MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION (MLE) PADA MODEL LOGISTIK EXPONENSIAL
|
|
- Ridwan Hartono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 KNM XVI -6 Ju UNPAD Jaagor MAXIMUM LIKELIHOOD EIMAION MLE PADA MODEL LOGIIK EXPONENIAL DEI RAHMAINA Uversas Marm Raa A Ha.J Poekk. eggarag. augpag ema : desrahmaa@gma.com Absrak Mode ogsk ekspoesa yag dguaka daam paper pada kaa kesehaa uuk megu hubuga daara varabe depede Y da varabe depede X dmaa Y merupaka varabe dkoomcooh keada dar beberapa has yag sukses Y= da gaga Y=. Paper beruua uuk megu pegaruh kovara pada mode ogsk oesa mode. Kasfkas daam mode ogsk ekspoesa dakuka dega megguaka esmas parameer megguaka Maxmum Lkehood Esmao MLE megguaka eras Newo Raphso uuk megu sgfkas pada kovara. Daa yag dguaka daam peea adaah aford Hear raspa daa. Has esmas kovara pada mode ogsk oesa adaah pada Age sgfka dega p-vaue of.84 sedagka urgery da raspa dak sgfka degap-vaue.879 ad.655. Kaa kuc: mode ogsk oesa mxure mode maxmum kehood.. Pedahuua Pegembaga aass survva dakuka dega meggabugka kosep mxure mxure mode dkea uga sebaga sp popuao mode. Beberapa peea mxure mode eah dakuka aara a oeh Ado e. a. [4] yag mee eag mode kere mxure mode pada beberapa es peyak kaker Abu Bakar M. R. [998] eah meakuka peea eag poa kekerasa daam rumah agga da Zhag [8] yag meakuka peea eag aass mxure mode megguaka agorma EM Expecao ad Maxmao. Keka dsrbus pada survva me eah dark adaah paramerk fugs kehood basa dhug daam beuk percobaa survva. ebuah subek dama gaga pada saa berkorbus dega sah f pada kehood merupaka fugs pada peuag pada.. Formuas Dasar Asumska bahwa dsrbus sesor depede pada fugs dsrbus dar mode popuas erpsah dwak oeh dsrbus dua parameer berku: scae > ad < <. R IBN :
2 Rahmaa D. Maxmum Lkehood Esmao KNM XVI - -6 Ju UNPAD Jaagor Da fugs pada peuag f. Adapu fugs kehood dapa dus sebaga berku: f L ] [ ] [ ] [ ] [ Mode ersebu ebh umum dus daam beuk sp mode dmaa kemugka keba/mmue yag dkea uga dega mode ogkdega merupaka varabe peeas pada mode ekspoesa. Msa adaah vekor karakersk dar dvdu da adaah vekor parameer yag sesua kemuda dasumska mode ogsk sebaga berku: ] [ Perama dasumska adaah kosa sehgga beuk fugs og kehood pada mode ogsk adaah Dega mesubsuska ke dperoeh. urua perama dar persamaa d aas adaah sebaga berku: L L urua kedua dar persamaa dperoeh 8
3 KNM XVI -6 Ju UNPAD Jaagor IBN : Jka dasumska adaah kovara dega maka dperoeh fugs og kehood sebaga berku: L 4 urua perama dar persamaa 4 daas adaah sebaga berku: Adapu urua kedua persamaa 4 adaah 8
4 Rahmaa D. Maxmum Lkehood Esmao. Has eeah membua mode urua perama da kedua dar fugs og kehood maka agkah seauya adaah membua esmas parameer da kovara pada mode ogsk ekspoea megguaka Maxmum Lkehood Esmao MLE memaka eras Newo Raphso dega baua program C da sofware -Pus uuk membua grafk. Daa daam paper adaah daa sekuder yau daa aford Hear raspacrowey da Hu [977] memberka waku aha hdup yag berpoes peerma pecakoka aug seak agga dar peermaa mereka daam program pecakoka aug waku aha hdup daam har dak ersesor da ersesor pada pase da kovarae yau Age daam ahu urgery da raspa. Gambar da gambar meuukka esmas Kapa-Meer pada daa aford Hear raspa pada kovarae urgery ad raspa. K-M Po urvva Dsrbuo Fuco Yes urgery No urgery 5 5 me days Gambar : Kurva Kapa-Meer pada urgery. KNM XVI - -6 Ju UNPAD Jaagor 8
5 KNM XVI -6 Ju UNPAD Jaagor K-M Po urvva Dsrbuo Fuco raspaed No raspaed 5 5 me days Gambar : Kurva Kapa-Meer pada raspa. Maxmum Lkehood Esmao M LE Megguaka Meode Newo- Raphso Uuk membua esmas maksmum kehood pada mode ogsk ekspoesa daam paper megguaka meode ewo raphso yag dus daam bahasa pemrograma vsua C++. Meode Newo Raphso dhug dega mecar urua perama da urua kedua dar da mecar a da F sehgga dperoeh marks F yau egave dar vers urua kedua dar marks kemuda dbua esmas MLE sebaga berku: F. Dega adaah vekor pada urua perama pada da F. IBN :
6 Rahmaa D. Maxmum Lkehood Esmao. Aass Pada Mode Ekspoesa Na esmas pada mode ekspoesa sederhaa adaah.46 dmaa a fugs maksmum og kehood adaah 59.5 da og L = Adapu uuk a kovarae pada mode ekspoesa dapa dha pada abe d bawah. abe : Esmas parameer pada mode ekspoesa dega kovaraes. Varabe Coeffce adard sasc p - vaue Error ercep Age urgery raspa Berdasarka abe d aas dperoeh semua kovarae adaah sgfka dega beruru-uru p -vaues..9 da... Aayss Pada Immue Pada Popuas Uuk megu apakah ada dvdu yag keba/mmue dega hpoess sebaga berku: H : H : Esmas pada mode sp oesa sederhaa pada daa aford hear raspa dapa dha pada abe d bawah. abe :Esmas Parameer pada mode sp ekspoesa sederhaa Varabe Coeffce adard Error sasc p -vaue Na og kehood pada mode sp ekspoesa sederhaa adaah 5 da og L =.4 adapu perbedaa a mode sp ekspoesa dega a mode ekspoesa sederhaa adaah d = 5.8. P X c. 95 = P c c.95 =.7. d 5.8 ebh besar dar a krs.7 megguaka gka sgfka 5% sehgga dsmpuka H doak ad popuas pada daa adaah mmue. eauya mode sp ekspoesa ddasarka pada karakerk dar dvdu sebaga kovarae sebagamaa dampka pada abe d bawah. _ KNM XVI - -6 Ju UNPAD Jaagor 84
7 KNM XVI -6 Ju UNPAD Jaagor abe : Esmas Parameer mode sp ekspoesa dega kovarae. Varabe Coeffce adard sasc p -vaue Error ercep Age urgery raspa Popuao sp Berdasarka abe d aassemua kovarae yau Age urgery da raspa sgfka dega beruru uru p -vaue da...4 Aayss Pada Mode Logsk Ekspoesa Uuk memugkka adaya pegaruh kovara pada probabas bahwa seorag dvdu yag keba uga megu kemugka kekebaa bervaras dar dvdu ke dvdu. Akbaya dega meghubugka probabas seap dvdu yag berbeda mead keba/mmue yag bergaug pada formas kovara pada dvdu ersebu. Perama daass mode ogsk ekspoesa dega scae ekspoesa adaah kosa yag dsebu uga dega ogsk ekspoesa sederhaa. abe 4. Esmas Parameer pada Logsk Ekspoesa ederhaa Varabe Coeffce adard sasc p - vaue Error ercep Age urgery raspa Log- kehood : Berdasarka abe d aas dapa dsmpuka bahwa Age da raspa adaah sgfka dega a p - vaue beruru-uru.59 da. sedagka urgery dak sgfka dega a p - vaue.77. eauya d aass mode ogsk ekspoesa dega scae ekspoesa ddasarka pada karakerk dar dvdu sebaga kovarae dsebu uga sebaga mode ogsk ekspoesa sebagamaa dampka pada abe 5 d bawah IBN :
8 Rahmaa D. Maxmum Lkehood Esmao abe 5 : Esmas Parameer pada mode ogsk ekspoesa Varabe Coeffce adard sasc p - vaue Error ercep Age urgery raspa ercep Age urgery raspa Log- kehood = Pada abe 5 d aas ddapa bahwa Age da raspa adaah sgfka pada dsrbus kegagaa beraha hdup dega a p -vaue beruru uru.59 da. sedagka urgery dak sgfka dega p -vaue of.66. eaua uuk kemugka mmue/keba dar dvdu ke dvdu a dperoeh urgery da raspa dak sgfka dega p -vaue beruru uru.879 da.655 sedagka Age adaah sgfka dega p -vaue.84. DAFAR PUAKA []. Abu Bakar M. R. Muvarae urvva Aayss for p popuao wh appcao o paers of domesc voece: cosruco ad appcao of cusomed compuer sofware for he aayss of daa geeraed from sudes of recdvsm wh covaraes o accommodae he deeco of demovao ad rgh-cesorg mechasm. Ph. D. hess Uversy of Bradford 9. []. Ado. Imoo. da Myao. Kere Mxure urvva Modes for Idefyg Cacer ubypes Predcg Pae s Cacer ypes ad urvva Probabes Geome Iformacs 5-4 []. J. Crowey ad M.Hu.Covarace aayss of hear raspa survva daa. Joura of he Amerca asca Assocao [4]. Zhag Y. Paramerc Mxure Modes urvva Aayss wh Appcaos Dserao empe Uversy Phadepha 8. KNM XVI - -6 Ju UNPAD Jaagor 86
ESTIMASI 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciModel Probit pada Respons Biner Multivariat Menggunakan Simulated Maximum Likelihood Estimator
70 Mode Pob... (Jaka Nugaha dkk) Mode Pob pada Respos Be Muvaa Megguaka Smuaed Maxmum Lkehood Esmao Pob Mode o Muvaae Bay Respose Usg Smuaed Maxmum Lkehood Esmao Jaka Nugaha ), Suyo Guo ), S Hayam ) Juusa
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 terperinciASURANSI KESEHATAN INDIVIDU PERAWATAN RUMAH SAKIT. Yuciana Wilandari Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Jln. Prof. H. Soedarto, S.H.
ASURASI KESEHAA IIVIU PERAWAA RUMAH SAKI Yucaa Wadar Jurusa Maemaka FMIPA UIP J. Prof. H. Soedaro, S.H., Semarag 575 Absrac. he Iddua Isurace Heah of he Hospa Care s a cooperao form o reduce hospa epeses.
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinci=, adalah keluaran real negara j, y j. menunjukkan tingkat persaingan negara j terhadap negara i,,
Salmah Ar S Ch. R I Idah W Bagu S dega ebuah bak berama au uroea Ceral Bak CB. odel megabaka erak ekeral dega egara-egara o uuk eederhaaa. odel memeuh eramaa-eramaa r & m / / / / dega adalah keluara real
Lebih terperinciX a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciPenurunan Persamaan Perpetuitas dan Anuitas
SEMINR NSIONL MTEMTIK DN PENDIDIKN MTEMTIK UNY 2016 Peurua Persamaa Perpetutas da utas T - 6 Bud Fresdy Fakultas Ekoom da Bss Uverstas Idosa bstrak Mahasswa bss da akutas, debtor bak, da vestor memerluka
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil
4 INJAUAN PUSAKA Kosep Dasar Pedugaa Area Kec Secara uu etode pedugaa area kec dbag ejad dua baga atu etode peduga agsug (drect estato da etode peduga tak agsug (drect estato. etode-etode pedugaa seaa
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 terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciBAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
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 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 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 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 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 terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciRancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
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 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 terperinciSTRUKTUR MARKOV PADA MASALAH LAJU KREDIT Riri Syafitri Lubis
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
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 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 Studi Kasus Model Double Decrement
Bab III Sudi Kasus Mode Doube Decremen Pada bab ini, akan dieaskan erebih dahuu mengenai beberapa definisi daam eori Doube Decremen. Seanunya akan dibahas benuk kuanifikasi dependensi daam kasus Doube
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
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 terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciPRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
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 terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
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 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 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 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 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 terperinciBAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT
BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT 3. Pedahulua Model eurua kods embata destmas dega model robt terurut. Estmas terhada arameter model robt terurut yatu koefse model da threshold dlakuka dega metode
Lebih terperinciMETODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2
METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
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 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 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 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 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 terperinciPemetaan Jumlah Balita Gizi Buruk Di Kota Surabaya dengan GWNBR dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vo. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-47 Pemetaa Jumah Bata Gz Buruk D Kota Surabaa dega GWNBR da Fexb Shaed Sata Sca Statstc Zuzu Mrat da Purhad Jurusa Statstka, Fakutas MIPA,
Lebih terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinciMengubah bahan baku menjadi produk yang lebih bernilai melalui sintesis kimia banyak dilakukan di industri
Megubah baha baku mead produk yag lebh berla melalu stess kma bayak dlakuka d dustr Asam sulfat, ammoa, etlea, proplea, asam fosfat, klor, asam trat, urea, bezea, metaol, etaol, da etle glkol Serat/beag,
Lebih terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
Lebih terperinciPRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciAnalisis Terhadap Protokol Harn Dan Lin
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 016 Aalss Terhadap Prookol Har Da L A-10 I Made Muska Kera Asawa Lembaga Sad Negara Kadek19_kapaboy@yahoo.com Absrak Prookol Har da L merupaka
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 terperinciUji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.
MA 8 STATISTIKA DASAR SEMESTER I /3 KK STATISTIKA, FMIPA ITB UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Sei, Desember, 9.3.3 WIB ( MENIT) Kelas. Pegajar: Utriwei Mukhaiyar, Kelas. Pegajar: Sumato Wiotoharjo Jawablah pertayaa
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor 2, Nopember 2015 ISSN
Jural EKSPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 SSN 085789 Aalss Pegedala Persedaa Produk dega Meode Ecoomc Order Quay Mul em Megguaka Algorma Geeka uuk Megefseka Baya Persedaa Hasl Peramala Berbass Expoeal
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Hdrolog Hdrolog meruaka ahaa awal erecaaa suau racag bagua dalam suau DAS uuk memerkraka besarya deb bajr yag erjad ddaerah ersebu. Pada saa ar huja jauh ke bum, sebaga ar jauh
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON *
PENDUGAAN PARAMEER DERE WAKU HIDDEN MARKOV HAMILON * BERLIAN SEIAWAY, YANA ADHARINI DAN HIRASAWA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor Jl Merani, Kampus IPB
Lebih terperinciPenggunaan Sistem Samar Pada Pemodelan Tingkat Inflasi Di Indonesia
Pegguaa Sstem Samar Pada Pemodea Tgkat Ifas D Idoesa Oeh : Nuug Chusu Chotmah ahasswa Program Stud atematka FIP UNY gus ama bad Staf Pegajar Jurusa Peddka atematka FIP UNY uhammad Fauza Staf Pegajar Jurusa
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 terperinciPendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin
4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua
Lebih terperinci