PROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi
|
|
- Yulia Sumadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : ROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMOK ADA ROSES YULE- FURRY Samsuryad Jurusan Maemaka FMIA Unversas Srwaya Inderalaya alembang Absrac The research s carred ou o buld sochasc model from cluser brhdeah process wh wo sexes on Yule-Furry process snce he formula or sochasc model from ha sochasc process s no presened ye where as a lo of phenomena are represened abou ha sochasc process. Model developmen s bascally o fnd posulae form and dfferenal equaon. The fnal resuls of hs research are posulae and dfferenal equaon from sochasc process paral dfferenal equaon for ranson probably generang funcon and on momen generang funcon. Keywords : sochasc process cluser brh-deah process Yule-Furry process.. ENDAHULUAN Salah sau proses yang spesfk dar proses sokask adalah proses sokask dengan waku konnyu dan ruang sae dskr. roses n dsebu dengan proses cacah sedangkan proses cacah yang berupa suau model dar fenomena alam dnamakan proses osson. Salah sau pengembangan dar proses osson adalah mengnkan suau perswa yang erad pada selang waku erenu berganung pada banyaknya perswa yang elah erad conoh dar fenomena n adalah proses kelahran proses kemaan dan proses kelahran-kemaan. roses kelahran-kemaan yang elah banyak dbahas dalam leraur adalah proses kelahran-kemaan murn danaranya pada Taylor 984 apolus 984 Cox dan Mller 987 Srnvasan dan Mehaa 988 Bhaacharya dan Waymre 99. Semenara u banyak fenomena yang demukan d lapangan dapa
2 roses Sokask Kelahran Samsuryad menggambarkan suau keadaan dmana suau perswa dapa erad secara serenak aau bersamaan dalam selang waku erenu msalnya suau proses memecah dr dan ma secara serenak yang erad dalam selang waku erenu aau eradnya konsenras ndvdu pada suau ruang erenu dan pada waku erenu uga yang dakbakan kedaangan dan kepergan ndvdu secara bersamaan. Keadaan n dak lan merupakan gambaran dar proses kelahran-kemaan kelompok. Kemudan d lapangan uga demukan kenyaaan bahwa suau ndvdu makhluk hdup dapa dbedakan aas dua ens kelamn yau perempuan dan lak-lak. Oleh karena u perlu kranya unuk dka suau model sokask dar proses kelahran-kemaan kelompok dengan dua ens kelamn melalu penurunan secara maemas sehngga model yang dperoleh dapa mencermnkan fenomena d lapangan.. TINJAUAN USTAKA. roses osson roses osson dapa ddefnskan dengan beberapa posula seper ersebu d bawah n Taylor 984. Defns : Sebuah proses osson dengan nensas λ> adalah suau proses sokask dengan nla blangan bula {N; } dmana Unuk seap k waku = < < < < n maka proses nkremenal N - N N 3 -N N n -N n- adalah peubah acak salng bebas; Unuk dan peubah acak N+ -N menyebar menuru dsrbus osson yau {N+ -N =k} = e λ λ k ; unuk k = dan k! N =... roses osson Kelompok Dalam proses osson erdapa asums bahwa seumlah perswa dapa erad secara bersamaan pada suau saa yau ka erdapa suau kelompok pada suau k rapono 986 yang memenuh asums-asums d bawah n
3 JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : N menyaakan banyaknya kelompok pada waku merupakan proses osson dengan raa-raa λ dengan adalah k waku dmana kelompok erad. Seap kelompok mempunya blangan acak yang menunukkan banyaknya perswa yang erad semenara menyaakan banyaknya perswa yang erad pada kelompok ke- merupakan peuabah acak. Banyaknya perswa yang erad pada kelompok yang berbeda adalah salng bebas dan berdsrbus peluang sama..3 Rana Markov Markov Chans ada proses sokask banyak sekal proses yang mempunya sfa khas salah saunya adalah proses yang mempunya sfa Markov. Defns : Jka {N n ;n } merupakan suau proses sokask dengan sfa {N n+ =k N N N n } = {N n+ =k N n }. unuk semua k S ruang sae dan n maka proses sokask n mempunya sfa markov aau rana Markov Cnlar;975. Unuk semua blangan bula aknegaf n dan N N N n N n+ S maka peluang bersyaranya adalah {N n+ =k N n =} = k dmana k S.3 dsebu peluang ranss unuk rana ersebu..4 roses Kelahran-kemaan Murn ure Brh-Deah rocess Msalkan λ dan adalah suau barsan blangan posf maka suau proses kelahran-kemaan murn erdefns sebaga suau proses Markov yang memenuh posula d bawah n. {N+ = N=n} = λ n + o {N+ =- N=n} = n + o {N+ = N=n} = λ n + n + o 3
4 roses Sokask Kelahran Samsuryad v {N+ =±m N=n} = o dengan m = 34 dan n =.4 Unuk > akan dperoleh persamaan dferensal n n n n n n + n + n+ = λ + + λ.5.5 roses Kelahran-Kemaan Yule-Furry roses osson dmana λ n dan n merupakan fungs dar n dsebu proses kelahran-kemaan murn sedangkan unuk λ n = nλ dan n = n yang bersfa lner dsebu proses Yule-Furry Cox dan Mller;987. Jka N menyaakan banyaknya populas pada waku dan ka n = {N=n} dengan mengambl λ n = nλ dan n = n maka n dapa dperoleh dar persamaan = n λ + + n λ + n.6 n + n n n+ 3. LANKAH EMODELAN ROSES STOKASTIK embangunan model proses sokask n melalu ahapan sebaga berku yau: merumuskan posula yang memenuh proses osson dan Markov memodelkan posula ke benuk persamaan dferensal D dan menggunakan eorema persamaan dferensal parsal unuk fungs pembangk peluang ranss sera membenuk fungs momen gabungan. 4. HASIL DAN EMBAHASAN 4. osula roses Kelahran-Kemaan Secara Kelompok dengan Dua Jens Kelamn Dalam sebuah selang waku yang kecl kaakanlah + msalkan + menyaakan banyaknya perswa yang erad dalam selang waku + dan + merupakan sebuah peubah acak dengan asums-asums sebaga berku Samsuryad 999 : 4
5 JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : N+ menyaakan banyaknya kelompok pada waku + dan N+ merupakan proses osson dengan raa-raa λ +λ + + dengan λ λ dan beruru-uru menyaakan raa-raa kelahran wana raa-raa kelahran lak-lak raa-raa kemaan wana dan raa-raa kemaan lak-lak. Tap kelompok mempunya blangan acak yang menunukkan banyaknya perswa yang erad. menyaakan banyaknya perswa yang erad pada kelompok ke- dan merupakan sebuah peubah acak. Banyaknya perswa yang erad pada kelompok yang berbeda adalah salng bebas dan berdsrbus peluang sama. Anggaplah sekarang sebuah peubah acak adalah banyaknya ndvdu pada waku dan {=n} dnyaakan dengan n. Dalam selang waku + kemungknan perswa yang erad pada proses sokask kelahran-kemaan kelompok dengan dua ens kelamn adalah erad sau aau lebh kelahran wana aau erad sau aau lebh kelahran lak-lak aau erad sau aau lebh kemaan wana aau erad sau aau lebh kemaan lak-lak aau dak erad sau aau lebh kelahran aau kemaan bak wana maupun lak-lak. Selanunya msalkan unuk proses lner proses Yule-Furry {λ n = nλ} dan { n = n} adalah suau barsan blangan posf. Jka dalam selang waku + seap anggoa populas mempunya peluang [ ] E[ ] λ + o unuk lahrnya sau aau lebh ndvdu wana yang baru [ ] E[ ] λ + o unuk lahrnya sau aau lebh ndvdu lak-lak yang baru [ ] E[ ] aau lebh ndvdu wana dan [ ] E[ ] + o unuk manya sau + o unuk manya sau aau lebh ndvdu lak-lak maka suau proses sokask kelahran-kemaan kelompok dengan dua ens kelamn pada proses Yule-Furry ddefnskan sebaga suau proses Markov yang uga memenuh posula d bawah n {+ = =} = [ ] E[ ] λ + o {+ = = } = [ ] E[ ] λ + o {+ =- = } = [ ] E[ ] + o v {+ =- = } = [ ] E[ ] + o 5
6 roses Sokask Kelahran Samsuryad v {+ = = } = [ ] E[ ] λ +λ o v {+ =±m = } = o dengan m = Caaan: Banyaknya perswa yang erad dalam selang waku + salng bebas dengan banyaknya perswa yang erad dalam selang waku. 4. Model D roses Kelahran-Kemaan secara Kelompok dengan Dua Jens Kelamn enelasan posula 4. d aas dapa dnyaakan dalam benuk pernyaaan peluang sebaga berku : = {=} aau + = {+ =} 4.3 ersamaan 4.3 dapa durakan menad + = {= dan + = aau =- dan + = aau =- dan + = aau =+ dan + =- aau =+ dan + =- aau = m dan + =±m aau = m dan + = ±m } aau + = {=}. {+ = =} + {=- }. {+ = = - } + {=- }. {+ = = - } + {=+ }. {+ =- = + } + {=+ }. {+ =- = + } + {= m }. {+ =±m = m } + {= m }. {+ =±m = m } 4.4 ersamaan 4.4 dapa dnyaakan dalam benuk berku n : + - = -[ ] E[ ] λ +λ [ ] E[ ] λ
7 JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : [ ] E[ ] λ [ ] E[ ] [ ] E[ ]. + + [ m + m ]. o Selanunya kedua ruas dbag dengan dan unuk maka akan dperoleh lm + = lm -[ ] E[ ] λ +λ [ ] E[ ] λ. + [ ] E[ ] λ. + + [ ] E[ ] [ ] E[ ]. + + [ o m + m ]. 4.5 Jad persamaan dferensal unuk proses sokask kelahran-kemaan dengan dua ens kelamn secara kelompok pada proses Yule-Furry adalah : = -[ ] E[ ]λ +λ [ ] E[ ] [ ] E[ ] λ [ ] E[ ] + [ ] E[ ] λ enenuan fungs pembangk peluang ranss ersamaan 4.6 dnyaakan dalam benuk eorema berku. Teorema 4. Samsuryad 999 : ersamaan dferensal parsal unuk fungs pembangk peluang ranss dar sebuah proses sokask kelahran-kemaan dengan dua ens kelamn secara kelompok pada proses Yule-Furry dengan syara 7
8 roses Sokask Kelahran Samsuryad 8 ; = = 4.7 adalah = [ ] [ ] E ] [ λ λ λ λ [ ] [ ] E 4.8 Buk : Dkeahu bahwa ; = = Jka persamaan d aas durunkan maka akan dperoleh = = = = + = [ ] + = dan karena menuru Bhaacharya dan Waymre 99 ] [. Z E + = + maka = [ ] ] [. Z E + = = [ ] ] [ + = Z E Selanunya karena ] [ + Z E = [{+ - = } ] +. {+ - = } +. {+ - = } +.{+ - = - } +.{+ - = - } + m ±.{+ -
9 JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : ± m = ±m } +.{+ - = ±m } dan sfa salng bebas nkremenal dar proses sokask yau E[ Z + ] = E[ Z + = ] maka = = [[ ] E[ ] {[-[ ] E[ ] λ +λ o ] + λ + o ] + [ [ ] E[ ] + o ] + [[ ] E[ ] λ + o ] + [ [ ] E[ ] + o ] + ± m ± m o + o } Unuk akan dperoleh = = [ ] E[ ] [-λ -λ - + λ + λ + ] + = [ ] E[ ] [- + ] Selanunya ka ersamaan 4.7 durunkan erhadap dan maka akan dperoleh = = = dan = sehngga = [ ] E[ ] [-λ -λ - + λ + λ + ] + [ ] E[ ] [- + ] Jad = [ ] E[ ] λ + λ + + λ + λ ] [ + [ ] E[ ] erbuk. 9
10 roses Sokask Kelahran Samsuryad Selanunya unuk memperoleh raa-raa dan varans dar ersamaan 4.8 enang banyaknya ndvdu wana dan lak-lak pada waku erlebh dahulu dransformaskan θ = e ; θ θ = e ; Kθ θ ; = log e e ; 4.9 θ sedemkan sehngga Kθ θ ; merupakan fungs pembangk momen gabungan. Jka unuk = ersamaan 4.9 durunkan erhadap θ ddapa θ = e θ aau = e θ θ 4. dan haslnya dsubsuskan ke ersamaan 4.8 sehngga dperoleh K = [ ] E[ ] θ θ [ θ + λ + λ e λ e λ e ] K θ [ ] E[ ] θ e K θ 4. Selanunya perluas pangka dar θ dan θ kemudan samakan koefsen yang berhubungan dengan pangkanya. Msalkan K menyaakan kumulan gabungan dar order. Sebaga conoh K adalah raa-raa banyaknya ndvdu wana K adalah kovarans dar banyaknya ndvdu wana dan lak-lak dan seerusnya dengan cara menenukan solus benuk-benuk berku : K = [ ] E[ ]λ - K K = [ ] E[ ][λ K - K ] K = [ ] E[ ][λ - K + λ - K ] K = [ ] E[ ][λ K + λ - - K ] K = [ ] E[ ][λ K - K + λ K - K ] 4. ersamaan 4. dapa dselesakan secara rekursp persamaan-persamaan ersebu menyaakan dsrbus margnal dar banyaknya ndvdu wana yang menyaakan sebuah proses sokask kelahran-kemaan.
11 JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : Jka n menyaakan banyaknya ndvdu wana pada saa awal dan n menyaakan banyaknya ndvdu lak-lak pada saa awal maka penyelesaan unuk raaraa adalah [ E K = ] [ ] λ λ n e dan λ E E K = n [ n ] [ ] λ λ λ [ ] [ ] e + n e λ λ Jad ka λ > maka lm raso banyaknya ndvdu wana dan lak-lak yang dharapkan adalah λ + λ. 5. KESIMULAN Berdasarkan penelan n dperoleh model persamaan dferensal parsal proses sokask kelahran-kemaan dengan dua ens kelamn secara kelompok pada proses Yule-Furry dunukkan pada ersamaan 4.6 dengan eorema fungs pembangk peluang ranss ersamaan 4.8 dan fungs pembangk momen gabungannya pada ersamaan 4. yang berguna dalam menenukan lahr aau manya ndvdu wana maupun lak-lak. Hasl penelan n dapa dka ulang dengan pendekaan lan aau anpa proses Yule-Furry dan dkembangkan lebh lanu dengan memperhakan fakor mgras. DAFTAR USTAKA. Bhaacharya R. N and Waymre E. C Sochasc rocesses wh Applcaon John Wley & Sons New York 99.. Cnlar Erhan Inroducon o Sochasc rocesses. rence-hall Inc New Jersey Cox D. R and Mller H.D The Theory of Sochasc rocesses Chapman and Hall London oodman L. A opulaon rowh of he Sexes Bomercs : - 5.
12 roses Sokask Kelahran Samsuryad 5. Kendall D. Sochasc rocesses and opulaon rowh Journal of he Royal Sascal Socey Seres B 949 : apolus Ahanasos robably Random Varables and Sochasc rocesses Second Edon Mc.raw-Hll Book Campany New York rapono enganar roses Sokask I enerb Karunka Jakara Samsuryad Model ersamaan Dferensal roses Kelahran-Kemaan dengan Dua Jens Kelamn secara Kelompok Laporan enelan Dana DIK-S Unsr Tahun 999 Tdak dpublkaskan Srnvasan S. K and Mehaa K. M Sochasc rocesses Taa Mc. raw- Hll ublshng Company Lmed New Delh Taylor H. M An Inroducon o Sochasc Modellng Academc ress Inc Florda 984.
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab
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 terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
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 terperinciBAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST
BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:
Lebih terperinciHidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal
Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov
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 terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa
Lebih terperinciKajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR
JURAL TEKK POT Vol, o, (0) -6 Kajan odel arkov Waku Dskr Unuk Penyebaran Penyak enular Pada odel Epdemk R Rafqaul Hasanah, Laksm Pra Wardhan, uhud Wahyud Jurusan aemaka, Fakulas PA, nsu Teknolog epuluh
Lebih terperinciPENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1
PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
Lebih terperinciFisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang
Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,
Lebih terperinciNILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA
Jurnal Ilmu Maemaka dan Terapan Desember 015 Volume 9 Nomor Hal. 97 10 NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA R. D. S. Rahangmean 1, M. I. Tlukay, F. Y. Rumlawang,
Lebih terperinciANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor
ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya
Lebih terperinciBAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju
Lebih terperinci( L ). Matriks varians kovarians dari
LIVIA PUSPA T 677 9.3 METODE KOMPONEN UTAMA Informas yang dbuuhkan daam eknk komponen uama suau daa ddapa dar marks varans kovarans, aau marks koreasnya. Meode komponen uama n, beruuan unuk menaksr parameer
Lebih terperinciKONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDAAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor maemaka keuangan dan saska yang mendukung dalam penurunan formula Lookback Opons pada Bab III dan pembuaan program pada Bab IV. Teor-eor yang
Lebih terperinciBAB 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 METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013
3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu
Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan
Lebih terperinci9. TEKNIK PENGINTEGRALAN
9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. Inegral Parsal Formula Inegral Parsal : Cara : plh u yang urunannya lebh sederhana Conoh : Hung u dv uv v du e d msal u =, maka du=d dv e d v e d e sehngga e d e e d e e C INF8
Lebih terperinciAPLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a
APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang
Lebih terperinciBAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperincix 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.
Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.
Lebih terperinciMuthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H
PERBANDINGAN MODEL COX PROPORTIONAL HAZARD DAN MODEL PARAMETRIK BERDASARKAN ANALISIS RESIDUAL (Sud Kasus pada Daa Kanker Paru-Paru yang Dperoleh dar Conoh Daa pada Sofware S-Plus 2000 dan Smulas unuk Dsrbus
Lebih terperinciPengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov
Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hdden Markov Wwen Wdyasu Teknk Elekro, Fakulas Sans dan Teknolog, Unversas Sanaa Dharma Emal: wwen@usd.ac.d Absrak Aksara Pallawa aau kadangkala duls sebaga Pallava
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS
PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana
Lebih terperinciPenerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Me 6 ISSN 85-789 Penerapan Saska Nonparamerk dengan Meode Brown-Mood pada Regres Lner Berganda Applcaon of Nonparamerc Sascs, wh Brown-Mood Mehod on Mulple Lnear Regresson
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 robabilias 2.1.1 Definisi robabilias adalah kemungkinan yang daa erjadi dalam suau erisiwa erenu. Definisi robabilias daa diliha dari iga macam endekaan, yaiu endekaan klasik,
Lebih terperinciKARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP
Karakerisik Umur Produk (Sudarno) KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL Sudarno Saf Pengajar Program Sudi Saisika FMIPA UNDIP Absrac Long life of produc can reflec is qualiy. Generally, good producs
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN METODE KOEFISIEN MANAJEMEN (BOWMAN S) SEBAGAI ALTERNATIF MODEL PERENCANAAN PRODUKSI PRINTER TIPE LX400 PADA PT X
USULAN ENERAAN METODE KOEISIEN MANAJEMEN (BOMAN S) SEBAGAI ALTERNATI MODEL ERENCANAAN RODUKSI RINTER TIE LX400 ADA T X Hendi Dwi Hardiman Jurusan Teknik Manajemen Indusri - Sekolah Tinggi Manajemen Indusri
Lebih terperinciDi bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif
Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik
6 BAB LANDASAN TEORI. Model Persedaan.. Model Deermnsk Model Deermnsk adalah model yang menganggap nla-nla parameer elah dkeahu dengan pas. Model n dbedakan menjad dua: a. Deermnsk Sas. D dalam model n
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciBAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis
BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN A. Permasalahan Nyaa Penyebaran Penyaki Tuberculosis Tuberculosis merupakan salah sau penyaki menular yang disebabkan oleh bakeri Mycobacerium Tuberculosis. Penularan penyaki
Lebih terperinciIII. PEMODELAN HARGA PENGGUNAAN INTERNET
8 III EMODELAN HARGA ENGGUNAAN INTERNET 3 Asumsi dan Model ada peneliian ini diperhaikan beberapa asumsi yaiu sebagai beriku: Waku anarkedaangan menyebar eksponensial dengan raaan λ - (laju kedaangan adalah
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON*
PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON* BERLIAN SETIAWATY DAN HIRASAWA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor
Lebih terperinciKresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan
Kresnano C Moel Sebaran Pergerakan Kresnano C Tujuan Uama: Mengeahu pola pergerakan alam ssem ransporas serng jelaskan alam benuk arus pergerakan (kenaraan, penumpang, an barang) yang bergerak ar zona
Lebih terperinciAPLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER (CONTOH KASUS DI G. KELUD)
Alkas Iners Non Lner Dengan Pendekaan Lner Unuk Menenukan Hosener Conoh Kasus d G. Kelud) Cece Sulaeman) APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER CONTOH KASUS DI
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (05) 33-350 (30-9X Prn) D-3 Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Ap Kelas Ekonom Keraaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS Ilaf Andala dan Irhamah Jurusan Saska Fakulas Maemaka
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER
ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinci(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a
Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg
Lebih terperinciBAB 3 PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET
BAB PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET MENGENAI METODE NUMERIK Persoalan yang melbaan model maemaa banya munul dalam berbaga lmu pengeahuan seper halnya dalam asus
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade
Lebih terperinciFaradina GERAK LURUS BERATURAN
GERAK LURUS BERATURAN Dalam kehidupan sehari-hari, sering kia jumpai perisiwa yang berkaian dengan gerak lurus berauran, misalnya orang yang berjalan kaki dengan langkah yang relaif konsan, mobil yang
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciRANK DARI MATRIKS ATAS RING
Dela-Pi: Jurnal Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISSN 089-855X ANK DAI MATIKS ATAS ING Ida Kurnia Waliyani Program Sudi Pendidikan Maemaika Jurusan Pendidikan Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam FKIP Universias
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: ( Print) D-108
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (013) ISSN: 337-3539 (301-971 Prin) D-108 Simulasi Peredaman Gearan Mesin Roasi Menggunakan Dynamic Vibraion Absorber () Yudhkarisma Firi, dan Yerri Susaio Jurusan Teknik
Lebih terperinciSpace-time Models. MA5282 Topik dalam Statistika II 21 April 2015 Utriweni Mukhaiyar
Space-me Models MA58 opk dalam Saska II Aprl 5 Urwen Mukhayar Analss Sask Box&Jenkns Ieraon Posulae General Class of Models ACF, PACF, dff Daa Analyss on-paramerc Analyss Sochasc Processes Mulvarae Analyss
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas analisis deret waktu, diagram kontrol Shewhart, Average Run Length
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pendahuluan Dalam enulsan maer okok dar skrs n derlukan beberaa eor-eor yang mendukung, yang menjad uraan okok ada bab n Uraan dmula dengan membahas analss dere waku, dagram konrol
Lebih terperinciPENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG
INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas
Lebih terperinciModifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat
Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA
PENDUGAAN PARAMEER DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY DAN DIMAS HARI SANOSO Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor Jl Merani, Kampus
Lebih terperinciPERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1
PERSAMAAN GERAK Posisi iik maeri dapa dinyaakan dengan sebuah VEKTOR, baik pada suau bidang daar maupun dalam bidang ruang. Vekor yang dipergunakan unuk menenukan posisi disebu VEKTOR POSISI yang diulis
Lebih terperinciPERBAIKAN ASUMSI KLASIK
BAHAN AJAR EKONOMETRI AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIAH OGAAKARTA PERBAIKAN ASUMSI KLASIK 6.. Mulkolnearas Jka model ka mengandung mulkolneras yang serus yakn korelas yang ngg anar varabel ndependen,
Lebih terperinciBAB KINEMATIKA DENGAN ANALISIS VEKTOR
BAB KINEMATIKA DENGAN ANALISIS VEKTOR Karakerisik gerak pada bidang melibakan analisis vekor dua dimensi, dimana vekor posisi, perpindahan, kecepaan, dan percepaan dinyaakan dalam suau vekor sauan i (sumbu
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
I. PENDAHULUAN. Laar Belakang Menuru Sharpe e al (993), invesasi adalah mengorbankan ase yang dimiliki sekarang guna mendapakan ase pada masa mendaang yang enu saja dengan jumlah yang lebih besar. Invesasi
Lebih terperinciOleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw
Oleh : Harfa Hanan Yoga A Nugraha Gemur Safar ka Sautr Arya Andka Dumanau Dosen : Dr.rer.nat. Ded osad, S.S., M.Sc. Program Stud Statstka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Gadah Mada
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinci(A.7) OPTIMISASI PORTOFOLIO BERDASARKAN MEAN-VALUE AT RISK DI BAWAH MODEL INDEKS BERGANDA DENGAN VOLATILITAS TAK KONSTAN
Prosdng Semnar Nasonal Saska Unversas Padjadjaran, 3 November 00 (A.7) OPIMISASI POROFOIO BERDASARKAN MEAN-VAUE A RISK DI BAWAH MODE INDEKS BERGANDA DENGAN VOAIIAS AK KONSAN Agus Suprana, F. Sukono, Bunga
Lebih terperinciAnalisis Survival pada Pasien Penderita Sindrom Koroner Akut di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Tahun 2013 Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (215) 2337-352 (231-928X Prn) D151 Analss Survval pada Pasen Pendera Sndrom Koroner Aku d RSUD Dr. Soeomo Surabaya Tahun 213 Menggunakan Regres Cox Proporonal Hazard
Lebih terperinciPENDAHULUAN LANDASAN TEORI
PEDAHULUA Laar Belakang Menduga dan meramal sae yang idak bisa diamai secara langsung dari suau kejadian ekonomi adalah ening Pemerinah melalui bank senral dan ara regulaor daa menggunakan informasi enang
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 terperinciJurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (2)
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (016) 337-350 (301-98X Prn) D-17 Analss Kurva Survval Kaplan Meer pada Pasen HIV/AIDS dengan Anrerovral Therapy (ART) d RSUD Prof. Dr. Soekandar Kabupaen Mojokero
Lebih terperinciPERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR
B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI oleh: RILA DWI RAHMAWATI NIM: 0350050 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS
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 terperinciPERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk)
Jurnal UJMC, Volume 3, Nomor 1, Hal. 15-0 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X ERHITUNGAN VAUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMUASI MONTE CARO (STUDI KASUS SAHAM T. X ACIATA.Tbk) Sii Alfiaur Rohmaniah 1 1 Universias
Lebih terperinciFIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI
KTSP & K-13 FIsika K e l a s XI KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran Seelah mempelajari maeri ini, kamu diharapkan mampu menjelaskan hubungan anara vekor posisi, vekor kecepaan, dan vekor percepaan unuk gerak
Lebih terperinciHIDDEN MARKOV MODEL. Proses Stokastik dapat dipandang sebagai suatu barisan peubah acak dengan T adalah parameter indeks dan X
BAB II HIDDE MARKOV MODEL.. Pendahuluan Proses Sokasik dapa dipandang sebagai suau barisan peubah acak { X, } dengan adalah parameer indeks dan X menyaakan keadaan pada saa. Himpunan dari semua nilai sae
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN
IV. METODOLOGI PENELITIN 4.. Obek Penelan Obek penelan adalah Provns Sulawes Tengah, yang ddasarkan aas beberapa permbangan. Perama, Provns Sulawes Tengah memlk sumberdaya sekor peranan dan ndusr pengolahan
Lebih terperinciBAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan
BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciGERAK LURUS BESARAN-BESARAN FISIKA PADA GERAK KECEPATAN DAN KELAJUAN PERCEPATAN GLB DAN GLBB GERAK VERTIKAL
Suau benda dikaakan bergerak manakalah kedudukan benda iu berubah erhadap benda lain yang dijadikan sebagai iik acuan. Benda dikaakan diam (idak bergerak) manakalah kedudukan benda iu idak berubah erhadap
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciPERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DIFUSI NON HOMOGEN SATU DIMENSI
rima: Jurnal endidikan Maemaika Vol., No., Juli 7, hal. 33-4 -ISSN: 579-987, E-ISSN: 58-6 ERSAMAAN DIFERENSIAL ARSIAL DIFUSI NON HOMOGEN SATU DIMENSI Rukmono Budi Uomo Universias Muhammadiyah Tangerang,
Lebih terperinciBAB IV NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN. Bab ini membahas suatu vektor tidak nol x dan skalar l yang mempunyai
BAB IV NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN Bab ini membahas suau vekor idak nol dan skalar l yang mempunyai hubungan erenu dengan suau mariks A. Hubungan ersebu dinyaakan dalam benuk A λ. Bagaimana kia memperoleh
Lebih terperinciBAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciAnalisis Jalur / Path Analysis
Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
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 terperinci1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu
.4 Persamaan Schrodinger Berganung Waku Mekanika klasik aau mekanika Newon sanga sukses dalam mendeskripsi gerak makroskopis, eapi gagal dalam mendeskripsi gerak mikroskopis. Gerak mikroskopis membuuhkan
Lebih terperinciMEMBAWA MATRIKS KE DALAM BENTUK KANONIK JORDAN. Irmawati Liliana. KD Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Unswagati
Jurnal Euclid, vol., No., p.568 MEMBW MTRIKS KE DLM BENTUK KNONIK JORDN Irmawai Liliana. KD Program Sudi Pendidikan Maemaika FKIP Unswagai irmawai.liliana@gmail.com bsrak Benuk kanonik Jordan erbenuk apabila
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN NUMERIK
BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK Dengan memperhaikan fungsi sebaran peluang berahan dari masingmasing sebaran klaim, sebagai mana diulis pada persamaan (3.45), (3.70) dan (3.90), perhiungan numerik idak mudah
Lebih terperinciPEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001
I I PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001 \ TENTANG PEMBERDAYAAN, PELESTARIAN DAN PENGEMBANGAN ADAT ISTIADAT DAN LEMBAGA ADAT DENGAN RAHMAT TAHUN YANG MAHA
Lebih terperinciTINGKAT KEBUGARAN JASMANI KELAS VIII SEKOLAH MENENGAH PERTAMA NEGERI 1 DONOROJO TAHUN PELAJARAN 2014/ 2015 SKRIPSI. Oleh:
Arikel Skripsi TINGKAT KEBUGARAN JASMANI KELAS VIII SEKOLAH MENENGAH PERTAMA NEGERI 1 DONOROJO TAHUN PELAJARAN 2014/ 2015 SKRIPSI Diajukan Unuk Memenuhi Sebagian Syara Guna Memperoleh Gelar Sarjana Pendidikan
Lebih terperinciMEMAKSIMUMKAN NILAI HARAPAN KEKAYAAN INVESTOR DENGAN STRATEGI INVESTASI SAHAM DUA PERUSAHAAN YANG BERGABUNG NUR AZIEZAH
MEMAKIMUMKAN NILAI HARAPAN KEKAYAAN INVETOR DENGAN TRATEGI INVETAI AHAM DUA PERUAHAAN YANG BERGABUNG NUR AZIEZAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTA MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciPekan #3. Osilasi. F = ma mẍ + kx = 0. (2)
FI Mekanika B Sem. 7- Pekan #3 Osilasi Persamaan diferensial linear Misal kia memiliki sebuah fungsi berganung waku (. Persamaan diferensial linear dalam adalah persamaan yang mengandung variabel dan urunannya
Lebih terperinciPERTEMUAN 2 KINEMATIKA SATU DIMENSI
PERTEMUAN KINEMATIKA SATU DIMENSI RABU 30 SEPTEMBER 05 OLEH: FERDINAND FASSA PERTANYAAN Pernahkah Anda meliha aau mengamai pesawa erbang yang mendara di landasannya? Berapakah jarak empuh hingga pesawa
Lebih terperinciPENAKSIRAN PELUANG KESEMBUHAN
Prosdng SNaPP2011 Sans, Teknolog, dan Kesehaan ISSN:2089-3582 PENAKSIRAN PELUANG KESEMBUHAN DENGAN KEKAMBUHAN BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL 1 Abdul Kudus, 2 R. Dachlan Muchls, dan 3 Tk Respa 1,2 Jurusan Saska,
Lebih terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciModel Suku Bunga Multinomial 4. Danang Teguh Qoyyimi *, Dedi Rosadi 2.
ROSIDING ISBN: 978-979-6353-3- Model Suu Bunga Mulnomal 4 S-5 Danang Teguh Qoyym *, Ded Rosad Jurusan Maemaa FMIA Unversas Gadah Mada *qoyym@ugm.ac.d Maalah n adalah merupaan pengembangan dar model suu
Lebih terperinci