BAB 2 KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI"

Transkripsi

1 BAB KAJIAN PUSAKA DAN DASAR EORI. Aass Dsrma Dsrma meruaa metode aass mutvarat yag bertuua utu memsaha obe egamata yag berbeda da megaoasa obe egamata baru e daam eomo yag teah ddefsa (Johso da Wcher, 00: 58). Msa sebuah ouas terdr dar eomo,..., dega masg-masg wayah (rego) R,...,. R Suatu eguura terdr dar varabe redtor, daua ada eomo sebaya egamata, meghasa matr data,..., X x x dega x x,..., x ;,...,. Perbedaa eomo daat detahu dar betu destasya, f x ba egamata berasa dar ; =,..., dega robabtas ror. Besarya baya yag harus deuara ba obe egamata yag berasa dar dyataa sebaga d maa { =,..., } dotasa oeh c( ) dega robabtas, P( ) P X R f x dx. (.) R Esetas baya saah egeomoa sebuah obe egamata x dar dyataa sebaga (exected cost of msassfcato) dsgat ECM adaah: ECM P c. (.) eorema. (Johso da Wcher, 00: 64) Detahu suatu matr data dega,..., X x x terdr dar varabe x x,..., x ;,...,. d maa meyataa robabtas ror, c( ) meyataa baya saah egeomoa da 7

2 f x meyataa fugs destas eomo e-. Ja deomoa e ;,..., dega f x c mmum maa ECM (.) aa mmum. x R (.3) But ECM ada (.) daat dtusa sebaga. ECM P c P c Substtusa (.) e (.) aa dhasa ECM c f x dx c f x dx R R Karea R, maa x x x x. Sehgga f d f d f d f d R R R x x x x. Abatya, ECM c f d c f d x x x x R R c c f x dx c f x dx R R Dega sfat eumaha tegra deroeh, c c f c f d x x x R c c f c f x d x x R Karea robabtas ror, baya saah egeomoa da a-a tegra suatu fugs destas tda erah egatf maa ECM aa mmum aaba: 8

3 x x c f c f atau 0 c f x mmum. Agga semua baya saah egeomoa sama. Pegamata daoasa e daam eomo a x R aa f x mmum. Semetara tu, (.4) aa mmum a f (.4) x masmum. Dega ata a, Pegamata f atau f x R aa daoasa e daam eomo a x f x utu semua (.5) x f x utu semua. (.6) Aaba x berdstrbus orma mutvarat dega vetor rata-rata da matr ovaras, maa betu fugs destas x daat dyataa sebaga, f π ex, (.7) t x x x dega =,...,. Ja baya msasfas dasumsa sama maa egamata x R aa daoasa e daam eomo a Σ x μ Σ x μ Σ x μ Σ x μ utu semua. Karea omoe π osta, maa Johsos da Wcher (00: 66) medefsa sor dsrma uadrat utu seta egamata ada eomo e- sebaga 9

4 d t x x x Q (.8) dega =,...,. Dega megguaa sor dsrma uadrat ada (.8), maa x R aa daoasa e daam eomo a mas d atara,..., d x d x d x. (.9) Q Q Q Meurut Joosses (006: 3), mesu (.8) dturua dar destas orma mutvarat amu sor dsrma uadrat daat dteraa taa meau asums dstrbus tertetu. Keyataaya,, vetor mea da matr ovara tda detahu. Utu megestmas da dguaa easr ta bas utu edua arameter tersebut yatu x x da S x x x x. (.0) t h h h h h x R aa daoasa e daam eomo a: x ˆCQ d dˆ dˆ CQ x utu semua =,...,, dega x S x x S x x. (.) C t ˆ CQ Utu megestmas robabta eaggotaa daam (.), bsa dguaa dua C edeata (Hubert, 004:30). Pertama dasumsa osta, sehgga ˆ utu seta. Pedeata edua, daam eomo, sehgga ˆC. dyataa sebaga freues reatf egamata. Pedetesa da Betu Outer Outer meruaa suatu egamata yag meymag cuu auh dar egamata aya sehgga membua ecurgaa bahwa egamata tersebut berasa dar dstrbus data yag berbeda (Haws daam Suatmo, 005:4). Dstrbus ertama dsebut sebaga dstrbus dasar (basc dstrbuto) yag meghasa egamata ba. Dstrbus edua dsebut sebaga dstrbus otama (cotamatg dstrbuto) yag meghasa egamata tda ba. Jumah 0

5 masumum outer daam data yag derboeha adaah 50 erse (Rousseeuw da Leroy daam Hubert da Va Dresse, 004: 303). Outer yag dsebaba oeh varabe redtor damaa everage. Leverage sagat sut detahu sea awa area:. Vsuasas seert scatter dagram tda mamu meggambara secara utuh daam satu gambar.. Beberaa eca daam data membetu efe masg. Idetfas outer ada data mutvarat umumya ddasara ada ara uadrat mahaaobs. Sebuah egamata d t. MD,( ) x ddetfas sebaga outer a ara mahaaobs, x x S x x (.) D s x da S meyataa vetor rata-rata da matr ovaras. Dega ara mahaaobs, detfas outer tda masma ba data magadug ebh dar satu egamata outer. Ha mucu abat adaya egaruh masg da swamg. Masg terad ada saat egamata outer tda terdetes area adaya egamata outer a yag berdeata. Swamg terad saat egamata ba terdetfas sebaga egamata outer. Ba masg mauu swamg eduaya daat datas dega megguaa easr robust utu vetor rata-rata da matr ovaras sehgga dhasa ara uadrat mahaaobs robust. Saah satu easr robust yag memuya emamua meguur ara seagus medetes tt everage adaah MCD. Detes outer meau Robust Dstace (Hubert d, 007). Sebuah egamata a ara mahaaobs robust, d t, RD MCD MCD MCD,( ) d maa x ddetfas sebaga outer x x S x x (.3) xmcd da SMCD meyataa vetor rata-rata da matr ovaras dar sebaga data X yag memuya determa matr ovaras terec. Berdasara egaruh egamata outer terhada data maa outer daat dbedaa mead tga. Pertama, shft outer. Shft outer mamu meggeser vetor rata-rata sehgga usat data mead berubah. Pada data berdstrbus orma, ergesera vetor rata-rata bsa meau eambaha seta eeme vetor rata-rata dega satua Q /,0.00 d maa meyataa umah varabe da,0.00 meyataa a ch-square dega deraat bebas da eve ovdes ( 0.00). Meurut Roce da Woodruft daam odorov da Pres (007) eambaha Q ada seta eeme vetor

6 rata-rata dar data berdstrbus orma mutvarat sudah mamu meggeser usat esod seauh Q. Data terotamas shft outer daat dyataa sebaga * N μ, Σ N μ, Σ ;,...,. (.4) d maa meyataa roors outer daam data da yag berfugs sebaga shft outer. * μ meyataa vetor rata-rata Jes Outer berutya adaah scae outer. Ja shft outer haya mamu meggeser usat esod, maa scae outer mamu merubah betu esod. Scae outer daat dyataa dega ersamaa N μ, Σ N μ, Σ ;,...,. (.5) d maa Σ meyataa matr ovaras yag berfugs sebaga scae outer. Jes outer etga meruaa gabuga dua outer sebeumya. Hubert da Va Dresse (004) meyebutya dega rada outer. Rada outer sea meggeser usat esod uga merubah betu esod. Daam dstrbus herar, rada outer dyataa dega * N μ, Σ N μ, Σ ;,..., (.6).3 Peasr Robust MCD Peasr robust MCD meruaa rata-rata da ovaras dar sebaga egamata yag memmuma determa matr ovaras. Meurut Hubert (007: 5), MCD mem sfat statst yag ba area memeuh sfat affe equvarat. MCD uga tergoog easr robust dega breadow ot tgat tgg area memeuh batas a masmum breadow 50 erse. Dar sudut adag etersedaa aet rogram, MCD teah teraomodr daam S-PLUS, Matab da SAS dega megguaa agortma Fast-MCD. Defs. MCD (Buter d, 993: 385). Detahu,..., X x x meruaa hmua data seumah egamata terdr dar varabe d maa. Peasr MCD meruaa asaga t da CPDS( ) matr deft ostf

7 smetr berdmes x dar suatu sub same beruura h egamata d maa / h dega h t h x da : h yag memmuma det C. h C x t x t (.7) Berdasara Defs. d atas, metode MCD mecar hmua baga dar X seumah h eeme d maa h teger terec dar /. Msaa hmua baga tu adaah X. erdaat C ombas yag harus dtemua h utu medaata easr MCD. Utu ec, easr MCD ceat dtemua. eta, a besar maa baya sea ombas sub same yag harus dtemua utu medaata easr MCD. Keterbatasa meghatara ada eemua agortma FAS-MCD oeh Rousseeuw da Va Dresse (999). Saah satu ase teretg dar agortma FAS-MCD adaah teorema C-Stes. h eorema. C-Stes (Rousseeuw da Va Dresse, 999: 4). Detahu,..., egamata terdr dar varabe. Msa H,..., umah eeme H, # H h t : h x da : h. C X x x meruaa hmua data seumah H det 0, defsa ara reatf d H dega, tetaa C x t x t Ja x t C x t utu,...,. Seautya amb H sedema sehgga d H d d : h: d d d ; :,...,, d maa meyataa uruta ara, da htug : : : t da S berdasaraa hmua det C det C H. Maa da aa sama a da haya a t t da C C. But. 3

8 Asumsa semua,...,. C Seautya ara reatf d d det 0. Dega megguaa d tr h x t C x t H h H tr C x t x t h H t C utu, # H h da defs t, C, deroeh trc C tr I. (.8) Seautya, h :, h h h d d d (.9) : H H d maa 0. Dega meggabuga (.8) da (.9) dhasa d h h x, t C x t t C H H d. h H Abatya det det det det C C. Semetara dar (.9) deroeh ertdasamaa C C. Sehgga det C det C det C. (.0) Lebh aut, det det C C a da haya a (.0) mead betu ersamaa. Pertama, det C det C a da haya a t, C t,c. Kedua, det det,, C C a da haya a. Abatya, t C t C. Betu a easr MCD adaah dega megguaa embobot. Pegamata yag tda dsertaa daam eghtuga easr rata-rata da ovaras MCD dber bobot o, aya dber bobot sama dega satu. Peasr MCD dhtug dega 4

9 t MCD da w x w (.) C MCD dega w w x t x t MCD MCD w x t C x t a 0 aya MCD MCD MCD,0.975 (.) Defs. Affe Equvarat (Louhaa da Rousseeuw, 99: 30). Detahu,..., X x x meruaa hmua data seumah egamata daam ruag da t adaah eaasr arameter oas berdasara X. Peasr t X dataa affe equvarat a t XA v t X A v utu semua A matr osguar berdmes x semua,,..., vetor x. Peasr rata-rata MCD wx w X t X t MCD w, w v d maa v vetor x da t MCD bersfat affe equvarat. Msa, dega w vetor yag memuat eeme embobot masg-masg egamata atau,..., w w w. Maa, w XA v t XA v w XA w v w w 5

10 w XA w v t X A v w w Peasr ovaras MCD, easr arameter sebara data C XA + v A C X A C MCD, uga bersfat affe equvarat. Suatu CX bersfat affe equvarat a Dega megamb C MCD w x t x t MCD MCD w maa, C XA v w w x A v t A v x A v t A v MCD MCD x A t A x A t A MCD MCD w A w x t MCD x t MCD A w A C w X A Uura e-robust-a yag sagat bermafaat dar suatu easr adaah breadow ot. Breadow ot adaah umah egamata mma yag daat meggata seumah egamata mua-mua yag berabat ada a tasra yag dhasa sagat berbeda dar tasra sebearya. Breadow ot dar easr arameter oas adaah m yag megabata a tasra mead taterhgga: t X adaah roors outer terec m t, X m ;su t Y m t X m Ym d maa surmum deroeh utu semua emuga hmua yag terotamas outer Ym. Ym deroeh dega meggata m eeme dar hmua data X dega a-a sembarag. Breadow ot easr 6

11 ovaras CX ddefsa sebaga roors outer terec m yag megabata a ege terbesar terec C medeat o: C mecaa ta berhgga atau a ege m C, X m ;su D C Y m, t X m Ym d maa surmum deroeh utu semua emuga hmua yag terotamas outer Ym d maa D A B A B A B dega, max, A A a-a ege dar matr A berdmes x. eorema.3 Breadow Pot Peasr MCD (Louhaa da Rousseeuw, 99: 35). Detahu,..., X x x meruaa hmua data seumah But egamata daam ruag dega, da t da C easr MCD utu rata-rata da ovaras. Ja * maa t, X da *, C X. Pada saat, maa t X C X * *,,. Pada saat =, t meruaa tt tegah dar terva terede yag meut sedtya egamata, da C meyataa roors aag tervaya. Dega meggat sedtya egamata megabata t meuu ta berhgga. Dega meggat sedtya megabata C mead 0. Utu * * aa dbuta bahwa, da, egamata t X C X sedtya. Pada saat h megamb umah observas mma utu medaata tasra t, C. erdaat h egamata yag tda dsertaa daam eghtuga t, C. Seama eggata egamata haya seumah 7

12 h maa t, Ctda megaam baya erubaha. eta ada saat seumah h egamata dgat dega a estrm, maa t, Caa berubah secara yata. Msa dega meggata sedtya Ym hmua data yag deroeh dar hmua data X m h ega- mata dega meambaha v, Y x, x,..., x, x v, x v,..., x v. Maa h h t m h h x x v h x v x v x v, x v,..., x v. m h h h Ja v 0 maa t m t, teta a v maa t m.. Seautya, msa dega meggata sedtya Ym hmua data yag deroeh dar hmua data X m h egamata dega megaa ostata a, Y x, x,..., x, ax, ax,..., ax. Maa m MCD MCD m h h h C a C. Ja a maa Y ax m..4 Peasr Robust MWCD Detahu,..., X x x hmua data. Parameter μdestmas dega memmaa umah embobot dar ara uadrat Mahaaobs d maa embobot bergatug ada uruta araya. Fugs embobot yag dguaa adaah a h /,,..., d maa su ; u h u 0, Dega 0 dar egamata da h u 0 h : 0, [0, ) sehgga utu seta u (0, ]. Oeh area roors x dber bobot 0, maa deroeh easr robust. 8

13 Defs.3 Peasr MWCD (Roeat d. 007: ). Peasr MWCD adaah seta eyeesaa μˆ X, Σˆ X arg m D m, C MWCD MWCD m, C,detC d atara semua m, C PDS d maa PDS adaah eas matr ostf deft smetr berdmes. Fugs obetf D ddefsa sebaga m, C m, C D a R d Dega d m, C x m C x m da R ergat dar d m, Cdatara m C m C d,,..., d,. meyataa Ja ada beberaa eyeesaa masaah mmasas fugs obetf, haya satu yag dh sebaga easr MWCD. Syarat det C mas ada V ˆMWCD memuya daat dagga sebaga easr ovaras. Formua a yag equvaet dega easr MWCD deroeh sebaga berut. Detahu meruaa hmua semua ermutas dar,...,. Seautya, utu sembarag vetor R R R μr ˆ Σˆ R a R x a R x μ xμ a R R R a R,...,, maa Sebagamaa MCD, agortma MWCD uga memafaata teorema C- Stes. Dasar agortma MWCD yag dembaga oeh Roeat d (006) meruaa betu geerasas dar eorema C-Stes. Adau agortma MWCD dyataa daam eorema.4 sebaga berut. 9

14 eorema.4 Agortma MWCD (Roeat d, 006: 4). Detahu suatu hmua data embobot tda a X x,..., x da fugs a. Detahu Q a R d dega R R,..., R vetor yag meyataa uruta ara ˆ d x μˆ V xμˆ,,..., d maa ˆμ da ˆΣ x dega det ˆ = Htug det Vˆ Σˆ Σˆ da x ˆ μ V x μ d ˆ ˆ,,..., V. Htug μˆ μˆr da Σ ˆ Σ ˆR. dega vetor ururta araya R. maa Q Q. Q a R d Ja But. a R d Q a R d d da area R a fugs yag tda a. Fugs a adaah vetor berdasara membera bobot ag besar utu ara ag ec. Abatya, umaha yag dhasa ebh ec darada ombas embobot da ara aya. Seautya, a R d area ˆμda beberaa a R d Q m C. Agga bahwa terdaat ˆV memmuma a R d, m da C PDS dega det C sedema sehgga m, C μv ˆˆ,. a R d a R d Imas dar Preosto (Roeat d., 007: 3) adaah a,det ˆ R d m Σ C. N 0

15 Sehgga terdaat sebuah ostata 0 c sedema sehgga a, det ˆ R d m c Σ C. Berdasara Lemma (Roeat d., 007: N 6) maa det Σˆ det c det Σˆ C c det Σˆ tama otradtf sehgga m, C μ ˆˆ, V a R d a R d atau Q Q. Peasr robust MWCD bersfat affe equvarat da tergoog easr robust dega breadow ot tgg. Breadow ot utu easr MWCD sama seert MCD. Ha dsebaba umah egamata yag dbera bobot o ada easr MWCD sama dega MCD. Abatya umah breadow ot yag dhasa MWCD uga sama dega MCD..5 Peasr Robust daam Aass Dsrma Kuadrat Aass dsrma uadrat robust deroeh dega meggat easr vetor rata-rata da matr ovaras same dega MCD da MWCD. Sor dsrma uadrat robust utu easr MCD da MWCD ddefsa sebaga: dˆ x S x x S x x (.3) C t ˆ QMCD MCD MCD MCD MCD da dˆ x S x x S x x (.4) C t ˆ QMWCD MWCD MWCD MWCD MWCD Seautya aoasa x sebaga eomo a ˆ QMCD ˆ QMCD d x d x ;. (.5) Dema uga utu easr MWCD, aoasa x sebaga eomo QMWCD QMWCD ;. a d x d x (.6)

16 Utu meguur seberaa ba atura dsrma yag dhasa daat dguaa beberaa metode. Johso da Wcher (00) megemuaa setdaya tuhuh metode evauas fugs dsrma. Ketuuh metode tersebut adaah: () Exected Cost of Mscassfcato (ECM). () ota Probabty of Mscassfcato (PM). () Otmum Error Rate (OER). (v) Actua Error Rate (AER). (v) Aaret Error Rate (APER). (v) Error-rate Estmate. (v) Hodout Procedure. ECM dbagu d atas tga omoe, yatu robabta ror, baya msasfas c( ) dega robabta msasfas P( ). Secara sgat, ECM dformuasa sebaga ECM P c Ba fator baya msasfas c( ) dabaa atau dasumsa sama utu seta eomo, maa dar ersamaa (7) dhasa rumusa PM yag dyataa sebaga PM R (7) f x d x (8) dega f x d x P R Na mmum dar PM meyataa OER. OER dformuasa sebaga OER R f x d x (9) D maa R dtetua oeh ersamaa (7).

17 Ba ECM, PM, mauu OER etgaya daat dhtug aaba fugs destas ouas detahu. Daam rateya, arameter ouas yag mucu daam atura dsrma destmas dar same (Johso da Wcher, 00). Oeh area tu, evauas era atura dsrma dar data same megguaa AER yag dforuasa sebaga AER R ˆ f x d x (30) ama bahwa AER ba utu same yag aa dasfasa emuda area (30) teryata mash sut dhtug abat dar fugs destas eomo yag uga mash tda detahu. Daam tatara same, esuta datas dega memfugsa data mead dua. Fugs ertama dsebut sebaga data trag. Fugs data trag utu meetua atura dsrma. Fugs edua damaa sebaga evauas. Dega data evauas era atura dsrma duur dega APER M (3) Sgatya, APER adaah ersetase egamata yag deomoa saah. Keemaha APER tereta ada has yag terau otms (Hubert da Va Dresses, 004; Johso da Wcher, 00) area data yag dguaa sebaga trag uga dguaa sebaga data evauas. Meau agah serua APER teta dega membedaa data mead dua, yatu data trag da data evauas dhasa Error-rate Estmate. Dega membag data mead dua, memudaha daam eetua atura dsrma da meguur era. Keemahaya adaah has estmas terhada AER ebh redah (uderestmate). Keemaha daat datas dega memerbesar umah same ada masg-masg eomo. Keemaha Error-rate Estmate yag haya meau satu a eguura daat datas dega metode Hodout. Hubert da Va Dresses (004) meyebutya sebaga metode Cross Vadato da Karse (97) meamaya 3

18 sebaga metode Jacfe. Meurut Johso da Wcher (00) metode Hodout ba area meyertaa seuruh egamata daam meguur era atura dsrma aa teta Hubert da Va Dresses (004) meyataa ada data yag besar rosedur membutuha watu yag reatf ama..6 Peetua Rumah agga Ms Pada baga dbahas beberaa eetua rumah tagga ms. Metode eetua rumah tagga ms d Idoesa seama megacu ada metode eetua rumah tagga ms BPS. Metode eetua rumah tagga ms yag ag ouer adaah gars emsa maaa da o maaa basa dsebut gars emsa. Gars emsa maaa sedr meruaa overs mmum aor yag harus terseda seta har agar seseorag daat meaua egata sehar-har e daam betu ruah. Meurut Rtoga (004) egguaa gars emsa meemu beberaa edaa. Gars emsa ddasara ada SUSENAS Modu Kosums yag dseeggaraa seta tga tahu sea. Jumah same rumah tagga terh tda sebesar SUSENAS Kor. Reresetas gars emsa haya terbatas ada tgat ros. Pada tahu 000, BPS mecoba memereaa ose mro eetua rumah tagga ms. Berdasara stud tersebut deroeh deaa varabe yag aya da oerasoa utu eetua rumahtagga ms d aaga (BPS, 000), yatu: uas ata erata (ebh ec atau ebh besar dar 8m), es ata (taah atau bua taah), etersedaa ar bersh (tda terdug atau terdug), eberadaa amba (tda ada atau ada), eema asset (tda uya atau uya), varas osums au au (tda bervaras da bervaras), embea aaa (tda erah membe mma satu ste aaa daam setahu atau erah), ehadra daam egata sosa (tda erah hadr atau erah). Kedeaa varabe tersebut teah mecau ase sosa da eoom edudu/rumahtagga dataraya ase sadag, aga, erumaha, eema asset da atvtas sosa da teah dsertaa daam SUSENAS tahu 00. 4

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar. ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu

Lebih terperinci

ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)

ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok) ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP

Lebih terperinci

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor

Lebih terperinci

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1 HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w

Lebih terperinci

LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA RUANG n EUCLIDE

LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA RUANG n EUCLIDE LOLLY SMLL RIMNN SUMS FUNGSI TRINTGRL HNSTOK-UNFOR P RUNG ULI Solh Program Stud Matemata Faultas Sas da Matemata UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag 575, sol_erf@yahoocom BSTRK I ths aer we study Hestoc-uford

Lebih terperinci

Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]

Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b] Jural Sas da Matemata Vol (3): 58-63 () Fuctoally Small Rema Sums Fugs Tertegral Hestoc-uford ada [a,b] Solh, Sumato, St Khabbah 3,,3 Program Stud Matemata, FSM UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag, 575 E-mal:

Lebih terperinci

DETEKSI OBYEK PEJALAN KAKGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

DETEKSI OBYEK PEJALAN KAKGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DEEKSI OBYEK PEJALAN KAKGGUNAKAN EODE PRINCIPAL COPONEN ANALYSIS DAN SUPPOR VECOR ACHINE Augrah Pratama Effed, Yudh Purwaato, S.Kom,.Kom, Ruy Soeama, S.Kom,.Kom 3. Fautas eoog Iformas, Isttut eoog Sepuuh

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. x R, untuk suatu fungsi f : R [0, )

LANDASAN TEORI. x R, untuk suatu fungsi f : R [0, ) LANDASAN TEORI Dalam baga aa dbahas teor-teor yag berata dega embahasa selautya, yag dbera dalam betu defs-defs, beberaa lema da teoremateorema etg Ruag Cotoh, Keada, da Peluag Defs (Percobaa Aca) Percobaa

Lebih terperinci

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

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

Lebih terperinci

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t) BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,

Lebih terperinci

STATISTIKA ELEMENTER

STATISTIKA ELEMENTER STATISTIKA ELEMENTER Statsta Apa tu statsta? Apa beda statsta dega statst? Populas? Sampel? Parameter? Sala Peguura: Nomal Ordal 3 Iterval 4 Raso Bagamaa r-r eempat sala d atas? Bera masg-masg otoh sala

Lebih terperinci

H dinotasikan dengan B H

H dinotasikan dengan B H Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )

Lebih terperinci

Prosiding SPMIPA. pp , 2006 ISBN : PERKEMBANGAN ESTIMATOR DENSITAS NON PARAMETRIK DAN APLIKASINYA

Prosiding SPMIPA. pp , 2006 ISBN : PERKEMBANGAN ESTIMATOR DENSITAS NON PARAMETRIK DAN APLIKASINYA Prosdg SPMIP. pp. 4-46, 6 ISBN : 979.74.47. PERKEMBNGN ESTIMTOR DENSITS NON PRMETRIK DN PLIKSINY Hasb Yas, Supart Staf PS Statsta, urusa Matemata, FMIP, UNDIP l. Prof. Sudarto, Kampus UNDIP Tembalag, Semarag

Lebih terperinci

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu

Lebih terperinci

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee

Lebih terperinci

UKURAN DASAR DATA STATISTIK

UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,

Lebih terperinci

Prosiding Statistika ISSN:

Prosiding Statistika ISSN: Prosdg Statsta ISSN: 246-6456 Pemodela Aga Kemata Ba d Kabuate Kuga ahu 24 dega Regres Geeralzed Posso da RegresBomal Negatf Modelled Number Of Brth Mortalt I Kuga Resdece I 24 B Geeralzed Posso Regresso

Lebih terperinci

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 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 terperinci

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,

Lebih terperinci

PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION. Hasbi Yasin Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP.

PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION. Hasbi Yasin Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP. Pemlha Varabel (Hasb Yas) PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION Hasb Yas Staf Pegajar Program Stud Statsta FMIPA UNDIP Abstract Regresso aalyss s a statstcal aalyss that ams to

Lebih terperinci

JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC

JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN OUTLIER DENGAN METODE REGRESI RIDGE

PENDETEKSIAN OUTLIER DENGAN METODE REGRESI RIDGE PENDETEKSIAN OUTLIER DENGAN METODE REGRESI RIDGE Sr Har Jurusa Matemata, Faultas Sas da Teolog Uverstas Islam Neger Maulaa Mal Ibram Malag e-mal: srar@aoo.co.d Abstra Dalam aalss regres ler bergada adaa

Lebih terperinci

Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube

Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube Aalsa Probablst Algortma Routg pada Jarga ypercube Zuherma Rustam Jurusa Matemata Uverstas Idoesa Depo 644. E-mal : rustam@maara.cso.u.ac.d Abstra Algortma routg pada suatu arga teroes suatu measme utu

Lebih terperinci

BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA

BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3. Pegkodea Matrks Ketetaggaa Matrks ketetaggaa A adaah matrks smetr, sehgga, dega memh semua eeme pada dagoa utama da eeme-eeme dbawah dagoa utama, maka aka

Lebih terperinci

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016 Prosdg Semar Nasoal Matemata da Pembelajaraya. Jurusa Matemata, FMIPA UM. Agustus 06 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN ARAH PENCARIAN RERATA ARITMATIKA Rumoo Bud Utomo Uverstas Muhammadyah Tagerag

Lebih terperinci

ISSN: X 45 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA. Maria Suci Apriani a, Sri Haryatmi b

ISSN: X 45 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA. Maria Suci Apriani a, Sri Haryatmi b ISSN: 088-687X 5 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA Mara Suc Ara a, Sr Haryatm b a rogram Stud edda Matemata FKI USD Kamus 3 aga, Yogyaarta 558, marasuc@usdacd b Jurusa

Lebih terperinci

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga

Lebih terperinci

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k Prma: Jural Program Stud Pedda da Peelta Matemata Vol. 6, No., Jauar 07, hal. 7-59 P-ISSN: 0-989 METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l UNTUK BEBERAPA NILAI

Lebih terperinci

Regresi Logistik Ordinal untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Sexual Remaja

Regresi Logistik Ordinal untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Sexual Remaja Jural EKSONENSIAL Volume, Nomor, Me 0 ISSN 085-789 Regres Logst Ordal utu Megaalss Fator-Fator yag Memegaruh erlau Seual Remaa Ordal Logstc Regresso for Aalyss Factors of Ifluece Behavor Adolecet Seual

Lebih terperinci

Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori

Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori Ruag Basa Sesh ( Δ ),< < da Bebeaa Pemasaaha Kaatesas Podu Teso ( Δ) ( Δ) Musm Aso Juusa Matemata, FMIPA, Uvestas Lamug J. Soemat Bodoegoo No. Bada Lamug 3545 E-ma: asomath@ahoo.com ABSTRACT I ths ae we

Lebih terperinci

KEKONVERGENAN INTEGRAL HENSTOCK-PETTIS. PADA RUANG EUCLIDE R (Henstock-Pettis Integral Convergence in Euclidean Space)

KEKONVERGENAN INTEGRAL HENSTOCK-PETTIS. PADA RUANG EUCLIDE R (Henstock-Pettis Integral Convergence in Euclidean Space) Harur Rahma da Soeara Darmawjaya, Keovergea Itegral Hestoc KEKONVERGENN INTEGRL HENSTOCK-PETTIS PD RUNG EUCLIDE R (Hestoc-Petts Itegral Covergece Eucldea Sace Harur Rahma da Soeara Darmawjaya 2 Uverstas

Lebih terperinci

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e

Lebih terperinci

PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA

PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda

Lebih terperinci

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura

Lebih terperinci

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif Megaji Perbedaa Diagoalisasi Matris Atas Field da Matris Atas Rig Komutatif Teorema : Jia A adalah matris x maa eryataa eryataa beriut eivale satu sama lai : a A daat didiagoalisasi b A memuyai vetor eige

Lebih terperinci

MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A **

MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A ** MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS Aeke Iswa A ** Abstrak Apaba berhadapa dega data has meghtug yag berupa frekues, kemuda dtetuka varabe bebas da tak bebas yag berupa propors, maka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah

Lebih terperinci

8.4 GENERATING FUNCTIONS

8.4 GENERATING FUNCTIONS 8.4 GEERATIG FUCTIOS Fugs pembagt Fugs pembagt dguaa utu merepresetasa barsa secara efse dega megodea usur barsa sebaga oefse deret pagat dalam varabel. Fugs pembagt dapat dguaa utu: memecaha berbaga masalah

Lebih terperinci

Regresi Logistik pada Data Rare Event

Regresi Logistik pada Data Rare Event Prosdg Statsta ISSN 46-6456 Regres Logst ada Data Rare Evet Rud Rum Ar Wstara, Sulad, 3 Abdul Kudus,,3 Statsta, Faultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Ragga Malela No. Badug 46 e-mal: rud_ra@mal.com,

Lebih terperinci

Digraf eksentris dari turnamen kuat

Digraf eksentris dari turnamen kuat Dgraf esetrs dar turame uat Hazrul Iswad Departeme Matemata da IPA MIPA) Uverstas Surabaya UBAYA), Jala Raya Kalrugut, Teggls, Surabaya, e-mal : us679@wolfubayaacd Abstra Esetrstas eu) suatu tt u d dgraf

Lebih terperinci

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB 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 terperinci

III. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah

III. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah 3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa

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 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen

BAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen BAB DAAR TEOR ALRAN DAA. Umum,,3,4 stem teaga lstr Electrc ower stem terdr dar tga ompoe utama, atu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar ag membetu

Lebih terperinci

BAB III TEORI PERRON-FROBENIUS

BAB III TEORI PERRON-FROBENIUS BB III : EORI PERRON-FROBENIUS 34 BB III EORI PERRON-FROBENIUS Pada Bab III aa dbahas megea eor Perro-Frobeus, yatu teor hasl otrbus dar seorag matematawa asal Germa, Osar Perro da Ferdad Georg Frobeus

Lebih terperinci

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.

Lebih terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka

Lebih terperinci

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,

Lebih terperinci

M. Meftah Erryshady, Oni Soesanto, M. Ahsar Karim

M. Meftah Erryshady, Oni Soesanto, M. Ahsar Karim Jura Matemata Mur da Terapa Epso Ju 4 Vo. 8 No. MULTI OBJECTIVE FUZZY LINEAR PROGRAMMING M. Meftah Erryshady, O Soesato, M. Ahsar Karm Program Stud Matemata Fautas MIPA Uverstas Lambug Magurat J. Jed.

Lebih terperinci

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM

EKSISTENSI 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 terperinci

S-7 PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MENGGUNAKAN METODE MINIMAX

S-7 PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MENGGUNAKAN METODE MINIMAX POSIDING ISBN : 978-979-6353-8-7 S-7 PMBNTUKAN POTOFOLIO OPTIMAL MNGGUNAKAN MTOD MINIMAX L Fauzah eto Subet Jurusa Pedda Matemata FMIPA UNY ABSTAK Metode optmas portofoo Mmax bertujua memmuma rso masmum

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk 5 BAB II KAJIAN TEOI A. Sstem Blaga eal Sstem blaga real adalah hmpua blaga real ag dserta dega operas pejumlaha da perala sehgga memeuh asoma tertetu (Martoo, 999). Sstem blaga real dotasa dega. Utu lebh

Lebih terperinci

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

BAB 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 terperinci

KARAKTERISTIK SISWA KELAS LAYANAN KHUSUS (KLK) DI SURABAYA UTARA. Oleh : Lina Firdausiyah ( )

KARAKTERISTIK SISWA KELAS LAYANAN KHUSUS (KLK) DI SURABAYA UTARA. Oleh : Lina Firdausiyah ( ) KARAKTERISTIK SISWA KELAS LAYANAN KHUSUS (KLK DI SURABAYA UTARA Oeh : La Frdausah (36 Pembmbg : Prof. Dra. Susat Luwh, M.Stat, PhD. da Wbawat, S.S., M.S. ABSTRAK Keas Laaa Khusus (KLK merupaa saah satu

Lebih terperinci

Analisis Aliran Daya

Analisis Aliran Daya Darublc www.darublc.cm Aalss Alra Daa udarat udrham Dalam aalss ragaa lstr, dlaua dealsas. umber dataa sebaga sumber tegaga deal atau sumber arus deal, da beba dataa sebaga medas dega araterst ler. umber

Lebih terperinci

Estimator Robust S Pada Model Seemingly Unrelated Regression. The S Robust Estimator in Seemingly unrelated Regression Model

Estimator Robust S Pada Model Seemingly Unrelated Regression. The S Robust Estimator in Seemingly unrelated Regression Model Jural ILMU DASAR Vol. 9 No. Jul 008 : 5-7 5 Estmator Robust S Pada Model Seemgl Urelated Regresso he S Robust Estmator Seemgl urelated Regresso Model Sulato Jurusa Matemata FMIPA Uverstas Arlagga ABSRAC

Lebih terperinci

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas

Lebih terperinci

BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai

BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga

Lebih terperinci

E ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum

E ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum 6.1 Pegerta Umum Baya permasalaha yag dataya dyataa oleh lebh dar sebuah varabel. Hubuga atara dua atau lebh varabel dapat dyataa secara matemata sehgga merupaa suatu model yag dapat dguaa utu berbaga

Lebih terperinci

Pemodelan dan Pemetaan Prevalensi Kusta di Kabupaten/Kota Jawa Timur dengan Pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression

Pemodelan dan Pemetaan Prevalensi Kusta di Kabupaten/Kota Jawa Timur dengan Pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression D-396 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vo. 5 No. (6) 337-35 (3-98X Prt) Pemodea da Pemetaa Prevaes Kusta d Kabuate/Kota Jawa Tmur dea Pedeata Mxed Georahcay Wehted Reresso Me Rza Shovaa, da R. Mohamad Ato Jurusa

Lebih terperinci

SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING

SEPUTAR 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Latar Belakang

PENDAHULUAN. Latar Belakang Latar Belaag PENDAHULUAN Seta egara memuya mata uag sebaga alat tuar. Pertuara barag dega uag yag terad d dalam eger tda aa membula masalah meggat la barag sudah dsesuaa dega la uag yag berlau. Masalah

Lebih terperinci

3. Integral (3) (Integral Tentu)

3. Integral (3) (Integral Tentu) Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag

Lebih terperinci

Parameter Quantile-like dalam Pendugaan Area Kecil Melalui Pendekatan Penalized- Splines

Parameter Quantile-like dalam Pendugaan Area Kecil Melalui Pendekatan Penalized- Splines Statsta, Vol. 8 No., 3 36 Me 008 Parameter Quatle-le dalam Pedugaa Area Kecl Melalu Pedeata Pealzed- Sles Kusma Sad Teaga Pegaar d Dearteme Statsta IPB, Bogor Jl. Merat, Kamus IPB Darmaga, Bogor 6680,

Lebih terperinci

PENENTUAN KEBIJAKAN PEMESANAN BARANG UNTUK MODEL PERSEDIAAN MULTI ITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT

PENENTUAN KEBIJAKAN PEMESANAN BARANG UNTUK MODEL PERSEDIAAN MULTI ITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT LAORAN HASIL ENELITIAN ENENTUAN KEBIAKAN EMESANAN BARANG UNTUK MOEL ERSEIAAN MULTI ITEM ENGAN MEMERTIMBANGKAN FAKTOR KAALUARSA AN FAKTOR ALL UNIT ISOUNT Tauf Lmasya LEMBAGA ENELITIAN AN ENGABIAN KEAA MASYARAKAT

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI. Suatu sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen

BAB 2 DASAR TEORI. Suatu sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen BAB DASA TEOI. Umum,,3,4 Suatu sstem teaga lstr Electrc ower System terdr dar tga ompoe utama, yatu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar yag membetu

Lebih terperinci

Pemodelan Angka Pengangguran Pernah Bekerja dan Belum Pernah Bekerja di Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Multivariat

Pemodelan Angka Pengangguran Pernah Bekerja dan Belum Pernah Bekerja di Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Multivariat D-390 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Prt) Pemodela Aga Perah Beerja da Belum Perah Beerja d Jawa Tmur Megguaa Metode Regres Multvarat Arda Nur Lathfah, da Wahyu Wbowo Jurusa

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016 ISSN Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Me 016 ISSN 085-789 Peeraa Geeralzed Posso Regresso I Utu Megatas Overdsers Pada Regres Posso (Stud Kasus: Pemodela Jumlah Kasus Kaer Servs d Provs Kalmata Tmur) Alcato

Lebih terperinci

ESTIMASI REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE BOOTSTRAP. Staf Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UNDIP 2

ESTIMASI REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE BOOTSTRAP. Staf Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UNDIP 2 ESTIMASI REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE BOOTSTRAP Supart Achmad Mustofa da Agus Rusgyoo 3 3 Staf Program Stud Statsta urusa Matemata FMIPA UNDIP Alum urusa Matemata FMIPA UNDIP l. Prof. H.

Lebih terperinci

π ( ) menyatakan peluang bahwa

π ( ) menyatakan peluang bahwa GRF RN SNY D SSTE ERSN CHN- OOGOROV u Nugrahe Jurusa eddka atematka F Uverstas uhammadyah uroreo Jala H.. Dahla uroreo e-mal: u_r@telkom.et bstrak Tuua dar eulsa adalah megetahu kostruks betuk graf alra

Lebih terperinci

Pemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

Pemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR) JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., () 7-5 (-98X Prt) D-75 Pemodela Aga Prevales Kusta da Fator- Fator yag Memegaruh d Jaa mur dega Pedeata Geograhcally Weghted Regresso (GWR) Alefa Maulda Dzra, Sat

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTKA. Jaringan transmisi dan jaringan distribusi pada sistem tenaga listrik berfungsi

BAB 2 TINJAUAN PUSTKA. Jaringan transmisi dan jaringan distribusi pada sistem tenaga listrik berfungsi BAB TINJAUAN USTKA.. Sstem Dstrbus Jarga trasms da arga dstrbus pada sstem teaga lstr berfugs sebaga saraa utu meyalura eerg lstr yag dhasla dar pusat pembagt e pusat-pusat beba. Sstem arga dstrbus dapat

Lebih terperinci

PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA

PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNA Srps dsaja sebaga salah satu syarat utu memperoleh gelar Sarjaa Sas Program Stud Matemata Oleh Layyatus

Lebih terperinci

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt LAMIRA 4 5 Lamra eetua t eta ar eramaa 3. Utu metua tt teta ar eramaa 3. maa eramaa tereut uat ama ega ol yatu a ee alam eramaa erut t t t..................3 Dar eramaa aa eroleh la eaga erut t Dar eramaa

Lebih terperinci

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-311

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-311 JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Prt) D-3 Pemodela Fator-Fator yag Memegaruh Jumlah Kemata Ibu d Jatm dega Pedeata GWPR (Geograhcally Weghted Posso Regresso) Dtau dar Seg Fasltas

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL RAMALAN CURAH HUJAN UNUK PEMODELAN SAISICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKAAN REGRESI BAYES PCA Oleh : Ferr Kodo Lembag, Setawa 3 Suto 3 E-mal: free_maxluz6@ahoo.com, setawa@statsta.ts.ac.d,

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap

METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Populas dar peelta adalah seluruh peserta dd elas VII semester geap SMP Neger 3 Terbaggbesar tahu pelaara 0/0 yag terdstrbus e dalam tuuh elas, yatu elas VII

Lebih terperinci

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama) H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat

Lebih terperinci

7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA

7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Bab 7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Dalam bdag te serg duma ersamaa suatu eomea alam ag dataa dalam ersamaa deresal basa (PDB Coto: Problem la awal: ( dega ( Y Problem la batas: g( dmaa a

Lebih terperinci

Pelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur

Pelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da

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