Pengukuran Bunga. Modul 1

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Pengukuran Bunga. Modul 1"

Transkripsi

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, laju buga a laju skoo a erakhr aalah buga yag berubah-ubah. Uuk lebh meger moul secara umum Aa harapka apa memaham segala sesuau eag pegukura buga a secara khusus Aa harapka apa mejelaska: 1. fugs akumulas a fugs jumlah; 2. gka buga a skoo efekf; 3. buga seerhaa a buga majemuk; 4. la sekarag; 5. gka buga a skoo omal; 6. laju buga a skoo.

2 1.2 Maemaka Fasal Kegaa Belajar Ukura Buga PENGERTIAN BUNGA Buga aalah kompesas yag bayar oleh pemjam kapal kepaa pember pjama karea pegguaa kapal ersebu. Beuk kompesas ak harus sama ega beuk kapal, eap paa hampr semua kasus, beuk kapal a kompesas yaaka alam saua uag. Fugs Akumulas (Accumulao Fuco) a Fugs Jumlah (Amou Fuco) Jumlah yag mula-mula vesaska sebu pokok (prcpal). Jumlah yag erma seelah jagka waku ereu sebu la akumulas (accumulae value). Selsh aara la akumulas a pokok sebu buga (eres). Fugs akumulas a() aalah fugs yag memeaka pokok sebesar sau u paa la akumulasya seelah jagka waku (measureme pero). Sfa fugs akumulas aalah: 1. a(0) 1; 2. a() paa umumya aalah fugs ak uru (bla v w, maka a(v) a(w)), walaupu paa beberapa kasus keahu aaya fugs a() yag uru (arya vesas merug) aau kosa (vesas ak berbuga); 3. Bla buga berambah secara kou, maka a() kou. Secara umum, pokok awal yag vesaska ak aka 1 eap aka meja sejumlah k 0. a fugs jumlah oaska ega A(). A( ) k a( ), k aalah pokok A(0) k. (1.1)

3 MATA4350/MODUL Sfa keua a kega ar fugs akumulas a() juga mlk oleh fugs jumlah A(). Buga yag peroleh paa peroe ke- ar saa mula vesas smbolka ega I. I A() A( 1), uuk blaga bula 1.. (1.2) 1. Sebaga caaa bahwa I melbaka efek buga selama peroe waku maa A() aalah mome waku. Fugs akumulas aalah hal khusus ar fugs jumlah maa k = 1. Dalam bayak kasus, fugs akumulas a fugs jumlah apa guaka berukar-ukar. Cooh fugs jumlah: 2) 3) Tgka Buga Efekf (Effecve Rae of Ieres) Tgka buga efekf oaska ega a efska sebaga:

4 1.4 Maemaka Fasal Jumlah uag yag peroleh alam sau peroe sebesar sau u uag yag vesaska paa awal peroe, yag bayarka paa akhr peroe a(1) a(0) a(1) 1.. (1.3) Termolog gka buga efekf guaka bla buga bayarka paa seap akhr peroe pegukura (measureme pero). Bla yaaka alam fugs jumlah, gka buga efekf aalah (1 ) 1 a(1) a(0) A(1) A(0) (1.4) 1 a(0) A(0) A(0) I 1 yau raso jumlah buga yag peroleh alam sau peroe erhaap jumlah pokok yag vesaska paa awal peroe. Secara lebh umum, gka buga efekf uuk peroe ke- ar saa mula vesas aalah A() A( 1) I A() A( 1), uuk seap blaga bula 1.(1.5) Buga Seerhaa (Smple Ieres) Dalam pembugaa seerhaa, jumlah buga yag peroleh alam seap peroe, besarya eap, yau A() 1, uuk seap blaga bula 0. s Tgka buga seerhaa yag kosa ak berar gka buga efekf () yag kosa pula. Tgka buga efekf uuk peroe ke- aalah s 1 1 ( 1) a() a( 1) a( 1) 1 ( 1) 1 ( 1).. (1.6)

5 MATA4350/MODUL Tgka buga efekf uuk peroe ke- ergaug paa. Bla besar, maka kecl. Dega kaa la, paa pembugaa seerhaa, gka buga efekf erus meuru. Bla a() memlk sfa a( s) a() a(s) 1 uuk 0 a s 0, maka a() (1 ), uuk blaga bula (1.7) Buk: Asumska a() feresabel, sehgga a '() lm s0 a( s) a() s lm s0 a() a(s) 1] a() s lm s0 a(s) 1 s a(s) a(0) lm a '(0), a kos a s s0 ga ega r kemua egralka keua ruas ega baas ar 0 sampa ega. a '(r) r a '(0) r 0 0 a() a(0). a '(0) a() 1. a '(0) ambl = 1 maka a(1) = 1 1 a '(0) seemka sehgga a '(0). Ja, a() 1 uuk 0

6 1.6 Maemaka Fasal Cooh: 1.1 Teuka la akumulas sebesar $2000 yag vesaska uuk 4 ahu jka gka buga seerhaa 8% per ahu. Jawab: Nla akumulas = a() = 1 + = 2000 [1 + (0,08)(4)] = $2640. Buga Majemuk (Compou Ieres) Paa pembugaa majemuk, buga yag peroleh alam sau peroe ku bugaka paa peroe berkuya. a() (1 ) uuk blaga bula 0.. (1.8) Sebaga cooh, msalya seseorag megvesaska $100 uuk 2 ahu ega buga 5% a aka meerma $5 paa akhr seap 2 ahu. Ja paa ahu ke-2 a mempuya $105 yag aka vesaska lag ega buga 5%, a a aka meerma $5,25 paa akhr seap 2 ahu berkuya sehgga a mempuya $105 + $5,25 = $110,25 a seerusya. c Dega gka buga majemuk yag kosa berar gka buga efekf () kosa pula. Ja, 1 c c 1 (1 c) a() a( 1) (1 ) (1 ) (1 ) 1 a( 1) c... (1.9) Bla a() memlk sfa a( s) a()a(s) uuk 0 a s 0, maka a() (1 ), uuk seap 0. (1.10) Buk: Asumska a() feresabel, sehgga

7 MATA4350/MODUL a '() lm s0 a( s) a() s a(). a(s) lm s0 s a(s) 1 lm s0 s a(). a '(0) a() Ja, a '() a() log a() a '(0) ga ega r kemua egralka keua ruas ega baas ar 0 sampa ega. l a(r) r a '(0) r 0 0 l a() l a(0). a '(0) Ka keahu bahwa 1 a(0) 0, sehgga la() a '(0) Jka = 1 a a(1) = 1 + ), maka l a(1) = 1 (1 ) = a '(0), sehgga l a() l (1 ) l(1 ) Ja, a() (1 ) uuk 0. Cooh 1.2: Dar cooh sebelumya eap ega megguaka buga majemuk.

8 1.8 Maemaka Fasal Jawab: Nla akumulas 4 a() (1 ) 2000(1 0, 08) $2720,98. Uuk sau peroe, pembugaa majemuk meghaslka buga yag sama besarya ega pembugaa seerhaa. Uuk peroe yag lebh pajag, buga majemuk meghaslka buga yag lebh besar arpaa buga seerhaa. Sebalkya, uuk peroe yag lebh peek ar sau peroe, buga seerhaa meghaslka buga yag lebh besar. Paa pembugaa seerhaa, a( s) a() ak ergaug paa. (1.11) a( s) a() Paa pembugaa majemuk ak ergaug paa. a() (1.12) Nla Sekarag (Prese Value) Besara 1 + serg sebu fakor akumulas (accumulao facor) karea 1 megakumulaska vesas paa awal peroe meja jumlah akumulas paa akhr peroe. 1 Seagka sebu fakor skoo (scou facor) karea 1 meskoo la vesas paa akhr peroe ke laya paa awal peroe. a 1 ( ). a( ) 1, a 1 () sebu fugs skoo. Paa pembugaa seerhaa, a 1 1 (). (1.13) 1 Paa pembugaa majemuk, a () 1 v 1 1. (1.14) Pegakumulasa (accumulag) a peskooa (scoug) aalah proses yag berlawaa.

9 MATA4350/MODUL (1 ) sebu la akumulasya sebesar 1 paa akhr peroe. v sebu la sekarag aau la skoo sebesar 1 yag bayarka paa akhr peroe. Meark sekal kalau ka meghubugka v ega fugs akumulas uuk buga majemuk ar suu paag yag berbea. Nla v memperluas efs fugs akumulas ke la egaf ar, sehgga fugs akumulas uuk buga majemuk mempuya ar uuk semua la seper yag ujukka paa gambar bawah. Cooh 1.3: 1. Teuka jumlah yag harus vesaska paa gka buga seerhaa 9% seahu agar supaya megakumulas $1000 paa akhr 3 ahu. Jawab: $787, 40 1 (0, 09)(3) Sama seper soal aas haya buga 9% buga majemuk Jawab: 1000 v = $772,18 (1 0,0973

10 1.10 Maemaka Fasal Tgka Dskoo Efekf (Effecve Rae Of Dscou) Tgka skoo efekf aalah raso jumlah buga (kaag-kaag sebu jumlah skoo aau skoo saja) erhaap jumlah vesas paa akhr peroe. Buga (eres) bayar akhr peroe a perhugka ar jumlah vesas paa awal peroe, seag skoo (scou) bayar awal peroe eap perhugka ar jumlah vesas paa akhr peroe. Tgka skoo efekf uuk peroe ke- ar saa mula vesas aalah: A( ) A( 1) I, uuk blaga bula 1. (1.15) A( ) A( ) Paa pembugaa majemuk, gka buga efekf selalu kosa (ak ergaug paa jagka waku ar saa mula vesas). Uuk megembagka hubuga aara gka buga efekf ega gka skoo efekf buuhka efs eag kosep ekuvales gka buga a/aau gka skoo seper berku. Dua gka buga aau gka skoo kaaka ekuvale jka uuk suau jumlah pokok ereu yag vesaska alam jagka waku yag sama, peroleh la akumulas yag sama pula. Asumska bahwa seseorag memjam sebesar 1 paa gka skoo efekf kemua berlaku pokok awal aalah (1 ) a jumlah buga (skoo) aalah. Beberapa rumus eag hubuga, v a aalah,, 1 1 v (1 - ) 1 1 (1 ) 1 1 v..... (1.16)

11 MATA4350/MODUL v berar erapa hubuga peg aara gka skoo () 1 ega fakor skoo (v) yau = v. Dskoo Seerhaa (Smple Dscou) Pokok awal yag aka meghaslka la akumulas sebesar 1 paa akhr peroe aalah 1 a () 1, uuk (1.17) Dskoo Majemuk (Compou Dscou) 1 a () v (1 ), uuk 0 (1.18) Sfa-sfa peskooa seerhaa aalah: () Jka gka skoo seerhaa kosa maka gka skoo efekf ak (bla v w, maka v w () Tgka skoo seerhaa a gka skoo majemuk meghaslka jumlah buga yag sama besar uuk sau peroe. Uuk peroe yag lebh pajag ar sau, skoo seerhaa memberka la sekarag yag lebh kecl arpaa skoo majemuk. Sebalkya, uuk peroe yag lebh peek ar sau, skoo seerhaa meghaslka la sekarag yag lebh besar arpaa skoo majemuk. Gambar bawah meujukka perbaga ar buga seerhaa ega buga majemuk sera skoo seerhaa ega skoo majemuk.

12 1.12 Maemaka Fasal Tgka Buga a Tgka Dskoo Nomal (Nomal Rae Of Ieres A Nomal Rae Of Dscou) Apabla buga bayar lebh ar sau kal alam sau peroe, maka sebu sebaga gka buga/skoo omal. Apabla buga bayarka akhr ap-ap subperoe, sebu gka buga omal. Apabla buga bayarka awal ap-ap subperoe, sebu gka skoo omal. Frekues pembayara buga sebu peroe kovers buga (eres coverso pero). Tgka buga omal yag bayarka m kal alam sau peroe vesaska ega, maa m blaga bula posf. Hubuga aara gka buga omal apa ulska sebaga berku: ega gka buga efekf ( m) 1 m m m ( m) 1 1 m ( m) m m (1.19) ( m) m aalah gka buga efekf uuk 1 m peroe. Berkuya gambarka akumulas paa gka buga omal uuk sau peghuga. Paah agoal ke aas kaa meyaaka sebaga aa plus a paah bawah sebaga aa sama ega.

13 MATA4350/MODUL (1.20) Tgka skoo omal yag bayarka m kal alam seap peroe oaska ega. Hubuga aara gka skoo omal a gka skoo efekf aalah. 1 1 m ( m) m karea seap ruas ar persamaa memberka la sekarag sebesar 1 uuk bayarka paa akhr sau peroe pegukura. Kemua persamaa ubah meja 1 1 m m a m m m m 1 m(1 v ) m 1 (1 )... (1.21) Gambar berku meujukka peskooa paa gka skoo omal uuk sau peroe pegukura. Paah agoal ke kr meujukka aa mus a paah ke bawah sebaga aa sama ega.

14 1.14 Maemaka Fasal Hubuga aara a aalah. (1.22) m p 1 1 m p (1.23) Bla m = p, maka 1 1 m m 1..(1.24) m m m m Jka m = 1, maka = (gka buga efekf) a jka p = 1 maka (p) = (gka skoo efekf). Pola la ar pegembaga buga seper buga seerhaa a skoo seerhaa yag gkaya sama aka ergaug paa peroe waku yag plh uuk perbaga. D bawah sajka grafk yag meggambarka hubuga aara gka buga omal a gka skoo omal.

15 MATA4350/MODUL Uuk m = 2 A 1 B 1 = B 1 C 1 = v = 1 2 (2) A 2 B 2 = 2 (2) A 3 B 3 = 2 B 2 C 2 = B 3 C 3 = 1 2 v = (2) (2) 1 2 (1 ) 1 2 = A 4 B 4 = B 4 C 4 = 1 + = 2 (2) 1 2 (2) 1 2 Laju buga a laju skoo (force of eres a force of scou) Laju buga (force of eres) aalah ukura esas buga yag beroperas paa suau waku a oaska ega, yau laju buga paa saa a A'() a '() A() a() (1.25) 2 Sfa-sfa yag harus Aa ga aalah: () aalah ukura esas buga paa epa waku. () meyaaka gka per peroe pegukura. Dar efs maemas uuk apa peroleh beberapa hubuga sebaga berku: = l a() l A()... (1.26) a() e r r 0 Buk: Ga ega r a egralka keua ruas ega baas-baas ar 0 sampa ega.

16 1.16 Maemaka Fasal r 0 0 A() r l A(r)r l A(r) l r 0 A(0) sehgga e rr 0 A() a() a() A(0) a(0) A() A'() A() A() A(0) 0, maa 0 0 A()-A(0) aalah jumlah buga yag bayarka selama peroe pegukura. A() aalah jumlah buga yag bayarka paa sejumlah A() epa 0 waku karea laju buga. A() A'() A() A() A(0) 0 = jumlah buga yag bayarka 0 0 paa sejumlah A() paa epa waku karea laju buga. Laju skoo (forces of scou) oaska ega 1 a secara maemas apa ujukka bahwa 1 =. Dega megguaka fugs skoo a -1 () sebaga pegga ar fugs akumulas a(), maka laju skoo paa waku aalah a 1 () ' (1.27) 1 a ()

17 MATA4350/MODUL Buk: 1 2 a () a () a() 2 a () a() 1 1 1() a () a () a 0 e e jka uuk 0 sehgga a() (1 ) e 1 aau e 1 ( aalah fugs ar ). l e = 1(1 ) sehgga = l(1 + ) (1 ) (1 ) l (1 ) l(1 ) (1 ) (1 ) e ! 3! 4! l(1 ) Keua ere secara ormal aka mempuya gka koverges yag cepa, karea alam prakk a selalu blaga posf kecl. Sekarag bagamaa ka meyaaka. m 1 e m m 1 e m / m /m m e 1... (1.28)

18 1.18 Maemaka Fasal Dega megguaka ekspas ere, maka m... m 2! m 3! m 2 3 2!m 3!m..... (1.29) ega megambl lm m, maka lm m.... (1.30) secara aalog apa yaaka lm m..... (1.31) Cooh 1.4: Teuka la akumulas sebesar $1000 yag vesaska uuk 10 ahu jka laju buga 5%. Jawab: Nla akumulas 1000 e (0,05)(10) = 1000 e 0,5 Paa pembugaa majemuk, apabla kosa ( = ), hubuga aara laju buga/laju skoo a gka buga efekf, gka buga omal, gka skoo efekf, gka skoo omal (p) a fakor skoo v aalah m (p) p 1 1 e v m p.. (1.32) Uuk pembugaa seerhaa, apa ujukka bahwa, uuk 0 a uuk 0.

19 MATA4350/MODUL a() 1 a() (1 ) 1. (1.33) 1 a () (1 ) ' 1 a () (1 ). (1.34) Tgka Buga yag Bervaras Tgka buga yag erapka ar sau peroe ke peroe yag la apa saja bervaras. Secara eores, gka buga (lebh epaya laju buga) bahka apa bervaras ar sau saa ke saa yag la. Apabla laju buga bervaras ar saa ke saa maka fugs akumulasya aalah a() e. r 0 Apabla varas erja haya ar sau peroe ke peroe (alam ap-ap peroe, laju buga ak berubah), maka fugs akumulasya aalah 2 k k1 a() (1 )(1 )...(1 ) (1 ). (1.35) k k1 k1..(1.36) a () (1 ) (1 )...(1 ) (1 k) v Cooh 1.5: 1 (1) Teuka la akumulas sebesar 1 paa akhr ahu jka 1 Jawab: 1 1 1(1 ) e e e 1

20 1.20 Maemaka Fasal (2) Teuka la akumulas sebesar $1000 paa akhr 15 ahu jka gka efekf 5% uuk 5 ahu perama, 4 1 % uuk 5 ahu keua a 4% 2 uuk 5 ahu kega. Jawab: Guaka rumus a() = (1 + 1 )... (1 + ) = k1 (1 ) k Sehgga la akumulas 1000(1 + 0,05) 5 (1 + 0,045) 5 (1 + 0,04) 5 1) Dkeahu fugs a() = a) Bukka bahwa a(0) = 1. b) Tujukka bahwa a() fugs ak uuk semua 0. c) Apakah a() kou? ) Teuka gka buga efekf uuk a(). e) Teuka. 2) Dkeahu A() = a) Teuka 5 b) Teuka 10 3) Dega gka buga seerhaa berapa, $500 aka meja $615 alam ahu? 4) Dkeahu uag sebesar $600 yag vesaska selama 2 ahu aka memperoleh buga $264. Teuka la akumulas ar uag sebesar $2000 yag vesaska paa gka buga majemuk uuk 3 ahu. 5) Paa laju, suau u aka gaaka ua kal alam 23,1 ahu. Berapa ahu u ersebu aka gaaka empa kal paa gka omal secara umerk sama ega a erkovers ga kal seap 2 ahu.

21 MATA4350/MODUL ) Berapa gka buga majemuk omal yag aka meghaslka gka buga efekf 6%. 7) Daa sebesar $5000 pjam paa 15 Me 1998 a aka kembalka paa 15 Agusus 2001 ega buga akumulas majemuk 4% per kuaral. Tak aa pembayara yag bua sampa ega 15 Agusus Peujuk Jawaba Laha 1) a) a(0) = = 1 b) a() = 2+1 > 0 uuk semua 0 Ja a() fugs ak/meak c) Cara yag palg muah uuk meyelesaka soal aalah meel bahwa grafk ar a() aalah sebuah parabola a oleh karea u a() kou. 2) a) = 5 = 10 = A() A( 1) A( 1) A(5) A(4) A(4) A(10) A(9) A(9) ) 500(1 + ) = 6, = ) e 23,1 = 2 = l 2 0,693 0,03 23,1 231 Jka = (3/2), maka

22 1.22 Maemaka Fasal 3/ 2 (3/ 2) 1 4 3/ 2 3/ 2 0, / 2 1,5 (1, 02) 4 1,5 l (1,02) = l 4 1,5 l (1,02) = 2 l 2 = 2 (0,693) = 46,6667 ahu 6) Ka g mecar (2) (2) (2) (2) 1 1, 06 5, % 2 7) Buga majemuk per ahu = 0,04 = 0,01 = (sebelum 15 Agusus ) = 0,05 = 0,025 (buga majemuk seelah 15 Agusus 2001) 2 Nla akumulas (AV) = 5000(1 + 0,01) 13 (1 + 0,025) 4 = 6281,2102 Tgka buga aau Tgka skoo Buga majemuk Nla akumulas ar 1 paa saa. (a()) Nla sebarag ar 1 paa saa (a -1 ()) (1 + ) v (1 ) 1 m 1 m (1 ) - (1 ) m m

23 MATA4350/MODUL m 1 m 1 m e e - Buga seerhaa 1 + (1 + ) -1 Dskoo seerhaa (1 ) -1 1 m TES FORMATIF Plhlah sau jawaba yag palg epa! 1) Dkeahu fugs jumlah A() = a) Teuka fugs akumulas a(). b) Bukka bahwa a() memeuh ga sfa fugs akumulas. c) Teuka I. 2) Jka gka buga omal 3% erkovers sekal seap 2 ahu, euka gka buga efekf. 3) Paa Ju 1998, X memjam sebesar $2000 a seuju uuk membayar ega buga majemuk kapa saja a sap mempuya aa. Jka buga majemuk 6% per kuaral. Teuka berapa X aka membayar paa 1 Agusus ) Jka 6, berapa gka buga efekf selama ahu keua? ) Dua aa eposo masg-masg sebesar $1000 yag sau megakumulas paa laju buga 2% seahu a yag sauya lag megakumulas paa laju buga efekf ahua 2% seahu. Berapa perbeaa ua aa a seelah 10 ahu?

24 1.24 Maemaka Fasal Cocokkalah jawaba Aa ega Kuc Jawaba Tes Formaf aas yag erapa baga akhr moul. Huglah jawaba yag bear. Kemua, guaka rumus berku uuk megeahu gka peguasaa Aa erhaap maer Kegaa Belajar aas. Tgka peguasaa = Jumlah Jawaba yag Bear 100% Jumlah Soal Ar gka peguasaa: % = bak sekal 80-89% = bak 70-79% = cukup < 70% = kurag Apabla mecapa gka peguasaa 80% aau lebh, Aa apa meeruska ega moul selajuya. Bagus! Jka mash bawah 80%, Aa harus megulag maer Kegaa Belajar aas, eruama baga yag belum kuasa.

25 MATA4350/MODUL Kuc Jawaba Tes Formaf Tes Formaf 1 2 1) a) ( 2 3). 3 c) ) = 2, %. 3) AV = (1,015) 3 = 2563, ) = 6%. 5) Daa 1 = 1221,4028. Daa 2 = 1218,9944. Bea = 2,

26 1.26 Maemaka Fasal Dafar Pusaka Kellso, Sephe. G. (1991). The Theory of Ieres. 2 Eo. Illos: Irw, Burr Rge. Mc Cucheo, JJ. MA, Ph., FFA a Sco, W.F. MA, Ph., FFA. (1986). A Irouco o he Mahemacs of Face 1 s Eo. The Isue of Acuares a Faculy of Acuares Scola.

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section

Estimasi 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 terperinci

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

RISK 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 terperinci

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF

STUDI 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 terperinci

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

BAB 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 terperinci

BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA

BEBERAPA 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 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

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor

Lebih terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka

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

Hidraulika Komputasi

Hidraulika 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 terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau

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

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 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 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 terperinci

Pembayaran pertama yang dilakukan pada setiap akhir tahun selama n tahun

Pembayaran pertama yang dilakukan pada setiap akhir tahun selama n tahun Husa Arfah, M.Sc : Autas Dasar Emal : husaarfah@uy.ac. ANUITAS DASAR 3. Peahulua Autas aalah seragkaa pembayara yag lakuka paa terval waktu yag sama (per tahu atau sebalkya). Pembayara utuk jagka waktu

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

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 terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN 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 terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. 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 terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik

III. 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 terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di 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 terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

Voltage Controlled Oscillator

Voltage Controlled Oscillator Vltage Ctrlle Oscllatr VCO aalah suatu slatr elektrk maa frekues keluaraya atur leh suatu tegaga put DC yag berka. Gambar berkut meujukka ragkaa asar ar VCO V DD L VCO ut D C Basc VCO Frekues slas tetuka

Lebih terperinci

Bab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN

Bab 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 terperinci

FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE

FORMULA 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 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

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF

ESTIMASI 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 terperinci

Sistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital

Sistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital isim Komuikasi 1 Peremua 5 Koversi Aalog ke Digial Murik Alayrus Tekik Elekro Fakulas Tekik, UMB murikalayrus@yahoo.com 1 Base Ba Moulaio Paa bagia sebelum kia meapaka siyal koiyu erhaap waku, misalyasiyalm(),

Lebih terperinci

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER

LOGO 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 terperinci

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg

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

III. METODE KAJIAN A.

III. 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 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

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 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 terperinci

EKIVALENSI PRESENT WORTH FUTURE WORTH ANNUAL WORTH GRADIENT SERIES. Christina Wirawan 1

EKIVALENSI PRESENT WORTH FUTURE WORTH ANNUAL WORTH GRADIENT SERIES. Christina Wirawan 1 EKIVLENSI RESENT WORTH UTURE WORTH NNUL WORTH GRDIENT SERIES Chrsta Wrawa KONSE Dperluka terutama utuk memlh alteratf Ekvales tergatug pada : Tgkat suku buga Jumlah uag Waktu peermaa/pegeluara Cara buga

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

Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.

Oleh : 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 terperinci

FINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)

FINITE 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

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

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 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 terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia

PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE Eli Trisiai Hasriai Rola Pae Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam Uierias Riau Kampus Bia Widya

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB TNJAUAN USTAKA. Operas Ssem Teaga Lsrk Ssem aaga lsrk aalah sekumpula pusa eaga lsrk a garu uk yag sau ega yag la hubugka ega jarga rasms sehgga merupaka sebuah kesaua erkoeks (Marsu, 99). Dalam operas

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 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.

BAB 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 terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN 29 IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Pamijaha, Kabupae Bogor, Provisi Jawa Bara. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive) dega perimbaga

Lebih terperinci

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 30 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Beuk da Meode Peeliia Peeliia Opimalisasi da Sraegi Pemafaaa Souher Bluefi Tua di Samudera Hidia Selaa Idoesia diarahka pada upaya uuk megugkapa suau masalah aau keadaa

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

BAB V METODE PENELITIAN

BAB V METODE PENELITIAN 31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB 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 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

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi) B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK 2.1. Buga Majemuk Ada sedikit perbedaa atara suku buga tuggal da suku buga majemuk. Pada suku buga tuggal, besarya buga B = Mp tidak perah digabugka dega modal M. Sebalikya

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

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

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

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU Suku Buga Nomal Suku Buga Efektf Hubuga ataa Suku Buga Nomal da Efektf Aus Daa Dskt da Aus Daa Kotyu SUKU BUNGA NOMINAL & SUKU BUNGA EFEKTIF Selama daggap aus daa (peemaa

Lebih terperinci

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J) STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.

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 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

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

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

Lebih terperinci

BAB 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 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 terperinci

APPLICATION OF VASICEK S RATE INTEREST MODEL IN TERM INSURANCE PREMIUMS CALCULATION. Abstract. Sudianto Manullang

APPLICATION OF VASICEK S RATE INTEREST MODEL IN TERM INSURANCE PREMIUMS CALCULATION. Abstract. Sudianto Manullang APPLICATION OF VASICEK S RATE INTEREST MODEL IN TERM INSURANCE PREMIUMS CALCULATION Absrac Sudiao Maullag Facor of ieres rae ad moraliy is former pricipal compoes o ge premium of erm isurace. Vasicek's

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

Lebih terperinci

Pemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)

Pemecahan 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 terperinci

PREMI TAHUNAN ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN HUKUM DE MOIVRE UNTUK STATUS GABUNGAN

PREMI TAHUNAN ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN HUKUM DE MOIVRE UNTUK STATUS GABUNGAN PREMI TAHUNAN ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN HUKUM DE MOIVRE UNTUK STATUS GABUNGAN Nurma Harisa * Johaes Kho 2 Aziskha 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika a Ilmu Pegeahua

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

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-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 terperinci

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI MINGGU KE-0 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI Hubuga atar koverges Hrark atar koverges dyataka dalam teorema berkut. Teorema Msalka X da X, X, X 3,... adalah varabel radom yag ddefska pada ruag probabltas yag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)

Lebih terperinci

Universitas Sumatera Utara

Universitas Sumatera Utara 50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL

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

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik

Metode 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 terperinci

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.

Lebih terperinci

PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2

PENYELESAIAN 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 terperinci

CADANGAN PROSPEKTIF ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN HUKUM DE MOIVRE

CADANGAN PROSPEKTIF ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN HUKUM DE MOIVRE CDNGN POSPEKTIF SUNSI JIW BEJNGK DENGN HUKUM DE MOIVE Dii amaai *, Johaes Kho 2, ziskha 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika a Ilmu Pegeahua lam Uiersias iau Kampus Bia

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX

ANALISIS 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 terperinci

Penurunan Persamaan Perpetuitas dan Anuitas

Penurunan Persamaan Perpetuitas dan Anuitas SEMINR NSIONL MTEMTIK DN PENDIDIKN MTEMTIK UNY 2016 Peurua Persamaa Perpetutas da utas T - 6 Bud Fresdy Fakultas Ekoom da Bss Uverstas Idosa bstrak Mahasswa bss da akutas, debtor bak, da vestor memerluka

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN 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 terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

EKONOMI TEKNIK. Ekuivalensi

EKONOMI TEKNIK. Ekuivalensi EKONOMI TEKNIK Ekuvales Ekuvales Ekuvales = Nla uag yag sama pada waktu yag berbeda. Jumlah uag berbeda pada waktu berbeda dapat berla ekooms sama. Cotoh = harga bes Rp 4.5, (25), Rp 5.5, (29), da Rp 6.5

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE RISI IKLUSI- EKSKLUSI ICLUSIO- EXCLUSIO RICILE rsp Iklus-Eksklus Ada berapa aggota dalam gabuga dua hmpua hgga? A A = A A - A A Cotoh Ada berapa blaga bulat postf lebh kecl atau sama dega 00 yag habs dbag

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

Angka Banding Manfaat dan Biaya

Angka Banding Manfaat dan Biaya METODE ANALISIS PERENCANAAN 2 Mater 3 : TPL 311 Oleh : Ke Marta Kaskoe Agka Badg Mafaat da Baya Dalam proyek pembagua, perlu dketahu apa mafaat dar proyek tersebut? Bagamaa keutuga ekoom atau keutuga sosal

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

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci