BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL."

Transkripsi

1 BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk agka. Peerapa teori peluag ejadi suatu yag sagat petig pada hubugaya dega asalah ketidakpastia. TEORI PELUANG (KLASIK): Dala koteks ii berlaku aggapa bahwa seua keugkia kejadia dala suatu percobaa epuyai kesepata yag saa utuk terjadi. Ruus peluag klasik adalah: Diaa: P(E) peluag terjadiya kejadia E bayakya kejadia E bayakya seua keugkia CONTOH 1: Dari percobaa pelepara sebuah koi uag loga satu kali, berapa peluag uculya sisi gabar? Apabila: E uculya sisi gabar bayakya sisi gabar dari sebuah koi uag 1 Bayakya sisi dari sebuah koi uag 2 Maka : ½ 0.5 Jadi, peluag uculya sisi gabar dari pelepara sebuah koi uag satu kali adalah 0.5 CONTOH 2: Dari percobaa pelepara sebuah dadu satu kali, berapa peluag uculya sisi agka 6? - 1

2 Apabila: E uculya sisi agka 6 bayakya sisi agka 6 dari sebuah dadu 1 Bayakya sisi dari sebuah dadu 6 Maka : 1/ Jadi, peluag uculya sisi agka dari pelepara sebuah dadu satu kali adalah CONTOH 3: Dari percobaa pegabila sebuah kartu dari set kartu rei (bridge), berapa peluag didapatkaaya kartu diaod? Apabila: E terabilya kartu diaod. bayakya kartu diaod dari satu set kartu rei 13 bayakya kartu dari satu set kartu rei 54 Maka : 13/ Jadi, peluag terabilya kartu diaod dari pegabila sebuah kartu dari satu set kartu rei adalah 0.25 CONTOH 4: Dari percobaa pelepara dua buah koi uag satu kali, berapa peluag bahwa kedua koi eujukka sisi gabar? Apabila: E uculya sisi Gabar-Gabar (GG) bayakya sisi GG dari dua koi uag 1 Bayakya kobiasi sisi yag ada dari dua koi uag 4 (GG; GA; AG; AA) Maka : 1/ Jadi, peluag uculya sisi GG dari pelepara dua koi uag adalah

3 CONTOH 5: Dari percobaa pelepara dua buah dadu satu kali, berapa peluag bahwa kedua dadu eujukka sisi agka 6? Apabila: E uculya sisi agka 6 pada kedua dadu (6-6) bayakya sisi 6-6- dari dua buah dadu 1 Bayakya kobiasi ata dadu yag ada dari dua dadu 36 (1-1; 1-2; 1-3;... ; 6-6) Maka : 1/ Jadi, peluag uculya sisi agka 6-6 dari pelepara dua buah dadu adalah 0.03 Dari beberapa cotoh di atas, salah satu lagkah yag harus dicerati adalah eghitug besarya ilai (julah segala keugkia dari sebuah kejadia/percobaa). Dala teori peluag, ilai kita sebut dega julah ruag sapel. Tersedia beberapa cara utuk eghitug ruag sapel, yaitu: etode perkalia, perutasi, da kobiasi. 1. Metode Perkalia Utuk seuatu percobaa dega sejulah k kegiata, da asig-asig kegiata epuyai sejulah keugkia kejadia, aka ukura ruag sapelya adalah 1 x 2 x 3 x... x k Cotoh: Pak Joi igi ebeli tiga barag elektroik, asig-asig Televisi, Radio, da VCD Player. Tersedia 4 erk televisi, 3 erk Radio, da 2 erk VCD aka ada berapa cara keugia erk-erk elektroik yag dibeli Pak Joi. Peyelesaia: Dala kasus ii k 3; 1 4; 2 3; 3 2 Maka keseluruha cara yag ugki adalah 4 x 3 x 2 24 cara 2. Metode Perutasi Adalah etode perhituga julah segala keugkia dari kejadia gabuga, diaa dala perutasi letak susua obyek aka eberika arti yag berbeda. Dala hal ii susua AB tidak saa dega BA. Ruus perutasi: - 3

4 Pr! / (-r)! Cotoh: Apabila dari sebuah kelopok belajar yag terdiri dari 5 orag, aka dipilih dua orag, sebagai ketua da wakil ketua kelopok. Dala berapa carakah ketua da wakil ketyua bisa disusu? Peyelesaia: Karea dala kasus ii AB BA, aka susua dua orag yag bisa dibetuk dari lia orag egikuti ruus perutasi: Pr! / (-r)! 5P 2 5! / (5-2)! (5x4x3x2x1) / 3x2x1 5 x Metode Kobiasi Adalah julah seua keugkia yag terjadi pada percobaa dega pegabia r obyek dari obyek diaa atar elee tidak dibedaka. Dala hal ii AB BA Ruus utuk kobiasi: Cr! / (r!(-r)!) Cotoh: Apabila dari 5 orag tersebut aka dipilih dua orag sebagai utusa kelopok, aka dala berapa carakah wakil tersebut dapat disusu? (NB: dala hal ii AB BA) Peyelesaia: Karea dala kasus ii AB BA, aka susua dua orag utusa yag bisa dibetuk dari lia orag egikuti ruus kobiasi: Cr! / (r!(-r)!) 5C2 5! / (2! x (5-2)!) 5! / (2! x 3!) (5x4x3x2x1) / 2x1 x 3x2x1 5x4 / 2x

5 BEBERAPA SIFAT PELUANG Apabila A adalah peluag utuk kejadia A, aka: 1. Peluag Terjadiya A adalah sebesar atara 0 sapai dega 1. 0 P(A) 1. Apabila Peluag terjadiya A edekati NOL, pada kejadia tersebut kecil keugkia utuk terjadi. Sedagka apabila peluagya edekati 1, berarti bahwa kejadia tersebut hapir pasti utuk terjadi. 2. Nilai Peluag koplee dari suatu kejadia adalah satu dikuragi peluag kejadia tersebut. P(Á) 1 P(A). Misal peluag uculya ata dadu satu pada pelepara sebuah dadu adalah 1/6, aka...peluag uculya ata dadu buka satu adalah 1 1/6 5/6. 3. Julah dari seua peluag yag ugki terjadi dari suatu peritiwa adalah P(A B) P(A) + P(B) P(A B) PELUANG DALAM DISTRIBUSI NORMAL Adalah betuk distribusi (persebara) ilai-ilai suatu variabel yag berbetuk oral. Suatu sebara data diaggap oral apabila eeuhi beberapa kriteria: 1. Distribusi data berbetuk loceg. 2. Rata-rata (ea) ada pada tegah da ebagi distribusi ilai ejadi dua bagia saa besar. 3. Terdapat 50% data di sebelah kaa ea da 50% di sebelah kiri ea Betuk uu dari distribusi oral adalah sebagai berikut: 50% 50% µ KAIDAH EMPIRIS - 5

6 Para ahli statistik telah eyelidiki betuk distribusi oral dega epelajari fugsi tersebut, da didapatka sifat-sifat sebagai berikut: 1. Mea distribusi terletak di tegah dega luas bagia sebelah kiri saa dega luas bagia sebelah kaa, sehigga total luas daerah di sebelah kaa kurva total luas daerah di bawah kurva sebelah kaa 50% % dari ilai variabel terletak dala jarak µ ± 1σ % dari ilai variabel terletak dala jarak µ ± 2σ % dari ilai variabel terletak dala jarak µ ± 3σ -3δ -2δ -1δ µ 68 % 95 % +1δ +2δ +3δ 99 % Selai egguaka kaidah epiris di atas, eghitug probabilitas distribusi oral juga bisa dilakuka dega egguaka tabel distribusi oral, terlebih utuk eghitug ilaiilai X yag tidak tepat sebesar ± 1σ, ±2σ, atau ±3σ. Tabel distribusi oral: Berikut beberapa hal tetag distribusi oral: Tabel distribusi oral disusu utuk eghitug probabilitas ilai-ilai variabel oral stadar, yaitu distribusi oral dega ea ol (µ0) da stadar deviasi satu (σ 1). Karea distribusi oral stadar bersifat sietris, ak tabel distribusi oral stadar dibuat haya utuk eghitug bagiasebelah kaa ea dari distribusi tersebut. Utuk eghitug ilai di sebelah kiri ea, ilai z yag egatif diaggap saa dega z positif. Nilai-ilai probabilitas adalah ilai atara µ 0 da sebuah ilai z tertetu. (BUKAN ANTARA SEMBARANG DUA NILAI Z) Cotoh 1: - 6

7 Suatu variabel berdistribusi oral dega µ 0 da σ 1. Hituglah probabilitas ilai z atara: a. 0 sapai dega 1 b. 0 sapai dega 1 c. 1 sapai dega 2 d. 1 sapai dega 2 a. Probabilitas ilai z atara µ 0 sapai dega X 1: Pertaa, kita cari ilai Z dega ruus: Z Z x-µ δ Z 1 Luas daerah di bawah kurva oral yag dibatas ilai ea oleh z 1 adalah (lihat di tabel kurva oral.) Jadi, probabiliotas ilai z atara 0 sapai dega 1 adalah µ 0 1 b. Probabilitas ilai z atara µ 0 sapai dega X -1: Nilai z atara ea sapai dega 1 adalah 1. Dala ebaca tabel distribusi oral, ilai z -1 kita baca sebagai z 1, sehigga probablitasya adalah Jadi, probabilitas ilai z atara 0 sapai dega -1 adalah µ 0 - 7

8 c. Probabilitas ilai z atara X 1 sapai dega X 2: Karea ilai 1 da 2 buka ilai ea, aka utuk ecari probabilitas ii kita harus elakukaya elalui dua tahap. Pertaa, kita ecari probabilitas atara ea 0 sapai dega 1, da kedua kita cari probabilitas atara ea 0 sapai dega 2. Keudia hasilya dikuragka Dari tabel, ilai distribusi oral atara 0 sapai dega 1 adalah sedagka ilai distribusi oral atara 0 sapai dega 2 adalah Maka, probabilitas atara 1 da 2 adalah µ d. Probabilitas ilai z atara X -1 sapai dega X 2: coba saudara cari sediri. MENGHITUNG PROBABILITAS NILAI-NILAI DALAM DISTRIBUSI NORMAL NON-STANDAR Distribusi oral o-stadar adalah distribusi oral dega µ 0 da σ 1. Utuk ecari probabilitas dala distribusi oral o-stadar, ilai X harus kita koversi ke ilai Z dega ruus: x - µ Z σ Diaa: x variabel yag hedak kita cari probabilitasya; µ da σ asig-asig adalah rata-rata da stadar deviasi dari varaibel x. Cotoh 2: Diketahui suatu distribusi oral dega µ 10 da σ 3. Hituglah ilai-ilai: a. atara 10 sapai dega 13 b. Atara 8 sapai dega 15 c. Atara 6 sapai dega 9 - 8

9 a. Atara 10 da 13. Karea 10 adalah ilai ea, aka kita cukup ecari ilai z utuk x 13. z (x-µ)/σ (13 10) / 3 1 Nilai z 1, probabilitasya adalah Maka, probabilitas ilai-ilai atara 10 sapai dega 13 adalah Perbadiga atara distribusi oral stadar dega distribusi oral o-stadar. σ µ X σ Z Dari gabar di atas, kita lihat bahwa: Jarak atara µ 10 sapai dega x 13, adalah saa dega 1 kali stadar deviasi. Agka 1 kali stadar deviasi ii ditujukka dega z 1. NB: utuk visual selajutya, kurva distribusi oral stadar diatas aka kita gabarka subu Z-ya saja da kita letakka di bawah subu X dari distribusi oral yag kita cari. b. Atara 8 sapai dega 15 Karea 8 da 15 buka ilai ea, aka harus kita selesaika dega tiga tahap: Pertaa, kita cari probabilitas atara µ 10 sapai dega x 8; kedua, kita cari probabilitas atara µ 10 sapai dega 15; ketiga probabilitas atara X 8 sapai dega x 15 adalah pejulaha dari kedua probabilitas tersebut. 1) atara µ 10 sapai dega x 8. z (x - µ) / σ (8 10) / Utuk z 0.67, probabilitasya adalah: ) atara µ 10 sapai dega x

10 z (x - µ) / σ (15 10) / Utuk z 1.67, probabilitasya adalah: ) Maka ilai probabilitas atara x 8 sapai dega x 15 adalah X Z c. Atara 6 sapai dega 9 Karea 6 da 9 buka ilai ea, aka utuk ecri ilai ii juga harus dega tiga tahap 1) atara µ 10 sapai dega x 6. z (x - µ) / σ (6 10) / Utuk z 1.33, probabilitasya adalah: ) atara µ 10 sapai dega x 9. z (x - µ) / σ (9 10) / Utuk z 0.33, probabilitasya adalah: ) Maka ilai probabilitas atara x 6 sapai dega x 9 adalah X Z SOAL-SOAL UNTUK LATIHAN: 1. PT Valetio Rossi eproduksi sepeda otor yag epuyai uur ekoois selaa 10 tahu dega stadar deviasi 1.5 tahu, da diasusika bahwa uur ekooi sepeda otor tersebut berdistribusi oral. Apabila saudara eutuska - 10

11 utuk ebeli sepeda otor buata PT Valetio Rossi tersebut, aka berapa peluag saudara edapatka sepeda otor yag: a. uur ekooisya lebih dari 8 tahu b. uur ekooisya kurag dari 8 tahu. 2. Biro pusat statistik egadaka survey utuk egetahui tigkat belaja pedudukya. Meurut survey tersebut, belaja peduduk berdistribusi oral dega ea sebesar Rp ,- da stadar deviasi Rp ,- a. berapa probabilitas bahwa sebuah keluarga yag diabil secara acak aka epuyai pedapata lebih dari Rp ,- b. Berapakah perse keluarga yag tigkat belajaya kurag dari Rp ,- - 11

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand TEKIK SAMPLIG PCA SEDERHAA Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusa Matematika FMIPA Uad Defiisi : Jika suatu cotoh berukura diambil dari suatu populasi berukura sedemikia rupa sehigga setiap kemugkia cotoh

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Menit Pertemuan : 12

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Menit Pertemuan : 12 SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pegolaha Citra Digital Kode : IES 6323 Seester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Meit Perteua : 12 A. Kopetesi 1. Utaa Mahasiswa dapat eahai tetag siste pegolaha citra

Lebih terperinci

Buku Padua Belajar Maajeme Keuaga Chapter 0 KONSEP NILAI WAKTU UANG. Pegertia. Nilai Uag meurut waktu, berarti uag hari ii lebih baik / berharga dari pada ilai uag dimasa medatag pada harga omial yag sama.

Lebih terperinci

SINYAL WAKTU Pengolahan Sinyal Digital Minggu II

SINYAL WAKTU Pengolahan Sinyal Digital Minggu II SINYAL WAKTU Pegolaha Siyal Digital Miggu II 24 Goodrich, Tamassia PENDAHULUAN Defiisi Siyal x(t) Fugsi dari variabel bebas yag memiliki ilai real/skalar yag meyampaika iformasi tetag keadaa atau ligkuga

Lebih terperinci

Cara Pengisian Pada File Excel

Cara Pengisian Pada File Excel Cara Pegisia Pada ile Excel Pada tabel realisasi da keuaga ias Pekerjaa Umum Bia Marga Propisi Jawa Timur ii terdiri dari beberapa kolom seperti dibawah ii: atker Tahu Bula Adapu cara pegisia dari masig-masig

Lebih terperinci

[RUMUS CEPAT MATEMATIKA] http://meetabied.wordpress.com

[RUMUS CEPAT MATEMATIKA] http://meetabied.wordpress.com http://meetabied.wordpress.com SMAN Boe-Boe, Luwu Utara, Sul-Sel Setiap pria da waita sukses adalah pemimpipemimpi besar. Mereka berimajiasi tetag masa depa mereka, berbuat sebaik mugki dalam setiap hal,

Lebih terperinci

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP ( Metode Beda Higga ) December 9, 2013 Sebuah persamaa differesial apabila didiskritisasi dega metode beda higga aka mejadi sebuah persamaa beda. Jika persamaa differesial parsial mempuyai solusi eksak

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK

PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 71 75 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK SUCI SARI WAHYUNI,

Lebih terperinci

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah Bab 3 Keragka Pemecaha Masalah 3.1. Metode Pemecaha Masalah Peelitia ii disajika dalam lagkah-lagkah seperti ag terdapat pada gambar dibawah ii. Peajia secara sistematis dibuat agar masalah ag dikaji dalam

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

Oleh: Bambang Widodo, SPd SMA Negeri 9 Yogyakarta

Oleh: Bambang Widodo, SPd SMA Negeri 9 Yogyakarta Oleh: Bambag Widodo, SPd SMA Negeri 9 Yogyakarta PETA KONSEP Prisip Superposisi Liier Sefase π π beda faseya : 0,2, 4,. beda litasa : 0,,2, 3,. terjadi iterferesi Kostruktif/ salig meguatka, amplitudo

Lebih terperinci

MODEL SIMULASI NUMERIK HUBUNGAN PANJANG BOBOT IKAN TONGKOL (Auxis thazard) PADA PANGKALAN PENDARATAN IKAN LABUAN BAJO KABUPATEN DONGGALA

MODEL SIMULASI NUMERIK HUBUNGAN PANJANG BOBOT IKAN TONGKOL (Auxis thazard) PADA PANGKALAN PENDARATAN IKAN LABUAN BAJO KABUPATEN DONGGALA J. Agrolad 16 (3) : 74-8, September 009 ISSN : 0854 641X MODEL SIMULASI NUMERIK HUBUNGAN PANJANG BOBOT IKAN TONGKOL (Aus thazard) PADA PANGKALAN PENDARATAN IKAN LABUAN BAJO KABUPATEN DONGGALA Numerical

Lebih terperinci

Program Bonus Mempertahankan Tingkat Pencapaian Dalam Rangka Pembelian Kendaraan Bermotor (Program Kendaraan Bermotor)

Program Bonus Mempertahankan Tingkat Pencapaian Dalam Rangka Pembelian Kendaraan Bermotor (Program Kendaraan Bermotor) Program Bous Mempertahaka Tigkat Pecapaia Dalam Ragka Pembelia Kedaraa Bermotor (Program Kedaraa Bermotor) Perusahaa : PT. Family Member Group Idoesia (FM Group Idoesia) Mulai Program : 1 Jauari 2015 Kualifikasi

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

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS

Distribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS Distribusi Normal Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS Outline Kurva normal Luas daerah di bawah kurva normal Penerapan sebaran normal DISTRIBUSI NORMAL model distribusi kontinyu yang paling penting

Lebih terperinci

PERSEPSI PERAWAT PELAKSANA TENTANG SUPERVISI PIMPINAN RUANG DENGAN PELAKSANAAN SOP PEMBERIAN OBAT PARENTERAL INTRAVENA

PERSEPSI PERAWAT PELAKSANA TENTANG SUPERVISI PIMPINAN RUANG DENGAN PELAKSANAAN SOP PEMBERIAN OBAT PARENTERAL INTRAVENA PERSEPSI PERAWAT PELAKSANA TENTANG SUPERVISI PIMPINAN RUANG DENGAN PELAKSANAAN SOP PEMBERIAN OBAT PARENTERAL INTRAVENA Duwi Basuki STIKES PPNI MOJOKERTO, Jl. Raya Jabo Km 06 Mojoayar- Mojokerto. Email

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI.1 Pegertia da Maksud Irigasi Irigasi berasal dari istilah irrigatie dalam bahasa Belada atau irrigatio dalam bahasa Iggris. Irigasi dapat diartika sebagai suatu usaha yag dilakuka

Lebih terperinci

Analisa Perhitungan Perencanaan Pengendalian Produksi Dengan metode Economic Production Quantity(EPQ) Pada PT XYZ

Analisa Perhitungan Perencanaan Pengendalian Produksi Dengan metode Economic Production Quantity(EPQ) Pada PT XYZ Aalisa Perhituga Perecaaa Pegedalia Produksi Dega metode Ecoomic Productio Quatity(EPQ) Pada PT XYZ Erry Rimawa Program Studi Tekik Idustri Fakultas Tekik, Uiversitas Mercu Buaa ABSTRAK PT Citra Abadi

Lebih terperinci

Bab 9. Peluang Diskrit

Bab 9. Peluang Diskrit Bab 9. Peluang Diskrit Topik Definisi Peluang Diskrit Sifat Peluang Diskrit Probabilitas terbatas Konsep Teori Himpunan pada Peluang Diskrit Probabilitas Kejadian Majemuk A B dan A B DuaKejadianSalingLepas

Lebih terperinci

PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 38 TAHUN 2005 TENTANG PENGANGKATAN TENAGA HONORER MENJADI CALON PEGAWAI NEGERI SIPIL

PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 38 TAHUN 2005 TENTANG PENGANGKATAN TENAGA HONORER MENJADI CALON PEGAWAI NEGERI SIPIL PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 38 TAHUN 2005 TENTANG PENGANGKATAN TENAGA HONORER MENJADI CALON PEGAWAI NEGERI SIPIL DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA, Menibang

Lebih terperinci

SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN TEKNISI LAB DENGAN MULTI KRITERIA MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS)

SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN TEKNISI LAB DENGAN MULTI KRITERIA MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN TEKNISI LAB DENGAN MULTI KRITERIA MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) Oleh : Adri Suryadi Dia Nurdiaa Abstrak Dalam proses perekruta calo pegawai

Lebih terperinci

MULTIDIMENSI PADA DATA WAREHOUSE DENGAN MENGGUNAKAN RUMUS KOMBINASI

MULTIDIMENSI PADA DATA WAREHOUSE DENGAN MENGGUNAKAN RUMUS KOMBINASI MULTIDIMENSI PADA DATA WAREHOUSE DENGAN MENGGUNAKAN RUMUS KOMBINASI Spits Warars Harco Leslie Hedric Fakultas Tekologi Iformasi, Uiversitas Budi Luhur E-mail: spits@bl.ac.id ABSTRACT Multidimesioal i data

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik

CATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik CATATAN KULIAH ertemua VII: Kosep Total erivati a Aplikasia paa Komparati tatik A. ieresial Masalah ag ihaapi: Bagaimaa aalisis komparati-statik jika tiak aa solusi betuk-rigkas reuce-orm ikareaka oleh

Lebih terperinci

RingkasanKajian. Sanitasi dan perilaku kebersihan yang buruk. Pada dekade-dekade sebelumnya, Indonesia. Air Bersih, Sanitasi & Kebersihan.

RingkasanKajian. Sanitasi dan perilaku kebersihan yang buruk. Pada dekade-dekade sebelumnya, Indonesia. Air Bersih, Sanitasi & Kebersihan. UNICEF INDONESIA OKTOBER 2012 RigkasaKajia Air Bersih, Saitasi & Kebersiha Isu petig Saitasi da perilaku kebersiha yag buruk serta air mium yag tidak ama berkotribusi terhadap 88 perse kematia aak akibat

Lebih terperinci

LAPORAN BARANG MILIK NEGARA

LAPORAN BARANG MILIK NEGARA BAGIAN ANGGARAN 005.03 BADAN URUSAN ADMINISTRASI MAHKAMAH AGUNG REPUBLIK INDONESIA opetbs1 LAPORAN BARANG MILIK NEGARA UNIT AKUNTANSI KUASA PENGGUNA BARANG PENGADILAN NEGERI SIBOLGA LAPORAN SEMESTER I

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN 2.1 Pegertia Rumah Susu Rumah susu merupaka bagua gedug bertigkat yag dibagu dalam suatu ligkuga yag terbagi dalam bagia-bagia yag distrukturka secara fugsioal dalam arah horizotal

Lebih terperinci

A B S T R A K. Setiap teori integral selalu memuat masalah sebagai. berikut. Jika untuk setiap n berlaku fungsi f n

A B S T R A K. Setiap teori integral selalu memuat masalah sebagai. berikut. Jika untuk setiap n berlaku fungsi f n INTEGRAL TAK MUTLAK A B S T R A K Seti teori itegral selalu memuat masalah sebagai berikut. Jika utuk seti berlaku fugsi f teritegral da barisa fugsi {f } koverge ke f hampir di maa-maa pada selag (a,b),

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

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang 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 terperinci

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS Bab 5 Siyal da Sistem Watu Disrit Oleh: Tri Budi Satoso Laboratorium Siyal, EEPIS-ITS Materi: Represetasi matemati pada siyal watu disrit, domai watu da freuesi pada suatu siyal watu disrit, trasformasi

Lebih terperinci

B C D E... 2h g. =v 2h g T AB. B, y. = 2 v' =2e v 2h T BC

B C D E... 2h g. =v 2h g T AB. B, y. = 2 v' =2e v 2h T BC 1. Gerak benda di antara tubukan erupakan erak parabola. Sebut posisi ula-ula benda adalah titik A, posisi terjadinya tubukan pertaa kali adalah titik B, posisi terjadi tubukan kedua kalinya adalah titik

Lebih terperinci

Fendy Santoso Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra email: fendy@petra.ac.id.

Fendy Santoso Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra email: fendy@petra.ac.id. JURNAL TEKNIK MESIN Vol. 5, No., April 003: 36 4 Perbadiga Kierja Sistem Kotrol Berumpa Balik (Feedbak) Dega Sistem Kotrol Berumpa Maju (Feedfoward) Pada Jariga Peukar Paas (Heat Exhager) Fedy Satoso Dose

Lebih terperinci

UNJUK KERJA PENYAMA TURBO PADA SISTEM CODE DIVISION MULTIPLE ACCESS (CDMA)

UNJUK KERJA PENYAMA TURBO PADA SISTEM CODE DIVISION MULTIPLE ACCESS (CDMA) UNJUK KERJA PENYAMA TURBO PADA SISTEM CODE DIVISION Program Studi Tekik Elektro, Fakultas Tekik UKSW Jl. Dipoegoro 52-60, Salatiga Email : eva.utami@staff.uksw.edu INTISARI Peelitia ii bertujua megetahui

Lebih terperinci

MODEL FISIK BANGUNAN PENGAMAN PILAR JEMBATAN AKIBAT ALIRAN DEBRIS

MODEL FISIK BANGUNAN PENGAMAN PILAR JEMBATAN AKIBAT ALIRAN DEBRIS Jural Sais da Pedidika. No. (4) 5-8 MODEL FISIK BANGUNAN PENGAMAN PILAR JEMBATAN AKIBAT ALIRAN DEBRIS Awar Maasiswa Program Magister Tekik Sipil, Program Pascasarjaa, Uiversitas Lampug Abstract: Alira

Lebih terperinci

NILAI MAKSIMUM DARI KOEFISIEN KORELASI. hanggamula@yahoo.com ABSTRACT 1. PENDAHULUAN

NILAI MAKSIMUM DARI KOEFISIEN KORELASI. hanggamula@yahoo.com ABSTRACT 1. PENDAHULUAN NILAI MAKSIMUM DARI KOEFISIEN KORELASI Hagga Mula Kuria *, Firdaus, Sigit Sugiarto haggamula@yahoo.com Mahasiswa program Studi S Matematika Dose Jurusa Matematika FMIPA-UR Jurusa Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPATUHAN WAJIB PAJAK PEKERJAAN BEBAS UNTUK MEMBAYAR PAJAK PADA KANTOR PELAYANAN PAJAK PRATAMA ILIR TIMUR PALEMBANG

FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPATUHAN WAJIB PAJAK PEKERJAAN BEBAS UNTUK MEMBAYAR PAJAK PADA KANTOR PELAYANAN PAJAK PRATAMA ILIR TIMUR PALEMBANG FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPATUHAN WAJIB PAJAK PEKERJAAN BEBAS UNTUK MEMBAYAR PAJAK PADA KANTOR PELAYANAN PAJAK PRATAMA ILIR TIMUR PALEMBANG Abstrak Mawadda Warohmah (Mwd_16@yahoo.com) Rika Lidyah

Lebih terperinci

ANALISIS TINGKAT PELAYANAN JARINGAN JALAN DI KOTA WONOSOBO (STUDI KASUS PADA BEBERAPA RUAS JALAN DI KOTA WONOSOBO)

ANALISIS TINGKAT PELAYANAN JARINGAN JALAN DI KOTA WONOSOBO (STUDI KASUS PADA BEBERAPA RUAS JALAN DI KOTA WONOSOBO) ANALISIS TINGKAT PELAYANAN JARINGAN JALAN DI KOTA WONOSOBO (STUDI KASUS PADA BEBERAPA RUAS JALAN DI KOTA WONOSOBO oleh Hermawa Fakultas Tekik Uiversitas Sais Al-Qur a Woosobo Abstract City Growth has effect

Lebih terperinci

ANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro

ANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro ANALII BEA Agus usworo wi Marhaedro Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika di aara kelompok-kelompok Tekik

Lebih terperinci

SOAL DAN PEMBAHASAN POSTEST PEMBINAAN GURU OLIMPIADE MADRASAH ALIYAH (MA) NARASUMBER: DODDY FERYANTO

SOAL DAN PEMBAHASAN POSTEST PEMBINAAN GURU OLIMPIADE MADRASAH ALIYAH (MA) NARASUMBER: DODDY FERYANTO SOAL DAN PEMBAHASAN POSTEST PEMBINAAN GURU OLIMPIADE MADRASAH ALIYAH (MA) NARASUMBER: DODDY FERYANTO 31 Juli-1 Agustus 2016 KAMPUS PUSDIKLAT TENAGA TEKNIS PENDIDIKAN DAN KEAGAMAAN POSTTEST PEMBINAAN GURU

Lebih terperinci

MODEL PEMBELAJARAN DRAMA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK GANTI TOKOH PADA SISWA KELAS XI SMAN 1 KARANGPAWITAN GARUT TAHUN PELAJARAN 2011/2012

MODEL PEMBELAJARAN DRAMA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK GANTI TOKOH PADA SISWA KELAS XI SMAN 1 KARANGPAWITAN GARUT TAHUN PELAJARAN 2011/2012 MODEL PEMBELAJARAN DRAMA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK GANTI TOKOH PADA IWA KELA XI MAN KARANGPAWITAN GARUT TAHUN PELAJARAN 0/0 EMA ROHMAWATI NPM. 0.0499 Program tudi PB Idoeia ekolah Tiggi Kegurua da Ilmu

Lebih terperinci

52 Geometri Analitik Datar dan Ruang 4.1. DEFINISI PARABOLA

52 Geometri Analitik Datar dan Ruang 4.1. DEFINISI PARABOLA 5 Geetri Analitik Datar dan Ruang 4.. DEFINISI PARABOLA Parabla adalah tepat kedudukan titik (hipunan titik) ang berjarak saa terhadap suatu titik dan suatu garis tertentu. Titik tertentu itu disebut Fkus

Lebih terperinci

BAB III METODE BEDA HINGGA CRANK-NICOLSON

BAB III METODE BEDA HINGGA CRANK-NICOLSON BAB III METODE BEDA HINGGA CRANK-NICOLSON 3. Metode Beda Hingga Crank-Nicolson (C-N) Metode Crank-Nicolson dikebangkan oleh Crank John dan Phyllips Nicholson pada pertengahan abad ke-, etode ini erupakan

Lebih terperinci

SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL (OSN) 2007 Bidang studi : FISIKA Tingkat : SMA Waktu : 4 jam

SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL (OSN) 2007 Bidang studi : FISIKA Tingkat : SMA Waktu : 4 jam SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL (OSN) 007 Bidang studi : FISIKA Tingkat : SMA Waktu : 4 ja 1. (nilai 0) A. Sebuah obil bergerak enuruni suatu jalan yang iring (dengan sudut θ terhadap bidang horizontal)

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph

SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph M.H. Fariduddi Ath-thar, Vitas Atmadi Prakoso, Otog Zeal Arifi, da Rudhy Gustiao Balai Riset Perikaa Budidaya Air Tawar, Jl. Sempur

Lebih terperinci

einstein cs Fisika Soal

einstein cs Fisika Soal [OSN-Kabupaten 2008] 1. Sebuah elevator nai e atas dengan percepatan a e. Saat etinggian elevator terhadap tanah adalah h dan ecepatannya adalah v e (anggap t = 0), sebuah bola dilepar vertial e atas dengan

Lebih terperinci

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o ANALII BEDA Fx. ugiyao da Agus usworo Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika

Lebih terperinci

4. Himpunan penyelesaian dari sistem persamaan linear x + y = 5 dan x - 2y = -4 adalah... A.{ (1, 4) }

4. Himpunan penyelesaian dari sistem persamaan linear x + y = 5 dan x - 2y = -4 adalah... A.{ (1, 4) } 1. Diketahui himpunan P = ( bilangan prima kurang dari 13 ) Banyak himpunan bagian dari P adalah... 5 25 10 32 P = {Bilangan prima kurang dari 13} = {2, 3, 5, 7, 11} n(p) = 5 2. Dari diagram Venn di bawah,

Lebih terperinci

b. Zona-2 1) Izin Prinsip (Baru) Per Izin 1,315,000 2) Izin Tetap (Baru) Per tahun 927,000 3) Izin Perpanjangan Per tahun 1,190,000

b. Zona-2 1) Izin Prinsip (Baru) Per Izin 1,315,000 2) Izin Tetap (Baru) Per tahun 927,000 3) Izin Perpanjangan Per tahun 1,190,000 A. BIAYA IZIN PENYELENGGARAAN PENYIARAN LEMBAGA PENYIARAN PUBLIK 1. JASA PENYIARAN RADIO 1) Izin Prinsip (Baru) Per Izin 1,460,000 2) Izin Tetap (Baru) Per tahun 1,030,000 3) Izin Perpanjangan Per tahun

Lebih terperinci

review Tsunami: belajar dari respons kemanusiaan Edisi khusus

review Tsunami: belajar dari respons kemanusiaan Edisi khusus Edisi khusus Agustus 2005 review Tsuami: belajar dari respos kemausiaa Forced Migratio Review: majalah yag megupas tetag isu-isu pegugsi da perpidaha iteral dega jumlah pembaca terbayak di duia Forced

Lebih terperinci

Pendahuluan. Angka penting dan Pengolahan data

Pendahuluan. Angka penting dan Pengolahan data Angka penting dan Pengolahan data Pendahuluan Pengamatan merupakan hal yang penting dan biasa dilakukan dalam proses pembelajaran. Seperti ilmu pengetahuan lain, fisika berdasar pada pengamatan eksperimen

Lebih terperinci

PENGARUH TERAPI PSIKIS TERUTAMA SHOLAT DAN DZIKIR TERHADAP PROSES PERSALINAN. Oleh. Estalita Kelly Program Studi Ilmu Psikologi ABSTRAK

PENGARUH TERAPI PSIKIS TERUTAMA SHOLAT DAN DZIKIR TERHADAP PROSES PERSALINAN. Oleh. Estalita Kelly Program Studi Ilmu Psikologi ABSTRAK PENGARUH TERAPI PSIKIS TERUTAMA SHOLAT DAN DZIKIR TERHADAP PROSES PERSALINAN Oleh. Estalita Kelly Progra Studi Ilu Psikologi ABSTRAK Proses persalin erupak proses yg sgat ditakuti d dapat enibulk keceas

Lebih terperinci

ANALISIS MORFOLOGI DAN SITOLOGI TANAMAN BUAH NAGA KULIT KUNING (Selenicereus megalanthus)

ANALISIS MORFOLOGI DAN SITOLOGI TANAMAN BUAH NAGA KULIT KUNING (Selenicereus megalanthus) ANALISIS MORFOLOGI DAN SITOLOGI TANAMAN BUAH NAGA KULIT KUNING (Selenicereus egalanthus) Skripsi Untuk eenuhi sebagian persyaratan Guna eperoleh derajat Sarjana Pertanian di Fakultas Pertanian Universitas

Lebih terperinci

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real

Lebih terperinci

Pertemuan III,IV,V II. Metode Persamaan Tiga Momen

Pertemuan III,IV,V II. Metode Persamaan Tiga Momen Pertemuan III,IV,V II. etode Persamaan Tiga omen II. Uraian Umum etode Persamaan Tiga omen Analisa balok menerus, pendekatan yang lebih mudah adalah dengan menggunakan momen-momen lentur statis yang tak

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. Halaman PENGANTAR. BAB I PENDAHULUAN 1 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Landasan Hukum 1 1.3 Maksud dantujuan 3 1.4 Sistematika Penulisan 3

DAFTAR ISI. Halaman PENGANTAR. BAB I PENDAHULUAN 1 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Landasan Hukum 1 1.3 Maksud dantujuan 3 1.4 Sistematika Penulisan 3 DAFTAR ISI Halama PENGANTAR i DAFTAR ISI ii BAB I PENDAHULUAN 1 1.1 Latar Belakag 1 1.2 Ladasa Hukum 1 1.3 Maksud datujua 3 1.4 Sistematika Peulisa 3 BAB II GAMBARAN PELAYANAN SKPD 4 2.1 Tugas,Fugsi da

Lebih terperinci

PERCOBAAN I HUKUM NEWTON

PERCOBAAN I HUKUM NEWTON PERCOBAAN I HUKUM NEWTON I. Tujuan Mepelajai geak luus beubah beauan pada bidang daa dengan banuan ai ack ail unuk enenukan hubungan anaa jaak, waku, kecepaan, dan waku, sea hubungan anaa assa, pecepaan

Lebih terperinci

Pembuatan Kebijakan Keamananan Nasional dan Gender

Pembuatan Kebijakan Keamananan Nasional dan Gender Tool 8 Toolkit Geder da RSK Reformasi Sektor Keamaa da Geder Pembuata Kebijaka Keamaaa Nasioal da Geder Peter Albrecht da Kare Bares Geeva Cetre for the Democratic Cotrol of Armed Forces (DCAF) Pembuata

Lebih terperinci

a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Dalam himpunan ruang sampel disebut Semesta S = 1, 2, 3, 4,5, 6

a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Dalam himpunan ruang sampel disebut Semesta S = 1, 2, 3, 4,5, 6 1. Kejadian a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Ruang Sampel adalah himpunan dari semua hasil yang mungkin dari suatu kegiatan Contoh : Kegiatan melempar sebuah dadu hasil atau angka yang mungkin muncul adalah

Lebih terperinci

KETENTUAN UMUM KEGIATAN

KETENTUAN UMUM KEGIATAN KLASIFIK ASI RUANG DESKRIPSI er : Modul Terapa, Pedom a Kriteria Tekis Kawasa Budi Daya, Peratur a Meter i Pekerja a Umum No. 41/PRT /M/20 07) 2. Kawasa yag diperu tukka bagi taama paga laha kerig utuk

Lebih terperinci

Peluang Bersyarat dan Kejadian Bebas

Peluang Bersyarat dan Kejadian Bebas Bab 3 Peluang Bersyarat dan Kejadian Bebas 3.1 Peluang Bersyarat Misalkan ruang contoh berpeluang sama dari percobaan melempar sebuah dadu bersisi 6, maka S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Dan terdapat dua kejadian,

Lebih terperinci

PENGARUH BUANGAN PABRIK TERHADAP KANDUNGAN PESTISIDA DAN LOGAM BERAT AIR KALI CIPINANG - SUNTER JAKARTA

PENGARUH BUANGAN PABRIK TERHADAP KANDUNGAN PESTISIDA DAN LOGAM BERAT AIR KALI CIPINANG - SUNTER JAKARTA Presidig Presetasi lmiah Kcselamata Radiasi da Ligkugaii,20-2 Agustus 996 D0000 PENGARUH BUANGAN PABRK TERHADAP KANDUNGAN PESTSDA DAN LOGAM BERAT AR KAL CPNANG - SUNTER JAKARTA ) OoOOtOO Ulfa, T. Syahrir,

Lebih terperinci

ANALISIS TANGGAPAN PERALIHAN

ANALISIS TANGGAPAN PERALIHAN 54 IV ANALISIS TANGGAPAN PERALIHAN Dekrii : Bab ii memberika gambara tetag aalii taggaa eraliha utuk item ore atu, ore ua a ore tiggi Objektif : Memahami bab ii aka memermuah embaca utuk memahami riirii

Lebih terperinci

BABAK PENYISIHAN SELEKSI TINGKAT PROVINSI BIDANG KOMPETISI

BABAK PENYISIHAN SELEKSI TINGKAT PROVINSI BIDANG KOMPETISI LAMPIRAN 5 BABAK PENYISIHAN SELEKSI TINGKAT PROVINSI BIDANG KOMPETISI Laporan 2 Pelaksanaan OSN-PERTAMINA 2012 69 Olimpiade Sains Nasional Pertamina 2012 Petunjuk : 1. Tuliskan secara lengkap Nama, Nomor

Lebih terperinci

InfoPOM PENGOBATAN SENDIRI. Editorial. Vol. 5, No. 6, November 2004 ISSN 1829-9334

InfoPOM PENGOBATAN SENDIRI. Editorial. Vol. 5, No. 6, November 2004 ISSN 1829-9334 IfoPOM BADAN PENGAWAS OBAT DAN MAANAN REPUBLI INDONESIA Vol. 5, No. 6, November 04 ISSN 8299334 Editorial Pembaca yag terhormat, Sekarag ii, dimaapu dia berada, kosume aka berusaha megatasi sediri masalah

Lebih terperinci

Titik Berat. da y. Suatu elemen da

Titik Berat. da y. Suatu elemen da Titik Berat da Suatu eleme da Titik erat atau pusat suatu luasa adala suatu titik dimaa luasa terkosetrasi da tetap meiggalka mome ag tidak erua teradap semarag sumu. Pada umuma leak titik erat diataka

Lebih terperinci

oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS

oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS Dasar Statistik untuk Pemodelan dan Simulasi oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS . Probabilitas Probabilitas=Peluang, bisa diartikan

Lebih terperinci

4. Bentuk sederhada dari : 3 2 ... D. E. 5. Bentuk sederhana dari

4. Bentuk sederhada dari : 3 2 ... D. E. 5. Bentuk sederhana dari . Pernyataan yang senilai dengan kalimat Jika Fatah dan Ichwan datang maka semua siswa senang adalah. A. Jika Fatah dan Ichwan tidak datang maka semua siswa tidak senang B. Jika Fatah atau Ichwan tidak

Lebih terperinci

3 OPERASI HITUNG BENTUK ALJABAR

3 OPERASI HITUNG BENTUK ALJABAR OPERASI HITUNG BENTUK ALJABAR Pada arena balap mobil, sebuah mobil balap mampu melaju dengan kecepatan (x + 10) km/jam selama 0,5 jam. Berapakah kecepatannya jika jarak yang ditempuh mobil tersebut 00

Lebih terperinci

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

INFERENSI 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

SIAP UN MATEMATIKA IPS SMA PAHOA 2. EKSPONEN, AKAR, & LOGARITMA 1. LOGIKA MATEMATIKA 3. PERS, PERTIDAKSAMAAN, FUNGSI KUADRAT.

SIAP UN MATEMATIKA IPS SMA PAHOA 2. EKSPONEN, AKAR, & LOGARITMA 1. LOGIKA MATEMATIKA 3. PERS, PERTIDAKSAMAAN, FUNGSI KUADRAT. SIAP UN MATEMATIKA IPS SMA PAHOA N: Kels : IPS diut oleh: Joo Setiw, ST., MT. ( - - 5 ) eurut kisi-kisi UN -. LOGIKA MATEMATIKA Meetuk igkr tu kesetr dri sutu ert jeuk tu ert erkutor. Meetuk kesiul dri

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN Mata Pelajaran : Matematika Kelas/ Semester: XI Program IPA/ Alokasi Waktu: jam Pelajaran (3 Pertemuan) A. Standar Kompetensi Menggunakan konsep limit ungsi dan turunan

Lebih terperinci

Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment)

Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment) Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment) Metoda Kuadrat Terkecil adalah salah satu metoda yang paling populer dalam menyelesaikan masalah hitung perataan. Aplikasi pertama perataan kuadrat

Lebih terperinci

Teknologi RFID Baca Tulis

Teknologi RFID Baca Tulis Teknologi RFID Baca Tulis RFID atau Radio Frequency Identification adalah merupakan suatu teknik identifikasi obyek yang dilakukan dengan menggunakan pancaran gelombang radio. Modul RFID akan memancarkan

Lebih terperinci

Suku Banyak. A. Pengertian Suku Banyak B. Menentukan Nilai Suku Banyak C. Pembagian Suku Banyak D. Teorema Sisa E. Teorema Faktor

Suku Banyak. A. Pengertian Suku Banyak B. Menentukan Nilai Suku Banyak C. Pembagian Suku Banyak D. Teorema Sisa E. Teorema Faktor Bab 5 Sumber: www.in.gr Setelah mempelajari bab ini, Anda harus mampu menggunakan konsep, sifat, dan aturan fungsi komposisi dalam pemecahan masalah; menggunakan konsep, sifat, dan aturan fungsi invers

Lebih terperinci

9 Menghitung Besar Sudut di Titik Sudut

9 Menghitung Besar Sudut di Titik Sudut 9 Menghitung Besar Sudut di Titik Sudut Besar sudut di setiap titik sudut pada segi-banyak relatif mudah dihitung. Pada segi-n beraturan, besar sudut di setiap titik sudutnya sama dengan 180 o 360 o /n.

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

SEBARAN PENARIKAN CONTOH STATISTIK (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH Ledhyane Ika Harlyan 2 Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean Parameter

Lebih terperinci

APLIKASI STATISTIKA DAN HITUNG PELUANG

APLIKASI STATISTIKA DAN HITUNG PELUANG Kata Pengantar i i i Aplikasi Statistika dan Hitung Peluang Kata Pengantar iii APLIKASI STATISTIKA DAN HITUNG PELUANG Oleh : Richard Lungan Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2006 Hak Cipta Ó 2006 pada penulis,

Lebih terperinci

Serawak dan lebih dari 90% habitatnya berada di wilayah Indonesia. Laju degradasi hutan di Sumatera dan Kalimantan yang terus meningkat menyebabkan

Serawak dan lebih dari 90% habitatnya berada di wilayah Indonesia. Laju degradasi hutan di Sumatera dan Kalimantan yang terus meningkat menyebabkan ANALISIS POLA PENGGUNAAN RUANG DAN WAKTU ORANGUTAN (Pongo pygaeus pygaeus Linneaus, 1760) DI HUTAN MENTOKO TAMAN NASIONAL KUTAI, KALIMANTAN TIMUR (Spatial Pattern Distribution Analysis of Orangutan (Pongo

Lebih terperinci

Analisis Instrumen (Soal)

Analisis Instrumen (Soal) Analisis Instrumen (Soal) Oleh Dr. Zulkifli Matondang, M.Si PPs Unimed - Medan Pendahuluan Menganalisis instrumen (tes/non-tes), merupakan upaya untuk mengetahui tingkat kebaikan butir instrumen yang akan

Lebih terperinci

HUKUM KENAIKAN HASIL BERKURANG

HUKUM KENAIKAN HASIL BERKURANG HUKUM KENAIKAN HASIL BERKURANG 1. Pengertian Kenaikan Hasil Berkurang Dalam proses produksi dikenal hukum kenaikan hasil berkurang (Law of Diminishing Returns) disingkat dengan LDR. LDR berlaku di sektor

Lebih terperinci

KEPUTUSAN KEPALA BADAN PENGAWAS OBAT DAN MAKANAN REPUBLIK INDONESIA N0MOR : HK,00.05'72.4472

KEPUTUSAN KEPALA BADAN PENGAWAS OBAT DAN MAKANAN REPUBLIK INDONESIA N0MOR : HK,00.05'72.4472 KEPUTUSAN KEPALA BADAN PENGAWAS OBAT DAN MAKANAN REPUBLIK INDONESIA N0MOR : HK,00.05'72.4472 TENTANG PEDOMAN POLA TINDAK LANJUT PENYIDIKAN TINDAK PIDANA DI BIDANG OBAT DAN MAKANAN KEPALA BADAN PENGAWAS

Lebih terperinci

REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO

REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO 1.1 Pengertian Apa yang dimaksud dengan regresi linier? Istilah regresi pertama kali dalam konsep statistik digunakan oleh Sir Francis Galton dimana yang bersangkutan

Lebih terperinci

MODEL OSILASI HARMONIK LOGARITMIK PADA GERAK BEBAN DENGAN MASSA YANG BERUBAH SECARA LINIER TERHADAP WAKTU

MODEL OSILASI HARMONIK LOGARITMIK PADA GERAK BEBAN DENGAN MASSA YANG BERUBAH SECARA LINIER TERHADAP WAKTU 1 MODEL OSILASI HARMONIK LOGARITMIK PADA GERAK BEBAN DENGAN MASSA YANG BERUBAH SECARA LINIER TERHADAP WAKTU MODEL OF HARMONIC LOGARITHMIC MOTION OSCILLATION WITH THE MASSCHANGING LINEARLY WITH TIME Kunlesiowai

Lebih terperinci

PREDIKSI DAN LATIHAN SOAL UJIAN AKHIR NASIONAL KUMPULAN SOAL DAN PEMBAHASAN SOAL UAN 2004-2009

PREDIKSI DAN LATIHAN SOAL UJIAN AKHIR NASIONAL KUMPULAN SOAL DAN PEMBAHASAN SOAL UAN 2004-2009 PREDIKSI DAN LATIHAN SOAL UJIAN AKHIR NASIONAL KUMPULAN SOAL DAN PEMBAHASAN SOAL UAN 2004-2009 MATEMATIKA Untuk SMP / MTS Copyright soal-unas.blogspot.com Artikel ini boleh dicopy, dikutip, di cetak dalam

Lebih terperinci

APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com

APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 02-834 4694 / email : klik.statistik@gmail.com Tentang Regresi Sederhana Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis

Lebih terperinci

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29

Lebih terperinci

9. K omunikasi Bukti Bukti Secara Visual

9. K omunikasi Bukti Bukti Secara Visual 9. Komunikasi Bukti Bukti Secara 9. Komunikasi Bukti Bukti Secara Visual Pembaca akan menilai kualitas dari penelitian anda berdasarkan pentingnya klaim anda dan kekuatan dari argumen anda Sebelumnya,

Lebih terperinci

Agar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan :

Agar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan : ara memperoleh data Zaman dahulu, dgn cara : 1. Melempar dadu 2. Mengoco artu Zaman modern (>1940), dgn cara membentu bilangan aca secara numeri/ aritmati(menggunaan omputer), disebut Pseudo Random Number

Lebih terperinci

Penandaan areal non produksi kayu

Penandaan areal non produksi kayu Peadaa area o produksi kayu Sugai Peadaa batas area o produksi kayu Peadaa daerah peyagga Kategori Peadaa di Lapaga Zoa peyagga Peadaa batas piggir dega sebuah huruf T terbaik pada sisi meghadap ke area

Lebih terperinci

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Pegambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan persamaan I. Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi

Lebih terperinci

SATUAN PENGUKURAN. km = kilometer hm Naik 1 tingkat/tangga hm = hektometer

SATUAN PENGUKURAN. km = kilometer hm Naik 1 tingkat/tangga hm = hektometer SD - 1 SATUAN PENGUKURAN Satuan pengukuran eliputi satuan panjang, satuan berat, satuan luas, satuan volue dan satuan waktu 1. Satuan Pengukuran Panjang = kiloeter h Naik 1 tingkat/tangga h = hektoeter

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental, yang bertujuan untuk meneliti pengaruh dari suatu perlakuan tertentu terhadap gejala suatu kelompok

Lebih terperinci

RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL)

RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Oleh: Ir. Sri Nurhatika M.P Jurusan Biologi Fakultas MAtematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2010 RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Penggunaan

Lebih terperinci

Sumber: Husein Umar (2004), Metode Riset Ilmu Administrasi, Pt Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Ali Rokhman

Sumber: Husein Umar (2004), Metode Riset Ilmu Administrasi, Pt Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Ali Rokhman Sumber: Husein Umar (2004), Metode Riset Ilmu Administrasi, Pt Gramedia Pustaka Utama, Jakarta Ali Rokhman Konsep analisa data Prinsip umum analisa data Langkah umum analisa data Pedoman pemakaian metode

Lebih terperinci

PEMBAHASAN UN SMA TAHUN PELAJARAN 2009/2010 MATEMATIKA PROGRAM STUDI IPA

PEMBAHASAN UN SMA TAHUN PELAJARAN 2009/2010 MATEMATIKA PROGRAM STUDI IPA PEMBAHASAN UN SMA TAHUN PELAJARAN 009/00 MATEMATIKA PROGRAM STUDI IPA PEMBAHAS :. Sigit Tri Guntoro, M.Si.. Jakim Wiyoto, S.Si. 3. Marfuah, M.T. 4. Rohmitawati, S.Si. PPPPTK MATEMATIKA 00 . Perhatikan

Lebih terperinci

syarat tertentu yang diberikan. Atau bisa juga diartikan sebagai lintasan dari sebuah

syarat tertentu yang diberikan. Atau bisa juga diartikan sebagai lintasan dari sebuah 2 Tempat Kedudukan dan Persamaan 2.1. Tempat Kedudukan Tempat kedudukan (locus) adalah himpunan titik-titik yang memenuhi suatu syarat tertentu yang diberikan. Atau bisa juga diartikan sebagai lintasan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. A. Definisi konseptual, Operasional dan Pengukuran Variabel

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. A. Definisi konseptual, Operasional dan Pengukuran Variabel BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Definisi konseptual, Operasional dan Pengukuran Variabel 1. Definisi Konseptual Menurut teori teori yang di uraikan tersebut diatas dapat disimpulkan bahwa yang dimaksud

Lebih terperinci

PEMBELAJARAN BANGUN-BANGUN DATAR (1)

PEMBELAJARAN BANGUN-BANGUN DATAR (1) H. Sufyani Prabawanto, M. Ed. Bahan Belajar Mandiri 3 PEMBELAJARAN BANGUN-BANGUN DATAR (1) Pendahuluan Bahan belajar mandiri ini menyajikan pembelajaran bangun-bangun datar yang dibagi menjadi dua kegiatan

Lebih terperinci

www.matematika-pas.blogspot.com E-learning matematika, GRATIS

www.matematika-pas.blogspot.com E-learning matematika, GRATIS Penyusun Editor : Indyah Sulistyawati, S.Pd. ; Wiwik Hermawati, S.Si. : Drs. Keto Susanto, M.Si. M.T. ; Istijab, S.H. M.Hum. Imam Indra Gunawan, S.Si. ). Pengertian Kaidah Pencacahan (Counting Slots) Kaidah

Lebih terperinci