PENGARUH PENGADAAN BAHAN PUSTAKA TERHADAP KEPUASAN PEMUSTAKA DI KANTOR ARSIP DAN PERPUSTAKAAN DAERAH KABUPATEN WONOGIRI
|
|
|
- Liana Yuwono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ENGARUH ENGADAAN BAHAN USAKA ERHADA KEUASAN EMUSAKA DI KANOR ARSI DAN ERUSAKAAN DAERAH KABUAEN WONOGIRI Oleh : Dew Lestr embmbg : Drs Aggrjtoo rs rogrm u Ilmu pustk, Fkults Ilmu Buy, Uvsts Dpoegoro Eml : Dewlestr9@ymlcom Abstrk eelt bjuul egruh peg Bh ustk thp Kepus emustk Ktor Arsp pustk Dh Kbupte Woogr Apu tuju r peelt lh utuk megethu megls pegruh peg bh pustk thp kepus pemustk Vrbel r peelt lh peg bh pustk (X) kepus pemustk (Y) Metoe peelt yg guk lh metoe kutttf Jumlh populs lh org, semetr smpel lm peelt bjumlh 99 org erk smpel lkuk eg purposve smplg Metoe pegumpul t yg guk lh obsvs kueso ekk pegolh lss t megguk lss eskrptf kutttf eg megguk lt btu pegolh progrm SSS vs 2 Kesmpul r peelt lh sebg besr pemustk membk tggp yg postf thp eg Bh ustk kepus pemustk Hl tujukk eg prosetse peg bh pustk bjumlh % 6% p kepus pemustk Uj Hpotess megguk uj t Hsl r peelt membuktk bhw hpotess tm kre t htug = 2 > t tbel = 66 sehgg pt smpulk bhw H tolk H tm y pegruh yg sgfk tr peg bh pustk thp kepus pemustk Kt Kuc : eg Bh ustk Kepus emustk Abstrct hs resch ettle he Iflueces of Books rovso o Uss sfcto Archve Offce Locl Lbrry of Woogr Regecy he resech ms to kow lyze the flueces of books provsos to uss stsfcto Vrbles of ths resech re books provso (X) uss stsfcto (Y) he metho use ths resch s qutttve metho he umb of populto s people, mewhle the umb of resch s smple s 99 people he smple rwg s coucte by usg purposve smplg Dt collectg metho tht s use s obsvto questore echque of t tbulto t lyss use s escrptve qutttve by mes of SSS 2 progrm he cocluso of ths resch s tht most of the uss gve goo resposes to books provso uss stsfcto hese re show by the pcetge of books provso tht s t % the pcetge of uss stsfcto tht s t 6% he result of regresso test shows tht the s pot crese t X vlue whch wll result vlue of Y the mout of,69 Bse o the result of hpothess test, t shows tht t htug = 2 > t tble = 66 thus t c be coclue tht H s rejecte H s ccepte It mes tht the s sgfct fluece betwee vrble flueces of book provso vrble uss stsfcto Keywor : Iflueces of Books rovso Uss sfcto
2 ehulu hkkty ppustk umum mempuy empt fugs, ytu : () Sebg pust forms yg meyek forms yg butuhk oleh msyrkt, (2) tempt meymp meyek tuls-tuls tetg kebuy ms lmpu, ms k sebg pegembg kebuy ms yg k tg, (3) Sebg me pek utuk megembgk meujg pek o forml lur sekolh, uvsts sebg pust kebutuh peelt, () ppustk melkuk fugs pek ytu lm hl kegt mecsk, memk buy membc msyrkt Btolk r fugs ppustk tsebut, mk ppustk sebg slh stu lembg yg btugs meyek forms bg peggu hrpk mmpu memeuh kepus pemustk lm memepoleh forms yg butuhk Meurut Kotl (999 : 2), kepus lh tgkt ps seseorg setelh membgk kj tu hsl yg rsky eg hrpy J tgkt kepus mupk fugs r pbe tr kj yg rsk eg hrp Apbl kj bwh hrp, mk pelgg k kecew Bl kj sesu eg hrp pelgg k pus Segk meurut Kotl lm Suprto (26:23) meefsk kepus sebg ps seg tu kecew seseorg yg lm setelh membgk tr pseps kj tu hsl sutu prouk eg hrp-hrpy Slh stu ush yg pt lksk oleh sutu ppustk memeuh kepus pemustk lm memepoleh forms yg butuhk lh y peg bh pustk yg tec trh, sehgg pt memeuh kebutuh peggu yg ly lm meujg kebhsl progrm ppustk Kegt peg pt lkuk eg pembel, hh, tukr meukr, tbt ser tu ttp Kegt peg bh pustk tgtug p proses seleks tu kuss Koleks ppustk hrus tb r sutu seleks yg sstemts trh sesuk eg tuju, rec, ggr yg tse prspy peg bh pustk setp ppustk mempuy tugs megk megembgk koleks-koleks yg meghmpu forms lm segl mcm betuk, sept buku, mjlh, brosur, tukr meukr mupu pembel (Soetmh,992:2) Dpt ktk bhw peg bh pustk lh sutu proses kj utuk megetfks meghmpu bh-bh yg sesu utuk jk koleks setp ppustk Kegt peg bh pustk telh sg lkuk oleh bbg ppustk utuk megktk kepus pemustk lm memepoleh forms yg butuhk Slh stu ppustk umum yg melkuk peg bh pustk lh pustk Dh Kbupte Woogr thu 2 pustk Dh Kbupte Woogr melkuk peg bh pustk yg y bsl r ABD Jumlh by peg lh Rp,- eg jumlh juul, eksemplr Rp,- eg jumlh 2 juul, eksemplr Kre jumlhy bwh Rp,- mk cr peg bh pustk eg peujukk lgsug Meurut pres o thu 2 tetg peg brg tu js pemth bb I psl yt 3 peyebutk bhw peujuk lgsug lh metoe pemlh peye brg tu js eg cr meujuk lgsug stu () peye brg tu js eujuk lgsug lh cr peg bh pustk mellu phk ke tg tu push yg bgk bg pejul buku Kegt peg bh pustk tklh muh lkuk, kre lm kegt peg bh pustk hrus sesuk eg kos kebutuh peggu ppustk sehgg koleks ppustk pt bmft bg peggu Kegt peg bh pustk lkuk oleh tm khusus, yg tugsy utuk meyeleks bh pustk yg lyk utuk jk koleks ppustk J tk semu bh pustk tu pt jk koleks ppustk Koleks yg tept st sesu eg kebutuh k mejm mutu ly ppustk mecptk rs pus thp pemustk yg memftk koleks yg ppustk etp pkh kegt peg bh pustk yg lkuk oleh ppustk tsebut suh sesu eg kebutuh peggu semksml mugk pt mftk oleh peggu ppustk
3 Melht keyt tsebut, peuls ttrk utuk meelt pkh tpt pegruh peg bh pustk thp kepus pemustk eg juul peelt egruh peg Bh ustk thp Kepus emustk Ktor Arsp pustk Dh Kbupte Woogr uju eelt Bsrk pmslh yg telh kemukk ts, tuju peelt lh utuk megethu megls pegruh peg bh pustk thp kepus pemustk Ktor Arsp pustk Dh Kbupte Woogr 2 ju Lttur 2 eg Bh ustk Meurut Soetmh (99:2) eg koleks lh proses meghmpu bh pustk yg k jk koleks sutu ppustk 22 Kepus emustk Kepus lh tgkt ps seseorg setelh membgk kj tu hsl yg rsky eg hrpy J tgkt kepus mupk fugs r pbe tr kj yg rsk eg hrp Apbl kj bwh hrp, mk pelgg k kecew Bl kj sesu eg hrp pelgg k pus Segk bl kj melebh hrp pelgg k sgt pus (Kotl, 999:2) Segk meurut Kotl lm Suprto (26:23) meefsk kepus sebg ps seg tu kecew seseorg yg lm setelh membgk tr pseps kj tu hsl sutu prouk eg hrphrpy 3 Metoe eelt Jes peelt lh peelt eskrptf eg megguk metoe surve opuls lm peelt lh yg mbl p bul ju 2 smp eg bul mret 22 ekk pegbl smpel eg megguk purposve smplg eetu jumlh smpel eg megguk rumus ro yme eg jumlh smpel 99 respoe ekk egumpul t eg megguk obsvs kueso Skl pegukur lm peelt lh eg megguk skl lkt Skl lkt lh skl yg guk utuk megukur skp, pept, pseps seseorg tu kelompok org tetg feome sosl bsrk tgkt psetuju ketksetuju Vrbel lm peelt bg mej u, ytu : 3 Vrbel bebs/epeet vrble Vrbel bebs lh vrbel yg mempegruh tu mej sebb pubh tu tmbuly vrbel tkt Dlm peelt yg sebut sebg vrbel bebs lh peg bh pustk Iktor yg guk lm peelt lh : rgm koleks, jumlh koleks, ketse Koleks 32 Vrbel tkt / epeet vrble Vrbel bebs lh vrbel yg pegruh tu mej sebb kre y vrbel bebsvrbel tkt lm peelt lh kepus pemustkdlm peelt guk ktor sesu eg pept Ev (9:6) lm Syekt (2 : ) yg melput : Kepus peggu k ly yg bk b Besry kegt ppustk c Jes bh pbg eg msgmsg kelompok peggu bg tr bh pustk yg butuhk eg bh pustk yg poleh 33 Alss Dt Dlm peelt kutttf, lss t guk utuk megolh t yg poleh r jwb kueso Dt prm lh t lgsug yg poleh r respoe tsebut kemu olh lkuk peguj hpotes megguk teor psm regres l seh tu ls bvrt eg btu SSS vs 2 hp lss wl eg uj vlts, uj relblts, uj sums klsk (uj ormlts uj hetoskests), lss regres l seh uj hpotess Hpotess lm peelt tr r : H : Vrbel peg bh pustk tk bpegruh sgfk thp vrbel kepus pemustk H : Vrbel peg bh pustk bpegruh sgfk thp vrbel kepus pemustk
4 Hsl embhs Uj Vlts Uj vlts guk utuk megukur sh tu vl tky sutu kueso Hsl pegolh t eg tbel SSS2 sebg bkut : Uj Vlts vrbel X -otl tstcs Scle Me f Delete x x2 9 x3 2 x 2 x 2 x6 96 Scle Vrc e f Delete Correct e - otl Correl to Squre Multpl e Correl to Crobch's Alph f Delete Uj vlts guk utuk megukur sh tu vl tky sutu kueso gkt sgfks yg guk lm peelt lh, Uj sgfk lkuk eg membgk r tbel eg r htug p output yg pt lht r tbel Correcte Correlto Sehgg bsrk hsl uj vlts p tbel ts, semu tem ytk vl kre hsl Correcto - otl Correcto lebh besr r r tbel Nl r tbel lh,9 2 Uj Vlts vrbel Y -otl tstcs Correcte Crobc Scle Scle - Squre h's Me f Delete Vrc e f Delete otl Correlt o Multple Correlt o Alph f Delete x x x x x x x x Uj vlts guk utuk megukur sh tu vl tky sutu kueso gkt sgfks yg guk lm peelt lh, Uj sgfk lkuk eg membgk r tbel eg r htug p output yg pt lht r tbel Correcte Correlto Sehgg bsrk hsl uj vlts p tbel ts, semu tem ytk vl kre hsl Correcto - otl Correcto lebh besr r r tbel Nl r tbel lh,9 2 Uj Relblts Uj Relblts lh eks yg meujukk sejuhm lt ukur pt pcy Hsl pegolh t eg tbel SSS2 sebg bkut : 2 Uj Relblts Vrbel X Crobch' s Alph Relblty tstcs Crobch's Alph Bse o rze s N s 9 6 Uj Relblts lh eks yg meujukk sejuhm lt ukur pt pcy eghtug relblts yg guk lm peelt lh peekt Crobch s Alph Vrbel pt ktk relbel tu pt pcy pbl l Crobch s Alph >, Sehgg bsrk hsl uj relblts Crobch s Alph meujuk l Hsl tsebut mek bhw l Crobch s Alph lebh r, Dr hsl tsebut pt kethu bhw hsly lh relbel tu pt pcy 22 Uj Relblts Vrbel Y Relblty tstcs Crobch' s Alph Crobch's Alph Bse o rze s N of s 2 Uj Relblts lh eks yg meujukk sejuhm lt ukur pt pcy eghtug relblts yg guk lm peelt lh peekt Crobch s Alph Vrbel pt ktk relbel tu pt pcy pbl l Crobch s Alph >, Sehgg bsrk hsl uj relblts Crobch s Alph meujuk l 2 Hsl tsebut mek bhw l Crobch s Alph lebh r, Dr hsl tsebut pt kethu bhw hsly lh relbel tu pt pcy 3 Uj Asums Klsk Uj Asums Klsk guk utuk megethu pkh moel regres yg poleh meglm peympg klsk tu tk gr moel regres memlk strbus yg orml Uj sums klsk tr r uj hetoskeststs uj ormlts Cr yg guk utuk meguj peympg sums klsk ytu eg megguk tbel SSS 2 sebg bkut : of
5 3 Uj Hetoskeststs Bkut hsl peguj hetokeststs eg megguk tbel SSS 2 : Bsrk gmbr ts meujukk bhw pegruh peg bh pustk thp kepus pemustk tk tj problem hetokeststs Hl buktk eg ttkttk yg meyebr secr ck st meyebr tgg ts mupu bwh gk p sumbu Y yg tk ttur tk membetuk pol ttetu, sehgg smpulk bhw uj tk tj problem hetokeststs 32 Uj Normlts Bkut lh hsl peguj ormlts eg megguk tbel SSS 2 : Bsrk gmbr ts meujukk bhw t bgk megkut rh grs tu t b p sektr grs lurus sehgg pt smpulk bhw psy ormlts pt tpeuh Alss Regres L Seh Alss regres l seh guk utuk mecr psm regres tu pegruh tr vrbel bebs (peg bh pustk) thp vrbel tkt (kepus pemustk) Hsl pegolh t eg SSS 2 sebg bkut : Coeffcets Mo ( C o st t ) Ust rze Coeffc ets B 6 6 X 6 9 Er ror r z e Co eff ce ts Be t 6 2 Depeet Vrble: y S g Correlto s Z o- or Coll ty ts tcs Dr tbel coeffcecets pt kethu l () lh 66 segk l (b) lh,69 sehgg psm regresy pt tuls sebg bkut : Y = +bx Y = 6,6+,69x Dr psm regres ts pt kethu bhw pegruh sgfk tr vrbel peg bh pustk (X) eg kepus pemustk (Y), m pbl l peg bh pustk (X) k pot mk l kepus pemustk (Y) k k,69 Ay eg semk megkty peg bh pustk mk kepus pemustk semk tgg l ol c e V I F
6 Uj Hpotess Hsl pegolh t eg SSS 2 sebg bkut : Coeffcets Mo ( C o st t ) Ust rze Coeffc ets B 6 6 X 6 9 Er ror r z e Co eff ce ts Be t 6 2 Depeet Vrble: y S g Correlto s Z o- or Coll ty ts tcs Dr hsl pegolh ts pt kethu bhw t htug = 2 t tbel = 66 Dr hsl tsebut pt kethu bhw t htug lebh r t tbel sehgg pegruh tr vrbel X (peg bh pustk) thp vrbel Y (kepus pemustk) Deg emk pt smpulk bhw H tolk H tm KESIMULAN Bsrk hsl peelt pembhs yg telh urk p hsl peelt, mk pt mbl kesmpul sebg bkut : l ol c e V I F Bsrk prosetse hsl lss eskrftf pt kethu prosetse setp vrbel sebg bkut : Vrbel peg bh pustk (X) memplhtk hsl p ktgor sgt pus eg jumlh prosetse sebesr % tu org b Vrbel kepus pemustk (Y) memplhtk hsl p ktgor sgt pus eg jumlh prosetse 6% tu 6 org 2 Uj lss eg regres l seh egruh eg Bh ustk (X) thp kepus pemustk (Y) ytu pt poleh mellu psm Y= 6,6+,69x Ay pbl setp kek pot p l vrbel peg bh pustk (X) mk k meghslk l vrbel kepus pemustk (Y) sebesr,69 Itu b pbl semk megkt peg bh pustk mk kepus pemustk semk tgg 3 Uj utuk hpotess Bsrk hsl peguj hpotess meujukk bhw kegt peg bh pustk bpegruh postf sgfk thp kepus pemustk hl tbukt r hsl uj hpotess yg meujukk bhw t htug = 2 t tbel = 66 Dr hsl tsebut l htug (t htug ) melmpu (t tbel ) kre l t htug lebh besr r t tbel Deg emk pt smpulk bhw H tolk H tm yg y pegruh yg sgfk tr vrbel peg bh pustk eg vrbel kepus pemustk DAFAR USAKA Ghozl, Im 2 Aplks Alss Multvrte eg rogrm IBM SSS 9 Semrg : B ebt Uvsts Dpoegoro Kotl, hlp 999 Mjeme emsr Ioes Jk: Slemb Empt Syekt, tk 2 Kepus peggu thp ketse koleks ppustk DIII Fkults ekk Up Semrg : Uvsts Dpoegoro Soetmh 99 pustk Kepustkw ustkw Yogyk : Ksus Soetmh 992 pustk Kepustkw ustkw Yogyk : Ksus Suprto 26 egukur Utuk Kepus elgg Jk : Rek Cpt
Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)
BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs
Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker
Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso
VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA
VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA De Prm Sr Jurus Mtemtk Uersts Neger Pg, Ioes eml: eprmsr@yhoo.com Abstrk. Auts lh rgk pembyr tu peerm lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu
Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor
Bb 1 Av stu Alss Vrs (Alss Of Vrce / ANOVA) stu fktor Lerg Objectves 1. Desg d coduct expermets volvg sgle d two fctors. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model
BAB VI ANALISIS REGRESI
BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet
PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe
( X ) 2 ANALISIS REGRESI
ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk
CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)
CATATAN KULIAH Pertemu XIII: Alss Dmk d Itegrl () A. Dmk d Itegrs Model Stts : mecr l vrel edoge yg memeuh kods ekulrum tertetu. Model Optms : mecr l vrel plh yg megoptms fugs tuju tertetu. Model Dmk :
Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering
Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg
PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang
PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY Oleh : Yusup Fkults Ilmu Komputer, Uversts AKI Semrg Astrt The frto of No Homoge Lerty Ajustmet System towr Cholesky Doule
BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Sektor perkebu merupk sub sektor pert yg mejd slh stu fktor yg dpt medukug kegt perekoom d Idoes. Slh stu sub sektor perkebu yg cukup besr potesy dlm perekoom Idoes dlh perkebu
PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange
Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.
REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1
REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut
REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1
REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut
CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK
CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk
BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor
BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor
Anuitas. Anuitas Akhir
Auts Auts bersl r kt bhs Iggrs uty yg pt efsk sebg rgk pembyr tu peerm tetp lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu tertetu. Kt uty sly berrt pembyr ul (thu), k tetp serg eg berjly wktu kt uts jug
Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI
Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp
PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial
Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl
KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT
Prosdg Semr Nsol Mtemtk d Terpy 06 p-issn : 550-084; e-issn : 550-09 KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT St Muhwh Uversts Jederl Soedrm st_muhwh@yhoo.co.d
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel
BAB TINJAUAN TEORITIS.. Regres Ler Sederh Regres ler dlh lt sttst yg dpergu utu megethu pegruh tr stu tu beberp vrbel terhdp stu buh vrbel. Vrbel yg mempegruh serg dsebut vrbel bebs, vrbel depede tu vrbel
a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6
home se to ecellece Mt Kulh : Klkulus Kode : TSP 0 SKS : SKS Itegrl Pertemu - 6 home se to ecellece TIU : Mhssw dpt memhm tegrl fugs d plksy TIK : Mhssw mmpu mecr tegrl fugs Mhssw mmpu megguk tegrl utuk
PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk
bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan )
Kus Uji d Lem Neym-Perso Kebik sutu uji serig diukur oleh d. Di dlm prktek, bisy ditetpk, d kibty wilyh peolk (WP) mejdi tertetu pul. Kierj sutu uji jug serig diukur oleh p yg disebut kus uji (power of
Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)
Bb 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) ANAVA vs ANREG ANAVA ANREG megu perbdg vrbel tergtug () dtu dr vrbel bebs () mempredks vrbel tergtug () mellu vrbel bebs () Ksus: Peelt deg vrbel : 1 Prests Mhssw Kemmpu
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
0 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. 1. Loks d Wktu Peelt 1.1.1 Loks Peelt Peelt dlksk d MA Neger 3 Kot Gorotlo pd ssw kels. ekolh merupk slh stu sekolh meegh ts yg terletk d Jl KH. Dewtoro Kelurh Lmb U1
Solusi Sistem Persamaan Linear
Sos Sstem Persm Ler Sstem persm er: h persm deg h kow j d dketh, j,,, j? So: z 6 z z () () () persm d kow Jw: z 6.5 z.5 z () () () ems : pers. ().5 pers. () pers. ().5 pers. () z 6.5 z 8z 8 () () () ems
PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel
Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode
JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1
FITRIANA RICHA HIDAYATI 7 46 Dose Pembimbig M. ARIEF BUSTOMI, M.Si Surby, Jui JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER Alis disesuik deg geometri
CATATAN KULIAH Pertemuan IV: Model-model linier dan Aljabar Matriks (2)
TTN KULH ertemu V: Moel-moel ler lr Mtrks (). Mer Mtrks vers Sutu mtrks () mempuy vers l terpt sutu mtrks B, seh B B. Mtrks B seut vers mtrks, tuls -, y merupk mtrks uur skr ermes. Syrt keer r Mtrks vers
Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp
Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)
BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang
BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ 3. Mtriks Toeplitz Defiisi 3. Mtriks Toeplitz dlh sutu mtriks [ t ; k, j = 0,,..., ] : T =, k j, deg ili,, d ideks yg diguk setip etriy
Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif
Vol. 3 No. 80-85 Ju 007 Bts Nl Ege Mksl D Mtks Tk Negtf A. Kes Jy Abstk Ide ut skps dlh utuk edptk etode dl eetuk bts d l ege ksl d tks tk egtf deg bedsk bts Fobeus. Ytu R d dlh ulh bs tu kolo u d R dlh
ANOVA ANALISIS VARIANSI/ ANALYSIS OF VARIANCE ( ANOVA ) 8/29/2012
8/9/0 ANALISIS VARIANSI/ ANALYSIS OF VARIANCE ( ANOVA ) Elty Srv, S., M. Fkults ekk Jurus ekk Idustr Uversts Krste Mrth Bdug ANOVA Dsr perhtug ANOVA dtetpk oleh Rold A. Fsher. Dstrus teorts yg dguk dlh
III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL
III PEMBAHASAN 3.1. Betuk Umum dri Mgic Squre, Bilg Mgic, d Mtriks SPL Mislk eleme dri bris ke-i d kolom ke-j dlh i,j mk mgic squrey secr umum dlh 1,1 1, 1,,1,,,1,, Gmbr 1. Betuk umum mgic squre deg: i,j
DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275
DIGRAF ESENTRIS PADA DIGRAF SIEL DIGRAF OMPLIT DAN DIGRAF OMPLIT MULTIPARTIT Reto tur umlsr d Luc Rtsr Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto SH Semrg 5075 Abstrct The eccetrc dgrph of dgrph ED ( D)
Kalkulus 2. Deret Pangkat dan Uji Konvergensi. Department of Chemical Engineering Semarang State University. Dhoni Hartanto S.T., M.T., M.Sc.
Klkulus Deret Pgkt d Uji Kovergesi Dhoi Hrtto S.T., M.T., M.S. Deprtmet o Chemil Egieerig Semrg Stte Uiversity Eperimetl Deret Pgkt Urut d deret sequees d series). Urut gk merupk rgki gk tk terbts jumlh
INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI
HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA
HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres
BAB V ANALISIS REGRESI
BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug,
Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS
Metode Numerk Regres Um S dh Polteknk Elektronk Neger Surb 008 PENS-ITS 1 Metode Numerk Topk Regres Lner Regres Non Lner PENS-ITS Metode Numerk Metode Numerk Regres vs Interpols REGRESI KUADRAT TERKECIL
BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki
BAB I PENDAHULUAN. Ltr Belkg Populs merupk kumpul dr dvdu orgsme yg memlk sft tumbuh growth, reks respos terhdp lgkugy, d reproduks. Pd dsry, pertumbuh mkhluk hdup pd sutu populs merupk proses yg berlgsug
MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT
MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT Rz Phlev, Arsm Ad, Sgt Sugrto Mhssw Progrm Stud S Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults
PENERAPAN PERSAMAAN SCHRODINGER PADA PERMASALAHAN PARTIKEL DALAM KEADAAN TERIKAT (BOUND STATES) UNTUK TIGA DIMENSI
ENEAAN ESAMAAN SHODINGE ADA EMASAAHAN ATIKE DAAM KEADAAN TEIKAT (BOUND STATES) UNTUK TIGA DIMENSI A. At Hg (Mslh Gy Stl). Hlt Nl Eg ^ H ^ p ^ z. (7.) s Schg yg bt g sst bup hg t tu lh: ^ p ^ z E (7.) tu
SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT
OLUI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGI PEMBANGKIT Aleder A Guw Jurus Mtemt d ttst Fults s d Teolog, Uversts B Nustr Jl. K. H. yhd No. 9, Kemggs/Plmerh, Jrt Brt 8 gug@bus.edu ABTRACT Ths rtcle dscusses bout
Hendra Gunawan. 19 Februari 2014
MA0 MATEMATIKA A Hedr Guw Semester II, 03/0 9 Februri 0 9. Deret Tk Terhigg Kulih yg Llu Memeriks kekoverge sutu deret d, bil mugki, meghitug jumlhy 9.3 Deret Positif: Uji Itegrl Memeriks kk kekoverge
HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA
HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDAARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA Aleder A.. Guw Jurus Mtetk d ttstk, Fkults s d Tekolog, Bus Uversty Jl. KH. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48. gug@bus.edu ABTRACT
PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI
PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte
MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan
MA0 MATEMATIKA A Hedr Guw Semester II, 06/07 0 Februri 07 9. Deret Tk Terhigg Kulih yg Llu Memeriks kekoverge sutu deret d, bil mugki, meghitug jumlhy 9.3 Deret Positif: Uji Itegrl Memeriks kekoverge deret
1 yang akan menghasilkan
Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI. Prasetyo Budi Darmono Jurusan Pendidikan Matematika FKIP Universitas Muhammadiyah Purworejo
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI Prsetyo Budi Drmoo Jurus Pedidik Mtemtik FKIP Uiversits Muhmmdiyh Purworejo Abstrk Persm lier dlm vribel 1, 2, 3,.. sebgi sebuh persm yg dpt diytk dlm
Eliminasi Gauss Gauss Jordan
Persm Liier Simult Elimisi Guss Guss Jor Persm Liier Simult Persm liier simult lh sutu betuk persm-persm p yg secr bersm-sm meyjik byk vribel bebs. Betuk persm liier simult eg m persm vribel bebs pt itulisk
ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES
LEMMA VOL I NO., NOV 24 ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES Adev Mur Adel Progrm Stud Peddk Mtemtk, Uversts Mhutr Muhmmd Ym, Solok devmur@gml.com Abstrk. Peelt bertuju
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Alss Regres Alss regres dlh tekk sttstk yg ergu utuk memerks d memodelk huug dtr vrel-vrel. Peerpy dpt djump secr lus d yk dg sepert tekk, ekoom, mjeme, lmu-lmu olog, lmu-lmu sosl,
BAB III STUDI PUSTAKA
BAB III STUDI PUSTAA III.. Btubr Dlm Peggu Eerg d Pembgu Ekoom Idustr btubr memberk kotrbus pd pembgu ekoom dlm betuk, yg berkt deg tmbg btubr d peggu btubr. Hl yg terkt deg peggu btubr dlh pembgkt teg
METODE NUMERIK PERTEMUAN : 5 & 6 M O H A M A D S I D I Q 3 S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1
METODE NUMERIK S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S M O H A M A D S I D I Q PERTEMUAN : 5 & 6 PENYELESAIAN PERSAMAAN LINIER SIMULTAN S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S M O H A M A D
FUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter
IV. FUNGSI KARAKTERISTIK Pd bgi seljuty k dijbrk megei ugsi krkteristik. Pd peeliti ii k ditetuk ugsi krkteristik dri distribusi our-prmeter geerlized t deg megguk deiisi d kemudi k membuktik ugsi krkteristik
juga dinyatakan sebagai a n atau a n n n 0,1, 2, 3,... Pada barisan dibagi menjadi barisan konvergen dan barisan divergen.
MATERI: ) Perbed bris d deret b) Defiisi d teorem tetg deret c) Deret suku positif d uji kovergesiy d) Deret hiperhrmois e) Deret ukur f) Deret ltertig d uji kovergesiy g) Deret kus d opersiy h) Deret
1. bentuk eksplisit suku ke-n 2. ditulis barisannya sejumlah berhingga suku awalnya. 3. bentuk rekursi ...
Bris d Deret Defiisi Bris bilg didefiisik sebgi fugsi deg derh sl merupk bilg sli. Notsi: f: N R f( ) = Fugsi tersebut dikel sebgi bris bilg Rel { } deg dlh suku ke-. Betuk peulis dri bris :. betuk eksplisit
RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN
Lesso Study FMIPA UNY RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINEAR II SEMESTER : III TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN SUB TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN WAKTU : X 5 A. Stdr Kompetesi:
m egimplemetsik sutu mjeme k hususy p elks pembgu bgu bertigkt tiggi mempuyi k rkteristik b erbed. Dlm upy mecpi kesephm tr kosume p roduse tetg pelyy
B AB 1 P ENDAHULUAN A. L tr Belkg M utu m erupk tolk ukur sutu p roduk y g d ireck oleh setip kotr ktor memberik js pem ilik pro y ek, bik js pely m upu d lm j s pro d uksi. Persyrt d itetpk sutu spesifiksi
1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0.
KKKF BAHAGAN A 6 MARKAH Arh : Jw SEMUA sol. Kepekt kter pecemr pt, d dlm secw teh trk yg drk selm eerp jm derk oleh: pt = 5e -.5t + 5e -.75t Crk ms, t, dlm ut jm yg dperluk utuk kter jk kepekt yg dkehedk
METODE UNWEIGHTED MEANS UNTUK FAKTORIAL TAK SEIMBANG DISPROPORSIONAL
METODE UNWEIGHTED MEANS UNTUK AKTORIAL TAK SEIMBANG DISPROPORSIONAL Trstut Wurydr Jurus Mtemtk MIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto, SH, Semrg 5075 Astrct A fctorl desg should e used whe there re severl fctors
PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD. Dydaestury Jalarno 1,Dwi Ispriyanti 2. Alumni Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD Dydesury Jlro,Dw Ispry Alum Jurus Memk FMIPA UNDIP S Progrm Sud Ssk FMIPA UNDIP Absrk Model regres erpoog s merupk suu model regres
SISTEM INFORMASI PEMBUATAN SURAT PERJALANAN DINAS DI BADAN PENGELOLAAN KEUANGAN DAN ASET DAERAH (BPKAD) SEKRETARIAT DAERAH PROVINSI JAWA BARAT
SISTEM INFORMASI PEMBUATAN SURAT PERJALANAN DINAS DI BADAN PENGELOLAAN KEUANGAN DAN ASET DAERAH (BPKAD) SEKRETARIAT DAERAH PROVINSI JAWA BARAT Hs Blubt S.S.,M.Kom 2 Ahrl Frdel Flsyh Progrm Stu Mjeme Iformtk,
INTERPOLASI PERTEMUAN : S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1 M O H A M A D S I D I Q
INTERPOLASI 3 S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S M O H A M A D S I D I Q PERTEMUAN : - SEBELUM-UTS Pegtr Metode Numerik Sistem Bilg d Keslh Peyji Bilg Bult & Pech Nili Sigiik Akursi d Presisi
Optimalisasi Harga Penjualan Perumahan dengan Metode Goal Programming (Studi Kasus: Golden Gindi Residence Kota Bima Nusa Tenggara Barat)
Jurl Mtemtk Vol. No., Desember 0. ISSN: 69-94 Optmlss Hrg Peul Perumh deg Metode Gol Progrmmg (Stud Ksus: Golde Gd Resdece Kot Bm Nus Teggr Brt) Llk Ik Rhmwt Jurus Mtemtk FMIPA Uversts Udy, Bukt Jmbr-Bl
Bab 2 Landasan Teori
Bb 2 Lds Teor 2.1. Ler Progrmmg Model pemrogrm ler tdk mmpu meyelesk ksus-ksus mjeme yg meghedk ssr-ssr tertetu dcp secr smult. Kelemh dlht oleh A. Chres d W.M. Cooper. Merek berdu kemud megembgk model
I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g
Trihastuti Agustinah
TE 967 Tekik Numerik Sistem Lier Trihstuti gustih Big Stui Tekik Sistem Pegtur Jurus Tekik Elektro - FTI Istitut Tekologi Sepuluh Nopember O U T L I N E OBJEKTIF CONTOH SIMPULN 5 LTIHN OBJEKTIF Teori Cotoh
III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)
III PEMBAHASAN 3 Alisis Metode Perhtik persm itegrl Volterr berikut y ( f( λ Ktyt ( ( (8 deg y( merupk fugsi yg k ditetuk sutu kostt f( fugsi sembrg yg dikethui d terdefiisi pd R d K(ty(t sutu fugsi yg
Perbedaan Interpolasi dan Ekstrapolasi
Iterolsi Iterolsi Perbed Iterolsi d Ekstrolsi Iterolsi Liier L Iterolsi Kudrt L h h Iterolsi Qubic L h h h Iterolsi dg Poliomil 5 Tble : Si equidisttly sced oits i [- ] y 5 -..846 -.6. -..5..5.6...846
OVERDISPERSI KARENA KESALAHAN SPESIFIKASI MODEL DAN CARA MENGATASINYA
Prosdg Semr Nsol Ss d Peddk Ss IX Fkults Ss d Mtemtk UKSW Sltg Ju 04 Vol 5 No. ISSN :087-09 OVERDISPERSI KARENA KESALAHAN SPESIFIKASI MODEL DAN CARA MENGAASINYA mbg Srt Derteme Sttstk FMIPA-IPB Eml: tmbg_srt@yhoo.com
Estimasi Koefisien Fungsi Regular- Dari kelas Fungsi Analitik Bieberbach-Eilemberg
Estimsi Koefisie Fugsi Regulr- Dri kels Fugsi Alitik Bieberbch-Eilemberg Oleh Edg Chy M.A Jurus Mtemtik FPMIPA UPI Abstrk Tulis ii mejelsk tetg estimsi koefisie fugsi regulr- yg dideretk, sebgi fugsi yg
Bab 3 SISTEM PERSAMAAN LINIER
Alis Numerik Bh Mtrikulsi B SISTEM PERSAMAAN LINIER Pedhulu Pd kulih ii k dipeljri eerp metode utuk meelesik sistem persm liier Peelesi sistem persm deg jumlh vriel g tidk dikethui serig ditemui didlm
SISTEM INSTRUMENTASI ELEKTRONIKA KARAKTERISTIK STATIS & DYNAMIS
MODUL II SISM INSRUMNASI LRONIA ARARISI SAIS & DYNAMIS uju : Mpljr krktrstk stts d dys lt ukur Pkk-pkk Bhs rktrstk stts rktrstk Dys Sst Ord l Sst Ord stu dg sukk stp d rp Dftr Pustk Istrutt Dvcs lctrc
INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31
![INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31](/thumbs/52/30023403.jpg "INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31")
INTEGRAL TERTENTU Defs: Prs P pd ervl [,] dlh suu suse erhgg P = {,,,, } dr [,] deg = < < < < = Jk P = {,,,, } prs pd [,] mk Norm P, duls P, ddefsk seg P = m{ - =,,,, } Cooh: = = Pd ervl [, ], suu prs
BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN
6 BAB METODA ANALSS RANGKAAN Metod nlss rngkn sebenrny merupkn slh stu lt bntu untuk menyeleskn sutu permslhn yng muncul dlm mengnlss sutu rngkn, blmn konsep dsr tu hukum-hukum dsr sepert Hukum Ohm dn
Sistem Bilangan dan Kesalahan. Sistim Bilangan Metode Numerik 1
Sistem Bilg d Keslh Sistim Bilg Metode Numerik Peyji Bilg Bult Bilg ult yg serig diguk dlh ilg ult dlm sistem ilg desiml yg didefiisik s: N ( )...... Sistim Bilg Metode Numerik Cotoh : 673 * 3 6* 7* 3*
PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : PT. SINAR KENCANA INTERMODA SURABAYA)
Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : SINAR KENCANA INTERMODA
MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan
MA1201 MATEMATIKA 2A Hedr Guw Semester II, 2016/2017 24 Februri 2017 9.6 Deret Pgkt Kulih yg Llu Meetuk selg kekoverge deret pgkt 9.7 Opersi pd Deret Pgkt Melkuk opersi pd deret pgkt yg dikethui jumlhy
III. LIMIT DAN KEKONTINUAN
KALKULUS I MUG1A4 PROGRAM PERKULIAHAN DASAR DAN UMUM PPDU TELKOM UNIVERSITY III. LIMIT DAN KEKONTINUAN 3.1 Limit Fungsi di Stu Titik Pengertin it secr intuisi Perhtikn ungsi 1 1 Fungsi dits tidk terdeinisi
Sistem Bilangan dan Kesalahan. Metode Numerik
Sistem Bilg d Keslh Peyji Bilg Bult Bilg ult yg serig diguk dlh ilg ult dlm sistem ilg desiml yg didefiisik s: N ( )...... Cotoh : 673 * 3 6* 7* 3* Bilg ult deg ilg dsr c didefiisik segi : ( )... c N c
Two-Stage Nested Design
Mteri #13 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Two-Stge Nested Design Nested design dlh slh stu ksus dri desin multi fktor dimn level dri slh stu fktor (misl: fktor B) serup tpi tidk identik untuk setip level yng
m n II. PERSAMAAN LINEAR, PERTIDAKSAMAAN LINIER, FUNGSI LINIER A. Persamaan Linier 3. Persamaan Linear Tiga Variabel ( ax + by + cz = d )
I. OPERSI ILNGN REL. Pgt (Esoe. +. RNGKMN MTEMTIK. (.. ( 5. 6. 7. 8.. etu... ( ± ( + ± 5. ( Mesol Peeut etu Peh. (. + + C. Logt. log. log. log log. log log...( log log... log log... ( log... ( log. log+
Soal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SBMPTN - SNMPTN 2008
Sol-sol d Pembhs Mtemtik Dsr SBMPTN - SNMPTN 8 y. Dlm betuk pgkt positif, ( y). A. ( + y ) ( y ) C. ( y ) E. - ( y ) B. - ( + y ) ( y ) D. ( y ) y ( y) y ( y) y y ( y) y (y). (y) y - ( y ) ( y + ) - (-y+
Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan
Bb Peyeles Persm Ler Smult.. Persm Ler Smult Persm ler smult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjk byk vrbel bebs. Betuk persm ler smult deg m persm d vrbel bebs dpt dtulsk sebg berkut: b b
INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI
dan mempunyai vektor normal n =(a b c). Misal P(x,y,z) suatu titik berada pada bidang. 1. Persamaan bidangnya adalah n P P
Rug Vektor Tuju:. Megigt kembli persm gris d bidg di rug.. Memhmi ksiom rug vektor, kombisi liier d rug bgi.. Megigt kembli pegerti bebs d bergtug liier, bsis d dimesi. Arti geometris dri determi Jik A
DERET PANGKAT TAK HINGGA
DERET PANGKAT TAK HINGGA TEOREMA-TEOREMA PENTING TERKAIT DERET PANGKAT TEOREMA-TEOREMA PENTING. Itegrsi d diferesisi deret pgkt dpt dilkuk per suku, yitu: ( ) d p q d d ( ) q p d d ( ) ( ) d, d p, q Selg
INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser
Pusat Pembinaan JFA I. PENDAHULUAN
Pus Pemb JFA I. PEDAHULUA Smp eg hu 2005 eg pemb JFA elh meglm perembg yg cuup sgf, erum eg sem by melusy peerp Jb Fugsol Auor (JFA) yg bu hy lgug BPKP, Ispeor Jeerl Depreme, Ispeor Um/Ispeor LPD mu jug
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 41-45, April 2001, ISSN : KETERHUBUNGAN GALOIS FIELD DAN LAPANGAN PEMISAH
Vol. 4. No. 1, 41-45, Aril 2001, ISSN : 1410-8518 KETERHUBUNGAN GALOIS FIELD DAN LAPANGAN PEMISAH Bmbg Irwto Jurus Mtemtik FMIPA UNDIP Abstct I this er, it ws lered of the ecessry d sufficiet coditio for
ARAH KEBIJAKAN PROGRAM produk perikanan. Program Pengembangan Kawasan budidaya air tawar
MS URUSA SASARA STRATEG DKATOR KERJA KODS KODS AKHR produk perik KETAHAA PAGA Meigkt y keth pg Peigkt keth pg dri spek ketersedi,distribusi d kosumsi pg Peigkt ketersedi d cdg pg, distribusi d kses pg,
3. LIMIT DAN KEKONTINUAN
3. LIMIT DAN KEKONTINUAN 1 3.1 Limit Fungsi di Stu Titik Pengertin it secr intuisi Perhtikn ungsi 1 1 Fungsi dits tidk terdeinisi di =1, kren di titik tersebut berbentuk 0/0. Tpi msih bis ditnykn berp
Bab 2 LANDASAN TEORI
b LNDSN TEORI. Hmpu Fuzzy Tdk semu hmpu yg dump dlm kehdup sehr-hr terdefs secr els, msly hmpu org msk, hmpu org pd, hmpu org tgg, d sebgy. Msly, pd hmpu org tgg, tdk dpt dtetuk secr tegs pkh seseorg dlh
BAB V INTEGRAL DARBOUX
Itegrl Droux BAB V INTEGRAL DARBOUX Pd thu 1875, mtemtikw I.G. Droux secr kostruktif memodifiksi defiisi itegrl Riem deg terleih dhulu medefiisik jumlh Droux ts (upper Droux sum) d jumlh Droux wh (lower
BAB 2 SISTEM BILANGAN DAN KESALAHAN
Metode Numerik Segi Algoritm Komputsi 5 BAB SISTEM BILANGAN DAN KESALAHAN.. Peyji Bilg Bult Bilg ult yg serig diguk dlh ilg ult dlm sistem ilg desiml yg didefiisik : N ( )...... Cotoh : 67. 6. 7.. Bilg