DEPENDENSI DALAM MODEL RESIKO INDIVIDUAL UNTUK ASURANSI JIWA KELOMPOK
|
|
- Sugiarto Lesmana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 J Volume Nomor Jul DNDN DALA ODL RKO NDVDUAL UNTUK AURAN JWA KLOOK DNDNC N TH NDVDUAL RK ODL OR GROU L NURANC Geu rames da r Haryam Karko rogram ud eddka aemaka A UN rogram ud aemaka A UG ATRAK Deedes resko dalam suau oroolo asuras uuk es asuras wa kelomok daa dgambarka sebaga model resko dvdual. Dar model lah daa dkeahu dsrbus klam dar suau korak asuras yag erad selama erode ereu. eghuga dsrbus dlakuka dega megguaka meode drec calculao melalu kovolus dsrbus klam dvdual. Dbahas ula egaruh deedes resko erhada baas so-loss remum da deedes resko dega ga akor resko. Kaa-kaa kuc : Deedes resko asuras wa kelomok model resko dvdual klam baas so-loss remum. ATRACT The rsk deedece o a surace orolo a grou le surace ca be descrbed as he dvdual rsk model. s used modelg he clam dsrbuo o surace coracs over a ed erod o me. The dsrbuo comuao s coduced wh drec calculao hrough covoluo o dvdual clam dsrbuo. We dscuss he mac o he rsk deedece o he e value o he so loss remum. A hrd rsk acor he deedece rsk model s also roduced. Key words : The rsk deedece grou le surace dvdual rsk model clam he e value o he so-loss remum. NDAHULUAN erusahaa asuras sebaga eaggug resko duu uuk daa megaalsa resko yag melu dekas da kalkulas akorakor yag memegaruhya. erlaku resko yag dhaslka oleh ols dgambarka dega dsrbus klam agregas dalam suau model resko dvdual. Umumya dalam model dasumska reskoya salg deede. asalah yag kemuda mucul adalah aakah asums deedes resko dalam model selalu sesua dalam semua es asuras. Dalam asuras wa kelmok msalya mucul masalah keerkaa aar akor resko yag saga memegaruh 9 dsrbus klam da baas so-loss remumya. ada makalah dka deedes dalam model resko dvdual megguaka meode drec calculao da hubugaya dega deedes resko dalam asuras wa kelomok sera egaruhya erhada baas so-loss remum. DAAR TOR Dalam ssem asuras kedakeua yag melahrka keruga loss) dar eraggug asabah erusahaa asuras) membulka klam yag dauka dar eraggug keada eaggug erusahaa asuras). Namu sebelumya eraggug dkeaka baya rem
2 J Volume Nomor Jul agar medaa saua dar eaggug. Adau umlaha klam dalam suau korak asuras dsebu dega klam agregas da dgambarka dalam suau model resko dvdual. Dsrbus klam agregas daa dhug melalu kovolus klam dvdual yau dega megguaka lemma.. Lemma. Jka varabel radom deede da maka kovolus dar asaga ugs dsrbus da adalah s) s) dega ys s) s y) d y). uk : Dkeahu maka ruag samel daa duukka dalam Gambar. Gars Gambar. Ruag samel s da daerah yag darsr meyaaka keada s sedagka ugs dsrbus kumula dar adalah : Uuk da varabel radom dskr berlaku : s) s ys s y y y s s y) d s) y) Uuk da varabel radom kou ugs dsrbus kumula adalah: s) s s s y s y) s) y) dy Jad uuk da varabel radom deede deroleh kovolus asaga dy ugs dsrbus da s) s) adalah Dalam asuras dkeal slah so-loss asuras yau embayara aau eggaa semua keruga eraggug aabla keruga yag erad melebh suau baas moeer ereu dsebu deducble) yag elah dseaka oleh hak eraggug da eaggug L. u da D.L rcker ). eeaa rem dar ssem asuras dsebu dega so-loss remum. Harga baas so-loss remum doaska dega d Klugma e al 99) dega adalah besar klam agregas da d adalah deducble d ) yau: d d d d kou. dskr.
3 J Volume Nomor Jul DNDN DALA ODL RKO NDVDUAL UNTUK AURAN JWA KLOOK Kose Dasar odel Resko dvdual Aabla dalam suau erode asuras yag berlaku selama ahu eaggug aka membayar saua sebesar b a eraggug megalam keruga dalam erode ersebu dega robablas erad maka varabel radom klam yag dyaaka dega daa dgambarka bak dega ) mauu ) yau: da. b. la.. b. b. dega raa-raa da varasya adalah b da Var b Aabla. adalah varabel radom eroull aau varabel radom omal uuk keada uggal yag berla a erad klam da a dak erad klam maka daa dyaaka b.. dega da memlk harga raa-raa sera varas : da Var. deedes dalam model resko dvdual Jka meyaaka klam yag dhaslka oleh ols ke- ) maka klam agregas yag meruaka umlaha ddeska : dega radom berla o ega. 3..) meruaka varabel Aabla robablas varabel radom eroull : ) 3..) ) 3..3) aka sebaga : daa ddeska. 3..4). Jka dasumska salg deede maka dsrbus dar klam agregas daa deuka dega meode drec calculao yau: e e e ) ) 3..5) Dar hubuga : 3..6) Deroleh ) yau sebaga berku : 3..7) Dar 3..) 3..3) da 3..4) dkeahu dsrbus klam yau 3..8)
4 J Volume Nomor Jul dega ).. edagka ugs dsrbus da ugs desas robablas klam agregas : ) ) 3..9) ) ) 3..) Uuk dua varabel radom dskr o ega msalka da dega ugs dsrbus kumula da daa deuka dsrbus kumula klam agregasya dega megguaka lemma.3. yau sebaga berku : s) s s) Dar 3..) 3..3) da 3..4) dkeahu bahwa : Da b.. dega la awal. ehgga deroleh hasl 3..) Dega meode kovolus ersamaa 3..) daa deuka yau sebaga berku : ) 3..) b ) b. b. 3..3) Adau raa-raa da varas dar klam agregas yau b 3..4) b Var 3..5) Deedes dalam odel Resko dvdual Deedes resko dgambarka melalu keada varabel radom yag meyaaka eradya klam ada ols ke-. ergaug ada dua varabel radom deede J da berdsrbus eroull J. J meyaaka klam erad karea akor resko dvdual dvdual rsk acor) ke- sedagka J meyaaka eradya klam karea akor resko sereak commo acor). robablas J J rsk da J J adalah da J J. Dar egera d aas ddeska sebaga: m J J 3.3.) Dar des 3.3.) vekor radom meruaka komoe yag salg deede hal berakba uga salg deede. arameer ada ersamaa 3..) daa dyaaka sebaga ugs da hal daa duukka sebaga berku : ehgga J ). 3.3.) Jad deroleh hubuga )
5 J Volume Nomor Jul.) ) 3.3.4) Dar 3.3.3) da 3.3.4) daa dkeahu a maka deroleh model resko dvdual dega resko deede dmaa. la ugs embagk mome adalah e da ugs embagk robablas adalah J maka : J ) ) ) elauya dega megguaka lemma Lemma 3.3. Aabla ) adalah ugs embagk mome mulvara dar vekor maka ugs embagk mome dar Z Z adalah ) ) 3.3.6) daa deroleh ugs embagk mome dar yau : J ) Jka dmsalka V da U adalah varabel radom dega ugs embagk mome: V 3.3.8) J ) U 3 Deroleh dsrbus klam agregas : ) V U euk 3.3.) daa dyaaka sebaga: Dega D ) D D ). ugs dsrbus V da 3.3.) 3.3.) U ada 3.3.) deuka megguaka Lemma.3. ersamaa 3..) da 3..3). elauya dar beuk 3.3.) dsrbus kumula klam agregas dbeuk dar kombas aara dsrbus kumula resko dvdual da resko sereak. Adau harga raa-raa da varas dar klam agregas adalah : 3.3.) Var ) Var k k ) k ) 3.3.3) Dar 3.3.3) aabla kemugka eradya klam karea akor resko sereak commo rsk acor) membesar maka varas klam agregas semak besar. o-loss remum Dar des.3.4.).3.4.) da ersamaa 3.3.) daa deroleh harga baas so-loss remum dega dua akor deedes resko adalah :
6 J Volume Nomor Jul d d d dega d deducble). V Dar 3.4.) da 3.4.) amak bahwa a la semak besar yag uga megakbaka semak keclya la maka baas so-loss remumya aka semak besar. ela u uuk deroleh harga baas so-loss remum uuk model resko dvdual dega resko salg deede. eberaa sa yag berkaa dega baas so-loss remum delaska Teorema 3.4. da Teorema 3.4. Jka a b maka uuk suau a d b berlaku : d a Teorema 3.4. b d b a d a b a b. V 3.4.3) Jka kh h k k da uuk sea maka uuk suau d h berlaku : d h m h. ) m 3.4.4) Deedes Resko dalam m kelas oroolo Asuras Aabla oroolo asuras erbag dalam m kaegor kelas dega m U U 4 d kou dskr sea kelas erdr dar 3.4.) 3.4.) resko meyaaka klam dalam ols ke-k dalam kelas dega dega : m k da dyaaka. 3.5.) k Teradya klam ga deedes akor resko dgambarka oleh varabel radom k ) meyaaka eradya klam kelas ols ke-k. Aabla k ) varabel radom eroull maka k ) dyaaka sebaga ugs 3 akor resko salg deede yau J k ) akor resko kelas m) da akor J resko sereak J k ) : dega 3.5.) ) Dar deskrs d aas k ) daa ddeska : m J J J ) dmaa J J J adalah varabel radom berdsrbus eroull dega robablas:
7 J Volume Nomor Jul J J J J J J Varabel radom dyaaka: Jka.. dalam 3.5.) daa ) meruaka varabel radom yag meyaaka besar klam a ols ke-k k dalam kelas- m erad klam da ugs dsrbus kumula dar adalah maka ugs embagk robablas dar k ) adalah sebaga berku : ) Daa dkeahu ula bahwa : 3.5.7) 3.5.8) Dega megguaka 3.5.7) da 3.5.8) deroleh ugs embagk mome dar adalah sebaga berku: e m. k Jad ) ) elauya duruka ugs embagk mome mulvara dar yag m m m ddaa dar ugs embagk mome mulvara yau sebaga berku : 3.5.) m m m J k k mm Dar 3.5.) deroleh : m k m ) J k k m m m 3.5.) m m m k Adau raa-raa da varas dega ga deedes akor resko adalah seer ada ersamaa 3.5. da ) Var m Var k m k k ' k k ' m m ' ' ' k k ' ' ) ) ' k ' ' ' ' ' ' k ' ' k ' 3.5.3) 5
8 J Volume Nomor Jul Cooh Alkas uau korak asuras wa kelomok berlaku dega agka waku ahu uuk 3 orag ekera. salka varabel eadya klam 3 berdsrbus eroull dega robablas.5 3 sedagka varabel radom besar klam 3 berdsrbus Cauchy dega da. Dkeahu robablas ekera erama kedua da kega aka medaa saua masgmasg da 3 u u dalam saua R. 7 -) adalah da daa seer Tabel. 7 Tabel. Daa dalam saua R. -) Klam ) ) ) 3 ) Dar Tabel dsrbus klam agregas semak besar aabla la semak kecl ad klam erbesar kemugka mucul karea akor resko dvduya. edagka baas so-loss remum aka semak kecl aabla la semak kecl. Hal megakbaka harga rem dar asuras wa kelomok aka lebh mahal dbadg dega asuras wa erseoraga. Adau lo dar dsrbus kumula klam agregas da harga baas so-loss remum daa d lha ada lo da. lo. ugs dsrbus kumula klam agregas Dlh ga alera robablas eradya klam karea akor resko sereak adalah da akuars erusahaa asuras ersebu g memredks dsrbus kumula klam agregas da harga mmum rem selama agka waku ahu ersebu. Nla dsrbus kumula klam agregas da harga baas so-loss remum uuk la 7 klam dalam saua R -) daa dlha ada Tabel. lo. aas so-loss remum Dar lo da amak bahwa dsrbus kumula klam agregas da harga baas soloss remum dega dua akor resko salg deede degaruh oleh akor resko sereak da akor resko dvdual. 6
9 J Volume Nomor Jul =.65 =.35 Tabel. Dsrbus klam = 3 =.65 L =.35 L = L 3 KULAN DAN ARAN Kesmula Dar embahasa ada bab-bab sebelumya daa dambl beberaa kesmula yau sebaga berku :. odel resko dvdual dega deedes dua akor resko : V U. Dar model ersebu daa dkeahu bahwa dsrbus klam agregas ergaug dar dsrbus klam karea akor resko dvdual da dsrbus klam karea akor resko sereak. Harga baas baas so-loss remum sebaga berku : d d - d V V d U U Jad harga baas so-loss remum dega dua akor resko yag salg deede degaruh oleh akor resko dvdual da akor resko sereak. ara eulsa ess daa dkembagka lebh lau dega megguaka meode as ourer rasorm T) aau meode la uuk kasus umlah klam yag besar. DATAR UTAKA a L. J. ad gelhard. 99). roduco o robably ad ahemacal ascs. ed. Calora : Dubury ress. auerle N. ad uller. A. 998). odellg ad comarg deedeces 7
10 J Volume Nomor Jul mulvarae rsk oroolos. ATN ulle owers N. Gerber H. Hckma J. Joes D. ad Nesb C. 997). Acuaral ahemacs. chaumburg L: ocey o Acuares. Casella G ad erger R. L. 99). ascal erece. Calora : Wadsworh. De rl N. 986). O he eac comuao o he aggregae clams dsrbuo he dvdual le model. ATN ulle Deu. Gees C. ad arceau. 999). ochasc bouds o deede rsks. surace : ahemacs ad coomcs o aear. Dhaee J. ad Goovaers. J. 996). Deedecy o rsks ad so-loss order. ATN ulle 6 -. Doosoedarso. 999). rs-rs aaeme rsko da Asuras. Ceaka erama. Jakara : alemba ma. Gordao R.. ad Wer D.. 99). Dereal euao a modelg aroach. Addso Wesley Caada. Klugma. A. aer H. H. Wllmo G.. 99). Loss odels : rom daa o decsos. New ork : Joh Wley ad os. L. u D.L. rcker. ). oud or soloss remum uder resrcos o he Ch-uare asc. surace: ahemacs ad coomcs. oro R. G. 995). Dasar-Dasar Asuras Jwa da Asuras Kesehaa. Jakara : ayasa Dharma umuera- AJ umuera 9. Rolsk T. chmdl H. cmd V. ad Teugels J. 999). ochasc rocesses or surace ad ace. New ork : Joh Wley ad os. Waldma K. H. 994). O he eac calculao o he aggregae clams dsrbuo he dvdual le model. ATN ulle
DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
Lebih terperinciBAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Lebih terperinciHidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
Lebih terperinciFINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)
INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
Lebih terperinciMetode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik
Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao
Lebih terperinciFORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE
FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Mara Buar-buar *, Hasra 2, Azskha 2 Mahasswa Progra S Maeaka 2 Dose Jurusa Maeaka Fakulas Maeaka da Ilu Pegeahua Ala Uversas
Lebih terperinciNILAI 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 terperinciRISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Hdrolog Hdrolog meruaka ahaa awal erecaaa suau racag bagua dalam suau DAS uuk memerkraka besarya deb bajr yag erjad ddaerah ersebu. Pada saa ar huja jauh ke bum, sebaga ar jauh
Lebih terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI. Pemelharaa aau Maeace.. Pegera Pemelharaa Pemelharaa aau dalam slah asgya dsebu maeace adalah kegaa uuk memelhara aau mejaga faslas / eralaa abrk da megadaka erbaka aau eyesuaa /
Lebih terperinciBAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT
BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT 3. Pedahulua Model eurua kods embata destmas dega model robt terurut. Estmas terhada arameter model robt terurut yatu koefse model da threshold dlakuka dega metode
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV
Pearka Cotoh Acak Berlas (Stratfed Radom Samlg Pertemua IV Defs Cotoh acak berlas ddaatka dega cara membag oulas mejad beberaa kelomok ag tdak salg tumag tdh, da kemuda megambl secara acak dar seta kelomokkelomok
Lebih terperinci=, adalah keluaran real negara j, y j. menunjukkan tingkat persaingan negara j terhadap negara i,,
Salmah Ar S Ch. R I Idah W Bagu S dega ebuah bak berama au uroea Ceral Bak CB. odel megabaka erak ekeral dega egara-egara o uuk eederhaaa. odel memeuh eramaa-eramaa r & m / / / / dega adalah keluara real
Lebih terperinciBAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
Lebih terperinciRuang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka
Lebih terperinciOleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Lebih terperinciPENENTUAN CADANGAN ASURANSI JIWA MULTILIFE DENGAN ASUMSI SEMI MARKOV
Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 77 PENENTUAN CADANGAN ASURANSI JIWA MULTILIFE DENGAN ASUMSI SEMI MARKOV I Gus Nyoma Yud Harawa Jurusa Peddka Maemaka, Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciPENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defs Pemelharaa Pemelharaa aau erawaa (maeace) meruaka suau kegaa mejaga aau memelhara faslas da eralaa abrk dega megadaka erbaka aau eyesuaa yag derluka agar ercaa suau keadaa oeras
Lebih terperinciAnalisis Jalur / Path Analysis
Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan
Lebih terperinciPENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Mayag Novhta Sar *, Bustam, Sgt Sugarto Mahasswa Program Stud S Matematka FMIPA Uverstas Rau Dose Fakultas
Lebih terperinciEstimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA
Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
Lebih terperinciPenaksiran Parameter Model Regresi Polinomial Berkson Menggunakan Metode Minimum Distance
Peaksra Parameter Model Regres Polomal Berkso Megguaka Metode Mmum Dstace Da Kurawat Dearteme Matematka, FMIPA UI, Kamus UI Deok 16 da61@gmal.com Abstrak Berkso Measuremet Error Model meruaka model regres
Lebih terperinciINFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2
INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch
Lebih terperinci( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:
5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag
Lebih terperinciPenggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD
Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka
Lebih terperinciSTUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciKredibilitas dengan Pendekatan Bühlmann
Kedblas dega Pedekaa Bühlma Isada Slame da Ksa Naala Juusa Maemaka FMIPA UNS Absak Teo kedblas meupaka poses pembuaa a oleh akuas uuk melakuka peyesuaa pem d masa depa meuu pegalama masa lampau. Pada eo
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX
ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua
Lebih terperinciPengukuran Bunga. Modul 1
Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas analisis deret waktu, diagram kontrol Shewhart, Average Run Length
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pendahuluan Dalam enulsan maer okok dar skrs n derlukan beberaa eor-eor yang mendukung, yang menjad uraan okok ada bab n Uraan dmula dengan membahas analss dere waku, dagram konrol
Lebih terperinciBab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN
Bab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN 7 Movas Dmovas bab dega medskuska persamaa a hy by c, dega dak semua dar a, b, da c adalah ol Peryaaa a hy by dsebu beuk kuadrak dalam da y, sera erdapa deas a hy by a h [
Lebih terperinciPemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)
Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa
Lebih terperinciASURANSI KESEHATAN INDIVIDU PERAWATAN RUMAH SAKIT. Yuciana Wilandari Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Jln. Prof. H. Soedarto, S.H.
ASURASI KESEHAA IIVIU PERAWAA RUMAH SAKI Yucaa Wadar Jurusa Maemaka FMIPA UIP J. Prof. H. Soedaro, S.H., Semarag 575 Absrac. he Iddua Isurace Heah of he Hospa Care s a cooperao form o reduce hospa epeses.
Lebih terperinciPeramalan Dengan Model SVAR Pada Data Inflasi Indonesia Dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Dengan Menggunakan Metode Bootstrap
Peramalan Dengan Model SVR Pada Daa Inflas Indonesa Dan Nla Tukar Ruah Terhada Dolar merka Dengan Menggunakan Meode Boosra Dav S Wardan, d Seawan 2, Dd B Nugroho 3 PS Maemaka, Fak Sans dan Maemaka, UKSW
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciREFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati
REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua
Lebih terperinciPEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R 2, Cp MALLOW, dan S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL
Majalah Ekoom ISSN 4-950 : Vol. VII No. Des 03 PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R, C MALLOW, da S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL Oleh : Wara Pramest, Martha Suhardyah Fakultas Matematka
Lebih terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU
PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU 8345 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA
Lebih terperinciPEMERINTAH PROVINSI JAWA TIMUR
PEMERINTAH PROVINSI PEMERINTAH JAWA TIMUR PROVINSI JAWA TIMUR SASARAN REFORMASI BIROKRASI emeraha belm bersh, krag akabel da berkerja redah emeraha belm efekf da efse emeraha yag bersh, akabel da berkerja
Lebih terperinciRancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
Lebih terperinciAnalisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) 337-35 (31-98X Pr) D-165 Aalss Survval dega Model Regres Cox Webull pada Pedera Demam Berdarah Degue (DBD) d Rumah Sak Haj Sukollo Surabaya Edhy Basya, da I
Lebih terperinciBENTUK 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 terperinciPENDAHULUAN INTERVAL KEPERCAYAAN PENAKSIRAN TITIK PENAKSIRAN INTERVAL 5/14/2012 KANIA EVITA DEWI
5/4/0 INTERVAL KEPERCAYAAN Poulai θ= μ,, π PENDAHULUAN amlig amel θˆ=,, KANIA EVITA DEWI Peakira arameer ada cara:. Peakira iik. Peakira ierval aau ierval keercayaa PENAKSIRAN TITIK Peakira iik -> Jika
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Data panel adalah gabungan dari data cross sectional dan data time series, dimana
6 BAB II IJAUA PUSAA. Pendahuluan Maer enang daa anel dambl dar Gujara (3) dan Judge (985). Daa anel adalah gabungan dar daa cross seconal dan daa me seres, dmana dalam daa anel un cross seconal yang sama
Lebih terperinciLOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
Lebih terperinciAnalisis Pengendalian Kualitas Tetes PG Kremboong Sidoarjo Menggunakan Diagram Kontrol MEWMA dan MEWMV
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5 No. (6) 337-35 (3-98 rn) D-89 Analss engendalan Kualas ees G Kremboong Sdoarjo Menggunakan Dagram Konrol MEWMA dan MEWMV Dony Mukhar Haranja dan Muhammad Mashur Jurusan
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR SEDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN
PENAKIR RAIO REGREI LINEAR EDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULAI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN Astar Rahmadta *, Harso, Haosa rat Mahasswa Program tud Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciDISTRIBUSI RAYLEIGH UNTUK KLAIM AGREGASI. Getut Pramesti Staf Pengajar FKIP Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36A Surakarta,
Dstrbus Raylegh Getut ramest DITRIBUI RAYLEIGH UTUK KLAIM AGREGAI Getut ramest taf egajar FKI Uverstas ebelas Maret, Jl. Ir. utam 36A uraarta, getut@gmal.com Abstract A Aggregato of clams are clams the
Lebih terperinciPENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1
PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan
Lebih terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciBAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)
38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciPENERAPAN MATEMATIKA PADA SISTEM PEMBAYARAN DISKRET DAN KONTINU ASURANSI KEMATIAN. Gina Nurnaeni 1 dan Sunarsih 2
PEERAPA ATEATIKA PAA SISTE PEBAYARA ISKRET A KOTIU ASURASI KEATIA Ga urae da Suarsh, Progra Sud aeaka Jurusa aeaka FIPA UIP Jl. Prof. H. Soedaro, S.H, Searag, 575 Absrac. As guaraee a lfe surace s hch
Lebih terperinciProses inferensi pada model logit Agus Rusgiyono. Abstracts
Proses eres ada model logt Agus Rusgoo Let dstrbuto wth Abstracts 3 rereset the resose o a omal radom varable o Beroull P P where s a arameter wth ukow value. Problems o estmatg used smallest square methods
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciCara uji butiran agregat kasar berbentuk pipih, lonjong, atau pipih dan lonjong
Cara uji buira agrega kasar berbeuk iih, lojog, aau iih da lojog RSNI T-0-005 Ruag ligku Sadar ii meeaka kaidah da aa cara eeua ersease dari buira agrega kasar berbeuk iih, lojog, aau iih da lojog. Pegujia
Lebih terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE.
Prosdg Semar Nasoal Alkas Sas & Tekolog (SNAST) Yogakarta, 6 November 6 ISSN : 979 9X eissn : 54 58X ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE Noerat, Rka Herda,, Jurusa Statstka,
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema
II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar-dasar teori yang akan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas megea dasar-dasar teor ag aka dguaka dalam eulsa skrs, atu megea data hrark, model regres -level, model logstk, estmas arameter model logstk, uj sgfkas arameter
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciBAGIAN 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 terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR
Lebih terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA
PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga
Lebih terperinciDeclustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur
Decluserg Peaks Over Threshold Pada Daa Curah Huja Eksrm Depede d Sera Produks Pad Jawa Tmur Rosa Malka () da Suko () ()() Jurusa Saska, FMIPA, ITS, Isu Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm,
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciPREDIKSI HARGA SAHAM PT. ASTRA AGRO LESTARI TBK DENGAN JUMP DIFFUSION MODEL
JRAMB, Prod Akunans, Fakulas Ekonom, UMB Yogyakara I : 460-33 Volume o.., Me 07 PREDIKI HARA AHAM PT. ATRA ARO LETARI TBK DEA JUMP DIFFUIO MODEL D Ash I Maruddan, Trmono Dearemen aska Unversas Donegoro
Lebih terperinciAnalisis Penyaluran Kredit kendaraan bermotor Roda Dua Jenis Baru dan Bekas di PT X dengan Metode Vector Autoregressive
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., () 7 (98X Prn) D9 Analss Penyaluran Kred kendaraan bermoor Roda Dua Jens Baru dan Bekas d PT X dengan Meode Vecor Auoregressve Ardhka Surya Pura, Adaul Mukarromah
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN A.
25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIN 3. Jes da Suber Daa Daa uaa yag dguaka uuk eela adalah harga yak bu dua (), harga yak kedela dua (), harga CPO CIF Roerda (), harga CPO FOB Malaysa (PCPOMY), harga eksor CPO (), harga
Lebih terperinciMETODE 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 terperinciPERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU
PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU Dyah Rosa STEM Akamgas, Jl. Gajah Mada No. 38 Cepu E-mal: a_dyah@yahoo.com ABSTRAK Peramala produks d masa medaag saga
Lebih terperinciKRITERIA 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 terperinciSTATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis
STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma
Lebih terperinciPendeskripsian Kontur Dan Image Suatu Kawasan Eksplorasi Menggunakan Monte Carlo Markov Chain
Jual Gade Vol.4 No. Jaua 28 : 328-332 edeskpsa Kou Da Image Suau Kawasa Eksploas egguaka oe Calo akov Cha Jose Rzal, Ulfasa Rafflesa Juusa aemaka, Fakulas aemaka da Ilmu egeahua Alam, Uvesas Begkulu, Idoesa
Lebih terperinciJOINT LIFE DALAM ASURANSI JIWA BERJANGKA Dini Hidayati, Dewi Anggraini, Dewi Sri Susanti
Jura Maemaika Muri da Teraa εsio Vo9 No (5) Ha - JOINT LIFE DALAM ASURANSI JIWA BERJANGKA Dii Hidayai, Dewi Aggraii, Dewi Sri Susai Program Sudi Maemaika FMIPA Uiversias Lambug Magkura J Jed A Yai km 6
Lebih terperinci