Perbaikan Bagan Kendali Pergerakan Data (Data Driven)
|
|
- Yanti Jayadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Bab 3 Perbaika Baga Kedali Pergeraka Data Data Drive) 3.1 Pedahulua Baga kedali klasik utuk eoitorig rataa didasarka pada asusi keorala. Ketika syarat keorala tidak dipeuhi, baga kedali klasik ii tidak lagi valid utuk diguaka karea galat yag fatal ugki aka serig ucul Albers ad Kalleberg, 2006). Nilai-ilai seperti false alar rate FAR) da average ru legth ARL) bisa jadi berbeda dega ilai yag ditetuka. Utuk egatasi perasalaha tersebut, Albers da Kalleberg pada tahu 2006 eperkealka pegguaa perbaika baga kedali pergeraka data data drive). Pada prisipya, baga kedali ii egikuti betuk uu batas kedali persaaa 2.1.1)). Perbedaaya terletak pada taksira ilai galat stadarya. Dala baga kedali pergeraka data data drive), proses seleksi baga kedali yag aka diguaka diperoleh dari ilai stadarisasi aksiu da iiu dari data terurutya. Nilai stadarisasi iilah yag ejadi titik tolak utuk eetuka apakah data berdistribusi oral atau tidak. Jika dari atura peyeleksia data tidak berdistribusi oral, aka harus diuji apakah data terasuk paraetrik atau oparaetrik. Hal yag earik jika data buka oral da paraetrik, aka 16
2 BAB 3. PERBAIKAN BAGAN KENDALI PERGERAKAN DATA DATA DRIVEN)17 otoatis prosedur ii eutuska bahwa data oparaetrik. Baga kedali ii eperbaiki taksira galat yag diakibatka peaksira paraeter yag terlibat atau utuk data oparaetrik, baga kedali ii diguaka utuk eaksir kuatil dari distribusiya. Pada perbaika baga kedali pergeraka data data drive) ii, peaksira utuk kuatil ekstri digatika oleh peaksira kuatil biasa, sehigga dapat diguaka utuk ukura sapel yag tidak terlalu besar Albers ad Kalleberg, 2006). Biasaya, paraeter dari distribusi yag diajuka tidak diketahui. Oleh karea itu, observasi pada phase I X 1, X 2,..., X diguaka utuk eaksir paraeterya. Harga yag harus dibayar utuk perluasa odel paraetrik adalah galat stokastik yag besar yag diakibatka peaksira dari dua paraeter tabaha, satu utuk batas kedali atas da satu utuk batas kedali bawah. Baga kedali satu arah yag epuyai batas kedali atas dega FAR=p dapat udah diperoleh ketika fugsi distribusi kotiu F dari observasi yag terkedali diketahui. Utuk sederhaaya, pilih UCL = F 1 p), diaa F x) = 1 F x) da kareaya F 1 p) adalah kuatil atas p dari X yag epuyai fugsi distribusi F. Misalya, ketika X berdistribusi oral dega rataa µ da variasi σ 2 diketahui, kita peroleh UCL = µ + u p σ lihat persaaa 2.1.1)) dega u p = Φ 1 p) setara L pada persaaa 2.1.1)) kuatil atas p dari distribusi oral stadar. Biasaya dipilih u p = 3 setara dega F AR = p = da ARL = 1 = 741. p Ketika paraeter dari F dala baga kedali oral atau paraetrik) tidak diketahui, atau F sediri dala baga kedali oparaetrik) tidak diketahui, kita harus eaksir kuatil atas p dega egguaka observasi di phase I X 1, X 2,..., X, yag diasusika terkedali. Sebagai kosekuesiya, F AR da ARL buka lagi deteriistik tetapi variabel acak karea ereka bergatug pada X 1, X 2,..., X. Gagasa dari kasus ii adalah stokastik F AR, tulis P harus edekati ilai p yag ditetapka. Utuk edapatka bias yag kecil EP ) p) dibutuhka saple berukura besar utuk dilibatka dala peetua batas kedali wwwhoe.cs.utwete.l, [8]).
3 BAB 3. PERBAIKAN BAGAN KENDALI PERGERAKAN DATA DATA DRIVEN)18 Ada dua aspek yag ejadi perhatia dala eetuka baga kedali stadar; peaksira paraeter da asusi keorala. Utuk eoitor rataa, dasar dari baga kedali X Shewhart eujukka siyal di luar kedali segera setelah ilai observasi baru yag ucul elebihi batas kedali 3σ. Misal, asusika observasi yag baru ucul X berdistribusi oral dega rataa µ da sipaga baku σ, batas kedali atas didefiisika sebagai UCL = µ + 3σ da batas kedali bawah didefiisika sebagai LCL = µ 3σ. Siyal di luar kedali terjadi ketika X > UCL da X < LCL. Peluag false alar rate FAR) p yag bersesuaia, yaitu peluag uculya siyal di luar terkedali ketika observasi dala keadaa asih terkedali, setara dega lihat 2.2). Kodisi ii setara dega uculya satu siyal di luar terkedali setiap 370 observasi pada saat proses asih terkedali. 3.2 Perbaika baga kedali pergeraka data Ada tiga tujua dari pegguaa perbaika baga kedali pergeraka data ii, yaitu bias EP = p, peluag elebihi exceedace) P P > p1 + ε)) α, da P r 1 P > 1 1 ε)) α. Dala tugas akhir ii haya aka dibahas utuk kasus p bias EP = p. Karea keterbatasa iforasi pada Albers ad Kalleberg 2006), aka uraia di bawah ii haya aka ebahas peiliha batas kedali tapa pebuktia. A. Baga kedali oral Perbaika baga kedali pergeraka data utuk data oral ii dibuat sebagai koreksi terhadap baga kedali oral klasik. sehigga dapat diguaka utuk julah sapel yag kecil. Misalka observasi X 1, X 2,..., X, X +1 variabel acak yag idetik da salig bebas berdistribusi N µ, σ 2 ) selaa observasi berada pada kodisi terkedali. Variabel acak X 1, X 2,..., X adalah observasi pada phase I, yaitu kodisi observasi yag diasusika terkedali, yag edasari peaksira paraeter µ da σ. Seetara X +1 berada pada phase II, yaitu tahap oitorig.
4 BAB 3. PERBAIKAN BAGAN KENDALI PERGERAKAN DATA DATA DRIVEN)19 Dala kodisi di luar kedali, X +1 berdistribusi N µ 1, σ 2 ), dega µ 1 > µ, dala kasus elebihi batas kedali atas, da µ 1 < µ, dala kasus data elebihi batas kedali bawah. Diasusika proses berada pada kodisi terkedali. Jika µ da σ diketahui da F AR = p, aka UCL = µ + u p σ, dega u p adalah galat bakuya. Sedagka utuk kodisi µ da σ tidak diketahui, µ ditaksir oleh rataa sapel X = 1 da σ ditaksir oleh sipaga baku sapel S = S 2 diaa, S 2 = 1 1 i 1 X 2 X i X) 2 i 1 Utuk ebedaka dega batas kedali pada baga kedali klasik, batas kedali bawah da atas utuk perbaika baga kedali pergeraka data data drive) berturut-turut dilabagka dega LL N da ÛL N, dega N eyataka oral. Utuk kasus batas bawah, tada ) diguaka utuk LL N da tada +) diguaka utuk ÛL N. Siyal di luar kedali diberika saat observasi X +1 fase II berada di luar iterval LL N, ÛL N). Baga kedali satu arah dapat dega udah ditetuka dega eggati p 2 pada batas kedali dega p, da egabil hubuga dari salah satu iterval yag ada. Dega egguaka u p 2 {1 + u p/2+3 4 } sebagai koreksi utuk L pada persaaa 2.1.1), batas kedali atas da bawah didefiisika oleh: Target EP = p LLN, ÛL N X ± u p 2 S{1 + u p/2+3 4 } B. Baga kedali paraetrik Utuk eperluas suatu distribusi oral dala suatu kelopok distribusi yag lebih besar dega ekor yag lebih tebal atau lebih tipis dari distribusi oral, dipertibagka atura dasar dari kuatil oral stadar sebagai kuatil
5 BAB 3. PERBAIKAN BAGAN KENDALI PERGERAKAN DATA DATA DRIVEN)20 yag baru. segera dipilih. stadar u p Jika keorala tidak lagi dipeuhi, odel yag lebih uu harus Utuk ekor yag lebih berat dari distribusi oral, ilai galat aka eigkat, tetapi jika ekor lebih tipis, kodisi sebalikya aka ucul wwwhoe.cs.utwete.l, [8]). Telah disaraka utuk eggati u p dega cγ)u 1+γ p wwwhoe.cs.utwete.l, [8]), utuk 0 < p < 1 2 dega γ > 1 da cγ) erupaka suatu kostata oral utuk ebuat variasi saa dega 1) yag didefiisika oleh cγ) = {E u p 21+γ) } 1/2. cγ) dapat kita tuliska sebagai berikut : cγ) = π 1/4 2 1+γ)/2 Γ γ + 3 1/ ) 2) dega Γ erupaka fugsi Gaa. Jika kita perhatika utuk γ = 0 aka euju stadar oral kuatil u p. Peaksira ilai Γ dilakuka dega etode statistik terurut. Misal X 1)... X ) adalah statistik terurut dari X 1,..., X. Perhituga utuk γ pada ekor atas dilabagka dega ˆγU, dapat dituliska sebagai berikut : ˆγU = log Xet0.95+1)) X ) X et0.75+1)) X ) Utuk eperbaiki taksira galat odelya, diguaka kuatil sapel 95% da 75% wwwhoe.cs.utwete.l, [8]). Pegguaa kuatil sapel 95% da 75% didasarka pada pedekata data oral, diaa kuatil 75% erupaka kuatil atas q 3 ) da kuatil 95% setara dega batas 2σ yag erupaka batas kedali perigata Motgoery, 2001, hal 165). Perhatika bahwa X et0.95+1)) X)/X et0.75+1)) X) 1 eaksir cγ)u 1+γ 0.05)/cγ)u 1+γ 0.25) = u 0.05 /u 0.25 ) 1+γ da 1/ logu 0.05 /u 0.25 ) = dega etx) adalah bilaga bulat dari x. Dega cara yag saa, taksira γ pada ekor bawah, ˆγL, dapat ditulis: ˆγL = log ) X X et0.95)) ) X X et0.75)) Sebelu asuk pada pebahasa batas kedali, terlebih dahulu diperkealka beberapa otasi yag dibutuhka utuk betuk koreksiya: C 1 γ, u p ) = γ γ u p 0.08γu p 0.14γ 2 u p
6 BAB 3. PERBAIKAN BAGAN KENDALI PERGERAKAN DATA DATA DRIVEN)21 dega a = 1 C 2 γ) = ua u a ) 1+γ γ et ) et ), b = C 3 γ, u p ) = γ 81.93γ u p γu p γ 2 u p Batas kedali dua sisi utuk baga kedali paraetrik diotasika oleh LL p da ÛL p. Dega egguaka {cˆγ)u 1+ˆγ p C 1 ˆγ, u p )C 2 ˆγ) + C 3ˆγ,u p/2 ) } sebagai koreksi 2 utuk L pada persaaa 2.1.1), batas kedali atas da bawah didefiisika oleh: Target EP = p X ± S{cˆγ)u 1+ˆγ p 2 LLP, ÛL P C 1 ˆγ, u p )C 2 ˆγ) + C 3ˆγ,u p/2 ) } Utuk batas kedali atas ˆγ yag diguaka adalah ˆγU, da utuk batas kedali bawah ˆγ yag diguaka adalah ˆγL C. Baga kedali iiu Pada kasus oparaetrik, tidak ada solusi euaska yag dapat diperoleh kecuali ukura sapel dari observasi sagat besar wwwhoe.cs.utwete.l, [8]). Baga kedali iiu ii erupaka perbaika dari baga kedali oparaetrik sehigga baga kedali dapat diguaka utuk ukura sapel biasa Albers ad Kalleberg, 2006). Berbeda dega baga kedali oral da paraetrik, baga kedali ii tidak egikuti betuk uu batas kedali persaaa 2.1.1)), tetapi egguaka etode statistik terurut diaa kuatil yag diguaka bergatug pada ukura sapel pada fase I diaa observasiya diasusika terkedali) da fase II proses oitorigya). Berikut beberapa otasi yag diperguaka dala ebagu baga kedali iiu: r = et{p/2)} 1/ ) k ditetuka oleh r k 1 + p/2) + < r k +,
7 BAB 3. PERBAIKAN BAGAN KENDALI PERGERAKAN DATA DATA DRIVEN)22 dega 0 < λ < 1 λ = p/2) + r k 1 + r k + r k 1 + Target LLMIN, ÛL MIN EP P = p LL MIN : 1 λ)x r k) + λx r+1 k) ÛL MIN : 1 λ)x +k+1 r) + λx +k r) 3.3 Atura peyeleksia Ide dibalik atura peyeleksia adalah bertaha selaa ugki di dala baga oral klasik. Pegguaa baga kedali paraetrik dilakuka jika ekor dari distribusi sapel lebih tebal atau tipis dari pada distribusi oral, da beralih ke baga oparaetrik MIN saat perluasa kodisi ke kelopok paraetrik diperkiraka gagal juga. Dari data dapat diketahui baga aa yag harus diguaka. Karea batas kedali ditetuka oleh perilaku pada ekor yag jauh p kecil), ukura alai utuk eetuka baga aa yag aka dipilih adalah stadarisasi iiu pada observasi fase I X ) X)/S utuk batas kedali atas da stadarisasi iiu X X 1) )/S utuk batas kedali bawah Albers ad Kalleberg, 2006). Masalah selajutya adalah peetua batas seleksi. Distribusi dega ekor yag lebih tebal dari distribusi oral dapat eyebabka asalah serius dega perilaku observasi yag terkedali erujuk ke baga kedali yag tidak valid. Distribusi dega ekor yag lebih tipis lazi diguaka pada kasus observasi yag terkedali dega kosekuesi siyal di luar kedali yag tidak terdeteksi. Hal ii dikareaka galat pada observasi yag terkedali lebih serius dibadigka pada observasi yag tidak terkedali. Selai itu, karea galat odel positif yag saa besar dega p atau lebih, dapat dega udah ucul, sebalikya pada galat odel egatif p, kita abil atura peyeleksia yag tidak seibag. Utuk
8 BAB 3. PERBAIKAN BAGAN KENDALI PERGERAKAN DATA DATA DRIVEN)23 batas kedali atas aka dipilih baga kedali oral ketika: u log)/ X ) X S u 5/ ) 3.3.1) Utuk elihat apakah ii egiplikasi, isalka X 1,..., X peubah acak yag salig bebas da idetik dega distribusi oral stadar. Maka Albers ad Kalleberg, 2006): da P X < u log)/ ) = 1 2 P X > u 5/ ) ) = 1 ) log) exp log) 1 5 ) 1 exp 5 ) 5 karea itu, ketika stadar iiu X ) X)/S sagat besar, ii egidikasika bahwa ekor ugki lebih tebal dari pada distribusi oral da kita beralih ke baga paraetrik atau oparaetrik. Deikia pula peraliha utuk ilai yag relatif kecil dari X ) X)/S, egidikasika perilaku ekor yag lebih tipis. Total dari perbaika baga kedali pergeraka data data drive) dua sisi diberika oleh persaaa berikut. Misalka d 1N = u log)/, d 2N = u 5/ ) 3.3.2) d 1P ˆγ) = cˆγ)u 1+ˆγ log)/, d 2P ˆγ) = cˆγ)u 1+ˆγ 3/ ) 3.3.3) Batas kedali bawah da batas kedali atas ditujukka berturut-turut oleh LL C da ÛL C.
9 BAB 3. PERBAIKAN BAGAN KENDALI PERGERAKAN DATA DATA DRIVEN)24 Utuk batas kedali atas diperoleh sebagai berikut: Utuk batas kedali bawah LL C kita peroleh:
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 terperinciTAKSIRAN 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 terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciDISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)
DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,
Lebih terperinciBAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
Lebih terperinciLEMBAR KERJA SISWA 5
94 LEMBAR KERJA SISWA 5 Mata Pelajara Kelas/Seester Materi Pokok Subateri Pokok Alokasi Waktu : Kiia : XI/gajil : Laju Reaksi : Orde Reaksi : 2 x 45 eit Stadar Kopetesi 3. Meahai Kietika Reaksi, Kesetibaga
Lebih terperinciBAB 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 terperinciDefinisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min
Teori Peraia 22 Peelitia Operasioal II Defiisi 23 : Jika ax i E(X,Y) = z y i y ax E(X,Y) =E(x 0, y 0 ), aka (x 0, y 0 ) didefiisika z sebagai strategi uri dari peraia itu dega x 0 sebagai strategi optiu
Lebih terperinciBAB 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 terperinciMENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka.
MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH Warsito Progra Studi Mateatika FMIPA Uiversitas Terbuka warsito@ut.ac.id Abstrak Peyelesaia pertidaksaaa ( x- a, a Î R adalah x a (egguaka
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciStatistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin
DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciOptimisasi Terpadu Persoalan Inventori dan Persoalan Transfortasi dengan Metode ITIO ( Inventory Transfortation Integrated Optimization)
Prosidig Seirata FMIP Uiversitas Lapug, Optiisasi Terpadu Persoala Ivetori da Persoala Trasfortasi dega Metode ITIO ( Ivetory Trasfortatio Itegrated Optiizatio) T.P.Nababa, Sukato, Karida Puspita N Jurusa
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas
BAB DASAR TEORI. Probabilitas Probabilitas epuyai bayak persaaa seperti keugkia, kesepata da kecederuga. Probabilitas eujukka keugkia terjadiya suatu peristiwa yag bersifat acak. Suatu peristiwa disebut
Lebih terperinciDefinisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB III PENGGUNAAN METODE EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION (EBLUP) PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL
BAB III PENGGUNAAN MEODE EMPIRICAL BES LINEAR UNBIASED PREDICION (EBLUP PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL Pada Bab III ii aka dibahas megeai taksira parameter pada Geeral Liear Mixed Model berdasarka asumsi
Lebih terperinciBAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN
BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,
Lebih terperinciPenerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov
Vol. 3, No., 85-9, Juli 6 Peerapa Teorea Perro-Frobeius pada Peetua Distribusi Stasioer Ratai Markov Jusawati Massalesse Abstrak Perilaku suatu ratai Markov setelah berala ukup laa dapat diketahui elalui
Lebih terperinciMAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n
MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +K Oleh : MOHAMMAD IQBAL 1 0 100 01 Pebibig : Drs. Suhud Wahyudi, M.Si. 1900109 198701 1 001 ABSTRAK Graph adalah hipua
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang
2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciLAJU 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 terperinciDISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciREPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA
Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. Hal. 7 34 ISSN : 33 9 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA EKA RAHMI KAHAR, DODI DEVIANTO Program
Lebih terperinciPerbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block
PROSIDING SKF 6 Perbadiga Iversi Least-Square dega Leveberg- Marquardt pada Metode Geoaget utuk Model Crustal Block Uar Said a, Mohaad eriyato b, da Wahyu Srigutoo c Laboratoriu Fisika Bui, Kelopok Keilua
Lebih terperinciStatistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram
Statistika Matematika Soal da embahasa M Samy Baladram Bab 4 Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios 41 Ekspektasi Fugsi Key oits Ṫeorema 411 Jika T
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciProgram Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret
Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT GENERALISASI DISTRIBUSI BINOMIAL YANG BERTIPE COM-POISSON
J. Math. ad Its Appl. ISSN: 829-605X Vol. 2, No., Mei 205, 3-22 SIFAT-SIFAT GENERALISASI DISTRIBUSI BINOMIAL YANG BERTIPE COM-POISSON Farida Agustii Widjajati, Marselly Dia Saputri 2, Nur Asiyah 3,2,3
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D
Jural Mateatika Muri da Terapa Vol 4 No Deseber : - 3 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Muhaad Ahsar Kari, Dewi Sri Susati, da Nurul Huda Progra Studi Mateatika Uiversitas Labug Magkurat Jl
Lebih terperinciDistribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada
8 BAB III RUANG HAUSDORFF Pada bab ii aka dibahas megeai ruag Hausdorff, kekompaka pada ruag Hausdorff da ruag regular legkap. Pembahasa diawali dega medefiisika Ruag Hausdorff da beberapa sifatya kemudia
Lebih terperinciBAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciPROBLEM ELIMINASI CUT PADA LOGIKA. Bayu Surarso Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Soedarto, SH Tembalang Semarang 50275
PROBLEM ELIMINASI CUT PADA LOGIKA LBB ' I Bayu Surarso Jurusa Mateatika FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedarto, SH Tebalag Searag 50275 Abstract I the preset paper we study the proble of cut eliiatio i logics
Lebih terperinciSTATISTIKA NON PARAMETRIK
. PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha
Lebih terperinciTri Handhika Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Universitas Gunadarma Abstrak
PENGGUNAAN MEODE EMPIRICAL BES LINEAR UNBIASED PREDICION (EBLUP) PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL ri Hadhika Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Uiversitas Guadarma trihadika@staff.guadarma.ac.id
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. dengan asumsi bahwa telah diketahui bentuk fungsi regresinya. atau dalam bentuk matriks dapat ditulis dengan:
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Regresi Parametrik Regresi parametrik merupaka metode statistika yag diguaka utuk megetahui pola hubuga atara variabel prediktor dega variabel respo, dega asumsi bahwa telah
Lebih terperinciBAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET
Pertemua 7. BAHAN AJAR ANALISIS REAL Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 5. da kekovergeaya 5. DERET Diberika sebuah barisa a, dapat didefeisika barisa bilaga real S N dega S N := N a = a + a 2 +...
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperinciSINUSOIDAL WATER WAVE SINUSOIDAL WATER WAVE
SINUSOIDAL WATER WAVE SINUSOIDAL WATER WAVE Saa halya beda padat, cair juga epuyai gerak traslasioal, rotasioal, da osilasi. Gerak traslasioal dihasilka ketika air egalir, Gerak Rotasioal terjadi pada
Lebih terperinciDistribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir
BAB 1 Distribusi Sampel, Likelihood da Peaksir 1.1 Sampel Acak Misalka X 1, X 2,..., X sampel acak berukura (radom sample of size ). Fugsi peluag -variat ya adalah f X1,X 2,,X (x 1, x 2,..., x ) = f Xi
Lebih terperinci2 BARISAN BILANGAN REAL
2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBarisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1
Barisa Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 9/0/06 Matematika Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka susua dari bilaga bilaga yag urutaya berdasarka bilaga
Lebih terperinciSecara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:
BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)
BARISAN DAN DERET Nurdiitya Athari (NDT) BARISAN Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) = a Fugsi tersebut dikeal sebagai barisa bilaga
Lebih terperinciPENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT
Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciBab IV. Penderetan Fungsi Kompleks
Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara
Lebih terperinci9 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 terperinci1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu
Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier
Lebih terperinciBAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN
BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN Siste idetifikasi daerah rawa bajir ebutuhka adaya data spasial yag diolah dega eafaatka tekologi Siste
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Ruag Cotoh, Kejadia da Peluag Defiisi.1 (Ruag cotoh da kejadia) Suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak bisa diprediksi secara tepat tetapi
Lebih terperinciBAB III ESTIMASI PARAMETER MODEL DENGAN GS2SLS. Pada bab ini akan dibahas tentang bentuk model spasial lag sekaligus
BAB III ESTIMASI PARAMETER MODEL DENGAN GS2SLS Pada bab ii aka dibahas tetag betuk model spasial lag sekaligus spasial error da prosedur Geeralized Spatial Two Stage Least Squares (GS2SLS) utuk megestimasi
Lebih terperinciSekolah Olimpiade Fisika
SOLUSI SIMULASI OLIMPIADE FISIKA SMA Agustus 06 TINGKAT KABUPATEN/KOTA Waktu : 3 ja Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co davitsipayug@gail.co. Dua orag aak earik
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah
III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka
Lebih terperinciRange atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciDistribusi Sampel & Statistitik Terurut
Distribusi Sampel & Statistitik Terurut Sampel Acak, Rataa sampel, X-bar, Variasi sampel, S, Teorema Limit Pusat, Distribusi t,, F Statistik Terurut MA 3181 Teori Peluag 11 November 014 Utriwei Mukhaiyar
Lebih terperinciDISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL
0 DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL Kita sudah membahas fugsi peluag atau fugsi desitas, baik defiisiya maupu sifatya. Fugsi peluag atau fugsi desitas ii merupaka ciri dari sebuah distribusi, artiya fugsi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Program tujuan ganda
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Progra tujua gada Progra tujua gada erupaka variasi khusus dari progra liear. Aalisisya bertujua utuk eiiuka jarak atara atau deviasi deviasi terhadap tujua atau sasara yag telah
Lebih terperinciterurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2
Bab Bilaga kompleks BAB BILANGAN KOMPLEKS Defiisi Bilaga Kompleks Sebelum medefiisika bilaga kompleks, pembaca diigatka kembali pada permasalah dalam sistem bilaga yag telah dikeal sebelumya Yag pertama
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT FUNGSI YANG TERINTEGRAL MCSHANE DALAM RUANG EUCLIDE BERDIMENSI N UNTUK FUNGSI-FUNGSI BERNILAI BANACH
βeta p-issn: 2085-5893 / e-issn: 2541-0458 http://juralbeta.ac.id Vol. 5 No. 1 (Mei) 2012, Hal. 21-29 βeta 2012 SIFAT-SIFAT FUNGSI YANG TRINTGRAL MCSHAN DALAM RUANG UCLID BRDIMNSI N UNTUK FUNGSI-FUNGSI
Lebih terperinciHUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI
Lebih terperinciPersamaan Non-Linear
Persamaa No-Liear Peyelesaia persamaa o-liear adalah meghitug akar suatu persamaa o-liear dega satu variabel,, atau secara umum dituliska : = 0 Cotoh: 2 5. 5 4 9 2 0 2 5 5 4 9 2 2. 2 0 2 5. e 0 Metode
Lebih terperinciBAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS
BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN
JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1
BARISAN DAN DERET 05//06 Matematika Tekik BARISAN Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 05//06 Matematika Tekik Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka
Lebih terperinciSelang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan
Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan
Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem
Lebih terperinciDasar Sistem Pengaturan - Transformasi Laplace. Transformasi Laplace bilateral atau dua sisi dari sinyal bernilai riil x(t) didefinisikan sebagai :
Defiisi Trasformasi Laplace Trasformasi Laplace Bilateral Trasformasi Laplace bilateral atau dua sisi dari siyal berilai riil x(t) didefiisika sebagai : X B x(t)e Operasi trasformasi Laplace bilateral
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata
robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma
Lebih terperinciPENAKSIRAN. Penaksiran Titik. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI. MA2181 ANALISIS DATA Utriweni Mukhaiyar 17 Oktober 2011
PENAKSIRAN Peaksira Titik Peaksira Selag Selag Kepercayaa utuk RATAAN Selag Kepercayaa utuk VARIANSI MA8 ANALISIS DATA Utriwei Mukhaiyar 7 Oktober 0 Metode Peaksira Peaksira Titik Peaksira Selag Nilai
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA MAX CHART: CHART GABUNGAN X DAN S SKRIPSI RIFZA PUTRA KURNIAWAN
UNIVERSITAS INDONESIA MAX CHART: CHART GABUNGAN X DAN S SKRIPSI RIFZA PUTRA KURNIAWAN 060608930 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI MATEMATIKA DEPOK DESEMBER 00 Max chart..., Rifza
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
Lebih terperinciPENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA V. M. Vidya *, Bustami, R. Efedi Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika
Lebih terperinciYang biasa dinamakan test komposit lawan komposit. c. Hipotesis mengandung pengertian minimum. Perumusan H 0 dan H 1 berbentuk :
PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS MODL PARAMETER PENGJIAN HIPOTESIS. Pedahulua Kalau yag sedag ditest atau diuji itu parameter θ dalam hal ii pegguaaya ati bias rata-rata µ prprsi p, simpaga baku σ da lai-lai,
Lebih terperinciGalat dan Perambatannya
Modul 1 Galat da Perambataya Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDHULUN ada Modul 1 ii dibahas masalah galat atau derajat kesalaha da perambataya, dega demikia para peggua modul ii diharapka telah memahami
Lebih terperinciPERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3
PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde
Lebih terperinciPENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI
PENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI Nadya Zulfa Negsih, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matematika Dose Jurusa Matematika
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemua VI Sebara Pearika Cotoh Septia Rahardiatoro - STK IPB 1 Sebara Pearika Cotoh Megidetifikasi sebara suatu fugsi dari cotoh ketika diambil dari suatu populasi X
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keterbagia Secara umum apabila a bilaga bulat da b bilaga bulat positif, maka ada tepat satu bilaga bulat q da r sedemikia sehigga : = +, 0 < dalam hal ii b disebut hasil bagi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.
BAB 1 PENDAHUUAN 1.1 atar Belakag Pada dasarya masalah optimisasi adalah suatu masalah utuk membuat ilai fugsi tujua mejadi maksimum atau miimum dega memperhatika pembatas pembatas yag ada. Dalam aplikasi
Lebih terperinciISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25
head office : Kompleks Sawaga Permai Blok A5 No.1A, Sawaga, Depok 16511 Telp.01-951 1160. cotact perso : 0-878787-1-8585 / 081-8691-10 Bidag Studi Kode Berkas Waktu : Matematika : MA-L01 (solusi) : 90
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas
Lebih terperinciHimpunan/Selang Kekonvergenan
oki eswa (fmipa-itb) Deret Pagkat Kita aka mempelajari beberapa tehik utuk meyajika suatu fugsi f (x) dalam betuk deret pagkat (power series), yaitu meetuka derat pagkat c (x a) sehigga f (x) = c (x a)
Lebih terperinci