Interpretasi Kombinatorial Bilangan Euler. Rektor Sianturi 1. Abstrak

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Interpretasi Kombinatorial Bilangan Euler. Rektor Sianturi 1. Abstrak"

Transkripsi

1 Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga Iterpretas Kombatoral Blaga Euler Retor Satur 1 bstra Kombatoral blaga Euler alah suatu proses yag meghtug bayaya alteratf permutas ar hmpua blaga ega umlah geap. Iterpretas ombatoral blaga Euler membutuha pemahama asar megea peurua (escet) a eaa (ascet) alam permutas. Beberapa artel a buu membahas tetag blaga Euler, ombatoral blaga Euler, barsa blaga Euler, betu umum blaga Euler ega berbaga metoe. Dalam peelta aa membahas lebh laut bagamaa betu umum terpretas ombatoral blaga Euler yag efsa paa progres artmata umum {a, a +, a + 2, } emua membetu algortmaya. Kata uc : Blaga Euler, Kombatoral, Permutas. 1 Retor Satur, Mahasswa S2 Matemata, FMIP, Uverstas Sumatera Utara, Emal: retors@yahoo.co. ISSN Volume VI Nomor 1. Jauar Ju

2 Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga Peahulua Kombatoral (Combatorc) aalah cabag matemata yag mempelaar pegatura obe-obe tapa harus megeumeras terlebh ahulu. Solus yag g peroleh aalah umlah cara pegatura obe-obe tertetu alam hmpuaya. Pegatura yag masu aalah bagamaa obe-obe apat ombasa alam berbaga susua atau uruta yag meghasla output yag berbea. Kosep ombatoral yag uguaa alam peelta salah satuya aalah permutas. Permutas aalah salah satu betu umum ar ombatoral. Permutas r ar eleme aalah umlah emuga uruta r buah eleme yag plh ar buah eleme, ega r, yag alam hal, paa setap emuga uruta ta eleme yag sama. Sela tu, terapat pula betu permutas yag lebh husus yatu ombas. Kombas r eleme ar eleme, atau C (, r), aalah umlah pemlha yag ta terurut r eleme yag ambl ar buah eleme. Dalam ataya ega ombator, blaga Euler mucul husus eta meghtug bayaya alteratve permutas ar hmpua blaga ega umlah geap. Iterpretas ombatoral blaga Euler apat peroleh setelah memaham pegerta peurua (escet) alam permutas. Msala p = p 1, p 2, p 3,.., p aalah sebuah permutas, ataa suatu peurua (escet) ar pha p a p >p +1, yag sama uga berlau ataa a (ascet) a p < p +1. Descet meotasa poss p bua etr ar p (Boa, 2004). Kombatoral Blaga Euler Sea tahu 1950a, ahl matemata telah berhasl megterpretas blagablaga Euler uo a q-blaga Euler secara ombatoral. Kombatoral blaga Euler apat paham melalu tahapa efs eaa (ascet), cara perhtuga eaa (ascet) sepert paa Defs 1 a 2. Defs 1. Dbera suatu blaga bulat postf, a efsa sebaga hmpua semua permutas ar [] = {1, 2, 3,..., }. Paa suatu permutas = p 1 p 2 p 3...p, sebut sebuah eaa (ascet) ar a p 1 < p +1 ; sebut elebha yag lemah ar a p 1. Perlu etahu bahwa suatu blaga Euler uo, merupaa bayaya permutas yag mempuya buah elebha yag lemah (Rora, 1958) a, memeuh pegulaga : (1 ) 1, 1, 1, 1 (1) Sela rumus reursf paa persamaa (1), apat htug secara lagsug melalu rumus aalt berut (Boa, 2004) : 1 1 ( 1) ( ) (1 ), 0 (2) Dalam setap permutas, fsa umlah peurua (escet) atau eaa (ascet) sebaga : Defs 2. Dbera suatu permutas = p 1 p 2 p 3...p, efsa fugs: ISSN Volume VI Nomor 1. Jauar Ju

3 Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga ma, (3) p p 1 (,, ) = { ma = & meml eaa (ascet)} Sea tahu 1950a, Carltz (1954, 1975) telah membetu geeralsas hasl peelta Euler e-q barsa {1, q, q 2, q 3,...}. berasara efs Carltz, q-blaga Euler, (q) bera sebaga: ( m 1 ) ( m 1 )( m ) / 2 2 ( q ) q a (,, ) q (4), 0 Dmaa fugs a(,, ) efsa alam Defs 2. Iterpretas Kombatoral Blaga Euler Umum Kosep-osep a sfat-sfat yag guaa utu megterpretasa ombatoral blaga Euler aalah sebaga berut : Defs 3. efsa bahwa L, aalah hmpua permutas ega elebha yag lemah. Selautya efsa L, =, (ya bayaya permutas ega elebha yag lemah sama ega blaga Euler uo). Kemua, paa sebuah permutas = p 1 p 2 p 3...p, msala Q () = 1 maa P =. Sebuah permutas apat tuls sebaga sebars = p 1 p 2 p 3...p, atau apat uga tuls sebaga gabuga yag salg lepas ar cycle-cycle yag berbea. Ja tuls alam suatu betu cycle, maa selautya apat megguaa represetas staar melalu peulsa. (Staley, 1996): (a) Setap cycle bermula ar eleme terbesarya (b) Cycle beraa alam uruta a ar eleme terbesarya Peelasa legapya, a bera permutas tuls alam suatu betu cycle represetas staar, efsa fugs f sebaga f() mea permutas yag peroleh ar melalu peghapusa taa urug. Kemua f eal sebaga fugs betf fuametal ar e rya ser (Boa, 2004). Sela tu, vers pemetaa f -1 ar fugs fuametal f uga eal alam lustras hubuga atara eaa (ascet) a elebha lemahya (Boa, 2004). Proposs 1. Fugs f -1 membera bes atara hmpua permutas paa [] eaa a hmpua L, +1 (Xog et al., 2014). Cotoh : Represetas staar permutas = aalah (2)(43)(7615) 7 a f() = ; Q 7 () = 5; = mempuya 3 buah eaa, semetara f -1 () = (5243)(716) = W 7,4 mempuya = 4 elebha yag lemah area p 1 = 6 > 1, p 2 = 4 > 2, p 3 = 5 > 3, a p 6 = 7 > 6. Peelasa cotoh: sesua ega peelasa alam Staley (1996), bahwa suatu permutas apat tulsa alam betu cycle staar sehgga = mempuya salah satu permutas (2)(43)(7615) (berbetu cycle), masg-masg cycle bermula ar eleme terbesarya, perhata f -1 () = (5243)(716)(cycle) = (taa urug hapus). Permutas mempuya 4 peurua (escet) yatu 6 e 4, 5 e 3, 3 e 2, a 7 e 1. Sela tu, meml 4 elebha ISSN Volume VI Nomor 1. Jauar Ju

4 Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga yag lemah area p 1 = 6> 1, p 2 = 4 > 2, p 3 = 5 > 3, a p 6 = 7 > 6. Searag aaa aa betu barsa yag terr ar bar vertal a blaga bulat postf. Kemua bar vertal membag blaga bulat postf tersebut e alam + 1 baga. Dalam setap baga, ta terapat satupu bolaga atau terapat semua blaga yag aftar alam uruta meuru, perhata Defs 4 (Boa, 2004). Defs 4. Suatu bar sebut asg a : (a) Segera ut oleh bar yag la, atau (b) Setap baga ssa ba osog atau bers blaga bulat beraa alam uruta meuru a bar hapus. Cotoh: Msala = 7, = 4 maa susuaya sebaga berut : , bar pertama, eua a eempat salg asg. Sehgga peroleh terpretas ombatoral blaga Euler, (a, ) ega catata pertama bahwa :, 1 0 ( 1) [( 1 ) a ] 1 (5) meyrata bahwa, (a, ) merupaa polomal homoge bereraat yag berhubuga e a a. Sela tu,, 0 ( a, ) 0 ( 1) [( 1 )( (6) ( 1) [( 1 ) a ] a ) ( ) a ] ( 1) [( 1 ) ( ) x ( a ) C Dmaa C ( ) ( a ), ( ) ( 1) ( 1 ) ( ), (0, ) 0 a 1 (7) Berut peelasa tetag terpretas ombatoral utu oefse C, () (0 ) aa blaga Euler, (a,) tuls sepert paa persamaa (7), maa C, () = f { L,+1,( < Q () )} + f{ L,, (1 < Q () )} (8) Persamaa (8) apat buta utu ua la = 0 a = aalah bear sehgga peroleh : Ja = 0, C, (0) = ; 1, 1 Ja =, C, () = 0 1 1, Oleh area tu, persamaa (8) bear utu = 0, a = Secara umum, utu (1 1), tulsa bar ega + 1 baga ataraya. Tempata setap eleme ar [] e alam suatu baga. Ja ta terapat bar asg, maa susua pasaga e permutas ega eaa. Msala B hmpua susua ega palg baya satu bar asg paa baga uug a ta terapat blaga bulat {1, 2, 3,..., } alam baga ahr. a tuua bahwa C, () = B. Tuua apat tercapa ega megguaa Prsp Ilus Eslus. a a ISSN Volume VI Nomor 1. Jauar Ju

5 Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga (+1) - cara meletaa blaga e alam +1 baga ega eleme-eleme {1, 2, 3,..., ) yag meghar baga-baga ahr. Msal B, meotasa bayaya susua blaga ega cr-cr sebaga berut : (1) ta aa {1, 2, 3,..., } alam baga ahr (2) setap susua blaga B palg set meml satu bar asg (3) alam setap susua B, aa bar asg yag letaa ta salg bersebelaha satu sama la. Selautya, prsp Ilus a Eslus meuua bahwa: B = (+1) - - B 1 + B (-1) B (9) Searag, pertmbaga la B, ega syarat (1 ). aa bahwa aa +1- baga ega bar ataraya, sehgga aa ( + 1 ) - ( - ) cara memasua blaga e alam + 1 baga ega meghar blaga bulat pertama masu e baga ahr a aftar ompoe blaga bulat yag beraa alam uruta meuru. Kemua masua bar asg secara terpsah e alam +1 poss, sehgga peroleh: B = ( + 1 ) - ( ) 1 (10) Substtus persamaa (10) e alam persamaa (9), maa peroleh C, () = B Dbera susua B, hapus bar sehgga peroleh permutas. Oleh area tu, haya guaa otas yag sama yatu utu merepresetas eua susua hmpua B a permutas paa []. Searag utu B, yag la : 1. (Kasus 1) ta terapat bar asg a {1, 2, 3,..., } ta beraa paa baga ahr atau 2. (asus 2) haya aa satu bar asg baga ahr Ja beraa alam asus 1, maa mempuya buah eaa area setap bar ta salg asg a paa baga ahr ar ta osog. Oleh area tu, cycle ahr fugs f -1 () mea (...p 9 ). Dega ata la, Q (f -1 ()) = p 9 > area ta terapat (1,2...,) paa baga ahr. Berasara proposs 1. f -1 ()L,+1. Ja beraa alam asus 2, maa mempuya 1 eaa area haya bar ahr yag asg. Dega catata bahwa alam asus, susua ega ta aaya eleme (1, 2,...,) alam baga ahr atau baga ahr yag ta osog telah hapus ega megguaa Prsp Ilus Eslus. Dega art yag sama, palg set satu blaga ar (1, 2,...,) harus beraa alam baga eua e baga ahr. Ja, cycle fugs f -1 () mea (...p ) a Q (f -1 ()) = p berasara proposs 1. f -1 ()L,. Gabuga semua hasl paa asus 1 a 2, membuta persamaa (8) bear. Berut meelasa beberapa sfat petg oefse C,. Msala oefse C, sepert yag tulsa paa persamaa (8), maa: 0, 1. C ( )! utu 0 ISSN Volume VI Nomor 1. Jauar Ju

6 Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga 2. C, () = C, - ( - ) utu semua 0, Koefse C, membutuha lemma persamaa (11) sebaga : Lemma 1. Ja terapat blaga postf maa: F{ L, & Q () = } = f{ L,+1- & Q () = + 1 } (11) ega syarat 1,. Pembuta. Lagah awal, bera blaga bulat postf, efsa fugs g : Utu = p 1,p 2,...,p g() = ( + 1 p 1 ) ( + 1 p 2 )... ( + 1 p ) (12) utu tgat pertama, = g() = 53214, g merupaa fugs betf ar e rya ser. Searag utu varabel tetap 1,, aggap S = { W, &Q () = } a T = { W,+1- &Q () = + 1 }. Utu sebarag S tuls alam betu represetas cycle staar. Ja = (p u...)...(...) a f() = p u... mempuya (-1) eaa (ascet). Searag omposs fugs f() ega fugs betf g terefs. Kemua g (f()) mempuya + 1- elebha yag lemah sehgga f -1 g(f()) L, +1. Suatu catata bahwa cycle ahr f - 1 g(f()) telah mea (...+1 ). Oleh area tu, f -1 g(f()) T. Oleh area eua fugs f a g aalah fugs betf, f -1 gf uga betf atara S a T. Dega ema, oefse C, yag C ( )! utu 0 a C, () 0, = C, - ( ) utu semua 0 apat buta ega cara : Lagah pertama, melalu persamaa (8), peroleh: C ( ) f { L, Q ( ) },, f { L,1 Q ( ) } + 0 (13) Lagah eua, C, () = f { L f { L, }!,, Q ( ) } f { L, Q ( ) m }, 1, 1 m 1 { f { L, Q ( ) 1 }, 1 m 1 L, 1 Q () = + 1 m} Oleh lemma 4.5 = f{ L,,1 Q () } + { L,+,- < Q () }=C, - ( ) (14) Hasl Pembahasa Berasara ulasa-ulasa blaga Euler a ombatoralya yag telah abara sebelumya peroleh bahwa blaga Euler uo, merupaa bayaya permutas yag mempuya buah elebha yag lemah (Rora, 1958) a, memeuh pegulaga :, memeuh pegulaga :,1 = 1, ( 1), = 0, ( > ) ISSN Volume VI Nomor 1. Jauar Ju

7 Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga, = -1, + ( +1- ) -1, -1 (1 ) apat betu e alam suatu permutas emua efsa: ma = p p 1 Selautya, guaa represetas staar melalu peulsa setap cycle bermula ar eleme terbesarya a cycle beraa alam uruta a ar eleme terbesarya. Perhata bar asg ega atura bahwa bar tersebut segera ut oleh bar yag la, atau setap baga ssa ba osog atau bers blaga buat beraa alam uruta meuru a bar hapus. Oleh area tu, peroleh terpretas ombatoral blaga Euler umum sebaga : 1, = ( 1) [( 1 ) a ] 0 0 1, (a,) = ( 1) [( 1 ) a ] = 0 = ( 1) [( 1 )( 0 0 = C 0 ega C, () ( 1) ( 1 ) ( ) ( a ), a ) ( ) a ] ( ) x ( a ) 1 = ( 1) [( 1 ) ( ), (0 ) 0 a a Koefse C, mempuya C )! 0, ( utu 0 a C, () = C -, ( ) utu semua 0, Hasl peelta meuua bahwa blaga Euler apat represetasa alam betu ombatoral, cycle, pemsaha blaga ega megguaa bar asg sehgga lebh muah paham. lgortma Iterpretas Kombatoral Blaga Euler Iterpretas ombatoral blaga Euler yag telah abara sebelumya, aa lebh formatf a tuaga alam suatu algortma. Tuuaya alah memuaha pemahama bagamaa terpretas ombatoral blaga Euler. lgortmaya aalah sebaga berut: lgortma Iput : Permutas = { = p 1 p 2...p } Output : terpretas ombatoral blaga Euler 1. Lagah 1 : efsa, sebaga baya permutas yag mempuya elebha yag lemah 2. Lagah 2 : Htug ma sebaga bayaya peurua (escet) alam permutas 3. Lagah 3 : Guaa represetas staar peulsa permutas alam betu cycle maa setap cycle bermula ar eleme terbesarya a cycle beraa alam uruta a ar eleme terbesarya. 4. Lagah 4: Perhata aaya bar asg ega atura bahwa bar tersebut segera ut bar la, atau setap baga ISSN Volume VI Nomor 1. Jauar Ju

8 Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga ssa ba osog ataupu bers, blaga bulat beraa alam uruta meuru a bar tu hapus. 5. Lagah 5 : Dperoleh terpretas ombatoral blaga Euler secara umum sebaga :, 1 0 ( 1) [( 1 ) a ] 1 6. Guaa prsp lus-eslus utu meabara lagah 5 sehgga tuua ahr peroleh Berasara lagah-lagah algortma tersebut, utu mempermuah memaham ombatoral blaga Euler apat guaa algortma terpretas ombatoral blaga Euler. Peutup Dalam tess, peuls megulas betu ombatoral blaga Euler, mula ar pegulasa blaga Euler uo yag telah telt oleh lmuwa terahulu a meuaga hasl peelta sebaga berut : 1. Dperoleh terpretas ombatoral blaga Euler secara umum:, 1 0 ( 1) [( 1 ) a ] 1 2. Utu mempermuah memaham ombatoral blaga Euler apat guaa algortma terpretas ombatoral blaga Euler. ISSN Volume VI Nomor 1. Jauar Ju

9 Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga Daftar Pustaa Boa, M, 2004, Combatorcs of Permutatos.Dscrete Mathematcs a ts pplcatos. Boca Rato : Chapma & Hall/CRC. Carltz, L Q-beroull a Eulera Numbers. Trasacto of the merca Mathematcal Socety, 76: Carltz, L Combato Property of q-eulera Numbers. The merca Mathematcal Mothly, 82:51-54 Khattr, S.K., Wtows, Euler s Number a Some Meas*. Tamsu Oxfor Joural of Iformato a Mathematcal Sceces, 28(4) : Rora, J Itroucto of Combatoral alyss. Wley Publcato Mathematcal Statstcs. New Yor : Joh Wley & Sos. Staley, R.P Eumeratve Combatorcs, vol 1. Of Cambrge Stues vace Mathematcs, Cambrge Uversty Press, Cambrge, UK. Xog, T. Tsao, H.P. a Hall, J.I. 2013, Geeral Eulera Numbers a Eulera Polyomals, Joural of Mathematcs, rtcle ID , 9 pages. Xog, T. Tsao, H.P a Hall, J.I Combatoral Iterpretato of Geeral Eulera Numbers, Joural of Dscrete Mathematcs, rtcle ID , 6 pages. ISSN Volume VI Nomor 1. Jauar Ju

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas

Lebih terperinci

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real

Lebih terperinci

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1 HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w

Lebih terperinci

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya

Lebih terperinci

8.4 GENERATING FUNCTIONS

8.4 GENERATING FUNCTIONS 8.4 GEERATIG FUCTIOS Fugs pembagt Fugs pembagt dguaa utu merepresetasa barsa secara efse dega megodea usur barsa sebaga oefse deret pagat dalam varabel. Fugs pembagt dapat dguaa utu: memecaha berbaga masalah

Lebih terperinci

JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC

JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc

Lebih terperinci

H dinotasikan dengan B H

H dinotasikan dengan B H Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya

Lebih terperinci

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t) BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut

Lebih terperinci

LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA RUANG n EUCLIDE

LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA RUANG n EUCLIDE LOLLY SMLL RIMNN SUMS FUNGSI TRINTGRL HNSTOK-UNFOR P RUNG ULI Solh Program Stud Matemata Faultas Sas da Matemata UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag 575, sol_erf@yahoocom BSTRK I ths aer we study Hestoc-uford

Lebih terperinci

Ir. Tito Adi Dewanto

Ir. Tito Adi Dewanto Ir. Tto A Dewato Dega megetahu la rata-rata saja,ormas yag apat aag-aag bsa salah terpretas. Msalya, ar ua elompo ata etahu rata-rataya sama, alau haya ar ormas ta suah meyataa bahwa ua elompo sama, mug

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar. ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

Pelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur

Pelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da

Lebih terperinci

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real

Lebih terperinci

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,

Lebih terperinci

BAB III TEORI PERRON-FROBENIUS

BAB III TEORI PERRON-FROBENIUS BB III : EORI PERRON-FROBENIUS 34 BB III EORI PERRON-FROBENIUS Pada Bab III aa dbahas megea eor Perro-Frobeus, yatu teor hasl otrbus dar seorag matematawa asal Germa, Osar Perro da Ferdad Georg Frobeus

Lebih terperinci

Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube

Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube Aalsa Probablst Algortma Routg pada Jarga ypercube Zuherma Rustam Jurusa Matemata Uverstas Idoesa Depo 644. E-mal : rustam@maara.cso.u.ac.d Abstra Algortma routg pada suatu arga teroes suatu measme utu

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. analisis regresi logistik, dan analisis regresi logistik rare event.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. analisis regresi logistik, dan analisis regresi logistik rare event. BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Sebelum melaua pembahasa megea permasalaha ar srps, paa Bab II aa uraa beberapa teor peujag ag perraa apat membatu alam pembahasa bab-bab selajuta. Pembahasa paa Bab II

Lebih terperinci

Jurnal Sains & Matematika Vol.15 No.4, 2007 ISSN

Jurnal Sains & Matematika Vol.15 No.4, 2007 ISSN Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... Pemlha Threshol Optmal paa Estmator Regres Wavelet thresholg ega Proseur U Hpotess Multpel Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso 3 3 Sta

Lebih terperinci

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu

Lebih terperinci

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu

Lebih terperinci

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 A II LANDASAN TEORI Pada bab aa dbahas bebeapa teo alaba le yag meduug dalam peuua Teo Peo-Fobeus pada ab III Teo-teo yag aa dbahas beupa subuag vaa, poyeto, des mats, deomposs coe-lpotet, seta om da

Lebih terperinci

LOCALLY DAN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA [a,b]

LOCALLY DAN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA [a,b] PROSIING ISBN : 978 979 6353 9 4 LOCALLY AN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-UNFOR PAA [a,b] A-8 Solh, Y Suato, St Khabbah 3,,3 Jurusa Mateata, Faultas Sas da Mateata, Uverstas poegoro

Lebih terperinci

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016 Prosdg Semar Nasoal Matemata da Pembelajaraya. Jurusa Matemata, FMIPA UM. Agustus 06 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN ARAH PENCARIAN RERATA ARITMATIKA Rumoo Bud Utomo Uverstas Muhammadyah Tagerag

Lebih terperinci

On A Generalized Köthe-Toeplitz Duals

On A Generalized Köthe-Toeplitz Duals JMP : Volume 4 Nomor, Ju 202, hal. 3-39 O A Geeralzed Köthe-Toepltz Duals Sumardoo, Supama 2, da Soepara Darmawaa 3 PPPPTK Matematka, smrd2007@gmal.com 2 Mathematcs Departmet, Gadah Mada Uverst, supama@ugm.ac.d

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

Materi Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat

Materi Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud

Lebih terperinci

Digraf eksentris dari turnamen kuat

Digraf eksentris dari turnamen kuat Dgraf esetrs dar turame uat Hazrul Iswad Departeme Matemata da IPA MIPA) Uverstas Surabaya UBAYA), Jala Raya Kalrugut, Teggls, Surabaya, e-mal : us679@wolfubayaacd Abstra Esetrstas eu) suatu tt u d dgraf

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,

Lebih terperinci

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e

Lebih terperinci

Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]

Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b] Jural Sas da Matemata Vol (3): 58-63 () Fuctoally Small Rema Sums Fugs Tertegral Hestoc-uford ada [a,b] Solh, Sumato, St Khabbah 3,,3 Program Stud Matemata, FSM UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag, 575 E-mal:

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

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

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k Prma: Jural Program Stud Pedda da Peelta Matemata Vol. 6, No., Jauar 07, hal. 7-59 P-ISSN: 0-989 METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l UNTUK BEBERAPA NILAI

Lebih terperinci

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa

Lebih terperinci

BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai

BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga

Lebih terperinci

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS. Saniagus Munendra 1) Hery Susanto 2)

SIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS. Saniagus Munendra 1) Hery Susanto 2) SIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS Saagu Muedra 1) Hery Suato 2) Abtra: Sfat-fat yag berlau pada radal uatu deal teryata tda emuaya berlau pada oep radal uatu ubmodul Raaee

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura

Lebih terperinci

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap

METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Populas dar peelta adalah seluruh peserta dd elas VII semester geap SMP Neger 3 Terbaggbesar tahu pelaara 0/0 yag terdstrbus e dalam tuuh elas, yatu elas VII

Lebih terperinci

PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF LINTASAN DAN DIGRAF BIPARTIT LENGKAP

PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF LINTASAN DAN DIGRAF BIPARTIT LENGKAP PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF LINTASAN DAN DIGRAF BIPARTIT LENGKAP Lusa Tr Lstyowat Krstaa Waya M Fatekurohma Jurusa Matematka FMIPA Uerstas Jember e-mal: krstaa_waya@yahoocom da m_fatkur@yahoocom Abstract:

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema

Lebih terperinci

KODE SIKLIK (CYCLIC CODES)

KODE SIKLIK (CYCLIC CODES) Pegatar Teor Pegkodea (Codg Theory) KODE SIKLIK (CYCLIC CODES) Dose Pegampu : Al Sutjaa DISUSUN OLEH: Nama : M Zak Ryato Nm : /5679/PA/8944 Program Stud : Matematka JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

Himpunan Spektrum Real Untuk Masalah Balikan Nilai Eigen Dari Matriks Tak Negatif

Himpunan Spektrum Real Untuk Masalah Balikan Nilai Eigen Dari Matriks Tak Negatif Vol.4, No., -, Jaar 8 Hmpa petrm Real Ut Masalah ala Nla Ege ar Matrs Ta Negatf Kresa Jaya bstra Paa paper aa bahas represetas geometr ar hmpa spetrm la ege real yag la ege masmalya t masalah bala la ege

Lebih terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,

Lebih terperinci

SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING

SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING Afra, Ar Kaal Ar da Nur Erawaty Jurusa Mateata Faultas Mateata da Ilu Pegetahua Ala Uverstas Hasaudd (UNHAS) Jl. Perts Keerdeaa KM.0 Maassar 90245, Idoesa thalabu@gal.co

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk 5 BAB II KAJIAN TEOI A. Sstem Blaga eal Sstem blaga real adalah hmpua blaga real ag dserta dega operas pejumlaha da perala sehgga memeuh asoma tertetu (Martoo, 999). Sstem blaga real dotasa dega. Utu lebh

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

FORMULA BINET DAN JUMLAH n SUKU PERTAMA PADA GENERALISASI BILANGAN FIBONACCI DENGAN METODE MATRIKS. Purnamayanti 1 Thresye 2 Na imah Hijriati 3

FORMULA BINET DAN JUMLAH n SUKU PERTAMA PADA GENERALISASI BILANGAN FIBONACCI DENGAN METODE MATRIKS. Purnamayanti 1 Thresye 2 Na imah Hijriati 3 Jural Matematka Mur a eraa ol 6 No Ju : 38-46 ORMULA BINE AN JUMLAH SUKU PERAMA PAA GENERALISASI BILANGAN IBONACCI ENGAN MEOE MARIKS Puramayat hresye Na mah Hrat 3 [] Alum Mahasswa PS Matematka MIPA Uverstas

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

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange Praktkum 0 Iterpolas Polomal da Lagrage PRAKTIKUM 0 Iterpolas Polomal da Lagrage Tuua : Mempelaar berbaga metode Iterpolas ag ada utuk meetuka ttkttk atara dar buah ttk dega megguaka suatu fugs pedekata

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

Edge Anti-Magic Total Labeling dari

Edge Anti-Magic Total Labeling dari Edge At-Magc Total Labelg dar Charul Imro da Suhud Wahyud Jurusa Matematka Isttut Tekolog Sepuluh Nopember Surabaya mro-ts@matematka.ts.ac.d, suhud@matematka.ts.ac.d C Abstract We wll fd edge at-magc total

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi) B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm

Lebih terperinci

Metode Numerik Stepest Descent Dengan Arah Pencarian Negatif Sigma Gradien

Metode Numerik Stepest Descent Dengan Arah Pencarian Negatif Sigma Gradien SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 6 Metoe Numer Stepest Descet Dega Arah Pecara Negatf Sgma Grae Rumoo Bu Utomo Uverstas Muhammayah Tagerag rumoo.bu.u@mal.ugm.ac. Abstra Peelta

Lebih terperinci

Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion

Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma

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

KODE SIKLIK (CYCLIC CODES)

KODE SIKLIK (CYCLIC CODES) Codg Theory KODE SIKLIK (CYCLIC CODES) Muhamad Zak Ryato NIM: 2/56792/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd http://zakmathwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sutjaa, MSc Pedahulua Salah satu bahasa yag palg petg pada lear

Lebih terperinci

Taksiran Distribusi Aggregate Loss Asuransi Mobil Menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dalam Menentukan Premi Murni

Taksiran Distribusi Aggregate Loss Asuransi Mobil Menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dalam Menentukan Premi Murni Tasra Dstrbus Aggregate Loss Asuras Mobl Megguaa Fast Fourer Trasorm FFT dalam Meetua Prem Mur Tohap Maurug *, Mas Maaohas, Program tud Matemata, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Uverstas am Ratulag

Lebih terperinci

OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK

OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal

Lebih terperinci

GARIS DAN BIDANG DALAM RUANG EUCLID BERDIMENSI N

GARIS DAN BIDANG DALAM RUANG EUCLID BERDIMENSI N GARIS DAN BIDANG DALAM RUANG EUCLID BERDIMENSI N SKRIPSI Dajua dalam raga meelesaa Stud Strata Satu utu mecapa gelar Sarjaa Sas Oleh Nama : M SOLIKIN ADRIANSAH NIM : 4504009 Program Stud Jurusa : Matemata

Lebih terperinci

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI MINGGU KE-0 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI Hubuga atar koverges Hrark atar koverges dyataka dalam teorema berkut. Teorema Msalka X da X, X, X 3,... adalah varabel radom yag ddefska pada ruag probabltas yag

Lebih terperinci

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit) Jural Sas Matematka da Statstka, Vol., No. I, Jauar ISSN - Peyelesaa Sstem Persamaa Ler Kompleks Dega Ivers Matrks Megguaka Metode Faddev Cotoh Kasus: SPL Kompleks da Hermt F. rya da Tka Rzka, Jurusa Matematka,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam proses peelta utuk megaalss aproksmas fugs dega metode mmum orm pada ruag hlbert C[ab] (Stud kasus: fugs rasoal) peuls megguaka defs teorema da kosep dasar sebaga berkut:.. Aproksmas

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

STATISTIKA ELEMENTER

STATISTIKA ELEMENTER STATISTIKA ELEMENTER Statsta Apa tu statsta? Apa beda statsta dega statst? Populas? Sampel? Parameter? Sala Peguura: Nomal Ordal 3 Iterval 4 Raso Bagamaa r-r eempat sala d atas? Bera masg-masg otoh sala

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE RISI IKLUSI- EKSKLUSI ICLUSIO- EXCLUSIO RICILE rsp Iklus-Eksklus Ada berapa aggota dalam gabuga dua hmpua hgga? A A = A A - A A Cotoh Ada berapa blaga bulat postf lebh kecl atau sama dega 00 yag habs dbag

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si. Ukura Pemusata Data Arum Had P., M.Sc Ayudyah K., M.S. Notas utuk Populas da Sampel Notas: Mea (rata-rata) Sample x Populas μ Varas s 2 σ 2 Smpaga baku s σ Ukura Pemusata Data 1. Mea (rata-rata) 2. Meda

Lebih terperinci