STRUKTUR MARKOV PADA MASALAH LAJU KREDIT Riri Syafitri Lubis
|
|
- Siska Kartawijaya
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 STRUKTUR MARKOV ADA MASALAH LAJU KREDIT Rr Syafr Lubs Dose Jurusa eddka Maemaka Fakulas Tarbyah IAIN - SU Jl. Wllem Iskadar asar V Meda Esae, 37 تجريدي: تستخدم هذه الدراسة نموذج ماركوف (Markov) لتحليل التغيرات في الاي تمان. النماذج تم ا نشاو ها لا دارة الا موال ورا س المال اللازم لمساعدة الا فراد ومعدل محفظة مخاطر الاي تمان من ا دوات الاي تمان.الانتقال النامية الاي تمان من مستوى ا لى ا خر ويستخدم كثيرا لتقدير النموذج الذي يصف تطور الاي تمان احتماليا.جميع الخصاي ص التى تستخدم كثيرا هو نموذج ماركوف بسيط مع مرور الوقت متجانسة لوصف التغييرات على المدى القصير في خطر محفظة. ماركوف خصاي ص.ويمكن استخدام Absrak: eela megguaka model Markov uuk megaalss perubaha dalam kred. Model dbua uuk meghaslka daa da modal yag dbuuhka uuk membau dvdu da gka rsko porofolo kred dar srume kred. Megembagka rass kred dar sau gka ke yag la, da serg dguaka uuk memperkraka model yag meggambarka evolus kred probalsk. Semua spesfkas yag serg dguaka adalah smple Markov Model dega waku homoge. Markov spesfkas dapa dguaka uuk meggambarka perubaha jagka pedek dalam rsko porofolo. Kaa Kuc: Raa Markov, Trass Kred, Maajeme Resko. A. edahulua erkembaga ekoom dua dak erlepas dar apa yag dsebu dega kred. Mula dar akvas ekoom yag berskala kecl sampa pada akvas ekoom yag berskala besar. Kred seolah olah sudah mejad salah sau syara suksesya seseorag. erkembaga euya mempegaruh uru akya laju kred. Laju kred adalah suau perubaha rag kred dar suau level ereu ke level laya yag dpegaruh oleh beberapa 99
2 Rr Syafr Lubs: Srukur Markov ada Masalah Laju Kred fakor ereu. Laju kred merupaka perubaha ekspekas d dalam kualas kred, yag dguaka uuk megesmas peurua dsrbus, peeua skearo aalss kred, da peghuga ukura Value a Rsk (VaR). robablas laju kred deuka berdasarka daa hsors yag dhug dar beberapa perode waku ereu, dega asums kedakpasa. Tujua uama dar ssm laju kred adalah meyedaka klasfkas sederhaa dar rsko kegagala erhadap ragkaa masalah, asabah da la sebagaya (Goldfeld: 986). Turu akya laju kred pada suau bada keuaga dapa dpegaruh oleh beberapa fakor aara la adaya pegkaa kualas pelayaa, perklaa, promos da fakor laya. egembaga laju kred dapa dlakuka dega pedekaa raa Markov (Markov Cha). Raa Markov adalah sebuah proses perubaha dega pola eap sehgga akhrya meuju ke sebuah komposs yag sembag, yag ak berubah ubah lag(ross: 983). ada umumya, keadaa sembag ulah yag selalu dcar, sehgga pemecaha permasalaha raa Markov mejad sederhaa. Trass rag aau laju memlk maka yag sama dega esmas probablas rass, yag ddalamya erdapa beberapa kasus sask, yag sudah pas berhubuga dega probablas. Secara eor, marks rass dapa desmas uuk beberapa horzo rass, dalam keragka waku yag berbeda. Trass marks memlk la ege. Nla ege dapa membau uuk meeuka bahwa laju kred adalah Markov. Dega megguaka spesfkas model Markov dega waku yag homoge, proses sokask dapa deapka secara legkap pada probablas rass. Sehgga dguaka raa Markov sederhaa uuk problema pegembaga laju laju kred. Raa Markov dalam pegembaga laju kred bak dguaka karea srukur raa Markov dega waku yag homoge dapa merepreseaska laju kred dalam suau horzo waku yag pajag. Uuk medapaka gambara yag lebh jelas bagamaa srukur raa markov dalam mejelaska pegembaga laju kred da megembagka srukur raa markov uuk
3 Vol. I No., Jul Desember إء ا megesmas probablas rass laju kred aka duraka dalam pembahasa berku. B. Model Dalam roblema Laju Kred. Model Sau Fakor Gaussa Copula Model sau fakor Gaussa Copula ddasarka pada dusr keuaga sebaga suau model yag mela perdagaga huag oblgas(beleck e.al,). Adaka : ˆ γ ( u ) du Q( τ > ) F( ) e X ρv ρ V dmaa F adalah referes flras rval (dasumska sebaga pedekaa lagsug), γˆ adalah esas marjal, merupaka fugs deermsk, V da V,,,, adalah bebas, varabel Gaussa dbawah Q da parameer korelas ρ berada d (-,). Adaka C adalah fugs copula yag bersesuaa dega dsrbus dar vekor (X,, X ), maka C uuk seap v, v,..., v [,] : C( v,..., v ) Q( X < N ( v ),..., X < N ( v )) Ddefska kelalaa waku τ,,,,, dega formula : τ f R : ˆ γ ( u) du > lξ aau ekvale dega : { R : F ( ξ } τ f ) < dmaa dsrbus acak seragam ddefska dega persamaa : ξ N( X ). ( X,..., X ), ( ξ,..., ξ ) da ( τ,..., τ ) adalah vekor acak yag berhubuga dega fugs copula Gaussa. Maka dperoleh sebuah persamaa yag vald, uuk seap,,, da seap R :
4 Rr Syafr Lubs: Srukur Markov ada Masalah Laju Kred { τ } { ξ F ( ) } V N ( F ( )) ρv ρ Dega kebebasa bersyara dar X,, X, yag mempermbagka fakor uama V, sehgga meghaslka pasar rsko kred yag luas secara ssemas, maka uuk seap,, R : Q( τ N ( F ( )) ρv ρ,..., τ ) N R ( v) dmaa adalah fugs pada peluag dar V.. Model Kusuoka Model megasumska bahwa beberapa perusahaa dklasfkaska sebaga yag uama, keka perusahaa la djadka yag kedua, hal dak releva dega sudu padag dar model ersebu(beleck e.al,). Uuk kemudaha, dasumska : Dambl, dujuka uuk kasus dua ama kred. Tgka suku buga r sama dega ol, sehgga B(,T) uuk seap T Flras referes F adalah rval Semua kaa perusahaa seuju uuk pauh kepada skema apa perlduga ersamaa harga perusahaa pada waku [,T ] D (, T) Q( τ > T H νh ) dv adalah : Nla daas ddasarka pada formas yag legkap, seper yag dmodelka flras peuh G H VH. Uuk perbadga, aka devaluas kesesuaa la yag ddasarka pada asums bahwa haya erseda sebuah pegamaa parsal, secara spesfk dhug dega : ˆ D (, T ) Q( τ > T H ), D ˆ (, T ) Q τ > T ) ( dmaa da T adalah parameer waku da H flras. Spesfkas Model : H adalah proses
5 Vol. I No., Jul Desember إء ا Dega ukura peluag waku acak τ,, dasumska sebaga varabel acak yag salg bebas dega parameer ekspoesal λ da λ. Uuk T >, ddefska suau ukura peluag Q yag ekvale dega pada ( Ω, G) dega : dq η T d Dmaa proses kepadaa Rado Nkodym, [ T ] (( η ) [, η K dm ] u u u η memeuh :, Dmaa proses selajuya M da M dberka oleh : H M { τ } H τ λ du H ( τ ), da G dapa dpredks dega K da K yag λ dberka oleh : K da α ( > ) τ λ K α ( ) > τ λ α > uuk,. Iesas τ da τ dbawah Q dberka oleh : λ λ α { } < τ { τ } λ λ α da { } < τ { τ } roses λ merupaka predks H da proses dar : M λ τ H du H u τ G margale dbawah Q, meyebabka proses vers dar esas G dar τ dbawah Q. secara umum, proses λ mejad sebuah λ 3
6 Rr Syafr Lubs: Srukur Markov ada Masalah Laju Kred buka merupaka esas H dar τ dbawah Q, keka dkeahu: s Q( τ s H H ) E ( e H > { } ) < τ Q Uuk megobservas proses λ yag merupaka esas H dar τ dbawah sebuah ukura peluag Q ~, yag ekvale dega, dberka oleh : ~ dq ~ η T d Dmaa proses kepadaa Rado Nkodym ( ~ η, [,T ] ) memeuh: ~ η ~ η K dm [, ] u u u Hal dapa dperksa dega syara persamaa dbawah erpeuh, ~ uuk seap s > : s Q( τ s H H )! E ( ~ e H > { } ) < τ Q λ da Hasl akhr memperlhaka bahwa proses meeuka esas rass, sehgga model ersebu dapa derapka dega suau raa Markov dua dmes. Hurd da Kuzesov (5) megajuka perluasa dar raa markov uuk meyelesaka persoala perubaha kred dar beberapa perusahaa. erubaha esesal dar model yag dajuka adalah membeuk raa markov uuk laju kred dar masgmasg perusahaa yag dpersyaraka bebas ehadap perubaha waku sokask. Model raa markov campura erhadap damka laju kred dajuka oleh Frydma da Schuerma (7). eggabuga dua raa markov dlakuka pada laju perubaha daara rag kred. Model desmas dega megguaka daa hsors laju ked dar Sadard ad oor s selama ahu 98- da memperlhaka bahwa model campura dar kedua model ersebu secara sask ddomas oleh model markov sederhaa da bahwa perbedaa daara kedua model memlk maka secara λ 4
7 Vol. I No., Jul Desember إء ا ekoom. eela mempermbagka sebuah pe yag berbeda dar kelakua o makov da megajuka o markov sebaga suau geeralsas dar suau raa markov waku homoge kou. Suau raa markov waku homoge kou memlk jagka waku yag megku dsrbus ekspoesal. No markov yag erdapa d dalam model megmplkaska bahwa dsrbus dar laju kred perusahaa d masa yag aka daag bergaug dak haya pada rag ereu pada saa u eap juga pada rag d masa lampau. C. egera Kred egera kred mempuya dmes yag beraeka ragam, dmula dar ar kred yag berasal dar bahasa Yua credere yag berar kepercayaa, karea u dasar kred dalah kepercayaa. Dega demka seseorag memperoleh kred pada dasarya adalah memperoleh kepercayaa. Kred dalam bahasa la adalah credum yag berar kepercayaa aka kebeara. Dalam prakek sehar-har pegera berkembag luas lag mejad kemampua uuk melaksaaka suau pembela aau megadaka suau pjama dega suau jaj pembayaraya aka dlakuka pada suau jagka waku yag dsepaka (Muljoo dkk,993). ada dasarya kred haya sau macam saja bla dlha dar pegera yag erkadug d dalamya. Aka eap uuk membedakaya, kred dbedaka meuru fakor-fakor da usur-usur yag ada d dalam pegera kred, maka dperoleh pembedaa kred berdasarka jes pegguaa, keperlua kred, jagka waku kred, cara pemakaa, da jama. D. Raa Markov Suau proses sokask {,,,... } X yag mempuya ruag keadaa berupa hmpua berhgga aau hmpua erblag. Secara umum, ruag keadaa dapa doaska sebaga hmpua {,,... }. Jka pada waku proses ersebu berada d keadaa, maka kejada duls sebaga X. roses yag ka pelajar mempuya sfa khusus, yau uuk semua,...,, j, da semua, berlaku : X j X,..., X X X j X { } { }, 5
8 Rr Syafr Lubs: Srukur Markov ada Masalah Laju Kred roses sokask {,,,... } X damaka raa Markov, sebaga peghargaa aas jasa Adre Markov (856-9) yag uuk perama kalya meel kelakua proses sokask ersebu seelah proses berjala dalam selag waku yag pajag. Uuk dapa megaalss raa Markov ke dalam suau kasus, ada beberapa syara yag harus dpeuh : a. Jumlah probablas rass uuk suau keadaa awal dar ssm sama dega. b. robablas-probablas ersebu berlaku uuk semua parspa dalam ssm. c. robablas rass kosa sepajag waku. d. Kods merupaka kods depede sepajag waku. E. Marks eluag Trass Msalka proses {,,,... } X suau r aa Markov dega ruag keadaa {,,... } Marks peluag rass (sau lagkah) dar { X,,,... }, doaska, adalah suau marks dega eleme ke (,j) ya adalah. Jad Defska ) { X j X } j j (. eluag j () dkeal dega ama peluag rass sau lagkah. Jka la () sama uk seap la, maka raa Markov { X } damaka homoge. Dar defs dlha bahwa eleme-eleme dar marks j berla ak egaf da jumlah eleme-eleme pada sau bars d marks peluag rass haruslah sama dega sau. Marks rass saga membau dalam megaalsa kelakua raa markov dalam beberapa lagkah ke depa da juga seelah proses berjala lama (log ru behavor). ersamaa Chapma-Kolmogorov j 6
9 Vol. I No., Jul Desember إء ا eluag proses yag berada pada keadaa aka berada pada keadaa j seelah proses megalam rass, msalya dyaaka peluag dega. Maka : j { X j X }, m,, j j m m Dapa dlha bahwa. Selajuya dega j j megguaka aura probablas oal, uuk semua, m, da semua, j, m X j X { } j k m { X j X k, X } { X k X } m k m kj k ersamaa, dkeal dega ama persamaa Chapma- Kolmogorov. ersamaa Chapma-Kolmogorov memberka suau meode uuk meghug peluag rass dalam lagkah. Msalka () adalah marks dega eleme-elemeya j. Dar persamaa merupaka peluag rass dalam lagkah ersebu ddapaka : ( ) ( ) ( ) () Raa Markov yag pada awalya berada pada keadaa seelah sau rass aka berada pada keadaa j dega peluag yag dberka oleh suku (,j) dar marks. Secara umum, defs vekor bars dberka oleh : π ( π, π,...) Dega π meyaaka peluag raa Markov berada dkeadaa pada permulaa proses, maka peluag seelah sau rass raa Markov ersebu berada d keadaa j ( π ), dberka oleh : j 7
10 Rr Syafr Lubs: Srukur Markov ada Masalah Laju Kred π π,,... j k k k Sekarag defska π π π,...,,... ( ), sebaga vekor dsrbus peluag dar keadaa raa Markov seelah rass. Maka dega persamaa Chapma-Kolmogorov d aas dapa dujukka : π π F. Raa Markov Dega Ruag Keadaa Berhgga Jka ruag keadaa berhgga, dsrbus peluag rass dapa drepreseaska dega sebuah marks yag dsebu marks rass, dega eleme ke (, j) pada sama dega : p r( X j X ) j adalah marks sokask. Selajuya, jka raa Markov adalah raa Markov waku homoge, sedemka hgga marks rass bebas dar label, maka peluag rass k lagkah dapa dhug sebaga kekuaa ke-k pada marks rass, p k. Dsrbus sasoer adalah sebuah (bars) vekor yag memeuh persamaa : π π Dega kaa la, dsrbus sasoer adalah sebuah ormalsas vekor ege pada marks rass yag dasosaska dega la ege sama dega. G. Dskus Model probablas sederhaa uuk problema rass laju adalah dega megguaka model raa Markov, yau model raa Markov dskr. Model raa Markov dskr adalah suau proses sokask X pada waku dskr membeuk suau hmpua erhug aau erbaas. Keadaa (sae) adalah eger posf. Jumlah keadaa pada suau dmes erbaas raa Markov dada dega eger K. robablas X j, dmaa X, 8
11 Vol. I No., Jul Desember إء ا dsebu sebaga probablas rass sau lagkah p j (). robablas rass merupaka fugs dar keadaa awal da akhr, da waku rass. Keka probablas rass adalah bebas dar varabel waku (basaya pada kasus d bdag aplkas fasal), proses Markov mejad probablas rass sasoer. Uuk kasus dapa dulska p ( ) p. Marks rass dar probablas j j rass daara semua keadaa : p p p K p p p K p p p K K KK Caaa uuk seap bars, jumlah probablas rass sama dega K sau, p j j Secara umum : X X m Uuk kasus o homoge : da X X m X X X... m m Esmas parameer probablas rass raa Markov Spesfkas yag populer dlakuka model raa Markov sederhaa dega waku homoge. Dega spesfkas, proses sokask dapa dspesfkka secara legkap d dalam usur-usur probablas rass. Esmas probablas rass pada raa Markov sederhaa dapa dselesaka secara lagsug dega meghug jumlah perubaha dar sau keadaa ke keadaa yag la yag erjad selama perode sampel ereu. Salah sau caraya adalah dega megguaka raa sederhaa dua ahap, dmaa keadaa kualas kred dada dega rsko redah da rsko gg. Marks rass perode uggal adalah sebaga berku : p p p p 9
12 Rr Syafr Lubs: Srukur Markov ada Masalah Laju Kred robablas rass dalam suau raa Markov sederhaa megadug sejumlah perubaha dar sau keadaa ke keadaa yag la yag erjad selama perode sampel ereu sehgga dguaka fugs log lkelhood uuk megesmasya. Adaka adalah jumlah waku pada suau sampel berukura N, dmaa j erdapa perpdaha dar keadaa ke keadaa j. Fugs loglkelhood uuk daa yag dasumska Markov, dberka oleh : l L( erode daa) l p l( p) l( p) l p emaksmuma fugs dega harapa parameer p da p dalam kasus, d esmas dega maksmum lkelhood esmaor. Esmas dberka oleh : pˆ ( ) pˆ ( ) Esmaor-esmaor da geeralsasya dega kasus K keadaa adalah sesua dega pegamaa rass sau lagkah. Adaka erdapa daa pada rass perode kedua, maka p da p aka desmas, probablas rass sau perode dalam raa Markov waku homoge. erama, ada probablas rass perode kedua, yau p() da p ( ), seap fugs dar probablas rass perode perama memlk hubuga ( ). Secara spesfk : p () p () () p () p () p ( p... )( p ) p... ( p )( p Msalka () adalah jumlah pegamaa pada keadaa uuk dua perode, ) jumlah perpdaha dar keadaa ke ( )
13 Vol. I No., Jul Desember إء ا keadaa, log lkelhood uuk megesmas p da p dar daa rass dua perode adalah : L( perodeda a) () l p () () l( ()) l p ( )l( p ()) ()l p () Dmaa p () daas ddefska dalam beuk p. Keka sau j j perode da dua perode daa erseda, lkelhood oal adalah jumlah dar log lkelhood, yau : ll( & perodeda a) lp l( p ) l( p ) p l ( )l p () ()l( p ()) ()l( p ()) ()l p () yag dmaksmumka berkeaa dega p. j ublkas laju dak haya ahua. Keka proses rass marks dguaka, publkas dapa dlakuka bulaa aau kuarala. arameer dasar dar kasus adalah pemsaha marks rass sau perode,, sampa dega, dmaa T adalah T waku erpajag dar rass yag dama. Keka rass mulple perode uggal dama, meode daas daa dguaka uuk megesmas parameer perode. H. euup eela elah meghadrka suau meode uuk vekor rass laju dega megguaka pedekaa raa Markov uuk megesmas rass kred. Model dkeahu dega bak, dmaa adalah suau model sederhaa yag dguaka sebaga deskrps proses sokask uuk resko ase. robablas rass dalam suau raa Markov sederhaa megadug sejumlah perubaha dar sau keadaa ke keadaa yag la yag erjad selama perode sampel ereu sehgga peela megguaka fugs log lkelhood uuk megesmas probablas rass ersebu. Adops keragka rass Markov sederhaa membuuhka baya,asums pembaasa pada kred rass yag dbuuhka uuk valdas model.
14 Rr Syafr Lubs: Srukur Markov ada Masalah Laju Kred KEUSTAKAAN Beleck, T. R. ad M. Rukowsk.,, Cred Rsk : Modellg, Valuao ad Hedgg, Berl:Sprger-Verlag Frydma, H ad Schuerma, Tll., 7, Cred Rag Dyamcs ad Markov Mxure Models, Wharo Facal Isos Ceer Workg aper, No Goldfeld, Sephe M. ad Leser V. Chadler., 986, The Ecoomcs of Moey ad Bakg, Nh Edo,New York:Harper&Row,ublshers,Ic Hurd, Tom. Ad Kuzesov, A., 5, Affe Markov Cha Models of Mulfrm Cred Mgrao, Workg aper of Mc Maser Uversy of Caada. Muljoo, Teguh udjo (993), Maajeme erkreda Bag Bak Komersl, Yogyakara:BFE Ross, Sheldo M., 983, Sochasc rocess, USA:Uversy of Calfora.
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
Lebih terperinciHidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
Lebih terperinciDISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
Lebih terperinciOleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
Lebih terperinciMetode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik
Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao
Lebih terperinciPENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA
Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka
Lebih terperinciLOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
Lebih terperinciRISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -
Lebih terperinciSTUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
Lebih terperinciRangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor
Lebih terperinciBab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN
Bab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN 7 Movas Dmovas bab dega medskuska persamaa a hy by c, dega dak semua dar a, b, da c adalah ol Peryaaa a hy by dsebu beuk kuadrak dalam da y, sera erdapa deas a hy by a h [
Lebih terperinciINFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2
INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau
Lebih terperinciPENENTUAN CADANGAN ASURANSI JIWA MULTILIFE DENGAN ASUMSI SEMI MARKOV
Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 77 PENENTUAN CADANGAN ASURANSI JIWA MULTILIFE DENGAN ASUMSI SEMI MARKOV I Gus Nyoma Yud Harawa Jurusa Peddka Maemaka, Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciFINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)
INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU
PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU 8345 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX
ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua
Lebih terperinciPemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)
Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciPenggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD
Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka
Lebih terperinciAnalisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) 337-35 (31-98X Pr) D-165 Aalss Survval dega Model Regres Cox Webull pada Pedera Demam Berdarah Degue (DBD) d Rumah Sak Haj Sukollo Surabaya Edhy Basya, da I
Lebih terperinciEstimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
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 terperinciREFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati
REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua
Lebih terperinciBAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciNORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
Lebih terperinciEstimasi Parameter Model Logit pada Respons Biner Multivariat Menggunakan Metode Mle dan Gee
Jural ILMU DASAR Vol. 0 No.. 009 : 85 9 85 Esmas Parameer Model Log pada Respos Ber Mulvara Megguaka Meode Mle da Gee Esmag Parameers of Log Model o Mulvarae Bary Respose Usg Mle ad Gee Jaka Nugraha, Suryo
Lebih terperinciPengukuran Bunga. Modul 1
Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,
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 terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciPERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU
PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU Dyah Rosa STEM Akamgas, Jl. Gajah Mada No. 38 Cepu E-mal: a_dyah@yahoo.com ABSTRAK Peramala produks d masa medaag saga
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag
Lebih terperinciDeclustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur
Decluserg Peaks Over Threshold Pada Daa Curah Huja Eksrm Depede d Sera Produks Pad Jawa Tmur Rosa Malka () da Suko () ()() Jurusa Saska, FMIPA, ITS, Isu Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm,
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN A.
25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih 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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. pembahasan bab-bab berikutnya antara lain tentang model pergerakan harga
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas bebeapa eo dasa yag dpeluka pada pembahasa bab-bab bekuya aaa la eag model pegeaka haga saham, model kesembaga, meode maxmum lkelhood esmao, ops pu Ameka, smulas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
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. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
Lebih terperinci( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:
5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih 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 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 terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciI adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
Lebih terperinciManajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS
Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defs Pemelharaa Pemelharaa aau perawaa (maeace) merupaka kegaa uuk mejaga aau memelhara faslas-faslas da peralaa pabrk, sera megadaka perbaka, peyesuaa aau peggaa yag dperluka uuk medapaka
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
Uiversias Sumaera Uara BAB 2 LANDASAN TEORI Ladasa eori ii merupaka hasil dari ijaua lieraur-lieraur yag ada kaiaya dega meode-meode peramala maupu dega koeks laiya dalam peulisa Tugas Akhir ii. Adapu
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 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 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciRuang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka
Lebih terperinciPemodelan Regresi untuk Rancangan Percobaan Faktor Tunggal
Jural Sas & Maemaka JSM) ISSN Kaa 854-675 Pusaka Volume 5, Nomor, Aprl 7 Arkel Peela 6-67 Pemodela Regres uuk Racaga Percobaa Fakor Tuggal Dw Ispra Saf Pegaar urusa Maemaka Fakulas MIPA UNDIP Semarag ABSTRAK---Meode
Lebih terperinciPenarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB
Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom
Lebih terperinciFORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE
FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Mara Buar-buar *, Hasra 2, Azskha 2 Mahasswa Progra S Maeaka 2 Dose Jurusa Maeaka Fakulas Maeaka da Ilu Pegeahua Ala Uversas
Lebih terperinci; θ ) dengan parameter θ,
Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas
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 terperinciBAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciFMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI. Pemelharaa aau Maeace.. Pegera Pemelharaa Pemelharaa aau dalam slah asgya dsebu maeace adalah kegaa uuk memelhara aau mejaga faslas / eralaa abrk da megadaka erbaka aau eyesuaa /
Lebih terperinciKALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.
KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive
BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
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 terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR
Lebih terperinci