BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai
|
|
- Hendra Sudirman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 dar etode parttog data dega pebobota fuzzy. Keuggula utaa fuzzy lasterg adalah dapat ebera hasl pegelopoa bag obje-obje yag tersebar tda teratur, area ja terdapat suatu data yag peyebaraya tda teratur aa terdapat euga suatu tt data epuya sfat atau araterst dar laster la. Sehgga perlu adaya pebobota eederuga tt data terhadap suatu laster. Seara ateats, asalah fuzzy lasterg telah druusa oleh Bezde (98) dala betu optas edala. Terdapat beberapa hal yag perlu detahu sebelu elaua fuzzy lasterg (Kusuadew, 004) :. Uura fuzzy Uura fuzzy eujua derajat eabura dar hpua fuzzy. Seara uu uura eabura dapat dtuls sebaga suatu fugs: f : P( X ) R 3
2 4 dega P(X) adalah hpua seua subset dar X da f() adalah suatu fugs yag eetaa subset e araterst derajat eaburaya. Dala eguur la eabura, fugs f harus egut hal-hal sebaga berut: a. f() = 0 ja haya ja adalah hpua rsp. b. Ja <B, aa f()<f(b), d aa <B berart B lebh abur dbadg, dega ata la lebh taja dbadg B. Relas etajaa <B ddefsa dega: [ x] [ x], ja [ x] 0, 5 B [ x] [ x], ja [ x] 0, 5 B ; da (3.) B (3.) B. f() aa eapa asu ja da haya ja bear-bear abur seara asu. Tergatug pada terpretas derajat eabura, la fuzzy asal basaya terjad pada saat [ x] = 0, 5 utu setap x.. Ides Keabura Ides eabura adalah jara atara suatu hpua fuzzy dega hpua rsp C yag terdeat. Hpua rsp C terdeat dar hpua fuzzy dotasa sebaga: [ x] = 0, ja [ x] 0, 5 C [ x] =, ja [ x] 0, 5 C ; da (3.3) (3.4)
3 5 da tga uura yag palg serg dguaa dala ear des eabura, yatu: a. Jara Hag C atau (3.5) f() = [ x] [ x] f() = [ [ x], [ ] b. Jara Euldea x (3.6) { } f() = [ [ x] [ ]. Jara Mows C x (3.7) { } C (3.8) f() = [ x] [ x] 3. Fuzzy C-Meas Dala te lasterg data, terdapat beberapa algorta, salah satuya adalah Fuzzy C-Meas (FCM). Fuzzy C-Meas erupaa suatu te pegelopoa data d aa eberadaa tap-tap data dala suatu laster dbobot oleh derajat eaggotaa dar suatu hpua fuzzy sehgga dapat egatas asalah tupag tdh (overlappg) yag terjad pada suatu data. lgorta Fuzzy C-Meas lasterg pertaa al dpereala oleh Du (974), euda debaga oleh Bezde (98), euda drevs oleh Roube (98), Trauwert (985), Goth da Geva (989), Gu da Gubusso (990), Xe da Be (99). Nau, algorta FCM dar Bezde yag palg baya dguaa, sehgga dala Tugas hr peuls egguaa algorta Fuzzy C-Meas dar Bezde.
4 6 Kosep dasar Fuzzy C-Meas, pertaa al adalah eetua pusat laster yag aa eada loas rata-rata utu setap laster. Pada ods awal, pusat laster ash belu aurat. Setap tt data el derajat eaggotaa utu setap laster. Dega ara eperba pusat laster da derajat eaggotaa setap tt data seara berulag, aa aa dlhat bahwa pusat laster aa bergera euju loas yag tepat. Perulaga ddasara pada sas fugs objetf yag eggabara jara dar tt data yag dbera e pusat laster yag terbobot oleh derajat eaggotaa tt data dar hpua fuzzy tersebut. 3.. sus Fuzzy C-Meas Msala X suatu hpua data berbetu atrs beruura p ( = julah sapel yag ada, p = bayaya varabel) da x j = data sapel e- ( =,, 3,, ), varabel e-j (j =,, 3,, p) dyataa dala betu otas atrs sebaga berut: X x x... x j... x p x x... x j... x p M M M M M M =. x x M xj M xp M M M M M M x x... xj... xp Data dala atrs X tersebut aa d elopoa e dala ( =,, 3,, ) buah laster yag epuya derajat eaggotaa sebaga berut.
5 7 = M M K K O K M da el asus fuzzy lasterg sebaga berut:. Mel fugs objetf: t = ( ) (3.9) = = P x v d aa: x = observas e- v = pusat laster e- = derajat eaggotaa hpua fuzzy = julah laster = julah observas.. Mel la derajat eaggotaa utu data e- d laster e- adalah: [ 0,], ( ; ) 3. Mel fugs batasa (ostrat): (3.0) = (3.) = Sehgga 0< <. = 3.. Fuzzess Paraeter Fuzzess paraeter atau basa dsebut pagat pebobot erupaa salah satu paraeter yag dperhata area berpegaruh seara sgfa pada
6 8 e-fuzzy-a dar suatu hasl pegelopoa. Ides eabura dotasa sebaga yag berla [, ). Keta, la eabura ejad au da ederug tegas sehgga algorta Fuzzy C-Meas overge pada peruua -eas. Keta, la eabura aa ejad sea abur (Klr, 995). Berdasara peelta yag dlaua oleh Klawo (00), la yag serg dpaa da daggap yag taja adalah =. = = = 0 Gabar 3. Fuzzess Paraeter Paraeter Fuzzy C-Meas Pada prspya algorta Fuzzy C-Meas eua suatu fugs objetf. Dala eua suatu fugs objetf dperlua suatu etode yag dapat eua fugs tersebut. Metode Lagrage ultpler (pegal Lagrage) basa dguaa utu egoptala suatu fugs objetf yag dbatas oleh fugs batasa (ostrat) da pegal Lagrage yatu λ, euda dturua terhadap paraeter-paraeterya da dsaaa dega 0. Dega Lagrage ultpler aa d optua fugs objetf utu ear paraeter derajat eaggotaa da pusat laster (etrod).
7 9 Msala terdapat suatu fugs yag aa doptua yatu f ( x, y) dega fugs batasa (ostrat) g( x, y) = ost. Kods optu dar f ( x, y ) dperoleh pada saat f = λ g. Dega peurua fugs Lagrage terhadap asg-asg paraeter,, F( x, y, λ) = 0, aa dapat dperoleh x y λ ods f = λ g. Betu uu Lagrage ultpler adalah : F( x, y, λ) = f ( x, y) + λ( g( x, y) ost) (3.) Dala fuzzy lasterg, ta epuya P = ( ) x v t = = sebaga fugs yag aa dua utu ear paraeter da v. Dega fugs batasa yatu berut: = =. Maa fugs Lagrage utu FCM adalah sebaga L FCM = ( ) d + λ = = = = (3.3) Keuda aa dar ods optu utu v. L v FCM = 0 (3.4) ( ) x v + λ = = = = = 0 v (3.5) = ( ) = 0 = v x v (3.6) ( ) ( x v ) = 0 (3.7) =
8 30 v = = (3.8) x ( ) + ( ) = 0 = x = = (3.9) v ( ) ( ) v = = = x ( ) ( ) (3.0) Sedaga utu ear ods optu utu, aa lebh udah ja dsala x v = d sebaga berut : L FCM = 0 (3.) ( ) x v + λ = = = = = 0 (3.) ( ) d λ 0 + = (3.3) ( ) d = λ (3.4) ( ) d λ = (3.5) λ = d (3.6) Persaaa tersebut ash egadug pegal Lagrage ( λ ), sehgga harus dbetu sedea sehgga tda egadug pegal Lagrage elalu fugs batasaya.
9 3 = (3.7) = λ = l= dl (3.8) = = λ = l= dl (3.9) Substtus persaaa (3.9) e persaaa (3.6) =. d l= dl = l= l d d (3.30) (3.3) 3..4 lgorta Fuzzy C-Meas lgorta Fuzzy C-Meas adalah sebaga berut:. Iput data yag aa dlaster, yatu berupa atrs beruura p ( = julah observas, p = bayaya varabel) da x j = data observas e ( =,, 3,, ), varabel e-j (j =,, 3,, p).. Tetua: Julah laster = ; Fuzzess Paraeter = ;
10 3 Galat (error) terel yag dharapa = ε ; Fugs objetf awal = P = 0 0 ; Maxu Iteras = MaxIter. 3. Bagta blaga rado, =,, 3,, ; =,, 3,, ; sebaga elee-elee atrs parts awal. 4. Htug pusat laster e-: V j, dega =,, 3,, ; da j=,, 3,, p. 5. Htug fugs objetf pada teras e-t, P t. 6. Htug perubaha atrs parts. 7. Ce ods berhet: Ja ( < ε ) P atau ( MaxIter ) t P t t > aa berhet; Ja tda, aa ulag lagah e-4 dega t = t+. Dar algorta tersebut dapat dspula bahwa lagah pertaa yag dlaua adalah eetua atrs derajat eaggotaa seara aa yag euda djada aua terhadap perhtuga pusat laster. Pada ods awal, pusat laster ash belu aurat, yag dtujua dega besarya la selsh fugs objetf. Sehgga dlaua lagah teratf dega ara eperba pusat laster. Dega lagah teratf, dapat dlhat bahwa pusat laster bergera euju loas yag tepat. Lagah dlaua berdasara sas fugs objetf. Output dar Fuzzy C-Meas erupaa atrs pusat laster beruura p da atrs derajat eaggotaa utu tap-tap data berbetu.
11 33 Pegelopoa laster dapat dlhat dar edua output. Matrs pusat laster eujua pusat laster utu tap-tap varabel yag daat dala setap lasterya. Matrs derajat eaggotaa eujua eederuga suatu data utu asu e dala laster tertetu. Sea besar la derajat eaggotaaya, aa sea besar peluag data tersebut asu e dala laster tertetu.
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 terperinciSEPUTAR 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 terperinciSTATISTIKA: 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Persoala utaa yag dhadap oleh seorag aaer atau pegabl eputusa adalah bagaaa egaloasa suatu suber yag terbatas datara berbaga atvtas atau proye Progra lear adalah suatu etode yag dapat
Lebih terperinciPROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)
H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat
Lebih terperinciLEMMA 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 terperinciHIMPUNAN 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 terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Lebih terperinciBAB 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 terperinciLatar Belakang. What is Fuzzy Clustering? Why using Fuzzy Clustering?... Kriteria indeks validitas. Penelitian Terdahulu
Jurusa Te Iforata, TI UII Latar Belaag Aalss Cluster (te aalss statsta ultvarat egelopoa obje pegaata e dala elopo ( < berdasara p peubah PENDEKATAN ANALISIS UZZY CLUSTERING PADA PENGELOPOKKAN STASIUN
Lebih terperinciCreated 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciHUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
Lebih terperinciBAB 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 terperinciLOCALLY 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 terperinciII. 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciBAB 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 terperinciKAJIAN 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 terperinciANALISIS 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 terperinciPemodelan Geographically Weighted Logistic Regression pada Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat di Provinsi Papua
Prosdg Sear Nasoal MIPA 06 Pera Peelta Ilu Dasar dala Meuag Pebagua Berelauta Jatagor, 7-8 Otober 06 ISBN 978-60-76-- Peodela Geographcally Weghted Logstc Regresso pada Ides Pebagua Kesehata Masyaraat
Lebih terperinciIII. 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 terperinci9. 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 terperinci9. 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 terperinciAnalisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
Lebih terperinciH 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 terperinciBAB 2 KAJIAN TEORITIS
BAB KAJIAN TEORITIS Desrps Teor Utu ebera dasar peulsa srps, terlebh dahulu pada baga aa dgabara secara rgas osep dasar yag berhubuga dega rptograf sepert defs rptograf, algorta rptograf, sste rptograf,
Lebih terperinciadalah 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 terperinciJURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D-127
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prt) D-7 ANALISIS HUBUNGAN DAN PEMODELAN LUAS PANEN PADI DENGAN INDIKAOR EL-NINO SOUHERN OSCILLAION (ENSO) DI KABUPAEN BOJONEGORO MELALUI PENDEKAAN
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
1 I PENDAHULUAN Pada baga awal bab, aa delasa latar belaag da tuua peelta yag dlaua. Seetara tu pada baga ahr bab aa dperlhata afaat dar peelta bag perusahaa. 1.1 Latar Belaag Masalah trasportas da dstrbus
Lebih terperinciBukti 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 terperinciUKURAN DASAR DATA STATISTIK
UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) Dan Algoritma Mixture Dalam Penclusteran Data Curah Hujan Kota Bengkulu
Perbadga Algortma Fuzzy C-Meas (FCM Da Algortma Mxture Dalam Pelustera Data Curah Huja Kota Begulu Herla Latpa Sar Dose Tetap Program Stud Te Ifromata verstas Dehase Begulu Emal : herlalatpasar@ymal.om
Lebih terperinciIdentifikasi Sistem Nonlinier Dengan Menggunakan Recurrent Neural Network Dan Algoritma Dead-Zone Kalman Filter
Idetfas Sste Noler Dega Megguaa Recurret Neural Networ Da Algorta Dead-Zoe Kala Flter Rully Soelaa Ragga Rfa Yudh Purwaato Maurdh H. Puroo Jurusa e Iforata Faultas eolog Iforas Progra Pascasarjaa Jurusa
Lebih terperinciSTATISTIKA. 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 terperinciPERBANDINGAN ESTIMATOR KERNEL DAN ESTIMATOR SPLINE DALAM MODEL REGRESI NONPARAMETRIK
NM VI 3-6 Jul 0 UNPAD, Jatagor PERBANDINGAN ESTIMATOR ERNEL DAN ESTIMATOR SPLINE DALAM MODEL REGRESI NONPARAMETRI I OMANG GDE SUARSA, I GUSTI AYU MADE SRINADI, NI LUH AYU PUSPA LESTARI 3 Jurusa Mateata
Lebih terperinciBAB 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 terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema
II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks
Lebih terperinciBAB 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 terperinciKajian 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciBAB 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 terperincititik 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
Lebih terperinciJEMBATAN 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelta Tujua ag g dcapa dalam peelta adalah utu megetahu apaah hasl belajar perserta dd elas IX MP Nusa Bagsa Mragge Dema pada mater poo volume bagu ruag ss legug
Lebih terperinci8.4 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 terperinciMateri 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 terperinciMODUL 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 terperinciBAB 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 terperinciMETODE 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 terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, ahu 015, Halama 05-14 Ole d: http://eoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa ANALISIS FAKOR FAKOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KEJAHAAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOOR
Lebih terperinciPEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON
Jural Bareeg Vol. 5 No. Hal. 3 7 () PEMODELAN JUMLAH KEMAIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU AHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON SALMON N. AULELE Staf Jurusa Matemata, FMIPA, Upatt Jl. Ir. M. Putuhea, Kampus
Lebih terperinciSTATISTIKA 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 terperinciDigraf 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 terperinciMETODE 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 terperinciAnalisa 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 terperinciProsiding 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 terperinciModel Persediaan dengan Batasan Kapasitas Gudang dan Modal pada Kasus Backorder dan Lost Sales
odel ersedaa dega atasa Kapastas Gudag da odal pada Kasus acorder da ost Sales Valeraa utosar urusa atemata Isttut Teolog Sepuluh Nopember Surabaya bstra ada model persedaa terdapat seragaa ebjaa memotor
Lebih terperinciPENDUGAAN FUNGSI KEUNTUNGAN DAN SKALA USAHA BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN BANDENG DI KECAMATAN PALANG KABUPATEN TUBAN JAWA TIMUR
Jural EKONOMI PEMBNGUNN Kaa Eoo Negara Berebag Hal: 3 35 PENDUGN FUNGSI KEUNTUNGN DN SKL USH BUDIDY PEMBESRN IKN BNDENG DI KECMTN PLNG KBUPTEN TUBN JW TIMUR Taer & Mohaad Noor Pusat Rset Pegolaha Produ
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu
Lebih terperinciE ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum
6.1 Pegerta Umum Baya permasalaha yag dataya dyataa oleh lebh dar sebuah varabel. Hubuga atara dua atau lebh varabel dapat dyataa secara matemata sehgga merupaa suatu model yag dapat dguaa utu berbaga
Lebih terperinciUKURAN 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 terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih terperinciEVALUASI OPERASI SISTEM TENAGA LISTRIK 5OO kv JAWA BALI MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
EVALUASI OPERASI SISTEM TENAGA LISTRIK 5OO V JAWA BALI MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Roy Chadrabuaa, Ad Soeprjato, Teguh Yuwoo Jurusa Te Eletro-FTI, Isttut Teolog Sepuluh Nopember Kampus ITS,
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. x R, untuk suatu fungsi f : R [0, )
LANDASAN TEORI Dalam baga aa dbahas teor-teor yag berata dega embahasa selautya, yag dbera dalam betu defs-defs, beberaa lema da teoremateorema etg Ruag Cotoh, Keada, da Peluag Defs (Percobaa Aca) Percobaa
Lebih terperinciUji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor
Jural Grade Vol3 No Jul 007 : 77-8 U Meda Pegaruh Uaa da Ieras dala Peroaa Berfaor Sg Nugroho Jurusa Maeaa, Faulas Maeaa da Ilu Pegeahua Ala, Uversas Begulu, Idoesa Dera Ju 007; Dseuu 6 Jul 007 Asra -
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB III T 2 HOTELLING PADA DATA SUBGRUP
BAB III HOELLING PADA DAA SUBGRUP Pada tahu 94, Walter. A. Shewart d Bell elehoe Laboratores ectaa suatu gra otrol statsta utu egotrol varabel-varabel etg ada roses rodus. Gra derraa sebaga cal baal dar
Lebih terperinciPENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA
PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda
Lebih terperinciPemilihan 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 terperinciANALISIS 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 terperinciIr. 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 terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
Lebih terperinciPemodelan Kondisi Jaringan Listrik PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selatan dengan Analisis Regresi Logistik Ordinal
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 7-0 (-98X Prt) D86 Pemodela Kods Jarga Lstr PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selata dega Aalss Regres Logst Ordal Des Olva Sswadar da Haryoo Dearteme Statsta,
Lebih terperinciFunctionally 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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
perpustaaa.us.ac.d dglb.us.ac.d BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Ladasa Teor.. Efus Pleura Pleura adalah membrae petg yag membugus setap paru da berfugs utu meldug paru. Membrae baga luar damaa pleura paretal,
Lebih terperinciRegresi 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 terperinciEstimator Robust S Pada Model Seemingly Unrelated Regression. The S Robust Estimator in Seemingly unrelated Regression Model
Jural ILMU DASAR Vol. 9 No. Jul 008 : 5-7 5 Estmator Robust S Pada Model Seemgl Urelated Regresso he S Robust Estmator Seemgl urelated Regresso Model Sulato Jurusa Matemata FMIPA Uverstas Arlagga ABSRAC
Lebih terperinciBAB 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 terperinciLaporan Penelitian. Analisis Ketunggalan Polinomial Interpolasi untuk Aproksimasi Fungsi
Lapora Peelta Aalss Ketuggala Polomal Iterpolas utu Aprosmas Fugs Peelt: Drs. Sahd, MSc. Jurusa Pedda Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pebetahua Alam Uverstas eger Yogyaarta ============================================
Lebih terperinciANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE
ISS: 339-54 JURAL GAUSSIA Volue 3 oor Tahu 04 Halaa 93-0 Ole d: http://eoural-sudpacd/dephp/gaussa AALISIS IFLASI KOTA SEMARAG MEGGUAKA METODE REGRESI O PARAMETRIK B-SPLIE Alvta Racha Dev Moch Adul Mud
Lebih terperinciPENANGANAN MISSING DATA PADA RANCANGAN BLOK RANDOM LENGKAP
PENANGANAN MISSING DATA PADA RANCANGAN BLOK RANDOM LENGKAP Rosa Sey Yudasar Jurusa Matemata, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam,Uverstas Neger Surabaya rosaseywah@yahoo.com Drs. Hery Tr Sutato, M.S
Lebih terperinciTaksiran 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 terperinciPENELUSURAN KARAKTERISTIK PERILAKU KONSUMEN DENGAN METODE AUTOMATIC INTERACTION DETECTION (AID)
PEELUSURA KARAKTERISTIK PERILAKU KOSUME DEGA METODE AUTOMATIC ITERACTIO DETECTIO AID Agus Rusgyoo Staf Pegajar Prod Statsta Jurusa Matemata FMIPA UDIP Abstract AID methods used to see relato betwee respos
Lebih terperinciGARIS 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 terperinciPENDEKATAN METODE SERVQUAL DAN KLASTER FUZZY K-MEANS UNTUK MENGANALISIS INDEKS KEPUASAN NASABAH BANK X
ISSN: 339-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahu 04, Halama 33-33 Ole d: htt://ejoural-s.ud.a.d/de.h/gaussa PENDEKATAN METODE SERVQUAL DAN KLASTER FUZZY K-MEANS UNTUK MENGANALISIS INDEKS KEPUASAN
Lebih terperincidan 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 terperinciPENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA
PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNA Srps dsaja sebaga salah satu syarat utu memperoleh gelar Sarjaa Sas Program Stud Matemata Oleh Layyatus
Lebih terperinciANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
Sear Nasoal Mateatka IV (SeNasMat) Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber, Surabaya, 3 Deseber NLISIS MSLH GENERTOR DRI POSSIBLE DN UNIVERSL EIGENVECTOR PD MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar, Suboo,
Lebih terperinciLam piran 1 K uesioner
LAMPIAN Lam pra K uesoer KUESIONE PENDAHULUAN Saya adalah mahasswa Uverstas Krste Maraatha Badug sedag megadaa peelta dalam pembuata Tugas Ahr. Maa saya megharapa erasamaya utu megs uesoer, saya megharapa
Lebih terperinciMETODE PRIMAL AFFINE-SKALING UNTUK MASALAH PROGRAM LINEAR
PLGI ERUPKN INDKN IDK ERPUJI EODE PRIL FFINE-SKLING UNUK SLH PROGR LINER Srps Dajua utu emeuh Salah Satu Sarat emperoleh Gelar Sarjaa Sas Program Stud atemata Oleh: jeg Retojwat NI : 343 PROGR SUDI EIK
Lebih terperinci