PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE"

Transkripsi

1 ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volue 4, Noo, ahu 05, Halaa 3 - Olie di: PEMODELAN INGKA PENGANGGURAN ERBUKA DI JAWA ENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE Seta Satia Utaa, Supati, Rita Rahawati 3 Mahasiswa Juusa Statistia FSM Uivesitas Dipoegoo,3 Staff Pegaja Juusa Statistia FSM Uivesitas Dipoegoo ABSRACK Ueployet is oe of the eployet pobles facig Idoesia. Cetal Java Povice is oe of the povices with a high eough ueployet. he ai idicatos used to easue the ueployet ate i the labo foce that is ueployed. Based o eseach Aiaie 0 labo foce paticipatio ate sigificatly affect the ueployet ate ad based o eseach Sai 0 the goss eollet atio sigificatly affects the ate of ope ueployet. heefoe, i this study usig the two pedicto vaiables with the labo foce paticipatio ate as ad goss eollet ate as. his study aied to eploe the odel of ope ueployet ate i the Povice of Cetal Java. he ethod used is the ethod of splie egessio. Splie egessio has the ability to adapt oe effectively to the data pattes up o dow daatically with the help of dots ots. Deteiatio of the optial poit ots ae vey ifluetial i deteiig the best splie odels. he best splie odels ae odels that have a iiu GCV Geealized Coss Validatio Value. Best splie odels fo the aalysis of the data ate of ueployet i Cetal Java Povice is the splie egessio odel whe ode is ad ode is 4 ad lage ube of ots i the is ot at the poit ad is 3 ots at the poit 8.3, 87.9, ad with GCV value of Keywods: Rate of Ope Ueployet, Splie Regessio, GCV. PENDAHULUAN Salah satu tujua dai pebagua asioal adalah eajua esejahteaa uu da ecedasa ehidupa bagsa. Sebagai egaa yag beebag, Idoesia beupaya utu eigata esejahteaa dei ecapai tujua asioal. Upaya peeitah dala eigata esejahteaa adalah eigata stabilitas asioal, eacu petubuha eooi, eigata ili ivestasi, da eea aga pegaggua. Salah satu asalah yag dihadapi Idoesia pada saat ii adalah asalah pegaggua. Julah pegaggua yag tiggi bedapa pada euuya tigat esejahteaa asyaaat. Meuut BPS 0, Idiato utaa yag diguaa utu eguu aga pegaggua dala agata eja yaitu igat Pegaggua ebua. igat Pegaggua ebua P eupaa pesetase julah pegaggua tehadap julah agata eja. Upaya yag dapat dilaua utu eguagi pegaggua salah satuya adalah dega elaua aalisis tehadap fato-fato yag epegauhi P. Salah satu etode yag bisa diguaa adalah aalisis egesi. Aalisis egesi adalah etode statisti yag diguaa utu egetahui hubuga ataa vaiabel espo da vaiabel pedito. Bebeapa peelitia egeai pegaggua peah dilaua oleh Sai 0 da Aiae 0. Dai peelitia sebeluya Sai 0 eyataa bahwa aga patisipasi asa epegauhi P di Jawa iu da Aiae 0 eyataa bahwa tigat patisipasi agata eja epegauhi P di Jawa iu da Jawa egah. Dilihat dai aga oelasi, oelasi P tehadap tigat patisipasi agata eja da aga patisipasi asa SMP di Jawa egah lebih besa daipada oelasi P tehadap pedudu usia eja, petubuha eooi, da aga patisipasi asa SMA. Oleh

2 aea itu, dala peelitia ii peulis tetai utu egaalisis P di Povisi Jawa egah dega tigat patisipasi agata eja sebagai da aga patisipasi asa SMP sebagai egguaa etode pedeata egesi splie. Meuut Budiataa 009, egesi splie eupaa aalisis egesi yag apu egestiasi data yag tida eilii pola tetetu da eilii ecedeuga dala ecai sedii estiasi data dai pola yag tebetu.. INJAUAN PUSAKA. Pegaggua ebua Meuut BPS 007, teaga eja adalah odal petig bagi begeaya oda pebagua di suatu egaa. Oleh aea itu, utu egetahui ebehasila pebagua di suatu egaa dibutuha ifoasi egeai statisti eteagaejaa, sepeti igat Patisipasi Agata Keja PAK da igat Pegaggua ebua P.. igat Pegaggua ebua Pegaggua tebua eupaa pedudu usia eja yag tida beeja, sedag ecai peejaa, epesiapa suatu usaha, eea yag tida ecai peejaa aea easa tida ugi edapata peejaa, sudah puya peejaa tetapi belu ulai beeja. igat Pegaggua ebua dapat dihitug dega caa ebadiga julah pegaggua tehadap julah agata eja.. igat Patisipasi Agata Keja igat patisipasi agata eja adalah pebadiga julah agata eja tehadap pedudu usia eja.. Pedidia Kebehasila pebagua suatu wilayah ditetua oleh sube daya ausia yag beualitas. Pedidia eupaa salah satu caa eigata ualitas SDM tesebut. Oleh aea itu peigata utu pedidia haus teus diupayaa. Meuut Oey-Gadie 003 dala BPS 03, Pebagua pedidia di Idoesia telah eujua ebehasila yag cuup besa. Wajib belaja 6 tahu, yag diduug pebagua ifastutu seolah da diteusa dega wajib belaja 9 tahu adalah poga seto pedidia yag diaui cuup suses. Utu egetahui daya seap pedidia dapat dilihat dai pesetase pedudu euut Aga Patisipasi Seolah APS. Meuut BPS 04, tedapat dua uua patisipasi seolah yag utaa, yaitu Aga Patisipasi Kasa APK da Aga Patisipasi Mui APM.. Aga Patisipasi Seolah Aga Patisipasi Seolah adalah pesetase aa seolah pada usia jejag pedidia tetetu dala elopo usia yag sesuai dega jejag pedidia tesebut. Diaa: APSi : APS pada elopo uu e-i Pi : Julah pedudu pada elopo uu e-i i :,, 3 i = utu elopo uu 7 tahu JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., ahu 05 Halaa 4

3 i = utu elopo uu 3-5 tahu i = 3 utu elopo uu 6-8 tahu. Aga Patisipasi Kasa Aga Patisipasi Kasa adalah pesetase julah uid di jejag pedidia tetetu, beapapu uuya tehadap julah pedudu elopo uu yag beaita dega jejag pedidia tesebut. 3. Aga Patisipasi Mui Aga Patisipasi Mui adalah pesetase uid dega uu yag beaita dega jejag pedidiaya tehadap julah pedudu di uu yag saa..3 Regesi Splie Regesi opaaeti eupaa etode pedugaa odel yag tida teiat asusi da diguaa jia betu uva egesiya tida dietahui. Kuva egesi dala egesi opaaeti diasusia ulus sooth da teuat dala suatu uag fugsi tetetu. Regesi opaaeti eilii flesibilitas yag tiggi aea data dihaapa ecai sedii betu estiasi uva egesiya tapa dipegauhi oleh fato subyetifitas peeliti Euba, 999. Model egesi opaaeti secaa uu dapat ditulisa sebagai beiut: diaa : vaiabel espo pegaata e-i : vaiabel pedito pegaata e-i : fugsi egesi yag tida dietahui : eo pegaata e-i Meuut Wu da Zag 006, secaa uu fugsi splie polioial tucated beode dega titi ot didefiisia sebagai fugsi yag diuusa dala betu pesaaa beiut: dega fugsi tucated Pesaaa eupaa splie dega deajat da titi ot diaa eupaa ilai iiu dai da ilai asiu dai. Jadi secaa uu odel splie tucated ode e- adalah sebagai beiut diaa adalah deajat polioial, adalah titi ot pada fugsi tucated, da adalah eo ado. Betu pesaaa dapat ditulis e dala betu atis sebagai beiut: 3 dega JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., ahu 05 Halaa 5

4 JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., ahu 05 Halaa 6 y y y Y ; ; 0 δ ; δ Betu atis dai pesaaa egesi splie 3 dapat disedehaaa ejadi Y = β + ε 4 dega da Pesaaa atis 4 eupaa pesaaa atis egesi liie yag telah diodifiasi dega eabaha bebeapa olo pada atis da bebeapa bais pada veto β. Pedugaa tehadap veto paaete β dilaua dega egguaa etode least squae yaitu Y β ˆ Dega sediit odifiasi eyesuaia pesaaa egesi splie dega titi-titi ot yag dibeia aa estiasi veto paaete β ejadi Y β ˆ Fugsi peduga dai adalah sebagai beiut: β ˆ Y H Y Dega H sedaga adalah atis desai beuua + dai odel yag ebetu peduga da begatug pada titi ot..4 Peiliha iti Kot Optial iti ot eupaa titi pepadua yag eujua peubaha peilau fugsi splie pada selag yag bebeda. Salah satu etode peiliha titi ot optial adalah Geealized Coss Validatio GCV. Meuut Euba 999, etode GCV dapat ditulisa sebagai beiut: dega eupaa atis idetitas da..5 Mea Absolute Pecetage Eo MAPE Meuut Juada da Juaidi 0 iteia Mea Absolute Pecetage Eo MAPE dapat diguaa utu evaluasi esalaha dala peaala. MAPE eguu

5 esalaha ilai dugaa odel yag diyataa dala betu ata-ata pesetase absolut esidual. Meuut Maidais 999 MAPE dapat ditulis sebagai beiut: diaa = Data atual pada pegaata e-i = Data hasil pedisi pada pegaata e-i = baya pegaata yag dipedisi Suatu odel epuyai ieja sagat bagus jia ilai MAPE beada di bawah 0%, da epuyai ieja bagus jia ilai MAPE beada di ataa 0% da 0% Sobi Hau dala Zaiu da Eftehai Koefisie Deteiasi R Koefisie deteiasi eupaa besaa yag diguaa utu eguu sebeapa jauh ecocoa suatu odel egesi. Nilai dai oefisie deteiasi beada pada isaa 0 R. Seai besa ilai oefisie deteiasi beati odel seai coco Gujaati, 003. dega JKR : Julah Kuadat Regesi JK : Julah Kuadat otal 3. MEODE PENELIIAN Data yag diguaa dala peelitia ii eupaa data seude yag dipeoleh dai buu Jawa egah dala Aga 03, Keadaa Agata Keja di Jawa egah Agustus 0 hasil Saeas 0, da Statisti Pedidia Jawa egah 0 hasil Suseas 0. Uit pegaata yag diguaa adalah 35 abupate/ota di Povisi Jawa egah. Vaiabel espo da vaiabel pedito yag diguaa dala peelitia ii adalah sebagai beiut: Y : igat Pegaggua ebua : igat Patisipasi Agata Keja : Aga Patisipasi Kasa SMP Softwae yag diguaa dala peelitia ii adalah Miitab 4, R.4., da Micosoft Ecel 00. Lagah-lagah aalisis yag dilaua dala peelitia ii adalah sebagai beiut:. Measua data vaiabel espo da vaiabel pedito.. Mebuat scatteplot ataa vaiabel espo dega asig-asig vaiabel pedito. 3. Meetua ode da bayaya titi ot. 4. Megobiasia bebeapa ode da titi ot. 5. Meetua odel splie utu setiap obiasi ode da titi ot. 6. Meghitug GCV 7. Meetua titi ot optial dega GCV Geealized Coss Validatio iiu. 8. Meetua odel splie tebai. JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., ahu 05 Halaa 7

6 Y Y 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4. Statistia Desiptif Statistia Desiptif dai setiap vaiabel peelitia dapat dilihat pada abel. abel. Statistia Desiptif Vaiabel Miial Masial Rata-Rata Vaia 3,8,0 5,75 3,39 63,5 79,47 7,74 6,5 74,3 9,85 9,60 89,89 4. Scatteplot Aalisis egesi eupaa salah satu etode statistia yag diguaa utu eyelidii pola hubuga ataa vaaiabel pedito dega vaiabel espo. Betu pola hubuga fugsioal ataa vaiabel pedito dega vaiabel espo dapat dipeiaa dega ebuat scatteplot yag euat ifoasi tetag hubuga edua vaiabel tesebut Gaba Gaba Ket: Scatteplot ataa vaiabel tehadap vaiabel espo Gaba da Scatteplot ataa vaiabel tehadap vaiabel espo Gaba. Bedasaa Gaba da Gaba plot ataa igat Pegaggua ebua P dega igat Patisipasi Agata Keja PAK da Aga Patisipasi Kasa APK SMP tida dietahui betu uva egesiya. Kuva egesi yag diidetifiasi elalui plot-plot yag teseba eujua pola yag tida beatua atau dapat diataa tida egiuti suatu pola tetetu. 4.3 Peiliha iti Kot Optial Estiasi uva egesi egguaa egesi splie dilaua dega eetua baya da leta titi ot dala bebeapa ode. Baya titi ot yag aa diguaa pada setiap vaiabel pedito beaga yaitu satu ot, dua ot, tiga ot, da juga obiasi bayaya ot pada setiap vaiabel pedito sehigga eugia setiap vaiabel pedito epuyai baya ot yag tida saa. Leta titi ot eupaa hal yag sagat petig utu edapata odel tebai. Pedeata diulai dai satu titi ot dega ode sapai dega tiga titi ot dega ode 4. Salah satu etode yag dapat diguaa utu peiliha titi ot optial adalah etode Geealized Coss Validatio GCV. Peabaha ode da bayaya titi ot dilaua utu eghasila estiasi yag lebih optial. Nau, jia odel splie dega ode yag lebih besa ataupu dega titi ot lebih baya eghasila ilai GCV yag lebih JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., ahu 05 Halaa 8

7 besa, aa peabaha ode da bayaya titi ot ebeia estiasi yag tida efisie. 4.4 Model Splie ebai Nilai GCV iiu utu asig-asig obiasi baya ot pada setiap vaiabel teagu dala abel sebagai beiut: abel. Pebadiga Nilai GCV Miiu Bayaya Ode iti Kot Kot GCV 4 68, ,45, , ,07;77,53 3, ,0394 8,3;87,9;87,65, ,50758;68,83 79,83, ,66879;68,83 79,37;89,49, ,50758;68,83 75,3;75,69;76,5, ,34636;68,50758;68, ,77, ,34636;68,50758;68, ,77;76,6, ,34636;68,50758;68, ,77;75,69;77,53,9794 Peiliha estiasi odel splie tebai dipeoleh dega ebadiga ilai GCV iiu pada asig-asig obiasi ode da baya titi ot dala setiap vaiabel pedito. iti ot optial adalah titi ot yag epuyai ilai GCV iiu. Bedasaa abel ilai GCV iiu dipeoleh pada saat beode da beode 4 da bayaya ot sebaya ot yaitu pada titi 68,0394 da bayaya ot sebaya 3 ot yaitu pada titi 8,3; 87,9 da 87,65. Model splie beode dega ot da beode 4 dega 3 ot adalah. Bedasaa uig poga egguaa softwae R.4., dipeoleh estiasi paaete odel splie tebai. Estiasi paaete odel splie tebai dapat dilihat pada abel 3. abel 3. Estiasi Paaete Model Splie ebai Vaiabel Paaete Estiasi Paaete Itesep 497,99 0,3 0,09 56, 7,06 0,03 0,05 0,5 0, Bedasaa abel 3 estiasi odel splie tebai dapat ditulisa sebagai beiut: JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., ahu 05 Halaa 9

8 Pesaaa odel splie tebai beseta tucated yag ebetuya adalah sebagai beiut: Setelah edapata odel splie tebai, aa dapat dipeoleh ilai estiasi yag disajia pada Gaba y yhat Gaba 3. Gafi Estiasi Model Splie ebai Pada Gaba 3 dapat dilihat bahwa estiasi yag dihasila edeati sebaa data atualya. Hal tesebut eujua bahwa egesi splie eilii eapua eyesuaia dii lebih efetif tehadap pola data yag ai atau tuu secaa taja dega batua titi-titi ot, seta uva yag dihasila elatif ulus. JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., ahu 05 Halaa 0

9 4.5 Mea Absolute Pecetage Eo MAPE MAPE eupaa uatitas eo yag ebadiga ataa data atual tigat pegaggua tebua dega data peaala dai hasil estiasi odel splie tebai. Dega = P Atual da = P Pedisi, dipeoleh ilai MAPE sebagai beiut: Dilihat dai ilai MAPE yag uag dai 0% aa dapat disipula bahwa estiasi odel splie tebai epuyai eapua peaala yag bai. 4.6 Koefisie Deteiasi R Koefisie deteiasi eupaa besaa yag diguaa utu eguu sebeapa jauh ecocoa suatu odel egesi. Dega ilai da bedasaa Lapia da = 5,75 aa dapat dihitug ilai oefisie deteiasi sebagai beiut: Nilai R tesebut eujua bahwa pegauh tigat patisipasi agata eja da aga patisipasi asa SMP tehadap tigat pegaggua tebua sebesa 3,80%. 5. PENUUP 5. Kesipula Bedasaa aalisis yag telah dilaua, aa dapat diabil bebeapa esipula ataa lai:. Model splie tebai utu aalisis data tigat pegaggua tebua adalah odel egesi splie beode da beode 4 da bayaya titi ot pada adalah ot yaitu pada titi 68,0394 da adalah 3 ot yaitu pada titi 8,3; 87,9 da 87,65 dega ilai GCV sebesa, Pesaaa odel splie tebai adalah sebagai beiut: 5. Saa Pada peelitia ii, peodela tigat pegaggua tebua tebatas egguaa vaiabel pedito. Peelitia selajutya disaaa utu eabah vaiabel pedito yag behubuga dega tigat pegaggua tebua. Selai itu, dala peelitia ii haya ecobaa ode, 3, da 4 dega baya titi ot asial 3 titi dala setiap vaiabel peditoya. Oleh aea itu, pelu dicobaa pula ode lebih dai 4 da bayaya titi ot dala setiap vaiabel pedito lebih dai 3 titi egguaa pacage softwae tebau. 6. DAFAR PUSAKA Aiae, S. 0. Pedeata Regesi Ridge utu Meodela Fato-Fato yag Mepegauhi igat Pegaggua ebua di Povisi Jawa iu da Jawa egah. Suabaya: ugas Ahi, Istitut eologi Sepuluh Novebe. BPS Aalisis Peebaga Statisti Keteagaejaa Lapoa Sosial Idoesia 007. BPS, Jaata. BPS. 0. Beita Resi Statisti Keadaa Keteagaejaa Jawa egah. BPS Povisi Jawa egah, Seaag. JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., ahu 05 Halaa

10 BPS. 03. Beita Resi Statisti Keadaa Keteagaejaa. BPS, Jaata. BPS. 03. Jawa egah Dala Aga 03. BPS Povisi Jawa egah, Seaag. BPS. 03. Keadaa Agata Keja di Jawa egah 0. BPS Povisi Jawa egah, Seaag. BPS. 03. Statisti Pedidia Jawa egah 0. BPS Povisi Jawa egah, Seaag. BPS. 04. Jawa egah Dala Aga 04. BPS Povisi Jawa egah, Seaag. BPS. 04. Keadaa Agata Keja di Jawa egah 03. BPS Povisi Jawa egah, Seaag. BPS. 04. Statisti Sosial da Kepedudua Jawa egah 03. BPS Povisi Jawa egah, Seaag. BPS diases taggal 8 Jui 04. BPS _cotet&as=view&id=800&iteid=800 diases taggal 8 Jui 04. Budiataa, I. N Splie dala Regesi Nopaaeti da Seipaaeti: Sebuah Peodela Statistia Masa Kii da Masa Medatag. Suabaya: IS Pess. Euba, R. L Splie Soothig ad Nopaaetic Regessio Secod Editio. eas: Depatet of Statistics Southe Methodist Dallas Uivesity. Gujaati, D. N Basic Ecooetics Fouth Editio. McGaw-Hill, Ic. New Yo. Hadle, W Applied Nopaaetic Regessio. Beli: Huboldt Uivesity. Juada, Babag da Juaidi. 0. Eooetia Deet Watu eoi da Apliasi. Bogo: IPB Pess Maidais, Wheelwight, McGee Metode da Apliasi Peaala. Jaata: Biaupa Asaa. Sai, R. S. 0. Peodela Pegaggua ebua di Jawa iu dega Megguaa Pedeata Regesi Splie Multivaiabel. Suabaya: ugas Ahi, Istitut eologi Sepuluh Novebe. Wu, H. da Zag, J Nopaaetic Regessio Methods fo Logitudial Data Aalysis. New Jesey: Joh Wiley ad Sos. Zaiu, N. Yasi da Eftehai, M. 00. Foecastig Low-Cost Housig Dead i Uba Aea i Malaysia usig ANN. UK: Loughboough Uivesity. JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., ahu 05 Halaa

FUZZY QUANTIFICATION THEORY I UNTUK ANALISIS HUBUNGAN ANTARA PENILAIAN KINERJA DOSEN OLEH MAHASISWA, KEHADIRAN DOSEN, DAN NILAI KELULUSAN MAHASISWA

FUZZY QUANTIFICATION THEORY I UNTUK ANALISIS HUBUNGAN ANTARA PENILAIAN KINERJA DOSEN OLEH MAHASISWA, KEHADIRAN DOSEN, DAN NILAI KELULUSAN MAHASISWA edia Ifomatia, Vol., No., Jui 004, -0 ISSN: 0854-4743 FUZZY QUANTIFICATION THEORY I UNTUK ANAISIS HUBUNGAN ANTARA PENIAIAN KINERJA DOSEN OEH AHASISWA, KEHADIRAN DOSEN, DAN NIAI KEUUSAN AHASISWA Si Kusumadewi

Lebih terperinci

Analisis regresi linear ganda bertujuan untuk mencari bentuk hubungan linear antara satu variabel terikat Y dan k variabel bebas X1, X2, X3,..., Xk.

Analisis regresi linear ganda bertujuan untuk mencari bentuk hubungan linear antara satu variabel terikat Y dan k variabel bebas X1, X2, X3,..., Xk. EGESI DAN KOELASI LINEA GANDA Aalisis egesi liea gada etujua utu mecai etu huuga liea ataa satu vaiael teiat da vaiael eas,, 3,...,. Meetua pesamaa egesi liea gada Pesamaa egesi pada da adalah Dega metode

Lebih terperinci

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012 IfiityJual Ilmiah Pogam Studi Matematia STKIP Siliwagi Badug, Vol, No., Septembe HIMPUNAN KOMPAK PADA RUANG METRIK Oleh : Cee Kustiawa Juusa Pedidia Matematia FPMIPA Uivesitas Pedidia Idoesia eeustiawa@yahoo.om

Lebih terperinci

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag

Lebih terperinci

Klasifikasi Ketepatan Masa Studi Mahasiswa FMIPA Unpad Angkatan dengan Menggunakan Metode Classification and Regression Trees (CART)

Klasifikasi Ketepatan Masa Studi Mahasiswa FMIPA Unpad Angkatan dengan Menggunakan Metode Classification and Regression Trees (CART) Jural Mateatia Itegratif ISSN 42-684 Volue No, April 25, pp 7-4 Klasifiasi Ketepata Masa Studi Mahasiswa FMIPA Upad Agata 2-26 dega Megguaa Metode Classificatio ad Regressio Trees (CART) Tiara Aprilia

Lebih terperinci

MENENTUKAN NILAI LIMIT BARISAN KONTRAKTIF DENGAN MENGGUNAKAN RELASI REKURSIF SKRIPSI. Oleh : Muhamad Nur Huda NIM :

MENENTUKAN NILAI LIMIT BARISAN KONTRAKTIF DENGAN MENGGUNAKAN RELASI REKURSIF SKRIPSI. Oleh : Muhamad Nur Huda NIM : MENENTUKAN NILAI LIMIT BARISAN KONTRAKTIF DENGAN MENGGUNAKAN RELASI REKURSIF SKRIPSI Oleh : Muhaad Nu Huda NIM : 05000 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI (UIN) MALANG

Lebih terperinci

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER REGRESI DATA PANEL MODEL EFEK TETAP BERDISTRIBUSI POISSON TERGENERALISASI TERBATAS MENGGUNAKAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

ESTIMASI PARAMETER REGRESI DATA PANEL MODEL EFEK TETAP BERDISTRIBUSI POISSON TERGENERALISASI TERBATAS MENGGUNAKAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD ESTIMASI PARAMETER REGRESI DATA PANEL MODEL EFEK TETAP BERDISTRIBUSI POISSON TERGENERALISASI TERBATAS MENGGUNAKAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Fahri 1, Kresa, Aisa 3 ABSTRAK Data pael adalah data hasil pegaata

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINIER SEDERHANA PADA SAMPLING BERPERINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BERPERINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BERPERINGKAT

PERBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINIER SEDERHANA PADA SAMPLING BERPERINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BERPERINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BERPERINGKAT PBANDINGAN PENAKSIR REGRESI LINI SEDHANA PADA SAMPLING BPINGKAT, SAMPLING EKSTRIM BPINGKAT DAN SAMPLING MEDIAN BPINGKAT E. W. Aitoag *, Haiso, R. Efedi Mahasiswi Pogam S Matematika Dose Juusa Matematika

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI BERGANDA

KORELASI DAN REGRESI BERGANDA KORELASI DAN REGRESI BERGANDA KORELASI BERGANDA Koelasi begada meupaka alat uku megeai hubuga yag tejadi ataa vaiabel depede () dega dua atau lebih vaiabel idepede,. Dega koelasi begada kekuata atau keeata

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET KELAS XII. IPS SEMESTER I Oleh : Drs. Pudjul Prijoo ( http://vidyagata.wordpress.co ) SMA NEGERI 6 Jala Mayje Sugoo 58 Malag Telp./Fax : (034) 75036 E-Mail : sa6_alag@yahoo.co.id

Lebih terperinci

Representasi sinyal dalam impuls

Representasi sinyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI BERGANDA

ANALISIS REGRESI BERGANDA Matei kuliah Aalisis Multivaiat Aalisis Regesi Begada : Tekik Idusti WiMa Madiu ANALISIS REGRESI BERGANDA Cotoh : Dai hasil peelitia dipeoleh data seagai eikut : Aalisis : 3 0 7 7 3 3 5 4 4 7 6 4 5 3 8

Lebih terperinci

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C. BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.

Lebih terperinci

Regresi 4/13/2015 REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR HUBUNGAN LEBIH DARI DUA VARIABEL REGRESI LINEAR BERGANDA

Regresi 4/13/2015 REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR HUBUNGAN LEBIH DARI DUA VARIABEL REGRESI LINEAR BERGANDA 4/3/05 REGRESI LINER BERGND DN REGRESI (TREND) NONLINER Oleh : Fauza mi Sei, 3 pil 05` GDL (07.30-0.50) Regesi Dai deajat (pagkat) tiap peuah eas Liie (ila pagkatya ) No-liie (ila pagkatya uka ) Dai ayakya

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

Jl. Barang Tongkok Kampus Gn. Kelua Samarinda-Kalimantan Timur 1, 2,

Jl. Barang Tongkok Kampus Gn. Kelua Samarinda-Kalimantan Timur   1, 2, Jual Baeeg Vol. 7 o. Hal. 1 0 (01) AALISIS KORELASI SOMERS D PADA DATA TIGKAT KEYAMAA SISWA-SISWI SMP PLUS MELATI SAMARIDA Somes d Coelate Aalysis o The Data Comfotable Level of Studets i Plus Melati Samaida

Lebih terperinci

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE

PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE SKRIPSI Disusun oleh SETA SATRIA UTAMA 24010210120004 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS

Lebih terperinci

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia

Lebih terperinci

MENENTUKAN KRITERIA PRIMA BERDASARKAN KONGRUEN LUCAS. Nani Anugrah Putri S 1, Sri Gemawati 2 ABSTRACT

MENENTUKAN KRITERIA PRIMA BERDASARKAN KONGRUEN LUCAS. Nani Anugrah Putri S 1, Sri Gemawati 2 ABSTRACT MENENTUKAN KRITERIA PRIMA BERDASARKAN KONGRUEN LUCAS Nani Anugah Puti S Si Geawati 2 2 Poga Studi S Mateatia Juusan Mateatia Faultas Mateatia dan Ilu Pengetahuan Ala Univesitas Riau Kapus Bina Widya Peanbau

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Statistical Proses Control Control Chart

TINJAUAN PUSTAKA Statistical Proses Control Control Chart TINJAUAN PUTAKA tatistical Proses Cotrol tatistical Proses Cotrol adalah salah satu cabag ilu statistia yag eelajari tetag eeraa tei statistia utu eguur da egaalisis variasi yag terjadi selaa roses rodusi

Lebih terperinci

Ring Noetherian dan Ring Artinian

Ring Noetherian dan Ring Artinian Jual Saismat, Maet 2013, Halama 79-83 ISSN 2086-6755 htt://ojs.um.ac.id/idex.h/saismat Vol. II, No. I Rig Noetheia da Rig Atiia The Atiia Rig ad The Noetheia Rig Fitiai Juusa Matematia Seolah Tiggi Ilmu

Lebih terperinci

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia

Lebih terperinci

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil

Lebih terperinci

MENENTUKAN INVERS DRAZIN DARI MATRIKS SINGULAR. Lisnilwati Khasanah 1 dan Bambang Irawanto 2. Jl.Prof.Soedarto, S.H Semarang 50275

MENENTUKAN INVERS DRAZIN DARI MATRIKS SINGULAR. Lisnilwati Khasanah 1 dan Bambang Irawanto 2. Jl.Prof.Soedarto, S.H Semarang 50275 ENENTUKN INVERS RZIN RI TRIKS SINGULR Lisilwati Khasaah da Babag Irawato Progra Studi ateatia FIP UNIP lprofsoedarto SH Searag 7 bstract sigular atri with size has a iverse be called razi iverse ad deoted

Lebih terperinci

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG 0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA

Lebih terperinci

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia? Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5 Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah

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

NILAI SOLUSI PENDEKATAN SISTEM LINEAR SKALA BESAR MENGGUNAKAN GMRES. Universiti Teknikal Malaysia Melaka

NILAI SOLUSI PENDEKATAN SISTEM LINEAR SKALA BESAR MENGGUNAKAN GMRES. Universiti Teknikal Malaysia Melaka NILAI SOLUSI PNDKAAN SISM LINAR SKALA BSAR MNGGUNAKAN GMRS Isail bi Mohd Mustafa bi Maat Yosza bi Dasil 3 Fudziah Isail 4 da Faikhi 5 Jabata Mateatika Fakulti Sais da ekologi Uiesiti Malasia eeggau 3 Jabata

Lebih terperinci

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007 Volue, Noor, Deseber 7 Bareeg, Deseber 7 al4-7 Vol No DIAGONAISASI MATRIKS UNTUK MENYEESAIKAN MODE MANGSA-EMANGSA EVINUS R ERSUESSY Jurusa Mateatia FMIA UNATTI Abo ABSTRACT Diagoalizatio of a square atrix

Lebih terperinci

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

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,

Lebih terperinci

4 Departemen Statistika FMIPA IPB

4 Departemen Statistika FMIPA IPB Suplemen Responsi Petemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 4 Depatemen Statistia FMIPA IPB Poo Bahasan Sub Poo Bahasan Refeensi Watu Ui Hipotesis Tiga Contoh atau Lebih Ui Fiedman (analisis agam dua-aah

Lebih terperinci

PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA.

PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA. PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA. Wachyudi Duda, Kuiati, da Ai Adiyati. Pogam Studi Matematika Fakultas

Lebih terperinci

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh,

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh, Deet Bolak-balik Alteatig Seies Deet bolak-balik adalah deet yag suku-sukuya begati tada. Sebagai cotoh, + 4 + + + Deet bolak-balik beikut: = + a, dega a positif, kovege jika memeuhi dua syaat i. Setiap

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain. BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama

Lebih terperinci

Analisis Cluster Tingkat Kualitas Udara Ambien Jalan Raya di DIY 2015

Analisis Cluster Tingkat Kualitas Udara Ambien Jalan Raya di DIY 2015 Posidig SI MaNIs (Semia Nasioal Itegasi Matematia da Nilai Islami) Vol.1, No.1, Juli 017, Hal. 178-187 -ISSN: 580-4596; e-issn: 580-460X Halama 178 Aalisis Cluste Tigat Kualitas Udaa Ambie Jala Raya di

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this

Lebih terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG) PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar

Lebih terperinci

Nilai Eigen dan Vektor Eigen Matriks atas Aljabar Max-Plus Interval

Nilai Eigen dan Vektor Eigen Matriks atas Aljabar Max-Plus Interval Nilai Eige da Vetor Eige Matris atas Aljabar Max-Plus Iterval 2 M. Ady Rudhito, Sri Wahyui, 3 Ari Suparwato, ad 4 F. Susilo Mahasiswa S3 Mateatia FMIPA UGM da Staff Pegajar FKIP Uiversitas Saata Dhara

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS BAB TINJAUAN TEORITIS.. Aalisis Koelasi Aalisis koelasi adalah metode statistika yag diguaka utuk meetuka kuatya atau deajat huuga liie ataa dua vaiael atau leih. Semaki yata huuga liie (gais luus), maka

Lebih terperinci

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)

Lebih terperinci

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN Persoala trasportasi yag serig ucul dala kehidupa sehari-hari, erupaka gologa tersediri dala persoala progra liier. Maka etode traportasi ii juga dapat diguaka utuk eyelesaika beberapa

Lebih terperinci

PROBLEM ELIMINASI CUT PADA LOGIKA LBB I nk

PROBLEM ELIMINASI CUT PADA LOGIKA LBB I nk Jural Mateatia, Vol. 10 No. 3, Deseber 007, ISSN 1410-8518 PROBLEM ELIMINASI CUT PADA LOGIKA LBB I Bayu Surarso Jurusa Mateetia FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Soedarto, SH Tebalag Searag 5075 Abstract. I the

Lebih terperinci

1 ANGKET PERSEPSI SISWA TERH

1 ANGKET PERSEPSI SISWA TERH 48 Lampian ANGKET PERSEPSI SISWA TERHADAP PERANAN ORANG TUA DAN MINAT BELAJAR DALAM PENINGKATAN HASIL BELAJAR BIOLOGI SISWA KELAS XI IPA SMA NEGERI 8 MEDAN Nama : Kelas : A. Petunjuk Pengisian. Bacalah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Pada bab ini aan diuaian bebeapa metode ang digunaan penulis dalam menelesaian tugas ahi ini. Adapun metode ang digunaan adalah analisis jalu, asumsi analisis jalu, deomposisi hubungan

Lebih terperinci

Bahan Ajar Fisika Teori Kinetik Gas Iqro Nuriman, S.Si, M.Pd TEORI KINETIK GAS

Bahan Ajar Fisika Teori Kinetik Gas Iqro Nuriman, S.Si, M.Pd TEORI KINETIK GAS Bahan ja Fisika eoi Kinetik Gas Iqo uian, S.Si,.Pd EORI KIEIK GS Pendahuluan Gas eupakan zat dengan sifat sifatnya yang khas diana olekul atau patikelnya begeak bebas. Banyak gajala ala yang bekaitan dengan

Lebih terperinci

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg

Lebih terperinci

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu Metode Perhituga Grafi.. P. Maurug Metode Perhituga Grafi Dalam Geolistri Tahaa Jeis Bumi Dega Derajat Pedeata Satu Posma Maurug Jurusa Fisia, FMIPA Uiversitas Lampug Jl. S. Brojoegoro No. Badar Lampug

Lebih terperinci

Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak

Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak Prosidig SI MaNIs (Semiar Nasioal Itegrasi Matematia da Nilai Islami) Vol1, No1, Juli 2017, Hal 453-457 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halama 453 Kovolusi pada Distribusi dega Support Kompa Cythia

Lebih terperinci

Penggunaan Transformasi z

Penggunaan Transformasi z Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:

Lebih terperinci

MAKALAH KONTROL H 2 DAN KONTROL H SERTA APLIKASINYA DALAM SISTEM MASSA PEGAS KARTIKA YULIANTI ( ) RIRIN SISPIYATI ( )

MAKALAH KONTROL H 2 DAN KONTROL H SERTA APLIKASINYA DALAM SISTEM MASSA PEGAS KARTIKA YULIANTI ( ) RIRIN SISPIYATI ( ) MKLH KONTOL H N KONTOL H SET PLKSN LM SSTEM MSS PEGS KTK ULNT 6 N SSPT 63 POGM STU MTEMTK NSTTUT TEKNOLOG NUNG 7 PENHULUN. Latar elaag Masalah Efisiesi da efetivitas suatu siste yag diais selalu ejadi

Lebih terperinci

Pemetaan Linear Yang Mengawetkan Invers Drazin Matriks Atas Lapangan

Pemetaan Linear Yang Mengawetkan Invers Drazin Matriks Atas Lapangan Pemetaa Liea Yag Megawetka Ives azi Matiks Atas Lapaga ibeika matiks x atas lapaga Sutopo Juusa Matematika Fakultas Matematika da Pegetahua Alam Uivesitas Gadjah Mada sutopo_mipa@ugm.ac.id Abstact F lapaga

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

Bab II Landasan Teori

Bab II Landasan Teori 4 Bab II Ladasa Teori II. Aalisis "Net Social Gai" (NSG) PT. Siar Asia Fortua sebagai suatu perusahaa tabag baha galia batugapig epuyai kotribusi positif terhadap peigkata pedapata jika ilai outputya lebih

Lebih terperinci

Kuliah 9 Filter Digital

Kuliah 9 Filter Digital TEKNIK PENGOLAHAN ISYARAT DIGITAL Kuliah 9 Filter Digital Idah Susilawati, S.T.,.Eg. Progra Studi Tei Eletro Progra Studi Tei Iforatia Faultas Tei da Ilu Koputer Uiversitas ercu Buaa Yogaarta 9 Kuliah

Lebih terperinci

Pengantar Analisis Real

Pengantar Analisis Real Bacaa Waga KSA Pegata Aalisis Real Itoductio to eal aalysis Diumpula dai bebagai sumbe oleh: Abu Abdillah KOMUNITAS STUDI ALKWARIZMI UNAAHA 03 PERSEMBAHAN Utu baha bacaa waga KSA (Komuitas Studi Al Khwaizmi).

Lebih terperinci

UNIVERSITAS GUNADARMA POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN BAHAN AJAR. Oleh : Muhammad Imron H. Modul Barisan dan Deret Hal. 1

UNIVERSITAS GUNADARMA POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN BAHAN AJAR. Oleh : Muhammad Imron H. Modul Barisan dan Deret Hal. 1 BAHAN AJAR POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN Oleh : Muhammad Imo H 0 Modul Baisa da Deet Hal. BARISAN DAN DERET A. POLA BILANGAN. Pegetia Baisa Bilaga Baisa bilaga adalah uuta bilaga-bilaga dega atua tetetu.

Lebih terperinci

ANALISIS JALUR FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KRIMINALITAS DI KOTA MANADO PATH ANALYSIS OF FACTORS CAUSE CRIME IN MANADO

ANALISIS JALUR FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KRIMINALITAS DI KOTA MANADO PATH ANALYSIS OF FACTORS CAUSE CRIME IN MANADO ANALISIS JALUR FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KRIMINALITAS DI KOTA MANADO Chistian Y. Lumenta ), John S. Keenusa ), Djoni atidja ) ) Pogam Studi Matematia FMIPA Univesitas Sam Ratulangi Jl. Kampus Unsat, Manado

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi

Lebih terperinci

EKSISTENSI INVERS GRUP DARI MATRIKS BLOK. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

EKSISTENSI INVERS GRUP DARI MATRIKS BLOK. Mahasiswa Program S1 Matematika 2 ESSTENS NVERS GRU DR TRS LO Riaa Wedya Rola ae usaii ahasiswa ogam S atematika Dose Juusa atematika Fakultas atematika da lmu egetahua lam ampus iawidya ekabau 89 doesia email: iaa_wedya@yahoocom STRCT

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

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap

Lebih terperinci

= (3) (1) Dalam metode ½ interval: (2) Gambar 1 Metode interpolasi linier Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

= (3) (1) Dalam metode ½ interval: (2) Gambar 1 Metode interpolasi linier Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering Analisa Teapan: Metode Nueik Peteuan ke-4: 7 Septebe 01 Pesaaan Non-inie: Metode Intepolasi inie (False-Position Method Depatent o Civil Engineeing 1 1 Penganta ( ( 0 ( Dala etode ½ inteval: ( * ( < 0

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

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu

Lebih terperinci

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

9 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar, istilah istilah dan definisi

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar, istilah istilah dan definisi II. TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ii aka dibeika bebeapa kosep dasa, istilah istilah da defiisi yag eat kaitaya dega masalah yag haus dibahas yaitu megeai bayakya caa megkostuksi Dyck path dega pajag k upstokes

Lebih terperinci

RUANG BARISAN MUSIELAK-ORLICZ. Oleh: Encum Sumiaty dan Yedi Kurniadi

RUANG BARISAN MUSIELAK-ORLICZ. Oleh: Encum Sumiaty dan Yedi Kurniadi RUANG BARISAN USIELAK-ORLICZ Oleh: Ecu Suiat da Yedi Kuriadi Disapaia pada Seiar Nasioal ateatia ada taggal 8 Deseber 2008, di Jurusa edidia ateatia FIA UI JURUSAN ENDIDIKAN ATEATIKA FAKULTAS ENDIDIKAN

Lebih terperinci

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit

Lebih terperinci

ANALISIS RESPONS DINAMIK PONDASI TIANG PANCANG KELOMPOK AKIBAT BEBAN DINAMIK MESIN PADA GETARAN VERTIKAL DAN HORIZONTAL

ANALISIS RESPONS DINAMIK PONDASI TIANG PANCANG KELOMPOK AKIBAT BEBAN DINAMIK MESIN PADA GETARAN VERTIKAL DAN HORIZONTAL Jual Iliah Media Egieeig Vl.3 N.3, Setebe 03 (04-3) ANALISIS RESPONS DINAMIK PONDASI TIANG PANCANG KELOMPOK AKIBAT BEBAN DINAMIK MESIN PADA GETARAN VERTIKAL DAN HORIZONTAL Sjahul Balaba Faulta Tei Juua

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dipilihnya Bappeda Kabupaten Labuhanbatu Selatan sebagai objek penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. Dipilihnya Bappeda Kabupaten Labuhanbatu Selatan sebagai objek penelitian 37 BAB III METODE PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di Bappeda Kabupate Labuhabatu Selata. Dipilihya Bappeda Kabupate Labuhabatu Selata sebagai objek peelitia kaea peeliti

Lebih terperinci

Bab 6: Analisa Spektrum

Bab 6: Analisa Spektrum BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi

Lebih terperinci

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Risio Operasioal.1.1 Defiisi Dewasa ii risio operasioal semai diaui sebagai salah satu fator uci yag perlu dielola da dicermati oleh para pelau usaha, hususya di bidag jasa euaga.

Lebih terperinci

Bab 16 Integral di Ruang-n

Bab 16 Integral di Ruang-n Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat

Lebih terperinci

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V LAJU REAKSI STANDART KOMPETENSI; Meahai kietika reaksi, kesetibaga kiia, da faktor-faktor yag berpegaruh, serta peerapaya dala kehidupa sehari-hari KOMPETENSI DASAR; Medeskripsika pegertia laju reaksi

Lebih terperinci

Koefisien Korelasi Spearman

Koefisien Korelasi Spearman Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA Bentuk pesamaan egesi dengan dua vaiabel indenpenden adalah: Y = a + b X + b X Bentuk pesaman egesi dengan 3 veiabel independen adalah: Y = a + b X + b X + b 3 X

Lebih terperinci

PENGARUH FREKUENSI OPERASI TERHADAP RESPONS DINAMIS TIANG PANCANG BETON KELOMPOK AKIBAT GETARAN VERTIKAL MESIN

PENGARUH FREKUENSI OPERASI TERHADAP RESPONS DINAMIS TIANG PANCANG BETON KELOMPOK AKIBAT GETARAN VERTIKAL MESIN Jual Iliah Media Egieeig Vl.4 N., Maet 04 (8-8) ISSN: 087-9334 PENGARUH FREKUENSI OPERASI TERHADAP RESPONS DINAMIS TIANG PANCANG BETON KELOMPOK AKIBAT GETARAN VERTIKAL MESIN Sjahul Balaba Faulta Tei Juua

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag

Lebih terperinci

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1) Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad

Lebih terperinci

KORELASI. menghitung korelasi antar variabel yang akan dicari hubungannya. Korelasi. kuatnya hubungan dinyatakan dalam besarnya koefisien korelasi.

KORELASI. menghitung korelasi antar variabel yang akan dicari hubungannya. Korelasi. kuatnya hubungan dinyatakan dalam besarnya koefisien korelasi. KORELASI Tedapat tiga macam bentuk hubungan anta vaiabel, yaitu hubungan simetis, hubungan sebab akibat (kausal) dan hubungan Inteaktif (saling mempengauhi). Untuk mencai hubungan antaa dua vaiabel atau

Lebih terperinci

Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed.

Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed. PAKET FASILITASI PEMBERDAYAAN KKG/MGMP MATEMATIKA Pembelajara Barisa, Deret Bilaga da Notasi Sigma di SMA Peulis: Dra. Puji Iryati, M.Sc. Ed. Peilai: Al. Krismato, M.Sc. Editor: Sri Purama Surya, S.Pd,

Lebih terperinci

Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori

Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori Ruag Basa Sesh ( Δ ),< < da Bebeaa Pemasaaha Kaatesas Podu Teso ( Δ) ( Δ) Musm Aso Juusa Matemata, FMIPA, Uvestas Lamug J. Soemat Bodoegoo No. Bada Lamug 3545 E-ma: asomath@ahoo.com ABSTRACT I ths ae we

Lebih terperinci

APLIKASI TRANSFORMASI SCHWARZ-CHRISTOFFEL PADA SUMBU X DI BIDANG-Z SKRIPSI. oleh: KURNIATI NIM

APLIKASI TRANSFORMASI SCHWARZ-CHRISTOFFEL PADA SUMBU X DI BIDANG-Z SKRIPSI. oleh: KURNIATI NIM APLIKASI TRANSFORMASI SCHWARZ-CHRISTOFFEL PADA SUMBU X DI BIDANG-Z SKRIPSI oleh: KURNIATI NIM. 6558 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG

Lebih terperinci

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI

UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI 35475 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPOK

Lebih terperinci

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,

Lebih terperinci

SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL

SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL Edag Habiuddi (Staf Pegajar UP MKU Politei Negeri Badug (Email : ed_.hab@yahoo.co.id ABSTRAK Sistem ragaia listri RLC seri

Lebih terperinci

Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2016 Volume 10 Nomor 1 Hal

Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2016 Volume 10 Nomor 1 Hal Jural Ilmu Matematia da Terapa Maret 16 Volume 1 Nomor 1 Hal. 61 68 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPERNGARUHI KANKER LEHER RAHIM DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER (Studi asus: Pasie

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS DALAM REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE. Abstrak

UJI HIPOTESIS DALAM REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE. Abstrak UNIVERSITAS DIPONEGORO 011 ISBN: 978-979-097-14-4 UJI HIPOTESIS DALAM REGRESI NONPARAMETRI SPLINE Stefaus Nota Tupe 1, I Nyoa Budiatara 1 Mahasiswa Magister Jurusa Statistika ITS Dose Jurusa Statistika

Lebih terperinci

SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN

SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN Dose Pegampu : Pof. D. Si Wahyui DISUSUN OLEH: Nama : Muh. Zaki Riyato Nim : 02/156792/PA/08944 Pogam Studi : Matematika JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN

Lebih terperinci