Lampiran 1 Penentuan titik tetap Model Gyllenberg-Webb. 1 ln
|
|
|
- Fanny Hadiman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 LAMPIRAN
2 35 Lampiran 1 Penentuan titik tetap Model Gyllenberg-Webb Titik tetap dari sistem persamaan diferensial (3.7)-(3.8) diperoleh dengan menentukan 0 dan 0, sehingga diperoleh: 1 ln 0 (1) 1 ln 0 (2) (3) Substitusikan dari persamaan (3) ke persamaan (1), diperoleh 1 1 ln 0 1ln 1 dengan 1 ln Substitusikan ke persamaan (2), diperoleh 1 1 ln 1ln Substitusikan, diperoleh , 2
3 ln, Substitusikan 0 untuk mendapatkan N dan Q. 1 lnn 1 lnn 1, karena 0 dan 0 maka 0. 0 dan 0 tidak dapat digunakan karena 0 tak terdefinisi. Substitusikan untuk mendapatkan dan. 1 lnn 1 lnn 1 1 lnn 1 lnn 1 karena maka 1lnN 4 2 Sehingga diperoleh,
4 37, karena dan Maka Sehingga diperoleh titik tetap,, sebagai berikut, Substitusikan nilai-nilai parameter dari tabel 1 diperoleh, 0.67, 1.67 Substitusikan untuk mendapatkan dan. 1 lnn 1 lnn 1 1 lnn 1 lnn 1 karena maka 1lnN 4 2
5 38 Sehingga diperoleh,, karena dan maka sehingga diperoleh titik tetap, sebagai berikut,, substitusikan nilai-nilai parameter dari tabel 1 diperoleh, 0.027, Program dengan menggunakan Mathematica 7 untuk menentukan titik tetap sebagai berikut: 1 Solve μp 1 Log, 1 Log, Diperoleh, 1 0, 1 Log, 1 Log, μq 0,,
6 39 Solve1 μp Log 0, 1 Log μq 0,, 1Log 1 1Log
7 40 Lampiran 2a Analisis kestabilan Model Gyllenberg-Webb Substitusikan ke persamaan (3.7)-(3.8), Misalkan sistem persamaan (3.7)-(3.8) ditulis sebagai berikut:, 1 ln, 1 ln dengan melakukan pelinearan didapat matriks Jacobi sebagai berikut : dimana β 1 ln 1 ln ln ln 1 ln 1 ln 1 ln μq ln 1 ln
8 41 Lampiran 2b Analisis kestabilan Model Gyllenberg-Webb di, Kestabilan sistem di titik tetap,,, dapat diperoleh dengan melakukan pelinearan pada persamaan sistem sehingga diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut Dimana, kemudian di cari nilai eigennya dengan menggunakan persamaan karakteristik,, sehingga diperoleh
9 42 sehingga nilai eigen adalah, Substitusikan nilai-nilai parameter dari tabel 1 sehingga pelinearan titik tetap, lebih mudah, maka akan diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut :.,... kemudian di cari nilai eigennya dengan menggunakan persamaan karakteristik, sehingga diperoleh, jadi nilai eigen adalah.. sehingga kestabilan titik tetapnya bersifat simpul stabil. Program dengan menggunakan Mathematica 7 untuk matriks Jacobi dan nilai eigen di sekitar titik tetap, sebagai berikut : J[P_,Q_,β_,μp_,μq_]=D[{(β-μp- (1+Log[,(P+Q)]))*P+(1/(1+Log[,(P+Q)]))*Q,(1+Log[,(P +Q)])*P- ((1/(1+Log[,(P+Q)]))+μq)*Q},{{P,Q}}]//Simplify; MatrixForm[%] P=0.67;Q=1.67; β=0.7;μp=0.2;μq=0.2; J[P,Q,β,μp,μq]; J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]; Det[J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]] Eigenvalues[J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]];
10 43 Lampiran 2c Analisis kestabilan Model Gyllenberg-Webb di, Kestabilan sistem di titik tetap,,, dapat diperoleh dengan melakukan pelinearan pada persamaan sistem sehingga diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut, dimana kemudian di cari nilai eigennya dengan menggunakan persamaan karakteristik,, sehingga diperoleh
11 44 sehingga nilai eigen adalah, Substitusikan nilai-nilai parameter dari tabel 1, sehingga pelinearan titik tetap, lebih mudah, maka akan diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut :.,... kemudian di cari nilai eigennya dengan menggunakan persamaan karakteristik,, sehingga diperoleh.... jadi nilai eigen adalah.... sehingga kestabilan titik tetapnya bersifat simpul tak stabil Program dengan menggunakan Mathematica 7 untuk matriks Jacobi dan nilai eigen di sekitar titik tetap, sebagai berikut : J[P_,Q_,β_,μp_,μq_]=D[{(β-μp- (1+Log[,(P+Q)]))*P+(1/(1+Log[,(P+Q)]))*Q,(1+Log[,(P +Q)])*P- ((1/(1+Log[,(P+Q)]))+μq)*Q},{{P,Q}}]//Simplify; MatrixForm[%] 0.027; 0.068;
12 45 Lampiran 2f Lanjutan β=0.7;μp=0.2;μq=0.2; J[P,Q,β,μp,μq]; J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]; Det[J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]] Eigenvalues[J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]];
13 46 Lampiran 3 Penentuan Titik Tetap Model Modifikasi Titik tetap dari sistem persamaan diferensial (3.9)-(3.10) diperoleh dengan menentukan 0 dan 0, sehingga diperoleh: 1 ln 0 (1) 1 ln 0 (2) (3) Substitusikan dari persamaan (3) ke persamaan (1), diperoleh dengan, 1 ln 1 0 1ln 1 c1 ln 0 1ln 1 lnn 1 ln 1 1ln 1 dengan 1ln Substitusikan ke persamaan (2), diperoleh 1 1 ln 1ln 0 substitusikan, diperoleh 1 1 0
14 , ln, Substitusikan 0 untuk mendapatkan N dan Q. 1 lnn 1 lnn 1, karena, karena 0 dan 0 maka 0. 0 dan 0 tidak dapat digunakan, karena ln0 tak terdefinisi. Substitusikan untuk mendapatkan dan. 1 lnn 1 lnn 1 1 lnn 1 lnn 1
15 48 karena maka 1lnN 4 2 sehingga diperoleh,, karena dan maka sehingga diperoleh titik tetap, sebagai berikut :, dimana, substitusikan nilai-nilai parameter dari tabel 1 dan tabel 3 diperoleh, ,
16 49 Substitusikan untuk mendapatkan dan. 1 lnn 1 lnn 1 1 lnn 1 lnn 1 karena maka 1lnN 4 2 sehingga diperoleh,, karena dan maka sehingga diperoleh titik tetap, sebagai berikut :,,
17 50 dimana substitusikan nilai-nilai parameter diperoleh, , Program dengan menggunakan Mathematica 7 untuk menentukan titik tetap sebagai berikut: Solve µp km kp 1Log, 1 1Log, diperoleh, 0, km kp 1Log, 1 1Log, µq 0,, Solve 1Log µpkm1log kp 0, km1 Log kp 1 µq 0,, 1Log
18 51 Lampiran 4a Analisis kestabilan Model Modifikasi Analisis kestabilan untuk titik tetap dapat dilakukan melalui langkahlangkah sebagai berikut: substitusikan ke persamaan (3.9)-(3.10), misalkan sistem persamaan (3.9)-(3.10) ditulis sebagai berikut:,, 1 ln,, 1 ln Matriks Jacobi adalah dimana μ P P P Q 1 lnp Q P Q1lnP Q Q 1 lnp Q Q 1 lnp Q P P Q1 lnpq Q 1 lnp Q μ 1 lnp Q 1 lnp Q
19 52 Lampiran 4b Analisis kestabilan Model Modifikasi di, Kestabilan sistem di titik tetap,, dimana, dapat diperoleh dengan melakukan pelinearan pada persamaan sistem sehingga diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut 1, 1 dimana kemudian di cari nilai eigennya dengan menggunakan persamaan karakteristik,, sehingga diperoleh
20 53 sehingga nilai eigen adalah, Substitusikan nilai-nilai parameter dari tabel 1 dan tabel 3, sehingga pelinearan titik tetap, akan lebih mudah, maka akan diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut :.,... kemudian di cari nilai eigennya dengan menggunakan persamaan karakteristik,, sehingga diperoleh.... jadi nilai eigen adalah.... sehingga kestabilan titik tetapnya bersifat simpul stabil Program dengan menggunakan Mathematica 7 untuk matriks Jacobi dan nilai eigen sebagai berikut :
21 54 J[P_,Q_,β_,μp_,μq_]=D[{(β-μp- (1+Log[,(P+Q)]))*P+(1/(1+Log[,(P+Q)]))*Q,(1+Log[,(P +Q)])*P- ((1/(1+Log[,(P+Q)]))+μq)*Q},{{P,Q}}]//Simplify; MatrixForm[%] P=124078;Q=310196; β=0.7;μp=0.2;μq=0.2;km=0.134;kp=2.76; J[P,Q,β,μp,μq]; MatrixForm[%] J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]; Det[J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]] Eigenvalues[J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]]; MatrixForm[%]
22 55 Lampiran 4c Analisis kestabilan Model Modifikasi di, Kestabilan sistem di titik tetap,, dimana, dapat diperoleh dengan melakukan pelinearan pada persamaan sistem sehingga diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut 2, 2 dimana k k kemudian di cari nilai eigennya dengan menggunakan persamaan karakteristik,, sehingga diperoleh
23 56 sehingga nilai eigen adalah, Substitusikan nilai-nilai parameter dari tabel 1 dan tabel 3 sehingga pelinearan titik tetap, akan lebih mudah, maka akan diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut :.,... kemudian di cari nilai eigennya dengan menggunakan persamaan karakteristik,, sehingga diperoleh.... jadi nilai eigen adalah.... sehingga kestabilan titik tetapnya bersifat simpul tak stabil. Program dengan menggunakan Mathematica 7 untuk matriks Jacobi dan nilai eigen sebagai berikut : J[P_,Q_,β_,μp_,μq_]=D[{(β-μp- (1+Log[,(P+Q)]))*P+(1/(1+Log[,(P+Q)]))*Q,(1+Log[,(P
24 57 +Q)])*P- ((1/(1+Log[,(P+Q)]))+μq)*Q},{{P,Q}}]//Simplify; MatrixForm[%] P=0.0027;Q=0.0066; β=0.7;μp=0.2;μq=0.2;km=0.134;kp=2.76; J[P,Q,β,μp,μq]; J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]; Det[J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]] Eigenvalues[J[P,Q,β,μp,μq]-λ IdentityMatrix[2]]; MatrixForm[%]
ANALISIS MATEMATIKA MODEL GOMPERTZ, MODEL GYLLENBERG-WEBB DAN MODIFIKASINYA PADA PERTUMBUHAN TUMOR KHAIRIDA ISKANDAR
ANALISIS MATEMATIKA MODEL GOMPERTZ, MODEL GYLLENBERG-WEBB DAN MODIFIKASINYA PADA PERTUMBUHAN TUMOR KHAIRIDA ISKANDAR SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 PERNYATAAN MENGENAI TESIS
IV PEMBAHASAN. ,, dan, dengan menggunakan bantuan software Mathematica ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
IV PEMBAHASAN 4.1 Analisis Model HSC Tanpa Terapi 4.1.1 Penentuan Titik Tetap Model HSC Tanpa Terapi Titik tetap dari persamaan (3.1) (3.3) akan diperoleh dengan menetapkan,, dan, dengan menggunakan bantuan
IV HASIL DAN PEMBAHASAN
IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Penentuan Titik Tetap Analisis titik tetap pada sistem persamaan diferensial sering digunakan untuk menentukan suatu solusi yang tidak berubah menurut waktu, yaitu pada saat
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Pada bagian ini, akan dibahas system predator-prey dengan respon fungsi tak
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bagian ini, akan dibahas system predator-prey dengan respon fungsi tak monoton, titik ekuilibrium, pelinieran, analisa kestabilan titik ekuilibriumnya dengan
III PEMBAHASAN. μ v. r 3. μ h μ h r 4 r 5
III PEMBAHASAN 3.1 Perumusan Model Model yang akan dibahas dalam karya ilmiah ini adalah model SIDRS (Susceptible Infected Dormant Removed Susceptible) dari penularan penyakit malaria dalam suatu populasi.
LANDASAN TEORI. Model ini memiliki nilai kesetimbangan positif pada saat koordinat berada di titik
LANDASAN TEORI Model Mangsa Pemangsa Lotka Volterra Bagian ini membahas model mangsa pemangsa klasik Lotka Volterra. Model Lotka Volterra menggambarkan laju perubahan populasi dua spesies yang saling berinteraksi.
II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)]
![II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)]](/thumbs/63/48871975.jpg "II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)]")
II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)] Suatu sistem persamaan diferensial dinyatakan sebagai berikut: A adalah matriks koefisien konstan
BAB III MODEL KAPLAN. 3.1 Model Kaplan
BAB III MODEL KAPLAN Pada bab ini akan dipaparkan model Kaplan secara terperinci sebelum memodifikasinya menjadi model yang lebih realistis pada bab selanjutnya. Kaplan memberikan suatu model deterministik
IV PEMBAHASAN. jika λ 1 < 0 dan λ 2 > 0, maka titik bersifat sadel. Nilai ( ) mengakibatkan. 4.1 Model SIR
9 IV PEMBAHASAN 4.1 Model SIR 4.1.1 Titik Tetap Untuk mendapatkan titik tetap diperoleh dari dua persamaan singular an ) sehingga dari persamaan 2) diperoleh : - si + s = 0 9) si + )i = 0 didapat titik
Selanjutnya didefinisikan fungsional objektif yang diperbesar (augmented) J ( u ) sebagai:
LAMPIRAN Lampiran 1. Bukti Teorema 4 Diketahui masalah memaksimumkan: T J ( x) = S( x( T), T) + f ( x( t), u( t), t) dt (1) dengan kendala : x() t = f( x(), t u(),) t t dt () Misalkan x() = x, t =, sedangkan
III MODEL MATEMATIKA S I R. δ δ δ
9 III MODEL MATEMATIKA 3.1 Model SIRS Model dasar yang digunakan untuk menggambarkan penyebaran pengguna narkoba adalah model SIRS. Model ini dikemukakan oleh Kermac dan McKendric (1927) sebagai model
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Banyak sekali masalah terapan dalam ilmu teknik, ilmu fisika, biologi, dan lain-lain yang telah dirumuskan dengan model matematika dalam bentuk pesamaan
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan diferensial Persamaan diferensial adalah suatu persamaan yang di dalamnya terdapat turunan-turunan. Jika terdapat variabel bebas tunggal, turunannya merupakan
Kuliah PD. Gaya yang bekerj a pada suatu massa sama dengan laju perubahan momentum terhadap waktu.
Kuliah PD Pertemuan ke-1: Motivasi: 1. Mekanika A. Hukum Newton ke-: Gaya yang bekerj a pada suatu massa sama dengan laju perubahan momentum terhadap waktu. Misalkan F: gaya, m: massa benda, a: percepatan,
BAB IV PENGEMBANGAN MODEL KAPLAN
BAB IV PENGEMBANGAN MODEL KAPLAN Pada bab ini akan dibahas model yang dikembangkan dari model Kaplan. Terdapat beberapa asumsi Kaplan yang akan dimodifikasi. Selain itu, pada bab ini juga diberikan analisis
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Asumsi yang digunakan dalam sistem mangsa-pemangsa. Dimisalkan suatu habitat dimana spesies mangsa dan pemangsa hidup
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Asumsi yang digunakan dalam sistem mangsa-pemangsa Dimisalkan suatu habitat dimana spesies mangsa dan pemangsa hidup berdampingan. Diasumsikan habitat ini dibagi menjadi dua
BAB 4 Metode Crank-Nicolson Untuk European Barrier Option
BAB 4. METODE CRANK-NICOLSON UNTUK EUROPEAN BARRIER OPTION 5 BAB 4 Metode Crank-Nicolson Untuk European Barrier Option 4. Persamaan Diferensial Parsial European Barrier Option Seperti yang telah dinyatakan
ANALISIS DINAMIK MODEL EPIDEMI SIRS DENGAN MODIFIKASI TINGKAT KEJADIAN INFEKSI NONMONOTON DAN PENGOBATAN
ANALISIS DINAMIK MODEL EPIDEMI SIRS DENGAN MODIFIKASI TINGKAT KEJADIAN INFEKSI NONMONOTON DAN PENGOBATAN Suryani, Agus Suryanto, Ratno Bagus E.W Pelaksana Akademik Mata Kuliah Universitas, Universitas
Abstrak: Makalah ini bertujuan untuk mengkaji model SIR dari penyebaran
ANALISIS KESTABILAN PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK (MEASLES) DENGAN VAKSINASI MENGGUNAKAN MODEL ENDEMI SIR Marhendra Ali Kurniawan Fitriana Yuli S, M.Si Jurdik Matematika FMIPA UNY Abstrak: Makalah ini bertujuan
Teori kendali. Oleh: Ari suparwanto
Teori kendali Oleh: Ari suparwanto Minggu Ke-1 Permasalahan oleh : Ari Suparwanto Permasalahan Diberikan sistem dan sinyal referensi. Masalah kendali adalah menentukan sinyal kendali sehingga output sistem
Analisis Regresi Nonlinear (I)
9 Oktober 2013 Topik Inferensi dalam Regresi Nonlinear Contoh Kasus Regresi linear berganda secara umum sesuai untuk kebanyakan kasus. Namun, banyak kasus peubah respons dan bebas berhubungan melalui fungsi
BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU
BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU Sistem persamaan linear orde/ tingkat satu memiliki bentuk standard : = = = = = = = = = + + + + + + + + + + Diasumsikan koefisien = dan fungsi adalah menerus
BIFURKASI PADA MODEL SUSCEPTIBLE INFECTED RECOVERED (SIR) DENGAN WAKTU TUNDA DAN LAJU PENULARAN BILINEAR SKRIPSI
BIFURKASI PADA MODEL SUSCEPTIBLE INFECTED RECOVERED (SIR) DENGAN WAKTU TUNDA DAN LAJU PENULARAN BILINEAR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta
II. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear)
3 II. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Biasa Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Misalkan suatu sistem persamaan diferensial biasa dinyatakan sebagai = + ; =, R (1) dengan
Simulasi Kestabilan Model Predator Prey Tipe Holling II dengan Faktor Pemanenan
Prosiding Matematika ISSN: 2460-6464 Simulasi Kestabilan Model Predator Prey Tipe Holling II dengan Faktor Pemanenan 1 Ai Yeni, 2 Gani Gunawan, 3 Icih Sukarsih 1,2,3 Prodi Matematika, Fakultas Matematika
ANALISIS MODEL MANGSA PEMANGSA PADA PENANGKAPAN IKAN YANG DIPENGARUHI OLEH KONSERVASI
ANALISIS MODEL MANGSA PEMANGSA PADA PENANGKAPAN IKAN YANG DIPENGARUHI OLEH KONSERVASI Eka Yuniarti 1, Abadi 1 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Surabaya Jurusan Matematika, Fakultas
Analisis Kestabilan Linear dan Simulasi
BAB 4 Analisis Kestabilan Linear dan Simulasi Pada bab ini kita akan membahas mengenai ketidakstabilan dari lapisan fluida tipis. Analisis kestabilan linear kita gunakan untuk melihat kondisi serta parameter
TINJAUAN MATA KULIAH... Kegiatan Belajar 2: PD Variabel Terpisah dan PD Homogen Latihan Rangkuman Tes Formatif
iii Daftar Isi TINJAUAN MATA KULIAH... xiii MODUL 1: PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU 1.1 Pengertian PD Orde Satu dan Solusinya... 1.2 Latihan... 1.7 Rangkuman... 1.9 Tes Formatif 1..... 1.10 PD Variabel
Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam
Jurnal Matematika Integratif ISSN 1412-6184 Volume 10 No 1, April 2014, hal 1-7 Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam Ni matur Rohmah, Wuryansari Muharini Kusumawinahyu Jurusan Matematika,
= = =
= + + + = + + + = + +.. + + + + + + + + = + + + + ( ) + ( ) + + = + + + = + = 1,2,, = + + + + = + + + =, + + = 1,, ; = 1,, =, + = 1,, ; = 1,, = 0 0 0 0 0 0 0...... 0 0 0, =, + + + = 0 0 0 0 0 0 0 0 0....
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Persamaan diferensial sebagai model matematika terbentuk karena
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Persamaan diferensial sebagai model matematika terbentuk karena ketertarikan dan keingintahuan seseorang tentang perilaku atau fenomena perubahan sesuatu yang
BAB II KAJIAN TEORI. representasi pemodelan matematika disebut sebagai model matematika. Interpretasi Solusi. Bandingkan Data
A. Model Matematika BAB II KAJIAN TEORI Pemodelan matematika adalah proses representasi dan penjelasan dari permasalahan dunia real yang dinyatakan dalam pernyataan matematika (Widowati dan Sutimin, 2007:
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Linear Definisi 2.1.1 Matriks Matriks A adalah susunan persegi panjang yang terdiri dari skalar-skalar yang biasanya dinyatakan dalam bentuk berikut: [ ] Definisi 2.1.2
Model Matematika SIV Untuk Penyebaran Virus Tungro Pada Tanaman Padi
Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika UNY 2017 Model Matematika SIV Untuk Penyebaran Virus Tungro Pada Tanaman Padi Sischa Wahyuning Tyas 1, Dwi Lestari 2 Universitas Negeri Yogyakarta 1 Universitas
Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk Kasus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa
Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk asus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa Ipah Junaedi 1, a), Diny Zulkarnaen 2, b) 3, c), dan Siti Julaeha 1, 2, 3 Jurusan Matematika,
Bab III Model Awal Kecanduan Terhadap Rokok
Bab III Model Awal Kecanduan Terhadap Rokok III.1 Pembentukan Model Model kecanduan terhadap rokok dibentuk menggunakan model dasar dalam epidemiologi yaitu model SIR (Susceptible, Infective, Removed)
TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu
TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sivis pakem para bellum ungkapan Yunani yang berarti Jika ingin damai maka bersiaplah untuk berperang. Ungkapan ini sesuai dengan pesan yang terkandungan dalam Al-Qur
ANALISIS KESTABILAN MODEL MATEMATIKA IMMUNOTERAPI BCG PADA KANKER KANDUNG KEMIH
LIKHITAPRAJNA Jurnal Ilmiah Volume 19 Nomor 2 September 217 p-issn: 141-8771 e-issn: 258-4812 2 ANALISIS KESTABILAN MODEL MATEMATIKA IMMUNOTERAPI BCG PADA KANKER KANDUNG KEMIH Liza Tridiana Mahardhika
Analisis Kestabilan Global Model Epidemik SIRS menggunakan Fungsi Lyapunov
Analisis Kestabilan Global Model Epidemik SIRS menggunakan Fungsi Lyapunov Yuni Yulida 1, Faisal 2, Muhammad Ahsar K. 3 1,2,3 Program Studi Matematika FMIPA Unlam Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend.
III PEMBAHASAN. 3.1 Analisis Metode. dan (2.52) masing-masing merupakan penyelesaian dari persamaan
6, 1 (2.52) Berdasarkan persamaan (2.52), maka untuk 0 1 masing-masing memberikan persamaan berikut:, 0,0, 0, 1,1, 1. Sehingga menurut persamaan (2.51) persamaan (2.52) diperoleh bahwa fungsi, 0, 1 masing-masing
SISTEM DINAMIK DISKRET. Anggota Kelompok: 1. Inggrid Riana C. 2. Kharisma Madu B. 3. Solehan
SISTEM DINAMIK DISKRET Anggota Kelompok: 1. Inggrid Riana C. 2. Kharisma Madu B. 3. Solehan SISTEM DINAMIK Kontinu Sistem Dinamik Diskret POKOK BAHASAN SDD OTONOMUS NON-OTONOMUS 1-D MULTI-D LINEAR NON-LINEAR
PERAN PENTING LAJU PERUBAHAN KALOR PADA MODEL DINAMIK UNSUR UNSUR UTAMA IKLIM
PERAN PENTING LAJU PERUBAHAN KALOR PADA MODEL DINAMIK UNSUR UNSUR UTAMA IKLIM A.I. Jaya 1 1 Jurusan Matematika FMIPA UNTAD Kampus BumiTadulakoTondo Palu Abstrak Model dinamik interkasi unsur unsure utama
STABILISASI SISTEM KONTROL LINIER DENGAN PENEMPATAN NILAI EIGEN
Jurnal Matematika UNAND Vol 2 No 3 Hal 126 133 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND STABILISASI SISTEM KONTROL LINIER DENGAN PENEMPATAN NILAI EIGEN FAURI Program Studi Matematika, Fakultas
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan diferensial Persamaan diferensial merupakan persamaan yang melibatkan turunanturunan dari fungsi yang tidak diketahui (Waluya, 2006). Contoh 2.1 : Diberikan persamaan
BAB II LANDASAN TEORI. landasan pembahasan pada bab selanjutnya. Pengertian-pengertian dasar yang di
5 BAB II LANDASAN TEORI Bab ini membahas pengertian-pengertian dasar yang digunakan sebagai landasan pembahasan pada bab selanjutnya. Pengertian-pengertian dasar yang di bahas adalah sebagai berikut: A.
Persamaan Diferensial Parsial CNH3C3
Persamaan Diferensial Parsial CNH3C3 Week 4: Separasi Variabel untuk Persamaan Panas Orde Satu Tim Ilmu Komputasi Coordinator contact: Dr. Putu Harry Gunawan phgunawan@telkomuniversity.ac.id 1 Persamaan
PD Orde 2 Lecture 3. Rudy Dikairono
PD Orde Lecture 3 Rudy Dikairono Today s Outline PD Orde Linear Homogen PD Orde Linear Tak Homogen Metode koefisien tak tentu Metode variasi parameter Beberapa Pengelompokan Persamaan Diferensial Order
Analisis Kestabilan Linear dan Simulasi
Bab 4 Analisis Kestabilan Linear dan Simulasi Pada Bab ini kita akan membahas mengenai ketidakstabilan dari lapisan kondensat. Analisis kestabilan linier kita gunakan untuk melihat kondisi serta parameterparameter
PENYELESAIAN MASALAH NILAI EIGEN UNTUK PERSAMAAN DIFERENSIAL STURM-LIOUVILLE DENGAN METODE NUMEROV
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 415-422 PENYELESAIAN MASALAH NILAI EIGEN UNTUK PERSAMAAN DIFERENSIAL STURM-LIOUVILLE DENGAN METODE NUMEROV Iyut Riani, Nilamsari
II. TINJAUAN PUSTAKA. Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al.,
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Dinamik Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al., 2002). Salah satu tujuan utama dari sistem dinamik adalah mempelajari perilaku dari
SISTEM HUKUM KEKEKALAN LINEAR
Bab 3 SISTEM HUKUM KEKEKALAN LINEAR 3.1 Sistem Linear Hiperbolik Sistem linear dalam pengertian Tugas Akhir ini adalah suatu sistem hukum kekekalan dengan bentuk umum, t u + d A α (t) xα u = 0 (3.1.1)
SIFAT-SIFAT DINAMIK DARI MODEL INTERAKSI CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN
Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 2 Hal. 50 55 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND SIFAT-SIFAT DINAMIK DARI MODEL INTERAKSI CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN AIDA BETARIA Program
BAB III FUZZY QUANTIFICATION THEORY II
30 BAB III FUZZY QUANTIFICATION THEORY II 3.1 Konsep Dasar Fuzzy Quantification Theory adalah metode untuk mengendalikkan datadata kualitatif dengan menggunakan teori himpunan fuzzy (Kusumadewi, 2010).
BAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang landasan teori yang digunakan pada bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi yang diuraikan berupa definisi-definisi
MENGANALISA KESTABILAN SISTEM TENAGA DENGANMETODE LYAPUNOV RISNIDAR CHAN. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara
MENGANALISA KESTABILAN SISTEM TENAGA DENGANMETODE LYAPUNOV RISNIDAR CHAN Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara 1. Pendahuluan. Dalam pelayanan energi listrik kepada konswnen
BAB I PENDAHULUAN. hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau
1 BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Setiap mahluk hidup dituntut untuk senantiasa berinteraksi dengan mahluk hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau interaksi antara
TUGAS MANDIRI KULIAH PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Tahun Ajaran 2016/2017
A. Pengantar Persamaan Diferensial TUGAS MANDIRI KULIAH PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Tahun Ajaran 016/017 1. Tentukan hasil turunan dari fungsi sebagai berikut: a. f() = c e b. f() = c cos k + c sin k c.
ANALISIS MODEL SPASIAL TEMPORAL PADA DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT MALARIA RAHMAT
i ANALISIS MODEL SPASIAL TEMPORAL PADA DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT MALARIA RAHMAT SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ii PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini
BAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori-teori yang digunakan sebagai acuan dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta teorema-teorema
PERBANDINGAN PENYELESAIAN SISTEM OREGONATOR DENGAN METODE ITERASI VARIASIONAL DAN METODE ITERASI VARIASIONAL TERMODIFIKASI
PERBANDINGAN PENYELESAIAN SISTEM OREGONATOR DENGAN METODE ITERASI VARIASIONAL DAN METODE ITERASI VARIASIONAL TERMODIFIKASI oleh AMELIA FEBRIYANTI RESKA M0109008 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Chemostat atau disebut juga bioreaktor adalah suatu alat laboratorium (fermentor) untuk budidaya mikroorganisme[18]. Alat tersebut disusun sedemikian rupa
BAB 4 Sistem Persamaan Linear. Sistem m persamaan linear dalam n variabel LG=C adalah himpunan persamaan linear
BAB 4 Sistem Persamaan Linear berbentuk Sistem m persamaan linear dalam n variabel LG=C adalah himpunan persamaan linear Dengan koefisien dan adalah bilangan-bilangan yang diberikan. Sistem ini disebut
ANALISA KESEIMBANGAN INTERAKSI POPULASI TERUMBU KARANG, SIPUT DRUPELLA DAN PREDATORNYA MELALUI PHASE PORTRAIT
JIMT Vol. 11 No. 1 Juni 2014 (Hal. 82 93) Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan ISSN : 2450 766X ANALISA KESEIMBANGAN INTERAKSI POPULASI TERUMBU KARANG, SIPUT DRUPELLA DAN PREDATORNYA MELALUI PHASE PORTRAIT
ANALISIS KESTABILAN DAN PROSES MARKOV MODEL PENYEBARAN PENYAKIT EBOLA
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 163-172 ANALISIS KESTABILAN DAN PROSES MARKOV MODEL PENYEBARAN PENYAKIT EBOLA Auliah Arfani, Nilamsari Kusumastuti, Shantika
Oleh Nara Riatul Kasanah Dosen Pembimbing Drs. Sri Suprapti H., M.Si
Oleh Nara Riatul Kasanah 1209100079 Dosen Pembimbing Drs. Sri Suprapti H., M.Si JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2014 PENDAHULUAN
BIFURKASI PITCHFORK PADA SISTEM DINAMIK DIMENSI-n SKRIPSI
BIFURKASI PITCHFORK PADA SISTEM DINAMIK DIMENSI-n SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk memenuhi sebagian persyaratan guna memperoleh
BAB I PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER ORDE I
BAB I PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER ORDE I. Pengertian PD, Orde (tingkat), & Derajat (Pangkat) Persamaan diferensial adalah suatu persamaan yang memuat derivatifderivatif (turunan) sekurang-kurangnya derivatif
MODEL MATEMATIKA DAN ANALISIS KANDUNGAN OKSIGEN TERLARUT DALAM BADAN AIR YANG MENGALAMI EUTROFIKASI SRI LESTARI MAHMUD
MODEL MATEMATIKA DAN ANALISIS KANDUNGAN OKSIGEN TERLARUT DALAM BADAN AIR YANG MENGALAMI EUTROFIKASI SRI LESTARI MAHMUD SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI TESIS
III HASIL DAN PEMBAHASAN
7 III HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Perumusan Model Pada bagian ini akan dirumuskan model pertumbuhan ekonomi yang mengoptimalkan utilitas dari konsumen dengan asumsi: 1. Terdapat tiga sektor dalam perekonomian:
KAJIAN MODEL EPIDEMIK SIS DETERMINISTIK DAN STOKASTIK WAKTU DISKRET DENGAN TOTAL POPULASI TIDAK KONSTAN FRISKA YULIANTIKA SAPUTRI
KAJIAN MODEL EPIDEMIK SIS DETERMINISTIK DAN STOKASTIK WAKTU DISKRET DENGAN TOTAL POPULASI TIDAK KONSTAN FRISKA YULIANTIKA SAPUTRI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
BIFURKASI HOPF PADA SISTEM PREDATOR PREY DENGAN FUNGSI RESPON TIPE II
BIFURKASI HOPF PADA SISTEM PREDATOR PREY DENGAN FUNGSI RESPON TIPE II SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan
ANALISIS DINAMIK SUDUT DEFLEKSI PADA MODEL VIBRASI DAWAI
ANALISIS DINAMIK SUDUT DEFLEKSI PADA MODEL VIBRASI DAWAI 1Imam Mufid, Ari Kusumastuti, 3 Fachrur Rozi 1 Jurusan Matematika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang jurusan Matematika, Universitas
( t) TINJAUAN PUSTAKA. x dengan nilai fungsi dari: x
Berawal dari apa yang telah disampaikan sebelumnya, pada skripsi kali ini akan dipelajari bagaimana perilaku trayektori solusi soliton sistem optik periodik melalui pendekatan analisis sistem dinamik yang
SKEMA NUMERIK PERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN PEMANENAN
Skema Numerik ersamaan Leslie Gower dengan emanenan SKEMA NUMERIK ERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN EMANENAN Trija Fayeldi Jurusan endidikan Matematika Universitas Kanjuruhan Malang Email: trija_fayeldi@yahoocom
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pemodelan matematika merupakan bidang matematika yang berusaha untuk merepresentasikan dan menjelaskan masalah dunia nyata dalam pernyataan matematik. Representasi
Interaksi Jamur Parasit dengan Tumbuhan Perennial : Model Matematika dan Simulasi
Interaksi Jamur Parasit dengan Tumbuhan Perennial : Model Matematika dan Simulasi 1, a) F. Ilahi 1 Jurusan Matematika, UIN Sunan Gunung Djati, Bandung, Indonesia 40614 a) email: fadilah.ilahi@uinsgd.ac.id
KENDALI OPTIMAL PADA PENCEGAHAN WABAH FLU BURUNG DENGAN ELIMINASI, KARANTINA DAN PENGOBATAN
KENDALI OPTIMAL PADA PENCEGAHAN WABAH FLU BURUNG DENGAN ELIMINASI, KARANTINA DAN PENGOBATAN OLEH : TASLIMA NRP : 1209201728 DOSEN PEMBIMBING 1. SUBCHAN, M.Sc, Ph.d 2. Dr. ERNA APRILIANI, M.Sc ABSTRAK Salah
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas beberapa poin tentang sistem dinamik, kestabilan sistem dinamik, serta konsep bifurkasi. A. Sistem Dinamik Secara umum Sistem dinamik didefinisikan
T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic
T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic Oleh : Ali Kusnanto, Hikmah Rahmah, Endar H. Nugrahani Departemen Matematika FMIPA-IPB Email : alikusnanto@yahoo.com Abstrak
IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4. Penentuan Titik Tetap I HAIL DAN PEMBAHAAN Analisis titik tetap pada sistem persamaan diferensial sering digunakan untuk menentukan suatu solusi yang tidak berubah terhadap waktu (solusi konstan). Titik
Studi Penyebaran Penyakit Flu Burung Melalui Kajian Dinamis Revisi Model Endemik SIRS Dengan Pemberian Vaksinasi Unggas. Jalan Sukarno-Hatta Palu,
Studi Penyebaran Penyakit Flu Burung Melalui Kajian Dinamis Revisi Model Endemik SIRS I. Murwanti 1, R. Ratianingsih 1 dan A.I. Jaya 1 1 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Tadulako, Jalan Sukarno-Hatta
KESTABILAN POPULASI MODEL LOTKA-VOLTERRA TIGA SPESIES DENGAN TITIK KESETIMBANGAN ABSTRACT
KESTABILAN POPULASI MODEL LOTKA-VOLTERRA TIGA SPESIES DENGAN TITIK KESETIMBANGAN Ritania Monica, Leli Deswita, Rolan Pane Mahasiswa Program Studi S Matematika Laboratorium Matematika Terapan, Jurusan Matematika
Suatu sistem persamaan diferensial dinyatakan sebagai berikut : Misalkan suatu sistem persamaan diferensial (SPD) dinyatakan sebagai
11. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [ Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL) ] Jika suatu sistem persamaan diferensial dinyatakan sebagai berikut : x=ax+b,x(0)=x0,x~%"
BAB 3 MODEL DASAR DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH
BAB 3 MODEL DASA DINAMIKA VIUS HIV DALAM TUBUH 3.1 Moel Dasar Moel asar inamika virus HIV alam tubuh menggunakan beberapa asumsi sebagai berikut: Mula-mula tubuh alam keaaan tiak terinfeksi virus atau
MODEL SIR UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG
MODEL SIR UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG MANSYUR A. R.1 TOAHA S.2 KHAERUDDIN3 Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Hasanuddin Jln. Perintis Kemerdekaan Km.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
23 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Model Migrasi Secara umum persamaan model skedul migrasi model penuh yang dikemukakan oleh Rogers (1978) dapat digambarkan menjadi sebuah grafik yang diberikan
BAB II LANDASAN TEORI. eigen dan vektor eigen, persamaan diferensial, sistem persamaan diferensial, titik
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini, akan dijelaskan landasan teori yang akan digunakan dalam bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung dan memperkuat tujuan penelitian. Landasan teori yang dimaksud
III. METODOLOGI PENELITIAN
27 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Hutan alam dan hutan tanaman industri adalah penawaran utama bahan baku industri pengolahan kayu primer, yaitu industri kayu lapis, industri kayu gergaji
Bab 3 MODEL DAN ANALISIS MATEMATIKA
Bab 3 MODEL DAN ANALISIS MATEMATIKA Pada bab ini akan dimodelkan permasalahan penyebaran virus flu burung yang bergantung pada ruang dan waktu. Pada bab ini akan dibahas pula analisis dari model hingga
MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM
MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 011 ABSTRAK RIDWAN IDHAM. Model
METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN NILAI BATAS PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINEAR ABSTRACT
METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN NILAI BATAS PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINEAR Birmansyah 1, Khozin Mu tamar 2, M. Natsir 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika
ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*), Syamsuddin Toaha 2), Khaeruddin 2)
ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*) Syamsuddin Toaha 2) Khaeruddin 2) Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
ANALISIS DINAMIKA MODEL KEBAHAGIAAN NELI YUSRI MARDIANA G
ANALISIS DINAMIKA MODEL KEBAHAGIAAN NELI YUSRI MARDIANA G54008 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 007 ABSTRACT NELI YUSRI MARDIANA. Analysis of
PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN LOKAL PADA PERUBAHAN POPULASI PENDERITA DIABETES MELITUS
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 135-142 PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN LOKAL PADA PERUBAHAN POPULASI PENDERITA DIABETES MELITUS Marisa Effendi,
BIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA
BIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI 1) DAN A. KUSNANTO 2) 1) Mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut
PERSAMAAN SCHRÖDINGER TAK BERGANTUNG WAKTU DAN APLIKASINYA PADA SISTEM POTENSIAL 1 D
PERSAMAAN SCHRÖDINGER TAK BERGANTUNG WAKTU DAN APLIKASINYA PADA SISTEM POTENSIAL 1 D Keadaan Stasioner Pada pembahasan sebelumnya mengenai fungsi gelombang, telah dijelaskan bahwa potensial dalam persamaan
DINAMIKA MODEL EPIDEMIK SVIR
DNAMKA MODEL EPDEMK R TERHADAP PENYEBARAN PENYAKT CAMPAK DENGAN TRATEG AKNA KONTNU Anis ahni *), Tonaas Kabul Wangkok Yohanis Marentek 1), uwandi, pd 2) 1&2) Program tudi Pendidikan Matematika, Fakultas
BAB III PEMBAHASAN. tenggorokan, batuk, dan kesulitan bernafas. Pada kasus Avian Influenza, gejala
BAB III PEMBAHASAN A. Permasalahan Nyata Flu Burung (Avian Influenza) Avian Influenza atau yang lebih dikenal dengan flu burung adalah suatu penyakit menular yang disebabkan oleh virus influenza tipe A.
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Salah satu bentuk model matematika adalah berupa persamaan diferensial. Persamaan diferensial sering digunakan dalam memodelkan suatu permasalahan untuk menggambarkan