BAB 2 LANDASAN TEORI
|
|
- Yanti Darmali
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Optimasi Pegertia Optimasi Optimasi (Optimizatio) adalah aktivitas utuk medapatka hasil terbaik di bawah keadaa yag diberika. Tujua akhir dari semua aktivitas tersebut adalah memiimumka usaha (effort) atau memaksimumka mafaat (beefit) yag diigika. Karea usaha yag diperluka atau mafaat yag diigika dapat diyataka sebagai fugsi dari variabel keputusa, maka optimasi dapat didefiisika sebagai proses utuk meemuka kodisi yag memberika ilai miimum atau maksimum dari sebuah fugsi. Optimasi dapat diartika sebagai aktivitas utuk medapatka ilai miimum suatu fugsi karea utuk medapatka ilai maksimum suatu fugsi dapat dilakuka dega mecari miimum dari egatif fugsi yag sama. Tidak ada metode tuggal yag dapat dipakai utuk meyelesaika semua masalah optimasi. Bayak metode optimasi telah dikembagka utuk meyelesaika tipe optimasi yag berbeda-beda seperti metode Lagrage. Dalam optimasi diselidiki masalah peetua suatu titik miimum suatu fugsi pada subset ruag bilaga riil tak kosog. Utuk lebih spesifik dirumuska sebagai berikut: Misalka R ruag bilaga riil da S subset tak kosog dari R, da misalka f: S R sebuah fugsi yag diberika. Kita aka mecari titik miimum f pada S. Sebuah eleme x S dikataka titik miimum f pada S jika f(x ) f(x) utuk semua x S Himpua S diamaka himpua pembatas (costrait set) da fugsi f diamaka fugsi objektif.
2 13 Metode pecari titik optimum juga dikeal sebagai tekik pemrograma matematikal da mejadi bagia dari peelitia operasioal (operatios research). Peelitia operasioal adalah suatu cabag matematika yag meekaka kepada aplikasi tekik da metode saitifik utuk masalah-masalah pegambila keputusa da pecaria solusi terbaik atau optimal. Tekik pemrograma matematikal sagat bergua dalam pecaria miimum suatu fugsi beberapa variabel di bawa kedala yag ada. Tekik proses stokastik dapat diguaka utuk megaalisis masalah yag didiskripsika dega sekumpula variabel acak dimaa distribusi probabilitasya diketahui. Metode statistikal dapat diguaka utuk megaalisis data eksperime da utuk membagu model secara empirik utuk memperoleh represetasi yag lebih akurat megeai situasi fiskal.
3 Perumusa Masalah Optimasi Optimasi atau masalah pemrograma matematika dapat diyataka sebagai berikut. Tabel 2.1. Metode Peelitia Operasioal Tekik Pemrograma Matematikal Metode Kalkulus Pemrograma Geometrik Pemrograma Noliier Pemrograma Kuadrati k Pemrograma Liier Pemrograma Diamik Pemrograma Iteger Pemrograma Stokastik Pemrograma Seperable Pemrograma Multiobyektif Metode Jariga : CPM & PERT Teori Permaia Simulated Aealig Geetic Algorithm Neural Networks Tekik Proses Stokastik Teori Keputusa Proses Markov Teori Atria Reewal Theory Simulasi Reliability Theory Metode Statistikal Aalisis Regresi Aalisis Kluster, Patter Recogitio Racaga Eksperime Aalisis Diskrimia
4 15 Optimasi Tapa Kedala Masalah optimasi yag tidak melibatka sebarag kedala diamaka optimasi tapa kedala da diyataka sebagai: Miimumka f = f(x) (2.1) X = (x 1, x 2,, x ) T Optimasi Dega Kedala Masalah optimasi yag melibatka sebarag kedala diamaka optimasi terkedala da diyataka sebagai: Miimumka f = f(x) (2.2) X = (x 1, x 2,, x ) T dega kedala: g i (X) 0 l j (X) = 0 i = 1,2,, m j = 1,2,, p dimaa X adalah sebuah vektor berdimesi- yag diamaka vektor disai atau variabel keputusa, f(x) disebut fugsi obyektif, g i (X) da l j (X) dikeal sebagai kedala ketaksamaa da kedala kesamaa Klasifikasi Masalah Optimasi Masalah optimasi dapat diklasifikasika dalam 6 (eam) cara, seperti diuraika berikut. 1. Klasifikasi Berdasarka Kepada Keberadaa Kedala Seperti diyataka sebelumya, sebarag masalah optimasi dapat diklasifikasika sebagai masalah optimasi tapa kedala da masalah
5 16 optimasi terkedala, tergatug kepada ada tidakya kedala dalam masalah optimasi. 2. Klasifikasi Berdasarka Kepada Betuk Persamaa Fugsi yag Terlibat Masalah optimasi dapat juga diklasifikasika berdasarka kepada betuk fugsi obyektif da fugsi kedala. Meurut klasifikasi ii, masalah optimasi dapat diklasifikasika sebagai masalah pemrograma liier, oliier, geometrik, da kuadratik. Masalah Pemrograma Liier Jika fugsi obyektif da semua kedala adalah fugsi liier dari variabel keputusa, maka masalah pemrograma matematika tersebut diamaka pemrograma liier (LP). Masalah pemrograma liier dapat diyataka dalam betuk stadar berikut: Miimumka f(x) = i=1 c i x i (2.3) dega kedala x 1 x 2 X = ( ) x a ij x i i=1 b j, j = 1,2,, m (2.4) x i 0, i = 1,2,, dimaa c i, a ij da b j adalah kostata (yag selajutya diamaka sebagai parameter). Masalah Pemrograma Noliier Jika terdapat fugsi oliier di atara fugsi obyektif da fugsi-fugsi kedala, maka masalah tersebut diamaka masalah pemrograma oliier (oliier programmig).
6 17 Masalah Pemrograma Kuadratik Suatu masalah pemrograma kuadratik adalah suatu masalah pemrograma oliier dimaa fugsi obyektif berbetuk kuadratik da fugsi kedala berbetuk liier. Masalah pemrograma kuadratik dapat diyataka sebagai berikut: F(X) = c + q i x i + Q ij x i x j (2.5) dega kedala i=1 i=1 j=1 a ij x i i=1 = b j, j = 1,2,, m (2.6) x i 0, i = 1,2,, dimaa c i, a ij da b j adalah kostata. Masalah Pemrograma Geometrik Sebuah fugsi h(x) diamaka posyomial suku jika h dapat dituliska a sebagai h(x) = c 1 x 11 a 1 x 12 a 2 x 1 a + + c N x N1 a 1 x N2 a 2 x Nm dimaa c i da a ij adalah kostata dega c i > 0 da x i > 0. Suatu masalah pemrograma geometric (GMP) adalah masalah pemrograma oliier dimaa fugsi obyektif da fugsi kedala diyataka sebagai posyomial dalam variabel keputusa. Jadi masalah GMP dapat dituliska sebagai: N 0 p Miimumka f(x) = c i ( x ij j ), c i > 0, x i > 0 (2.7) i=1 j=1 x 1 x 2 X = ( ) x
7 18 dega kedala N k q g k (X) = a ik ( x ijk j ) > 0, a ik > 0, x i > 0 (2.8) i=1 i=1 dimaa N 0 da N k berturut-turut meyataka bayakya suku posyomial dari fugsi obyektif da fugsi kedala ke-k. 3. Klasifikasi Berdasarka Kepada Nilai Variabel Keputusa yag Diperbolehka Berdasarka kepada ilai variabel keputusa yag diperbolehka, masalah optimasi dapat diklasifikasika sebagai masalah pemrograma bilaga bulat (iteger) da pemrograma bilaga riil. Masalah Pemrograma Bilaga Bulat (Iteger) Jika beberapa atau semua variabel keputusa x i ( i = 1,2,, ) dari suatu masalah optimasi dibatasi haya berilai bilaga bulat (iteger) atau diskrit, masalah optimasi tersebut diamaka pemrograma bilaga bulat. Masalah Pemrograma Bilaga Riil Jika semua variabel keputusa berilai bilaga riil maka masalah optimasi diamaka masalah pemrograma riil. 4. Klasifikasi Berdasarka Kepada Nilai Parameter yag Diperbolehka Berdasarka kepada ilai parameter yag diperbolehka, masalah optimasi dapat diklasifikasika sebagai masalah pemrograma stokastik da masalah pemrograma determiistik. Masalah Pemrograma Stokastik Suatu masalah pemrograma stokastik adalah masalah optimasi dimaa beberapa atau semua parameter dalam optimasi bersifat probabilistik (o determiistik atau stokastik).
8 19 Masalah Pemrograma Determiistik Jika semua parameter dalam optimasi bersifat determiistik, masalah optimasi tersebut diamaka masalah pemrograma determiistik. 5. Klasifikasi Berdasarka Kepada Separabilitas Fugsi Masalah optimasi dapat diklasifikasika sebagai masalah pemrograma separabel atau oseparabel berdasarka kepada separabilitas fugsi obyektif da fugsi kedala. Masalah Pemrograma Separabel Suatu fugsi f(x) dikataka separabel jika dapat dituliska sebagai jumlah dari fugsi tuggal f 1 (x 1 ),, f (x ) yaitu f(x) = f i (x i ) (2.9) i=1 Masalah pemrograma separabel adalah masalah optimasi dimaa fugsi obyektif da fugsi kedala adalah separabel da dapat dituliska dalam betuk stadar: Miimumka f(x) = i=1 f i (x i ) (2.10) X = (x 1, x 2,, x ) T dega kedala g j (X) = g ij (x i ) b j, j = 1,2,, m (2.11) i=1 dimaa b j kostata. Masalah Pemrograma Noseparabel Jika fugsi obyektif atau fugsi kedala dari masalah optimasi o separabel, masalah tersebut diamaka masalah pemrograma oseparabel.
9 20 6. Klasifikasi Berdasarka Kepada Bayakya Fugsi Obyektif Bergatug kepada bayakya fugsi obyektif yag dimiimumka, masalah optimasi dapat diklasifikasika sebagai masalah pemrograma obyektif-tuggal da multi obyektif. Masalah Pemrograma Obyektif-Tuggal Masalah optimasi yag haya melibatka sebuah fugsi obyektif diamaka pemrograma obyektif-tuggal. Pemrograma liier merupaka salah satu cotoh dari masalah pemrograma obyektif-tuggal. Masalah Pemrograma Multiobyektif Suatu masalah pemrograma multiobyektif dapat diyataka sebagai berikut: Miimumka f 1 (X), f 2 (X),, f k (X) (2.12) X = (x 1, x 2,, x ) T dega kedala g j (X) 0, j = 1,2,, m (2.13) dimaa f 1, f 2,, f k adalah fugsi-fugsi obyektif yag dimiimumka secara simulta Tekik Optimasi Metode klasik kalkulus diferesial dapat diguaka utuk medapatka maksima da miima suatu fugsi multi variabel tapa kedala. Metode ii megasumsika bahwa fugsi tersebut dapat didiferesialka dua kali terhadap variabel keputusa da turuaya kotiu. Utuk masalah optimasi dega kedala kesamaa, metode pegali Lagrage (Lagragia multiplier method) dapat diguaka. Jika masalah optimasi melibatka kedala kesamaa, syarat Kuh-Tucker dapat diguaka utuk megidetifika titik optimum. Aka tetapi metode ii melibatka
10 21 sekumpula persamaa o liier secara simulta yag boleh jadi sukar utuk diselesaika (Parwadi Moegi, 2011). Peerapa perhituga peurua parsial petig sekali dalam bidag ekoomi, terutama di dalam meetuka ilai optimum suatu fugsi multivariat. Nilai optimum yag dimaksud ialah ilai yag diperoleh dari proses peetua pemecaha yag palig terbaik dari pemecaha-pemecaha dalam suatu kedala yag ada. Nilai yag diperoleh ii bias maksimum atau miimum Maksimum Da Miimum Teorema keberadaa Maksimum-Miimum B A C D E F G Gambar 2.1. Fugsi Maksimum-Miimum Nilai ektrem suatu fugsi bisa ilai maksimum atau ilai miimum. Disii dibedaka atara ilai maksimum global atau absolut dega maksimum lokal atau relatif da ilai miimum global atau absolut dega maksimum lokal atau relatif. Dari gambar diketahui bahwa titik B adalah titik maksimum global sedagka titik E adalah titik maksimum lokal. Titik D adalah miimum global sedagka titik F adalah titik miimum lokal. Titik C bukalah titik maksimum atau miimum suatu fugsi, titik ii disebut titik belok suatu fugsi. Titik maksimum terjadi jika koefisie arah dari garis siggug pada garis tersebut adalah ol da kurva terbuka kebawah, sedagka titik miimum terjadi jika koefisie arah dari garis siggug pada titik tersebut adalah ol da kurva terbuka ke atas (Legowo, 1984).
11 22 Jika f kotiu pada sebuah himpua S tertutup terbatas, maka f mecapai ilai maksimum (global) da ilai miimum (global) di himpua tersebut. Misalka f adalah fugsi dega daerah asal S, da misalka p 0 adalah sebuah titik di S. 1. f(p 0 ) adalah ilai maksimum global dari f di S jika f(p 0 ) f(p) utuk seluruh p di S. 2. f(p 0 ) adalah ilai miimum global dari f di S jika f(p 0 ) f(p) utuk seluruh p di S. 3. f(p 0 ) adalah ilai ekstrem global dari f di S jika f(p 0 ) buka ilai maksimum global da buka ilai miimum global. Utuk meetuka ilai ekstrem fugsi adalah dega meetuka titik di daerah asal fugsi, sedemikia sehigga f mecapai ilai maksimum atau miimum. Titik-titik demikia disebut dega titik kritis. Masalah mecari ilai maksimum atau miimum aka sagat sulit jika betuk umum daripada kurva belum diketahui. Di dalam hal ii sagatlah sukar meetuka apakah titik kritisya adalah titik maksimum, titik miimum, atau titik laiya. Cara yag palig mudah ialah dega mecari turua pertama atau turua kedua yag dekat ilai kritisya Teorema Titik Kritis Misalka f didefiisika pada sebuah himpua S yag megadug p 0. Jika f(p 0 ) adalah sebuah ilai ekstrem, maka p 0 harus merupaka sebuah titik kritis, yaitu p 0 adalah (i) Sebuah titik batas di S (ii) Sebuah titik stasioer dari f (iii) Sebuah titik tuggal dari f Dari defiisi di atas, meyataka bahwa syarat perlu agar fugsi dua variabel mempuyai ilai ekstrim adalah adaya titik kritis. Titik kritis yag
12 23 dibahas dalam hal ii adalah titik stasioer. Ada kemugkia bahwa fugsi tidak mempuyai titik stasioer, aka tetapi mempuyai ilai ekstrem. Pegertia titik stasioer didefiisika dega megguaka turua parsial pertama (Edwi J. Purcell, 2003) Titik Stasioer - Uji Turua Pertama Titik (x 0, y 0 ) dikataka sebagai titik stasioer pada daerah asal fugsi f bilamaa, f x (x 0, y 0 ) = 0 da f y (x 0, y 0 ) = 0 (2.14) Defiisi di atas, meyataka bahwa syarat perlu adaya ilai ekstrem fugsi dua variabel adalah fugsi f mempuyai turua parsial pertama, da adaya titik yag memeuhi turua pertama sedemikia sehigga ilaiya ol. Jika x = a adalah titik kritis maka: Jika f (x) merubah tada dari positif ke egatif ketika x ilaiya bertambah, di dalam suatu jagka yag megadug a, maka f(a) adalah ilai maksimum dari fugsi tersebut. Jika f (x) merubah tada dari egatif ke positif ketika x ilaiya bertambah, di dalam suatu jagka yag megadug a, maka f(a) adalah ilai miimum dari fugsi tersebut. Jika f (x) tidak merubah tada ketika x ilaiya bertambah, di dalam suatu jagka yag megadug a, maka f(a) adalah buka ilai maksimum atau miimum dari fugsi tersebut. Cara yag lebih mudah bisa diperoleh dega melalui turua kedua. Jika turua kedua hasilya egatif pada suatu titik meujukka bahwa kurvaya pada titik tersebut terbuka ke bawah (cocave dow ward) da jika hasil turua keduaya positif pada suatu titik meujukka kurvaya terbuka ke atas (cocave up ward) pada titik tersebut Uji Turua Kedua
13 24 Utuk meetuka ilai ekstrem fugsi, di sampig dipersyaratka adaya titik kritis diperluka peyelidika lajuta utuk megetahui apakah titik kritis tersebut memberika ilai ekstrem. Peyelidika pada titik kritis demikia disebut pegujia syarat kecukupa ilai ekstrem. Uji syarat cukup yag diguaka adalah uji turua kedua, khususya bilamaa titik kritisya adalah titik stasioer. Adaika f(x, y) mempuyai turua parsial kedua kotiu dalam ligkuga (x 0, y 0 ) dimaa f x (x 0, y 0 ) = 0 da f y (x 0, y 0 ) = 0. Misalka, D = D(x 0, y 0 ) = f xx (x 0, y 0 )f yy (x 0, y 0 ) [f xy (x 0, y 0 )] 2 (2.15) Maka (i) Jika D > 0 da f xx (x 0, y 0 ) < 0, f(x 0, y 0 ) adalah sebuah ilai maksimum lokal; (ii) Jika D > 0 da f xx (x 0, y 0 ) > 0, f(x 0, y 0 ) adalah sebuah ilai miimum lokal; (iii) Jika D < 0 da f(x 0, y 0 ) buka sebuah ilai ekstrem ((x 0, y 0 ) adalah sebuah titik pelaa); (iv) Jika D = 0, uji yag dilakuka tidak mempuyai hasil/tidak dapat disimpulka. Utuk meetuka ilai ekstrem fugsi dua variabel, lagkah-lagkah yag harus dilakuka adalah, 1. Tetukalah turua-turua parsial pertama da kedua dari f, yaki f x (x, y), f y (x, y), f xx (x, y), f yy (x, y) da f xy (x, y) atau f yx (x, y) 2. Tetukalah titik kritis (stasioer) fugsi yaki dega meetapka, f x (x 0, y 0 ) = 0 da f y (x 0, y 0 ) = 0 3. Betuklah persamaa pembatu, D = D(x 0, y 0 ) = f xx (x 0, y 0 )f yy (x 0, y 0 ) [f xy (x 0, y 0 )] 2 (2.16) Da selajutya selidikilah jeis ilai ekstrem pada titik kritis dega megguaka uji turua ke dua (Prayudi, 2009).
14 25 Turua kedua juga bisa diguaka mecari titik-titik belok dari fugsi tersebut jika ada, yaitu suatu titik pada maa suatu fugsi berubah betukya dari terbuka ke atas ke terbuka ke bawah. Suatu titik belok dapat terjadi jika turua keduaya sama dega ol. Tidak semua titik-titik dimaa turua keduaya sama dega ol, adalah titik belok. Titik belok bisa juga terjadi pada ilai x = a dimaa f (a) tidak tetu. Dega demikia suatu titik belok suatu fugsi pada x = a bisa terjadi: 1. f (a) = 0 2. f (a) tidak tetu Metode Pegali Lagrage Adaika aka dicari ilai ekstrem relatif fugsi dari f(x) dega variabel da m kedala kesamaa seperti berikut: Miimumka f(x) (2.17) dega kedala X = (x 1, x 2,, x ) g j (X) = 0, j = 1,2,, m Ada suatu ketetua bahwa m, hal ii dikareaka jika m > maka persamaa tersebut tidak bias diselesaika. Fugsi Lagrage L utuk kasus ii didefiisika dega memperkealka pegali Lagrage λ j utuk setiap kedala g j (X) sebagai L(x 1, x 2,, x, λ 1, λ 2,, λ m ) = f(x) + λ j g j (x 1, x 2,, x ) (2.18) Dega memperlakuka L sebagai sebuah fugsi + m variabel x 1, x 2,, x, λ 1, λ 2,, λ m, maka syarat perlu utuk ekstrimum dari L yag juga merupaka solusi masalah asal, diberika oleh L = f x i m x i + λ j j=1 m j=1 g j x i = 0, i = 1,2,, (2.19)
15 26 L λ j = g j (X) = 0, j = 1,2,, m (2.20) Persamaa di atas melibatka + m persamaa dalam + m variabel tak diketahui x i da λ j. Peyelesaia dari persamaa di atas adalah X = (x 1, x 2,, x ) T da λ = (λ 1, λ 2,, λ m ) T (Djoko Lukato, 2000).
BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.
BAB 1 PENDAHUUAN 1.1 atar Belakag Pada dasarya masalah optimisasi adalah suatu masalah utuk membuat ilai fugsi tujua mejadi maksimum atau miimum dega memperhatika pembatas pembatas yag ada. Dalam aplikasi
Lebih terperinciPERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3
PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah
III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum
BAB II TEORI DASAR 2.1 Aljabar Liier Defiisi 2. 1. 1 Grup Himpua tak kosog G disebut grup (G, ) jika pada G terdefiisi operasi, sedemikia rupa sehigga berlaku : a. Jika a, b eleme dari G, maka a b eleme
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciFungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya
TKS 4007 Matematika III Fugsi Kompleks (Pertemua XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Brawijaya Pedahulua Persamaa x + 1 = 0 tidak memiliki akar dalam himpua bilaga real. Pertayaaya,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
Lebih terperincioleh hasil kali Jika dan keduanya fungsi yang dapat didiferensialkan, maka
Itegral etu Jika fugsi kotiu yag didefiisika utuk, kita bagi selag mejadi selag bagia berlebar sama Misalka berupa titik ujug selag bagia ii da pilih titik sampel di dalam selag bagia ii, sehigga terletak
Lebih terperinciSecara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:
BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Bicriteria Liear Programmig (BLP) Pesoala optimisasi dega beberapa fugsi tujua memperhitugka beberapa tujua yag koflik secara simulta, secara umum Multi objective programmig (MOP)
Lebih terperinci2 BARISAN BILANGAN REAL
2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu
Lebih terperinci1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu
Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciMAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd
MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR Dose Pegampu : Darmadi, S.Si, M.Pd Disusu : Kelas 5A / Kelompok 5 : Dia Dwi Rahayu (084. 06) Hefetamala (084. 4) Khoiril Haafi (084. 70) Liaatul Nihayah (084. 74)
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)
BARISAN DAN DERET Nurdiitya Athari (NDT) BARISAN Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) = a Fugsi tersebut dikeal sebagai barisa bilaga
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciOptimasi Non-Linier. Metode Analitik
Optimasi No-iier Metode Aalitik Pedahulua Suatu permasalaha optimasi disebut oliier ika fusi tuua da kedalaya mempuyai betuk oliier pada salah satu atau keduaya, cotohya adalah sebaai berikut: Metode Optimasi
Lebih terperinciKALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN
KALKULUS Dra. D. L. Crispia Pardede DEA. SARMAG TEKNIK MESIN KALKULUS - SILABUS. Deret Fourier.. Fugsi Periodik.2. Fugsi Geap da Gajil.3. Deret Trigoometri.. Betuk umum Deret Fourier.. Kodisi Dirichlet.6.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS REAL LANJUT. a b < a + A. b + B < A B.
TUGAS ANALISIS REAL LANJUT NOVEMBER 207 () (a) Jika b > 0, B > 0, da a b < A, buktika ab < ba. Kemudia buktika B a b < a + A b + B < A B. (b) Buktika [ 2 (a + b)] 2 2 (a2 + b 2 ). Kemudia tujukka bahwa
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang
2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT
Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag
Lebih terperinciBARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA
BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { } adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila.. maka fugsi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
Lebih terperinciAn = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
BAB XII. SUKU BANYAK A = a Pegertia: f(x) = a x + a x + a x + + a x +a adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a, a,.,a, a, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
Lebih terperinciDefinisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Struktur alabar adalah suatu himpua yag di dalamya didefiisika suatu operasi bier yag memeuhi aksioma-aksioma tertetu. Gelaggag ( Rig ) merupaka suatu struktur
Lebih terperinciProgram Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret
Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut
Lebih terperinciBalas Additive Algorithm, Algoritma Branch & Bound untuk Binary Integer Programming
Balas Additive Algorithm, Algoritma Brach & Boud utuk Biary Iteger Programmig Aditio Pagestu 13514030 Program Studi Tekik Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1
BARISAN DAN DERET 05//06 Matematika Tekik BARISAN Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 05//06 Matematika Tekik Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan
Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem
Lebih terperinciMulti Variabel Tanpa Kendala Multi Variabel dengan Kendala
Optimasi No-iier Pedahulua Suatu permasalaha optimasi disebut oliier ika fusi tuua da kedalaya mempuyai betuk oliier pada salah satu atau keduaya, cotohya adalah sebaai berikut: Metode Optimasi Aalitis
Lebih terperinciHendra Gunawan. 12 Februari 2014
MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2013/2014 12 Februari 2014 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 82 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 4 Mei 0 SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS Musthofa Jurusa Pedidika Matematika FMIPA
Lebih terperinciHimpunan Kritis Pada Graph Caterpillar
1 0 Himpua Kritis Pada Graph Caterpillar Chairul Imro, Budi Setiyoo, R. Simajutak, Edy T. Baskoro {imro-its,budi}@matematika.its.ac.id, {rio,ebaskoro}@ds.math.itb.ac.id Ues, Semarag, 4 7 Juli 006 Abstrak
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program liier Program liier adalah suatu tekik peyelesaia optimal atas suatu problema keputusa dega cara meetuka terlebih dahulu fugsi tujua (memaksimalka atau memiimalka) da kedala-kedala
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ruang Vektor. Definisi (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif dan (F,,. ) lapangan dengan elemen identitas
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Ruag Vektor Defiisi 2.1.1 (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif da (F,,. ) lapaga dega eleme idetitas 1. V disebut ruag vektor (vector space) atas F jika ada operasi
Lebih terperinciBarisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1
Barisa Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 9/0/06 Matematika Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka susua dari bilaga bilaga yag urutaya berdasarka bilaga
Lebih terperinciAn = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
Lebih terperinciOleh : Bambang Supraptono, M.Si. Referensi : Kalkulus Edisi 9 Jilid 1 (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal
BAB. Limit Fugsi Ole : Bambag Supraptoo, M.Si. Referesi : Kalkulus Edisi 9 Jilid (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal 56 - Defiisi: Pegertia presisi tetag it Megataka bawa f ( ) L berarti bawa utuk tiap yag
Lebih terperinciAji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru
Jural Matematika Muri da Terapa εpsilo Vol.8 No.2 (24) Hal. 39-45 APLIKASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENENTUKAN FORMULA TRANSFORMASI LAPLACE Aji Wiratama, Yui Yulida, Thresye Program Studi Matematika
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 1 Latar belakag Model pertumbuha Solow-Swa (the Solow-Swa growth model) atau disebut juga model eoklasik (the eo-classical model) pertama kali dikembagka pada tahu 195 oleh Robert Solow da
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinci) didefinisikan sebagai persamaan yang dapat dinyatakan dalam bentuk: a x a x a x b... b adalah suatu urutan bilangan dari bilangan s1, s2,...
SISEM PERSAMAAN LINIER DAN MARIKS. SISEM PERSAMAAN LINIER Secara umum, persamaa liier dega variabel ( x, x,..., x ) didefiisika sebagai persamaa yag dapat diyataka dalam betuk: a x a x a x b... dega a,
Lebih terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :
Vol. 7. No. 1, 31-41, April 24, ISSN : 141-8518 Peetua Kestabila Sistem Kotrol Lup Tertutup Waktu Kotiu dega Metode Trasformasi ke Betuk Kaoik Terkotrol Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinci,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0.
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FKIP UNMUH PONOROGO SOAL UJIAN TENGAH SEMESTER GENAP TA 03/04 Mata Ujia : Aalisis Real Tipe Soal : REGULER Dose : Dr. Jula HERNADI Waktu : 90 meit Hari, Taggal : Selasa,
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS. Abstrak
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 4 Mei 0 SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS Musthofa Jurusa Pedidika Matematika FMIPA
Lebih terperinciStatistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira
Lebih terperinciPENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT
Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus
Lebih terperinciKestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali
Jural Tekika ISSN : 285-859 Fakultas Tekik Uiversitas Islam Lamoga Volume No.2 Tahu 29 Kestabila Ragkaia Tertutup Waktu Kotiu Megguaka Metode Trasformasi Ke Betuk Kaoik Terkedali Suhariyato ) Dose Fakultas
Lebih terperinciBAB VI BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA
BAB VI BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { },,,,, adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila,,,..,
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperinciBatas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar
J. Math. ad Its Appl. ISSN: 189-605X Vol. 3, No., Nov 006, 49 56 Batas Bilaga Ajaib Pada Graph Caterpillar Chairul Imro Jurusa Matematika FMIPA ITS Surabaya imro-its@matematika.its.ac.id Abstrak Jika suatu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keterbagia Secara umum apabila a bilaga bulat da b bilaga bulat positif, maka ada tepat satu bilaga bulat q da r sedemikia sehigga : = +, 0 < dalam hal ii b disebut hasil bagi
Lebih terperinciBAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET
Pertemua 7. BAHAN AJAR ANALISIS REAL Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 5. da kekovergeaya 5. DERET Diberika sebuah barisa a, dapat didefeisika barisa bilaga real S N dega S N := N a = a + a 2 +...
Lebih terperinciPersamaan Non-Linear
Persamaa No-Liear Peyelesaia persamaa o-liear adalah meghitug akar suatu persamaa o-liear dega satu variabel,, atau secara umum dituliska : = 0 Cotoh: 2 5. 5 4 9 2 0 2 5 5 4 9 2 2. 2 0 2 5. e 0 Metode
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
Sedagka itegrasi ruas kaa utuk ersamaa (3b) diperoleh ds / = S... (36) Dega demikia pesamaa yag harus dipecahka adalah l 1 1 u u = S (37) Dari ersamaa (37) diperoleh persamaa utuk u u S = exp S 1exp S...
Lebih terperinciMETODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER
Vol.1 No.1 (16) Hal. 38-45 METODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER Siar Ismaya, Yui Yulida *, Na imah Hijriati Program Studi Matematika Fakultas MIPA
Lebih terperinciPenyelesaian Persamaan Non Linier
Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE HUNGARIAN DAN PENDEKATAN PROGRAM DINAMIS DALAM PEMECAHAN ASSIGNMENT PROBLEM
PERBANDINGAN METODE HUNGARIAN DAN PENDEKATAN PROGRAM DINAMIS DALAM PEMECAHAN ASSIGNMENT PROBLEM Budi Marpaug Fakultas Tekik Jurusa Tekik Idustri Uiversitas Kriste Krida Wacaa budimarpg_ti@yahoo.com Abstract
Lebih terperinciKalkulus Rekayasa Hayati DERET
Kalkulus Rekayasa Hayati DERET 1 Isi Bab Pedahulua Barisa tak-higga Deret tak-higga Deret Positif : Uji kekovergea Deret Gati Tada Deret Pagkat Deret Taylor da Maclauri 2 Kompetesi Dasar Setelah megikuti
Lebih terperinciRange atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
Lebih terperinciBAB V. INTEGRAL. Lambang anti-turunan (integral tak-tentu) oleh Leibniz adalah... dx, sehingga
BAB V. INTEGRAL 5.. Ati Turua (Itegral Tak-tetu) Defiisi: F suatu ati-turua f pada selag I jika da haya jika D F() = f() pada I, yaki F () = f() utuk semua dalam I. (Jika suatu titik ujug I, F () haya
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar (pengertian) yang akan digunakan dalam. pembahasan penelitian. 2.
II. LANDASAN TEORI Pada bab ii aka diberika beberapa kosep dasar (pegertia) yag aka diguaka dalam pembahasa peelitia 2.1 Ruag Vektor Defiisi 3.1.1 (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif da
Lebih terperinciISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25
head office : Kompleks Sawaga Permai Blok A5 No.1A, Sawaga, Depok 16511 Telp.01-951 1160. cotact perso : 0-878787-1-8585 / 081-8691-10 Bidag Studi Kode Berkas Waktu : Matematika : MA-L01 (solusi) : 90
Lebih terperinci4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN
4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN Saat asumsi keormala tidak dipuhi maka kesimpula yag kita buat berdasarka suatu metod statistik yag mesyaratka asumsi keormala meadi tidak baik, sehigga mucul
Lebih terperinciPendiferensialan. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul Pediferesiala Prof R Soematri D PENDAHULUAN alam modul ii dibahas fugsi berilai real yag didefiisika pada suatu iterval Defiisi derivatif suatu fugsi dimulai dega derivatif di suatu titik, kemudia
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciBAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada
8 BAB III RUANG HAUSDORFF Pada bab ii aka dibahas megeai ruag Hausdorff, kekompaka pada ruag Hausdorff da ruag regular legkap. Pembahasa diawali dega medefiisika Ruag Hausdorff da beberapa sifatya kemudia
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciBAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA
BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA 3. Perumusa Peduga Misalka N adala proses Poisso o omoge pada iterval [, dega fugsi itesitas yag tidak diketaui. Fugsi ii diasumsika teritegralka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perecaaa Produksi 2.1.1 Pegertia Perecaaa Produksi Perecaaa produksi dapat diartika sebagai proses peetua sumber-sumber yag diperluka utuk melaksaaka operasi maufaktur da megalokasikaya
Lebih terperinciLIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n
LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara
Lebih terperinciMATEMATIKA DISKRIT FUNGSI
1 MATEMATIKA DISKRIT FUNGSI Fugsi Misalka A da B himpua. Relasi bier f dari A ke B merupaka suatu fugsi jika setiap eleme di dalam A dihubugka dega tepat satu eleme di dalam B. Jika f adalah fugsi dari
Lebih terperinciBAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinci