KAJIAN DAERAH STABILITAS MODEL TINGKAT BUNGA RENDLEMAN-BARTTER. Tri Handhika dan Murni

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "KAJIAN DAERAH STABILITAS MODEL TINGKAT BUNGA RENDLEMAN-BARTTER. Tri Handhika dan Murni"

Transkripsi

1 KAJIAN DAERAH STABILITAS MODEL TINGKAT BUNGA RENDLEMAN-BARTTER Tri Handhika dan Mrni Program Magiser Maemaika, Deparemen Maemaika, Universias Indonesia, Depok ; ABSTRAK Ummnya invesor dalam pasar keangan ergolong risk averse di mana resiko erseb berhbngan era dengan pergerakan ingka bnga. Keidakpasian pergerakan ingka bnga di masa depan merpakan bagian pening dalam eori pengambilan kepsan keangan, misalnya dalam menenkan harga sa prodk rnan ingka bnga aa dalam hal manajemen resiko. Peneliian ini mengkaji daerah sabilias model ingka bnga Rendleman-Barer (RB) yang dipengarhi oleh parameer model RB erseb. Krieria sabilias yang akan dibahas adalah krieria sabilias sokasik asimoik dan sabilias mean-sqare. Kajian ini sanga dibhkan nk mengji apakah hasil aksiran parameer model RB menghasilkan solsi yang masih mendekai solsi masalah sebenarnya aa idak. Hal ini berdasarkan solsi sa model ingka bnga, idak hanya dienkan oleh meode penaksiran parameer yang dignakan eapi jga dipengarhi oleh sabilias model. Kaa knci: Model Rendleman-Barer; Sabilias model sokasik. I. PENDAHULUAN Ummnya invesor dalam pasar keangan ergolong risk averse di mana resiko erseb berhbngan era dengan pergerakan ingka bnga. Keidakpasian pergerakan ingka bnga di masa depan merpakan bagian pening dalam eori pengambilan kepsan keangan. Keidakpasian ini jga merpakan kendala dalam menenkan harga sa prodk rnan ingka bnga mapn dalam hal manajemen resiko. Secara maemais, fenomena perbahan ingka bnga dapa dimodelkan dengan Persamaan Diferensial Sokasik (PDS). Solsi PDS berganng pada parameer yang kenyaaannya idak dikeahi nilainya. Masalah perilak model PDS di sembarang wak diseb jga sebagai sabilias model sokasik yang merpakan krieria pening dalam melakkan peramalan ( forecasing). Hal ini berdasarkan solsi sa model ingka bnga, idak hanya dienkan oleh meode penaksiran parameer yang dignakan eapi jga dipengarhi oleh sabilias model. Krieria sabilias model sokasik yang akan dibahas adalah krieria sabilias sokasik asimoik dan sabilias mean-sqare dari salah sa

2 model ingka bnga, yakni model RB. Model RB ini mendeskripsikan pergerakan ingka bnga (shor rae) menr sa smber resiko aa sa variabel keidakpasian, yai. Berdasarkan krieria-krieria sabilias erseb, dapa dikeahi nilai parameer yang mengakibakan model RB menjadi sabil. Hal ini diperoleh melali idenifikasi apakah parameer yang dimaksd erleak pada daerah sabiliasnya aa idak. Pada akhir makalah, akan dilengkapi pla dengan ilsrasi daerah sabilias model RB. II. BAHAN DAN METODE Permasalahan pada peneliian ini diselesaikan melali sdi lierar. Prosedr awal yang dilakkan dalam peneliian ini adalah menenkan solsi eksplisi model RB melali penerapan Rms Io dengan erlebih dahl diberikan Lemma berik ini [4]: U U U T memiliki rnan-rnan parsial yang konin,, dan x Misalkan :, U x. Maka nk sembarang,, T erdapa konsanakonsana, sedemikian sehingga berik [4]: dan x, x x U U U, x x U, x, x, xx x U, x x x. x Selanjnya, dari Lemma di aas dapa dikembangkan menjadi Rms Io sebagai Misalkan Y U, memenhi nk T di mana U seperi dalam Lemma di aas dan dengan e, f L T. Maka,, e d f dw s s s

3 U U U Y Ys, e, f, d s x x U f, dw s x () dengan probabilias, nk sembarang s T. Penerapan Rms Io erseb diperlkan karena model RB ermask dalam kaegori PDS, yakni persamaan diferensial dengan efek random yang memiliki variasi ak erbaas [4]. Solsi PDS idak dapa diperoleh dengan menerapkan Inegral Riemann, inegral Lebesge, mapn inegral Riemann-Sieljes, melainkan dengan menerapkan Inegral Io aapn Inegral Sraonovich yang memerlkan Rms Io di aas. Prosedr selanjnya adalah menenkan sabilias model RB. Namn, sebelmnya akan dibahas beberapa krieria sabilias model sokasik. Misalkan diberikan masalah nilai awal sokasik berik ini: d f d g dw nk T, x, () dengan f g, maka merpakan solsi sasioner dari masalah nilai awal sokasik erseb. Terdapa banyak cara dalam mendefinisikan sabilias model sokasik nk solsi sasioner. Dalam peneliian ini, hanya akan dibahas sabilias sokasik asimoik dan sabilias mean-sqare. Selanjnya, asmsikan bahwa, maka sabilias sokasik asimoik dan sabilias mean-sqare masing-masing didefinisikan sebagai berik []: a) Jika lim dengan probabilias, maka sabil secara sokasik asimoik. b) Jika E lim, maka sabil secara mean-sqare. (3) Berdasarkan definisi di aas, akan dienkan sabilias model RB.

4 III. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada Hasil dan Pembahasan berik, perama-ama akan dinjkkan solsi eksplisi besera krieria sabilias model PDS d a d b dw (4) dengan a, b dan W merpakan sa proses Wiener pada wak. Selanjnya, solsi eksplisi dan krieria sabilias erseb dapa diimplemenasikan ke dalam model RB yang persamaannya ekivalen dengan PDS persamaan (4). Pada makalah ini akan dilengkapi pla ilsrasi krieria sabilias model RB yang dinyaakan sebagai sa daerah sabilias. Kemdian, dilakkan ji kesabilan model RB menggnakan parameerparameer yang erleak di dalam mapn di lar daerah sabilias erseb. Sebelm menenkan krieria sabilias model PDS erseb, erlebih dahl akan diselesaikan solsi eksplisi model PDS dengan menggnakan Rms Io yang elah dibahas pada Bab II di aas. Misalkan Y U, dengan U x berdasarkan persamaan () diperoleh Y Y a, b d b dw N lim ;,, a b d b W W j j j j j N N lim, a b d b W W j j N j a b bw., ln x, maka Dengan pemisalan Y U, di mana U x, ln x diperoleh a b bw exp. (5) g f a Selanjnya, pandang persamaan () dengan mensbsisikan b diperoleh dan

5 d a d b dw nk T, x, (6) dengan a, b dan W merpakan sa proses Wiener pada wak. Sekarang, akan dinjkkan sabilias sokasik asimoik dari. Berdasarkan persamaan (5) diperoleh benk mlak berik ini: expa exp bw. exp b (7) Misalkan a vi dan b m ni, maka persamaan (7) menjadi dengan benk limi expmw exp m n, mw a b exp exp Re, lim lim exp mw exp Re a b. (8) Kemdian, pembkian ini akan dilanjkan melali da ahap sebagai berik: Tahap perama, jika dikeahi Re a b, maka akan dinjkkan sabil secara sokasik asimoik pada wak besar. Berdasarkan definisi pada persamaan (3.a), sabil secara sokasik asimoik pada wak besar, berari bahwa lim dengan probabilias. Oleh karena persamaan (8) menjadi Re a b, maka dengan probabilias. lim lim exp mw

6 Selanjnya pada ahap keda, jika dikeahi sabil secara sokasik asimoik pada wak besar, maka akan dinjkkan Re a b, maka dari persamaan (8) diperoleh Re a b. Misalkan lim lim exp mw exp Re a b. Karena dikeahi bahwa maka persamaan di aas menjadi sabil secara sokasik asimoik pada wak besar mw a b lim exp exp Re, lim exp mw exp Re a b. Persamaan erakhir di aas hanya erpenhi jika mw lim exp aa lim exp Re a b. Oleh karena Re a b, maka lim exp Re a b Akan eapi, sehingga lim exp mw harslah aa mw. mw. Hal ini konradiksi dengan yang dikeahi bahwa lim dengan probabilias. Oleh karena i, harslah Re a b. Dengan pembkian da ahap erseb, elah erbki bahwa solsi sasioner sabil secara sokasik asimoik pada wak besar jika dan hanya jika (9) Re a b. Berik ini akan dinjkkan pla bahwa solsi sasioner jga sabil secara mean-sqare. Berdasarkan persamaan (5) diperoleh berik: benk mlak kadra sebagai

7 exp a exp b exp bw. Misalkan a vi dan b m ni, maka menjadi exp exp m n exp mw, sehingga dengan benk limi exp Re a b. E exp m n, lim E lim exp Re a b. () Kemdian, pembkian ini jga akan dilakkan melali da ahap sebagai berik: dinjkkan Tahap perama, jika dikeahi a sabil secara mean-sqare, maka akan Re b. Berdasarkan definisi pada persamaan (3.b), secara mean-sqare, berari bahwa E menjadi aa sabil lim. Dengan demikian persamaan () lim E lim exp Re a b, lim exp Rea b. Persamaan erakhir ini hanya dipenhi jika a Re b. Selanjnya pada ahap keda, jika dikeahi dinjkkan persamaan () menjadi a sabil secara mean-sqare. Oleh karena a Re b, maka akan Re b, maka

8 lim E. Dengan pembkian da ahap erseb, solsi sasioner mean-sqare jika dan hanya jika a Re b. jga sabil secara () Krieria sabilias pada persamaan (9) dan ( ) di aas dapa dierapkan pada salah sa model ingka bnga dalam bidang keangan, dalam hal ini model RB yang persamaannya ekivalen dengan model PDS persamaan (4 ) nk a, b diberikan berik ini [5]: seperi dr ar d br dw, () dengan r adalah ingka bnga ( shor rae) pada wak, a adalah parameer ekspekasi laj pengembalian, b adalah parameer sandar deviasi yang mennjkkan volailias shor rae, sedangkan W adalah sa proses Wiener pada wak. Berdasarkan persamaan (8), sabilias sokasik asimoik model RB memenhi b a. Sedangkan, berdasarkan persamaan (9) sabilias mean-sqare model RB memenhi b a. Krieria sabilias sokasik asimoik dan sabilias mean-sqare model RB di aas dapa diilsrasikan sebagai daerah sabilias model sokasik dengan menggnakan sofware Maple sebagai berik: b b a a Gambar.a Daerah sabilias sokasik asimoik model RB Gambar.b Daerah sabilias mean-sqare model RB Berdasarkan keda gambar di aas, erliha bahwa daerah sabilias mean-sqare model RB erleak di dalam daerah sabilias sokasik asimoik model RB aa dengan

9 kaa lain solsi model RB yang sabil secara mean-sqare jga akan sabil secara sokasik asimoik eapi idak berlak sebaliknya. Dengan memilih salah sa nilai parameer yang erleak di dalam daerah sabilias model RB erseb dapa erliha bahwa r sabil secara sokasik asimoik dan sabil secara mean-sqare seperi diilsrasikan pada Gambar.a dan.b. Keda gambar erseb diperoleh melali implemenasi meode Eler-Maryama erhadap persamaan () dengan menggnakan sofware Malab 7. berik ini [3]: Gambar.a Uji kesabilan sokasik asimoik model RB dengan a dan b Gambar.b Uji kesabilan mean-sqare model RB dengan a dan b Gambar.a mengilsrasikan sebah linasan ingka bnga model RB erkai dengan kesabilan sokasik asimoik nk a dan b. Sedangkan, Gambar.b mengilsrasikan sa linasan yang merpakan raa-raa dari. simlasi linasan model RB erkai dengan kesabilan mean-sqare nk a dan b. Nilai E r pada masing-masing linasan semakin lama akan menj nol sehingga r memenhi kesabilan sokasik asimoik mapn kesabilan mean-sqare. Akan eapi, jika dipilih nilai parameer yang erleak di lar daerah sabilias model RB, maka erliha bahwa r idak sabil baik secara sokasik asimoik mapn secara mean-sqare. Hal ini erjadi karena semakin lama baik nilai diilsrasikan pada gambar berik ini: r dan E r r dan menj ak hingga, seperi Gambar 3.a Uji keidaksabilan sokasik asimoik model RB dengan a dan b Gambar 3.b Uji keidaksabilan mean-sqare model RB dengan a dan b

10 IV. KESIMPULAN DAN PROSPEK Berdasarkan Hasil dan Pembahasan di aas, dapa disimplkan bahwa model RB memiliki krieria sabilias mean-sqare dan sabilias sokasik asimoik. Jika diperoleh aksiran parameer model RB yang mask dalam krieria sabilias mean-sqare maka aksiran parameer erseb jga mask dalam krieria sabilias sokasik asimoik. Taksiran parameer yang mask dalam paling idak salah sa krieria erseb akan menghasilkan solsi model RB yang sabil. V. UCAPAN TERIMA KASIH Penlis mengcapkan erima kasih yang sebesar-besarnya kepada Ib Bevina D. Handari dan Bapak Gao F. Herono selak pembimbing. Pendanaan peneliian ini diperoleh melali dana Rise Ungglan Universias Indonesia (RUUI) ahn anggaran. DAFTAR PUSTAKA [] Allen, E. (7), Modeling wih Io Sochasic Differenial Eqaions, Neherland: Springer. [] Anggono, S. (4), Kajian Sabilias pada Masalah dan Meode Nmerik nk Persamaan Diferensial Sokasik, Depok: Deparemen Maemaika, Universias Indonesia. [3] Higham, D. J. (), An Algorihmic Inrodcion o Nmerical Simlaion of Sochasic Differenial Eqaions, SIAM Review, Vol. 43, No. 3, pp [4] Kloeden, P. E. and Plaen, E. (99), Nmerical Solion of Sochasic Differenial Eqaions, Heidelberg: Springer-Verlag. [5] Yolc, Y. (5), One-Facor Ineres Rae Models: Analyic Solions and Approximaions, Trkey: Deparmen of Financial Mahemaics, Middle Eas Technical Universiy.

KAJIAN STABILITAS MODEL TINGKAT BUNGA RENDLEMAN-BARTTER

KAJIAN STABILITAS MODEL TINGKAT BUNGA RENDLEMAN-BARTTER Mahemaical Science KAJIAN STABILITAS MODEL TINGKAT BUNGA RENDLEMAN-BARTTER Tri Handhika dan Mrni Program Magiser Maemaika, Deparemen Maemaika, Universias Indonesia, Depok ri.handhika@i.ac.id ; mrni@i.ac.id

Lebih terperinci

ANALISIS STABILITAS DAN PENAKSIRAN PARAMETER MODEL RENDLEMAN-BARTTER

ANALISIS STABILITAS DAN PENAKSIRAN PARAMETER MODEL RENDLEMAN-BARTTER ANALISIS STABILITAS DAN PENAKSIRAN PARAMETER MODEL RENDLEMAN-BARTTER Murni 1 dan Gao F. Herono 1, Program Magiser Maemaika, Deparemen maemaika FMIPA UI e-mail 1 : murni@ui.ac.id, e-mail : gao-f1@ui.ac.id

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI 2.1 Investasi

BAB II DASAR TEORI  2.1 Investasi A II DASAR EORI Sebelm melangkah lebih jah pada penenan porfolio opimal maka erlebih dahl dibahas mengenai pengerian invesasi pengerian porfolio lemma Io persamaan diferensial sokasik gerak rown bak proses

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. ρw z. Gambar 1 Elemen luas fluida dalam dua dimensi.

TINJAUAN PUSTAKA. ρw z. Gambar 1 Elemen luas fluida dalam dua dimensi. 3 II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini akan dibahas penrnan persamaan dasar flida ideal yang disarikan dari psaka (Doglas 2001) dan konsep dere Forier disarikan dari psaka (Ross 1984) 2.1 Persamaan Dasar

Lebih terperinci

PREMI UNTUK ASURANSI JIWA BERJANGKA PADA KASUS MULTISTATE

PREMI UNTUK ASURANSI JIWA BERJANGKA PADA KASUS MULTISTATE REMI UNUK ASURANSI JIWA BERJANGKA ADA KASUS MULISAE S Aminah 1*, Hasriai 2, Johannes Kho 2 1 Mahasiswa rogram S1 Maemaika 2 Dosen Jrsan Maemaika Faklas Maemaika dan Ilm engeahan Alam Universias Ria Kamps

Lebih terperinci

SYARAT BATAS SERAP PADA GELOMBANG AKUSTIK DUA DIMENSI

SYARAT BATAS SERAP PADA GELOMBANG AKUSTIK DUA DIMENSI Jrnal Maemaika Mrni dan Terapan Vol. 5 No. Desember 0: 3-39 SYARAT BATAS SERAP PADA GELOMBANG AUSTI DUA DIMENSI Mohammad Mahfzh Shiddiq ABSTRACT Aosi wave eqaion wih Dirihle and Nemann bondar ondiions

Lebih terperinci

BAB II PENGENDALI DIGITAL

BAB II PENGENDALI DIGITAL BAB II ENGENDALI DIGIAL ada bab ini akan dibahas enang dasar-dasar pengendali ID. Selanjnya dibahas enang penrnan persamaan diskri pengendali ID yang menjadi dasar perancangan pengendali digial. ada bagian

Lebih terperinci

Analisis sabilias..., Murni, FMIPAUI, 011

Analisis sabilias..., Murni, FMIPAUI, 011 Analisis sabilias..., Murni, FMIPAUI, 011 Analisis sabilias..., Murni, FMIPAUI, 011 Analisis sabilias..., Murni, FMIPAUI, 011 Analisis sabilias..., Murni, FMIPAUI, 011 KATA PENGANTAR Puji dan syukur penulis

Lebih terperinci

EKSISTENSI DAN KESTABILAN SOLUSI GELOMBANG JALAN MODEL KUASILINER DISSIPATIF DUA KANAL

EKSISTENSI DAN KESTABILAN SOLUSI GELOMBANG JALAN MODEL KUASILINER DISSIPATIF DUA KANAL EKSISTENSI DAN KESTABILAN SOLSI GELOMBANG JALAN MODEL KASILINER DISSIATIF DA KANAL SMARDI Jrsan Maemaika niersias Gadjah Mada mas_mardi@yahoo.com SOEARNA DARMAWIJAYA Jrsan Maemaika niersias Gadjah Mada

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARABOLIK NONLINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTUBASI HOMOTOPI TUGAS AKHIR

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARABOLIK NONLINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTUBASI HOMOTOPI TUGAS AKHIR PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARABOLIK NONLINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTUBASI HOMOTOPI TUGAS AKHIR Diajkan Sebagai Salah Sa Syara Unk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Pada Jrsan Maemaika Oleh:

Lebih terperinci

APROKSIMASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL HIPERBOLIK LINEAR

APROKSIMASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL HIPERBOLIK LINEAR Vol. 9. No. 1, 11 Jrnal Sains, Teknologi dan Indsri APROKSIMASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN PADA PERSAMAAN DIFERENSIAL HIPERBOLIK LINEAR Warono, Yslenia Mda Jrsan Maemaika Faklas Sains dan Teknologi UIN

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM LINEAR SINGULAR PADA RANGKAIAN RLC SEDERHANA

ANALISIS SISTEM LINEAR SINGULAR PADA RANGKAIAN RLC SEDERHANA Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode SSN: 979-9X Yogyakara, 3 November ANASS SSTEM NEA SNGUA PADA ANGKAAN SEDEHANA Kris Sryowai Jrsan Maemaika, Faklas Sains Terapan, ST

Lebih terperinci

BAB II MATERI PENUNJANG. 2.1 Keuangan Opsi

BAB II MATERI PENUNJANG. 2.1 Keuangan Opsi Bab II Maeri Penunjang BAB II MATERI PENUNJANG.1 Keuangan.1.1 Opsi Sebuah opsi keuangan memberikan hak (bukan kewajiban) unuk membeli aau menjual sebuah asse di waku yang akan daang dengan harga yang disepakai.

Lebih terperinci

BAB XV DIFERENSIAL (Turunan)

BAB XV DIFERENSIAL (Turunan) BAB XV DIFERENSIAL (Trnan) 7. y co y ' - cosec. y sec y ' sec an 9. y cosec y ' - cosec coan Jika y f(), maka rnan peramanya dinoasikan dy dengan y f ' () d dy Lim f ( + h) f ( ) dengan d h 0 h Penggnaan

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA ANALISIS STABILITAS DAN IMPLEMENTASI MODEL BRENNAN-SCHWARTZ TESIS TRI HANDHIKA

UNIVERSITAS INDONESIA ANALISIS STABILITAS DAN IMPLEMENTASI MODEL BRENNAN-SCHWARTZ TESIS TRI HANDHIKA UNIVERSITAS INDONESIA ANALISIS STABILITAS DAN IMPLEMENTASI MODEL BRENNAN-SCHWARTZ TESIS TRI HANDHIKA 9 6 5 7 7 4 3 1 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI MATEMATIKA DEPOK JULI 11

Lebih terperinci

SIMULASI PERGERAKAN TINGKAT BUNGA BERDASARKAN MODEL VASICEK

SIMULASI PERGERAKAN TINGKAT BUNGA BERDASARKAN MODEL VASICEK Jurnal Maemaika Murni dan Terapan εpsilon Vol.9 No.2 (215) Hal. 15-24 SIMULASI PEGEAKAN TINGKAT BUNGA BEDASAKAN MODEL VASICEK Shanika Marha, Dadan Kusnandar, Naomi N. Debaaraja Fakulas MIPA Universias

Lebih terperinci

Catatan Fisika Einstein cs 1

Catatan Fisika Einstein cs 1 Caaan Fisika Einsein cs 1 1 SATUAN DAN DIMENSI SATUAN Pengkran adalah sa proses pembandingan sesa dengan sesa yang lain yang dianggap sebagai paokan (sandar) yang diseb saan. Saan yang sanga mendasar diseb

Lebih terperinci

MODUL X FISIKA MODERN KONSEKUENSI TRANSFORMASI LORENTZ

MODUL X FISIKA MODERN KONSEKUENSI TRANSFORMASI LORENTZ MODUL X FISIKA MODERN KONSEKUENSI TRANSFORMASI LORENTZ Tjan Insrksional Umm : Agar mahasiswa dapa memahami mengenai Konsekensi Transformasi Lorenz Tjan Insrksional Khss : Dapa menjelaskan enang pemaian

Lebih terperinci

PENGOLAHAN AWAL DATA GRAVITASI

PENGOLAHAN AWAL DATA GRAVITASI Modl 4 ENGOLAHAN AWAL DATA GRAVITASI Unk dapa melakkan inerpreasi, maka daa hasil pengkran lapangan perl diolah. engolahan daa graviasi adalah nk mencari perbedaan harga graviasi dari sa iik ke iik yang

Lebih terperinci

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan

Lebih terperinci

BAB VI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL (PDP)

BAB VI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL (PDP) BAB VI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL (PDP) Pendahlan Persamaan diferensial parsial memegang peranan pening di dalam penggambaran keadaan fisis, dimana besaran-besaran yang erliba didalamnya berbah erhadap

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. menyatakan koordinat horizontal, koordinat vertikal, dan waktu. dan hukum kekekalan momentum memberikan persamaan Euler berikut

II LANDASAN TEORI. menyatakan koordinat horizontal, koordinat vertikal, dan waktu. dan hukum kekekalan momentum memberikan persamaan Euler berikut II LANDASAN EORI Paa bagian ini akan iraikan beberapa konsep ang menasari peneliian ini. Konsep inamika flia akan isajikan ari psaka [5] an [] seangkan eori sisem amilonian irangkm ari psaka [7] an [8]..

Lebih terperinci

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON*

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON* PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON* BERLIAN SETIAWATY DAN HIRASAWA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. sistem assembly line. PLC digunakan di berbagai industri dan mesin pengemasan dan

BAB I PENDAHULUAN. sistem assembly line. PLC digunakan di berbagai industri dan mesin pengemasan dan BAB I PENDAHULUAN.. Laar Belakang Masalah Prgrammable Lgic Cnrller () merpakan sa kmper digial yang dignakan nk masi dari prses-prses elekrmagneik. Seperi pengnrlan mes pada sisem assembly le. dignakan

Lebih terperinci

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI I. PENDAHULUAN. Laar Belakang Menuru Sharpe e al (993), invesasi adalah mengorbankan ase yang dimiliki sekarang guna mendapakan ase pada masa mendaang yang enu saja dengan jumlah yang lebih besar. Invesasi

Lebih terperinci

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN IndoMS Journal on Saisics Vol., No. (04), Page 7-37 PENAKSIRAN PARAMETER MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE INTEGRATED (VARI) DENGAN METODE MLE DAN PENERAPANNYA PADA DATA INDEKS HARGA KONSUMEN Dinda Ariska Wulandari,

Lebih terperinci

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi

Lebih terperinci

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk)

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk) Jurnal UJMC, Volume 3, Nomor 1, Hal. 15-0 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X ERHITUNGAN VAUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMUASI MONTE CARO (STUDI KASUS SAHAM T. X ACIATA.Tbk) Sii Alfiaur Rohmaniah 1 1 Universias

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode 20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Diferensial Hill Dengan Menggunakan Teori Floquet

Penyelesaian Persamaan Diferensial Hill Dengan Menggunakan Teori Floquet JURNAL FOURIER Okober 6, Vol. 5, No., 67-8 ISSN 5-763X; E-ISSN 54-539 Penyelesaian Persamaan Diferensial Hill Dengan Menggunakan eori Floque Syarifah Inayai Program Sudi Maemaika, Fakulas Maemaika dan

Lebih terperinci

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA

PENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA PENDUGAAN PARAMEER DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY DAN DIMAS HARI SANOSO Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor Jl Merani, Kampus

Lebih terperinci

BAB II Metode Pembentukan Fungsi Distribusi

BAB II Metode Pembentukan Fungsi Distribusi Saisika Maemaika II b Dian Kniai BAB II Meode Pembenkan Fngsi Disibsi Pada bab akan dibahas bebeapa meode alenaive nk menenkan fngsi disibsi dai pebah acak ba ang ebenk dai pebah acak ang lama. Dengan

Lebih terperinci

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,

Lebih terperinci

Pada gambar 5.1 trayek

Pada gambar 5.1 trayek Mingg ke V DEFINISI JALUR, LINTASAN, DAN SIRKUIT GRAF. Sa raek ang sema sisina berbeda diseb jalr (rail). Sedangkan sa jalr ang sema simplna berbeda diseb linasan (pah). Sa raek, jalr, aa linasan diseb

Lebih terperinci

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN A. Permasalahan Nyaa Penyebaran Penyaki Tuberculosis Tuberculosis merupakan salah sau penyaki menular yang disebabkan oleh bakeri Mycobacerium Tuberculosis. Penularan penyaki

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami 11 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Keahanan pangan (food securiy) di negara kia ampaknya cukup rapuh. Sejak awal ahun 1990-an, jumlah produksi pangan eruama beras, cenderung mengalami penurunan sehingga

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Perawaan (Mainenance) Mainenance adalah akivias agar komponen aau sisem yang rusak akan dikembalikan aau diperbaiki dalam suau kondisi erenu pada periode waku erenu (Ebeling,

Lebih terperinci

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Peran pasar obligasi dipandang oleh pemerinah sebagai sarana sraegis sumber pembiayaan alernaif selain pembiayaan perbankan dalam benuk pinjaman (loan). Kondisi anggaran

Lebih terperinci

XII. BALOK ELASTIS KHUSUS

XII. BALOK ELASTIS KHUSUS [Balok Elasis Khss] X. BALOK ELASTS KHUSUS.. Balok Berpenampang Simeris Jika beban ransversal ang menghasilkan lengkngan (bending) dikenakan pada balok ang penampangna simeris maka idak menghasilkan orsi

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilakukan di Dafarm, yaiu uni usaha peernakan Darul Fallah yang erleak di Kecamaan Ciampea, Kabupaen Bogor, Jawa Bara. Pemilihan lokasi

Lebih terperinci

PERAMALAN CURAH HUJAN DENGAN WAVELET

PERAMALAN CURAH HUJAN DENGAN WAVELET PERAMALAN CURAH HUJAN DENGAN WAVELET Garini Widosari 1 T-7 1 Polieknik Negeri Samarinda 1 garini_72@yahoo.com Absrak Peramalan adalah salah sau unsur yang sanga pening dalam pengambilan kepuusan. Peranan

Lebih terperinci

SOLUSI-SOLUSI PERIODIK PADA PERLUASAN FRACTIONAL VAN-DER POL TAK LINEAR

SOLUSI-SOLUSI PERIODIK PADA PERLUASAN FRACTIONAL VAN-DER POL TAK LINEAR Jurnal Maemaika Vol. 8, No., Desember 5: 7-77 SOLUSI-SOLUSI PERIODIK PADA PERLUASAN FRACTIONAL VAN-DER POL TAK LINEAR S. B. Waluya Jurusan Maemaika FMIPA Universias Negeri Semarang sevanusbudi@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Peneliian Keinginan Kelompok Tani Duma Lori yang erdapa di Desa Konda Maloba dan masyaraka sekiar akan berdirinya penggilingan gabah di daerahnya, elah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 3. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pikir BAB III METODE PENELITIAN Peneliian ini diujukan unuk membukikan adanya hubungan dan pengaruh dari nilai ukar Rupiah erhadap Dollar Amerika Serika (exchange rae),

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan pada kasus pengolahan ikan asap IACHI Peikan Cia Halus (PCH) yang erleak di Desa Raga Jaya Kecamaan Ciayam, Kabupaen Bogor,

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilaksanakan di PT Panafil Essenial Oil. Lokasi dipilih dengan perimbangan bahwa perusahaan ini berencana unuk melakukan usaha dibidang

Lebih terperinci

SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galatia Ballangan)

SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galatia Ballangan) SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galaia Ballangan) SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Saionary Disribuion of Swiss Bonus-Malus

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi

Lebih terperinci

BAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun

BAB III ARFIMA-FIGARCH. pendek (short memory) karena fungsi autokorelasi antara dan turun BAB III ARFIMA-FIGARCH 3. Time Series Memori Jangka Panjang Proses ARMA sering dinyaakan sebagai proses memori jangka pendek (shor memory) karena fungsi auokorelasi anara dan urun cepa secara eksponensial

Lebih terperinci

Analisis Model dan Contoh Numerik

Analisis Model dan Contoh Numerik Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi.

Lebih terperinci

PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN

PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN Seminar Nasional Saisika IX Insiu Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN Brodjol Suijo Jurusan Saisika ITS Surabaya ABSTRAK Pada umumnya daa ekonomi bersifa ime

Lebih terperinci

MODEl PERSAMAAN DIFERENSIAL STOKASTIK UNTUK PROSES PRENDIVILLE

MODEl PERSAMAAN DIFERENSIAL STOKASTIK UNTUK PROSES PRENDIVILLE βea p-issn: 285-5893 / e-issn: 2541-458 hp://jurnalbea.ac.id Vol. 5 No. 1 (Mei) 212, Hal. 75-8 βea 212 MODEl PERSAMAAN DIFERENSIAL STOKASTIK UNTUK PROSES PRENDIVILLE Grania Absrak: Suau model yang banyak

Lebih terperinci

ANALISIS ANTRIAN ANGKUTAN UMUM BUS ANTAR KOTA REGULER DI TERMINAL ARJOSARI

ANALISIS ANTRIAN ANGKUTAN UMUM BUS ANTAR KOTA REGULER DI TERMINAL ARJOSARI Achmadi, Analisis Anrian Angkuan Umum Bus Anar Koa Reguler di Terminal ANALISIS ANTRIAN ANGKUTAN UMUM BUS ANTAR KOTA REGULER DI TERMINAL ARJOSARI Seno Achmadi Absrak : Seiring dengan berkembangnya aku,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.. Hasil Peneliian 4... Daa Hasil Peneliian Dari hasil peneliian diperoleh daa kemampuan dribble. hasilnya sebagai mana pada abel I (dilampirkan) 4... Deskripsi

Lebih terperinci

(T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES

(T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES PROSIDING ISSN : 087-590. Seminar Nasional Saisika November 0 Vol, November 0 (T.9) PENAKSIRAN MODEL GARCH DENGAN METODE BOUNDED M-ESTIMATES Yahya Ubaid ), Budi Nurani R. ), Mulyana K. 3) )Mahasiswa Program

Lebih terperinci

{ } III PEMBAHASAN. Definisi (Proses Gerak Brown) Proses stokastik { X ( t)

{ } III PEMBAHASAN. Definisi (Proses Gerak Brown) Proses stokastik { X ( t) 4 adalah ggs eaah (onable se), sedangkan X diseb poses sokasik dengan wak konin (oninos-ime sohasi poess) jika H adalah sa ineval. Bebeapa onoh dai poses sokasik dalam masalah finansial adalah sebagai

Lebih terperinci

Abstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih.

Abstrak Hampir seluruh aktivitas manusia di berbagai belahan bumi sangat bergantung terhadap ketersediaan air bersih. 1 Peramalan Volume Produksi Air Bersih di PDAM Kabupaen Bojonegoro berdasarkan Jumlah Pelanggan dan Volume Konsumsi Air Fasha Aulia Pradhani dan Adaul Mukarromah Jurusan Saisika, FMIPA, ITS Jl. Arief Rahman

Lebih terperinci

MODEL HIDRODINAMIKA. Pendahuluan. CFD di Bidang Hidraulika Saluran Terbuka Istiarto JTSL FT UGM

MODEL HIDRODINAMIKA. Pendahuluan. CFD di Bidang Hidraulika Saluran Terbuka Istiarto JTSL FT UGM MODEL HIDRODINAMIKA CFD di Bidang Hidralika Salran Terbka Isiaro JTSL FT UGM Isiaro Jrsan Teknik Sipil dan Lingkngan FT UGM hp://isiaro.saff.gm.ac.id email: isiaro@gm.ac.id Pendahlan Model maemaik hidralika

Lebih terperinci

Suatu Catatan Matematika Model Ekonomi Diamond

Suatu Catatan Matematika Model Ekonomi Diamond Vol. 5, No.2, 58-65, Januari 2009 Suau aaan Maemaika Model Ekonomi Diamond Jeffry Kusuma Absrak Model maemaika diberikan unuk menjelaskan fenomena dalam dunia ekonomi makro seperi modal/kapial, enaga kerja,

Lebih terperinci

Estimasi Fungsi Tahan Hidup Virus Hepatitis di Kabupaten Jember (Estimating of Survival Function of Hepatitis Virus in Jember)

Estimasi Fungsi Tahan Hidup Virus Hepatitis di Kabupaten Jember (Estimating of Survival Function of Hepatitis Virus in Jember) Jurnal ILMU DASAR Vol. 8 No. 2, Juli 2007 : 135-141 135 Esimasi Fungsi Tahan Hidup Virus Hepaiis di Kabupaen Jember (Esimaing of Survival Funcion of Hepaiis Virus in Jember) Mohamad Faekurohman Saf Pengajar

Lebih terperinci

PENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI

PENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI PENGGUNAAN ONSEP FUNGSI CONVEX UNU MENENUAN SENSIIVIAS HARGA OBLIGASI 1 Zelmi Widyanuara, 2 Ei urniai, Dra., M.Si., 3 Icih Sukarsih, S.Si., M.Si. Maemaika, Universias Islam Bandung, Jl. amansari No.1 Bandung

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK

BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK Dengan memperhaikan fungsi sebaran peluang berahan dari masingmasing sebaran klaim, sebagai mana diulis pada persamaan (3.45), (3.70) dan (3.90), perhiungan numerik idak mudah

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang

Lebih terperinci

PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT

PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT Saisika, Vol. 2, No. 2, November 24 PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN TERHADAP SAHAM NEGARA TERDEKAT Sri Wahyuni, 2 Farikhin, Iswahyudi Joko Suprayino Program Sudi Saisika

Lebih terperinci

1999 sampai bulan September Data ini diperoleh dari yahoo!finance.

1999 sampai bulan September Data ini diperoleh dari yahoo!finance. 7 999 sampai bulan Sepember 8. Daa ini diperoleh dari yahoo!finance. Meode Langkah-langkah pemodelan nilai harian IHSG secara garis besar dapa diliha pada Lampiran dengan penjelasan sebagai beriku:. Melakukan

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. Untuk membantu tercapainya suatu keputusan yang efisien, diperlukan adanya

LANDASAN TEORI. Untuk membantu tercapainya suatu keputusan yang efisien, diperlukan adanya BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1 Pengerian Peramalan Unuk membanu ercapainya suau kepuusan yang efisien, diperlukan adanya suau cara yang epa, sisemais dan dapa diperanggungjawabkan. Salah sau ala yang diperlukan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Salah sau ujuan didirikannya perusahaan adalah dalam rangka memaksimalkan firm of value. Salah sau cara unuk mengukur seberapa besar perusahaan mencipakan

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di

Lebih terperinci

Sekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN

Sekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN Modul 1 Sekilas Pandang Drs. Irlan Soelaeman, M.Ed. S PENDAHULUAN uau hari, saya dan keluarga berencana membawa mobil pergi ke Surabaya unuk mengunjungi salah seorang saudara. Sau hari sebelum keberangkaan,

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI Seminar Nasional Informaika PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI Evri Ekadiansyah Program Sudi D Manajemen Informaika, STMIK Poensi Uama evrie9@gmail.com

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Dalam pelaksanaan pembangunan saa ini, ilmu saisik memegang peranan pening baik iu di dalam pekerjaan maupun pada kehidupan sehari-hari. Ilmu saisik sekarang elah melaju

Lebih terperinci

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG AIRLINES PT. ANGKASA PURA II BANDARA SULTAN SYARIF KASIM II PEKANBARU DENGAN ARIMA(0,1,1)(0,1,1) 12 TUGAS AKHIR.

PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG AIRLINES PT. ANGKASA PURA II BANDARA SULTAN SYARIF KASIM II PEKANBARU DENGAN ARIMA(0,1,1)(0,1,1) 12 TUGAS AKHIR. PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG AIRLINES PT. ANGKASA PURA II BANDARA SULTAN SYARIF KASIM II PEKANBARU DENGAN ARIMA(0,,)(0,,) 2 TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Sau Syara unuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains

Lebih terperinci

BAB III. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan perhitungan untuk menilai

BAB III. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan perhitungan untuk menilai BAB III PENILAIAN HARGA WAJAR SAHAM PAA SEKTOR INUSTRI BATUBARA ENGAN MENGGUNAKAN TRINOMIAL IVIEN ISCOUNT MOEL 3.. Pendahuluan Pada bab ini akan dijelaskan mengenai ahapan perhiungan unuk menilai harga

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES

IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES Daa merupakan bagian pening dalam peramalan. Beriku adalah empa krieria yang dapa digunakan sebagai acuan agar daa dapa digunakan dalam peramalan.. Daa harus dapa dipercaya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. matematika, age-structured epidemic model, basic reproduction rate, teori interaksi

BAB 2 LANDASAN TEORI. matematika, age-structured epidemic model, basic reproduction rate, teori interaksi BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan mengenai penyaki demam berdarah, pemodelan maemaika, age-srucured epidemic model, basic reproducion rae, eori ineraksi manusia dan kompuer, rekayasa perangka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Usahatani belimbing karangsari adalah kegiatan menanam dan mengelola. utama penerimaan usaha yang dilakukan oleh petani.

III. METODE PENELITIAN. Usahatani belimbing karangsari adalah kegiatan menanam dan mengelola. utama penerimaan usaha yang dilakukan oleh petani. III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Usahaani belimbing karangsari adalah kegiaan menanam dan mengelola anaman belimbing karangsari unuk menghasilkan produksi, sebagai sumber

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel

BAB III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel BAB III ANALISIS INTERVENSI 3.1. Pendahuluan Analisis inervensi dimaksudkan unuk penenuan jenis respons variabel ak bebas yang akan muncul akiba perubahan pada variabel bebas. Box dan Tiao (1975) elah

Lebih terperinci

Aplikasi Metode Seismik 4D untuk Memantau Injeksi Air pada Lapangan Minyak Erfolg

Aplikasi Metode Seismik 4D untuk Memantau Injeksi Air pada Lapangan Minyak Erfolg Aplikasi Meode Seismik 4D unuk Memanau Injeksi Air pada Lapangan Minyak Erfolg Prillia Aufa Adriani, Gusriyansyah Mishar, Supriyano Absrak Lapangan minyak Erfolg elah dieksploiasi sejak ahun 1990 dan sekarang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.

Lebih terperinci

PENGARUH KETIDAKPASTIAN HARGA OUTPUT DAN TINGKAT UPAH TERHADAP KEPUTUSAN INVESTASI OPTIMAL PERUSAHAAN ABSTRACT

PENGARUH KETIDAKPASTIAN HARGA OUTPUT DAN TINGKAT UPAH TERHADAP KEPUTUSAN INVESTASI OPTIMAL PERUSAHAAN ABSTRACT PENGARUH KETIDAKPASTIAN HARGA OUTPUT DAN TINGKAT UPAH TERHADAP KEPUTUSAN INVESTASI OPTIMAL PERUSAHAAN Tegun Jadida Efraim 1, Tumpal Parulian Nababan, Haposan Sirai 1 Mahasiswa Program Sudi S1 Maemaika

Lebih terperinci

PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA

PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA ISSN 5-73X PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR ISIKA SISWA Henok Siagian dan Iran Susano Jurusan isika, MIPA Universias Negeri Medan Jl. Willem Iskandar, Psr V -Medan

Lebih terperinci

Bab II Dasar Teori Kelayakan Investasi

Bab II Dasar Teori Kelayakan Investasi Bab II Dasar Teori Kelayakan Invesasi 2.1 Prinsip Analisis Biaya dan Manfaa (os and Benefi Analysis) Invesasi adalah penanaman modal yang digunakan dalam proses produksi unuk keunungan suau perusahaan.

Lebih terperinci

RANK DARI MATRIKS ATAS RING

RANK DARI MATRIKS ATAS RING Dela-Pi: Jurnal Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISSN 089-855X ANK DAI MATIKS ATAS ING Ida Kurnia Waliyani Program Sudi Pendidikan Maemaika Jurusan Pendidikan Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam FKIP Universias

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN Peramalan Dengan Meode Smoohing dan Verifikasi Meode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range () (Sudi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tira Kencana Samarinda) Forecasing wih Smoohing and Verificaion

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Persediaan Persediaan adalah barang yang disimpan unuk pemakaian lebih lanju aau dijual. Persediaan dapa berupa bahan baku, barang seengah jadi aau barang jadi maupun

Lebih terperinci

Persamaan Differensial Parsial Difusi Homogen pada Selang. dengan Kondisi Batas Dirichlet dan Neumann

Persamaan Differensial Parsial Difusi Homogen pada Selang. dengan Kondisi Batas Dirichlet dan Neumann Okober 16, Vol. 1, No.1. ISSN: 57-618 Persamaan Differensial Parsial Difusi Homogen pada Selang, dengan Kondisi Baas Dirichle dan Neumann Rukmono Budi Uomo Universias Muhammadiyah Tangerang rukmono.budi.u@mail.ugm.ac.id

Lebih terperinci

PENGGUNAAN ORDER STATISTICS DALAM MENENTUKAN SAMPEL PADA EKSPERIMEN LIFE-TESTING

PENGGUNAAN ORDER STATISTICS DALAM MENENTUKAN SAMPEL PADA EKSPERIMEN LIFE-TESTING BIASaisics (2016) Vol. 10, No. 1, hal. 1-7 PENGGUNAAN ORDER STATISTICS DALAM MENENTUKAN SAMPEL PADA EKSPERIMEN LIFE-TESTING Yeny Krisa Frany 1, Budhi Handoko 2 1,2 Deparemen Saisika FMIPA Universias Padjadjaran

Lebih terperinci

Kata kunci: Deret waktu, Heteroskedastisitas, IGARCH, Peramalan. Keywords: Time Series, Heteroscedasticity, IGARCH, Forecasting.

Kata kunci: Deret waktu, Heteroskedastisitas, IGARCH, Peramalan. Keywords: Time Series, Heteroscedasticity, IGARCH, Forecasting. METODE INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (IGARCH) UNTUK MEMODELKAN HARGA GABAH DUNIA (INTEGRATED GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY TO CAPTURE

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI 7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci