Pendekatan Model Markov Dalam Penentuan Premi Tunggal Bersih Asuransi Jiwa Multi-Life
|
|
- Hartono Oesman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Sear Nasoal FMIP UNDIKSH III Tah Pedekaa Model Markov Dala Peea Pre Tggal Bersh sras Jwa Ml-Lfe I Gs Noa Yd Harawa Jrsa Peddka Maeaka FMIP Udksha, Sgaraja harawa.ah@gal.co bsrak Pada akalah, dgaka odel arkov dala eodelka kedakbebasa aara ssa sa hd sa da sr. Dala odel arkov rass aar sae eerbagka sae sekarag asaga erseb berada. Esas esas rass ada odel arkov eggaka eode aks lkelhood. Hasl esas erseb keda dgaka dala eghg re ggal bersh ada asras jwa l lfe dega sas las srvvor. Kaa-kaa kc: odel arkov, esas rass, eode aks lkelhood, re ggal bersh, sas las srvvor. Pedahla sras jwa eraka salah sa jes asras ag ada d asaraka. sras eaggg resko keaa ag dala asabaha. Jka erjad keaa aka eaggg aka eberka saa (afaa keaa) dala jlah ere keada ahl wars dar asabah erseb sras jwa l lfe eraka salah sa jes asras jwa daa ag daggg adalah resko keaa k sekelook orag, dala akalah sekelook orag adalah asaga sa sr. Terdaa da sas ada asras, a sas jo lfe da las srvvor. Perhga kovesoal serg egasska sas dar sa da sr deede adahal sd erk ejkka adaa korelas aara sas sa da sr. Seer ag djkka oleh Jagger da So (99) a adaa egkaa resko relaf keaa seelah keaa asagaa. Uk ada akalah kedakbebasa erseb aka dodelka dega odel arkov daa ada odel rass aar saes deka oleh esas ark rass erseb.. Dasar Teor. Proses Sokask Defs. Proses Sokask { X, T} adalah ha varabel rado, dega X adalah varabel rado da adalah deks aa araeer dala T. Jka ha deks T erhg aka { X, T} dseb roses sokask wak dskr, da jka ha deks T eraka sa erval dar gars blaga aka { X, T} sokask wak ko. Raa Markov dseb roses Defs. Proses sokask { X, T} dkaaka raa arkov jka P{ X = j X =, X =,..., X =, X = } = P + j,,,, j Uk sea sae (Ross,). Marks Probablas Trass Perhaa aa dar aalss raa arkov adalah eghg robablas dar kegka realsas dar roses. Pokok dar erhga adalah arks robablas rass lagkah ke- () j ( ) j( ) P =. Ds berar robablas roses dah dar sae ke sae j dala rass. j ( ) = X + = j X = Pr{ } Teorea Probablas rass lagkah ke dar raa arkov eeh = j( ) k kj( ) dega k = j() jka = j = jka j. 7
2 Sear Nasoal FMIP UNDIKSH III Tah.4 Persaaa haa Kologorov Persaaa haa Kologorov ejelaska lasa (ah) ag dla ada sas ada wak ej sas j ada wak elal beberaa sas k ada wak w. Persaaaa sebaga berk: j k kj =, ( w ) w w k I. Pebahasa. Model Markov Pada odel erdaa 4 sae ag gk dea asaga erseb. Pada awala asaga berada ada sae keda jka saa eggal aka sr ask sae, jka sr eggal lebh dahl aka sa ask sae da jka jada aa dda erseb eggal dega jarak wak lebh dar 5 har aka ask sae. Jka jarak wak keaa sr da sa dak lebh dar 5 har aka asaga erseb lagsg ask sae (keaa ergolog coo shock). Doaska x + eraka force of or-al dar sr ag bersa x jka dkeah sa ash hd da sebalka k sa. Uk esas berdah sae ke secara lagsg doaska dega. Berk eraka robablas bersara seseorag ag berr z + ah berada ada sae j jka dkeah da berada ada sae saa ber z ah j = Pr( X = j X = ),, j =,,, z z + z Dega eggaka ersaaa forwad kologorov deroleh: d d ( + + ) j k kj j jk = z z z z z k =, k j Persaaa dfferesal d aas daa dba dala bek arks, a d P ( z, z + ) = P ( z, z + ) ( z + ) d dega P( z, z + ) eraka sebah arx ag era adalah j, z, j =,,, da ( z + ) dseb arx esas daa eleea adalah k j da j z + k j =, j = j. j z + Dega eelesaka ersaaa dfferesal d aas deroleh = ex ( + + ) ds z z + s z + s z + s = ex z z + s = ex z z + s = ds ds z s z z + s s z + s ( ) ds = z s z z + s s z + s ( ) ds = z s z z + s ds z = s z z + s ds. Esas Paraeer Lagkah selaja dala roses ecar fgs dar robablas rass adalah egesas araeera. Dala akalah dgaka eode esas aks lkelhood ( MLE). Prs dar eode adalah eakska esaor araeer sehgga laa deka dega araeer. Terlebh dahl ddefska fgs desas bersaa dar T da x T, daa T eraka varabel x rado ssa sa dar sr da T eraka varabel rado ssa sa dar sa. Fgsa sebaga berk: * jka < v x: x+ v + + v * f (, v) = jka > v T ( x) T ( ) v x: + v v x+ v x+ jka = v x: Dar fgs desas bersaa d aas daa dcar fgs lkelhooda, a: L = f (, v ) = Tx, T,, 74
3 Sear Nasoal FMIP UNDIKSH III Tah Uk edahka dala roses erhga aka fgs lkelhood erseb dlogka, sehgga deroleh: = v l( ) ( ) l( ) x v l = L = + + d + d + d l( ) l( ) + d x + v, j * * + d + h l( ) j =, k k = x + v +, j x + v + j j j j, j * * + d + h l( ) + v +, k + v + k k k k, k Daa adalah oal jlah asaga dala daa ( ) adalah oal jlah dar dda (jada) dala daa v adalah wak saa asaga ke- kelar dar sae, =,,..., j d = jka asaga ke- berdah dar sae ke sae j ada = v, =,,...,, j =,, ( ) adalah wak saa dda ke-j, j, k aa jada ke-k eggalka sae aa j =,,...,, k =,,...,. h = jka dda eggal ada, j, j ) =, h = jka jada eggal ada =, j, k x da eraka sa ask dar sr da sa dar asaga ke-. Dega eggaka hk goerz ersaaa loglkelhood erseb ejad l = = x v v B ( ) x + v B ( ) + d l( B ) l( ) l( ) + v + d l( B ) v + d l( ) x + v j j, j B ( ) x + v + j j, j = + l( ), j l h B l j = + v k k, k B ( ) = + k k = l 4 Daa ( B, ) da (, ) l h B + v + k k, k l( ), 4 4 ) B eraka araeer Goerz k oralas sr B, da da sa ada sae. ( ) (, ) 4 4 B eraka araeer Goerz k oralas sr da sa ada sae da. Lagkah selaja adalah eakska fgs lkelhood d aas a dega ecar ra arsala ag dsaaka dega l k l = B l =, l = l = l B Deka jga k l da l. = Dega eelesaka dar ersaaa d aas deroleh esaor k asgasg araeera.. Perhga Pre sras Jwa Ml Lfe Srvvorsh Pada odel arkov erdaa kegka kejada ag daa dala asg-asg asaga, a:. Sa da sr ea hd saa akhr erode egaaa,. Isr ea hd saa akhr erode egaaa ea saa eggal ada sa wak d erode egaaa, da. Sa ea hd saa akhr erode egaaa ea sra eggal ada sa wak d erode egaaa. Berdasarka foras erseb, daa dcar re ggal bersha, a: E[ z ] z ( ) d = = T ( x ) T ( x ) T ( x ) x : Dkeah hbga berk: a x : x : = δ Dega, ( ) δ δ a = e d = e + + d x: x x x x sehgga rea daa dcar dega x : ( ) e δ = δ + + d 4. Sd Kass Hasl ada ebahasa aka deraka ada daa aas jo lfe da las srvvor ag daa deroleh ada Jlah daa ag dgaka adalah.66 asaga. Berk rgkasa daaa, Tabel : Rgkasa Daa 75
4 Sear Nasoal FMIP UNDIKSH III Tah Ur (sa) Jlah Jlah keaa 5 r < r < r < r Toal Ur (sr) Jlah Jlah keaa 5 r < r < r < r Toal Dar abel d aas daa dlha jlah keaa sa lebh baak darada sr a har kal la. Selaja dlakka esas ada odel arkov, berk hasla Tabel : hasl esas araeer odel arkov Paraeer Esas B 7.58 Sd.error B B B Dar hasl o d aas daa dba force of oral ada asg-asg sae. Uk elha bagaaa erbaha force of oral dar sa da sr serg erabaha sa, dba lo dar force of oral ada asg-asg sae, lo dar force of oral a sebaga berk: force of oral force of oral lo xsar x lo xsar sar Gabar : lo force of oral ada odel arkov Dar lo erseb daa daa, k asg-asg jes kela force of oral seelah keaa asaga (lo ) lebh gg dar force of oral sebel kehlaga asagaa (lo 4) ea-daka adaa daak dar kehlaga asagaa. Dar lo erseb daa jga dlha force of oral dar sa lebh gg darada sr eadaka sa lebh beresko egala keaa dar ada sr. Lagkah selaja adalah eeraka hasl-hasl ag elah deroleh dala ecar re ggal bersh k asras jwa l lfe dega sas las srvvor. Uk dberka sa cooh kassa, a: Baak Noa da Ib Made eraka asaga sa sr ag saa bersa 55 da 5 ah, ereka berecaa ebel rodk asras jwa d salah sa ersahaa asras ag ada d koa ereka ggal. Uk, ereka daag ke ersahaa erseb k ea foras keada karawa ersahaa erseb. Mereka g egeah rodk asras aa ag ea k ereka. Karawa ersahaa erseb eawarka rodk asras jwa berjagka l lfe dega sas las srvvor dega afaa keaa sebesar R... da sk bga 6%. Hglah besara re ag hars dbaarka asaga erseb keada ersahaa asras erseb agar edaaka afaa keaa er-seb? force of oral force of oral lo sar + x lo
5 Sear Nasoal FMIP UNDIKSH III Tah Uk eghg re ggal bersha dgaka rs berk: x : ( ) e δ = δ + + d Dega easkka la-la esaor kedala ersaaa erseb da dega eggaka egras erk deroleh a = x: Dega deka, x : = δ a = x: =.5696 Sehgga re ggal bersh k asras jwa srvvorsh berjagka ah dega afaa keaa sebesar R... adalah ( ) R R.. = x : Jad besara re sekal baar ag hars dbaarka oleh asaga sa sr erseb adalah sebesar R Kesla Dar ebahasa d aas daa dslka sebaga berk:. Force of oral dar sa lebh gg darada sr eadaka sa lebh beresko darada sr.. Terdaa kedakbebasa aara wak hd aara sa da sr daa erjad egkaa force of oral seelah kehlaga asaga.. Pre ggal bersh (Ne Sgle Pre) dar asras jwa llfe sas las srvvor dega edekaa arkov daa dcar dega rs berk: x : ( ) e δ = δ + + d 6. Psaka kso, K. 99.Eleear Nercal alss Secod Edo. Joh Wle & Sos. aada. Ba, Lee J da Egelhard, Max. 99. Irodco o Probabl ad Maheacal Sascs. alfora : Dxbr, 99 Bowers, N.L., Gerber, H.U., Hcka, J.., Joes, D.. da Nesb,.J., 997, caral Maheacs d Edo, The Soce of cares, Iasca, Illos. Fazah, Ira.8.Modfkas gka Kla Fraser Pada Pols sras Jwa Svrvvorsh. Tess. Progra Sd S Maeaka UGM J, M., Hard, Mar. da L, Joh S-Hag.. Markova roaches o Jo Lfe Moral. Norh erca caral Joral, Vole 5, ber. Lodo, Dck, 997, Srvval Models ad Ther Esao rd Edo, cex Pblcao, Wsed Norberg, R caral alss of Deede Lves. Blle of he Swss ssocao of cares : Ross, Sheldo M.. Irodco o Probabl Models h edo. US : Elsever, Ic. Sreew, J., ad X. Wag. 8. Modellg he Shor-Ter Deedece bewee Two Reag Lfees. valable a h:// Talor, Howard M. da Karl, Sael.998. Irodco o Sochasc Modelg rd edo. cadec Press, US Vekaaraa, P. (). led Ozao wh Malab Prograg. Joh Wle & Sos, New York. Waers, H. R roach o he Sd of Mlle Sae Models. Joral of he Ise of cares 4:
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 terperinciPENENTUAN CADANGAN ASURANSI JIWA MULTILIFE DENGAN ASUMSI SEMI MARKOV
Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 77 PENENTUAN CADANGAN ASURANSI JIWA MULTILIFE DENGAN ASUMSI SEMI MARKOV I Gus Nyoma Yud Harawa Jurusa Peddka Maemaka, Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciFORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE
FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Mara Buar-buar *, Hasra 2, Azskha 2 Mahasswa Progra S Maeaka 2 Dose Jurusa Maeaka Fakulas Maeaka da Ilu Pegeahua Ala Uversas
Lebih terperinciDISTRIBUSI 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 terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema
II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -
Lebih terperinciMODEL PERAMBATAN PANAS PADA PROSES PENGERINGAN BALOK KAYU
JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol. 6. No. 3 8-7 Deseber 3 ISSN : 4-858 MODEL PERAMBATAN PANAS PADA PROSES PENGERINGAN BALOK KAY Edi Cahyoo Jrsa Maeaika FMIPA iversias Haloleo Kedari Soleka Dearee Pegeriga
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA
Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka
Lebih terperinciIntegral Mcshane Fungsi Bernilai Banach
ea shae s Bea Baah Hey Pbawao Syawa sa aeaa Uvesas Saaa Dhaa Yoyaaa e-a heybs@sasdad Absa ea Shae eaa ea e Rea ya ea daa ea Heso-zwe da evae dea ea Lebese D daa aaah aa dbaaa sa ea ea Shae ya s bea ada
Lebih terperinciPEMERINTAH PROVINSI JAWA TIMUR
PEMERINTAH PROVINSI PEMERINTAH JAWA TIMUR PROVINSI JAWA TIMUR SASARAN REFORMASI BIROKRASI emeraha belm bersh, krag akabel da berkerja redah emeraha belm efekf da efse emeraha yag bersh, akabel da berkerja
Lebih terperinciPROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX
POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIN 3. Jes da Suber Daa Daa uaa yag dguaka uuk eela adalah harga yak bu dua (), harga yak kedela dua (), harga CPO CIF Roerda (), harga CPO FOB Malaysa (PCPOMY), harga eksor CPO (), harga
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciOleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciRISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
Lebih terperinciBAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
Lebih terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
Lebih terperinciBAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
Lebih terperinciMODEL OPTIMISASI PENINGKATAN RELIABILITAS PRODUK MULTIKOMPONEN YANG DIJUAL DENGAN GARANSI DUA DIMENSI. Abstrak
MODEL OPTIMISASI PENINGKATAN RELIABILITAS PRODUK MULTIKOMPONEN YANG DIJUAL DENGAN GARANSI DUA DIMENSI Yat Helaty, Rez Frasar, Hedro Parssetyo Jrsa Tekk da Meejee Idstr, Isttt Tekolog Nasoal Jl. PHH Mstafa
Lebih terperinciBuletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 02 (2017), hal
Bulet Ilah Mat. Stat. da Terapaya (Baster) Volue 6, No. (17), hal 77 84. PENENTUAN NILAI INTERNAL RATE OF RETURN DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON PADA KASUS PENGKREDITAN KENDARAAN BERMOTOR Al A, Nao Nessyaa
Lebih terperinciEKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM
Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciMETODE BEDA HINGGA UNTUK ANALISIS PROSES TRANSFER MASSA
La Gb e al//paradgma Vol. 5 No. Okober 0 hlm. 69-78 METODE BEDA HINGGA NTK ANALISIS PROSES TRANSFER MASSA La Gb Ed Cahoo da La Hamm Program Sd Maemaka Jrsa Maemaka FMIPA versas Haloleo Kedar 933 Program
Lebih terperinciUSAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K O N V E K S I P A K A I A N J A D I P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H (
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV
Pearka Cotoh Acak Berlas (Stratfed Radom Samlg Pertemua IV Defs Cotoh acak berlas ddaatka dega cara membag oulas mejad beberaa kelomok ag tdak salg tumag tdh, da kemuda megambl secara acak dar seta kelomokkelomok
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciKALKULUS 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 terperinciANALISIS SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA MODEL FLUIDA DENGAN SKEMA IMPLISIT
ANALISIS SISEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA MODEL FLUIDA DENGAN SKEMA IMPLISI SKRIPSI Oleh: MUDAWAMAH NIM: 55 JURUSAN MAEMAIKA FAKULAS SAINS DAN EKNOLOGI UNIVERSIAS ISLAM NEGERI UIN MALANG MALANG 9 ANALISIS
Lebih terperinciANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
Sear Nasoal Mateatka IV (SeNasMat) Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber, Surabaya, 3 Deseber NLISIS MSLH GENERTOR DRI POSSIBLE DN UNIVERSL EIGENVECTOR PD MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar, Suboo,
Lebih terperinciFINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)
INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga
Lebih terperinciPENERAPAN MATEMATIKA PADA SISTEM PEMBAYARAN DISKRET DAN KONTINU ASURANSI KEMATIAN. Gina Nurnaeni 1 dan Sunarsih 2
PEERAPA ATEATIKA PAA SISTE PEBAYARA ISKRET A KOTIU ASURASI KEATIA Ga urae da Suarsh, Progra Sud aeaka Jurusa aeaka FIPA UIP Jl. Prof. H. Soedaro, S.H, Searag, 575 Absrac. As guaraee a lfe surace s hch
Lebih terperinciCADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE
CADANGAN ROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Tara Mustka 1, Johaes Kho 2, Azskha 2 1 Mahasswa rogra S1 Mateatka 2 Dose Jurusa Mateatka Fakultas Mateatka da Ilu egetahua Ala
Lebih terperinciMASALAH NORM MINIMUM PADA RUANG HILBERT DAN APLIKASINYA
Masalah Norm Mmum (Karat) MASALAH NORM MINIMUM PADA RUANG HILBERT DAN APLIKASINYA Karat da Dhorva Urwatul Wutsqa Jurusa Peddka Matematka FMIPA Uverstas Neger Yogakarta Abstract I ths paper, wll be dscussed
Lebih terperinciPenerapan Aljabar Max Plus Interval pada Jaringan Antrian dengan Waktu Aktifitas Interval
Peerapa Aljabar Max Plus Ierval pada Jarga Ara dega Wau Afas Ierval M. Ady Rudho Mahasswa S Maeaa FMIPA UGM da Saff Pegajar FKIP Uversas Saaa Dhara Yogyaara rudho@saff.usd.ac.d Sr Wahyu, Ar Suparwao Jurusa
Lebih terperinciRuang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka
Lebih terperinciPenggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD
Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka
Lebih terperinciGradually Varied Flow. Latihan Perhitungan Metode Perhitungan
Graduall ared Flw Latha erhtua Metde erhtua th =0,086 L=~ = /det =0,00066 L=00 =0,007 L=650 + 4,5 + 0,0, k = 4 7, 0,004,4 4,8 9,8l 8 4,8 l 8,4 47,74 54,8 47,74,87 54,8,87.,87 9,8 k Y Y 4,5 6,0, 7, / /
Lebih terperinciCADANGAN FULL PRELIMINARY TERM ASURANSI DWIGUNA DENGAN HUKUM DE MOIVRE
CADANGAN ULL PRELIMINARY TERM ASURANSI DWIGUNA DENGAN HUKUM DE MOIRE Sherly Mya aradilla *, Hasriai 2, Tmpal P Nababa 2 Mahasiswa Program S Maemaia 2 Dose Jrsa Maemaia alas Maemaia da Ilm Pegeaha Alam
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciPendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin
4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. Kecepatan Angin Awal untuk Berputar (m/s)
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.. Pegarh Baha Kicir Terhadap Kecepa Pr kicir Pegarh baha pebat kicir (blade terhadap kecepa pr kicir pak dala gabar 5.. Dala gabar 5., pak bahwa dega berbedaya aterial blade,
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinciBAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan
BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag
Lebih terperinciOn A Generalized Köthe-Toeplitz Duals
JMP : Volume 4 Nomor, Ju 202, hal. 3-39 O A Geeralzed Köthe-Toepltz Duals Sumardoo, Supama 2, da Soepara Darmawaa 3 PPPPTK Matematka, smrd2007@gmal.com 2 Mathematcs Departmet, Gadah Mada Uverst, supama@ugm.ac.d
Lebih terperinciINFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2
INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
Lebih terperinciAnalisis Jalur / Path Analysis
Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan
Lebih terperinciBAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT
BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT 3. Pedahulua Model eurua kods embata destmas dega model robt terurut. Estmas terhada arameter model robt terurut yatu koefse model da threshold dlakuka dega metode
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPERATURAN 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 terperinciPENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
ENAKSI DUAL ATIO-UM-ODUT UNTUK ATA-ATA OULASI ADA SAMLING AAK SEDEHANA hrsta ajata, Frdaus, Haposa Srat Mahasswa rogram Stud S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu egetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI PROBIT ORDINAL TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROPINSI JAWA TENGAH TAHUN 2007
Semar Nasoal Statstka IX Isttt ekolog Seplh Nopember, 7 November 009 PEMODEAN REGRESI PROBI ORDINA ERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROPINSI JAWA ENGAH AHUN 007 Def Yst Fadah da Prhad Mahasswa Jrsa Statstka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4)
ISSN : 69 7 Peyeleaa Maalah Traporta Dega Metoda Pral-Dual Wawa Lakto YS 4) Abtrak Maalah Traporta erupaka peraalaha pedtrbua uatu produk hooge dar beberapa uber ke beberapa tuua dega cara yag palg optal.
Lebih terperinciPEMODELAN PELUANG RISIKO DENGAN MENGGUNAKAN SEBARAN COMPOUND GENERALIZED POISSON MASAYU NUR DZIKRIYANA
PEMODELAN PELUANG RISIKO DENGAN MENGGUNAKAN SEARAN COMPOUND GENERALIED POISSON MASAYU NUR DIKRIYANA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN OGOR OGOR 0 ASTRACT
Lebih terperinciBAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)
38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba
Lebih terperinciPEMBAHASAN. Pada model indeks tunggal, imbal hasil dari sekuritasnya dapat juga dinyatakan dalam bentuk nilai harapan imbal hasil.
aggaa bahwa harga sekurtas berubah searah dega harga deks asar Model deks tuggal adalah odel yag eyataka bahwa bal hasl seta sekurtas euya hubuga dega bal hasl ortofolo asar Portofolo asar adalah ortofolo
Lebih terperinciBAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.
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
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSTATISTIKA 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciLOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. 2 2x. K dy dx dy dx, (3.2) h2 2 ( x) P g y dydx g y dydx
III PEMBAHASAN Pada peeliia ii aa dibaas formlasi Hamiloia bai era elomba ierfacial Pembaasa dibai dalam da ass yai ass perama dea baas aas berpa permaa raa da ass eda dea baas aas berpa permaa bebas Hamiloia
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Latar Belakag Dala teor ekoo, setap perusahaa dasuska bertujua eperoleh bala yag aksu Ibala yag ddapat bergatug pada strateg yag dabl perusahaa Kuattas erupaka salah satu strateg perusahaa
Lebih terperinciUKURAN 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 terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciHidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinciPEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP. Tarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang. Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta
Vol 4 No, 46-58, Arl 00, ISSN : 40-858 PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN STRAP Taro Jurusa Mateatka FMIPA UNDIP Searag Subaar Jurusa Mateatka FMIPA UGM Yogyakarta Abstrak Tulsa ebcaraka tetag eeraa
Lebih terperinciS2 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 terperinciRangkaian 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 terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinciLANGKAH-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 terperinciSISTEM AKUNTABILITAS KINERJA. Kementerian PAN dan RB Deputi RB, Akuntabilitas Aparatur, dan Pengawasan
SISTEM AKUNTABILITAS Kemeera PAN da RB De RB, Akablas Aarar, da Pegawasa o 2013 SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH PERUBAHAN PARADIGMA Keaga Kerja (efekf, efse da ekooms) KOMPONEN SAKIP PERENCANAAN
Lebih terperinci( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:
5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut
Lebih terperinciP r o f i l U s a h. a A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n H a r g a...
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) I N D U S T R I S O H U N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H
Lebih terperinciSEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING
SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING Afra, Ar Kaal Ar da Nur Erawaty Jurusa Mateata Faultas Mateata da Ilu Pegetahua Ala Uverstas Hasaudd (UNHAS) Jl. Perts Keerdeaa KM.0 Maassar 90245, Idoesa thalabu@gal.co
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema
II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema
Lebih terperinciRancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
Lebih terperinciA s p e k P a s a r P e r m i n t a a n... 9
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K E R U P U K I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R
Lebih terperinciSTUDI 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 terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciPRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciPRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciPENENTUAN FAKTOR UTAMA PENYEBAB GANGGUAN LISTRIK DENGAN METODE BOOTSTRAP (STUDI KASUS DI KOTA SEMARANG)
Prosdg SPMIPA 177-184 006 ISBN : 979704470 PENENTUAN FAKTOR UTAMA PENYEBAB GANGGUAN LISTRIK DENGAN METODE BOOTSTRAP (STUDI KASUS DI KOTA SEMARANG) Taro Progra Stud Statstka FMIPA UNDIP Searag Jl Prof Soedarto,
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinci1 0 0 m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN NILA
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A R A N I K A N N I L A P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A
Lebih terperinciBAB 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