ANALISIS PERBANDINGAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3-STRUKTUR AKSES HIPERGRAF DAN 3-STRUKTUR TERLARANG HIPERGRAF TESIS
|
|
- Yanti Kusuma
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 UNIVERSITAS INDONESIA ANALISIS PERBANDINGAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3-STRUKTUR AKSES HIPERGRAF DAN 3-STRUKTUR TERLARANG HIPERGRAF TESIS I KETUT TRI MARTANA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM MAGISTER MATEMATIKA DEPOK JULI 010 Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
2 UNIVERSITAS INDONESIA ANALISIS PERBANDINGAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3-STRUKTUR AKSES HIPERGRAF DAN 3-STRUKTUR TERLARANG HIPERGRAF TESIS Dajukan sebaga salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magster Sans I KETUT TRI MARTANA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI MAGISTER MATEMATIKA DEPOK JULI 010 Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
3 HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS Tess n adalah hasl karya saya sendr, dan semua sumber bak yang dkutp maupun drujuk telah saya nyatakan dengan benar Nama : I Ketut Tr Martana NPM : Tanda Tangan : Tanggal : 8 Jul 010 Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
4 HALAMAN PENGESAHAN Tess n dajukan oleh : Nama : I Ketut Tr Martana NPM : Program Strud : Magster Matematka Judul Tess : Analss Perbandngan Skema Pembagan Rahasa 3-Struktur Akses Hpergraf dan 3-Struktur Terlarang Hpergraf Telah berhasl dpertahankan d hadapan Dewan Penguj dan dterma sebaga bagan persyaratan yang dperlukan untuk memperoleh gelah Magster Sans pada Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,. DEWAN PENGUJI Pembmbng Penguj Penguj : Dr. Kk Aryant Sugeng : Prof. Dr. Djat Keram : Dr. Sr Mardyat, M.Kom Dtetapkan d : Depok Tanggal : 8 Jul 010 Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
5 KATA PENGANTAR Puj syukur saya panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena atas berkat rahmat-nya, Tess n dapat saya selesakan. Penulsan Tess n dlakukan dalam rangka memenuh salah satu syarat untuk mencapa gelar Master Sans Jurusan Matematka pada Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Indonesa. Saya menyadar bahwa penyusunan Tess n tdak lepas dar bantuan dan bmbngan dar berbaga phak, mula dar masa perkulahan sampa pada proses penyusunan. Oleh karena tu, saya mengucapkan terma kash kepada: (1 Dr. Kk Aryant Sugeng, selaku dosen pembmbng yang telah menyedakan waktu, tenaga, dan pkran untuk mengarahkan saya dalam penyusunan Tess n; ( Dr. Yud Satra, M.T, selaku ketua Departemen Matematka FMIPA UI dan Rahm Rusn S.S, M.Sc.Tech, selaku Sekretars Departemen Matematka FMIPA UI; (3 Prof. Dr. Djat Keram, selaku ketua Program Magster Matematka FMIPA UI dan Dra. Bevna Desjwandra H M.Sc, Ph.D, selaku skretars sekalgus pembmbng akadems pada Program Magster Matematka FMIPA UI; (4 Para dosen pada Program Magster Matematka FMIPA UI yang telah memberkan arahan dan bmbngan selama perkulahan; (5 Lembaga Sand Negara, nsttus saya yang telah memberkan kesempatan dan dukungan dalam perkulahan dan penyelesaan Tess n; (6 Orang tua dan keluarga besar saya, yang telah memberkan dukungan moral, materl serta doa yang tdak pernah berhent; (7 Istr tercnta, atas segala dukungan, semangat dan doanya; (8 Teman seperjuangan angkatan 008 yang selalu kompak dan telah membantu dalam segala hal; (9 Rekan-rekan kerja bak pada Lembaga Sand Negara maupun Sekolah Tngg Sand Negara, atas segala bantuan dan dukungannya; (10 Berbaga phak yang tdak dapat dsebutkan satu per satu yang telah membantu penyelesaan Tess n. v Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
6 Akhr kata, saya berharap Tuhan Yang Maha Esa berkenan membalas segala kebakan semua phak yang telah membantu. Semoga tess n bermanfaat bag pengembangan lmu pengetahuan serta masyarakat luas. Penuls 010 v Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
7 HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI TUGAS AKHIR UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS Sebaga svtas akademk, saya yang bertanda tangan d bawah n: Nama : I Ketut Tr Martana NPM : Program Stud : Magster Matematka Departemen : Matematka Fakultas : Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Jens Karya : Tess dem pengembangan lmu pengetahuan, menyetuju untuk memberkan kepada. Hak Bebas Baya Royalt Noneksklusf (Non-exclusve Royalty-Free Rght atas karya lmah saya berjudul: Analss Perbandngan Skema Pembagan Rahasa 3-Struktur Akses Hpergraf dan 3-Struktur Terlarang Hpergraf beserta perangkat yang ada (jka dperlukan. Dengan Hak Bebas Baya Royalt Noneksklusf n berhak untuk menympan, mengalhmeda/format-kan, mengelola dalam bentuk data (database, merawat, dan mempublkaskan tugas akhr saya selama tetap mencantumkan nama saya sebaga penuls/pencpta dan sebaga Hak Cpta. Demkan pernyataan n saya buat dengan sebenarnya. Dbuat d : Depok Pada tanggal : 8 Jul 010 Yang menyatakan: ( I Ketut Tr Martana v Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
8 ABSTRAK Nama : I Ketut Tr Martana Program Stud : Magster Matematka Judul : Analss Perbandngan Skema Pembagan Rahasa 3-Struktur Akses Hpergraf dan 3-Struktur Terlarang Hpergraf Akses terhadap nformas rahasa perlu datur dan dbatas supaya tdak jatuh kepada phak yang tdak berkepentngan. Salah satu metode yang mengatur akses tersebut adalah skema pembagan rahasa. Skema pembagan rahasa merupakan suatu skema dmana hanya anggota kelompok (partspan dengan kualfkas tertentu saja yang dapat merekonstruks nformas rahasa. Koleks dar subset partspan yang berkualfkas dsebut struktur akses. Skema pembagan rahasa yang dapat drepresentaskan dengan graf dsebut sebaga skema pembagan rahasa graphcal. Skema n dapat dperluas dengan menggunakan hpergraf, yang merupakan bentuk lebh umum dar graf. Skema yang drepresentaskan dengan hpergraf adalah salah satu bentuk dar skema pembagan rahasa nongraphcal. Tess n akan membahas mengena perbandngan dar skema pembagan rahasa yang berdasarkan struktur akses Γ dan srtuktur terlarang pada hpergraf 3-unform serta nformaton rate dar kedua konstruks skema pembagan rahasa. Kata kunc : Skema Pembagan Rahasa, Struktur Akses, Informaton Rate x+63 halaman; 8 gambar; 5 tabel Daftar Pustaka : 16 ( ABSTRACT Name : I Ketut Tr Martana Study Program : Magster of Mathematcs Ttle : Comparson Analyss of Secret Sharng Scheme of 3-Hpergraph Access and 3-Hpergraph Prohbted Access for secret nformaton shall be lmted and arranged that not be accepted to not mportant people. One of the method to arranged ths access s secret sharng scheme. Secret sharng scheme s a method whch allow a secret to be share among a set of partcpants n such a way that only qualfed subsets or partcpant can recover the secret. The collecton of qualfed subsets s called access structure. The scheme that can be represented by graph s called graphcal secret sharng scheme. More general from graph, represented by hypergraph, s one of the scheme called non graphcal secret sharng scheme. In ths thess wll presents the comparson analyss of secret sharng scheme between access structure Γ and prohbted structure based on 3-unform hypergraph, ncludng the nformaton rate of that schemes. Key words : Secret Sharng Scheme, Access Structures, Informaton Rate x+63 pages; 8 pctures; 5 tables Bblography : 16 ( Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010. v
9 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS LEMBAR PENGESAHAN. KATA PENGANTAR.. v LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI ILMIAH.. v ABSTRAK v DAFTAR ISI v DAFTAR TABEL. x DAFTAR GAMBAR. x 1. BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan Tujuan Penulsan Batasan masalah Sstematka Penulsan.. 4. BAB LANDASAN TEORI Skema Pembagan Rahasa Pengertan Struktur Akses Treshold Scheme Informaton Rate 14. Teor Graf Graf 15.. Hpergraf 16.3 One Way Hash Functon BAB 3 SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3-STRUKTUR AKSES HIPERGRAF Konstruks Skema 3-SAH Rekonstruks Skema 3-SAH. 3.3 Analss Keamanan Skema 3-SAH Informaton Rate Skema 3-SAH BAB 4 SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3-STRUKTUR TERLARANG HIPERGRAF Konstruks Skema 3-STH Rekonstruks Skema 3-STH Analss Keamanan Skema 3-STH Informaton Rate Skema 3-STH 5 5. BAB 5 ANALISIS PERBANDINGAN SKEMA 3-SAH DENGAN 3-HTS Persamaan Skema 3-HSA dan Skema 3-HST v Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
10 5. Perbedaan Skema 3-HSA dengan Skema 3-HST Komplementas Antara Skema 3-SAH dan Skema 3-STH BAB 6 PENUTUP Kesmpulan Saran 61 DAFTAR PUSTAKA 6 x Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
11 DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Share secara umum dar skema 3-SAH untuk hpergraf pada Gambar Tabel 3. Nla share dar skema 3-SAH untuk untuk 7 partspan.. 31 Tabel 4.1 Share secara umum dar skema 3-STH untuk hpergraf pada Gambar Tabel 4. Nla share dar skema 3-STH untuk untuk 7 partspan. 46 Tabel 5.1 Perbedaan antara skema 3-SAH dan skema 3-STH. 56 x Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
12 DAFTAR GAMBAR Gambar.1 Ilustras Pengaturan Akses terhadap Kunc Rahasa Gambar. Skema Pembagan Rahasa ( tn, - threshold scheme.. 7 Gambar.3 Skema Pembagan Rahasa non-threshold scheme.. 8 Gambar.4 Graf Sederhana. 16 Gambar.5 Hpergraf. 17 Gambar.6 Ilustras One Way Functon Gambar 3.1 Contoh 3-Unform Hpergraf H=(V,E Gambar 4.1 Contoh 3-Unform Hpergraf H x Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
13 BAB 1 PENDAHULUAN Bagan Pendahuluan dar Tess n akan memuat mengena latar belakang dlakukannya peneltan, permasalahan yang akan dkaj, tujuan penulsan, batasan masalah dan sstematka penulsan. Berkut n adalah uraan selengkapnya. 1.1 Latar Belakang Keamanan data (data securty menjad hal yang sangat pentng dewasa n, terutama nformas yang bersfat rahasa (secret. Contohnya data-data negara mengena kebjakan strategs; sepert keamanan dan kepentngan nasonal, data suatu perusahaan atau perbankan; sepert data nasabah, data alran dana / modal dan lan sebaganya. Data pentng tersebut perlu mendapat perlakuan pengamanan yang memada, supaya tdak bocor kepada phak yang tdak berkepentngan. Msalnya data rahasa negara jka jatuh ke tangan negara lan, maka secara otomats akan memanfaatkannya sebaga dasar pengamblan kebjakan nasonal suatu negara yang mungkn saja merugkan negara kta. Data perbankan juga sangat bernla strategs, akan terjad gangguan dalam bdang ekonom jka data perbankan yang bersfat rahasa bocor pada phak yang tdak berkepentngan. Terkadang keamanan data hanya dserahkan kepada satu orang saja sebaga penanggung jawab. Permasalahan tmbul ketka orang yang bertanggung jawab untuk membuka atau mengakses data tersebut berhalangan, tdak dtempat atau mennggal duna, maka data tdak bsa dakses. Sebaga contoh, data nasabah suatu bank merupakan data pentng yang perlu drahasakan, umumnya data tersebut dsmpan pada komputer utama d kantor pusat. Pada saat yang sama data tersebut juga tersmpan pada kantor cabang tertentu, seandanya ada suatu bencanan alam yang dapat merusak sstem pada komputer pusat, maka data pada kantor cabang mash bsa dgunakan. Namun menympan semua data secara lengkap pada kantor cabang juga sangat berbahaya karena tngkat keamanannya tdak sekuat 1 Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
14 sstem pengamanan komputer pusat. Untuk tu pengaturan akses tehadap data rahasa perlu mendapat perhatan khusus sehngga dketahu secara past sapa saja yang berhak untuk mengakses dan memperoleh data rahasa. Tujuan utamanya adalah keamanan data rahasa bsa terjamn. Pengamanan data dalam Krptograf menggunakan proses enkrps dan dekrps. Enkrps merupakan proses penyandan berta rahasa, sedangkan dekrps adalah proses membuka sand berta rahasa. Proses enkrps dan dekrps tersebut menggunakan kunc rahasa. Pengamanan kunc rahasa juga mutlak harus dperhatkan, dalam hal n dperlukan pengaturan akses terhadap kunc rahasa tersebut. Salah satu metode dalam pengaturan akses dan pembagan (sharng data rahasa yang serng dgunakan adalah konsep Skema Pembagan Rahasa (secret sharng scheme. Dalam skema pembagan rahasa, akses terhadap nformas rahasa dberkan kepada beberapa orang dengan kualfkas tertentu, msalnya n orang, maka dalam merekonstruks suatu data rahasa dbutuhkan mnmal k-orang tersebut, dmana k n. Apabla kurang dar k maka data rahasa tdak bsa drekonstruks. Saat n, skema pembagan rahasa telah dpelajar secara luas. Hal n karena aplkasnya dapat dterapkan pada berbaga bdang yang berhubungan dengan pengamanan data / nformas dan krptograf, msalnya pada manajemen kunc rahasa, pengamanan perbankan, e-commerce, proses penawaran dalam lelang (bddng, keamanan jarngan komputer (network securty, dan lan sebaganya. Skema pembagan rahasa pertama kal dperkenalkan oleh A. Shamr dan G. Blackley pada tahun 1979 secara bersamaan tetap menggunakan skema yang berbeda. Skema yang dtemukan oleh Shamr dkenal dengan threshold scheme atau Shamr s Secret Sharng Scheme. Dalam threshold scheme, suatu share adalah suatu bagan dar nformas rahasa yang dmlk oleh setap anggota dalam suatu kelompok. Satu (k,n-threshold scheme adalah suatu skema dmana setap k anggota kelompok atau partspan dar kelompok yang totalnya berjumlah n anggota, dapat menyusun kembal data rahasa yang sudah ddstrbuskan. Selan skema Shamr s Secret Sharng, Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
15 3 ada beberapa konsep skema pembagan rahasa, dantaranya adalah (d,k,n- Ramp Scheme, Onlne Secret Sharng, Graphcal Secret Sharng, Non Graphcal Secret Sharng, dan sebaganya. 1. Permasalahan Dalam skema pembagan rahasa dengan struktur akses graphcal, yatu skema pembagan rahasa yang berbass graf, setap smpul dapat dlhat sebaga suatu partspan, setap busur yang menghubungkan dua partspan dapat djadkan sebaga dasar skema pembagan rahasa, dmana pasangan partspanyang mempunya busur dapat merekonstruks kunc rahasa K atau bsa juga sebalknya, yatu pasangan partspan yang dhubungkan oleh busur tdak dapat merekonstruks kunc rahasa K. Dalam tulsan n akan dfokuskan pada masalah skema pembagan rahasa non graphcal yang berdasarkan hpergraf. Permasalahan yang akan dbahas adalah bagamanakah perbandngan antara skema pembagan rahasa yang berdasarkan struktur akses Γ dengan skema pembagan rahasa berdasarkan struktur terlarang. 1.3 Tujuan Penulsan Tujuan dar peneltan skema pembagan rahasa non graphcal n, adalah untuk: 1 Membandngkan skema pembagan rahasa yang berdasarkan struktur akses Γ dengan skema pembagan rahasa yang berdasarkan struktur terlarang. Menentukan nformaton rate dar konstruks pembagan rahasa yang dkaj. 1.4 Batasan Masalah Masalah yang dbahas dalam penulsan n akan dbatas pada skema pembagan rahasa non graphcal yang berdasarkan hpergraf dengan rank r = 3. Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
16 4 1.5 Sstematka Penulsan Tess n akan dsusun dalam lma bab dengan sstematka penulsan sebaga berkut: BAB 1 : PENDAHULUAN Menjelaskan latar belakang dlakukannya peneltan, permasalahan, tujuan penulsan, batasan masalah dan sstematka penulsan. BAB BAB 3 BAB 4 : LANDASAN TEORI Berskan tentang teor yang berkatan dengan skema pembagan rahasa, mula dar pengertan skema pembagan rahasa, struktur akses, threshold scheme, nformaton rate, teor graf termasuk pengertan tentang hpergraf, serta one-way hash functon. : SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3-STRUKTUR AKSES HIPERGRAF Bab n menjelaskan tentang skema pembagan rahasa nongraphcal yang berdasarkan hpergraf 3-unform dengan struktur akses Γ, dsebut sebaga skema 3-Struktur Akses Hpergraf ( skema 3-SAH, mula dar konstruks, rekonstruks, sampa nformaton rate dar skemanya. : SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3-STRUKTUR TERLARANG HIPERGRAF Bab n menjelaskan tentang skema pembagan rahasa nongraphcal yang berbass hpergraf 3-unform dengan struktur terlarang, dsebut sebaga skema 3-Struktur Terlarang Hpergraf ( skema 3-STH, mula dar konstruks, rekonstruks, sampa nformaton rate dar skemanya. Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
17 5 BAB 5 BAB 6 : ANALISIS PERBANDINGAN SKEMA 3-SAH DENGAN 3-STH Pada bab n akan dbahas mengena analss perbandngan antara skema pembagan rahasa yang berdasarkan struktur akses Γ (skema 3-SAH dengan skema pembagan rahasa yang berdasarkan struktur terlarang ( skema 3-STH yang telah dbahas pada Bab 3 dan Bab 4. : PENUTUP Berskan smpulan yang dperoleh dar hasl peneltan yang telah dlakukan serta saran yang dapat dberkan atas hasl peneltan. Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
18 BAB LANDASAN TEORI Bab berkut n akan dbahas tentang landasan teor yatu teor-teor yang berkatan dengan skema pembagan rahasa, mula dar pengertan, struktur akses, threshold scheme, nformaton rate, teor graf termasuk pengertan tentang hpergraf, serta one-way hash functon..1 Skema Pembagan Rahasa.1.1 Pengertan Dalam krtograf, proses penyandan data (enkrps dan membuka sand (dekrps past menggunakan kunc penyandan. Kunc penyandan merupakan data rahasa yang sangat pentng dan perlu djaga supaya tdak jatuh pada phak yang tdak berkepentngan. Artnya tdak semua orang boleh atau mempunya akses terhadap data rahasa, sehngga perlu datur sapa saja yang boleh mengakses data rahasa dan sapa yang tdak boleh. Salah satu metode yang dgunakan untuk mengatur akses terhadap data/kunc rahasa adalah skema pembagan rahasa atau secret sharng scheme, sepert dlustraskan pada Gambar.1. Gambar.1 Ilustras Pengaturan Akses terhadap Kunc Rahasa Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI,
19 7 Pembagan (sharng master kunc untuk mengakses nformas rahasa perlu datur agar phak yang tdak berkompeten tdak dapat mengakses nformas rahasa. Skema pembagan rahasa merupakan suatu skema dmana hanya sekelompok partspan dengan kualfkas tertentu saja yang dapat merekonstruks nformas rahasa. Dalam skema pembagan rahasa, akses terhadap nformas rahasa yang dberkan kepada beberapa orang dengan kualfkas tertentu dsebut sebaga struktur akses. Msalnya terdapat partspan sebanyak n orang, maka dalam merekonstruks suatu data rahasa dbutuhkan t orang dantara n orang tersebut. Apabla kurang dar t maka data rahasa tdak bsa drekonstruks. Skema pembagan rahasa pertama kal dperkenalkan oleh A. Shamr dan G. Blackley pada tahun 1979 secara bersamaan, dkenal dengan threshold scheme atau Shamr s Secret Sharng Scheme yang dnotaskan dengan (t,n-threshold scheme (Shamr, Dalam skema pembagan rahasa, dealer D akan membag nformas rahasa yang dnotaskan dengan K kepada hmpunan partspan { } P= p1, p,..., pn. Informas rahasa yang dbagkan kepada hmpunan P dsebut dengan share, dnotaskan dengan S yang merupakan hmpunan dar elemen-elemen S. Elemen S dsebut dengan share ke- untuk partspan p, dengan = 1,,..., n. Dealer D merupakan partspan khusus, dengan asums D bukan elemen dar P, yang bertanggung jawab untuk mengatur perhtungan dan dstrbus dar share. Ilustras dar skema pembagan rahasa ( tn, - threshold scheme dapat dlhat pada Gambar.. S 1 t-share K K secret S S n Skema Pembagan Rahasa (. (t-1 atau kurang share tdak ada nformas K Gambar. tn, - threshold scheme Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
20 8 S 1 S K secre S 1 S S. kunc rahasa K S 1 S. S r Gambar.3 Skema Pembagan Rahasa non-threshold scheme Berbeda dengan skema pembagan rahasa threshold scheme, skema pembagan rahasa yang bukan threshold dalam merekonstruks suatu data rahasa tdak harus dbutuhkan t orang dantara n orang. Bsa saja lebh dar t orang atau kurang yang dapat merekonstruks data rahasa. Ilustras skema pembagan rahasa yang bukan threshold dapat dlhat pada Gambar.. Berdasarkan sfatnya, skema pembagan rahasa dapat dbedakan menjad skema pembagan rahasa perfect dan nonperfect. Suatu skema pembagan rahasa dkatakan perfect jka bagan dar partspan yang tdak mempunya kualfkas tdak mempunya nformas apapun mengena rahasa K. Sebalknya apabla tdak memenuh persyaratan tersebut, maka skema pembagan rahasa dkatakan nonperfect. Hal terpentng yang harus dperhatkan dalam mplementas skema pembagan rahasa adalah ukuran atau besarnya share yang dmlk oleh Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
21 9 partspan, karena keamanan dar skema pembagan rahasa akan berkurang jka ukuran / besarnya share bertambah. Menurut Karnn et al. (199 dan Capocell et al. (1993, ukuran share dar setap skema pembagan rahasa perfect lebh besar atau sama dengan ukuran nformas rahasanya. Jka dalam rangkaan bner, share S mempunya ukuran log S dan ukuran dar rahasa K adalah log K, maka skema pembagan rahasa perfect akan memenuh: log S log K Sedangkan untuk skema pembagan rahasa nonperfect, ukuran share-nya bsa lebh kecl dar ukuran secret-nya. Suatu skema pembagan rahasa dkatakan deal jka: log S = log K Ada beberapa pendekatan untuk mengkonstruks suatu skema pembagan rahasa, antara lan polnomal, geometr, matrod, serta graf. Skema pembagan rahasa yang dapat drepresentaskan dengan graf dsebut sebaga skema pembagan rahasa graphcal. Skema pembagan rahasa yang dalam proses konstruksnya menggunakan struktur graf dapat dperluas dengan menggunakan hpergraf. Hpergraf merupakan bentuk yang lebh umum dar graf. Skema yang drepresentaskan dengan hpergraf merupakan salah satu bentuk dar skema pembagan rahasa non-graphcal. Berbeda dengan skema pembagan rahasa graphcal yang bsa dgambarkan dalam dalam bentuk graf, skema pembagan rahasa non-graphcal sangat sult untuk dgambarkan secara grafs. Dalam tess n yang akan dbahas adalah skema pembagan rahasa non-graphcal yang berdasarkan hpergraf..1. Struktur Akses Struktur akses adalah kumpulan semua subset dar partspan P dengan kualfkas tertentu yang dapat menyusun atau merekonstruks kunc rahasa. Itoh et al. (1987 menunjukkan bahwa suatu skema pembagan rahasa dkatakan perfect jka dan hanya jka struktur aksesnya monoton. Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
22 10 Struktur akses dnotaskan dengan Γ. Faml dar struktur akses Γ dkatakan monoton jka memenuh: ' ' A, A A P A Γ Γ ' ' ' Subset mnmal dar Γ yang memenuh B Γ B Γ B B, B B dsebut sebaga struktur akses mnmal yang dnotaskan dengan Γ 0. Msalkan P menunjukkan koleks dar semua subset P, maka untuk setap Γ0 P hmpunan tertutup dar Γ 0 dnyatakan dengan: ' ' ( Γ 0 = { : Γ0, } cl A A A A P Dalam skema pembagan rahasa graphcal dan non-graphcal terdapat tga tpe struktur akses (Sun & Sheh, 1997, yatu: a Tpe I: struktur akses Γ Untuk setap skema pembagan rahasa dengan suatu struktur akses Γ dalam tpe I, hanya sub hmpunan partspan dalam struktur akses Γ yang dapat merekonstruks kunc rahasa K, sedangkan yang lannya tdak dapat merekonstruks kunc rahasa K. Sebaga akbatnya, struktur P terlarangnya adalah Δ = \ Γ. b Tpe II: struktur terlarang Untuk setap skema pembagan rahasa dengan suatu struktur terlarang dalam tpe II, hanya sub hmpunan partspan dalam struktur terlarang (prohbted yang tdak dapat merekonstruks kunc rahasa K, sedangkan lannya dapat merekonstruks kunc rahasa K. Akbatnya P struktur akses-nya adalah Γ = \ Δ. c Tpe III: struktur campuran ( Γ, Untuk setap skema pembagan rahasa dengan suatu struktur campuran ( Γ, dalam tpe III, sub hmpunan partspan dalam struktur akses Γ dapat merekonstruks kunc rahasa K tetap sub hmpunan partspan dalam struktur terlarang tdak dapat merekonstruks kunc rahasa K. Akbatnya adalah Γ Δ= φ. Sub hmpunan lan dluar dar Γ dan P yatu \( Γ Δ tdak dperhatkan, artnya setap sub Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
23 11 P hmpunan \( Γ Δ kemungknan dapat merekonstruks kunc rahasa K tetap bsa juga tdak dapat merekonstruks rahasa K. Hmpunan P \( Γ Δ bsa saja merupakan hmpunan kosong. Untuk setap subset yang mempunya kualfkas A Γ, setap superset dar A juga merupakan subset yang mempunya kualfkas secara ntutf. Hal n menyebabkan suatu struktur akses Γ mempunya sfat monoton nak, yatu: A Γ dan A B P B Γ Dengan cara yang sama, untuk setap subset yang tdak mempunya kualfkas A Δ, setap subset dar A juga merupakan suatu subset yang mempunya kualfkas. Sehngga struktur terlarang mempunya sfat monoton turun, yatu: A Δ dan B A P B Δ.1.3 Threshold Scheme Dalam threshold scheme (Shamr, 1979, suatu share adalah suatu bagan dar nformas rahasa yang dmlk oleh setap anggota dalam suatu kelompok. Suatu (t,n-threshold scheme adalah suatu skema dmana setap t anggota kelompok (partspan dar kelompok yang totalnya berjumlah n anggota, dapat menyusun kembal nformas rahasa yang sudah ddstrbuskan. Threshold Scheme dperkenalkan oleh A. Shamr dan G. Blackley pada tahun Dalam Shamr s (t,n-threshold scheme, setap t partspan dapat merekonstruks nformas rahasa K, tetap setap hmpunan dengan partspan yang kurang dar t tdak dapat merekonstruks nformas rahasa K. Struktur akses dar Shamr s (t,n-threshold scheme, adalah: { A : A t dan A P} Γ= Sedangkan struktur terlarangnya adalah: { A : A t dan A P} Δ= < Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
24 1 Konstruks skema Shamr s (t,n-threshold ddasarkan pada nterpolas polnomal. Agar t-share dar n partspan dapat merekonstruks nformas rahasa yang dberkan, maka dkonstruks polnomal berderajat ( t 1 atas lapangan Z q, dmana q adalah blangan prma, dengan bentuk: t f ( x = a + a x a x 0 1 t 1 1 sedemkan sehngga a 0 adalah nformas rahasa dan koefsen-koefsen yang lan adalah blangan-blangan acak dalam lapangan Z q. Masng-masng share dar n-share tersebut ( S merupakan pasangan (, ( x f x yang memenuh f ( x = y dan x > 0, dmana = 1,,..., n. Sehngga jka dberkan sembarang t share, maka polnomalnya dapat dtentukan dan nformas rahasa a 0 dapat dhtung menggunakan nterpolas Lagrange. Sebaga contoh (Martana & Indah, 010, msalkan K = 134 atas feld Z Informas rahasa K n akan ddstrbuskan menjad 6 bagan, dmana 3 share-nya akan dapat dgunakan untuk merekonstruks K. Sehngga dperoleh n= 6 dan t= 3. Karena t = 3, maka persamaan polnomal yang akan dbuat berbentuk: f( x = a + a x+ a x dengan a0 = K = Koefsen a 1 dan a merupakan suatu blangan yang dplh secara acak dar Z Msalkan dambl a 1 = 166 dan a = 94, maka polnom yang terbentuk adalah: f ( x x 94x = + + ( mod 7789 Dar polnom datas, untuk = 1,,...,6 akan dperoleh: S1= f(1 = 1494, S 4 = f(4 = 340, S = f( = 194, S 5 = f(5 = 4414, S = f(3 = 578, S = f(6 = 5614, 3 6 Nla-nla S ( x, f( x =1,,6. = n ddstrbuskan kepada partspan ke-, dmana Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
25 13 Untuk merekonstruks K maka dperlukan 3 buah ttk sembarang dar 6 nla share S yang dmlk. Msalkan 3 nla yang dgunakan adalah S 1,S, dan S 3, maka dperoleh: ( x0, y0 = ( 1,1494 ; ( x1, y1 = (,194 ; ( x y = (, 3,578. Untuk merekonstruks polnom dgunakan nterpolas Lagrange, yatu: l ( x = k l ( x 0 l ( x 1 l ( x k 1 = 0 k x x x x k ( x ( x x x x x x x = 1 = x0 x1 x0 x 3 1 = = + ( ( ( x 5x 6 1 x x x x x 1 x = 0 = x1 x0 x1 x ( x 1( x 3 = = + ( ( x 4x 3 1 x x x x x 1 x = 0 1 = x x0 x x1 ( x ( x 1 1 = = + j= 0 ( x 3x f( x = y l ( x (mod 7789 j j ( x x ( x x = ( x x ( x ( ( = = 94x + 166x+ 134 Sehngga dperoleh K = a0 = 134. x Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
26 Informaton Rate Tngkat efsens dar skema pembagan rahasa dapat dukur dar ratarata nformasnya yatu perbandngan antara ukuran kunc rahasa dengan ukuran share yang terbesar, atau dkenal dengan nformaton rate yang dnotaskan dengan ρ. Msalkan P { p p p } = 1,,..., n adalah hmpunan dar semua partspan dengan P adalah kumpulan dar semua subhmpunan P. Msalkan K menunjukkan nformas rahasa yang ddstrbuskan kepada partspan P, sedangkan share dar partspan ke- dtunjukkan oleh S, untuk = 1,,,n. Jka dterjemahkan dalam rangkaan bner, ukuran dar K adalah log K, sedangkan ukuran dar S adalah log S. Informaton rate dar skema pembagan rahasa Brckell dan Davenport (1991 dnyatakan dengan: log K ρ = max log S Dalam mplementas skema pembagan rahasa, sangat pentng untuk memnmalkan besarnya / ukuran share yang ddstrbuskan kepada setap partspan. Dengan kata lan nformaton rate yang dngnkan adalah sebesar mungkn. Informaton rate dar skema pembagan rahasa yang perfect akan selalu mempunya nla antara nol sampa dengan satu (Capocell et al dan Csrmaz, Suatu skema pembagan rahasa dkatakan deal jka ρ = 1. Informaton rate dar skema pembagan rahasa yang drumuskan oleh Brckell dan Davenport (1991 bsa dlhat dar struktur suatu hpergraf. Skema pembagan rahasa yang struktur aksesnya berdasarkan hpergraf dapat dlhat dar struktur akses Γ maupun dar ss struktur terlarang. Wang dan Juan (007 merumuskan nformaton rate ρ pada stuktur hpergraf H 3-unform dengan stuktur akses Γ. Msalkan banyaknya smpul-smpul dar suatu hpergraf H 3-unform adalah n, sedangkan d max menunjukkan derajat maksmum dar hpergraf H. Maka nformaton Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
27 15 rate ρ dar suatu skema pembagan rahasa dengan struktur akses Γ yang berdasarkan hpergraf H 3-unform akan memenuh: ρ = ( d + 1 max Sedangkan Informaton rate dar suatu skema pembagan rahasa dengan struktur terlarang yang berdasarkan suatu hpergraf H r-unform menurut Weng dan Juan (005 akan memenuh: { Cn r d r Cn r } ρ = max 3 ( ( 1, ,3 ( ( 1, dmana d mn merupakan derajat mnmum dar hpergraf H sedangkan n adalah banyaknya smpul-smpul dar H. mn. Teor Graf..1 Graf Graf merupakan suatu konsep yang menggambarkan struktur dskrt yang terdr atas smpul-smpul (vertces dan busur-busur (edges yang menghubungkan smpul-smpul. Teor Graf pertama kal dperkenalkan oleh ahl matematka Swss, Leonhard Euler, pada tahun 1736 ( Garner & Taylor, 00. Euler menggunakan konsep graf untuk memecahkan persolan jembatan Köngsberg. Saat n konsep graf banyak dpergunakan untuk memecahkan persoalan pada berbaga aplkas dantaranya pada rangkaan elektronk, katan somer kma, jarngan komputer (computer network, jarngan transportas, dan sebaganya. Graf sederhana G ( V, E = terdr dar V dan E, dmana V merupakan hmpunan tak kosong dar smpul-smpul, sedangkan E adalah hmpunan tak berurut pasangan elemen-elemen dar V yang dsebut busur. Graf sederhana merupakan graf yang tdak berarah dan tdak memlk busur ganda maupun loop. Busur ganda merupakan suatu busur yang menghubungkan dua buah smpul yang sama. Sedangkan loop merupakan suatu busur yang mempunya awal dan akhr pada smpul yang sama. Graf yang daplkaskan dalam skema pembagan rahasa dengan struktur akses berdasarkan graf adalah graf sederhana. Salah satu contoh dar graf sederhana adalah peta Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
28 16 jalan yang menghubungkan beberapa kota dar Banten, Jakarta sampa Bandung, sepert dtunjukkan pada Gambar.4. Banten Tangerang Jakarta Bekas Karawang Bogor Canjur Purwakarta Bandung Gambar.4: Graf Sederhana.. Hpergraf Dalam teor graf, suatu busur dar graf sederhana dapat menghubungkan dua buah smpul. Berbeda dengan graf, dalam teor hpergraf suatu busur dapat dpandang sebaga suatu subset sembarang dar smpul-smpul. Hpergraf merupakan generalsas dar graf. Suatu hpergraf H ( V, E = adalah suatu hmpunan berhngga V smpul-smpul bersama dengan suatu hmpunan berhngga E busur-busur (dsebut sebaga hperbusur yang merupakan subset sembarang dar V. Derajat hperbusur dar suatu hpergraf dtunjukkan oleh kardnaltas hperbusur (Rosen, 000. Jad suatu hpergraf H merupakan pasangan terurut (V,E, dmana V adalah hmpunan tak nol dar smpul-smpul, sedangkan hperbusur dapat E = E, E,..., E V m dengan E untuk 1 m. Derajat dtulskan { } 1 dar suatu smpul u adalah { E : u E untuk 1 m}, yang besarnya Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
29 17 dtulskan dengan d(h. Jka E = r untuk semua 1 E maka hpergraf H dsebut sebaga hpergraf r-unform, dengan kata lan hpergraf adalah unform jka semua hperbusur dar suatu hpergraf mempunya jumlah smpul yang sama. Graf merupakan suatu hpergraf -unform. Suatu hpergraf dkatakan regular jka semua smpulsmpulnya mempunya derajat yang sama. Tdak sepert graf, hpergraf sangat sult untuk dgambar sehngga cenderung dgambarkan dengan menggunakan teor hmpunan. Ilustras dar suatu hpergraf dapat dlhat pada Gambar.4. e 1 e v 1 v v 3 v 4 v 5 e 3 v 8 v 6 v 7 e 4 Gambar.5: Hpergraf Dar Gambar.4 dapat dlhat suatu hpergraf H ( V, E V = dengan = { v, v, v, v, v, v, v, v } dan E = { e, e, e, e } = { v v v v } { v v v } { 3, 6, 7},{ 5}} v v v v { ,,,,,,,.3 One Way Hash Functon Fungs hash telah banyak dgunakan dalam lmu komputer (computer scence. Fungs hash adalah suatu fungs yang mengambl suatu nput bnary strng dengan panjang berubah-ubah (dsebut dengan pre-mage dan mengubahnya menjad bnary strng dengan panjang tetap (dsebut dengan hash value (Schneer, Sedangkan one-way functon merupakan suatu fungs satu arah yang relatf mudah untuk dhtung tetap sult untuk mencar Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
30 18 nverse-nya, sepert lustras pada Gambar.5. Jka dberkan x maka sangat mudah untuk menghtung fungs f(x, tetap jka dberkan f(x maka akan sangat sult untuk menghtung x. easy x f(x hard Gambar.6 : Ilustras One Way Functon [Sumber: Goldrech, 004, p.31] One way hash functon mempunya banyak nama dantaranya adalah compresson functon, contracton functon, message dgest, fngerprnt, cryptographc checksum, message ntegrty check (MIC, dan manpulaton detecton code (MDC. Suatu one-way hash functon H(M, beroperas pada suatu pre-mage message M dengan panjang sembarang, menghaslkan suatu nla hash h dengan panjang tetap. ( h= H M, dengan h panjangnya m One way hash functon mempunya karakterstk: a Jka dberkan M, maka mudah untuk menghtung h. b Jka dberkan h, maka akan sult untuk menghtung M sedemkan sehngga H( M = h. c Jka dberkan M, maka akan sult untuk menentukan message yang lan M, sedemkan sehngga H ( M H( M ' =. Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
31 19 Salah satu contoh sederhana dar one way hash functon adalah operas x-or, yang merupakan suatu fungs yang mengambl pre-mage dengan mengoperaskan x-or semua byte-byte nput dan mengembalkan menjad suatu byte (Stallngs, 003. Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
32 BAB 3 SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3-STRUKTUR AKSES HIPERGRAF Dalam konstruks skema pembagan rahasa berdasarkan hpergraf, setap smpul pada hpergraf dapat dlhat sebaga suatu partspan dalam skema pembagan rahasa. Sepert telah djelaskan pada Bab tentang struktur akses skema pembagan rahasa menurut Sun dan Sheh (1997, untuk struktur tpe I dalam skema pembagan rahasa yang berdasarkan hpergraf, struktur akses Γ adalah hmpunan partspan yang bersesuaan dengan hperbusur. Artnya hanya partspan yang bersesuaan dengan hperbusur yang dapat merekonstruks kunc rahasa K. Untuk struktur campuran (Γ, dalam tpe III, struktur Γ terdr dar partspan-partspan yang bersesuaan dengan hperbusur dar hpergraf dapat merekonstruks kunc rahasa K, sedangkan terdr dar partspan-partspan yang tdak dhubungkan oleh hperbusur tdak dapat merekonstruks kunc rahasa K. Untuk struktur terlarang (tpe II dalam skema pembagan rahasa berdasarkan hpergraf, struktur Γ adalah P Γ= \ Δ dmana P menunjukkan hmpunan partspan, sedangkan merupakan hmpunan partspan yang tdak bersesuaan dengan hperbusur. Dalam bab n akan dbahas mengena skema pembagan rahasa tpe I yang berdasarkan hpergraf 3-unform, yatu skema pembagan rahasa 3-Struktur Akses Hpergraf atau dsngkat dengan skema 3-SAH. Konstruks skema 3-SAH yang djelaskan dalam Bab 3 n dambl dar paper Wang dan Juan ( Konstruks Skema 3-SAH Msalkan H ( PS, = suatu hpergraf dmana P= { p p p },,..., n 1 merupakan hmpunan partspan dar skema pembagan rahasa yang masngmasng partspan drepresentaskan sebaga smpul-smpul suatu hpergraf H sedangkan S merupakan hmpunan r-partspan yang bersesuaan dengan hperbusur dalam H. Dalam konstruks skema 3-SAH, hperbusur yang terbentuk terdr dar 3 smpul. Hmpunan dar 3 partspan yang bersesuaan dengan hperbusur adalah subhmpunan dar partspan yang merupakan share 0 Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
33 1 dar skema 3-SAH, dnyatakan dengan S { A A E H } = : (. Kumpulan semua subset P yang dapat menyusun atau merekonstruks kunc rahasa K dsebut sebaga struktur akses Γ. Struktur akses dalam skema 3-SAH menggunakan struktur akses tpe I. Struktur akses Γ dsusun berdasarkan partspan yang bersesuaan dengan hperbusur dar hpergraf H, dnyatakan dengan { A P S A untuk setap S 0 } Γ= Γ. Sedangkan struktur akses mnmal Γ 0 merupakan suatu faml dar hmpunan mnmal dalam Γ (subset mnmal { } ' ' dar Γ, dnyatakan dengan A A A A { A} Γ = Γ Γ. Sesua 0 : dengan struktur askes tpe I, maka struktur terlarang dar skema 3-SAH dnyatakan dengan P \ { A P S A S 0 } Δ= Γ= Γ. Kunc rahasa K dar skema 3-SAH dnyatakan dengan K = { K K },, 0 1 dmana K 0 dan K 1 dambl secara acak dar blangan Z q dengan q merupakan blangan prma. Dalam menentukan share dar partspan dalam konstruks skema 3-SAH dgunakan suatu fungs satu arah hash ( g hash. Dalam Tess n akan dgunakan fungs hash sederhana yatu operas x-or. Semua perhtungan dalam konstruks skema 3-SAH adalah atas lapangan Z q, dengan { } q> max K, K adalah blangan prma yang besar. 0 1 Berkut adalah langkah-langkah konstruks pembentukan skema pembagan rahasa 3-SAH. Langkah 1: Plh kunc rahasa K { K, K } = dmana K 0 dan K 1 dambl 0 1 secara acak dar blangan Z q sedangkan k dambl acak dar Z q. Langkah : Dealer D mengkonstruks fungs polnomal f ( x = k x + K x+ K k 1 Langkah 3: Htung y ( 1, = f kn untuk 1 1< n. k = 1 Langkah 4: Plh n blangan acak a1, a,..., a n dar Z q. Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
34 Langkah 5: Untuk 1 n, tentukan share S = a,..., a,..., a, a untuk 1 j1< j n,,(1,,( j1, j,( n 1, n dmana: a,( j1, j y( + g (, jka {,, } ( ; 1, hash aj a 1 j p j j pj p 1 j E G = kosong, untuk lannya Langkah 6: Krm share S ke partspan p, untuk = 1,,..., n. Share S untuk partspan p, dengan = 1,,...,7 pada proses konstruks skema 3-SAH secara umum untuk hpergraf Gambar 3.1 dapat dlhat pada Tabel 3.1. Tanda - dalam tabel menunjukkan bahwa subshare-nya kosong. Konstruks skema 3-SAH akan memenuh konds sebaga berkut: (1 jka A P dan A < 3, maka A tdak akan mempunya nformas rahasa. ( jka e A P e Γ 0 dan A 3, maka A tdak akan mempunya nformas rahasa. (3 jka e Γ, e A P 0 dan A 3, maka A dapat merekonstruks kunc rahasa K. Penjelasan mengena ketga konds tersebut akan dbahas pada bagan Analss Keamanan Skema 3-SAH. 3. Rekonstruks Skema 3-SAH Dar konstruks skema pembagan rahasa 3-SAH akan dperoleh suatu share S dar partspan p, untuk = 1,,..., n. Tabel share secara umum dar skema 3-SAH untuk n = 7 dapat dlhat pada Tabel 3.1. Dar skema share yang dperoleh dalam proses konstruks skema 3-SAH, dapat drekonstruks untuk memperoleh struktur kunc rahasa K. Langkah-langkah proses rekonstruks skema 3-SAH adalah sebaga berkut: Langkah 1: Ambl share 1 j1 j j3 n S, S, S dar partspan j1 j j3 < <, dmana A { pj, pj, pj } p, p, p untuk 1 3 j1 j j3 = adalah subset mnmal dar P yang dapat menyusun atau merekonstruks kunc rahasa K, dengan kata lan A Γ 0. Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
35 3 Langkah : Ambl {, } { j, j, j } \{ t} =, untuk 1 t 3, kemudan dhtung y (, dengan y( = a, k ( 1 g hash a a ,(, 3 k 1 Langkah 3: Koleks 3 ttk-ttk n k, y( 1, dar langkah. Dengan k = 1 bantuan 3 ttk tersebut, polnomal f ( x = k x + K x+ K dapat 1 0 drekonstruks menggunakan nterpolas Lagrange. Langkah 4: Setelah polnomal nformas rahasa K { K, K } f ( x = k x + K x+ K drekonstruks, maka = dapat dperoleh. 3.3 Analss Keamanan Skema 3-SAH Konstruks skema 3-SAH akan memenuh 3 konds yatu jka A P dan A < 3, maka A tdak akan mempunya nformas rahasa, jka e A P e Γ dan A 3, maka A tdak akan mempunya nformas 0 rahasa, sedangkan jka e Γ, e A P 0 dan A 3, maka A dapat merekonstruks kunc rahasa K. Berkut n akan djelaskan mengena analss keamanan serta analss nformaton rate dar skema 3-SAH. Teorema 3.1: Untuk semua A P dan A < 3, maka A tdak akan Bukt: mempunya nformas apapun tentang kunc rahasa K dar skema 3-SAH. Tanpa menghlangkan sfat umumnya, msalkan dambl A = dan { j, j } A= p p, dengan 1 j1< j n. Share dar partspan p untuk 1 {, } j j adalah 1 =. Karena A= { pj, pj } S a,..., a,..., a, a,(1,,( j1, j,( n 1, n untuk semua 0 j1 < j n, maka share dar p j 1 adalah 1 S = a,..., a,..., a, a, sedangkan share j1 j1,(1, j1,( j1, j j1,( n 1, n j1 p j adalah S = a,..., a,..., a, a. Akbatnya tdak dperoleh j j,(1, j,( j1, j j,( n 1, n j Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
36 4 nformas tentang y ( j, j yang bsa dturunkan dar 1 Sj, S 1 j. Karena y ( j1, j tdak dapat dketahu maka partspan rahasa K. p, p tdak dapat merekonstruks kunc j1 j Teorema 3.: Jka e A P e Γ 0 dan A 3, maka A tdak akan Bukt: mempunya nformas tentang kunc rahasa K dar skema 3-SAH. =, dmana 1 m1 < m <... < ml n dan l 3. Msalkan A { p, p,..., p } Msalkan m1 m m l S = a,..., a,..., a, a adalah kumpulan share dar,(1,,( j1, j,( n 1, n partspan p untuk { m m m} e Γ, maka nformas tentang 0 ( j, j dperoleh dar share 1,,..., l. Karena e A P untuk semua m1 m m l y untuk setap 1 j1< j n tdak akan 1 S, S,..., S, serta tdak akan terpengaruh oleh { j j } { m m m} atau { j j } { m m m},,,..., l 1 1,,,..., l 1 1. Sehngga partspanpartspan p, p,..., p tdak dapat merekonstruks kunc rahasa K. m1 m m l Teorema 3.3: Jka e Γ, e A P 0 dan A 3, maka A dapat Bukt: Msalkan { m, m, m } merekonstruks kunc rahasa K. 1 3 p p p = e A, untuk sembarang e Γ 0 dmana 1 m1 < m < m3 n. Msalkan kumpulan share dar partspan p untuk { m, m, m } adalah 1 3 S = a,..., a,..., a, a. Berdasarkan,(1,,( j1, j,( n 1, n langkah-langkah konstruks skema 3-SAH, maka akan dperoleh 3 subkunc y untuk 1 j1 j n ( j, j 1 < dan { j, j } { m, m, m } Sehngga partspanpartspan p, p, p dapat merekonstruks kunc rahasa K. m1 m m3 Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
37 5 Teorema 3.4: Msalkan banyaknya smpul-smpul dar suatu hpergraf H Bukt: 3-unform adalah n, sedangkan d max menunjukkan derajat maksmum dar hpergraf H. Maka nformaton rate ρ dar suatu skema 3-SAH yang berdasarkan hpergraf H akan memenuh: ρ = ( d + 1 max Share S untuk partspan p, untuk = 1,,..., n merupakan suatu vektor dengan elemen ( Cn (, + 1, dmana Cxy (, x! ( y!( x y! =. Untuk elemen pertama Cn (,, jka { p, pl, pl, pl } E( H untuk 1 l1 < l < l3 n, maka 1 3 kosong untuk { x,, x} { l, l, l} hanya jka { x x } =. Artnya ,( x1, x p, p, p E( H untuk 1 x1 < x n. a,( x1, x a adalah atas lapangan Z q Untuk elemen terakhr, yatu 1, a selalu ada (ekss. Sehngga share S akan sama dengan ( deg p + 1 Z q, dmana deg( p merupakan derajat dar smpul p dalam hpergraf H. Karena ruang share maksmal adalah d + 1 Z q dmana d merupakan derajat maksmal dar hpergraf H dan kunc rahasa K memenuh K = Z q, maka nformaton rate dar skema 3-SAH akan memenuh: ( log q (( d 1log q ( d 1 + = + Untuk memberkan gambaran yang lebh jelas dalam pembentukan skema pembagan rahasa 3-SAH, mula dar proses konstruks dan rekonstruks dapat dperhatkan pada Contoh 3.5. Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
38 6 Tabel 3.1: Share Secara Umum dar Skema 3-SAH untuk Hpergraf pada Gambar 3.1 S 1 S S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 a,(1, - - y g r r (1, 1 a,(1,3 - y g r r (1,3 1 3 a,(1,4 - y g r r (1, ( y + g ( r r hash (1, hash 1 - y + g ( r r (1, hash ( hash - y g ( r r (1,3 hash ( y g ( r r hash (1,4 hash a,(1, a,(1,6 - y + g ( r r (1,6 hash a,(1, a,(,3 y g ( r r (,3 hash y + g ( r r (,3 hash a,(,4 y + g ( r r (,4 hash 4 - y g ( r r (,4 hash a,(, a,(,6 y g ( r r (,6 hash a,(, a,(3,4 y + g ( r r y g ( r r (3,4 hash 3 4 (3,4 hash y g r r (3,4 3 4 a,(3, y g r r (3,5 3 5 a,(3, y g r r (3, ( y + g ( r r hash (3,4 hash ( hash - y + g ( r r (3,5 hash ( y g ( r r hash (3,6 hash a,(3, a,(4,5 - - y + g ( r r (4,5 hash a,(4,6 - - y + g ( r r (4,6 hash a,(4, a,(5,6 - - y + g ( r r (5,6 hash a,(5, a,(6, a a 1 a a 3 a 4 a 5 a 6 a 7 Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
39 7 Contoh 3.5: Gambar 3.1 berkut n menunjukkan suatu hpergraf H yang akan dgunakan sebaga dasar dalam mengkonstruks skema 3-SAH. P 7 P 1 P P 4 P 6 P 3 P 5 Gambar 3.1 Contoh 3-Unform Hpergraf H=(V,E Dar Gambar 3.1 dapat dperoleh: {,,,,,, } P= p p p p p p p {{ } { } { } E( H =Γ = p, p, p, p, p, p, p, p, p, { p p p } { p p p } { p p p },,,,,,,,, { p3, p4, p6},{ p3, p5, p 6}} { A P S A S 0 } Γ = Γ { A P S A S 0 } Δ = P \ Γ = Γ Langkah-langkah konstruks skema 3-SAH berdasarkan Gambar 3.1 adalah sebaga berkut: Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
40 8 Langkah 1: Msalkan rahasa K { K, K } { 179, 41} = = yang dambl secara 0 1 acak dar Z q dan k = 93 dambl acak dar Z 331. Langkah : Dealer D mengkonstruks polnomal f ( x = k x + K x+ K, 1 0 yatu f( x = 93x + 41x k 1 Langkah 3: Htung y( 1, = f kn untuk 1 1< n. k = 1 Langkah 4: Plh 7 blangan acak a1, a,..., a 7 dar Z 331 yatu: a = 31, a = 45, a = 57, a = 63, a = 70, a = 8, a = Langkah 5: Fungs hash yang dgunakan pada contoh n adalah fungs hash sederhana x-or p (yang dnotaskan dengan. Untuk 1 7, tentukan share S = a,..., a,..., a, a untuk,(1,,( j1, j,( n 3+,..., n 1 j < j 7 dmana: 1 a,( j1, j y( + h( a, jka {,, } ( ; 1, j a 1 j p j j pj p 1 j E H = kosong, untuk lannya Share S dengan nla subshare dar masng-masng partspan p dar skema 3- SAH berdasarkan Gambar 3.1 tercantum pada Tabel 3.. Share dar konstruks skema 3-SAH berdasarkan Gambar 3.1 dengan nla subshare sepert yang terlhat pada Tabel 3. dapat drekonstruks untuk memperoleh nla kunc rahasa K. Berkut adalah proses rekonstruks dar skema 3-SAH dar Contoh 3.5: a Untuk A P dan A < 3 Untuk 1 share dar p 3 adalah: A = msalnya dambl { } A = p 3, maka dar Tabel 3., S 3 = 313,-,50,-,-,-,-,167,-,-,-,-,-,-,-,30,30,-,155,-,-,57. Karena A = 1, maka A tdak mempunya nformas y ( j, j untuk semua 1 j < j 7. Sehngga dar Tabel 3., partspan p 3 tdak dapat 1 merekonstruks kunc rahasa K. 1 Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
41 9 Untuk A = msalkan dambl A { p, p } =. Maka dar Tabel 3. 1 share dar p 1 adalah S 1 = -,-,-,-,-,-,65,167,-,187,-,3,-,-,-,-,-,-,-,-,-,31, sedangkan share dar p adalah S = -,151,50,-,77,-,-,-,-,-,-,3,-,-,-,-,-,-,-,-,-,45. Sehngga dar Tabel 3.1 pada kolom S 1 dan S, tdak ada nformas tentang y ( 1, yang dperoleh. Hal n menunjukkan bahwa partspan p1, p tdak dapat merekonstruks kunc rahasa K. b Untuk e A P e Γ 0 dan A 3 Untuk 3 A =, msalkan dambl A { p, p, p } =. Maka share dar p adalah S 1 = -,-,-,-,-,-,65,167,-,187,-,3,-,-,-,-,-,-,-,-,-,31, share dar p 4 adalah S 4 = 313,151,-,-,-,-,65,-,-,-,-,-,8,75,-,-,-,-,-,-,-,63, sedangkan share dar p 6 adalah S 6 = 313,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,3,8,-,-,-,-,-,-,-,-,8 A yang mungkn dperoleh adalah (, (, 1,4 1,6 ( 4,6. Informas share dar y y y. Karena {,, } p p p Γ dar Tabel 3.1 terlhat pada kolom share S 1, S 4, dan S 6, tdak ada nformas tentang y(, y 1,4 ( 1,6, y ( 4,6 yang dapat dperoleh. Sehngga partspan p1, p4, p 6 tdak dapat merekonstruks kunc rahasa K. Untuk 3 p1, p3, p6, p 7 adalah: A >, msalkan dambl A { p, p, p, p } =. Maka share dar S 1 = -,-,-,-,-,-,65,167,-,187,-,3,-,-,-,-,-,-,-,-,-,31 S 3 = 313,-,50,-,-,-,-,167,-,-,-,-,-,-,-,30,30,-,155,-,-,57 S 6 = 313,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,3,8,-,-,-,-,-,-,-,-,8 S 7 = -,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,96 Informas share dar A yang mungkn dperoleh adalah y, y, y, y, y, y. Karena A tdak memenuh ( 1,3 ( 1,6 ( 1,7 ( 3,6 ( 3,7 ( 6,7 e A P e Γ 0, dar Tabel 3.1 terlhat pada kolom S, S, S, S, tdak ada nformas mengena y(, y(, y(, y 1,3 1,6 1,7 ( 3,6, y( 3,7, y ( 6,7 yang dapat Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
42 30 dperoleh. Sehngga partspan p1, p3, p6, p 7 tdak dapat merekonstruks kunc rahasa K. c Untuk e Γ, e A P 0 dan A 3 Msalkan dambl A = { p, p, p }, hal n memenuh {,, } 1 4 untuk sembarang e Γ 0. Maka share dar p 1 adalah p p p = e A, 1 4 S 1 = -,-,-,-,-,-,65,167,-,187,-,3,-,-,-,-,-,-,-,-,-,31, share dar p adalah S = -,151,50,-,77,-,-,-,-,-,-,3,-,-,-,-,-,-,-,-,-,45, sedangkan share dar p 4 adalah S 4 = 313,151,-,-,-,-,65,-,-,-,-,-,8,75,-,-,-,-,-,-,-,63. Informas share dar A yang mungkn dperoleh adalah y(, y 1, ( 1,4, y (,4. Dar Tabel 3.1 pada kolom share S 1, S, dan S 4, dperoleh nla dar a 1, (,4 = 167, a, ( 1,4 = 50, dan a 4, ( 1, = 313. Sedangkan nla dar a1, a, a 4 adalah berturut-turut 31, 45, dan 63. Berdasarkan Tabel 3.1 maka nformas dar y(, y 1, ( 1,4, y (,4 dapat dperoleh yatu ( y (,4 = 149. y = 63, 1, ( 1,4 18 y =, dan Dar nla y(, y 1, ( 1,4, y (,4 yang sudah dperoleh selanjutnya dlakukan proses rekonstruks untuk memperoleh nla kunc rahasa K. Proses rekonstruksnya sesua dengan Sub-bab 3.1 adalah sebaga berkut: Langkah 1 dan Langkah telah dlakukan sehngga dperoleh nla dar y, y, y ( 1, ( 1,4 (,4. 3 k 1 Langkah 3: Koleks 3 ttk-ttk n k, y( 1, dar langkah, yatu k = 1 ( 9,63, ( 11,18, ( 18,149. Dar 3 ttk tersebut dperoleh f (9 = 63, f (11 = 18 dan f (18 = 149, sehngga bentuk polnomal f ( x K K x k x = yang dperoleh adalah: f (9 K 9K 81k = , f (11 K0 11K1 11k f (18 = K + 18K + 34k. 0 1 = + + dan Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
43 31 Langkah 4: Untuk mencar nformas rahasa K dar persamaan yang dperoleh dar langkah 3 maka dgunakan sstem persamaan lnear (SPL. Semua perhtungan dalam langkah rekonstruks skema 3-SAH dar Contoh 3.5 n menggunakan modulo 331. Dengan SPL maka dperoleh nla K 0, K 1, dan k yatu K = 179, K = 41, k = 93. Sehngga nla nformas rahasa 0 1 {, } K = K K dapat dperoleh. 0 1 Tabel 3.: Nla share dar skema 3-SAH untuk untuk 7 partspan S 1 S S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 a,(1, a,(1, a,(1, a,(1, a,(1, a,(1, a,(, a,(, a,(, a,(, a,(, a,(3, a,(3, a,(3, a,(3, a,(4, a,(4, a,(4, a,(5, a,(5, a,(6, a Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
44 3 3.4 Informaton Rate Skema 3-SAH Sepert telah djelaskan pada Bab, nformaton rate yang dnotaskan dengan ρ, merupakan ukuran tngkat efsens dar skema pembagan rahasa yang dukur dar rata-rata nformasnya, yatu perbandngan antara ukuran kunc rahasa dengan ukuran share yang terbesar. Menurut Brckell dan Davenport (1991, nformaton rate dar skema pembagan rahasa dnyatakan dengan: log K ρ = max log S dmana K menunjukkan nformas rahasa yang ddstrbuskan kepada partspan P, sedangkan share dar partspan ke- dtunjukkan oleh S, untuk = 1,,,n. Dar proses konstruks skema 3-SAH pada Contoh 3.5 dketahu kunc rahasa K ( K, K, ( 179, = =, sedangkan ukuran share S dar masngmasng partspan p, untuk = 1,,..., n dapat dketahu dar Tabel 3. yatu S 1 = 5, S = 5, S 3 = 7, S 4 = 6, S 5 = 3, S 6 = 4, S 7 = 1. Maka menurut Brckell dan Davenport (1991, nformaton rate dar skema 3-SAH adalah: ρ ( 9 ( ( ( 9 9 K log log = = = = 7 9 S log 7 log log max log 7 Menurut Wang dan Juan (007, nformaton rate dar skema pembagan rahasa 3-Hypergraph Access yang berdasarkan suatu hpergraf H akan memenuh: ρ = d max + 1 dmana d max adalah derajat maksmum dar hpergraf H. Dar Gambar 3.1 dperoleh derajat maksmum dar hpergraf H adalah d max = 6, sehngga nformaton rate dar skema 3-SAH pada Contoh 3.5 adalah: ρ = = = d Analss perbandngan..., I Ketut Tr Martana, FMIPA UI, 010.
BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciDIMENSI PARTISI GRAF GIR
Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Semakin tinggi penerimaan Pajak di Indonesia, semakin tinggi pula kualitas
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Pajak merupakan sumber penermaan terpentng d Indonesa. Oleh karena tu Pemerntah selalu mengupayakan bagamana cara menngkatkan penermaan Pajak. Semakn tngg penermaan
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciSistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map Dengan Pertukaran Kunci Diffie-Hellman
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Sstem Krptograf Stream Cpher Berbass Fungs Chaos Crcle Map Dengan Pertukaran Kunc Dffe-Hellman A-6 Muh. Fajryanto 1,a), Aula Kahf 2,b), Vga Aprlana
Lebih terperinciTeori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang
Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada
Lebih terperinciSEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7
ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA
BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End
Lebih terperinciSISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS
SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d
Lebih terperinciBILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, )
Charul Imron dan dy Tr Baskoro, Blangan Ramsey Ss BILANGAN RAMSY SISI DARI r ( P, ) (Ramsey Number from the Sde r ( P, ) ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro Jurusan Matemátca, FMIPA ITS Surabaya mron-ts@matematka.ts.ac.d
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciBAB II TEORI ALIRAN DAYA
BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
Lebih terperinciBAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel
4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk
Lebih terperinciPADA GRAF PRISMA BERCABANG
PELABELAN TOTAL SUPER (a, d)-busur ANTI AJAIB PADA GRAF PRISMA BERCABANG Achmad Fahruroz,, Dew Putre Lestar,, Iffatul Mardhyah, Unverstas Gunadarma Depok Program Magster Fakultas MIPA Unverstas Indonesa
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel
Lebih terperinciPELABELAN HARMONIOUS PADA GRAF TANGGA DAN GRAF KIPAS
PELABELAN HARMONIOUS PADA GRAF TANGGA DAN GRAF KIPAS SKRIPSI Oleh Dony Rusdanto NIM 041810101044 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER 011 PELABELAN HARMONIOUS
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciBab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381
Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS
28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya
Lebih terperinciUJI PRIMALITAS. Sangadji *
UJI PRIMALITAS Sangadj * ABSTRAK UJI PRIMALITAS. Makalah n membahas dan membuktkan tga teorema untuk testng prmaltas, yatu teorema Lucas, teorema Lucas yang dsempurnakan dan teorema Pocklngton. D sampng
Lebih terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciRANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan
. Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciMatematika Eigenface Menggunakan Metrik Euclidean
Matematka Egenface Menggunakan Metrk Eucldean 6 Ben Utomo Sekolah ngg eknolog Bontang, Indonesa Abstract Salah satu sstem pengenalan wajah (face recognton) adalah metode egenface. Metode n bekerja dengan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)
PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap
5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan yang bertujuan untuk menghaslkan Lembar Kegatan Sswa (LKS) pada mater Geometr dengan pendekatan pembelajaran berbass
Lebih terperinciPENDAHULUAN Latar Belakang
PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tnjauan Pustaka Dar peneltan yang dlakukan Her Sulstyo (2010) telah dbuat suatu sstem perangkat lunak untuk mendukung dalam pengamblan keputusan menggunakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP
Lebih terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas
9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran
Lebih terperinciSEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS
JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 289-297 SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS Suroto Prod Matematka, Jurusan MIPA, Fakultas Sans dan Teknk Unverstas Jenderal Soedrman e-mal : suroto_80@yahoo.com
Lebih terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph
TINJAUAN PUSTAKA Bayesan Networks BNs dapat memberkan nformas yang sederhana dan padat mengena nformas peluang. Berdasarkan komponennya BNs terdr dar Bayesan Structure (Bs) dan Bayesan Parameter (Bp) (Cooper
Lebih terperinciBAB 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 Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciBAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciSifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 07 Sfat-sfat Operas Perkalan Modular pada raf Fuzzy T - 3 Tryan, ahyo Baskoro, Nken Larasat 3, Ar Wardayan 4,, 3, 4 Unerstas Jenderal Soedrman transr@yahoo.com.au
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung
Lebih terperinciKata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.
Makalah Semnar Tugas Akhr MENGOPTIMALKAN PEMBAGIAN BEBAN PADA UNIT PEMBANGKIT PLTGU TAMBAK LOROK DENGAN METODE LAGRANGE MULTIPLIER Oleh : Marno Sswanto, LF 303 514 Abstrak Pertumbuhan ndustr pada suatu
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB 2 KAJIAN PUSTAKA
BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,
Lebih terperinciPENYELESAIAN PROGRAM LINEAR SASARAN GANDA MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS MULTIFASE
PERSETUJUAN PENYELESAIAN PROGRAM LINEAR SASARAN GANDA MENGGUNAKAN METODE SIMPLEKS MULTIFASE SKRIPSI Telah dsetuju dan dsyahkan pada tanggal: 3 November 2010 Untuk dpertahankan ddepan Dewan Penguj Skrps
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciNama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketahanan pangan adalah ketersedaan pangan dan kemampuan seseorang untuk mengaksesnya. Sebuah rumah tangga dkatakan memlk ketahanan pangan jka penghunnya tdak berada
Lebih terperinciBAB III PROSEDUR PENELITIAN. penelitian, hal ini dilakukan untuk kepentingan perolehan dan analisis data.
BAB III PROSEDUR PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan harus dsesuakan dengan masalah dan tujuan peneltan, hal n dlakukan untuk kepentngan perolehan dan analss data. Mengena pengertan metode peneltan,
Lebih terperinciBAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )
28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau
Lebih terperinciBab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu
Bab 2 Tnjauan Pustaka 2.1 Peneltan Terdahulu Pemlhan stud pustaka tentang sstem nformas penlaan knerja karyawan n juga ddasar pada peneltan sebelumnya yang berjudul Penerapan Metode TOPSIS untuk Pemberan
Lebih terperinciBAB 2 ANALISIS ARUS FASA PADA KONEKSI BEBAN BINTANG DAN POLIGON UNTUK SISTEM MULTIFASA
BAB ANALISIS ARUS FASA PADA KONEKSI BEBAN BINTANG DAN POLIGON UNTUK SISTEM MULTIFASA.1 Pendahuluan Pada sstem tga fasa, rak arus keluaran nverter pada beban dengan koneks delta dan wye memlk hubungan yang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. pembelajaran berupa RPP dan LKS dengan pendekatan berbasis masalah ini
BAB III METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam pengembangan perangkat pembelajaran berupa RPP dan LKS dengan pendekatan berbass masalah n adalah metode pengembangan atau
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
Lebih terperinciLAPORAN PENELITIAN. Pola Kecenderungan Penempatan Kunci Jawaban Pada Soal Tipe-D Melengkapi Berganda. Oleh: Drs. Pramono Sidi
LAPORAN PENELITIAN Pola Kecenderungan Penempatan Kunc Jawaban Pada Soal Tpe-D Melengkap Berganda Oleh: Drs. Pramono Sd Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Me 1990 RINGKASAN Populas yang dambl
Lebih terperinciPENGARUH PENGUMUMAN DIVIDEN TERHADAP FLUKTUASI HARGA SAHAM DI BURSA EFEK INDONESIA
PENGARUH PENGUMUMAN DIVIDEN TERHADAP FLUKTUASI HARGA SAHAM DI BURSA EFEK INDONESIA SKRIPSI Dajukan Sebaga Salah Satu Syarat Untuk menyelesakan Program Sarjana ( S1) Pada Sekolah Tngg Ilmu Ekonom Nahdlatul
Lebih terperinciBab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak
Bab 3 Teor Comonotonc Pada bab n konsep teor comonotonc akan dpaparkan dar awal dan berakhr pada konsep teor n untuk jumlah dar peubah - peubah acak 1. Setelah tu untuk membantu pemahaman akan dberkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada
BAB I PENDAHULUAN.. Latar Belakang Masalah Perkembangan matematka tdak hanya dalam tataran teorts tetap juga pada bdang aplkatf. Salah satu bdang lmu yang dkembangkan untuk tataran aplkatf dalam statstka
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan yang akan dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan Research and Development (R&D) n merupakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I-1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kendaraan bermotor merupakan alat yang palng dbutuhkan sebaga meda transportas. Kendaraan dbag menjad dua macam, yatu kendaraan umum dan prbad. Kendaraan umum
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciKAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah
BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk
Lebih terperinci