(A.4) PENENTUAN CADANGAN DISESUAIKAN MELALUI METODE ILLINOIS PADA PRODUK ASURANSI DWIGUNA BERPASANGAN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "(A.4) PENENTUAN CADANGAN DISESUAIKAN MELALUI METODE ILLINOIS PADA PRODUK ASURANSI DWIGUNA BERPASANGAN"

Transkripsi

1 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 (A.4) PENENTUAN CADANGAN DSESUAKAN MELALU METODE LLNOS PADA PRODUK ASURANS DWGUNA BERPASANGAN Suhartii, Lieda Noviyati, Achmad Zabar Soleh Jurusa Statistika, Uiversitas Padjadjara, Badug suhartii.stat6@gmail.com, Liedayt@yahoo.com, a_zabar_s@yahoo.com ABSTRAK Produk Asurasi Dwigua memberika dua mafaat bagi pemegag polis yaki proteksi jiwa selama jagka waktu asurasi da pegembalia daa asurasi apabila pemegag polis hidup setelah masa asurasi berakhir. Mafaat produk Asurasi Dwigua haya diberika pada satu idividu saja yag amaya tercatum sebagai pemegag polis asurasi. Peelitia ii megembagka proteksi jiwa utuk dua idividu yag bersama-sama amaya dicatumka sebagai tertaggug pada polis asurasi sehigga ahli waris aka meerima % Uag Pertagguga apabila salah satu dari tertaggug meiggal selama masa asurasi da jamia % Uag Pertagguga jika kedua tertaggug masih hidup sampai akhir masa asurasi. Selajutya produk ii diamaka Asurasi Dwigua Berpasaga. Perhituga besara-besara aktuaria dalam peelitia ii selai melibatka dua idividu sebagai tertaggug, juga memperhitugka besarya biaya komisi age yag dibebaka pada pemegag polis selama m tahu pertama pembayara premi. Dega demikia, besarya cadaga asurasi dihitug berdasarka rumusa cadaga disesuaika melalui Metode lliois. Kata Kuci: Asurasi Dwigua berpasaga, Cadaga disesuaika, Metode lliois. 28

2 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2. PENDAHULUAN Dwigua adalah salah satu produk asurasi berjagka tahu yag memberika dua mafaat yaki () proteksi kematia selama masa asurasi da (2) uag pertagguga apabila tertaggug hidup setelah masa asurasi berakhir. Produk Dwigua yag ditawarka selama ii bersifat idividu artiya perusahaa asurasi haya memberika proteksi kepada satu orag saja. Produk ii memberika beefit berupa jamia % Uag Pertagguga jika tertaggug hidup sampai akhir masa asurasi. Selai itu, ahli waris aka meerima % Uag Pertagguga apabila tertaggug meiggal dalam masa asurasi. Peelitia ii megembagka produk Asurasi Dwigua dega meambahka satu orag lagi tertaggug pada polis asurasiya. Selajutya produk tersebut aka diamaka produk Asurasi Dwigua Berpasaga dega Uag Pertagguga diberika saat salah satu dari kedua tertaggug meiggal duia dalam masa asurasi da apabila keduaya masih hidup sampai akhir masa asurasi, maka mereka aka meerima uag pertagguga. Selama kotrak asurasi telah ditadatagai pemegag polis, Perusahaa asurasi aka meerima sejumlah pembayara secara berkala yag besaraya ditetapka berdasarka premi bersih da biaya yag harus dibebaka pada pemegag polis. Premi bersih diguaka utuk perhituga beefit yag harus diberika kepada tertaggug jika terjadi klaim dari pemegag polis atau ahli warisya. Sedagka biaya merupaka daa yag telah dikeluarka perusahaa selama promosi produk Asurasi Dwigua seperti komisi yag diberika kepada age marketig yag medapatka pemegag polis, biaya pemasara produk, da biaya admiistrasi pembuata da pegirima polis asurasi. Pada awal tahu polis biasaya diperluka biaya yag besar. Sedagka biaya pada tahu selajutya lebih kecil dari pada biaya tahu pertama. Betuk taggug jawab perusahaa asurasi atas premi yag telah diterima adalah meyiapka cadaga asurasi yag sewaktu-waktu harus dikeluarka utuk membayar mafaat asurasi ketika terjadi klaim dari pemegag polis. Pada dasarya cadaga asurasi dihitug berdasarka asumsi premi bersih tahua (tidak melibatka biaya yag dikeluarka tiap tahuya oleh perusahaa). Biaya yag dilibatka dalam peelitia ii dikeluarka utuk membayar komisi kepada age asurasi selama tiga tahu pertama pembayara premi. Dega demikia, perhituga cadaga asurasi utuk produk Dwigua harus 29

3 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 memperhitugka biaya dalam peetapa besara premi tahua yag harus dibayarka pemegag polis. Rumusa ii diamaka cadaga asurasi disesuaika (modified reserve). Besarya ilai cadaga asurasi disesuaika dalam peelitia ii aka dihitug melalui pedekata metode lliois. Metode ii membatasi frekuasi biaya yag dibebaka pada pembayara premi tahua palig lama 2 tahu. Sehubuga dega peryataa di atas, peelitia ii meawarka iovasi pada produk asurasi dwigua dega proteksi kepada dua orag tertaggug da merumuska besarya cadaga asurasi disesuaika melalui metode lliois.. BESARAN-BESARAN AKTUARA 2.. Simbol-simbol Aktuaria NOTAS X KETERANGAN Variabel acak yag meyataka usia idividu pertama Y ( t) Variabel acak yag meyataka usia idividu kedua µ Laju kematia (force of mortality) dari seseorag yag x berumur x tahu k q Peluag orag yag berumur x tahu aka hidup sampai k + x tahu da meiggal tahu berikutya t p Peluag orag yag berusia x tahu da y tahu masih aka xy hidup kedua-duaya dalam t tahu kemudia t q Peluag seseorag yag lebih dulu meiggal dari sepasag xy tertaggug yag berumur x tahu da y tahu dalam t tahu kemudia q x + k, y + k b k + Peluag seseorag yag lebih dulu meiggal dari sepasag tertaggug yag berusia x+k tahu da y+k tahu dalam tahu kemudia Besarya beefit yag dibayarka perusahaa asurasi pada akhir tahu terjadi risiko 3

4 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 v i Z Nilai tuai (Preset value) rate of iterest (tigkat buga efektif yag berlaku) Variabel acak yag meyataka fugsi preset value beefit A Premi tuggal bersih asurasi jiwa berjagka tahu betuk xy; diskrit utuk sepasag tertaggug yag berumur x tahu da y tahu A Premi tuggal bersih asurasi jiwa -year pure edowmet utuk sepasag tertaggug yag berusia x tahu da y tahu A Premi tuggal bersih asurasi jiwa dwigua betuk diskrit utuk sepasag tertaggug yag berusia x tahu da y tahu A Premi tuggal bersih asurasi jiwa dwigua betuk kotiu utuk sepasag tertaggug yag berusia x tahu da y tahu δ b t laju perubaha suku buga terhadap satua waktu terkecil (force of iterest) Auitas hidup berjagka tahu utuk sepasag tertaggug yag berusia x tahu da y tahu Besarya beefit yag dibayarka perusahaa asurasi pada saat terjadi risiko (t) P ( A ) Premi bersih tahua asurasi jiwa berpasaga dwigua betuk diskrit yag dibayarka setiap awal periode utuk seseorag yag berusia x tahu da berusia y tahu h H ( ) V A M α β Waktu saat perhituga cadaga Cadaga premi tahua asurasi jiwa dwigua kotiu dega premi dibayarka tiap awal tahu utuk setiap satua waktu h Periode pembayara premi dega biaya Premi bersih utuk tahu pertama pada metode illiois Premi bersih utuk tahu kedua da seterusya sampai ke-m pada metode lliois il V ( A ) Cadaga illiois asurasi jiwa Dwigua berpasaga kotiu dega premi dibayarka tiap awal tahu setiap h 3

5 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 satua waktu h * γ Fugsi preset value total biaya komisi age γ Presetasi komisi age utuk tahu pertama γ 2 Presetasi komisi age utuk tahu kedua γ 3 Presetasi komisi age utuk tahu ketiga 2.2 Asurasi Dwigua Berpasaga Besarya premi tuggal bersih yag harus dibayarka oleh idividu pertama yag berusia x tahu da idividu kedua yag berusia y tahu pada saat pertama kali ikut asurasi kepada perusahaa asurasi adalah: a. Jika Salah Satu dari Tertaggug Meiggal Duia Jika salah satu tertaggug meiggal duia maka beefit aka dibayarka sebesar % Uag Pertagguga (UP) sekaligus pada akhir tahu tertaggug meiggal duia atau dapat diyataka sebagai berikut: b + k %UP, utuk k,, 2,...,, utuk k, +,... fugsi preset value beefitya adalah : Z %UPv k+, utuk k,, 2,...,, utuk k, +,... karea K merupaka variabel acak, maka premi tuggal bersihya adalah: k+ [ ] (% UP). k xy. k x+ k, y+ k A E Z v p q...(2.) b. Jika Kedua Tertaggug Masih Tetap Hidup Higga Akhir Masa Asurasi Jika kedua tertaggug masih tetap hidup higga berakhirya masa asurasi maka beefit aka dibayarka sebesar % Uag Pertagguga sekaligus pada akhir tahu ke- atau dapat diyataka sebagai berikut: 32

6 b %UP, utuk k,, 2,...,, utuk k, +,... Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 fugsi preset value beefitya adalah: Z 2 %UPv, utuk k,, 2,...,, utuk k, +,... sehigga premi tuggal bersihya adalah: [ ] A E Z (% UP) v. p...(2.2) 2 xy Maka besarya premi tuggal bersih secara keseluruha utuk produk asurasi Dwigua berpasaga merupaka pejumlaha atara Persamaa (2.) da (2.2) sebagai berikut : k+ A (% UP) v. : k pxy. qx k, y k v. xy pxy... (2.3) k Pada produk Dwigua berpasaga, beefit diberika tepat pada saat salah satu dari tertaggug meiggal duia. Oleh karea itu, perlu megubah asurasi Dwigua berpasaga betuk diskrit mejadi asurasi jiwa Dwigua berpasaga betuk kotiu. Dega megguaka asumsi UDD (Uiform Distributio of Death) hubuga asurasi jiwa dwigua berpasaga betuk diskrit dega asurasi jiwa dwigua berpasaga betuk kotiu adalah sbb: A i A xy δ :... (2.4) Premi tahua Dwigua Berpasaga dihitug dega megguaka rumus: : ( ) P A A xy... (2.5) && a 2.3. Perhituga Cadaga lliois Pada Produk Dwigua Berpasaga 33

7 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Peetua cadaga disesuaika melalui metode lliois terdapat persyarata yag harus terpeuhi, yaitu ilai premi tahua yag dibayarka oleh tertaggug lebih besar dari ilai premi tahua asurasi seumur hidup dega jagka pembayara premi 2 tahu pada usia yag sama. Dalam metode lliois, terdapat beberapa ilai premi bersih yaki α (premi bersih utuk tahu pertama), β (premi bersih utuk k - tahu berikutya), da P A ( ) (prmi bersih utuk setelah k tahu). Pada peetua cadaga dega metode ii terdapat batasa frekuesi biaya yag diguaka dalam perhituga cadaga yaki maksimal biaya 2 tahu. Perumuma dari peryataa di atas dapat diilustrasika sebagai berikut : α + β a && P ( A ) a &&... (2.6) k k Atau dega kata lai α dapat diyataka pada Persamaa di bawah ii : P( A ) γ α + k k k (2.7) da β dapat diyataka pada Persamaa di bawah ii : P( A ) + γ k β + k (2.8) Berdasarka perumusa premi di atas, perhituga cadaga yag disesuaika dega megguaka metode lliois didefiisika sebagai berikut : V ( A ) V ( A ) ( β P( A )) (2.9) il h h x+ h, y+ h: k h dega k mi( m, 2) serta m adalah periode pembayara premi dega biaya. Besarya total biaya yag dikeluarka perusahaa utuk membayar komisi age, adalah sebagai berikut: { } P( A ) + v pxy+ v pxy (2.) * γ γ γ γ dega γ, γ 2, da γ 3 merupaka presetase komisi yag harus dibayarka oleh perusahaa kepada age yag berhasil mejual produk asurasi pada tahu pertama sampai tahu ke tiga 34

8 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 da besarya diperoleh berdasarka tabel komisi. Pada peelitia ii besar k mi(3, 2) yaki k3, sehigga Persamaa (2.6) dapat dituliska kembali sebagai berikut : α + β P( A )... (2.) 2 3 Dega kata lai α pada Persamaa (2.7) dapat diyataka kembali sebagai berikut : P( A ) γ α + * (2.2) da β pada Persamaa (2.8) dapat diyataka kembali sebagai berikut : * P( A ) + γ 3 β + 2 (2.) Berdasarka perumusa valuasi premi di atas, perhituga cadaga yag disesuaika dega megguaka metode lliois didefiisika sebagai berikut : V ( A ) V ( A ) ( β P( A )) (2.2) il h h x+ h, y+ h:3 h da perhituga cadaga setelah tahu ke-3 aka megguaka perumusa cadaga premi bersih tahua sbb: ( ) ( ) V A A P A a && (2.3) h x+ h, y+ h: h x+ h, y+ h: h. HASL DAN PEMBAHASAN Aplikasi besara-besara aktuaria dari produk Asurasi Dwigua Berpasaga dega melibatka biaya aka diulas pada bagia ii. Beberapa asumsi yag diguaka dalam simulasi adalah () peluag meiggal didasarka pada Tabel Mortalita CSO 98, (2) tigkat suku buga yag diguaka adalah; i 7%, (3) masa asurasi adalah tahu, (4) usia idividu pertama; x 3 tahu da usia idividu kedua; y 25 tahu, (5) Uag Pertagguga (UP) yag aka diberika sebagai mafaat asurasi adalah sebesar Rp 2..,, (6) biaya komisi age dibebaka pada 3 tahu pertama pembayara premi. 35

9 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 3. Premi Tuggal Bersih Produk Dwigua Berpasaga Perhituga premi tuggal bersih produk Dwigua berpasaga betuk diskrit utuk ilustrasi yag telah disebutka sebelumya adalah sebagai berikut : a. Jika salah seorag tertaggug meiggal dalam masa asurasi, maka premi tuggal bersihya adalah Rp ,98. b. Jika kedua tertaggug masih tetap hidup higga berakhirya masa asurasi, maka premi tuggal bersihya adalah Rp ,32. Dega demikia, premi tuggal bersih asurasi Dwigua berpasaga betuk diskrit adalah pejumlaha kedua premi tuggal bersih di atas yaki Rp..35.7,3. Pada produk Dwigua berpasaga beefit diberika tepat pada saat salah satu dari tertaggug meiggal duia. Oleh karea itu, perlu megubah asurasi Dwigua berpasaga betuk diskrit mejadi asurasi jiwa Dwigua berpasaga betuk kotiu. Dega megguaka asumsi UDD, maka besar premi tuggal bersih utuk asurasi Dwigua berpasaga betuk kotiu Rp ,. Biasaya tertaggug aka berkeberata utuk membayar premi satu kali diawal tahu secara sekaligus, oleh karea itu perlu dihitug besarya premi tahua sehigga tertaggug mejadi lebih riga dalam pembayara premiya tetapi tetap aka medapatka beefit yag sama. 3.2 Premi Tahua Besar auitas berpasaga betuk diskrit due adalah sebagai berikut: v p 3,25: 9 k k k 3,25 9 ( v p3,25) ( v p3,25)... ( v 9 p3,25) , 933+, ,5254 7, 48 36

10 Besarya premi tahua adalah sebagai berikut: A 3,25: ( 3,25: ) P A 3,25: , , 525 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Dega demikia, UP sebesar Rp.2.., diperoleh apabila pemegag polis membayar premi tapa biaya sebesar Rp , yag dibayarka sekaligus di awal kotrak asurasi atau sebesar Rp , yag pembayaraya dilakuka kali secara kotiu di awal tahu. 3.3 Cadaga Dalam perhituga cadaga terlebih dahulu aka dihitug besar cadaga lliois selama tiga tahu pertama sebagai akibat biaya yag dikeluarka oleh perusahaa utuk membayar komisi age. Kemudia utuk tahu selajutya perhituga cadaga aka megguaka cadaga premi bersih tahua karea sudah tidak ada lagi biaya yag dikeluarka perusahaa utuk membayar komisi age. Total biaya yag dikeluarka perusahaa utuk membayar komisi age selama tiga tahu pertama pembayara premi adalah: Tabel 3. Komisi Age Produk Dwigua Berpasaga Tahu Besarya Komisi Age per tahu (Rp.) Total 458. Besar premi bersih tapa biaya da premi bersih dega biaya selama tiga tahu pertama masa asurasi yag dibayarka di awal tahu dapat dilihat pada tabel di bawah ii : 37

11 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Tabel 3.2 Premi Bersih Tahua Produk Dwigua Berpasaga Selama Tiga Tahu Pertama Masa Asurasi Tahu ke- 2 Premi Bersih Tahua Tapa Biaya (Rp.) Premi Bersih Tahua dega Biaya (Rp.) Berdasarka tabel 3.2 di atas diketahui bahwa besar premi bersih tahua dega biaya tahu pertama adalah Rp Sedagka besar premi bersih tahua dega biaya tahu kedua da ketiga adalah Rp Besar premi bersih tahu pertama lebih kecil dari premi bersih tahu kedua da ketiga, hal ii dikareaka pada tahu pertama diperluka biaya besar utuk membayar komisi age, sedagka biaya yag dikeluarka oleh perusahaa asurasi utuk tahu selajutya adalah lebih kecil. Sedagka premi bersih tahua tapa biaya lebih besar dari premi bersih tahua dega biaya utuk tahu pertama da lebih kecil dari besar pemi bersih tahua dega biaya utuk tahu kedua da ketiga. Berdasarka tabel 3.3 dapat dilihat bahwa besar cadaga lliois utuk tahu ke- berilai egatif, hal ii dikareaka perusahaa asurasi belum meerima pembayara premi tahua dari sepasag tertaggug tetapi perusahaa asurasi tersebut harus megeluarka biaya utuk membayar komisi kepada age yag telah berhasil mejual produk asurasi. Sedagka besar cadaga lliois utuk akhir tahu ke- da ke-2 masig masig adalah Rp ,- da Rp ,-. Besar cadaga utuk h 3 da seterusya sampai dega akhir masa asurasi yaki tahu dapat dihitug dega megguaka cadaga premi bersih tahua. Cadaga premi bersih tahua merupaka perhituga cadaga tapa melibatka faktor biaya. Dega demikia besar cadaga produk Dwigua berpasaga utuk masa asurasi tahu dega biaya tiga tahu pertama adalah sebagai berikut: 38

12 Tabel 3.3 Besar Cadaga Premi Asurasi pada Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Produk Dwigua Berpasaga berdasarka premi bersih da premi kotor Tahu ke-h Cadaga premi bersih (Rp.) Cadaga premi kotor melalui metode lliois (Rp.) Berdasarka tabel 3.3 di atas diketahui bahwa besar cadaga disesuaika utuk akhir tahu ke-,, 2 aka lebih kecil dari cadaga premi tahua, hal ii dikareaka pada perhituga cadaga lliois terdapat faktor pegurag yaitu biaya, sedagka pada perhituga cadaga premi bersih tahua tidak memasukka faktor biaya. Pada tahu ke-3 sampai dega akhir masa asurasi tidak ada biaya yag dikeluarka oleh perusahaa, sehigga besar cadaga utuk tahu ke-3 sampai dega akhir masa asurasi aka sama dega cadaga premi tahua pada tahu yag sama. Akhir tahu ke, besar cadaga premi tahua yag harus dimiliki perusahaa asurasi adalah sebesar uag pertagguga yaitu sebesar Rp.2... Uag tersebut kemudia aka diberika kepada sepasag tertaggug apabila keduaya masih tetap hidup sampai akhir masa asurasi, dalam hal ii adalah tahu. 39

13 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 V. KESMPULAN. Peetua besarya cadaga disesuaika dega metode lliois, aka meghasilka besara cadaga yag lebih kecil dibadigka dega besarya cadaga premi tahua. Cadaga premi tahua merupaka kodisi ideal yag dimiliki perusahaa. Tetapi perusahaa asurasi harus megeluarka biaya utuk membayar komisi age. Da Biaya tersebut dibebaka oleh perusahaa asurasi kepada tertaggug. Sehigga besar biaya tersebut aka meguragi besar cadaga yag dimiliki oleh perusahaa asurasi. 2. Besar premi bersih tahua tapa biaya lebih besar dari besar premi bersih tahua dega biaya utuk tahu pertama da lebih kecil dari besar premi bersih tahua dega biaya utuk tahu kedua da ketiga atau dapat diyataka dalam hubuga berikut ii: α < P( A ) < β. 3,25: DAFTAR PUSTAKA Bowers, N.L., Gerber, H.U., Hickma, J.C., Joes, D.A., da Nesbitt, C.J Mathematics, 2 d Ed. The Society of Actuaries. Actuarial Futami, Takashi Matematika Asurasi Jiwa Bagia. Orietal Life surace Cultural Developmet Cetre, c. Tokyo, Japa. Futami, Takashi Matematika Asurasi Jiwa Bagia. Orietal Life surace Cultural Developmet Cetre, c. Tokyo, Japa. Larso, Robert E., Gaumitz, Erwi A Life surace Mathematics. New York. Joh Wiley & Sos, c. Lodo. 4

(A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METODE OHIO PADA PRODUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN

(A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METODE OHIO PADA PRODUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 (A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METDE HI PADA PRDUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN Puput

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

ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE

ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE 2 ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE Sri Purwati 1, Johaes Kho 2, Aziskha 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika FMIPA Uiversitas Riau email : srii_purwatii@yahoo.co.id

Lebih terperinci

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si.

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si. ANUITAS 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmato,S.Si. 1 OVERVIEW Auitas adl suatu pembayara dalam jumlah tertetu, yag dilakuka setiap selag waktu da lama tertetu, secara berkelajuta. Suatu auitas yg pasti dilakuka

Lebih terperinci

Modul 1 Modul 2 Modul 3 Modul 4 Modul 5 Modul 6

Modul 1 Modul 2 Modul 3 Modul 4 Modul 5 Modul 6 i B Tijaua Mata Kuliah uku Materi Pokok (BMP) Matematika Aktuaria ii disampaiika dalam sembila modul (pokok bahasa) yag diorgaisasika sebagai berikut. Modul 1. Probabilitas Modul 2. Teori Buga Modul 3.

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Kajian tentang perhitungan nilai aktuaria yang akan dibayarkan n-kali pertahun

II. LANDASAN TEORI. Kajian tentang perhitungan nilai aktuaria yang akan dibayarkan n-kali pertahun 4 II. LANDASAN TEORI Kajia tetag perhituga ilai aktuaria yag aka dibayarka -kali pertahu utuk berbagai produk asurasi jiwa, dapat dilakuka dega terlebih dahulu megetahui beberapa teori-teori dasar terkait

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH #12&13 Bunga Majemuk

CATATAN KULIAH #12&13 Bunga Majemuk CATATAN KULIAH #12&13 Buga Majemuk 10.1 Pedahulua Pada pembahasa sebelumya diasumsika bahwa P atau ilai pokok pembayara tidak megalami perubaha dari awal higga akhir sehigga ilai buga selalu dihitug dari

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

PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL

PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL Des Alwie Zayati JurusaMatematika, FMIPA, UiversitasSriwijaya Email : dalwiezayati@yahoo.com ABSTRAK Pemodela asurasi jiwa berdasarka asumsi

Lebih terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi Modul ke: 05 KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Program Studi Akutasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Pedahulua Kosep ilai waktu dari uag (time value of moey) pada dasarya mejelaska

Lebih terperinci

Muniya Alteza

Muniya Alteza NILAI WAKTU UANG 1. Kosep dasar ilai waktu uag (time value of moey) 2. Nilai masa depa (future value) 3. Nilai sekarag (preset value) 4. Auitas (auity) 5. Perpetuitas (perpetuity) 6. Buga tahua efektif/

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

MATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM

MATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM MATEMATIKA BISNIS OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM BAB BARISAN DAN DERET A. BARISAN Barisa bilaga adalah susua bilaga yag diurutka meurut atura tertetu.betuk umum barisa bilaga a,

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI

BAB III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI BB III PERNCNGN PROGRM PLIKSI 3.1 Peracaga Program Utuk meracag program aplikasi perhituga premi ii dega pedekata Gompertz, peulis megguaka Delphi 7.0 yag dioperasika pada Microsoft Widows 2000. lgoritma

Lebih terperinci

MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK. Oleh Sudianto Manullang, S.Si., M.Sc ABSTRAK

MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK. Oleh Sudianto Manullang, S.Si., M.Sc ABSTRAK MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK Oleh Sudiato Maullag, S.Si., M.Sc ABSTRAK Peelitia ii bertujua utuk medapatka model premi asurasi jiwa edowme dega megguaka suku

Lebih terperinci

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi. MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

Lebih terperinci

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas. 4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha

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

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

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas

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

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

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

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,

Lebih 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 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

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

ANALISIS ANUITAS PADA PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA SKRIPSI

ANALISIS ANUITAS PADA PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA SKRIPSI ANALISIS ANUITAS PADA PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA SKRIPSI Oleh: LIFARA MARGARETA NIM. 06510055 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG 2010

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

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

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag

Lebih terperinci

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK 2.1. Buga Majemuk Ada sedikit perbedaa atara suku buga tuggal da suku buga majemuk. Pada suku buga tuggal, besarya buga B = Mp tidak perah digabugka dega modal M. Sebalikya

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

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

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

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc. METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai

Lebih terperinci

Buku Padua Belajar Maajeme Keuaga Chapter 0 KONSEP NILAI WAKTU UANG. Pegertia. Nilai Uag meurut waktu, berarti uag hari ii lebih baik / berharga dari pada ilai uag dimasa medatag pada harga omial yag sama.

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

SEBARAN t dan SEBARAN F

SEBARAN t dan SEBARAN F SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

Nilai Waktu dan Uang (Time Value of Money)

Nilai Waktu dan Uang (Time Value of Money) Nilai Waktu da Uag (Time Value of Moey) Kosep Dasar Jika ilai omialya sama, uag yag dimiliki saat ii lebih berharga daripada uag yag aka diterima di masa yag aka datag Lebih baik meerima Rp juta sekarag

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

SEMI MODUL POLINOMIAL FUZZY ATAS ALJABAR MAX-PLUS FUZZY

SEMI MODUL POLINOMIAL FUZZY ATAS ALJABAR MAX-PLUS FUZZY JMP : Volume 3 Nomor 1, Jui 2011 SEMI MODUL POLINOMIAL FUZZY ATAS ALJABAR MAX-PLUS FUZZY Ari Wardayai da Suroto Prodi Matematika, Jurusa MIPA, Fakultas Sais da Tekik Uiversitas Jederal Soedirma (email

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 III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua

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

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

Ekonomi Rekayasa Koreksi

Ekonomi Rekayasa Koreksi Ekoomi Rekayasa Koreksi Koreksi pembeara karea kesalaha tada kurug tidak tampil dalam rumus da perhituga Gambar 2.15Tigkat akurasi peratura 72 da 69 2.4.6 Peratura 113 Selai itu ada juga perhituga dega

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 III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

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 III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di lokasi huta taama idustri yag terdapat di PT. Wirakarya Sakti Provisi Jambi. Waktu pelaksaaa peelitia ii adalah bula April

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

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

UJIAN MASUK BERSAMA PERGURUAN TINGGI (UMB - PT) Mata Pelajara : Matematika Dasa Taggal : 06 Jui 009 Kode Soal : 0 0 www.olieschools.ame. Produksi beras propisi P tahu 990 adalah 00 ribu to da sampai tahu

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA PRISMA 1 (2018) PRISMA, Prosidig Semiar Nasioal Matematika https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih 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

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

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

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

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

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

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta Iduksi Matematika Pertemua VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusa Tekik Iformatika UPN Vetera Yogyakarta Metode pembuktia utuk peryataa perihal bilaga bulat adalah iduksi matematik. Cotoh

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

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

UJIAN TENGAH SEMESTER STATISTIKA

UJIAN TENGAH SEMESTER STATISTIKA UJIAN TENGAH SEMESTER STATISTIKA Sei, 5 Jui 9 Ope Book meit ATATAN Dr. Ir. Istiarto, M.Eg. Soal ujia ii utuk dikerjaka sediri tapa kerjasama dega orag lai. Tidak ada pegawasa oleh petugas jaga selama ujia

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori

Lebih terperinci

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015 RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi

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

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

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder 3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag

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 METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 30 BAB III METODE PENELITIAN Peelitia pejadwala pembagkit termal ii adalah utuk membadigka metode Lagragia Relaxatio yag diajuka peulis dega metode yag diguaka PLN. Di sii aka diuji metode maa yag peramalaya

Lebih terperinci

Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar

Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar J. Math. ad Its Appl. ISSN: 189-605X Vol. 3, No., Nov 006, 49 56 Batas Bilaga Ajaib Pada Graph Caterpillar Chairul Imro Jurusa Matematika FMIPA ITS Surabaya imro-its@matematika.its.ac.id Abstrak Jika suatu

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

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 METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab BAB III METODE PENELITIAN Metode peelitia merupaka suatu cara atau prosedur utuk megetahui da medapatka data dega tujua tertetu yag megguaka teori da kosep yag bersifat empiris, rasioal da sistematis.

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

STATISTIKA-38 APROKSIMASI TABEL MORTALITA MENGGUNAKAN PERSAMAAN DUFRESNE

STATISTIKA-38 APROKSIMASI TABEL MORTALITA MENGGUNAKAN PERSAMAAN DUFRESNE STATISTIKA-38 APROKSIMASI TABEL MORTALITA MENGGUNAKAN PERSAMAAN DUFRESNE Ley Jaze Siay 1 Neva Satyahadewi 2 1 PS Matematika FMIPA Uiversitas Pattimura Ambo 2 PS Statistika FMIPA Uiversitas Tajugpura Potiaak

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

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sidagsari Kta Bgr Telp. 0251-8242411, email: prhumasi@smkwikrama.et, website : www.smkwikrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dari simpaa

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel) DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN

4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN 4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN Saat asumsi keormala tidak dipuhi maka kesimpula yag kita buat berdasarka suatu metod statistik yag mesyaratka asumsi keormala meadi tidak baik, sehigga mucul

Lebih terperinci

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi. Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

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

PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA V. M. Vidya *, Bustami, R. Efedi Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika

Lebih 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

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab

Lebih terperinci