VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
|
|
|
- Ivan Hermanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr penalaran sebaga berut : - adanya etdapastan - adanya perubahan pada pengetahuan - adanya penambahan fata baru dapat mengubah onlus yang sudah terbentu contoh : Prems -1 : Aljabar adalah pelajaran yang sult Prems -2 : Geometr adalah pelajaran yang sult Prems -3 : Kalulus adalah pelajaran yang sult Konlus : Matemata adalah pelajaran yang sult Munculnya prems baru bsa mengabatan gugurnya onlus yang sudah dperole msal : Prems -4 : Knemata adalah pelajaran yang sult Prems tersebut menyebaban onlus : Matemata adalah pelajaran yang sult, menjad sala arena Knemata buan merupaan bagan dar Matemata, sehngga bla menggunaan penalaran ndutf sangat dmungnan adanya etdapastan. Untu mengatas etdapastan maa dgunaan penalaran statst. PROBABILITAS & TEOREMA BAYES PROBABILITAS Probabltas menunjuan emungnan sesuatu aan terjad atau tda. x jumlah ejadan berhasl jumlah semua ejadan Msal dar 10 orang sarjana, 3 orang menguasa csco, sehngga peluang untu memlh sarjana yang menguasa csco adalah : csco 3/ TEOREMA BAYES dengan : E n E E n 1 E E *( *( probabltas hpotess probabltas hpotess jumlah hpotess yang mungn benar ja dberan evdence (fata E probabltas munculnya evdence(fata E ja detahu hpotess E n 1 E *( E *( (menurut hasl sebelumnya benar tanpa memandang evdence(fata apapun Ash mengalam gejala ada bnt-bnt d wajahnya. Doter menduga bahwa Ash terena cacar dengan : probabltas munculnya bnt-bnt d waja ja Ash terena cacar bnt cacar 0.8 probabltas Ash terena cacar tanpa memandang gejala apapun cacar 0.4 probabltas munculnya bnt-bnt d waja ja Ash terena alerg bnt alerg 0.3 probabltas Ash terena alerg tanpa memandang gejala apapun alerg 0.7 probabltas munculnya bnt-bnt d waja ja Ash jerawatan bnt jerawatan 0.9 probabltas Ash jerawatan tanpa memandang gejala apapun jerawatan 0.5 Maa : probabltas Ash terena cacar arena ada bnt-bnt d wajahnya :
2 13 p (cacar bnt p (cacar bnt p (bnt cacar * p (cacar (0.8 *(0.4 (0.8 *(0.4 + (0.3 *(0.7 + (0.9 *(0.5 + p (bnt cacar * p (cacar p (bnt alerg * p (alerg + p (bnt jerawat * p (jerawat probabltas Ash terena alerg arena ada bnt-bnt d wajahnya : p (alerg bnt p (alerg bnt p (bnt cacar * p (cacar (0.3 * (0.7 (0.8 * (0.4 + (0.3 * (0.7 + (0.9 * (0.5 + p (bnt alerg * p (alerg p (bnt alerg * p (alerg + p (bnt jerawat * p (jerawat probabltas Ash jerawatan arena ada bnt-bnt d wajahnya : p (jerawat bnt p (jerawat bnt p (bnt jerawat * p (jerawat p (bnt cacar * p (cacar + p (bnt alerg * p (alerg + p (bnt jerawat * p (jerawat (0.9*( (0.8 * (0.4 + (0.3 * (0.7 + (0.9 *( Ja setelah dlauan pengujan terhadap hpotess muncul satu atau lebh evdence (fata atau observas baru maa : e E, E, e E * e E dengan : e E Msal : E e E evdencelama evdenceatau observasbaru E, e e E, probabltas hpotess benar ja munculevdencebaru E dar evdencelamae probabltas hpotess benar ja dberan evdencee atan antarae dan E ja hpotess benar atan antarae dan E tanpamemandanghpotessapapun Adanya bnt-bnt d wajah merupaan gejala seseorang terena cacar. Observas baru menunjuan bahwa selan bnt-bnt d waja panas badan juga merupaan gejala orang ena cacar. Jad antara munculnya bnt-bnt d wajah dan panas badan juga meml eteratan satu sama lan. bnt panas cacar Ash ada bnt-bnt d wajahnya. Doter menduga bahwa Ash terena cacar dengan probabltas terena cacar bla ada bnt-bnt d wajah cacar bnt 0.8 Ada observas bahwa orang terena cacar past mengalam panas badan. Ja detahu probabltas orang terena cacar bla panas badan cacar panas 0.5 Keteratan antara adanya bnt-bnt d wajah dan panas badan bla seseorang terena cacar bnt panas, cacar 0.4
3 Keteratan antara adanya bnt-bnt d wajah dan panas badan bnt panas 0.6 Maa : E, e cacar panas,bnt e E, E * e E cacar panas,bnt bnt panas,cacar cacar panas * bnt panas (0.5 * (0.4 ( Pengembangan lebh jauh dar Teorema Bayes adalah Jarngan Bayes. hubungan antara rsmon, PK, pengangguran, gelandangan dalam suatu jarngan. PK PK gelandangan Krsmon PK gelandangan pengangguran pengangguran pengangguran Muculnya pengangguran dsebaban PK Probabltas untu jarngan bayes Muculnya pengangguran dapat dgunaan sebaga evdence untu membutan adanya gelandangan Probabltas terjadnya PK ja terjad rsmon, probabltas munculnya gelandangan ja terjad rsmon Atrbut Prob Keterangan pengangguran PK,gelandangan 0.95 Keteratan antara pengangguran & PK, ja muncul gelandangan pengangguran PK,~gelandangan pengangguran ~PK,gelandangan pengangguran ~ PK,~gelandangan PK rsmon PK ~rsmon pengangguran rsmon pengangguran ~ rsmon rsmon , Keteratan antara pengangguran & PK, ja tda ada gelandangan Keteratan antara pengangguran & tda ada PK, ja muncul gelandangan Keteratan antara pengangguran & tda ada PK, ja tda ada gelandangan Probabltas orang dpk ja terjad rsmon Probabltas orang dpk ja tda terjad rsmon Probabltas muncul pengangguran ja terjad rsmon Probabltas muncul pengangguran ja tda terjad rsmon
4 FAKTOR KEPASTIAN (CERTAINTY FACTOR Certanty Factor (CF menunjuan uuran epastan terhadap suatu fata atau aturan. CF[e] MB[e] MD[e] CF[e] fator epastan MB[e] uuran epercayaan/tngat eyanan terhadap hpotess ja dberan/dpengaruh evdence e (antara 0 dan 1 MD[e] uuran etdapercayaan/tngat etdayanan terhadap hpotess ja dberan/dpenharuh evdence e (antara 0 dan 1 3 hal yang mungn terjad : 1. Beberapa evdence dombnasan untu menentuan CF dar suatu hpotess. Ja dan e2 adalah observas, maa : e2 h MB[ e2] MD( e2 0 MB[ ] + MB[ e2]* (1 MB[ ] 0 MD[ ] + MD[ e2]* (1 MD[ ] lannya 15 ja MD[ e2] 1 ja MB( e2 1 lannya Msal suatu observas memberan epercayaan terhadap h dengan MB[]0,3 dan MD[]0 maa : CF[] 0,3 0 0,3 Ja ada observas baru dengan MB[e2]0,2 dan MD[e2]0, maa : MB[ e2] 0,3 + 0,2 * (1 0,30,44 MD[ e2] 0 CF[ e2] 0,44 0 0,44 Ash menderta bnt-bnt d wajahnya. Doter memperraan Ash terena cacar dengan epercayaan MB[cacar,bnt]0,80 dan MD[cacar,bnt]0,01 maa : CF[cacar,bnt] 0,80 0,010,79 Ja ada observas baru bahwa Ash juga panas badan dengan epercayaan, MB[cacar,panas]0,7 dan MD[cacar,panas]0,08 maa : MB[cacar,bnt panas] 0,8 + 0,7 * (1 0,80,94 MD[cacar,bnt panas] 0,01 + 0,08 * (1 0,01 0,0892 CF[cacar,bnt panas] 0,94 0,0892 0, CF dhtung dar ombnas beberapa hpotess Ja h1 dan h2 adalah hpotess maa : MB[h1 h2,e] mn (MB[h1,e], MB[h2,e] MB[h1 h2,e] max (MB[h1,e], MB[h2,e] h1 h2 MD[h1 h2,e] mn (MD[h1,e], MD[h2,e] MD[h1 h2,e] max (MD[h1,e], MD[h2,e] Msal suatu observas memberan epercayaan terhadap h1 dengan MB[h1,e]0,5 dan MD[h1,e]0,2 maa : CF[h1,e] 0,5 0,2 0,3 Ja observas tersebut juga memberan epercayaan terhadap h2 dengan MB[h2,e]0,8 dan MD[h2,e]0,1, maa : CF[h2,e] 0,8 0,1 0,7 Untu mencar CF[h1 h2,e] dperoleh dar MB[h1 h2,e] mn (0,5 ; 0,8 0,5 MD[h1 h2,e] mn (0,2 ; 0,1 0,1 CF[h1 h2,e] 0,5 0,1 0,4 Untu mencar CF[h1 h2,e] dperoleh dar
5 MB[h1 h2,e] max (0,5 ; 0,8 0,8 MD[h1 h2,e] max (0,2 ; 0,1 0,2 CF[h1 h2,e] 0,8 0,2 0,6 Ash menderta bnt-bnt d wajahnya. Doter memperraan Ash terena cacar dengan epercayaan MB[cacar,bnt] 0,80 dan MD[cacar,bnt]0,01 maa CF[cacar,bnt] 0,80 0,01 0,79 Ja observas tersebut juga memberan epercayaan bahwa Ash mungn juga terena alerg dengan epercayaan MB[alerg,bnt] 0,4 dan MD[alerg,bnt]0,3 maa CF[alerg,bnt] 0,4 0,3 0,1 Untu mencar CF[cacar alerg, bnt] dperoleh dar MB[cacar alerg,bnt] mn (0,8 ; 0,4 0,4 MD[cacar alerg,bnt] mn (0,01 ; 0,3 0,01 CF[cacar alerg,bnt] 0,4 0,01 0,39 Untu mencar CF[cacar alerg, bnt] dperoleh dar MB[cacar alerg,bnt] max (0,8 ; 0,4 0,8 MD[cacar alerg,bnt] max (0,01 ; 0,3 0,3 CF[cacar alerg,bnt] 0,8 0,3 0,5 Kesmpulan : semula fator epercayaan bahwa Ash terena cacar dar gejala munculnya bnt-bnt d wajahnya adalah 0,79. Deman pula fator epercayaan bahwa An terena alerg dar gejala munculnya bnt-bnt d wajah adalah 0,1. Dengan adanya gejala yang sama mempengaruh 2 hpotess yang berbeda n memberan fator epercayaan : Ash menderta cacar dan alerg 0,39 Ash menderta cacar atau alerg 0,5 Pertengahan tahun 2002, ada ndas bahwa turunnya devsa Indonesa dsebaban oleh permasalahan TKI d Malaysa. Apabla detahu MB[devsaturun,TKI]0,8 dan MD[devsaturun,TKI]0,3 maa CF[devsaturun,TKI] : CF[devsaturun,TKI] MB[devsaturun,TKI] MD[devsaturun,TKI] 0,8 0,3 0,5 Ahr September 2002 emarau berepanjangan mengabatan gagal panen yang cuup serus, berdampa pada turunnya espor Indonesa. Bla detahu MB[devsaturun,esporturun] 0,75 dan MD[devsaturun,esporturun] 0,1, maa CF[devsaturun,esporturun] dan CF[devsaturun,TKI esporturun] : CF[devsaturun,esporturun] MB[devsaturun,esporturun] MD[devsaturun,esporturun] 0,75 0,1 0,65 MB[devsaturun, TKI esporturun] MB[devsaturun,TKI] + MB[devsaturun,esporturun] * (1 MB[devsaturun,TKI] 0,8 + 0,75 * (1 0,8 0,95 MD[devsaturun, TKI esporturun] MD[devsaturun,TKI] + MD[devsaturun,esporturun] * (1 MD[devsaturun,TKI] 0,3 + 0,1 * (1 0,3 0,37 CF[devsaturun,TKI esporturun] MB[devsaturun, TKI esporturun] MD[devsaturun, TKI esporturun] 0,95 0,37 0,58 Isu terorsme d Indonesa pasca bom bal tgl 12 Otober 2002 ternyata juga ut mempengaruh turunnya devsa Indonesa sebaga abat berurangnya wsatawan asng. Bla detahu MB[devsaturun,bombal] 0,5 dan MD[devsaturun,bombal] 0,3, maa CF[devsaturun,bombal] dan CF[devsaturun,TKI esporturun bombal] : CF[devsaturun,bombal] MB[devsaturun,bombal] MD[devsaturun,bombal] 0,5 0,3 0,2 MB[devsaturun, TKI esporturun bombal] 16
6 17 MB[devsaturun,TKI esporturun] + TKI esporturun] 0,95 + 0,5 * (1 0,95 0,975 MB[devsaturun,bombal] * (1 MB[devsaturun, MD[devsaturun, TKI esporturun bombal] MD[devsaturun,TKI esporturun] + MD[devsaturun,bombal] * (1 MD[devsaturun,TKI esporturun] 0,37 + 0,3 * (1 0,37 0,559 CF[devsaturun,TKI esporturun bombal] MB[devsaturun, TKI esporturun bombal] MD[devsaturun, TKI esporturun bombal] 0,975 0,559 0, Beberapa aturan salng bergandengan, etdapastan dar suatu aturan menjad nput untu aturan yang lannya A Maa : MB[s] MB [s] * max (0,CF[s,e] MB [s] uuran epercayaan h berdasaran eyanan penuh terhadap valdtas s B C PK terjad PK Pengangguran muncul banya pengangguran Gelandangan muncul banya gelandangan Aturan 1 : IF terjad PK TEN muncul banya pengangguran CF[pengangguran, PK] 0,9 Aturan 2 : IF muncul banya pengangguran TEN muncul banya gelandangan MB[gelandangan, pengangguran] 0,7 Maa MB[gelandangan, pengangguran] [0,7] * [0,9] 0,63
BAB V PENALARAN. Untuk mengatasi ketidakpastian maka digunakan penalaran statistik.
BAB V PENALARAN 5.1 KETIDAKPASTIAN Dalam enyataan sehari-hari banya masalah didunia ini tida dapat dimodelan secara lengap dan onsisten. Suatu penalaran dimana adanya penambahan fata baru mengaibatan etidaonsistenan,
KETIDAKPASTIAN MATERI KULIAH Kecerdasan Buatan Kecerdasan
KETIDAKPASTIAN MATERI KULIAH Kecerdasan Buatan Pokok Bahasan Penalaran Non Monoton Probabilitas & Theorema Bayes Faktor Kepastian (Certainty Factor) Teori Dempster Shafer Penalaran Non Monoton Ingat kembali
INFERENSI DENGAN KETIDAKPASTIAN. PERTEMUAN 9 Diema Hernyka Satyareni, M.Kom
INFERENSI DENGAN KETIDAKPASTIAN PERTEMUAN 9 Diema Hernyka Satyareni, M.Kom Kompetensi Dasar Mahasiswa dapat menerapkan inferensi dengan ketidakpastian dalam Sistem Intelegensia Materi Bahasan Gambaran
KETIDAKPASTIAN. 4.1 PROBABILITAS DAN TEOREMA BAYES Bentuk Th. Bayes:
KETIDAKPASTIAN 4 Pada bagian terdahulu kita telah mempelajari teknik penalaran dengan model yang sangat lengkap dan konsisten. Namun, pada kenyataannya, banyak masalah di dunia ini yang tidak dapat dimodelkan
4/28/2016. Selasa, 26 April 2016 ^ K10
ب س م ا ه لل الر ح ن الر ح ي السالم عليكم ورحمة هللا وبركاته ب س م ا ه لل الر ح ن الر ح ي السالم عليكم ورحمة هللا وبركاته 1 KETIDAKPASTIAN o Ketidakpastian data - informasi atau data diperoleh tdk lengkap
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
KETIDAKPASTIAN MACAM PENALARAN
MACAM PENALARAN KETIDAKPASTIAN 1. Penalaran non monotonis suatu penalaran dimana fakta baru mengakibatkan ketidak konsistenan Ciri: 1. mengandung ketidakpastian 2. adanya perubahan pada pengetahuan 3.
Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
BAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
KETIDAKPASTIAN PROBABILITAS & TEOREMA BAYES
KECERDASAN BUATAN Kuliah ke : 8 PENALARAN KETIDAKPASTIAN PROBABILITAS & TEOREMA BAYES KETIDAKPASTIAN Dalam kenyataan sehari-hari banyak masalah didunia ini tidak dapat dimodelkan secara lengkap dan konsisten.
BAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Ketidakpastian & Kepastian (REASONING)
Ketidakpastian & Kepastian (REASONING) Ketidakpastian Suatu penalaran dimana adanya penambahan fakta baru mengakibatkan ketidak ketidak konsistenan disebut dengan Penalaran Non Monotonis. Ciri ciri dari
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
BAB III MODUL INJEKTIF
BAB III ODUL INJEKTIF Bab n adalah bab yang palng pentng arena bab n bers mula dar hal-hal dasar mengena modul njet sampa sat-sat stmewanya yang tda dml oleh modul lan yang tda njet, yang merupaan ous
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)
Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam
Pengolahan lanjut data gravitasi
Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal
Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga
KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda
KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER ol. 4. No., - 22, Aprl 2, ISSN : 4-858 SUBRUANG MARKED Suryoto Jurusan Matemata, FMIPA-UNDIP Semarang Abstra Msalan suatu ruang vetor berdmens ngga atas lapangan omples C,
Lucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman
Lucas Theorem Untu Mengatur Penympanan Memor yang Lebh Aman Hendra Hadhl Chor (135 8 41) Program Stud Ten Informata ITB Jalan Ganesha 1, Bandung e-mal: hendra_h2c_mathematcan@yahoo.com; f1841@students.f.tb.ac.d
STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil
Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan
Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN
METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.
U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan
Prosedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d
PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD
ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar
BAB IV HASIL ANALISIS
BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan
V. SISTEM PAKAR. Sistem Pakar terkadang lebih baik unjuk kerjanya daripada seorang pakar manusia.
V. SISTEM PAKAR 1 Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengapdosi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli.
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI PERAMALAN BANJIR KANAL BARAT JAKARTA MENGGUNAKAN AUTOREGRESI MULTIVARIANT
PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI PERAMALAN BANJIR KANAL BARAT JAKARTA MENGGUNAKAN AUTOREGRESI MULTIVARIANT Ngarap Im Man Jurusan Matemata FST BINUS Unversty, Jln.Kebon Jeru Raya no.27 Jaarta Barat 11480, Indonesa
PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI
PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION Oleh : SOEMARTINI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA dan ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN JATINANGOR 008 DAFTAR ISI Hal DAFTAR
BAB IV HASIL DAN UJI COBA
55 BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Penulis merancang program sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit ikan hias menggunakan metode certainty factor dengan menggunakan bahasa pemogram Microsoft
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4
Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba
BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
ANALISIS MODEL PERSEDIAAN BARANG EOQ DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT
LAORAN HASIL ENELITIAN ANALISIS MOEL ERSEIAAN BARANG EO ENGAN MEMERTIMBANGKAN FAKTOR KAALUARSA AN FAKTOR ALL UNIT ISOUNT Tauf Lmansyah LEMBAGA ENELITIAN AN ENGABIAN KEAA MASYARAKAT UNIVERSITAS KATOLIK
Eman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK
PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata
Jurnal Einstein 4 (1) (2016): Jurnal Einstein. Available online
Jurnal Ensten 4 () (06): 4-3 Jurnal Ensten Avalable onlne http://jurnal.unmed.ac.d/0/ndex.php/ensten Penguuran Intrus Ar Laut Pada Sumur Gal Dengan Kondutvtmeter D Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu
SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN PADA PRINTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR PARAREL
SISTEM PAKAR DIAGNOSA KERUSAKAN PADA PRINTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR PARAREL Dewi Anggraeni Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Gunung Djati Bandung ABSTRAK
Pendekatan Hurdle Poisson Pada Excess Zero Data
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 05 Pendeatan Hurdle Posson Pada Excess Zero Data S - 7 Def Yust Fadah, Resa Septan Pontoh Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padadaran def.yust@unpad.ac.d
Perbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield
Perbandngan Masalah Optmas TSP dengan Menggunaan Algortma Ant Colony dan Jarngan Hopfeld 1 Yulan, Moh.Isa Irawan, dan 3 Mardljah 1,, 3 Jurusan Matemata, Insttut Tenolog Sepuluh Noember Kampus ITS, Surabaya
e + Dengan menggunakan transformasi logit dari π(x), maka model regresi fungsi logit dapat didefinisikan sebagai berikut (2) π(x) e
ANALISIS PEMAKAIAN KEMOTERAPI PADA KASUS KANKER PAYUDARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL (STUDI KASUS PASIEN DI RUMAH SAKIT X SURABAYA Aref Yudssanta, dan Dra. Madu Ratna, M.S Jurusan
π(x) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-112
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D- Analss Pemaaan Kemoterap pada Kasus Kaner Payudara dengan Menggunaan Metode Regres Logst Multnomal (Stud Kasus Pasen d Rumah Sat X Surabaya)
BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN
SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,
Bab III Model Estimasi Outstanding Claims Liability
Bab III Model Estmas Outstandng Clams Lablty. Model ELRF Suatu model yang dgunaan untu menasr outstandng clams lablty, tda cuup hanya melbatan data pada run-off trangle saa. Sebab, pembayaran lam d masa
M. Zidny Naf an Gasal 2016/2017
M. Zidny Naf an Gasal 2016/2017 Ketidakpastian Probabilitas Teorema Bayes Dalam kenyataan sehari-hari banyak masalah didunia ini tidak dapat dimodelkan secara lengkap dan konsisten. Suatu penalaran dimana
PEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION
PEMODELAN INGKA KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPAEN LAMONGAN DENGAN PENDEKAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION Marsa Rfada 1, Purhad 1) Mahasswa Magster Jurusan Statsta, Insttut
PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.
PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. Fanny Ayu Octavana dan Dra. Luca Ardnant, MT. Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) ( X Print) D-36
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol. 3, No., (04 337-350 (30-98X Prnt D-36 Fator-Fator Yang Mempengaruh ngat Keberhaslan Pemberan Kemoterap Pada Pasen Penderta Kaner Payudara D RSUD Dr.Soetomo Dengan Menggunaan
FAKTOR KEPASTIAN DAN KETIDAKPASTIAN
FAKTOR KEPASTIAN DAN KETIDAKPASTIAN Farah Zakiyah Rahmanti Mei 2015 Overview Penalaran Faktor Ketidakpastian Probabilitas Faktor Kepastian (CF / Certainty Factor) Penalaran (1) Penambahan fakta-fakta baru
Pengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA
Pengaruh Kelembaban dan Ser Tanah Terhadap Mutu dan Produs Tanaman Tembaau Temanggung dengan Metode MANOVA Mftala Al Rza ), Sutno ), dan Dumal ) ) Jurusan Statsta, Faultas MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh
MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Diagram Kontrol Fuzzy Multinomial Untuk Data Linguistik
Prosdng Statsta ISSN: 2460-6456 Dagram Kontrol Fuzzy Multnomal Untu Data ngust 1 Amy Amallya Azzah, 2 Suwanda Idrs, 3 snur Wachdah 1,2,3 Prod Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas
BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel
4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk
Jurnal Ilmiah INOVASI, Vol.14 No.2 Hal , Mei-September 2014, ISSN
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PULPITIS PADA GIGI DENGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR Oleh : Elly Antika, I Putu Dody Lesmana*), dan Annisaa Sri Hindayati**) ABSTRAK adalah peradangan pada pulpa
BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat
BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton
Analisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
ANALISIS KAPABILITAS PROSES
TI PENGENLIN KULITS STTISTIK TOPIK 0 NLISIS KPILITS PROSES L, Semester II 00/0 Hlm. TI PENGENLIN KULITS STTISTIK. PENHULUN esrps : Merupaan uuran eseragaman proses dalam menghaslan produ dengan araterst
Faktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-37 Fator-Fator Esternal Pneumona pada Balta d Jawa Tmur dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson Ftrarma Putr Santoso, Sr Pngt W, dan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Control chart pertama kali dikenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pendahuluan Control chart pertama al denalan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dar Bell Telephone Laboratores Amera Serat pada tahun 94. Control chart adalah sebuah gra yang member
Statistika. Bab. Mean (rata-rata) Ukuran Pemusatan Ukuran Letak Median Modus Kuartil Desil A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR
Bab Statsta A KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Melalu proses pembelajaran statsta, sswa mampu menghayat pola hdup dspln, rts, bertanggungjawab, onssten, dan jujur serta menerapannya
ANALISIS DATA KATEGORI DENGAN LOG LINIER MENGGUNAKAN PRINSIP HIRARKI (STUDI KASUS JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MAKASSAR TAHUN 2011).
ANALISIS DATA KATEGORI DENGAN LOG LINIER MENGGUNAKAN PRINSIP HIRARKI (STUDI KASUS JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MAKASSAR TAHUN 2011). Try Azsah Nurman Dosen Pada Jurusan Matemata, Faultas Sans
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa
BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Penggunaan Model Regresi Tobit Pada Data Tersensor
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 016 S 15 Penggunaan Model Regres obt Pada Data ersensor Def Yust Fadah 1, Resa Septan Pontoh 1, Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padjadjaran def.yust@unpad.ac.d
BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam
BAB III METODE PEELITIA A. Bentuk Peneltan Peneltan n merupakan peneltan ekspermen dengan model pretest postes control group desgn dengan satu macam perlakuan. D dalam model n sebelum dmula perlakuan kedua
Nama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
BAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
adalah beban pada simpul i berturut-turut. θ adalah vektor sudut fasa dan B adalah elemen-elemen imajiner matriks admitansi simpul. Mengingat bahwa: 1
ISSN 907-0500 Analss Kepeaan engembangan Sstem Transms Tenaga Lstr Ternternes Menggunaan Successve Frward Methd Stud Kasus: Sstem Transms 500 V Jawa-Bal engembangantahun 007 06 Nurhalm Jurusan Ten Eletr
Analisis Penyelesaian Persamaan Kuadrat Matriks
Jurnal Matemata, Jurnal Matemata, tatsta tatsta, & Komutas & Komutas Vol. 3 No Vol. Jul No. 6 Jul 5 Vol, No, 9-3, 9-9, Jul 5 9 Analss Penyelesaan Persamaan Kuadrat Matrs Hasmawat dan Amr Kamal Amr Abstra
PRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING
PRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-M3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING Vvn Mandasar (306 00 069), Dr Ir Setawan, M S (960030 9870 00) Mahasswa Jurusan
BAB II KONDUKSI ALIRAN STEDI SATU DIMENSI
BB II KONDUKSI LIRN SEDI SU DIMENSI Dndng Datar Persamaan alr : (5- Harga ndutvtas termal dasumsan nstan, tebal dndng, dan dan adalah temperatur permuaan dndng. Ja ndutvtas termal bervaras arena temperatur
E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear
E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus
Analisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference
B-54 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prnt) Analss Persebaran Sesmstas Wlayah Sumatera Selatan Menggunaan Metode Double Dfference Dew Fajryyatul Mauldah, Bagus Jaya Santosa
Algoritma Clustering Fuzzy Hibrida untuk Klasifikasi Citra Inderaja
Algortma Clusterng Fuzzy Hbrda untu Klasfas Ctra Inderaja Agus Zanal Arfn Ten Informata FTI ITS Surabaya E-mal : agusza@ts-sby.edu Telp. (031)5933928 Abstra Proses lasfas merupaan proses untu mendapatan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
PENGARUH PELATIHAN TERHADAP KEMAMPUAN KERJA DAN KINERJA KARYAWAN (Studi Pada Karyawan PT. Telkom Indonesia, Tbk Kandatel Malang)
PENGARUH PELATIHAN TERHADAP KEMAMPUAN KERJA DAN KINERJA KARYAWAN (Stud Pada Karyawan PT. Telom Indonesa, Tb Kandatel Mala) Very Mahmudhtya Rudhalawan Hamdah Nayat Utam Moehammad Soe oed Haam Faultas Ilmu
TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA
IndoMS Journal on Statstcs Vol, No (4), Page 39-49 TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA Arum Handn Prmandar, Abdurahman Jurusan
Kata kunci: system fuzzy, inflasi
Pemodean Tngat Infas d Indonesa dengan -- gus aman bad & uhson PEODEL TIGKT IFLSI DI IDOESI DEG EGGUK SISTE FUZZY Oeh: gus aman bad Staf pengajar d FIP Unverstas eger Yogaarta uhson Staf Pengajar Fautas
BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. pencarian-pencarian materi pendukung yang penulis lakukan melalui internet. Seorang
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Permasalahan Dalam mengembangkan sistem pakar ini diperlukan pengetahuan dan informasi yang diperoleh dari beberapa sumber, yaitu dari seorang pakar, dan beberapa
ANALISIS KETERKAITAN HARGA ANTAR KELOMPOK KOMODITAS PEMBENTUK INFLASI DI SUMATERA BARAT
Analss Keteratan Harga Antar Kelompo Komodtas Pembentu Inflas d Sumatera Barat 233 ANALISIS KETERKAITAN HARGA ANTAR KELOMPOK KOMODITAS PEMBENTUK INFLASI DI SUMATERA BARAT Gaffar Ramadhan Abstract Ths study
BAB III METODE PENELITIAN
A III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Watu Peneltan. Tempat Peneltan Obje dalam peneltan n adalah Kelas VIII M.Ts. Neger onang yang terleta d Kecamatan onang Kabupaten Dema.. Watu Peneltan Peneltan dlasanaan