TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian"

Transkripsi

1 TEORI ANTRIAN Teori atria merupaka studi matematis megeai atria atau waitig lies yag di dalamya disediaka beberapa alteratif model matematika yag dapat diguaka utuk meetuka beberapa karakteristik da optimasi dalam pegambila keputusa suatu sistem atria. A. Defiisi da Usur-usur Dasar Model Atria Defiisi Sistem Atria. Sistem atria adalah himpua pelagga, pelaya, da suatu atura yag megatur kedataga para pelagga da pelayaaya. Sistem atria merupaka proses kelahira-kematia dega suatu populasi yag terdiri atas para pelagga yag sedag meuggu pelayaa atau yag sedag dilayai. Kelahira terjadi jika seorag pelagga memasuki fasilitas pelayaa, sedagka kematia terjadi jika pelagga meiggalka fasilitas pelayaa tersebut. Keadaa sistem adalah jumlah pelagga dalam suatu fasilitas pelayaa. Proses atria adalah suatu proses yag berhubuga dega kedataga pelagga ke suatu sistem atria, kemudia meuggu dalam atria higga pelaya memilih pelagga sesuai dega disipli pelayaa, da akhirya pelagga meiggalka sistem atria setelah selesai pelayaa. Sistem Atria Sumber pemaggila Pelagga Atria Pelayaa Pelayaa selesai Gambar Proses atria pada suatu sistem atria Usur-usur Dasar Model Atria Suatu sistem atria bergatug pada tujuh faktor yaitu :. Pola Kedataga adalah bayakya kedataga pelagga selama periode waktu tertetu. Pelagga dapat datag seara idividu maupu kelompok. Namu, jika tidak disebutka seara khusus maka kedataga terjadi seara idividu. Kedataga dapat beragam pada suatu periode waktu tertetu, amu dapat juga bersifat aak di maa kedataga pelagga tidak bergatug pada waktu. Jika kedataga bersifat aak maka perlu ditetuka distribusi probabilitas waktu atar kedatagaya. Pola kedataga dapat diirika oleh distribusi probabilitas waktu atar kedataga atau probabilitas jumlah pelagga yag datag pada sistem atria. Waktu atar kedataga adalah waktu atara dua kedataga yag beruruta pada suatu fasilitas pelayaa.. Pola Kepergia adalah bayakya kepergia pelagga selama periode waktu tertetu. Pola kepergia biasaya diirika oleh waktu pelayaa, yaitu waktu yag dibutuhka oleh seorag pelaya utuk melayai seorag pelagga. Waktu pelayaa dapat bersifat determiistik atau berupa suatu variabel aak dega distribusi peluag tertetu. 3. Raaga Saraa Pelayaa atau desai saraa pelayaa berkaita erat dega betuk barisa atria da pelayaa pada suatu sistem atria. Sebuah saraa pelayaa mempuyai jumlah salura (hael) da jumlah tahap (phase) pelayaa tertetu. Salura (hael) adalah jumlah pelaya yag dapat memberika pelayaa kepada pelagga pada waktu yag bersamaa, sedagka tahap (phase) adalah jumlah termial-termial 7

2 8 pelayaa yag harus dilalui oleh pelagga sebelum pelayaa diyataka legkap atau selesai. Raaga saraa pelayaa terdiri atas empat maam yag diuraika sebagai berikut.. Satu salura satu tahap (sigle hael sigle phase), artiya saraa pelayaa memiliki satu pelaya da pelayaa kepada pelagga diselesaika dalam satu kali proses pelayaa. Pelagga masuk Atria Pelayaa (jeis ) Pelagga Keluar Gambar Desai saraa pelayaa satu salura satu tahap. Bayak salura satu tahap (multihael sigle phase), artiya saraa pelayaa memiliki lebih dari satu pelaya da pelayaa kepada pelagga diselesaika dalam satu kali proses pelayaa. Desai ii disebut juga desai pelayaa paralel. Pelagga masuk Pelayaa (jeis,omor ) Pelagga Keluar Atria Pelayaa (jeis,omor ) Gambar 3 Desai saraa pelayaa bayak salura satu tahap 3. Satu salura bayak tahap (sigle hael multiphase), artiya saraa pelayaa memiliki satu pelaya da pelayaa kepada pelagga belum terselesaika haya dalam satu kali proses pelayaa. Desai ii disebut juga desai pelayaa seri atau tadem. Pelagga masuk Atria Pelayaa (jeis ) Pelayaa (jeis ) Pelagga Keluar Gambar 4 Desai saraa pelayaa satu salura bayak tahap 4. Bayak salura bayak tahap (multihael multiphase), artiya saraa pelayaa memiliki lebih dari satu pelaya da pelayaa kepada pelagga belum terselesaika haya dalam satu kali proses pelayaa. Desai ii disebut juga desai pelayaa jariga atau atria etwork. Pelagga masuk Pelayaa (jeis,omor ) Pelayaa (jeis,omor ) Pelagga Keluar Atria Pelayaa (jeis,omor ) Pelayaa (jeis,omor ) Gambar 5 Desai saraa pelayaa bayak salura bayak tahap 4. Disipli Pelayaa adalah kebijaka yag megatur ara memilih pelagga yag aka dilayai dari suatu atria. Disipli pelayaa yag biasa diterapka dalam kehidupa sehari-hari yaki sebagai berikut:. First Come First Served (FCFS) atau First I First Out (FIFO), artiya pelayaa didahuluka kepada pelagga yag lebih awal datag atau mempuyai omor atria lebih keil.

3 9. Last Come First Served (LCFS), artiya pelayaa didahuluka kepada pelagga yag lebih akhir datag. 3. Servie I Radom Order (SIRO), artiya pelayaa dilakuka kepada pelagga dega pemiliha seara aak. Atria prioritas (priority queue), artiya pelayaa diberika kepada pelagga yag mempuyai kepetiga atau prioritas yag sagat tiggi. Terdapat dua maam peratura dalam atria prioritas yaitu disipli preemtif (preemtive disiplie) yag ditulis PRD da disipli o-preemtif (o-preemtive disiplie) yag ditulis NPD. Disipli preemtif berlaku ketika pelagga dega prioritas lebih tiggi memasuki sistem maka pelagga tersebut lagsug dapat dilayai meskipu pelagga yag mempuyai prioritas yag lebih redah berada dalam proses pelayaa. Disipli o-preemtif berlaku ketika pelagga dega prioritas lebih tiggi memasuki sistem, baru aka dilayai setelah sebuah pelayaa yag sedag berlagsug terselesaika. 5. Kapasitas Sistem adalah jumlah maksimum pelagga, baik pelagga yag sedag berada dalam pelayaa maupu dalam atria, yag dapat ditampug oleh fasilitas pelayaa pada saat yag sama. Suatu sistem atria yag tidak membatasi jumlah pelagga dalam fasilitas pelayaaya disebut sistem berkapasitas tak berhigga, sedagka suatu sistem yag membatasi jumlah pelagga dalam fasilitas pelayaaya disebut sistem berkapasitas berhigga. 6. Ukura Sumber Pemaggila adalah bayakya populasi yag membutuhka pelayaa dalam suatu sistem atria. Ukura sumber pemaggila dapat terbatas maupu tak terbatas. Sumber pemaggila terbatas terjadi ketika bayakya pelagga dalam sistem mempegaruhi laju kedataga pelagga baru. 7. Perilaku Mausia merupaka perilaku-perilaku yag mempegaruhi suatu sistem atria ketika mausia mempuyai pera dalam sistem sebagai pelaya atau pelagga. Pelaya yag berupa mausia dapat bekerja epat maupu lambat sesuai dega kemampuaya sehigga mempegaruhi lamaya waktu tuggu. Selai itu, pelaya juga dapat memperepat laju pelayaa ketika terjadi atria yag sagat pajag. Jika terdapat dua atau lebih jalur atria maka pelagga yag berupa mausia dapat berpidah dari jalur yag satu ke jalur yag lai, yag dikeal dega istilah jokey habit. Jika pelagga melihat atria yag terlalu pajag ketika aka memasuki sistem maka pelagga yag sabar tetap memasuki sistem da bergabug dega atria. Namu demikia, pelagga yag tidak sabar dapat meolak utuk memasuki sistem atria (balkig). Pelagga yag sudah berada dalam sistem atria, yag buka merupaka atria lagsug, dapat meiggalka barisa atria utuk semetara waktu, bahka dapat membatalka atria (reegig) karea barisa masih terlalu pajag. Perilaku-perilaku mausia tersebut, baik perilaku pelagga maupu pelaya, diasumsika tidak terjadi dalam suatu sistem atria jika tidak disebutka seara khusus. B. Notasi Atria Notasi baku utuk memodelka suatu sistem atria pertama kali dikemukaka oleh D. G. Kedall dalam betuk a / b /, da dikeal sebagai otasi Kedall. Namu, A. M. Lee meambahka simbol d da e sehigga mejadi a / b / / d / e yag disebut otasi Kedall- Lee. Notasi Kedall-Lee tersebut perlu ditambah dega simbol f. Sehigga, karakteristik suatu atria dapat diotasika dalam format baku (a / b / ) : ( d / e / f ). Notasi a sampai f berturutturut meyataka distribusi waktu atar kedataga, distribusi waktu pelayaa, jumlah hael pelayaa, disipli pelayaa, kapasitas sistem, da ukura sumber pemaggila. Notasi a sampai f dapat digati dega simbol-simbol yag disajika dalam Tabel.

4 Tabel Simbol-simbol peggati otasi a sampai f pada otasi Kedall-Lee Notasi Simbol Keteraga a da b M Markov, kedataga atau kepergia berdistribusi Poisso (waktu atar kedataga atau waktu pelayaa berdistribusi ekspoesial) D Determiistik, waktu atar kedataga atau waktu pelayaa kosta atau determiistik E k Erlag, waktu atar kedataga atau waktu pelayaa berdistribusi Erlag GI Geeral Idepedet, distribusi idepede umum dari kedataga atau waktu atar kedataga G Geeral, distribusi umum dari kepergia atau waktu pelayaa d FCFS/FIFO First Come First Served/First I First Out LCFS Last Come First Served SIRO Servie I Radom Order GD Geeral Disiplie NPD No-preemtive disiplie PRD Preemtive disiplie, e, da f,,..., C. Proses Kedataga da Kepergia Proses kedataga da kepergia dalam suatu sistem atria merupaka proses kelahira da kematia (birth-death proesses). Kelahira terjadi jika seorag pelagga memasuki sistem atria da kematia terjadi jika pelagga meiggalka sistem atria tersebut. Proses kelahira da kematia merupaka proses pejumlaha dalam suatu sistem di maa keadaa sistem selalu meghasilka bilaga bulat tak egatif. Keadaa sistem pada saat t didefiisika sebagai selisih atara bayakya kelahira (kedataga) da kematia (kepergia) pada saat t, diotasika dega N(t), yaitu bayakya pelagga yag berada dalam sistem pada saat t. Misal, bayakya kedataga pelagga pada saat t diotasika dega X(t) da bayakya kepergia pada saat t diotasika dega Y(t), maka bayakya pelagga yag berada dalam sistem pada saat t adalah N(t) X(t) Y(t). Sedagka peluag terdapat pelagga dalam sistem atria pada saat t diotasika dega P(N(t) ) atau P (t). Proses kedataga da kepergia dalam suatu atria memiliki asumsi-asumsi sebagai berikut.. Peluag terjadi satu kedataga pada iterval waktu [t, t + Δt] ditulis P[ X ( t t) X ( t) ] t o( t), dega : bayakya pelagga dalam sistem atria λ : laju kedataga tiap satua waktu jika terdapat pelagga dalam sistem Δt : pajag iterval waktu o( t) o(δt): suatu fugsi yag memeuhi lim. t ( t). Peluag tidak terjadi kedataga pada iterval waktu [t, t + Δt] ditulis P[ X ( t t) X ( t) ] λ Δt + o(δt). 3. Peluag terjadi satu kepergia pada iterval waktu [t, t + Δt] ditulis P[ Y( t t) Y( t) ] µ Δt + o(δt), dega µ : laju kepergia tiap satua waktu jika terdapat pelagga dalam sistem. 4. Peluag tidak terjadi kepergia pada iterval waktu [t, t + Δt] ditulis P[ Y( t t) Y( t) ] µ Δt + o(δt). 5. Peluag terjadi lebih dari satu kedataga da kepergia pada iterval waktu [t, t + Δt] adalah o(δt).

5 6. Kedataga da kepergia merupaka kejadia-kejadia yag salig bebas. Berdasarka Asumsi 6, kedataga da kepergia merupaka kejadia-kejadia yag salig bebas, sehigga kejadia yag terjadi pada iterval waktu tertetu tidak mempegaruhi kejadia pada iterval waktu sebelumya atau kejadia pada iterval waktu setelahya. Proses kedataga da kepergia dalam suatu sistem atria dapat ditujukka pada Gambar µ µ µ µ + Gambar 6 Proses kedataga da kepergia pada sistem atria Berdasarka Gambar 6, jika terdapat ( > ) pelagga dalam sistem pada waktu (t + Δt) maka kejadia-kejadia salig asig yag mugki terjadi dapat ditujukka pada Tabel. Tabel Bayakya pelagga saat t, bayakya kedataga selama Δt, da bayakya kepergia selama Δt utuk tiga kejadia jika N(t +Δt) ( > ) Kejadia N(t) X(t + Δt) X(t) Y(t + Δt) Y(t) I II + III - Keteraga: N(t) : bayakya pelagga dalam sistem pada saat t N(t +Δt) : bayakya pelagga dalam sistem pada saat t + Δt X(t + Δt) X(t) : bayakya kedataga pelagga selama Δt Y(t + Δt) Y(t) : bayakya kepergia pelagga selama Δt Selai tiga kejadia yag ditujukka pada Tabel, terdapat kejadia (IV) yaitu keadaa sistem pada saat t kurag dari ( ) atau lebih dari ( + ) serta jumlah kedataga da kepergia lebih besar dari. Namu meurut Asumsi 5, peluag kejadia ii berilai o(δt). Meurut Asumsi 6, kedataga da kepergia merupaka kejadia-kejadia yag salig bebas, sehigga peluag dari masig-masig kejadia tersebut adalah sebagai berikut. P(Kejadia I) P((N(t) ) ( X ( t t) X ( t) ) ( Y( t t) Y( t) )) ( λ Δt + o(δt)) ( µ Δt + o(δt)) P(N(t) ) ( (λ + µ )Δt + o(δt)) P (t) P(Kejadia II) P(( N( t) ) ( X( t t) X ( t) ) ( Y( t t) ( λ + Δt + o(δt)) (µ + Δt + o(δt)) P( N( t) ) (µ + Δt + o(δt)) P + (t) Yt ( ) )) P(Kejadia III) P(( N( t) ) ( X( t t) X ( t) ) ( Y( t t) (λ Δt + o(δt)) ( µ Δt + o(δt)) P(( N( t) ) (λ Δt + o(δt)) P (t) P(Kejadia IV) o(δt) (Sesuai Asumsi 5) Yt ( ) )) Selajutya aka dibahas tetag peluag terdapat ( > ) pelagga dalam sistem pada waktu (t + Δt). Peluag terdapat ( > ) pelagga dalam sistem pada waktu (t + Δt) dapat diperoleh dega mejumlahka keempat kejadia salig asig di atas, sehigga diperoleh P (t + Δt) P(Kejadia I) + P(Kejadia II) + P(Kejadia III) + P(Kejadia IV) ( (λ + µ )Δt + o(δt)) P (t) + (µ + Δt + o(δt)) P + (t) + (λ Δt + o(δt)) P (t) + o(δt) P (t) λ Δt P (t) µ Δt P (t) + µ + Δt P + (t) + λ Δt P (t) + o(δt) ()

6 Selajutya masig-masig ruas pada Persamaa () dikuragi P (t) da dibagi Δt sehigga diperoleh P( t t) P( t) t λ P (t) µ P (t) + µ + P + (t) + λ P (t) + λ P (t) (λ + µ ) P (t) + µ + P + (t) + o( t) t o( t) t Kemudia dihitug ilai limit dari masig-masig ruas utuk t, sehigga mejadi P ( t t) P ( t) lim t t dp( t) dp( t) o( t) lim P ( t) ( ) P ( t) P ( t) t t λ P (t) (λ + µ ) P (t) + µ + P + (t) () Persamaa () haya berlaku utuk >, maka dega ara yag sama, aka ditetuka. Berdasarka Gambar 6, jika terdapat pelagga dalam sistem pada waktu (t + Δt) maka kejadia-kejadia salig asig yag mugki terjadi ditujukka pada Tabel 3. Tabel 3 Bayakya pelagga saat t, bayakya kedataga selama kepergia selama Δt utuk dua kejadia jika N(t +Δt) Kejadia N(t) X(t + Δt) X(t) Y(t + Δt) Y(t) I II Keteraga: N(t) : bayakya pelagga di dalam sistem pada saat t N(t +Δt) : bayakya pelagga di dalam sistem pada saat t + Δt X(t + Δt) X(t) : bayakya kedataga pelagga selama Δt Y(t + Δt) Y(t) : bayakya kepergia pelagga selama Δt Δt, da bayakya Selai dua kejadia yag ditujukka pada Tabel 3, terdapat kejadia (III) yaitu keadaa sistem pada saat t lebih dari satu serta jumlah kedataga da kepergia juga lebih besar dari satu. Namu meurut Asumsi 5, peluag kejadia ii berilai o(δt). Peluag dari masig-masig kejadia tersebut adalah sebagai berikut. P(Kejadia I) P((N(t) ) (X(t + Δt X(t) ) (Y(t + Δt) Y(t) ) ( λ Δt + o(δt)) () P((N(t) ) ( λ Δt + o(δt)) P (t) P(Kejadia II) P((N(t) ) (X(t + Δt X(t) ) (Y(t + Δt) Y(t) ) ( λ Δt + o(δt)) (µ Δt + o(δt)) P((N(t) ) (µ Δt + o(δt)) P (t) P(Kejadia III) o(δt) (Sesuai Asumsi 5) Peluag terdapat pelagga dalam sistem pada waktu (t + Δt) dapat diperoleh dega mejumlahka ketiga kejadia salig asig di atas sebagai berikut. P (t + Δt) P(Kejadia I) + P(Kejadia II) + P(Kejadia III) ( λ Δt + o(δt)) P (t) + (µ Δt + o(δt)) P (t) + o(δt) P (t) λ Δt P (t) + µ Δt P (t) + o(δt) (3) Selajutya, masig-masig ruas pada Persamaa (3) dikuragi P (t) da dibagi Δt serta dihitug ilai limitya utuk Δt, sehigga P( t t) P( t) t P( t t) P( t) lim t t o( t) t o( t) lim P ( t) P( t) t t λ P (t) + µ P (t) +

7 dp( t) λ P (t) + µ P (t) (4) 3 D. Distribusi Kedataga Distribusi kedataga berhubuga dega peluag terdapat kedataga palagga dalam suatu sistem atria pada iterval waktu tertetu. Kedataga yag dimaksud dalam pembahasa ii adalah kedataga muri, yaitu kedataga tapa disertai kepergia, maka laju kepergia µ,. Diasumsika bahwa laju kedataga tidak tergatug pada bayakya pelagga yag berada dalam sistem, sehigga λ λ,. Peluag terdapat ( ) kedataga pada waktu t dapat diperoleh dega mesubstitusika µ da λ λ ke Persamaa () da Persamaa (4) sebagai berikut. dp( t) dp( t) P ( ) ( ), t P t P() t (5) (6) Persamaa (5) dapat diyataka sebagai persamaa differesial liear orde I dega P(x) λ da Q(x). Maka, peyelesaiaya adalah P (t) e e λt. Diasumsika bahwa proses kelahira muri dimulai (t ) pada saat sistem memiliki ol pelagga ( ), maka peluag terdapat ol pelagga dalam sistem pada saat t (ditulis P ()) yaki. Jika > maka P (). Hal ii dapat dituliska sebagai berikut. P (),, Dega demikia, P () e λ, da diperoleh ilai. Oleh karea itu, didapatka P (t) e λt (8) Persamaa (6) dapat diyataka sebagai persamaa differesial liear orde I dega P(x) λ da Q(x) λp (t). Sehigga peyelesaiaya adalah P (t) e e e P () t t t () e e e P t Utuk ilai diperoleh t t t P (t) e e e P () t (9) Persamaa (8) disubstitusika ke Persamaa (9) maka didapatka t t t t P (t) e e e e e λt + λte λt () Berdasarka Persamaa (7), didapatka P () e λ + λ..e λ Sehigga diperoleh ilai. Karea ilai, maka Persamaa () mejadi P (t) λte λt () t t t Utuk ilai, maka P (t) e e e P () t () Persamaa () disubstitusika ke Persamaa () mejadi t t t t P (t) e e e te t t e e t Berdasarka Persamaa (7), diperoleh P () Sehigga diperoleh ilai. Karea, maka Persamaa (3) mejadi P (t) e t ( t) e (.) e (7) t e (3).. ( t) t e (4) Dega iduksi matematika, dapat dibuktika bahwa peyelesaia umum dari Persamaa (5) da Persamaa (6) adalah sebagai berikut. P (t) ( t ) t e (5) Lagkah-lagkah pembuktiaya sebagai berikut.. Persamaa () yaitu P (t) λte λt membuktika bahwa Persamaa (5) merupaka peyelesaia Persamaa (6) utuk.!

8 . Diasumsika Persamaa (5) merupaka peyelesaia Persamaa (6) utuk k, maka P k (t) ( t ) t e. k! k 3. Aka dibuktika bahwa Persamaa (5) merupaka peyelesaia Persamaa (6) utuk k +. Persamaa (6) dega k + adalah dp k ( t) Pk( t) Pk ( t) (6) Asumsi disubstitusika ke Persamaa (6) sehigga mejadi dpk ( t) k k t t e P () k t k! (7) Persamaa (7) merupaka persamaa differesial liear orde I dega P(x) λ da Q(x) t k! k k t e, sehigga peyelesaiaya adalah k t k! k t t k t t t e e e e k! k ( t) t e ( k )! k t P k + (t) e e e e e k t t k t e ( k )! Berdasarka (7), maka P k + () e e t Karea, maka (8) mejadi P k + (t) (.) e ( k )! k.. ( ) e ( k )! k t t. Diperoleh ilai. Persamaa (9) merupaka peyelesaia (6) utuk k + da memeuhi (5). Jadi, P (t) ( t ) t e merupaka solusi umum dari Persamaa (5) da Persamaa (6). Dega! demikia, dapat disimpulka bahwa kedataga pelagga berdistribusi Poisso. Teorema. Jika kedataga pelagga berdistribusi Poisso maka waktu atar kedataga pelagga berdistribusi ekspoesial. Bukti: Berdasarka uraia di depa, kedataga pelagga berdistribusi Poisso. Misal, T ( > ) adalah waktu atara ( ) kedataga sampai kedataga. Barisa {T,, 3, 4,...} merupaka barisa waktu atar kedataga yag salig asig da salig bebas. Ambil T yag merupaka waktu atara sistem atria kosog ( ) da kedataga pertama. Aka ditujukka bahwa T berdistribusi ekspoesial. Ambil t < T, maka bayakya kedataga pada waktu t adalah ol, artiya P (T > t) P(tidak ada kedataga selama waktu t) P (t) () Berdasarka Persamaa (8), P (t) e -λt dega λ meyataka laju kedataga rata-rata, maka fugsi distribusi kumulatif dari T dega t adalah F(t) P(T t) P(T > t) P (t) e -λt () Berdasarka Defiisi 6, Persamaa () merupaka fugsi distribusi kumulatif dari distribusi ekspoesial yag seara umum ditulis F(t) t e, t, t Sehigga fugsi desitas peluag dari T utuk t adalah f(t). df() t t e 4 (8) (9) () Berdasarka Defiisi 5, T merupaka peubah aak yag berdistribusi ekspoesial dega parameter λ. Sesuai dega asumsi bahwa barisa waktu atar kedataga pada sistem atria adalah salig bebas, maka pembuktia di atas juga berlaku utuk {T }, >. Jadi, terbukti bahwa waktu atar kedataga berdistribusi ekspoesial. E. Distribusi Kepergia Distribusi kepergia berhubuga dega peluag terdapat kepergia palagga dalam suatu sistem atria pada iterval waktu tertetu. Kepergia yag dimaksud dalam pembahasa ii adalah kepergia muri, yaitu kepergia yag tapa disertai kedataga,

9 sehigga laju kedataga λ,. Diasumsika bahwa laju kepergia tidak tergatug pada bayakya pelagga yag berada dalam sistem, sehigga µ µ,. Peluag terdapat ( ) kepergia selama waktu t dapat diperoleh dega mesubstitusika λ da µ µ ke Persamaa () da Persamaa (4) sebagai berikut. dp( t) P( t) P ( t), (3) P ( t), Jika jumlah pelagga dalam sistem atria selama t adalah sebayak N, maka P + (t), N. Sehigga utuk N berlaku Sedagka utuk < < N berlaku dp( t) dp( t) -µp (t) (4) -µp (t) + µp + (t) (5) Berdasarka Defiisi 9, maka Persamaa (4) da Persamaa (5) merupaka betuk persamaa differesial liear orde I. Peyelesaia Persamaa (4) adalah P (t) e -µt, N (6) Diasumsika bahwa proses kematia muri dimulai (t ) pada saat sistem memiliki N pelagga dalam sistem, maka peluag terdapat N pelagga dalam sistem pada kodisi awal (t ) diotasika dega P(N() N) P N () adalah. Jika < N maka P (). Hal ii dapat dituliska sebagai berikut. P (), N, N Dega demikia, P N () e -µ., da diperoleh ilai. Oleh karea itu, P N (t) e -µt (8) Peyelesaia Persamaa (5) adalah P (t) e -µt + µe -µt e t P () t, < < N (9) Utuk N, maka P N (t) e -µt + µe -µt e t P N () t (3) Persamaa (8) disubstitusika ke Persamaa (3) sehigga P N (t) e -µt + µe -µt t t e e e -µt + µte -µt (3) Sesuai dega Persamaa (7), maka P N () e -µ. + µ..e -µ. Sehigga, diperoleh ilai. Karea, maka Persamaa (3) mejadi P N (t) µte -µt (3) Utuk ilai N, maka P N (t) e -µt + µe -µt e t P () N t (33) Persamaa (3) disubstitusika ke Persamaa (33) sehigga P N (t) e -µt + µe -µt t t e te e -µt + µe -µt t e -µt ( t) t + e (34) Sesuai dega Persamaa (7), maka P N () e -µ. + ilai. Karea, maka Persamaa (34) mejadi P N (t) ( ) (.) 5 (7). e. Sehigga, diperoleh t t e (35) Sama seperti halya distribusi kedataga, dapat dibuktika dega iduksi matematika bahwa peyelesaia umum dari P (t) yag merupaka probabilitas terdapat kepergia pelagga selama waktu t adalah sebagai berikut. P (t) ( ) t t e, N (36)! Oleh karea itu, dapat disimpulka bahwa kepergia pelagga berdistribusi Poisso. Teorema 3. Jika kepergia pelagga berdistribusi Poisso maka waktu pelayaa pelagga berdistribusi ekspoesial. Bukti: Berdasarka uraia di atas, kepergia pelagga berdistribusi Poisso. Misal, keadaa awal suatu sistem atria sebayak N pelagga. Misalka T ( > ) adalah waktu pelayaa kepada pelagga ke-, sehigga barisa {T }, > merupaka barisa dari waktu pelayaa yag salig asig da salig bebas. Ambil T yag merupaka waktu pelayaa kepada pelagga pertama. Aka ditujukka bahwa T berdistribusi ekspoesial. Jika t < T maka bayakya pelayaa pada waktu t adalah ol, artiya

10 P (T > t) P (tidak ada pelayaa selama waktu t) P N (t) (37) Berdasarka Persamaa (8), P N (t) e -µt dega µ meyataka laju pelayaa rata-rata, maka fugsi distribusi kumulatif dari T dega t adalah F(t) P(T t) P(T > t) P N (t) e -µt (38) Berdasarka Defiisi 6, Persamaa (38) merupaka fugsi distribusi kumulatif dari distribusi ekspoesial. Sehigga fugsi desitas peluag dari T utuk t adalah f(t) df() t µe -µt Berdasarka Defiisi 5, T merupaka peubah aak yag berdistribusi ekspoesial dega parameter µ. Sesuai dega asumsi bahwa barisa waktu pelayaa pada sistem atria adalah salig bebas, maka pembuktia di atas juga berlaku utuk {T }, >. Jadi, terbukti bahwa waktu pelayaa berdistribusi ekspoesial. F. Proses Kedataga da Kepergia Steady State Kodisi steady state yaitu keadaa sistem yag tidak tergatug pada keadaa awal maupu waktu yag telah dilalui. Jika suatu sistem atria telah meapai kodisi steady state maka peluag terdapat pelagga dalam sistem pada waktu t (P (t)) tidak tergatug pada waktu. Kodisi steady state terjadi ketika dp( t) da lim P ( t) t P 6 (39), sehigga P (t) P utuk semua t, artiya P tidak tergatug pada waktu. Proses kedataga da kepergia pada Subbab sebelumya meghasilka Persamaa () da Persamaa (4). Dalam kodisi steady state, Persamaa () da Persamaa (4) disubstitusika dega dp( t) P ( ) P P, P P, da P (t) P, sehigga diperoleh atau ( ) P P P, P P ( ) Utuk, maka P P P (4) Selajutya Persamaa (4) dega disubstitusika ke Persamaa (4), sehigga diperoleh ( ) P P P P P P (4) ( ) Utuk, maka P3 P P (43) 3 3 Jika Persamaa (4) da Persamaa (4) dega disubstitusika ke Persamaa (43), diperoleh P3 P P P P P (44) Aka dibuktika megguaka iduksi matematika bahwa peluag terdapat pelagga dalam keadaa steady state P (t) adalah sebagai berikut.... i P P P (45)... i i Lagkah-lagkah pembuktia dari Persamaa (45) adalah sebagai berikut.. Telah dibuktika pada Persamaa (4) bahwa Persamaa (45) berlaku utuk. kk.... Diasumsika bahwa utuk k, maka P k + P. k k Aka dibuktika bahwa Persamaa (45) berlaku utuk k +. Berdasarka Persamaa (4), utuk k + maka ( k k ) k ( k k ) kk... k k k... P k + Pk Pk P k k k k k k k k P (4)

11 k k k... P... k k k k k k k k k P P kk k... kkk... k k k Terbukti Persamaa (45) berlaku utuk k +. Jadi, Persamaa (45) meyataka peluag terdapat pelagga dalam keadaa steady state (P ), >. Selajutya aka diari P yag merupaka peluag steady state terdapat ol pelagga dalam suatu sistem atria. Berdasarka Defiisi, P(S), dega S adalah jumlah total suatu peluag. Dapat ditulis P, sehigga... P P P... P Dega demikia, diperoleh Jadi, probabilitas terdapat pelagga dalam keadaa steady state (P ), > adalah... i P P P dega P... i i G. Model Atria ( M / M / ) : ( FCFS / / ) Model Atria ( M / M / ) : ( FCFS / / ) merupaka salah satu model atria yag peotasiaya berdasarka pada otasi Kedall-Lee. Pada model atria ii, M meyataka kedataga da kepergia berdistribusi Poisso, ekuivale dega waktu atar kedataga da waktu pelayaa berdistribusi ekspoesial, meyataka jumlah hael pelayaa, disipli pelayaa FCFS, kapasitas sistem tak terbatas, da ukura sumber pemaggila tak terbatas. Model atria ( M / M / ) : ( FCFS / / ) mempuyai kedataga berdistribusi Poisso da waktu pelayaa berdistribusi ekspoesial. Oleh karea itu, proses dalam sistem ii sesuai dega proses kelahira da kematia (birth death proesses) yag telah dibahas pada Subbab sebelumya. Sehigga λ λ,, artiya laju kedataga selalu kosta da tidak tergatug pada bayakya pelagga yag berada dalam sistem. Jumlah hael pelayaa pada sistem atria ( M / M / ) : ( FCFS / / ) adalah pelaya. Jika jumlah pelagga yag berada dalam sistem adalah ( ) maka sebayak pelaya berada dalam kodisi sibuk dega laju pelayaa per pelaya adalah μ. Sehigga laju pelayaa rata-rata seluruh pelaya μ T μ. Namu, jika jumlah pelagga yag berada dalam sistem adalah sebayak ( ) maka sebayak ( ) pelaya berada dalam kodisi sibuk. Sehigga laju pelayaa rata-rata seluruh pelaya adalah μ T μ. Seara umum dapat ditulis sebagai berikut. λ λ, (48), T (49), Berdasarka Persamaa (48) da Persamaa (49), proses kedataga da kepergia pada model atria ( M / M / ) : ( FCFS / / ) dapat disajika pada Gambar (46) (47) µ µ µ µ Gambar 7 Proses kedataga da kepergia pada model ( M / M / ) : ( FCFS / / ) Probabilitas terdapat pelagga dalam sistem atria sederhaa pada keadaa steady state meghasilka Persamaa (45) da Persamaa (46). Pada model atria

12 ( M / M / ) : ( FCFS / / ), probabilitas steady state terdapat, > pelagga dapat diperoleh dega mesubstitusika Persamaa (48) da Persamaa.49) ke Persamaa (45), maka Utuk <, diperoleh i P P... i i P... P P! i i i utuk, diperoleh P P T sebayak ( ) T P P P yag merupaka probabilitas terdapat ol pelagga dalam keadaa steady state dapat diperoleh dega mesubstitusika Persamaa (48) da Persamaa (49) ke Persamaa (46). P......!! Misal,, maka P! !! Berdasarka Defiisi 8, Persamaa (5) mejadi P!!!! P 8 (5) (5) (5) dega (53) Berdasarka uraia di atas, dapat disimpulka bahwa probabilitas steady state terdapat ( > ) pelagga pada model atria ( M / M / ) : ( FCFS / / ) adalah P Dega P P,! P,!!! (54), (55) Probabilitas dalam keadaa steady state ii aka diguaka dalam meetuka ukura keefektifa sistem. H. Ukura Keefektifa Model Atria ( M / M / ) : ( FCFS / / ) Defiisi.. Jika S(x) adalah jumlah sebuah deret pagkat pada iterval I {x - < x < } sehigga S(x) x + x + x + x dega x berada pada iterval I tersebut, maka d x ds( x) berlaku x x dx dx Defiisi.. Bayakya pelagga dalam sistem atria adalah hasil pejumlaha atara bayakya pelagga dalam atria da bayakya pelagga yag sedag dalam proses pelayaa.

13 Defiisi.. Waktu meuggu dalam sistem atria adalah jumlah atara waktu meuggu dalam atria da waktu pelayaa. Ukura keefektifa sistem atria ( M / M / ) : ( FCFS / / ) dapat ditetuka dega megguaka probabilitas steady state terdapat, palagga yag berada dalam sistem (P ) pada Persamaa (54) da Persamaa (55). Ukura keefektifa sistem ii diguaka utuk megaalisis situasi sistem atria dega tujua utuk meraag sistem yag optimal. Ukura keefektifa sistem dalam kodisi steady state meliputi ekspektasi jumlah pelagga dalam atria (L q ), ekspektasi jumlah pelagga dalam sistem (L s ), ekspektasi waktu meuggu dalam atria (W q ), ekspektasi waktu meuggu dalam sistem (W s ), da ekspektasi jumlah pelaya yag sibuk ().. Ekspektasi jumlah pelagga dalam atria (L q ) Berdasarka Defiisi, bayakya pelagga dalam atria adalah selisih atara bayakya pelagga dalam sistem atria da bayakya pelagga yag sedag dalam proses pelayaa. Jika bayakya pelagga dalam sistem adalah da bayakya pelagga yag sedag dalam proses pelayaa adalah sebayak jumlah pelayaya, yaitu maka ekspektasi jumlah pelagga dalam atria (L q ) adalah sebagai berikut. L q P ( ) P (56) Jika Persamaa (54) disubstitusika ke Persamaa (56) maka diperoleh L q ( ) P! P ( ) P ( )!! P! d d Meurut Defiisi 8, Persamaa (57) mejadi L q P d P!, d! (57) ( )! Dega demikia, ekspektasi jumlah pelagga dalam atria (L q ) adalah P L q, dega (58) ( )!. Ekspektasi waktu meuggu dalam atria (W q ) Sebelum membahas lebih lajut, berikut diberika rumus Little yag meyataka hubuga atara L s da W s serta L q da W q. L s λ eff W s (59) L q λ eff W q (6) dega λ eff merupaka laju kedataga efektif dalam sistem da diyataka dega λ eff P (6) Waktu meuggu dalam suatu atria artiya waktu yag diperluka oleh seorag pelagga sejak memasuki atria higga medapat pelayaa, amu tidak termasuk waktu pelayaa. Ekspektasi waktu meuggu dapat ditetuka dega megguaka rumus Little pada Persamaa (59). Berdasarka Persamaa (48), pada model atria ( M / M / ) : ( FCFS / / ) berlaku λ λ,, sehigga diperoleh laju kedataga efektif sebagai berikut. λ eff P P P λ. λ (6) P 9

14 L q Sehigga, Persamaa (59) mejadi W q (63) Jika Persamaa (58) disubstitusika ke Persamaa (63) maka didapatka ekspektasi waktu meuggu dalam atria sebagai berikut. P W q ( )! P ( )!, (64) 3. Ekspektasi waktu meuggu dalam sistem (W s ) Waktu meuggu dalam sistem atria artiya waktu yag diperluka oleh seorag pelagga sejak memasuki atria higga pelayaa yag diberika kepadaya selesai. Berdasarka Defiisi, dapat diyataka persamaa berikut. Waktu meuggu dalam sistem waktu meuggu dalam atria + waktu pelayaa Jika laju pelayaa per satua waktu adalah µ maka waktu pelayaa utuk seorag pelagga adalah satua waktu. Sehigga persamaa di atas mejadi W s W q + (65) Selajutya Persamaa (64) disubstitusika ke Persamaa (65), maka diperoleh ekspektasi waktu meuggu dalam sistem atria sebagai berikut. W s P + ( )!, (66) 4. Ekspektasi jumlah pelagga dalam sistem (L s ) Berdasarka Defiisi, bayakya pelagga dalam sistem artiya hasil pejumlaha atara bayakya pelagga dalam atria da bayakya pelagga yag sedag dalam proses pelayaa. Ekspektasi jumlah pelagga dalam sistem dapat ditetuka dega megguaka rumus Little pada Persamaa (6). Berdasarka Persamaa (6), diperoleh L s λw s (67) Jika Persamaa (66) disubstitusika ke Persamaa (67) maka diperoleh ekspektasi jumlah pelagga dalam sistem sebagai berikut. L s λ P P ( )! ( )! P P, ( )! ( )! (68) Jika Persamaa (58) disubtitusi ke Persamaa (68) maka diperoleh hubuga atara L q da L s sebagai berikut, L s ρ + L q, 5. Ekspektasi jumlah pelaya yag sibuk () (69) Bayakya pelaya yag sibuk adalah selisih atara bayakya pelagga yag berada dalam sistem da bayakya pelagga yag berada dalam atria. Dega demikia, bayakya pelaya yag sibuk adalah L s L q (7) Jika Persamaa (69) disubstitusika ke Persamaa (7) maka diperoleh ρ (7) Sedagka persetase pemafaata suatu saraa pelayaa dega hael pelayaa adalah sebagai berikut.

15 Persetase pemafaata % % (7) Jika ekspektasi jumlah pelaya yag sibuk diyataka dega Persamaa (7) maka ekspektasi jumlah pelaya yag megaggur atau tidak sedag melayai pelagga adalah bayakya pelaya dikuragi jumlah pelaya yag sibuk da dapat diyataka sebagai berikut. Pelaya yag megaggur (kosog) (73) Akibatya, persetase waktu kosog para pelaya atau saraa pelayaa yaki sebagai berikut. X % % % %, dega (74) I. Model Tigkat Aspirasi Model keputusa atria merupaka suatu model yag bertujua memiimumka biaya total yag berkaita dega suatu sistem atria. Oleh karea itu, keputusa yag diambil melalui model keputusa ii diharapka dapat diterapka da mampu megoptimalka sistem atria tersebut. Sifat dari situasi atria mempegaruhi pemiliha model keputusa yag aka diguaka. Oleh karea itu, situasi atria dapat digologka ke dalam tiga kategori berikut.. Sistem mausia, yaitu sistem atria yag pelagga da pelayaya mausia. Misalya: sistem atria di Bak.. Sistem semiotomatis, yaitu sistem atria yag pelagga atau pelayaya mausia. Misalya: sistem pelayaa ATM (Automati Teller Mahie), dega pelagga mausia da pelaya berupa ATM. 3. Sistem otomatis, yaitu sistem atria yag pelagga da pelayaya buka mausia. Misalya: data yag meuggu diolah oleh suatu program komputer, dega pelagga berupa data da pelaya berupa program. Ada dua maam model keputusa atria yag dapat diguaka utuk megoptimalka suatu sistem atria, yaitu model biaya da model tigkat aspirasi. Model biaya dapat dipilih utuk megoptimalka sistem dega memperkiraka parameter-parameter biaya terlebih dahulu. Semaki tepat peetua parameter-parameter biaya, semaki optimal raaga saraa pelayaa yag dihasilka. Namu, tidak semua parameter biaya dalam sistem atria dapat diperkiraka dega mudah, misalya biaya meuggu pelagga pada suatu bak. Model tigkat aspirasi merupaka suatu model yag bertujua meyeimbagka aspirasi pelagga da pelaya dalam suatu sistem atria. Model ii seara lagsug memafaatka karakteristik yag terdapat dalam sistem dega tujua meraag sistem atria yag optimal. Optimalitas diapai jika tigkat aspirasi pelagga da pelaya dipeuhi. Tigkat aspirasi yaitu batas atas dari ilai-ilai yag salig bertetaga, yag ditetuka oleh pegambil keputusa. Peerapa model tigkat aspirasi utuk meetuka jumlah pelaya yag optimum memiliki dua parameter yag bertetaga yaitu:. ekspektasi waktu meuggu dalam sistem (W s ), sebagai aspirasi pelagga,. persetase waktu kosog para pelaya (X), sebagai aspirasi pelaya. Berdasarka parameter W s da X yag salig bertetaga, jumlah pelaya telah optimum jika memeuhi persyarata berikut. W s α (75) da X β (76) Dega α : batas atas dari W s β : batas atas dari X

16 Peyelesaia masalah ii juga dapat ditetuka dega ara meggambar W s da X sebagai fugsi dari seperti ditujukka pada Gambar 8. Iterval ilai yag diterima W s W s X X β α C Gambar 8 Iterval ilai yag diterima Dega meempatka α da β pada grafik, dapat ditetuka kisara optimal yag memeuhi kedua batasa tersebut. Jika Persamaa (75) da Persamaa (76) tidak dipeuhi seara simulta maka salah satu atau kedua batasa perlu diloggarka sebelum keputusa diambil.

17 Teori Pedukug 3 Aka diari peluag terdapat pelagga dalam suatu sistem atria pada saat t. Namu sebelumya, diberika beberapa defiisi yag aka diguaka pada pembahasa selajutya. Defiisi. Kejadia A, A,..., A k dikataka kejadia-kejadia yag salig asig jika A i A j Ø, i j. Defiisi. Pada sebuah perobaa, A, A, A 3,... adalah kejadia-kejadia yag mugki pada ruag sampel S. Fugsi peluag merupaka fugsi yag megawaka setiap kejadia A dega bilaga real P(A) da P(A) disebut peluag kejadia A jika memeuhi ketetua berikut. P(A) ;. P(S) ; 3. Jika A, A, A 3,... adalah kejadia-kejadia yag salig asig maka P A A A3 P A P A P A3 (...) ( ) ( ) ( )... Defiisi 3. Kejadia A da B dikataka salig bebas jika da haya jika P(A B) P(A)P(B). Jika kejadia A da B tidak memeuhi kodisi tersebut maka disebut kejadia bergatug. Defiisi 4. Suatu variabel aak diskret T dikataka berdistribusi Poisso dega parameter λ > jika mempuyai fugsi desitas peluag berbetuk P(T k) k e, dega k. Defiisi 5. Suatu variabel aak kotiu T dikataka berdistribusi ekspoesial dega parameter λ > jika mempuyai fugsi desitas peluag berbetuk f(t) e t,, ( t ) ( t ). Defiisi 6. Suatu variabel aak kotiu T berdistribusi ekspoesial dega parameter λ > jika fugsi distribusi kumulatifya yaitu P(T t) t e, t., t < Defiisi 7. Turua fugsi f adalah fugsi f yag ilaiya pada sebarag bilaga t adalah f '( t) lim t f ( t t) f ( t) t, asal ilai limitya ada. Defiisi 8. Jika < x < maka ax, dega. a x Defiisi 9. Persamaa differesial orde I yag dapat diyataka sebagai P( x) y Q( x) disebut persamaa differesial liear da mempuyai peyelesaia: P( x) dx P( x) dx P( x) dx y e e Q( x) e dx. k! dy dx

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3. Eleme Dasar Model Atria. Aktor utama customer da server. Eleme dasar :.distribusi kedataga customer. 2.distribusi waktu pelayaa. 3.disai fasilitas pelayaa (seri, paralel atau jariga). 4.disipli atria (pertama

Lebih terperinci

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real: BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang 2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions) Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,

Lebih terperinci

Lecture 4 : Queueing Theory and Aplications. Hanna Lestari, M.Eng

Lecture 4 : Queueing Theory and Aplications. Hanna Lestari, M.Eng Leture 4 : Queueig Theory ad Apliatios Haa Lestari, M.Eg Struktur Dasar Model Model Atria Teori Atria bertujua utuk megetahui/meetuka besara kierja sistem atria. Ukura kierja sistem dalam kodisi steady

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU Saitia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 277 287. ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU Siti Aria R. Harahap

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model. BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang II. LANDASAN TEORI Pada bab ii aka diberika beberapa istilah, defiisi serta kosep-kosep yag medukug dalam peelitia ii. 2.1 Kosep Dasar Teori Graf Berikut ii aka diberika kosep dasar teori graf yag bersumber

Lebih terperinci

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2 Bab Bilaga kompleks BAB BILANGAN KOMPLEKS Defiisi Bilaga Kompleks Sebelum medefiisika bilaga kompleks, pembaca diigatka kembali pada permasalah dalam sistem bilaga yag telah dikeal sebelumya Yag pertama

Lebih terperinci

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3 PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde

Lebih terperinci

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah

Lebih terperinci

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3 SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a

Lebih terperinci

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada 8 BAB III RUANG HAUSDORFF Pada bab ii aka dibahas megeai ruag Hausdorff, kekompaka pada ruag Hausdorff da ruag regular legkap. Pembahasa diawali dega medefiisika Ruag Hausdorff da beberapa sifatya kemudia

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <

II. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 < II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keterbagia Secara umum apabila a bilaga bulat da b bilaga bulat positif, maka ada tepat satu bilaga bulat q da r sedemikia sehigga : = +, 0 < dalam hal ii b disebut hasil bagi

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka

Lebih terperinci

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka

Lebih terperinci

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI

Lebih terperinci

MODEL STOKHASTIK ANTRIAN NON POISSON PADA PELAYANAN PERBANKAN

MODEL STOKHASTIK ANTRIAN NON POISSON PADA PELAYANAN PERBANKAN ODEL STOKHASTIK ANTRIAN NON POISSON PADA PELAYANAN PERBANKAN 1 Sugito, 2 Ala Prahutama, 3 Budi Warsito, 4 och Abdul ukid, 5 Nia Puspita Sari 1,2,3,4,5 Departeme Statistika, Fakultas Sais da atematika,uiversitas

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM PELAYANAN DI STASIUN TAWANG SEMARANG DENGAN METODE ANTRIAN. Nursihan 1, Sugito 2, Hasbi Yasin 3

ANALISIS SISTEM PELAYANAN DI STASIUN TAWANG SEMARANG DENGAN METODE ANTRIAN. Nursihan 1, Sugito 2, Hasbi Yasin 3 ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahu 2015, Halama 375-382 Olie di: http://ejoural-s1.udip.ac.id/idex.php/gaussia ANALISIS SISTEM PELAYANAN DI STASIUN TAWANG SEMARANG DENGAN METODE ANTRIAN

Lebih terperinci

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1 Barisa Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 9/0/06 Matematika Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka susua dari bilaga bilaga yag urutaya berdasarka bilaga

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum

BAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum BAB II TEORI DASAR 2.1 Aljabar Liier Defiisi 2. 1. 1 Grup Himpua tak kosog G disebut grup (G, ) jika pada G terdefiisi operasi, sedemikia rupa sehigga berlaku : a. Jika a, b eleme dari G, maka a b eleme

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3 BAB XII. SUKU BANYAK A = a Pegertia: f(x) = a x + a x + a x + + a x +a adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a, a,.,a, a, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014 MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2013/2014 12 Februari 2014 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 82 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

2 BARISAN BILANGAN REAL

2 BARISAN BILANGAN REAL 2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Ruag Cotoh, Kejadia da Peluag Defiisi.1 (Ruag cotoh da kejadia) Suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak bisa diprediksi secara tepat tetapi

Lebih 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

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT) BARISAN DAN DERET Nurdiitya Athari (NDT) BARISAN Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) = a Fugsi tersebut dikeal sebagai barisa bilaga

Lebih terperinci

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram Statistika Matematika Soal da embahasa M Samy Baladram Bab 4 Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios 41 Ekspektasi Fugsi Key oits Ṫeorema 411 Jika T

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1

BARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1 BARISAN DAN DERET 05//06 Matematika Tekik BARISAN Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 05//06 Matematika Tekik Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka

Lebih terperinci

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b. Didowload dari ririez.blog.us.ac.id HALAMAN 36 37 5. Dega defiisi limit barisa buktika limit berikut ii : a. lim = 0 lim 1 2 + 3 = 0 > 0 h 1 = 2 + 3 0 = 1 2 + 3 1 2 1 2 1 2 < jadi terbukti bahwa lim =

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya TKS 4007 Matematika III Fugsi Kompleks (Pertemua XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Brawijaya Pedahulua Persamaa x + 1 = 0 tidak memiliki akar dalam himpua bilaga real. Pertayaaya,

Lebih terperinci

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 1 Latar belakag Model pertumbuha Solow-Swa (the Solow-Swa growth model) atau disebut juga model eoklasik (the eo-classical model) pertama kali dikembagka pada tahu 195 oleh Robert Solow da

Lebih terperinci

Aji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru

Aji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru Jural Matematika Muri da Terapa εpsilo Vol.8 No.2 (24) Hal. 39-45 APLIKASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENENTUKAN FORMULA TRANSFORMASI LAPLACE Aji Wiratama, Yui Yulida, Thresye Program Studi Matematika

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Struktur alabar adalah suatu himpua yag di dalamya didefiisika suatu operasi bier yag memeuhi aksioma-aksioma tertetu. Gelaggag ( Rig ) merupaka suatu struktur

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ii aka dituliska beberapa aspek teoritis berupa defiisi, teorema da sifat-sifat yag berhubuga dega aljabar liear, struktur aljabar da teori kodig yag diguaka sebagai

Lebih terperinci

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Peetua Waktu Pegamata Seara Aak Berulag kali telah disebutka bahwa kujuga-kujuga utuk melakuka pegamata dilakuka dalam waktu-waktu yag ditetuka seara aak. Utuk itu, biasaya satu

Lebih terperinci

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus

Lebih terperinci

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai 37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi

Lebih terperinci

BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA

BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA 3. Perumusa Peduga Misalka N adala proses Poisso o omoge pada iterval [, dega fugsi itesitas yag tidak diketaui. Fugsi ii diasumsika teritegralka

Lebih terperinci

DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL

DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL 0 DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL Kita sudah membahas fugsi peluag atau fugsi desitas, baik defiisiya maupu sifatya. Fugsi peluag atau fugsi desitas ii merupaka ciri dari sebuah distribusi, artiya fugsi

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT Jural Sais da Tekologi Vol 7 o 2, Desember 27 ANALISIS SISTEM ANTRIAN ADA LOKET ENDAFTARAN ASIEN DI USKESMMAS ADANG ASIR KECAMATAN ADANG BARAT Ali Suta Nasutio, Seira Mutia 2 Tekik Idustri Sekolah Tiggi

Lebih terperinci

MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL

MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL Karmila 1*, Hasriati 2, Haposa Sirait 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika 2 Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam

Lebih terperinci

Projek. Contoh Menemukan Konsep Barisan dan Deret Geometri a. Barisan Geometri. Perhatikan barisan bilangan 2, 4, 8, 16,

Projek. Contoh Menemukan Konsep Barisan dan Deret Geometri a. Barisan Geometri. Perhatikan barisan bilangan 2, 4, 8, 16, Projek Himpulah miimal tiga masalah peerapa barisa da deret aritmatika dalam bidag fisika, tekologi iformasi, da masalah yata di sekitarmu. Ujilah berbagai kosep da atura barisa da deret aritmatika di

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Materi ke 1

BARISAN DAN DERET. Materi ke 1 BARISAN DAN DERET Materi ke 1 Pola Bilaga adalah? Susua bilaga yag disusu meurut atura tertetu. Cotoh : 1. Pola Bilaga Gajil 1, 3, 5,... 2. Pola Bilaga Geap 2, 4, 6,... PERHATIKAN SSNAN BILANGAN DI BAWAH

Lebih terperinci

ISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25

ISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25 head office : Kompleks Sawaga Permai Blok A5 No.1A, Sawaga, Depok 16511 Telp.01-951 1160. cotact perso : 0-878787-1-8585 / 081-8691-10 Bidag Studi Kode Berkas Waktu : Matematika : MA-L01 (solusi) : 90

Lebih terperinci

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas

Lebih terperinci

oleh hasil kali Jika dan keduanya fungsi yang dapat didiferensialkan, maka

oleh hasil kali Jika dan keduanya fungsi yang dapat didiferensialkan, maka Itegral etu Jika fugsi kotiu yag didefiisika utuk, kita bagi selag mejadi selag bagia berlebar sama Misalka berupa titik ujug selag bagia ii da pilih titik sampel di dalam selag bagia ii, sehigga terletak

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Model Pertumbuha Betuk ugsi pertumbuha satu jeis spesies pada umumya megguaka otasi ugsi aalitik yag diyataka dalam satu persamaa. Secara umum ugsi pertumbuha meyataka hubuga

Lebih terperinci

Setelah mempelajari modul ini Anda diharapkan dapat: a. memeriksa apakah suatu pemetaan merupakan operasi;

Setelah mempelajari modul ini Anda diharapkan dapat: a. memeriksa apakah suatu pemetaan merupakan operasi; Modul 1 Operasi Dr. Ahmad Muchlis B PENDAHULUAN erapakah 97531 86042? Kalau Ada megguaka kalkulator, jawabaya amat bergatug pada tipe kalkulator yag Ada pakai. 9 Kalkulator ilmiah Casio fx-250 memberika

Lebih terperinci

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika BARISAN DAN DERET BILANGAN Peyusu: Atmii Dhoruri, MS Kode: Jejag: SMP T/P: / A. Kompetesi yag diharapka. Meetuka suku ke- barisa aritmatika da barisa geometri. Meetuka jumlah suku pertama deret aritmatika

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Optimasi 2.1.1. Pegertia Optimasi Optimasi (Optimizatio) adalah aktivitas utuk medapatka hasil terbaik di bawah keadaa yag diberika. Tujua akhir dari semua aktivitas tersebut

Lebih terperinci

,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0.

,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0. PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FKIP UNMUH PONOROGO SOAL UJIAN TENGAH SEMESTER GENAP TA 03/04 Mata Ujia : Aalisis Real Tipe Soal : REGULER Dose : Dr. Jula HERNADI Waktu : 90 meit Hari, Taggal : Selasa,

Lebih terperinci

III BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

III BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar BAB III BARISAN DAN DERET Tujua Pembelajara Setelah mempelajari materi bab ii, Ada diharapka dapat:. meetuka suku ke- barisa da jumlah suku deret aritmetika da geometri,. meracag model matematika dari

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

Lebih terperinci

TUGAS ANALISIS REAL LANJUT. a b < a + A. b + B < A B.

TUGAS ANALISIS REAL LANJUT. a b < a + A. b + B < A B. TUGAS ANALISIS REAL LANJUT NOVEMBER 207 () (a) Jika b > 0, B > 0, da a b < A, buktika ab < ba. Kemudia buktika B a b < a + A b + B < A B. (b) Buktika [ 2 (a + b)] 2 2 (a2 + b 2 ). Kemudia tujukka bahwa

Lebih terperinci

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember

Lebih terperinci

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN Modul Deret Fourier Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDAHULUAN ada modul ii dibahas masalah ekspasi deret Fourier Sius osius utuk suatu fugsi periodik ataupu yag diaggap periodik, da dibahas pula trasformasi

Lebih terperinci

SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS

SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 4 Mei 0 SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS Musthofa Jurusa Pedidika Matematika FMIPA

Lebih terperinci

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP ( Metode Beda Higga ) December 9, 2013 Sebuah persamaa differesial apabila didiskritisasi dega metode beda higga aka mejadi sebuah persamaa beda. Jika persamaa differesial parsial mempuyai solusi eksak

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN Sedagka itegrasi ruas kaa utuk ersamaa (3b) diperoleh ds / = S... (36) Dega demikia pesamaa yag harus dipecahka adalah l 1 1 u u = S (37) Dari ersamaa (37) diperoleh persamaa utuk u u S = exp S 1exp S...

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) MATEMATIKA II DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) sugegpb.lecture.ub.ac.id aada.lecture.ub.ac.id BARISAN Barisa merupaka kumpula suatu bilaga (atau betuk aljabar) yag disusu sehigga membetuk suku-suku yag

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI Operasi Riset (Operation Research)

BAB 2 LANDASAN TEORI Operasi Riset (Operation Research) BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Operasi Riset (Operatio Research) Meurut Operatio Research Society of Great Britai, operatio research adalah peerapa metode-metode ilmiah dalam masalah yag kompleks da suatu pegelolaa

Lebih terperinci

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada.

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada. 3 TURUNAN FUNGSI 3. Pegertia Turua Fugsi Defiisi Turua fugsi f adala fugsi f yag ilaiya di c adala f c f c f c 0 asalka it ii ada. Coto Jika f 3 + +4, maka turua f di adala f f f 0 3 4 3.. 4 0 34 4 4 4

Lebih terperinci

SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS. Abstrak

SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS. Abstrak Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 4 Mei 0 SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS Musthofa Jurusa Pedidika Matematika FMIPA

Lebih terperinci

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu: Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira

Lebih terperinci

Kekeliruan dalam Perhitungan Numerik dan Selisih Terhingga Biasa

Kekeliruan dalam Perhitungan Numerik dan Selisih Terhingga Biasa Modul 1 Kekelirua dalam Perhituga Numerik da Selisih Terhigga Biasa D PENDAHULUAN Dr. Wahyudi, M.Pd. i dalam pemakaia praktis, peyelesaia akhir yag diigika dari solusi suatu permasalaha (soal) dalam matematika

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan I: Pengenalan Matematika Ekonomi dan Bisnis

CATATAN KULIAH Pertemuan I: Pengenalan Matematika Ekonomi dan Bisnis CATATAN KULIAH Pertemua I: Pegeala Matematika Ekoomi da Bisis A. Sifat-sifat Matematika Ekoomi 1. Perbedaa Matematika vs. Nomamatematika Ekoomi Keutuga pedekata matematika dalam ilmu ekoomi Ketepata (Precise),

Lebih terperinci

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai

Lebih terperinci

) didefinisikan sebagai persamaan yang dapat dinyatakan dalam bentuk: a x a x a x b... b adalah suatu urutan bilangan dari bilangan s1, s2,...

) didefinisikan sebagai persamaan yang dapat dinyatakan dalam bentuk: a x a x a x b... b adalah suatu urutan bilangan dari bilangan s1, s2,... SISEM PERSAMAAN LINIER DAN MARIKS. SISEM PERSAMAAN LINIER Secara umum, persamaa liier dega variabel ( x, x,..., x ) didefiisika sebagai persamaa yag dapat diyataka dalam betuk: a x a x a x b... dega a,

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahu 2015, Halama 725-733 Olie di: http://ejoural-s1.udip.ac.id/idex.php/gaussia ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD

Lebih terperinci