PengantarProses Stokastik I.GUSTI AYU MADE SRINADI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PengantarProses Stokastik I.GUSTI AYU MADE SRINADI"

Transkripsi

1 egatarroses Stokastik I.GUSTI AYU MADE SRINADI FAKULTIAS MIA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS UDAYANA

2 ENGANTAR Baha ajar ag egatar roses Stokastik ii, dirasaka sagat eberika afaat utuk eabah baha ustaka di Jurusa Mateatika, Fakultas MIA Uiversitas Udaaa, serta eruaka salah satu buku egaga bagi ahasiswa ag egabil ata kuliah egatar roses Stokastik. Materi-ateri ag disajika dala baha ajar eliuti: Review Beberaa Kose eluag da eubah Acak, roses Stokastik, roses Markov, roses oisso, da roses Iut - Outut. Dala setia Bab eguraika teori-teori, disertai dega ebuktiaebuktia teorea. eajia cotoh-cotoh latiha soal diuraika secara jelas da bertaha sehigga diharaka daat eudahka ebaca utuk eahai isi ateri. ada akhir setia Bab disajika Soal-soal latiha, ag daat diafaatka oleh dose egau sebagai tugas terstruktur, utuk egetahui daa sera ahasiswa terhada isi ateri. egalaa, egetahua da ateri keustakaa ag terbatas, eruaka kedala dala eusua baha ajar ii, sehigga jauh dari seura. Kritik da sara dari berbagai ihak, utuk ikut eeuraka baha ajar ii aka diteria dega seag hati. Akhir kata, seoga baha ajar ii berafaat bagi kita seua. Deasar, Seteber eusu i

3 DAFTAR ISI ENGANTAR..... DAFTAR ISI. i ii BAB I. REVIEW BEBERAA KONSE ROBABILITAS DAN VARIABEL RANDOM..... robabilitas.. Variabel Rado. 8.. Fugsi ebagkit Moe Distribusi Bersarat. 7 BAB II. ROSES STOKASTIK egertia roses Stokasik Sesifikasi roses Stokastik. 9 BAB III. RANTAI MARKOV/ROSES MARKOV Ratai Markov. 8.. robabilitas Trasisi 8.. Fugsi Trasisi da Distribusi Awal Fugsi Trasisi da Lagkah Matriks Trasisi Sifat-sifat State Suatu Ratai Markov Dekoosisi Ruag State Hittig Tie Distribusi Statioer dari Suatu Ratai Markov Teori Keutusa Markov BAB IV. ROSES OISSON Distribusi oisso Distribusi-distribusi ag Berhubuga dega roses oisso roses oisso No Hooge.. 4 BAB V. ROSES INUT OUTUT ersaaa roses Iu t Outut Siste Atria... DAFTAR USTAKA 6 ii

4 egatar roses Stokastik BAB I REVIEW BEBERAA KONSE ROBABILITAS & VARIABEL RANDOM eluag & eubah Acak Koetesi Dasar : Mahasiswa egigat da eguasai kose eluag da eubah acak diskret auu kotiu ag baak diguaka dala roses stokastik. Tujua ebelajara :. Megigat kebali kose eluag, terutaa eluag bersarat ada eubah acak diskret da eubah acak kotiu.. Megigat kebali eetua ilai haraa dari eubah acak diskret da kotiu.. Megigat sifat-sifat ilai haraa da raga suatu eubah acak. ercobaa Rado adalah ercobaa ag keugkia hasila daat diterka tetai tidak daat diketahui dega asti keugkia aa ag terjadi ucul. Eerie eruaka ercobaa ag daat diulag dega kodisi ag saa, sedagka hasila belu tetu saa. Misal : satu uag dilear sekali, satu dadu dilear dua kali, dua ata uag dilear sekali, da lai-lai. Ruag sale suatu eeriet ialah hiua seua hasil eeriet ag ugki. Ruag sale serig disebut Sace / State Sace S atau Ω. Kejadia /Evet E eruaka hiua bagia dari Ω E Ω.. robabilitas... Defiisi robabilitas robabilitas eruaka satu alat ag sagat fudaetal utuk egebagka roses stokastik, baik teori auu alikasi odel-odel stokastik ada berbagai bidag ilu. Berdasarka erkebagaa, secara foral robabilitas didefiisika dala berbagai cara eliuti : a. Defiisi secara klasik rior

5 egatar roses Stokastik Jika suatu ercobaa rado daat eberika hasil utuall eclusive salig asig da A eataka hasil ag diakibatka oleh suatu atribut kejadia A, aka eurut defiisi robabilitas klasik, robabilitas A didefiisika sebagai A bilaga ecaha, A b. Defiisi Frekuesi osterior Salah satu keleaha robabiltas klasik adalah ada kejadia ag eghasilka suatu hasil ag ifiit. Dala keadaa deikia, orag serig eadag robabilitas dega eerhatika haraa frekuesi relative dala jagka ajag. Cotoh : adag suatu ercobaa elearka sebuah dadu sebaak kali. Hasil ercobaa ii disajika dala tabel berikut : Tabel. Hasil eleara Sebuah dadu kali Hasil Frekuesi Frekuesi Relatif Haraa Frekuesi Jagka ajag 5,7,667 54,8,667 48,6, ,7, ,6, ,57,667 Total,, erhatika bahwa, jika A suatu kejadia dala ercobaa rado, aka robabilitas A diberika oleh : A A liit c. Defiisi Subjektif Dala beberaa erilaku kehidua, kadag-kadag kita edegar atau ebuat erataa seerti : - Beraa robabilitas D ke- aka terjadi ada akhir tahu ii? - Beraa robabilitas bahwa istri/acar saa ecitai saa? - Beraa robabilitas bahwa Si-A aka ulag ke ruah sekarag? Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa

6 egatar roses Stokastik Dari ertaaa-ertaaa tersebut ugki setia orag ag kita taaka aka euai jawaba ag berbeda-beda. Si-A ugki egataka bahwa robabilitas aka terjadia D ke- ada akhir tahu ii adalah,; si B egataka,; si C egataka,8 da seterusa. robabilitas ag disebutka tersebut disebut robabilitas Subjektif. d. Defiisi Aioatis robabilitas klasik auu frekuesi eerluka suatu sarat ercobaa dega hasil ag terjadi berdasarka sarat uifor. ada sisi lai, ugki kita sulit eeroleh sarat itu. Utuk tujua tersebut erlu didefiisika robabilitas ag daat eggabarka sifat-sifat esesial robabilitas ag disebutka sebelua. Defiisi robabilitas ag diaksud adalah robabilitas aioatik. robabilitas ii ertaa kali dikealka oleh Kologorov ada tahu 9. Sebelu edefiisika robabilitas aioatic, ag ada dasara berhubuga secara lagsug dega teori ukura dala aalisis real, sagat beralasa jika ertaa kali kita edefiisika suatu kose etig aitu FIELD da σ- FIELD. DEFINISI Suatu hiua F dikataka suatu Field Aljabar jika : i Ω F ii A F A c F iiia, A F A A F DEFINISI Suatu hiua F dikataka suatu σ-field σ-aljabar jika : i Ω F ii A F A c F iiia, A,, A F A j j F Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa

7 egatar roses Stokastik Dala edefiisika robabilitas aioatik, kita aka ebatasi diri ada hiua Field atau σ-field, khususa Borel-Field. Field dega elee berilai real DEFINISI Suatu ukura robabilitas adalah suatu fugsi hiua ag didefiisika ada σ- field F : : F R da eeuhi: i o egative, aitu A, A F ii ored, aitu Ω iii adalah σ-aditif, aitu : Jika A, A,, A F da A i A j φ utuk i j aka A A j j j Berdasarka defiisi ii kita aka daat elihat sifat-sifat, aitu :. φ. A A c, A F. A A A A tidak turu 4. σ-fiite, aitu A j F, j,,, dega A i A j φ, i j kejadia salig leas/ salig asig aka : j A j j A 5. A B A B A B, A,B F 6. Sub-aditif, aitu : j j A j A j da j j j A j j A j, Aj F Ketidaksaaa Boole Salah satu sifat ag sagat etig juga sebagai berikut: Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 4

8 egatar roses Stokastik Jika {A } suatu barisa kejadia dega A ooto aik A atau A ooto turu A aka : liit A liit A Suatu barisa A dikataka ooto aik jika A A A. Sebalika A dikataka ooto turu jika A A A. liit Selajuta, jika A aka A A da jika A aka A liit A... robabilitas Bersarat DEFINISI Jika A F sedeikia higga A >, aka robabilitas bersarat Coditioal robabilit B F diberika A, ditulis dega B A didefiisika sebagai : A B B A ; B F A ada keataaa B A adalah suatu ukura robabilitas, karea : i B A ; B F ii Ω A A Ω A A A iii Jika A j F, j,, dega A i A j φ; i j aka j A j A j A j A A A j A j A A j A A j Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 5

9 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 6 j j A A A j A j A Selajuta isalka A, A, F sehigga A i A j φ; i j da Ω j j A, kita katakaa bahwa A, A, eruaka artisi dari Ω. Utuk sebarag B F kita eroleh : j A j B B Jadi j A j B B. j j j A A B ; utuk A j >, j,, TEOREMA robabilitas Total Jika {Aj, j,, } suatu artisi dari Ω dega A j >, j aka utuk B F didaat :. j j j A A B B Teorea di atas ada dasara daat diguaka utuk eghitug A j B. Utuk setia j,, ada keataaa : B B A B A j j. B A A B j j.. j j j j j A A B A A B

10 egatar roses Stokastik Berdasarka uraia di atas, kita euai teorea berikut : TEOREMA Teorea Baes Jika {Aj, j,, } suatu artisi dari Ω dega A j >, da jika B > aka: A j B B A j B A j. A j j. A j Cotoh : Tiga aggota suatu koerasi dicaloka ejadi ketua. robabilitas Ali terilih,; robabilitas Badu terilih,5; sedag robabilitas Cokro terilih,. Jika Ali terilih, aka eluag keaika iura koerasi,8; jika Badu terilih, eluag keaika iura, da jika Cokro terilih, eluag keaika iura aalah,4. Bila seseorag erecaaka asuk ejadi aggota koerasi, tetai eudaa beberaa iggu da keudia beberaa iggu da egetahui bahwa iura telah ailk. Tetuka eluag bahwa Cokro terilih jadi ketua? Berdasarka ersoala ii, isalka : A A A B Maka : : Ali ag terilih : Badu ag terilih : Cokro ag terilih : orag ag eaikka iura A A B B B A B A j B j B A. A B A B A. A. A B A. A Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 7

11 egatar roses Stokastik,4,,8,,,5,4,.. Variabel Rado,8,4,5,8,8,7 8 7 Utuk eelajari roses stokastik dierluka suatu egertia da kose tetag variable rado....defiisi, Eksektasi da Variasi Sebuah Variabel Rado Misalka Ω, F suatu ruag sael. Suatu fugsi berilai tuggal dari Ω ke R bilaga real diaaka variabel rado jika baaga ivers di bawah dari seua hiua-hiua Borel di dala R adalah evet kejadia, aitu : - B {w ; w B} F utuk seua B B Berdasarka defiisi di atas, utuk R da karea iterval -, ] B aka adalah suatu variabel rado jika - -, ] {w }eruaka kejadia di dala F. Akibata kita euai teorea berikut : TEOREMA adalah suatu variabel rado jika da haa jika utuk setia R {w ; w } { } F Cotoh Misalka hiua A Ω, didefiisika fugsi idikator : w I A ; w ; w A A Meruaka suatu variabel rado. Misalka B hiua Borel B B, ada beberaa keugkia: Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 8

12 egatar roses Stokastik i B da B aka I B ii B da B aka B A I A iii B da B aka I B iv B da B aka I B A A φ A c A A A c Ω Jadi Cotoh : Φ ; B, B c A ; B, B I A B atau I A B {φ, A c, A, Ω} F A ; B, B Ω ; B, B ada eleara dua keig ata uag satu kali, ata uag eiliki sisi H agka da T gabar aka Ω {HH, HT, TH, TT}. F adalah hiua seua subset dari Ω. Didefiisika sebagai w adalah baaka H dala w, sehigga : HH ; HT TH ; TT Jadi : Φ {TT}, {TT, HT, TH} Ω ; < ; < ; < ; - -, ] F Dala raktek, defiisi variabel rado dibuat sederhaa agar lebih udah diahai, sebagai berikut : DEFINISI Diberika ruag robabilitas Ω,F,. Variabel rado adalah suatu fugsi dega doai Ω da kodoai bilaga real. Cotoh erhatika ercobaa elearka sebuah tetrahedral dadu bersisi eat sebaak dua kali. Diasusika setia oor ag aka ucul euai keugkia ag saa. Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 9

13 egatar roses Stokastik Misalka kita tertarik ada kejadia skor aksiu dala eleara tersebut, aka ruag sael ercobaa ii adalah : Ω {,,,,,,,4,,,,,,,,4,,,,,,,,4,4,,4,,4,,4,4} Jadi w ai, j, w i, j, i, j,,, 4 eruaka suatu variabel rado. Maka w {,,, 4} Kose dasar variabel rado bergua utuk ebagu kose tetag fugsi distribusi dikaitka dega ukura robabilitas. DEFINISI Misalka variabel rado ag didefiisika ada ruag robabilitas Ω, F, dega eataka ukura robabilitas. Fugsi distribusi ditulis dega labag F didefiisika sebagai : F j f d j ; ; Diskret Kotiu Dega f eruaka fugsi robabilitas. Jika kotiu, aka berlaku hubuga d f F F' d ada cotoh eleara tetrahedral, dieroleh fugsi robabilitas da distribusi sebagai berikut : Tabel. Fugsi robabilitas 4 f Fugsi Distribusi : Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa

14 egatar roses Stokastik F ; < ; < ; ; ; < < 4 4 Sifat-sifat ag diiliki fugsi distribusi : liit i F liit ii F liit iii F kotiu kaa, aitu F h F h iv F fugsi ag tidak turu, aitu jika a<b aka Fa Fb Sifat iv udah dilihat dari keataa : o -, b] -, a] [a, b] ; a < b o -, b] -, a] [a, b] o -, b] -, a] Note : Jadi Fb Fa Kose-kose dasar lai ag sagat etig dala eelajari roses Stokastik adalah Eksektasi, Variasi, Covariasi da Keideedea suatu variabel. DEFINISI Misalka variabel rado dega fugsi robabilitas f. Eksektasi dari didefiisika sebagai : Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa

15 egatar roses Stokastik E j f d j ; ; diskrit kotiu Eksektasi serig ula diberi sibol µ atau µ. Sifat-sifat Eksektasi Nilai Haraa Jika g da h fugsi-fugsi dari variabel rado, aka : i Ec c, utuk c kostata ii E[c g] c E[g], c kostata iii E[c g d h] c E[g] d E[h], c da d kostata iv E[c g d] c E[g] d v Jika g h aka E[g] E[h], DEFINISI Variasi raga variabel rado diberika oleh : Var E[ E] E[ - µ ] Notasi lai ag serig diberika utuk Var adalah σ atau σ. Ukura eebara data selai variasi adalah stadar deviasi ag didefiisika sebagai akar ostitif dari variasi. σ σ Var σ Sifat-sifat Variasi i Jika c kostata, aka Var ii Varc c Var iii Varcd c Var, c da d kostata iv Var E[ ] [E] E[ ] - µ... Kovariasi da Korelasi Dua Variabel Rado Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa

16 egatar roses Stokastik DEFINISI Misalka da Y dua variabel rado ag didefiisika ada ruag robabilitas ag saa. Covariasi atara da Y didefiisika sebagai : Cov,Y E[-µ Y-µ ] Koefisie korelasi atara da Y didefiisika sebagai : ρ Cov, Y ρ[, Y ] ; σ >, σ > σ σ Kovariasi da korelasi variabel rado da Y egukur suatu hubuga liear dari da Y, artia Cov, Y aka ositif jika -µ da Y-µ euju ke tada ag saa, sebalika Cov, Y aka egatif jika -µ da Y-µ euju ke tada ag berlawaa. Sifat-sifat covariasi da variasi : i Cov a, by a b Cov, Y ; a da b kostata ii Cov a, by Cov, Y iii Cov, ab a Var iv Cov, Y E Y - µ µ Cov, Y jika da Y ideede v Var Y Var Var Y Cov, Y Secara Uu : Var i a i i i a i Var i Jika,,..., ideede aka : Var i a i i i a i Var i i< j Cov, Y Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa

17 egatar roses Stokastik vi C ov a, i i i j a jy j i j a b i j Cov, Y i j.. Fugsi ebagkit Moe Moet Geeratig Fuctio MGF Suatu ilai khusus dari eksektasi ag sagat bergua dala egebaga teori da alikasi statistika adalah MGF. Defiisi : Jika variabel rado, aka ilai haraa : M t E e t i t e e t i f d ; diskret ; kotiu diaaka MGF dari, jika ilai haraa ii ada utuk h < t < h, h >. erhatika bahwa jika kita egeksasi fugsi e t ke dala Deret Maclauri, aka dieroleh M t r t r r E r! Selajuta juga dieroleh hubuga : i ii M M t t e f d da M f d E t t e f d da M f d E r M r t r r r t e f d da M f d E r Aabila sekarag diberika kuatitas : Rt l M t Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 4

18 egatar roses Stokastik Dieroleh : R M t M t da R M E µ ; M Ee M t M R [ M t ] [ M t ] M t M t t da R M M [ M ]. M [ M ] [ M ] E [E] σ Sifat-sifat MGF : Jika variabel rado, a suatu kostata, Y a, da Y a b, aka : M Y t M t M at a Y bt M t M t e M at a b Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 5

19 egatar roses Stokastik Moe Faktorial da Factorial Moet Geeratig Fuctio FMGF Defiisi : Jika variabel rado aka Moe Faktorial ke-r dari didefiisika sebagai : E[--...-r] sedagka FMGF dari didefiisika sebagai : G t Et FMGF juga serig diberi aa robabilit Geeratig Fuctio GF. erhatika bahwa : G t Et Ee l t M l t. Aabila G t dituruka terhada t, didaat : G t E t da G E t E G t E - t da G E - G r E r Tabel. Rigkasa MGF Beberaa Fugsi Distribusi robabilitas Diskret da Kotiu Distribusi Fugsi robabilitas f MGF Mea da Variasi Beroulli f ;, e t q, q Bioial f ;,,..., Bioial r r f ; r, Negatif r r,... Geoetrik f q ;,,... [ e ] t q qe qe t r t, q r rq, q, Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 6

20 egatar roses Stokastik Hergeoetrik oisso Diskret uifor Uifor kotiu f M N M N λ e λ f ;,,,...! f ;,,...,N N f ; a < < b b a - M, N M N e t e λ λ, λ t e e. t N e bt at e e b a t t N N, M N N N N a b b a, Noral µ σ f e ;- << π σ Gaa Eksoesial f α θ e ; << α θ Γ α θ f e ; > θ e µ t σ t µ, σ α αθ, αθ θ t θ t θ, θ.4. Distribusi Bersarat Coditioal Distributio Dala eelajari suatu roses stokastik, kita serig ejuai distribusi robabilitas bersarat suatu variabel rado terasuk ula eksektasi bersarat variabel rado tersebut Defiisi : Distribusi robabilitas bersarat variabel rado da dega fugsi robabilitas bersaa f, didefiisika sebagai : f, f ; f > f f serig disebut sebagai distribusi robabilitas dari aabila diberika. Dega defiisi ag serua dieroleh distribusi robabilitas bersarat aabila diberika sebagai : Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 7

21 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 8, f f f ; f > ada kasus kotiu, robabilitas bersarat kejadia berbetuk [a b] aabila diberika adalah : [a b ] b a d f b a d f f,,, d f d f b a erhatika bahwa distribusi robabilitas bersarat f eeuhi suatu fugsi distribusi robabilitas eliuti : i, f f f ii, d f f d f, d f f f f Cotoh : Distribusi robabilitas bersaa atara da Y diberika oleh tabel berikut. Y

22 egatar roses Stokastik robabilitas bersarat diberika oleh : Y, Y, Y Y Y, Y Y ; ; ; ; Y, Y, Y Y Y, Y Y ; ; ; ; Dega cara serua coba tetuka :. Y Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 9

23 egatar roses Stokastik. Y Defiisi : Misalka da Y variabel rado ag didefiisika ada suatu ruag robabilitas Ω,F, da h suatu fugsi ag terukur Borel. Asusika bahwa Eh ada. Eksektasi bersarat h aabila diberika Y ditulis dega sibol Eh didefiisika sebagai : Eh h Y h f d ; jika, diskret da Y ; jika, kotiu da f > > Sifat-sifat Eksektasi Bersarat : i Ec c ; c kostata ii Ea b ae b ; a, b kostata iii Jika aka E iv Jika aka E E v Jika g, g fugsi-fugsi Borel da Eg da Eg ada, aka : E[a g a g ] a Eg a Eg Cotoh : Misalka,Y euai distribusi robabilitas bersaa f,, < < <. Tetuka :. f. f. E 4. E eelesaia : Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa

24 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa. f d d f f f,, ; utuk < <. f d d f f f,, ; utuk < <. E d d f ; < < 4. E d d f ; << Juga daat dihitug E da Var sebagai berikut : E d d f Var E [E ] 4 ; < < Sifat-sifat lai Eksektasi Bersarat a. Jika Eh ada, aka Eh E[Eh ], khusus utuk h dieroleh E E[E ] b. Jika E < aka Var Var[E ] E[Var ] c. Jika E < aka Var Var[E ] erhatika bahwa jika da variabel rado dega fugsi robabilitas bersaa f, da fugsi argial asig-asig f da f, aka : f, f. f f. f

25 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa Jika da ideede, aka f, f f f f f f f, f f f f f f Cotoh : Diberika fugsi robabilitas bersaa da Y, dega : f, ; < <, < < f,, d d f f f ; < < Bila diigika eghitug [ < < ½ ¼ ] aka : [ < < ½ ¼ ],5,5 d f,5,5,5 4,5,5,5,5 d 4 4,5,5 4 Beberaa Hal etig Lai Misalka variabel rado vektor berdiesi k da g fugsi terukur berilai real, didefiisika ada R k sedeikia sehigga g eruaka suatu variabel rado. Jika c >, aka : [g c] ] [ c g E Kasus Khuus

26 egatar roses Stokastik. Misalka variabel rado da dega egabil g - µ r ; µe, r > ; aka : r [ - µ c] [ - µ r c r E µ ]. Misalka variabel rado da dega easagka g - µ, µ E aka : [ µ c] [ µ c ] Var [ µ c] c σ [ µ c] c c c r E µ Bila c kσ, ketaksaaa Chebshev dala eetua selag keercaaa Cofidece Iterval / CI aka dieroleh sebagai berikut : [ µ kσ ] k Ketaksaaa Chebshev Ketaksaaa Markov Laws of The Large Nuber LLN Kose etig dala LLN Huku Bilaga Besar adalah Strog Laws of The Large Nuber SLLN da Weak Laws of The Large Nuber WLLN. Teorea SLLN Jika j, j,,..., idetik ideede iid dega ea berhigga µ aka :... as µ, Teorea WLLN Jika j, j,,..., idetik ideede iid dega ea berhigga µ aka :... µ, Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa

27 egatar roses Stokastik Cetral Liit Theore CLT / Teorea Liit usat Teorea CLT Misalka,,..., variabel rado iid dega ea µ < da variasi σ <, isalka ula : Maka : µ t G da Φ e dt σ π d G Φ, R Teorea Slutsk Jika d d da Y c,, c aka : i d Y c, ii Y d c, iii Y d c, Cotoh soal. ada suatu esta datag orag, asig-asig eerahka satu sau taga diletakka di kerajag. Setelah seua sudah eerahka sau taga, asigasig dega ata tertutu egabil satu sau taga dari dala kerajag itu. Jika eataka baaka orag ag egabil sau tagaa sediri, beraakah E da Var? eelesaia : Bila eataka baaka orag ag egabil sau tagaa sediri, da didefiisika : i Maka ; orag ke - i egabil sau tagaa sediri ; orag ke - i egabil sau taga orag lai i i ; i da i - Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 4

28 egatar roses Stokastik E i. i. i Var i E i [E i ] - Cov i, j E i j [E i E j ] dega i j ; keduaa egabil sau tagaa sediri ; jika tidak deikia E i j. i, j. i, j atau i, j atau i, j i. j i.. Cov i, j - Maka E E i i E i i i. da Var Var i i Var i. i i< j -. Cov i, j Jadi E da Var. Sebuah kotak berisi bola utih da bola hita. Diabil k bola sekaligus dari kotak tersebut. Jika eataka baaka bola utih ag terabil, tetuka : a. i, utuk i,,..., k b. E eelesaia : Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 5

29 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 6 a. Baak ruag sael : Ω k Baak bola utih dari k bola ag terabil i i i k Maka i Ω k i k i i b. E k i k i i k i k i k i k i k i k i k k k i k i i i k i k i i k

30 egatar roses Stokastik Soal Latiha. Diketahui fugsi distribusi sebagai berikut : F Tetuka : a. Grafik lot dari F! b. Fugsi desitas fugsi robabilitas f! c. Nilai ¼ ¾ ; ; < < ;. Suatu varibel rado euai fugsi desitas f Tetuka fugsi distribusi, ea da varias dari tersebut! ; ; ; laia. Sebuah uag setibag dilearka saai ucul sisi saa dua kali berturuta utuk ertaa kalia. Bila N eataka julah leara ag dierluka, tetuka : a. Tetuka fugsi robabilitas utuk N b. Bila A eataka kejadia bahwa N gea da B eataka kejadia bahwa N 6, aka tetuka A, B da AB 4. Variabel rado da Y salig ideedet dega fugsi keekata robabilitas sebagai berikut : ½ ; ½ ; ; ; ½ 6 Tetuka fugsi keekata robabilitas z z, utuk Z Y 5. Bila adalah variabel rado ag berdistribusi eksoesial dega araeter λ. Tetuka ea dari. Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 7

31 egatar roses Stokastik BAB II ROSES STOKASTIK Koetesi Dasar : Mahasiswa ebedaka aca-aca sesifikasi roses Stokastik Tujua ebelajara :. Meahai egertia roses stokastik.. Meguraika sesifikasi roses stokastik eurut sifat state sace da araeter sacea.. egertia roses Stokastik Sejak dahulu eafaata odel ag egguaka robabilitas lebih diseagi dibadig odel ag deteriistik. egaata dilakuka ada saat-saat ag berbeda, tidak dilakuka ada suatu eriode waktu tertetu, sehigga eagkut asalah robabilitas. Baak feoea fisika, sosial, tekik da aajee saat ii diselidiki eruaka feoea ag rado dega suatu robabilitas. roses Stokastik Stochastic rocesses adalah hiua variabel rado ag eruaka fugsi dari waktu tie. araeter waktu disii diartika dala arti luas. roses stokastik serig juga disebut roses Rado Rado rocesses. erhatika cotoh berikut : Cotoh. Sebuah dadu dilear i Seadaia variabel rado eataka hasil leara ke-, >, aka {, > } eruaka hiua variabel rado, utuk ag berbeda aka didaat variabel rado ag berbeda, ii ebetuk roses stokastik. ii Seadaia Y baaka ea ag taak dala leara ertaa. Tia ilai aka eghasilka variabel rado Y ag berbeda aitu Y {, }, Y {,,}, Y {,,,} da seterusa, jadi {Y, > }eruaka hiua variabel rado, ii juga eruaka roses stokastik. iii Bila Z eataka baak titik ag taak aiu selaa leara ertaa, {Z, } juga eruaka roses stokastik. Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 8

32 egatar roses Stokastik Cotoh. Terdaat r buah kotak, tersedia tak terhigga bola. Bola diasukka ke dala kotak secara acak. Jika eataka baaka kotak ag terisi bola setelah leara ke-, aka {, }eruaka roses stokastik. Atau seadaia Y eataka baaka bola ag asuk ada kotak o. 4 setelah leara ke-. Disii {Y, }juga eruaka roses stokastik. Cotoh. adag variabel rado ag eataka baaka egujug ag asuk toko swalaa selaa suatu eriode waktu tertetu, t, t. Hiua t dega t T aka eruaka roses stokastik {t, t T}... Sesifikasi roses Stokastik Hiua harga-harga ag ugki utuk suatu variabel rado dari suatu roses stokastik {, }disebut Ruag State State Sace. Suatu roses stokastik serig ditulis dega sibul {t, t T}dega t eruaka hiua bagia dari {-,. araeter ada roses stokastik dibedaka ejadi dua jeis, aitu : i roses stokastik dega araeter waktu kotiu jika T eruaka suatu iterval dega ajag ositif ii roses stokastik dega araeter waktu diskret jika T eruaka hiua bagia dari suatu bilaga bulat. Dala roses stokastik, Ruag State S dari roses tersebut eiliki 4 keugkia, aitu : i. roses stokastik dega araeter diskret, daat eghasilka ruag state diskret ii roses stokastik dega raeter diskret, daat eghasilka ruag state kotiu iii roses stokastik dega araeter kotiu, eghasilka ruag state diskret Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 9

33 egatar roses Stokastik iv roses stokastik dega araeter kotiu, eghasilka ruag state kotiu. Dari cotoh-cotoh di atas, daat kita tetuka araeter da state sacea sebagai berikut :.Jika sebuah dadu dega ea sisi dilearka kali. Misalka didefiisika eataka variabel rado hasil leara ke-,. Maka : i {, } eruaka suatu roses stokastik ii roses stokastik ii eruaka roses stokastik dega araeter diskret iii Ruag state roses stokastik ii adalah {,,, 4, 5, 6} bersifat diskret.. Jika ada cotoh di atas didefiisika eruaka variabel rado ag eataka baaka agka ea ag taak dala leara ertaa, aka : i {, } eruaka suatu roses stokastik ii roses stokastik ii eruaka roses stokastik dega araeter diskret iii Ruag state roses stokastik ii eliuti : Utuk : ruag statea {, } Utuk : ruag statea {,, } Utuk : ruag statea {,,, } Da seterusa, ruag statea diskret. Misala t variabel rado ag eataka baaka egujug ag datag ada sebuah swalaa selaa eriode waktu, t aka : i {t, t T} eruaka suatu roses stokastik ii roses stokastik ii eruaka roses stokastik dega araeter kotiu iiiruag state roses stokastik ii eliuti : Utuk : eataka baak egujug ag datag dari swalaa buka saai ja berikuta,,,,... Utuk : eataka baak egujug ag datag dari swalaa buka saai ja berikuta,,,,... Da seterusa, ruag statea diskret Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa

34 egatar roses Stokastik 4. Misala t eataka teeratur aksiu suatu teat ada iterval waktu, t, aka : i t, t T} eruaka suatu roses stokastik ii roses stokastik ii eruaka roses stokastik dega araeter kotiu iii Ruag state roses stokastik ii eliuti : Utuk : eataka teeratur aksiu suatu teat saai ja berikuta, suatu iterval ilai tertetu Utuk : eataka teeratur aksiu suatu teat saai ja berikuta, suatu iterval ilai tertetu Da seterusa, ruag state bersifat kotiu. Hubuga atara Dala kasus-kasus tertetu, variabel rado, { } adalah ideedet satu dega ag lai. Misal ada cotoh, : eataka variabel rado hasil leara ke-,, bila sebuah dadu dilear. Tetai Y : baak ea ucul ada leara ke-, eruaka kasus ag tidak ideede, karea Y estia tergatug Y, tidak ugki Y bila Y. roses dega icreet ideedet Jika utuk seua t, t,..., t, diaa t < t <...< t variabel rado t - t, t - t,..., t - t - ideedet, aka {t, t T} dikataka roses stokastik icreet ideedet. Seadaia haa dibicaraka roses dega araeter waktu da ruag diskret, T {,,,...}, t i i-, t i i-, Z i i - i-, i,,... da Z. Terdaat roses {Z, } da Z eruaka variabel rado ideedet. Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa

35 egatar roses Stokastik roses Markov / Ratai Markov Marcov Chai Jika roses stokastik {t, t T} euai sifat :,,..., utuk seua ilai,,,...,, da sebarag, serta,,,..., S ruag state, roses tersebut disebut roses Markov atau ratai Markov. Uua roses Markov didefiisika sebagai berikut : Bila t < t <... < t < t a t b t,..., t a t b t Maka roses ii disebut roses Markov atau Ratai Markov Cotoh : adalah keadaa esi ada hari ke-. Disii ilai atau, jika esi rusak da jika esi baik. Jadi S {, } Ruag state {, } utuk setia. Mesi ulai ada suatu hari rusak atau baik. Seadaia diketahui ada hari ke- esi rusak, robabilitasa ada hari itu daat dierbaiki berarti hari berikuta baik dalah, atau. Sedagka jika ada hari-hari ke- esi diketahui baik, robabilitasa ada hari berikuta rusak q, atau q. roses ii eruaka roses Markov, karea keadaa esi ada hari esok haa tergatug keadaa esi hari ii, tidak tergatug ada hari-hari sebelua. Cotoh : Model Kotak ola Kotak isia b bola biru da r bola utih. Sebuah bola diabil dari kotak itu da bola ag terabil dikebalika da ditabah c bola wara saa dega bola terabil c> Jika variabel rado didefiisika sebagai berikut : ; ada egabila ke - edaat bola ; ada egabila ke - edaat bola Aakah {, } eruaka ratai Markov? utih Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa biru

36 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa r b r r b b.. c r b c r r b r c r b r r b b r b r.. c r b b r b r c r b c b r b b r b b,...?,...?,,,,,,.,. c r b c b. c r b b. r b r c r b c b. c r b c b. r b b c r b r b c b b, r c b c b r b b c r b r b c b b, c r b c b, c r b c b

37 egatar roses Stokastik Didaat k,, k, Jadi {, } buka ratai Markov. Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 4

38 egatar roses Stokastik Soal Latiha. Tuliska state sace da araeter sace eristiwa/hal berikut : i ertadiga seak bola ii Harga saha di Bursa Efek Jakarta. Jelaska bagaiaa eristiwa berikut daat diodelka sebagai roses stokastik? Defiisika state sace da araeter sacea ag sesuai eurut ada : i eebara suatu jeis eakit ii roses eijaa buku di erustakaa. Sebuah abrik euai esi, diaa satu beroerasi, ag lai sebagai cadaga. robabilitas esi rusak adalah, diagga kerusaka terjadi ada akhir kerja. erusahaa eekerjaka seorah ahli oerasi esi tersebut da dierluka waktu hari utuk eerbaiki kerusaka ag terjadi. Defiisika suatu roses stokastik ag eggabarka roses kerja esi di abrik tersebut. Tulis seua trasisi ag ugki atara state-state ag ada. 4. Ekserie : dadu sisi 6 dilear. Tetuka sesifikasi roses stokastik ag terjadi : a. {, }, : julah titik ag taak ada leara ke- b. {Y, }, Y : baaka titik aksiu ada leara ke- c. {Z, }, Z : julah titik aksiu saai leara ke- 5. eristiwa : asie ag dirawat di RS A. Tetuka sesifikasi roses stokastik ag terjadi : a. t: baak asie ag datag selaa waktu, t Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 5

39 egatar roses Stokastik b. Yt: laa egobata asie saai sebuh selaa waktu, t c. Zt: biaa egobata asie ruiah selaa dirawat dala waktu, t Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 6

40 egatar roses Stokastik BAB III RANTAI MARKOV/ ROSES MARKOV MARKOV CHAIN Koetesi Dasar : Mahasiswa au eguraika tetag ratai Markov Tujua ebelajara :. Meahai tetag Ratai Markov. Meguasai kose atriks eluag trasisi dari Ratai Markov. Meguraika sifat-sifat State dari Ratai Markov 4. eetua distribusi jagka ajag liitig distributio irreducible arkov chai.. Ratai Markov Sifat Markov Dala roses stokastik, baak sekali roses ag euai sifat khas, seerti sifat Markov. Meelajari sifat arkov sagat berafaat, karea : i Secara teoritis sifat Markov sagat kaa da daat disajika secara sederhaa ii Baak sekali siste kehidua sehari-hari daat diodelka dega egguaka sifat Markov Ratai Markov daat dialikasika utuk sste diskret discrete sste auu siste kotiu cotiuous sste. Siste diskret adalah siste ag erubaha kodisia state daat diaati/terjadi secara diskret. Sedagka siste kotiu adalah siste ag erubaha kodisi da erilaku siste terjadi secara kotiu. Ada beberaa sarat agar ratai arkov daat dialikasika dala evaluasi keadala siste. Sarat-sarat tersebut adalah: i Siste harus berkarakter lack of eor, diaa kodisi siste di asa edatag tidak diegaruhi ideedet oleh kodisi sebelua. Artia kodisi siste saat evaluasi tidak diegaruhi oleh kodisi sebelua, kecuali kodisi sesaat sebelu kodisi saat ii. Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 7

41 egatar roses Stokastik ii iii Siste harus stasioer atau hooge, artia erilaku siste selalu saa seajag waktu atau eluag trasisi siste dari satu kodisi ke kodisi laia aka selalu saa seajag waktu. Dega deikia aka edekata Markov haa daat dialikasika utuk siste dega laju kegagala ag kosta. State is idetifiable. Kodisi ag diugkika terjadi ada siste harus daat diidetifikasi dega jelas. Aakah siste eiliki dua kodisi beroerasi gagal, tiga kodisi % sukses, 5% sukses, % gagal da lai sebagaia. ada bab ii, dibahas Ratai Markov Diskret. Misalka S eataka hiua state,,,,... da eataka state siste ada waktu da eruaka variabel rado ag didefiisika ada suatu ruag robabilitas. Suatu siste dikataka euai sifat Markov atau Ratai Markov jika eeuhi sarat : o,,, robabilitas bersarat disebut robabilias trasisi utuk ratai Markov ii... robabilitas Trasisi robabilitas trasisi suatu roses arkov diataka sebagai : o,,, Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 8

42 egatar roses Stokastik Ii berarti bahwa kodisi o,,, - - tidak euai egaruh terhada keadaa tersebut, ag eegaruhi robabilitas haa. Jadi keadaa state sebelua tidak beregaruh terhada keadaa besok, ag eegaruhi haa keadaa sekarag. Secara forula ditulis : ij [ j i], i,j dega ij da jj iiii, ii Catata : Jika[ j i][ j i],,,, aka robabilitas trasisia bersifat stasioer... FUNGSI TRANSISI da DISTRIBUSI AWAL Misalka, suatu ratai Markov dega state sace S Disii S adalah uu, baak aggota S belu tetu seerti cotoh di atas. Fugsi,, S da S ag didefiisika sebagai :,,, S diaaka Fugsi Trasisi Trasitio Fuctio utuk ratai tersebut. Berdasarka defiisi di atas dieroleh sifat : i,,, S Karea eruaka suatu robabilitas utuk, S ii S, utuk setia S Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 9

43 egatar roses Stokastik S, S, S Karea ratai Markov euai robabilitas statioer, aitu: tidak tergatug ada ilai, aka :,, utuk. Dari sifat Markov, dieroleh : o,,,, Dega kata lai: Suatu ratai Markov state ada waktu ke-, aka robabilitas ada waktu ke waktu berikuta di state saa dega,, tidak tergatug ada bagaiaa ratai itu saai di., disebut robabilitas trasisi satu lagkah Oe Ste Trasitio robabilit dari ratai Markov tersebut. Fugsi π, S didefiisika sebagai : π, S disebut Distribusi Awal Iitial Distributio utuk ratai tersebut. Dari defiisi di atas dieroleh : i π, S S ii π Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 4

44 egatar roses Stokastik Distribusi bersaa,,..., daat dieroleh dega fugsi trasisi da distribusi awal. Cotoh :.,.,. π.,,,.,,.,. π Dega iduksi dieroleh :,,..., -,. -, -..., π Bukti : i Utuk,,. ii o, π... Bear Misalka Bear utuk k,,..., k k k k,,..., k- k- k- k-,,..., k- k-... k-, k. k-, k-..., π iii Harus daat dibuktika Bear utuk k,k,...,, k k k k,,..., k k k k,,..., k k... k, k. k, k-..., π Daat dirigkaska, distribusi ersaa,,..., adalah :,,..., -,. -, -..., π π,... -, Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 4

45 egatar roses Stokastik Cotoh : Sebuah esi ada waktu ulai diakai sebarag hari adalah rusak atau baik. Seadaia esi tersebut rusak ada awal hari ke-, robabilitas bahwa selaa hari tersebut daat dierbaiki da ada awal hari berikuta hari ke baik saa dega. Seadaia esi ada awal hari ke- baik, robabilitasa esi rusak ada awal hari ke- adalah q. Diketahui ula bahwa π eataka robabilitas esi rusak ada awal hari ke-ol, aitu esi datig dari abrik sebelu diakai robabilitasa rusak adalah π. Dega deikia, robabilitas esi dala keadaa baik ada awal hari ke-ol adalah π - π. Misalka state eataka esi rusak da state eataka esi baik, eataka variabel rado ag eujukka keadaa esi ada hari ke-. Jadi dala cotoh ii didaat : S {, },,,,... q o π o - π π Karea di sii S haa eiliki state, aitu da, aka : - q artia jika diketahui ada hari ke- esi rusak, robabilitas ada hari berikuta hari ke- asih teta rusak adalah -. artia jika diketahui ada hari ke- esi baik, robabilitas ada hari berikuta hari ke- esi teta baik adalah q. Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 4

46 egatar roses Stokastik Daat disusu atriks trasisi statea sebagai berikut : state q q Masalaha sekarag adalah, beraa : a. robabilitas hari ke- esi rusak taa diketahui keadaa esi hari sebelua b. robabilitas hari ke- esi baik taa diketahui keadaa esi hari sebelua Uraia :,,.. q q q q q Utuk q q q πo q Utuk q q q [ q πo q]q q πo q [ q] Utuk q q q [ q πo q q]q q πo q [ q q ] Utuk 4 q q q [ q πo q q q ]q q 4 πo q [ q q q ] Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 4

47 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa dst... Utuk kasus trivial, q aka πo da -πo πo. Utuk q>, j j q eruaka deret geoetri dega rasio q, dieroleh : q q q q q j j Akibata dieroleh : q q q q q q π q q q q q π Akibata - - q q q q q π q q q q q q q π q πo q j j q q πo q q q

48 egatar roses Stokastik q q q π q q q q π q q q π q q Berdasarka eguraia daat dirigkaska : q π q q q q q π q q Misalka da q kedua-duaa tidak saa dega ol da juga tidak saa dega, aka < q <, akibata --q <, akibata utuk dieroleh: liit q q da liit q ada cotoh di atas, sifat-sifat Markov tidak diguaka. Misalka sifat-sifat Markov dieuhi, aka kita daat eetuka distribusi bersaa joit distributioa dari o,,,...,. Sebagai cotoh utuk, isalka o,, berilai atau, aka :,,,.,,.. Disii kita aka bisa eghitug da dega egguaka,q da π. Tetai kita tidak aka bisa eghitug ilai dari Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 45

49 egatar roses Stokastik, taa egguaka sifat Markov. Jika sifat Markov berlaku aka :,,,.,.. Misalka o,, da aka :,,.. q.. π Selajuta juga daat dihitug distribusi bersaa o,, utuk state-state ag lai :,, π - π,,.. - π,,.. -q -q π Secara keseluruha, dala betuk tabel dieroleh :,, - π - π q π -q π q - π q - -π q π q -π Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 46

50 egatar roses Stokastik -q q π -q q -π -q π -q -π Beberaa Cotoh Ratai Markov. Ratai Ehrefest Ehrefest Chai Diberika dua buah kotak kotak I da kotak II da d bola dega oor,,...d. Awala sebagia bola diletakka ada kotak I da sisaa di kotak II. Tersedia loter dega oor,,...,d. Mula-ula diabil selebar loter secara rado, dilihat oor beraa ag terabil, diidah dari kotaka da diasukka ke kotak lai. roses ii dilakuka tak higga kali. egabila loter secara rado da dikebalika sebelu egabila berikuta. Jika, eataka baaka bola ada kotak I setelah trial ke-, aka eruaka ratai Markov dega ruag state S{,,,...,d}, tetuka fugsi trasisi dari ratai tersebut! eelesaia : Misalka ada bola ada kotak I ada waktu ke-, aka terdaat d- bola ada kotak II. ada waktu ke- aka egabil sebuah bola dari kotak I, tergatug ada loter ag terabil. Jadi robabilitas utuk egabil bola ada kotak I adalah da bola diidahka ke d dala kotak II. Ii berarti bahwa baaka bola di kotak I ada waktu ke- saa dega -, atau : Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 47

51 egatar roses Stokastik -,- d Dega cara ag saa aka didaat, d d da, utuk - atau, sehigga dieroleh fugsi trasisi :, d d d ; utuk ; utuk - ; utuk ag lai. Ratai ejudi Gebler s Rui Chai Misalka seorag ejudi, setia kali ai dia asag dolar. robabilitas dia aka eag adalah, da robabilitas dia kalah adalah q, q -. Meag berarti dia daat satu dolar, kalah berarti kehilaga dolar. Modal ejudi bisa ecaai habis da aka teta saa dega seterusa. Misalka, eataka odal ejudi ada waktu ke-, aka fugsi trasisia adalah : -,-q, Atau q ; utuk -, ; utuk ; utuk ag lai DEFINISI Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 48

52 egatar roses Stokastik Suatu state a S dari ratai Markov diaaka State Absorbig jika : a,a atau a, utuk a. ada cotoh, Ratai ejudi di atas, adalah ratai absorbig, karea,, sebab setelah odal habis, seterusa odala habis,,. ada ratai Markov ii ruag statea, S{,,,,...} odal ejudi bisa tak berhigga..4 FUNGSI TRANSISI LANGKAH ada ebahasa sebelua kita telah eelajari fugsi trasisi satu lagkah,, selajuta dielajari fugsi trasisi lagkah dari suatu ratai Markov. Defiisi Fugsi trasisi lagkah dari suatu ratai Markov, diberika oleh, ag eataka robabilitas dari suatu state ke state dala lagkah, aitu :,,... S S S,,... Utuk, dieroleh :,,, Utuk, dieroleh :,, utuk, utuk laia Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 49

53 egatar roses Stokastik Teorea Fugsi lagkah, dari suatu ratai Markov euai sifat :,, z z z, Sebagai suatu catata, fugsi trasisi lagkah daat diataka sebagai agkat dari fugsi trasisi satu lagkah Bukti :,, z z, z, z z, z z, z, z z z z, z z z, z, z z z z, Terbukti,, z z, Sifat uu dari fugsi trasisi lagkah disajika teorea berikut. Teorea Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 5

54 egatar roses Stokastik Jika,,,z, da z, eataka fugsi-fugsi trasisi,, da lagkah dari suatu ratai Markov, aka : Bukti :, z,z z,,, z z, z z, z, z z, z, z z z z, z z z, z z,z z, Terbukti, z,z z, Dega diberika fugsi trasisi lagkah dari suatu ratai Markov, diharaka daat egguaka fugsi ii utuk eetuka distribusi ag berkaita dega distribusi awal π. i Jika π distribusi awal dari ratai Markov, aka : Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 5

55 egatar roses Stokastik,, π ii,, erhatika bahwa, jika kita egetahui distribusi dari, kita daat egguaka ersaaa ii utuk ecari distribusi dari. Dega diketahuia distribusi, daat diguaka utuk ecari distribusi dari, da seterusa. Dega cara serua, kita daat egguaka ersaaa ii utuk ecari distribusi. iii,...,,..., π,...,,,...,...,,...,, π,......,,,...,, Atau ersaaa iii daat diataka sebagai :,...,,...,,,... -, Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 5

56 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 5.5 MATRIKS TRANSISI Misalka sekarag, ruag state S berhigga. S{,,...,d}. Matriks trasisi dega ukura dd diberika oleh : d,,,,,,,,, d d d d d d d Sedag atriks trasisi lagkah diberika oleh :, z S zz,, ; S{,,,..., } z z z z z z z z z,zz,,zz,,zz,,zz,,zz,,zz,,zz,,zz,,zz,. Matriks trasisi lagkah dala atriks diataka sebagai : dd d d d d d d d d

57 egatar roses Stokastik erhatika bahwa dari ersaaa i, π Jika distribusi awal π eruaka vektor baris dega diesi d, aitu : π π, π,..., π d Maka dieroleh : π π Dega π,,..., d adalah vektor baris berukura d. Dari ersaaa ii,,, eberika : π π Cotoh : Diberika ratai Markov dua state dega atriks trasisi q q>. Bila π da π q ; q q q q q q π q q q q q q q π q Maka dieroleh : q Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 54

58 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 55, q q q q, q q q, q q q q q, q q q q Akhira dieroleh : q q q q q q q Cotoh : Diberika ratai Ehrefest dega S{,,,} da distribusi awal π ¼, ¼,¼,¼ da atriks trasisi. Maka : π π ¼, ¼,¼,¼ 5 5 π π

59 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 56 π π π ¼, ¼,¼,¼ Cotoh : Diketahui ratai Markov dega S{,,} da atriks trasisi -lagkah : Buktika bahwa 4 4 Terbukti 4 Maka daat diataka bahwa : ;utuk gea utuk gajil ; 4

60 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 57 Cotoh. atau atau atau , T atau atau atau Jadi 4 T 4 4, T 4, T.6 SIFAT-SIFAT STATE DARI SUATU RANTAI MARKOV State dala ratai Markov euai sifat berlaia, beberaa sifat state ag aka dielajari diataraa : i State Absorbig State ii euai sifat a,a ii State Trasie Suatu state S disebut Trasie jika ρ T < < Ii berarti bahwa ratai Markov ag berula dari belu tetu belu asti kebali ke-. Ada keugkia tidak kebali ke- da dari tidak kebali ke- -dari kebali ke- -ρ > Seadaia S {,,, 4 }, tetuka ilai 4 T 4! 4, T

61 egatar roses Stokastik iii State Rekure Suatu state S disebut rekure, jika ρ T < Ii berarti bahwa ratai Markov ag berula dari asti aka kebali ke- ada suatu waktu ag berhigga. Igat bahwa : ρ T < euai arti bahwa robabilitas ratai Markov berula dari aka ecaai ada waktu berhigga Jika state absorbig, aka eruaka state rekure. Ii daat dierlihatka berdasarka keataa bahwa state absorbig aka, T Ii berarti bahwa ρ, akibata eruaka state rekure Nau belu tetu berlaku kebalikaa Dibetuk suatu fugsi idikator utuk hiua {} deikia : ; z I z ; z Sedagka N eataka baak kali ratai Markov berada ada state. Karea I bila ratai ada state atau, da I bila aka terdaat hubuga: N I Kejadia {N } eataka baak kali ratai Markov ada state tidak kurag dari sekali, ii berarti saa dega {T < }, jadi: N T ρ Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 58

62 egatar roses Stokastik Seadaia da bilaga bulat ositif, aka robabilitas ratai Markov ulai dai berkujug ertaa ke- setelah lagkah T, da kujuga berikuta ke- setelah lagkah berikuta eiliki robabilitas T, sehigga robabilitas ratai Markov ulai dari berkujug ertaa ke- setelah lagkah da kujuga berikuta ke- setelah lagkah berikuta Jadi : T. T i N T. T T T ρ ρ ii N ρ ρ, iii N N - N ρ ρ - ρ ρ ρ ρ - ρ, iv N - N - ρ Dari iii N : robabilitas ratai ulai dari egujugi sebaak kali saa dega robabilitas ratai ulai egujugi ertaa kali keudia kebali ke- sebaak - kali keudia tak kebali lagi ke- ρ ρ - ρ. Aka diguaka otasi E utuk eataka harga haraa eectatio suatu variabel acak terdefiisika dala ratai Markov ulai dari. Berdasarka cotoh di atas : i E I. I. I.. Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 59

63 egatar roses Stokastik, ii E N E I Didefiisika, E I G, E N, G, eataka harga haraa baaka kujuga ke- bila ratai Markov ulai dari. Teorea I i Jika state trasie aka N< da G, G, berhigga utuk seua S ρ ρ, S ii Jika suatu state rekure, aka N da G, N T < ρ, S Jika ρ aka G,, sedagka jika ρ > aka G,. Teorea I eruaka dasar utuk ebedaka state trasie da rekure. Jika state trasie, aka tidak adag dari aa ratai Markov itu ulai, aka baaka kujuga ke- adalah berhigga. Bila state rekure, aka bila ratai Markov ulai dari aka aka kebali ke- tak terhigga kali. Bila ratai ulai dari,, ada keugkia tak erah siggah ke-, tetai bila sekali daat siggah ke- aka aka tak terhigga kali siggah ke-. Bukti : i Utuk state trasie, karea ρ < aka: N liit N Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 6

64 egatar roses Stokastik Note : liit ρ ρ ρ ρ liit. ρ N T T T T ρ ρ Akibat N < - N - ada sisi lai dieroleh : G,E N N { N - N } { ρ ρ ρ ρ } ρ ρ { ρ } - - { } ρ - ρ ρ { - ρ } ρ ρ ρ ρ Tugas I No. Buktika ρ ρ ii Utuk rekure, aka ρ N liit ρ liit N liit ρ ρ ρ Keadaa khusus aka N ρ.. ρ ρ Akibata G,E N Bila state trasie,, G, liit <, utuk S aka, Defiisi Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 6

65 egatar roses Stokastik Suatu ratai Markov disebut ratai Trasie jika seua state adalah trasie. Suatu ratai Markov disebut ratai Rekure jika seua state adalah rekure. Ratai Markov dega ruag state berhigga euai alig sedikit satu state rekure. Dega deikia ratai Markov dega state berhigga tidak ugki eruaka ratai Trasie. Bukti : S : state berhigga. Adaika seua state trasie, aka: liit, Dega deikia dieroleh hubuga : liit, liit S liit S S liit Terjadi kotradiksi, egadaia harus diigkar, jadi jika S state berhigga, aka tidak ugki eruaka ratai Trasie..7 DEKOMOSISI RUANG STATE Defiisi Misal, S da tidak harus berbeda, dikataka euju jika ρ > Lea Misalka da state dala S, euju jika da haa jika,> utuk seua bilaga bulat ositif. Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 6

66 egatar roses Stokastik Bukti : Jika euju aka ρ T < >, jadi terdaat sehigga T >. Ii berarti,>. Sebalika jika,> aka T < > atau ρ >. Ii berarti euju. Teorea II Jika state rekure da euju, aka rekure da ρ ρ. Defiisi-defiisi irreducible : i Suatu hiua C ag tidak kosog dikataka tertutu, jika tidak ada state dala C euju sebarag state di luar C, atau ρ, S da S ii Hiua C ag tidak kosog dikataka tertutu, jika jika,, C, C, Atau daat ula didefiisika ag lebih leah : Hiua C ag tidak kosog dikataka tertutu, jika,, C, C. Disii aabila C tertutu, aka ratai Markov berula dari C aka selalu tiggal di C dega robabilitas. Aabila a state absorbig, aka {a} adalah tertutu. iii Hiua tertutu C dikataka irreducible jika utuk seua da C, euju. Akibat dari Teorea II, bila hiua C tertutu irreducible aka setia state dala C adalah rekure atau setia state dala C adalah trasie Corollar Seadaia C suatu hiua tertutu irreducible ag aggotaa rekure, aka : i ρ Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 6

67 egatar roses Stokastik ii N iii G, Defiisi Suatu ratai Markov irreducible ialah suatu ratai dega ruag state S ag irreducible, artia ratai dega setia state euju state ag lai Ratai Markov seerti ii adalah trasie atau rekure. Dari collorar di atas daat disiulka bahwa ratai Markov Rekure Irreducible ecaai setia state tak terhigga kali dega robabilitas. Teorea III Diberika C hiua berhigga tertutu irreducible, aka tia aggota C adalah rekure. adag suatu ratai Markov dega baaka aggota state berhigga, Teorea III egataka bahwa ratai irreducible esti rekure. Bila ratai tidak irreducible daat ditetuka state aa ag rekure da aa ag trasie berdasarka Teorea II da Teorea III Cotoh adag ratai Markov dega atriks trasisi sebagai berikut : Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 64 5

68 egatar roses Stokastik Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa Tetuka state aa ag rekure da aa ag trasie? Lagkah erulaa dicari state aa ag euju state lai dala ratai Markov ii. Dibuat suatu atriks dega elee atau tergatug state aakah euju atau tidak, aakah ρ > atau ρ. Bila,> aka ρ > tetai sebalika tidak bear, seadaia bila, tetai,,., 5. 4 > aka ρ >, terdaatlah atriks : State adalah absorbig, aka state adalah rekure. Dari atriks, itu kelihata bahwa state {, 4, 5} adalah tertutu irreducible, aka eurut Teorea III state {, 4, 5} adalah state rekure. State da kedua-duaa euju, tetai kedua-duaa tidak daat dicaai dari state. Berdasarka Teorea II

69 egatar roses Stokastik aka state {, } adalah state trasie. Maka daat disiulka bahwa state,, 4, 5 adalah rekure da state, adalah trasie. Bila S T eataka hiua seua state trasie da S R eataka hiua seua state rekure, aka dari cotoh di atas S T {, } da S R {,, 4, 5}. S R daat diecah ejadi hiua-hiua ag salig asig da asig-asig tertutu irreducible, aitu C {} da C {, 4, 5}. Teorea IV Seadaia hiua S R tidak kosog, aka S R C i i. berhigga atau tak terhigga coutable, sedag C i hiua tertutu irreducible da C i C j, i j. Bukti: ilih S R da seadaia C hiua state S R sedeikia higga euju. Kare rekure aka ρ, sehigga C. Aka dibuktika bahwa tertutu irreducible. Seadaia C da euju z, karea rekure aka z juga rekure. Karea euju da euju z aka euju z, jadi z C, ii berarti C tertutu. Bila da z C, karea rekure da euju, aka euju. Karea euju da euju z, aka euju z, ii ebuktika bahwa C irreducible. Bila C da D dua hiua tertutu irreducible S R, aka C da D salig asig atau idetik. Seadaia C da D tidak salig asig, ada C D. Misal C, euju, karea C da C irreducible. Karea D tertutu, D da euju, aka D. Maka setia C D, juga sebalika daat dibuktika setia z D z C, sehigga daat disiulka C idetik dega D. Bukti Legka Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 66

70 egatar roses Stokastik Dekoosisi ruag state S suatu ratai Markov daat diguaka utuk eelajari sifat siste itu. Jika ratai Markov ulai dari salah satu hiua tertutu irreducible C i ag aggota-aggotaa rekure, aka ratai tak erah keluar dari C i dega robabilitas, da egujugi setia state dala C i tak terhigga kali. Jika ratai Markov ulai dari state trasie S T, aka ratai aka teta di dala S T atau suatu ketika asuk dala C i da tiggal di saa seterusa da egujugi setia aggota C i tak terhigga kali. robabilitas Absorbsi Seadaia C salah satu hiua tertutu irreducible dega aggota state rekure, da ρ c T C < aitu robabilitas bahwa ratai Markov ulai dari da ugki ecaai C, karea ratai aka teta tiggal di C setelah ratai sekali ecaai C. ρ c disebut robabilias ratai ulai dari disera absorbed oleh hiua C. Jelasa ρ c, C da ρ c, jika state rekure di luar C C. Bila S T, state trasie, aka utuk eghitug ρ c agak sulit. Bila S T berhiga, da khususa S sediri berhigga, aka ugki utuk ecari ρ c, S T, dega eelesaika siste ersaaa liear dega baaka ersaaa saa dega baaka variabel ag tidak diketahui. Misal S T, ratai ulai dari asuk ke-c ada lagkah ertaa atau teta tiggal di S T ada lagkah ertaa da asuk ke C ada lagkah keudia. robabilitas keadaa ertaa, aitu robabilitas ratai ulai dari asuk ke-c ada lagkah ertaa,. Sedagka C robabilitas keadaa kedua, ρ c Jadi terdaat ρ c C S T, S T, ρ, S T c Jurusa Mateatika, FMIA, Uiversitas Udaaa Halaa 67

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI 5 I PENDAHULUAN Latar Belakag Persaaa diferesial adalah suatu persaaa ag egadug sebuah fugsi ag tak diketahui dega satu atau lebih turuaa [Stewart, 3] Persaaa diferesial dapat dibedaka eurut ordea, salah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH BAB ENDAHULUAN. LATAR BELAKANG MASALAH Dalam kehidua yata, sejumlah feomea daat diikirka sebagai ercobaa yag mecaku sederata egamata yag berturut-turut da buka satu kali egamata. Umumya, tia egamata dalam

Lebih terperinci

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali) DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,

Lebih terperinci

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov Vol. 3, No., 85-9, Juli 6 Peerapa Teorea Perro-Frobeius pada Peetua Distribusi Stasioer Ratai Markov Jusawati Massalesse Abstrak Perilaku suatu ratai Markov setelah berala ukup laa dapat diketahui elalui

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK OPERATOR HIPONORMAL-p PADA RUANG HILBERT. Gunawan Universitas Muhammadiyah Purwokerto

KARAKTERISTIK OPERATOR HIPONORMAL-p PADA RUANG HILBERT. Gunawan Universitas Muhammadiyah Purwokerto JMP : Volue 6 Noor, Deseber 014, hal. 105-114 KARAKERISIK OPERAOR HIPONORMAL- PADA RUANG HILBER Guawa Uiversitas Muhaadiyah Purwokerto Eail: gu.oge@gail.co ABRAC. his article discusses the defiitio ad

Lebih terperinci

Perilaku Distribusi Bernoulli. Definisi: Bernoulli. Contoh Binomial. Contoh Binomial

Perilaku Distribusi Bernoulli. Definisi: Bernoulli. Contoh Binomial. Contoh Binomial Defiisi: Beroulli ercobaa Beroulli: Haya terdaat satu kali ercobaa dega eluag sukses da eluag gagal - eluag Sukse: eluag Gagal: ( = ) = ( = 0 ( = 0) = ( 0 0 = erilaku Distribusi Beroulli E() = Var () =

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Jural Mateatika Muri da Terapa Vol 4 No Deseber : - 3 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Muhaad Ahsar Kari, Dewi Sri Susati, da Nurul Huda Progra Studi Mateatika Uiversitas Labug Magkurat Jl

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas BAB DASAR TEORI. Probabilitas Probabilitas epuyai bayak persaaa seperti keugkia, kesepata da kecederuga. Probabilitas eujukka keugkia terjadiya suatu peristiwa yag bersifat acak. Suatu peristiwa disebut

Lebih terperinci

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min Teori Peraia 22 Peelitia Operasioal II Defiisi 23 : Jika ax i E(X,Y) = z y i y ax E(X,Y) =E(x 0, y 0 ), aka (x 0, y 0 ) didefiisika z sebagai strategi uri dari peraia itu dega x 0 sebagai strategi optiu

Lebih terperinci

τ = r x F KESETIMBANGAN

τ = r x F KESETIMBANGAN KESETIMBG Moe Gaa ( τ ) Moe gaa atau torsi adalah besara ag dapat eebabka beda berotasi atau berputar. Besar oe gaa didefiisika sebagai hasil kali atara gaa ag bekerja dega lega. Moe gaa terasuk dala besara

Lebih terperinci

- - BILANGAN BULAT - - tujuh1bilbulat

- - BILANGAN BULAT - - tujuh1bilbulat Bilaga Bulat 7302 Mateatika - - BILANGAN BULAT - - Modul ii sigkro dega Alikasi Adroid, Dowload elalui Play Store di HP Kau, ketik di ecaria tujuhbilbulat Jika Kau kesulita, Tayaka ke tetor bagaiaa cara

Lebih terperinci

PERSAMAAN DIFERENSIAL

PERSAMAAN DIFERENSIAL PERSAMAAN DIFERENSIAL A. Persamaa Diferesial Liier Tigkat Satu Betuk umum ersamaa diferesial liier tigkat satu adalah sebagai berikut: P( ) y Q( ) d atau y P( ) y Q( ) Rumus eyelesaia umum utuk ersamaa

Lebih terperinci

RUANG BANACH PADA RUANG BARISAN, DAN

RUANG BANACH PADA RUANG BARISAN, DAN RUANG BANACH PADA RUANG BARISAN, DAN Wahidah Alwi* * Dose ada Jurusa Mateatia Faultas Sais da Teologi UIN Alauddi Maassar e-ail: wahidah.alwi79@gail.co Abstract: The ai object of the vectors are the vectors

Lebih terperinci

Ruang Vektor. Modul 1 PENDAHULUAN

Ruang Vektor. Modul 1 PENDAHULUAN Modul Ruag Vektor Dr. Irawati D PENDAHULUAN alam buku materi okok Aljabar II ii kita secara erlaha-laha mulai megubah edekata kita dari edekata secara komutasi mejadi edekata yag lebih umum. Yag dimaksud

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014 MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2013/2014 12 Februari 2014 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 82 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang 2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua

Lebih terperinci

1. Untuk meramalkan kemungkinan yg akan terjadi setelah bangunan dibuat,

1. Untuk meramalkan kemungkinan yg akan terjadi setelah bangunan dibuat, TUJUAN: MODE HIDRAUIK 1. Utuk eraalka keugkia yg aka terjadi setelah bagua dibuat,. Medaatka tigkat keyakia yag tiggi atas keberhasila suatu erecaaa bagua, 3. Megetahui/eraalka eaila bagua hidraulik serta

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata Probabilitas da Statistika da Adam Hedra Brata Dua Peubah Acak dua perubah acah X da Y dega rata-rata da diberika oleh rumus : E(XY) - - - Sifat Sifat Sifat kovariasi utuk X da Y diskrit : f(, ) f(, )

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions) Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,

Lebih terperinci

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2016/2017 3 Februari 2017 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg Batas

Lebih terperinci

(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES

(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00 S.3 EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES ulhaif adi Suriadi Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Padadara Badug

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT FUNGSI YANG TERINTEGRAL MCSHANE DALAM RUANG EUCLIDE BERDIMENSI N UNTUK FUNGSI-FUNGSI BERNILAI BANACH

SIFAT-SIFAT FUNGSI YANG TERINTEGRAL MCSHANE DALAM RUANG EUCLIDE BERDIMENSI N UNTUK FUNGSI-FUNGSI BERNILAI BANACH βeta p-issn: 2085-5893 / e-issn: 2541-0458 http://juralbeta.ac.id Vol. 5 No. 1 (Mei) 2012, Hal. 21-29 βeta 2012 SIFAT-SIFAT FUNGSI YANG TRINTGRAL MCSHAN DALAM RUANG UCLID BRDIMNSI N UNTUK FUNGSI-FUNGSI

Lebih terperinci

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET Pertemua 7. BAHAN AJAR ANALISIS REAL Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 5. da kekovergeaya 5. DERET Diberika sebuah barisa a, dapat didefeisika barisa bilaga real S N dega S N := N a = a + a 2 +...

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 6 No.1 Juni 2012: 9-16 KRITERIA KEKONVERGENAN CAUCHY PADA RUANG METRIK KABUR INTUITIONISTIC

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 6 No.1 Juni 2012: 9-16 KRITERIA KEKONVERGENAN CAUCHY PADA RUANG METRIK KABUR INTUITIONISTIC Jural Matematika Muri da Teraa Vol. 6 No.1 Jui 01: 9-16 KRITERIA KEKONVERGENAN CAUCHY PADA RUANG METRIK KABUR INTUITIONISTIC Muhammad Ahsar Karim 1 Faisal Yui Yulida 3 [1,,3] PS Matematika FMIPA Uiversitas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi suatu ring serta

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi suatu ring serta BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dibahas megeai defiisi suatu rig serta beberaa sifat yag dierluka dalam embahasa oliomial ermutasi Pejelasa megeai rig dimulai dega defiisi dari suatu sistem matematika

Lebih terperinci

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real: BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif

Lebih terperinci

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut

Lebih terperinci

TUGAS ANALISIS REAL LANJUT. a b < a + A. b + B < A B.

TUGAS ANALISIS REAL LANJUT. a b < a + A. b + B < A B. TUGAS ANALISIS REAL LANJUT NOVEMBER 207 () (a) Jika b > 0, B > 0, da a b < A, buktika ab < ba. Kemudia buktika B a b < a + A b + B < A B. (b) Buktika [ 2 (a + b)] 2 2 (a2 + b 2 ). Kemudia tujukka bahwa

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

BAB IV PERSAMAAN TINGKAT SATU DERAJAT TI NGGI (1-n)

BAB IV PERSAMAAN TINGKAT SATU DERAJAT TI NGGI (1-n) BAB IV ERSAMAAN TINGKAT SATU DERAJAT TI NGGI 1- Stadar Kometesi Setelah memelajari okok bahasa ii diharaka mahasiswa daat memahami ara-ara meetuka selesaia umum ersamaa dieresial tigkat satu derajat tiggi.

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala

Lebih terperinci

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram Statistika Matematika Soal da embahasa M Samy Baladram Bab 4 Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios 41 Ekspektasi Fugsi Key oits Ṫeorema 411 Jika T

Lebih terperinci

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag

Lebih terperinci

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka.

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka. MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH Warsito Progra Studi Mateatika FMIPA Uiversitas Terbuka warsito@ut.ac.id Abstrak Peyelesaia pertidaksaaa ( x- a, a Î R adalah x a (egguaka

Lebih terperinci

Penentuan Kebijakan Waktu Optimum Perbaikan Komponen Mesin Finish Mill di PT. Semen Indonesia, Tbk Plant Tuban

Penentuan Kebijakan Waktu Optimum Perbaikan Komponen Mesin Finish Mill di PT. Semen Indonesia, Tbk Plant Tuban JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No. 2 (2017) ISSN: 2337-3520 (2301-928X Prit) D180 Peetua Kebijaka Waktu Otiu Perbaika Kooe Mesi Fiish Mill di PT. See Idoesia, Tbk Plat Tuba Muhaad Mashuri, Diaz Fitra

Lebih terperinci

ANALISIS APROKSIMASI FUNGSI DENGAN METODE MINIMUM NORM PADA RUANG HILBERT

ANALISIS APROKSIMASI FUNGSI DENGAN METODE MINIMUM NORM PADA RUANG HILBERT ANALISIS APROKSIMASI FUNGSI DENGAN METODE MINIMUM NORM PADA RUANG HILBERT C[a b] (STUDI KASUS : FUNGSI TRANSENDEN) (Skripsi) Oleh: Tika Kristi FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya

Lebih terperinci

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. Hal. 7 34 ISSN : 33 9 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA EKA RAHMI KAHAR, DODI DEVIANTO Program

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1 Barisa Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 9/0/06 Matematika Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka susua dari bilaga bilaga yag urutaya berdasarka bilaga

Lebih terperinci

3.1. Pengembangan Fungsi Legendre

3.1. Pengembangan Fungsi Legendre 3.Fugsi egedre 3.. egebaga fugsi egedre 3.. Sifat-sifat Fugsi egedre 3.3. egedre Asosiasi 3.4. Haroik Sferis 3.5. Operator Moetu Agular 3.. egebaga Fugsi egedre Fugsi egedre dapat lagsug dikebagka dari

Lebih terperinci

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET Kalkulus Rekayasa Hayati DERET 1 Isi Bab Pedahulua Barisa tak-higga Deret tak-higga Deret Positif : Uji kekovergea Deret Gati Tada Deret Pagkat Deret Taylor da Maclauri 2 Kompetesi Dasar Setelah megikuti

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

BAB I BILANGAN KOMPLEKS

BAB I BILANGAN KOMPLEKS BAB I BILANGAN KOMPLEKS Di dalam bab ii, kita aka meelidiki struktur aljabar da geometri dari sistim bilaga kompleks. Kita aggap bahwa berbagai sifat ag berhubuga dega bilaga real sudah diketahui.. PENJUMLAHAN

Lebih terperinci

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 2, No.2, September 2013

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 2, No.2, September 2013 IfiityJural Iliah Progra Studi Mateatika STKIP Siliwagi Badug, Vol 2, No.2, Seteber 203 RUANG BARISAN SELISIH c 0, c, l DAN l Oleh: Hery Suhara Uiversitas Khairu Terate ABSTRACT Ruag uruta sebagai salah

Lebih terperinci

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya TKS 4007 Matematika III Fugsi Kompleks (Pertemua XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Brawijaya Pedahulua Persamaa x + 1 = 0 tidak memiliki akar dalam himpua bilaga real. Pertayaaya,

Lebih terperinci

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2 Bab Bilaga kompleks BAB BILANGAN KOMPLEKS Defiisi Bilaga Kompleks Sebelum medefiisika bilaga kompleks, pembaca diigatka kembali pada permasalah dalam sistem bilaga yag telah dikeal sebelumya Yag pertama

Lebih terperinci

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta Iduksi Matematika Pertemua VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusa Tekik Iformatika UPN Vetera Yogyakarta Metode pembuktia utuk peryataa perihal bilaga bulat adalah iduksi matematik. Cotoh

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD Jailah * Firdaus Sigit Sugiarto Mahasiwa Progra S Mateatika Dose Jurusa Mateatika Fakultas Mateatika

Lebih terperinci

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +K Oleh : MOHAMMAD IQBAL 1 0 100 01 Pebibig : Drs. Suhud Wahyudi, M.Si. 1900109 198701 1 001 ABSTRAK Graph adalah hipua

Lebih terperinci

Perbaikan Bagan Kendali Pergerakan Data (Data Driven)

Perbaikan Bagan Kendali Pergerakan Data (Data Driven) Bab 3 Perbaika Baga Kedali Pergeraka Data Data Drive) 3.1 Pedahulua Baga kedali klasik utuk eoitorig rataa didasarka pada asusi keorala. Ketika syarat keorala tidak dipeuhi, baga kedali klasik ii tidak

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT) BARISAN DAN DERET Nurdiitya Athari (NDT) BARISAN Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) = a Fugsi tersebut dikeal sebagai barisa bilaga

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

Sekolah Olimpiade Fisika

Sekolah Olimpiade Fisika SOLUSI SIMULASI OLIMPIADE FISIKA SMA Agustus 06 TINGKAT KABUPATEN/KOTA Waktu : 3 ja Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co davitsipayug@gail.co. Dua orag aak earik

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model. BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK GRUP YANG DIBANGUN OLEH MATRIKS N X N DENGAN ENTRI BILANGAN BULAT MODULO P, P PRIMA

KARAKTERISTIK GRUP YANG DIBANGUN OLEH MATRIKS N X N DENGAN ENTRI BILANGAN BULAT MODULO P, P PRIMA KARAKTERISTIK GRUP YANG DIBANGUN OLEH MATRIKS N X N DENGAN ENTRI BILANGAN BULAT MODULO P, P PRIMA Ibu Hadi Program Studi Matematika, Uiversitas Negeri Jakarta, Idoesia ibu_hadi@uj.ac.id, ibu_uj@yahoo.co.id

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang II. LANDASAN TEORI Pada bab ii aka diberika beberapa istilah, defiisi serta kosep-kosep yag medukug dalam peelitia ii. 2.1 Kosep Dasar Teori Graf Berikut ii aka diberika kosep dasar teori graf yag bersumber

Lebih terperinci

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember

Lebih terperinci

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Ruag Cotoh, Kejadia da Peluag Defiisi.1 (Ruag cotoh da kejadia) Suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak bisa diprediksi secara tepat tetapi

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab

Lebih terperinci

BAB I PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA (PDB)

BAB I PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA (PDB) BAB I PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA (PDB) Tujua Pebelajara Pada bab. ii, pebaca diperkealka kepada persaaa differesial (PD) da jeis-jeisa. Selai itu juga dijelaska cara-cara pebuata persaaa differesial,

Lebih terperinci

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom.

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom. Pokok Bahasa -9. Retur da Risiko Lecture Note: Defiisi retur da risiko Klasifikasi retur da risiko Hubuga retur da risiko Retur da Risiko Aktiva Tuggal Abormal Retur Retur da Risiko Portofolio 1 2 Retur

Lebih terperinci

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada 8 BAB III RUANG HAUSDORFF Pada bab ii aka dibahas megeai ruag Hausdorff, kekompaka pada ruag Hausdorff da ruag regular legkap. Pembahasa diawali dega medefiisika Ruag Hausdorff da beberapa sifatya kemudia

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Struktur alabar adalah suatu himpua yag di dalamya didefiisika suatu operasi bier yag memeuhi aksioma-aksioma tertetu. Gelaggag ( Rig ) merupaka suatu struktur

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 41-48, April 2003, ISSN : MATRIKS STOKASTIK GANDA DAN SIFAT-SIFATNYA

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 41-48, April 2003, ISSN : MATRIKS STOKASTIK GANDA DAN SIFAT-SIFATNYA JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No., 4-48, April 00, ISSN : 40-858 MATRIKS STOKASTIK GANDA DAN SIFAT-SIFATNYA Suryoto Jurusa Matematika F-MIPA Uiversas Dipoegoro Semarag Abstrak Suatu matriks tak

Lebih terperinci

Himpunan/Selang Kekonvergenan

Himpunan/Selang Kekonvergenan oki eswa (fmipa-itb) Deret Pagkat Kita aka mempelajari beberapa tehik utuk meyajika suatu fugsi f (x) dalam betuk deret pagkat (power series), yaitu meetuka derat pagkat c (x a) sehigga f (x) = c (x a)

Lebih terperinci

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi. Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 1, 39-46, April 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 1, 39-46, April 2002, ISSN : JURNAL MATEMATKA DAN KOMPUTER Vol 5 No, 39-46, April 22, SSN : 4-858 MENCAR SOLUS PENAKSR PARAMETER PADA ANALSS VARANS DENGAN PENDEKATAN GENERAL NVERS Sukestiaro Jurusa Matematika FMPA Uiversitas Negeri

Lebih terperinci

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika BARISAN DAN DERET BILANGAN Peyusu: Atmii Dhoruri, MS Kode: Jejag: SMP T/P: / A. Kompetesi yag diharapka. Meetuka suku ke- barisa aritmatika da barisa geometri. Meetuka jumlah suku pertama deret aritmatika

Lebih terperinci

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom.

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom. Pokok Bahasa 3-6. Retur da Risiko Lecture Note: Defiisi retur da risiko Klasifikasi retur da risiko Hubuga retur da risiko Retur da Risiko Aktiva Tuggal Abormal Retur Retur da Risiko Portofolio 1 Retur

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI LNDSN TEORI. robabilitas robabilitas adalah suatu ilai utuk megukur tigkat kemugkia terjadiya suatu eristiwa evet aka terjadi di masa medatag yag hasilya tidak asti ucertai evet. robabilitas diyataka atara

Lebih terperinci

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat

Lebih terperinci

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember

Lebih terperinci

Geometri Analitika Ruang. Semester IV (3 SKS)

Geometri Analitika Ruang. Semester IV (3 SKS) Geoetri Aalitika Ruag Seester IV ( SKS rofil Dose Naa Alaat : Ilha Rais Arviato M.d : Grha urwoukti A RT 7 RW Radusari urwoartai Kalasa Slea Yogakarta. 5557 No. H : 08 480 488 Eail Blog : ilha.arviato@ahoo.co

Lebih terperinci

2 BARISAN BILANGAN REAL

2 BARISAN BILANGAN REAL 2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu

Lebih terperinci

LEMBAR KERJA SISWA 5

LEMBAR KERJA SISWA 5 94 LEMBAR KERJA SISWA 5 Mata Pelajara Kelas/Seester Materi Pokok Subateri Pokok Alokasi Waktu : Kiia : XI/gajil : Laju Reaksi : Orde Reaksi : 2 x 45 eit Stadar Kopetesi 3. Meahai Kietika Reaksi, Kesetibaga

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1

BARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1 BARISAN DAN DERET 05//06 Matematika Tekik BARISAN Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 05//06 Matematika Tekik Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

Peubah Acak. Peubah Acak Diskrit dan Distribusi Peluang. Peubah Acak. Peubah Acak

Peubah Acak. Peubah Acak Diskrit dan Distribusi Peluang. Peubah Acak. Peubah Acak Peubah Acak Peubah Acak Diskrit da Distribusi Peluag Peubah Acak (Radom Variable): Sebuah keluara umerik yag merupaka hasil dari percobaa (eksperime) Utuk setiap aggota dari ruag sampel percobaa, peubah

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { } adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila.. maka fugsi

Lebih terperinci

SOAL-JAWAB MATEMATIKA PEMINATAN STATISTIKA. 6 cm, 7 cm, 6 cm, 4 cm, 6 cm, 3 cm, 7 cm, 6 cm, 5 cm, 8 cm.

SOAL-JAWAB MATEMATIKA PEMINATAN STATISTIKA. 6 cm, 7 cm, 6 cm, 4 cm, 6 cm, 3 cm, 7 cm, 6 cm, 5 cm, 8 cm. SOAL-JAWAB MATEMATIKA PEMINATAN STATISTIKA Soal Diberika data egukura sebagai berikut: 6 cm, 7 cm, 6 cm, 4 cm, 6 cm, 3 cm, 7 cm, 6 cm, 5 cm, 8 cm. Tetukalah: a) Modus b) Media c) Kuartil bawah Urutka data

Lebih terperinci

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN Modul Deret Fourier Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDAHULUAN ada modul ii dibahas masalah ekspasi deret Fourier Sius osius utuk suatu fugsi periodik ataupu yag diaggap periodik, da dibahas pula trasformasi

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ruang Vektor. Definisi (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif dan (F,,. ) lapangan dengan elemen identitas

TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ruang Vektor. Definisi (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif dan (F,,. ) lapangan dengan elemen identitas II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Ruag Vektor Defiisi 2.1.1 (Darmawijaya, 2007) Diketahui (V, +) grup komutatif da (F,,. ) lapaga dega eleme idetitas 1. V disebut ruag vektor (vector space) atas F jika ada operasi

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN : Vol. 7. No. 1, 31-41, April 24, ISSN : 141-8518 Peetua Kestabila Sistem Kotrol Lup Tertutup Waktu Kotiu dega Metode Trasformasi ke Betuk Kaoik Terkotrol Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 14 Februari 2014

Hendra Gunawan. 14 Februari 2014 MA20 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 203/204 4 Februari 204 Sasara Kuliah Hari Ii 9. Barisa Tak Terhigga Memeriksa kekovergea suatu barisa da, bila mugki, meghitug limitya 9.2 Deret Tak Terhigga

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4)

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4) 3 II LANDASAN TEORI 2.1 Peubah Kompleks da Fugsi Kompleks Sebuah bilaga kompleks dapat diyataka dalam betuk z = x + jy, (2.1) dega x da y adalah bilaga-bilaga real da j = 1. Bilaga x disebut bagia real

Lebih terperinci

Contoh Produksi dua jenis sepatu A dan B memberikan fungsi keuntungan bulanan sebagai berikut :

Contoh Produksi dua jenis sepatu A dan B memberikan fungsi keuntungan bulanan sebagai berikut : I. OPTIMISASI FUNGSI TANPA KENDALA Utuk fugsi dua peubah ) f ag terdiferesial dua kali. Jika di titik ) P dipeuhi :. sarat stasioer)... > maka mecapai ekstrim di ) P. Jika : ekstrim maksimum mecapai maka

Lebih terperinci

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN Siste idetifikasi daerah rawa bajir ebutuhka adaya data spasial yag diolah dega eafaatka tekologi Siste

Lebih terperinci