S-7 PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MENGGUNAKAN METODE MINIMAX
|
|
- Glenna Sugiarto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 POSIDING ISBN : 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 dar dvdua aset yag terdapat daam portofoo sehgga dharapa ja rso dvdua asetya ec maa rso portofoo juga aa ec. Metode Mmax megguaa asums watu yag dguaa haya satu perode aset tugga tda ada baya trasas semua aset berso preferes vestor haya ddasara pada expected retur da rso serta tda dperboeha short seg. Metode Mmax ddasar oeh pega agrage da ods Kuh- Tucer. Metode Mmax aa dterapa pada saham LQ-45 terph yatu AALI ITMG BBCA CPIN JSM KLBF PGAS TLKM UNV ICBP. Harga saham pada masa yag aa datag dpreds megguaa metode AIMA utu dapat megetahu preds a portofoo pada masa yag aa datag. Kata uc : portofoo Mmax AIMA so. Pedahuua Teor portofoo pertama a deaa oeh Marowtz 952 yatu dega memafaata hubuga atara rata-rata retur dega varas retur utu memperoeh varas pag ec yag seajutya dea dega mea-varace optmzato portfoo. Proses perhtuga mea-varace optmzato portfoo megguaa matrs varas-ovara sehgga utu portofoo dega saa besar proses pehtuga tda efse. Karea proses perhtuga metode mea varace tda efse maa pada tahu 998 Youg mempereaa metode yag ebh sederhaa yatu mmax portfoo optmzato da emuda daj ebh ajut oeh Ca et a 2. Metode optmas portofoo Mmax bertujua memmuma rso masmum dar dvdua aset yag terdapat daam portofoo sehgga dharapa ja rso dvdua asetya ec maa rso portofoo juga aa ec. Ivestor yag g mempreds harga saham utu mempreds a portofooya pada masa yag aa datag dapat megguaa aass rutu watu berdasara data hstors. Saah satu metode rutu watu adaah metode Autoregressve Itegrated Movg Average AIMA dembaga oeh Box-Jes. Pasar moda d Idoesa tergoog pasar moda yag trasasya tps th maret yatu pasar moda yag sebaga besar seurtasya urag atf dperdagaga sehgga dpereaa des LQ-45. Berdasara atar beaag maa maaah aa membahas pembetua portofoo dega megguaa metode Mmax da meerapaya pada saham terph yag termasu daam daftar saham LQ-45 serta meramaa Maaah dpresetasa daam Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata dega tema Kotrbus Pedda Matemata da Matemata daam Membagu Karater Guru da Sswa" pada tagga November 22 d Jurusa Pedda Matemata FMIPA UNY
2 POSIDING ISBN : harga saham utu mempreds a portofoo pada masa yag aa datag megguaa metode AIMA. Pembahasa. Portofoo Mmax Portofoo saham adaah vestas yag terdr dar berbaga saham perusahaa yag berbeda dega harapa ja harga saah satu saham turu semetara saham yag a megat maa vestas tersebut tda megaam eruga Zubr 2:2. Maaah aa membahas optmas megguaa Mmax dega fugs mmas yatu memmuma rso da eutuga yag bera egatf rug dega tujua medapata eutuga yag masma dega rso terec. Mode Mmax megguaa beberapa asums-asums yatu: Watu yag dguaa haya satu perode aset tugga 2 Tda ada baya trasas 3 Semua aset berso 4 Preferes vestor haya ddasara pada expected retur da rso dar portofoo. 5 Tda dperboeha short seg. Metode Mmax mempertmbaga expected retur da rsoya. Mode dsebut Mmax area bertujua memmaa rso masmum dvdua asetya dega memmaa smpaga mutaya rso da memh expected retur yag masmum. Ja rso dvdua asetya ec maa dharapa tota rso portofooya juga aa ec. Peyusua portofoo Mmax peru mempertmbaga beberapa ha yatu: 2. etur da expected retur Na etur expected retur saham da expected retur portofoo dperoeh dega persamaa berut: Pt P t t P t t Keteraga: = etur saham pada watu e-t P t t = Harga saham pada watu e- t tapa adaya dvde P = Harga saham pada watu e- t tapa adaya dvde t t Keteraga: = xpected retur saham pada watu e- t t t p = etur saham pada watu e-t = Bayaya saham dvdua w Keteraga: = xpected retur portofoo p Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS - 66
3 POSIDING ISBN : w = bobot/propors saham daam portofoo etur adaah has yag dperoeh dar suatu vestas. Berdasara persamaa retur maa ja harga saham searag P t ebh tgg darpada harga saham perode au P maa berart terjad eutuga moda amu ja sebaya maa berart t terjad eruga. 3. so portofoo Ivestor sea harus memperhata retur sahamya tetap juga harus memperhtuga besarya rso agar tercapa tujua pembetua portofoo. Berut aa djeasa megea rso portofoo pada mmax: Ja d asumsa: M = tota bobot/propors saham daam portofoo S w w = sejumah aset/saham dega = 2... = retur dar saham S varabe radom = bobot/propors saham daam portofoo meadaa portofoo tda boeh short seg semua saham yag dperjua bea tda boeh pjama da w M Maa daerah yag memeuh semua syarat pembatas fsbe optmas portofoo adaah: w w w2 w3... w : w M w Pada asus w w w2... w meujua bobot/propors aset-aset yag terbetu daam portofoo da detahu secara jeas daam defs ter bahwa omposs daa yag dvestasa pada masg-masg saham apaba djumaha w harus sama dega satu ya w defs Lter to da Gruber 23:. Berdasara da dasumsa bahwa w M maa M sehgga jumaha dar aoas M pada saham S yatu w merupaa bobot/propors dar setap saham daam portofoo. Besarya rso dapat dhtug megguaa Mea Absoute Devato MAD yag dotasa. Besarya rso adaah rerata peympaga atara tgat pegembaa yag dharapa expected retur dega tgat pegembaa yag dcapa secara yata reazed retur daam setap sahamya. Fugs rso daam Mmax ddefsa sebaga berut: Defs 3. so Mmax H w max w w Karea w maa H w max w Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS - 67
4 POSIDING ISBN : H w max w 2 so portofoo Mmax merupaa a masmum dar mea absoute devas pada tap saham daa dega bobotya. Dasumsa vestor g memasmaa expected retur seagus memmaa tgat rsoya ha merupaa suatu masaah optmas dega dua rtera tujua tetap daam prosesya tda bsa daua bersamaa. Optmas haya megguaa satu rtera tujua utu dapat memperoeh sous optma. Ja terdapat masaah optmas dega dua rtera yag berbeda maa saah satu rtera djada betu egatf agar proses optmasya dapat daua bersamaa da mejada sous optma dar proses optmasya tda bas. Agar vestor dapat memasmaa eutuga maa daua optmas dega tujua memmuma sebaga berut Ca 2:958: Memmuma H w p 3 dega batasa w M w Portofoo w w w2 w3... w y y y y... y max y dataa efse ja tda terdapat bobot 2 3 yag megabata max w y w 4 Berdasara persamaa 3 da 4 maa a fugs H w p merupaa tt efse effcet pot. ffcet pot adaah sous terba utu edua rtera yag terdapat daam optmas. Kumpua effcet pot adaah effcet froter. Berdasara persamaa 3 maa masaah optmas portofoo bcrtera dapat dtrasformasa e betu Bcrtera Lear Programmg BLP probem Ca 2:958 yatu: Memmuma Y p dmaa Y max w 5 dega batasa w Y w M w Pembobota Portofoo Mmax Sous optma metode Mmax megguaa metode aass yatu dar program ear pada persamaa 5 dubah mejad optmas parametr area megguaa parameter sebaga parameter toeras rso pada optmas tuggaya. Krtera/tujua dar portofoo Mmax adaah memmuma tgat rso da eutuga yag bera egatf. adaah parameter toeras rso dar vestor dega. Sema besar maa sema besar pua rso yag dapat dtoeras oeh vestor. Dega megaomodr a pada masaah optmas maa persamaa optmas 5 dapat dbetu daam optmas parametr dega rtera optmas tugga. Ja w Y adaah sous efse dar persamaa 5 maa berdasara persamaa er dega f x Y da f x 2 p maa dperoeh: Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS - 68
5 POSIDING ISBN : Memmuma F w Y f x f dega batasa x2 w Y Y 6 Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS - 69 w w M w Berdasara persamaa 6 mem tga batasa yatu w Y w M da w maa megguaa fugs agrage tga pega yatu da ods Kuh-Tucer dperoeh: L w w Y Y w w Y w M 7 Peyeesaa 7 adaah: L L w w 8 L L sehgga Y Y 9 w Y w sehgga w M sehgga w M w. Has substtus Ddefsa : msaa w utu ha merupaa dugaa amu utu membuta bahwa dugaa bear maa dguaa otraposs dar defs tersebut yatu sebaga berut: a. maa berdasara persamaa dperoeh atau dapat dtus Y w epersamaa adaah: Y w M Y M M
6 POSIDING ISBN : Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS - 7 M Y dega 5 Dasumsa tda ada dua aset S da S sedema sehgga da. Apaba terdapat dua aset pada permasaaha as maa ta asumsa sebaga suatu umpua aset tugga. Berdasara persamaa 5 da Y w maa: M w M w Maa dperoeh a pembobota sebaga berut: Teorema 3. Bobot saham daam portofoo 6 b. Na berdasara persamaa 8 adaah: 7 Karea tda dperboeha short seg maa w sehgga persamaa 2 dperoeh da a mejad: 8 Ja persamaa 7 dsubsttusa e persamaa 9 maa dperoeh: 9 Berdasara persamaa 9 dapat dperoeh a sebaga berut: 2 Ja persamaa 8 dsubsttusa e persamaa 7 maa dperoeh persamaa:
7 POSIDING ISBN : Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS dega c. Berdasara persamaa 8 dperoeh a : 22 Ja dapat meetua hmpua dega bear yag hmpua tersebut mejam bahwa da yag dtujua oeh persamaa 2 da 22 yag bera o egatf maa Y da w yag dbera pada persamaa 5 da 6 aa mejad sous yag memeuh semua ods Kuh-Tucer yatu persamaa 8 sampa 4. Dasumsa utu sembarag berdasara ods Kuh-Tucer sous optma berdasara persamaa 5 da 6 adaah: 23 M Y 24 merupaa hmpua dar aset/saham yag heda dvestasa yag dtetua oeh atura berut:... 2 ja terdapat sebuah teger 2 sehgga: Da
8 POSIDING ISBN : Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS Maa: Ja po pertama tda terpeuh utu sembarag teger 2 maa berau... 3 Dasumsa ja terdapat baga buat 2 sedema sehgga 25 sampa 28 terpeuh maa umpua aset yag d vestasa adaah persamaa 29 sehgga dapat mejam ods da. Aass berut aa membuta argume tersebut. Berdasara persamaa 2 utu sembarag... dperoeh: area da
9 POSIDING ISBN : Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS - 73 area da berdasara persamaa 27. Has substtus persamaa 2 e 22 utu dperoeh persamaa berut: Karea da berdasara persamaa 28 maa Kods Kuh-Tucer yag terdapat daam persamaa 3 da 4 teah terpeuh oeh hmpua dar persamaa 29 maa ha membuat seuruh ods Kuh-Tucer terpeuh da persamaa 5 da 6 mejad sous optma dar permasaaha optmas Mmax. 5. Uj ormatas saham Berdasara has uj ormatas megguaa oe sampe omogorov-smrov maa dar 45 saham yag termasu daam daftar LQ-45 dperoeh 8 saham yag berdstrbus orma da dph saham yag mewa masg-masg bdag dega a sgfas masg-masg saham yatu AALI 3 ITMG 355 BBCA 26 CPIN 348 JSM 387 KLBF 85 PGAS 29 TLKM 6 UNV 77 ICBP 28. Hpotess: H = data berdstrbus orma H = data tda berdstrbus orma H dtoa ja Sg. < a yag dguaa
10 POSIDING ISBN : Uj ormatas retur saham megguaa a = 5. Berdasara tabe ouput uj ormatas megguaa uj oe sampe omogorov-smrov utu saham maa H dterma area Sg. > 5 sehgga dapat dsmpua bahwa harga saham pada esepuuh saham tersebut berdstrbus orma. 6. Pembetua portofoo optma Mmax Berdasara persamaa 6 yag merupaa sous optma bobot dar masaah optmas Mmax maa berdasara perhtuga megguaa program exce maa dperoeh bobot AALI 784% ITMG 99% BBCA 254% CPIN 736% JSM 44% KLBF 55% PGAS 734% TLKM 27% UNV 836% ICBP 86%. Berdasara has pembobota tda terdapat bobot/propors yag bera egatf yag artya sesua dega asums bahwa tda dperboeha short sae. Bobot/propors terbesar daam portofoo adaah saham KLBF yatu 55% da terec adaah PGAS yatu 734%. 7. Has peerapa metode Mmax daam Portofoo Dustrasa vestor megvestasa uag sebesar p 2.. terhadap saham terph maa expected retur vestor sebesar p dega rso rug sebesar p Dustrasa Ivestor aa membe sepuuh saham pada tagga 3 Maret 22 da aa mejua saham tersebut pada perode 2 Apr 22 sampa 3 Apr 22. Propors daa setap saham dar tota daa sebesar p 2.. utu membe saham adaah: Bobot Saham portofoo Daa tap saham AALI 784% p ITMG 99% p BBCA 254% p CPIN 736% p JSM 44% p KLBF 55% p 3.3. PGAS 734% p TLKM 27% p UNV 836% p ICBP 86% p 6.2. Tabe propors daa tap saham Berdasara propors daa setap saham maa masg-masg perusahaa dapat membeajaa uagya sebaya embar saham berut: Tagga Saham Harga Tota Lembar be Beaja saham p p 3/3/22 AALI /3/22 ITMG /3/22 BBCA /3/22 CPIN Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS - 74
11 POSIDING ISBN : /3/22 JSM /3/22 KLBF /3/22 PGAS /3/22 TLKM /3/22 UNV /3/22 ICBP Tabe 2 jumah embar saham yag dapat dbe Berdasara bayaya embar saham yag dbe pada tagga 3 Maret 22 da aa djua emba pada perode tagga 2 Apr 22 sampa 3 Apr 22 maa harga saham aa dpreds megguaa metode AIMA. Metode AIMA bergua utu mempreds a portofoo pada perode berutya sehgga dapat megetahu preds pada tagga berapa aa dperoeh eutuga masma seajutya aa dbadga dega a portofoo rea da eutuga rea. 8. Peramaa megguaa mode AIMA Berdasara has peramaa utu perode 2 Apr 22 sampa dega 3 Apr 22 maa dperoeh perbadga eutuga pejuaa saham yag dpreds megguaa AIMA da berdasara harga saham rea berut: TANGGAL ea amaa 2/4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ Tabe 3 Perbadga Keutuga ea da amaa Keutuga terbesar dperoeh pada tagga 24 sampa 3 Apr amu utu ebh ama daam megamb eputusa daam bervestas maa sebaya dph saat harga saham sudah stab da dsaraa utu memh tagga 3 Apr dega preds eutuga pag masma yatu sebesar p Keutuga rea terbesar juga dperoeh pada tagga yag sama yatu sebesar p sehgga dapat Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS - 75
12 POSIDING ISBN : dsmpua metode AIMA dapat dguaa utu mempreds a portofoo da eutuga pada masa yag aa datag. Sara Pada maaah haya membahas portofoo optma megguaa metode Mmax yag demuaa oeh Ca dega optmas megguaa ods Kuh-Tucer. Utu aja ebh ajut dapat dterusa portofoo Mmax yag dembaga oeh Youg dega optmas megguaa pemrogama ear. Daftar Pustaa Ca d. 2. Portfoo Optmzato Uder a Mmax ue. Hog Kog: The Chese Uversty Of Hog Kog. D. osad. 29. Dtat uah maajeme rso uattatf FMIPA Uverstas Gadjah Mada Yogyaarta. Fabozz Fra J Maajeme Ivestas. Jaarta:Saemba mpat. Ham A. 23. Aass Ivestas. Jaarta: Saemba empat. Hae Joh da Wcher Dea W. 25. ght dto. Busess Forcastg. US Hartoo Jogyato. 23. ds Ketga. Teor Portofoo da Aass Ivestas. Yogyaarta : BPF Prayud. 28. Kauus Lajut. Yogyaarta: Graha Imu Tade duardus. 2. Aass Ivestas da Maajeme Portofoo ds Pertama. Yogyaarta : BPF Zubr Zam. 2. Maajeme portofoo peerapa daam vestas saham. Jaarta: Saemba mpat. Semar Nasoa Matemata da Pedda Matemata FMIPA UNY Yogyaarta November 22 MS - 76
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 terperinciMENAKSIR 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 terperinciM. 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 terperinciANALISIS 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 terperinciCreated 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciadalah 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 terperinciBAB 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 terperinciMuniya Alteza
RISIKO DAN RETURN 1. Estmas Retur da Rsko Idvdual. Kosep Dversfkas 3. Kovaras da Koefse Korelas 4. Estmas Retur da Rsko Portofolo Muya Alteza m_alteza@uy.ac.d Estmas Retur da Rsko 1) Estmas Realzed Retur
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciII. 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 terperinciDETEKSI 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 terperinciHIMPUNAN 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 terperinciBAB 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 terperinciH 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 terperinciBukti 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 terperinciJEMBATAN 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciKAJIAN 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 terperinciAnalisa 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 terperincidan 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 terperinciBAB 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 terperinciPENAKSIR 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 terperinciBAB 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 terperinciModel Persediaan dengan Batasan Kapasitas Gudang dan Modal pada Kasus Backorder dan Lost Sales
odel ersedaa dega atasa Kapastas Gudag da odal pada Kasus acorder da ost Sales Valeraa utosar urusa atemata Isttut Teolog Sepuluh Nopember Surabaya bstra ada model persedaa terdapat seragaa ebjaa memotor
Lebih terperinciNilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4
Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba
Lebih terperincititik 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 terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
Lebih terperinciPENENTUAN 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 terperinciKajian 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 terperinci9. 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 terperinci9. 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 terperinciKARAKTERISTIK 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 terperinciBAB 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 terperinciLOCALLY DAN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA [a,b]
PROSIING ISBN : 978 979 6353 9 4 LOCALLY AN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-UNFOR PAA [a,b] A-8 Solh, Y Suato, St Khabbah 3,,3 Jurusa Mateata, Faultas Sas da Mateata, Uverstas poegoro
Lebih terperinciBAB 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 terperinciProsiding 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 terperinciSTATISTIKA 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 terperinciIII. 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 terperinciBAB 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 terperinciANALISIS 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 terperinciPENGGUNAAN VALUE AT RISK DALAM ANALISIS RISIKO PADA PORTOFOLIO SINGLE INDEX MODEL (Studi Kasus Data Saham LQ 45) Intisari
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 3 (014), hal 15. PENGGUNAAN VALUE AT ISK DALAM ANALISIS ISIKO PADA POTOFOLIO SINGLE INDEX MODEL (Stud Kasus Data Saham LQ 45) Ed Saputra, Neva
Lebih terperinciMEAN SQUARE ERROR TERKECIL DARI KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA
MEA QUARE ERROR TERKEIL DARI KOMBIAI PEAKIR RAIO-PRODUK UTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLIG AAK BERTRATA R Kurat *, gt ugarto, Ruam Efed Maasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da
Lebih terperinciOPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK
Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas
Lebih terperinciBAB 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 terperinciLEMMA 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 terperinciPerbandingan Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) Dan Algoritma Mixture Dalam Penclusteran Data Curah Hujan Kota Bengkulu
Perbadga Algortma Fuzzy C-Meas (FCM Da Algortma Mxture Dalam Pelustera Data Curah Huja Kota Begulu Herla Latpa Sar Dose Tetap Program Stud Te Ifromata verstas Dehase Begulu Emal : herlalatpasar@ymal.om
Lebih terperinciGambar 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 terperinciMateri Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat
Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud
Lebih terperinciFunctionally 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinci8.4 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 terperinciLANDASAN 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 terperinciMETODE 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 terperinciPelabelan 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 terperinciSTUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc
STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha
Lebih terperinciMETODE 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelta Tujua ag g dcapa dalam peelta adalah utu megetahu apaah hasl belajar perserta dd elas IX MP Nusa Bagsa Mragge Dema pada mater poo volume bagu ruag ss legug
Lebih terperinciGARIS DAN BIDANG DALAM RUANG EUCLID BERDIMENSI N
GARIS DAN BIDANG DALAM RUANG EUCLID BERDIMENSI N SKRIPSI Dajua dalam raga meelesaa Stud Strata Satu utu mecapa gelar Sarjaa Sas Oleh Nama : M SOLIKIN ADRIANSAH NIM : 4504009 Program Stud Jurusa : Matemata
Lebih terperinciSTATISTIKA. 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 terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinciDasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB
Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad
Lebih terperinciSEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING
SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING Afra, Ar Kaal Ar da Nur Erawaty Jurusa Mateata Faultas Mateata da Ilu Pegetahua Ala Uverstas Hasaudd (UNHAS) Jl. Perts Keerdeaa KM.0 Maassar 90245, Idoesa thalabu@gal.co
Lebih terperinciPemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
Lebih terperinciDigraf 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 terperinciSTUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE
STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 50 K MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE Kade Ad Dw Purwaa 2205 00 038 dose pembmbg :. Ir. Syarffudd M M.Eg. 2.
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu 4.2 Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4. Loas da Watu Peelta dlasaaa d Strawberry Café yag berloas d Jala Gadara No.75 Jaarta Selata. Loas peelta dplh da dtetua dega segaja sesua dega pertmbaga dar peelt. Alasa utama memlh
Lebih terperinciRangkuman 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 terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciImplementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear
JURNL TKNIK ITS Vol. Sept ISSN: -97 - Implemetas lgortma Partcle Swarm utu Meyelesaa Sstem Persamaa Nolear rdaa Rosta Yudh Purwaato da Rully Soelama Jurusa Te Iformata Faultas Teolog Iformas Isttut Teolog
Lebih terperinciWAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
Lebih terperinciANALISIS LOSSES JARINGAN DISTRIBUSI PRIMER 20 KV AREA LHOKSEUMAWE
Aalss Losses Jarga Dstrbus Prmer 0 v Area Lhoseumawe....Zamzam ANALSS LOSSES JARNGAN DSTRBUS PRMER 0 AREA LHOSEUMAWE Zamzam 1 1 Dose Jurusa Te Eletro Polte Neger Lhoseumawe ABSTRA Peelta bertujua utu megetahu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciAnalisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)
Jural EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 5 ISSN 85-789 Aalss Regres Espoesal Bergada (Stud Kasus: Jumlah Kelahra Bay d Kalmata Tmur pada Tahu 3 da 4) Double Expoetal Regresso Aalyss (Case Study: Number
Lebih terperinciPEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON
Jural Bareeg Vol. 5 No. Hal. 3 7 () PEMODELAN JUMLAH KEMAIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU AHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON SALMON N. AULELE Staf Jurusa Matemata, FMIPA, Upatt Jl. Ir. M. Putuhea, Kampus
Lebih terperinciLOCALLY 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 terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciAplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier
Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. menentukan hubungan antara variabel independen (x) dengan variabel dependen (y).
BAB LANDASAN EORI Aalss Regres Aalss regres adalah salah satu metode ag dapat dguaa utu meetua hubuga atara varabel depede dega varabel depede Utu pegamata dega p varabel depede, maa model regres tersebut
Lebih terperinciBAB 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 terperinciKarakterisasi 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 terperinciBAB 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 terperinciPENDETEKSIAN 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
Lebih terperinciAnalitik Data Tingkat Lanjut (Clustering)
6 September 06 Aatk Data Tgkat Lat Csterg Imam Chossod mam.chossod@gma.com Pokok Bahasa. Kosep Csterg. K-meas vs Kere K-Meas 3. Std Kass 4. Tgas Kosep Csterg Cster data dartka keompok. Dega demka, pada
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciIr. Tito Adi Dewanto
Ir. Tto A Dewato Dega megetahu la rata-rata saja,ormas yag apat aag-aag bsa salah terpretas. Msalya, ar ua elompo ata etahu rata-rataya sama, alau haya ar ormas ta suah meyataa bahwa ua elompo sama, mug
Lebih terperinci