiar Diffrtial Equatios ODE Dhoi Hartato S.T. M.T. M.Sc. Prodi Tkik Kimia Fakultas Tkik Uivrsitas Ngri Smarag Prsamaa Diffrsial Biasa Prsamaa Diffrsial adalah Prsamaa

Lebih terperinci

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN A. Laar Blakag Masalah Pramala (forcasig) mrupaka bagia vial bagi siap orgaisasi bisis da uuk siap pgambila kpuusa maajm yag saga sigifika. Pramala mjadi dasar bagi prcaaa jagka pajag

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di 8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

V. PENGUJIAN HIPOTESIS V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska

Lebih terperinci

MODEL SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL ADISUTJIPTO YOGYAKARTA

MODEL SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL ADISUTJIPTO YOGYAKARTA 1 MODEL SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL ADISUTJIPTO YOGYAKARTA PT Jasa Marga (Persero) Cabang Semarang SKRIPSI Oleh : AFSAH NOVITA SARI J2A 306 001 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

= 0 diturunkan terhadap x. Karena y fungsi dari x, maka setiap kali menurunkan y harus dikalikan dengan didapat diselesaikan ke y '.

= 0 diturunkan terhadap x. Karena y fungsi dari x, maka setiap kali menurunkan y harus dikalikan dengan didapat diselesaikan ke y '. 6..MENURUNKAN FUNGSI IMPLISIT Padag y fugsi dari yag disajika dalam beuk implisi f (, y) 0. Turuaya y' didapa sebagai beriku: a. Jika mugki y diyaaka sebagai beuk eksplisi dari, lalu diuruka erhadap b.

Lebih terperinci

BAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA

BAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA 3 BAB III FORMULA PEETUA HARA OPSI ASIA Pada Bab III ii aka dibahas megeai opsi Asia da aalisisya, di maa yag aka dibahas hayalah beberapa ipe opsi Asia, da erbaas pada eis Europea call saa. Jeis-eis opsi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii ergolog peeliia komparasioal, yaiu peeliia yag dilaksaaka uuk megeahui ada idakya perbedaa aar variabel yag sedag dielii. Jika perbedaa iu memag

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1) Sudarao Sudira ig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial Sudarao S & Nig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial BAB 3 Prsaaa Globag Scrödigr Scrödigr aaka bawa prilaku lkro rasuk igkaigka rgi lkro ag diskri dala ao gikui suau

Lebih terperinci

PENALA NADA ALAT MUSIK MENGGUNAKAN ALIHRAGAM FOURIER

PENALA NADA ALAT MUSIK MENGGUNAKAN ALIHRAGAM FOURIER PENL ND L MUSIK MENGGUNKN LIHRGM OURIER Olh : di Kuria (L57) Jurusa kik Elktro akultas kik Uivrsitas Dipogoro Jl. Pro. H Sudarto S. H., mbalag, Smarag -mail : Katrosid@Yahoo.com bstrak - Mlalui pristiwa

Lebih terperinci

INTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ

INTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ INTEGRL TK TENTU pecaha rasioal gusia Pradjaigsih, M.Si. Jurusa Maemaika FMIP UNEJ agusia.fmipa@uej.ac.id DEFINISI Fugsi suku bayak derajad dega bula o egaif 0 dimaa, 0 a a a a a P Fugsi kosa dipadag sbg

Lebih terperinci

b. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n.

b. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n. 0 DISTRIBUSI POISSO Distribusi Poisso ii diprolh dari distribusi biomial, apabila dalam distribusi biomial brlau syarat-syarat sbagai briut: a. baya pgulaga sprimya sagat bsar ( ). b. pluag trjadiya pristiwa

Lebih terperinci

Transformasi Fourier Waktu Diskrit

Transformasi Fourier Waktu Diskrit Praktikum Isyarat da Sistm Topik 5 Trasformasi ourir Waktu Diskrit Tuua Mahasiswa dapat mtuka da mgguaka trasformasi ourir waktu diskrit dalam aalisa suatu sistm LTI Mahasiswa dapat mgguaka MATLAB sbagai

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS

BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe

Lebih terperinci

PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT

PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT Qoriai Widayati 1, Fbriyati Pajaita 2 Dos Uivrsitas Bia Darma 1, Dos Uivrsitas Bia Darma 2 Jala Jdral Ahmad Yai No.12 Palmbag

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1) Sudaryao Sudirham ig Uari Mgal Sifa-Sifa Marial 1 Sudaryao S & Nig Uari, Mgal Sifa-Sifa Marial 1 BB Elro Sbagai Paril Da Sbagai Glombag Tlah disiggug di bab sblumya, d Brogli mgaua posula bahwa paril yag

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 robabilias 2.1.1 Definisi robabilias adalah kemungkinan yang daa erjadi dalam suau erisiwa erenu. Definisi robabilias daa diliha dari iga macam endekaan, yaiu endekaan klasik,

Lebih terperinci

ANALISIS ANTRIAN ANGKUTAN UMUM BUS ANTAR KOTA REGULER DI TERMINAL ARJOSARI

ANALISIS ANTRIAN ANGKUTAN UMUM BUS ANTAR KOTA REGULER DI TERMINAL ARJOSARI Achmadi, Analisis Anrian Angkuan Umum Bus Anar Koa Reguler di Terminal ANALISIS ANTRIAN ANGKUTAN UMUM BUS ANTAR KOTA REGULER DI TERMINAL ARJOSARI Seno Achmadi Absrak : Seiring dengan berkembangnya aku,

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA PENENTUAN WAKTU PANEN OPTIMAL PADA POPULASI IKAN DENGAN UKURAN AWAL HOMOGEN DAN HETEROGEN M U S T O P A

MODEL MATEMATIKA PENENTUAN WAKTU PANEN OPTIMAL PADA POPULASI IKAN DENGAN UKURAN AWAL HOMOGEN DAN HETEROGEN M U S T O P A MODEL MATEMATIKA PENENTUAN WAKTU PANEN OPTIMAL PADA POPULASI IKAN DENGAN UKURAN AWAL HOMOGEN DAN HETEROGEN M U S T O P A SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 9 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

BAB III TURUNAN FUNGSI

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

Lebih terperinci

Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown

Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Mei 06 ISSN 085-789 Peramala Jumlah Peduduk Koa Samarida Dega Megguaka Meode Pemulusa Ekspoesial Gada da Tripel Dari Brow Forecasig he Populaio of he Ciy of Samarida

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik

Analisis Rangkaian Listrik Aalii Ragkaia Lirik Jilid- Sudaryao Sudirham Darpublic Edii Nopmbr Aalii Ragkaia Lirik Jilid Aalii Trai, Traformai Laplac, Traformai Fourir, Modl Sim olh Sudaryao Sudirham i Hak cipa pada puli. SUDIRHAM,

Lebih terperinci

Hartono Guntur *) *) Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil STTR Cepu. Jl. Kampus Ronggolawe Blok B No. 1. Mentul Cepu

Hartono Guntur *) *) Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil STTR Cepu. Jl. Kampus Ronggolawe Blok B No. 1. Mentul Cepu 10 Aalisa Ssitivitas ggua Trhadap gmbaga Trasportasi Krta Api Sbagai Altratif Trasportasi atai Utara Jawa ( Rut : Smarag Surabaya ) Hartoo Gutur *) *) Staf gajar Jurusa Tkik Sipil STTR Cpu Jl. Kampus Roggolaw

Lebih terperinci

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka

Lebih terperinci

PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB dan GEOGEBRA

PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB dan GEOGEBRA Bidag Kajia : Pdidika Matmatika PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB da GEOGEBRA H.A. Parhusip Program Studi Matmatika Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga

Lebih terperinci

Modifikasi Varian Metode Newton dengan Orde Konvergensi Tujuh

Modifikasi Varian Metode Newton dengan Orde Konvergensi Tujuh Jural Sais Matmatika da Statistika Vol. No. Juli 0 ISSN 0- Modiikasi Varia Mtod Nwto dga rd Kovrgsi Tujuh Wartoo Ria Rasla Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari Kasim Riau Jl. HR. Sobratas

Lebih terperinci

PENSIUN NORMAL MENGGUNAKAN MODEL TINGKAT BUNGA COX INGERSOLL ROSS

PENSIUN NORMAL MENGGUNAKAN MODEL TINGKAT BUNGA COX INGERSOLL ROSS PENSIUN NORMAL MENGGUNAKAN MODEL TINGKAT BUNGA COX INGERSOLL ROSS Ria Dwi Pui * Hasiai Haiso Mahasiswa Poga S Maaika Dos Juusa Maaika Fakulas Maaika da Ilu Pgahua Ala Uisias Riau Kapus Bia Widya Pkabau

Lebih terperinci

Penduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar

Penduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar Kumpulan Makalah Seminar Semiraa 013 Fakulas MIPA Universias Lampung Penduga Daa Pada Rancangan Bujur Sangkar Lain Dasar Idhia Sriliana Jurusan Maemaika FMIPA UNIB E-mail: aha_muflih@yahoo.co.id Absrak.

Lebih terperinci

Modifikasi Metode Iterasi Dua Langkah dengan Satu Parameter

Modifikasi Metode Iterasi Dua Langkah dengan Satu Parameter Smiar Nasioal Tkologi Iormasi, Komuikasi da Idustri SNTIKI 9 ISSN Pritd : 79-77 Fakultas Sais da Tkologi, UIN Sulta Sari Kasim Riau ISSN Oli : 79-406 Pkabaru, 8-9 Mi 07 Modiikasi Mtod Itrasi Dua Lagkah

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000).

II LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000). of Porfolio Trasaios (Almgre & Chriss 000 14 Sisemaika Peulisa Karya ilmiah ii erdiri aas eam bagia Bagia perama berupa pedahulua, erdiri aas laar belakag, ujua peulisa, meode peulisa, da sisemaika peulisa

Lebih terperinci