BIFURKASI PADA MODEL INTERAKASI TUMBUHAN DAN HERBIVORA IRMA SAHARA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BIFURKASI PADA MODEL INTERAKASI TUMBUHAN DAN HERBIVORA IRMA SAHARA"

Transkripsi

1 i BIFURKASI PADA MODEL INTERAKASI TUMBUHAN DAN HERBIVORA IRMA SAHARA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

2 ii

3 iii PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Bifurkasi pada Model Interaksi Tumbuhan dan Herbivora adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Desember 2013 Irma Sahara NIM G

4 ii ABSTRAK IRMA SAHARA. Bifurkasi pada Model Interaksi Tumbuhan dan Herbivora. Dibimbing oleh ALI KUSNANTO dan PAIAN SIANTURI. Saha dan Bandyopadhyay (2005) memodelkan sistem mangsa-pemangsa yang merepresentasikan interaksi tumbuhan dan herbivora. Pada karya ilmiah ini, dicari bifurkasi yang terjadi dengan terlebih dulu menganalisis kestabilan titik tetap. Ada tiga titik tetap yang diperoleh dengan jenis kestabilan titik tetap ditentukan oleh nilai eigen yang diperoleh dari ketiga titik tetap tersebut. Titik tetap pertama dan kedua bersifat sadel dan terdapat empat kasus pada titik tetap ketiga agar mencapai kestabilan. Dengan pemilihan parameter tertentu, diperoleh bifurkasi Hopf yakni terjadinya perubahan kestabilan dari spiral stabil menjadi spiral tak stabil dan terdapat limit cycle pada titik tetap ketiga. Kata kunci: bifurkasi Hopf, limit cycle, model interaksi tumbuhan dan herbivora. ABSTRACT IRMA SAHARA. Bifurcation Existence in The Interaction Model of Plant and Herbivore. Supervised by ALI KUSNANTO and PAIAN SIANTURI. Saha and Bandyopadhyay (2005) have modeled prey-predator systems that represent the interactions of plants and herbivores. In this paper, there are three fixed points obtained. The stability type of the fixed point is determined by the eigenvalues of each fixed point. Both first and second fixed points were found to be saddle points; and four cases were associated with the third fixed point. The Hopf bifurcation was obtained for the third fixed point, as the stability type was changed to be unstable spiraled previously stable spiraled. It was also found the existence of the cycle limit. Both of these were the indicators of existence of the Hopf bifurcation. Keywords: bifurcation, bifurcation Hopf, cycle limit, interaction model of plant and herbivore.

5 iii BIFURKASI PADA MODEL INTERAKSI TUMBUHAN DAN HERBIVORA IRMA SAHARA Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Matematika DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013

6 iv

7 v Judul Skripsi : Bifurkasi pada Model Interaksi Tumbuhan dan Herbivora Nama : Irma Sahara NIM : G Disetujui oleh Drs Ali Kusnanto, MSi Pembimbing I Dr Paian Sianturi Pembimbing II Diketahui oleh Dr Toni Bakhtiar, MSc Ketua Departemen Tanggal Lulus:

8 vi PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta ala atas segala karunia-nya sehingga karya ilmiah yang berjudul Bifurkasi pada Model Interaksi Tumbuhan dan Herbivora berhasil diselesaikan. Terima kasih penulis ucapkan kepada ayah, ibu, kakak, serta seluruh keluarga besar atas dukungan, motivasi, kasih sayang dan doa yang tiada henti-hentinya. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada Bapak Drs Ali Kusnanto, MSi dan Bapak Dr Paian Sianturi selaku pembimbing atas arahan, bimbingan, dan motivasi dalam menyelesaikan tugas akhir ini, kepada Bapak Ir Ngakan Komang Kutha Ardana, MSc yang telah banyak memberi saran dan perbaikan, serta kepada seluruh dosen dan staf Departemen Matematika IPB atas segala ilmu yang diberikan dan bantuannya selama perkuliahan. Tak lupa juga ucapan terima kasih kepada sahabat satu perjuangan Saefrudin, Hadi, dan Herlan serta IKADA, BEM FMIPA 2010, ADKESMAH BEM FMIPA 2011, BEM KM 2012, sahabat POKJA SPP 2012, koordinator POKJA SPP BEM FEMA 2012, Yayasan Karya Salemba Empat, Poliklinik IPB, teman-teman kosan Bara N0. 31, teman-teman satu pengajian, dan sahabat Matematika 42, 43, 44, 45, 46, 47, dan 48 yang telah banyak membantu dalam proses penyusunan tugas akhir ini. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat. Bogor, Desember 2013 Irma Sahara

9 vii DAFTAR ISI DAFTAR TABEL vi DAFTAR GAMBAR vi DAFTAR LAMPIRAN vi PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan 2 LANDASAN TEORI 2 PEMODELAN 5 PEMBAHASAN 6 Penentuan Titik Tetap Model 6 Analisis Kestabilan Titik Tetap Model 6 Bifurkasi Hopf 9 SIMULASI 10 Dinamika Populasi Tumbuhan dan Herbivora Kasus 1 10 Dinamika Populasi Tumbuhan dan Herbivora Kasus 2 11 Dinamika Populasi Tumbuhan dan Herbivora Kasus 3 13 Dinamika Populasi Tumbuhan dan Herbivora Kasus 4 14 SIMPULAN 15 DAFTAR PUSTAKA 15 LAMPIRAN 16 RIWAYAT HIDUP 22

10 viii DAFTAR TABEL 1 Kondisi kestabilan titik tetap T Titik tetap, nilai eigen, dan kestabilan 10 3 Titik tetap, nilai eigen, dan kestabilan 11 4 Titik tetap, nilai eigen, dan kestabilan 13 5 Titik tetap, nilai eigen, dan kestabilan 14 DAFTAR GAMBAR 1 Bidang fase kasus Bidang fase kasus Bidang fase kasus 2 dengan arah orbit dari dalam ke luar 12 4 Bidang fase kasus Bidang fase kasus 4 dengan arah orbit dari luar ke dalam 14 6 Bidang fase kasus 4 dengan arah orbit dari dalam ke luar 14 DAFTAR LAMPIRAN 1 Penondimensionalan model 16 2 Penentuan titik tetap model interaksi tumbuhan dan herbivora 17 3 Penentuan nilai eigen 19 4 Penurunan kondisi A 1 = trace(j) 20

11 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Pada suatu ekosistem, salah satu fenomena alami kehidupan adalah peristiwa makan dan dimakan antara individu yang satu dengan yang lainnya. Ada yang menjadi mangsa dan ada yang menjadi pemangsa. Salah satunya adalah interaksi antara tumbuhan (mangsa) dan herbivora (pemangsa) yang mana perilaku dinamis tumbuhan dan herbivora dapat dianalogikan seperti sistem mangsa-pemangsa (prey-predator system). Interaksi yang lainnya yaitu kompetisi dan simbiosis. Kompetisi tejadi karena memperebutkan makanan yang sama, memperebutkan habitat yang sama atau memperebutkan pasangan untuk berkembang biak. Sedangkan simbiosis terjadi karena adanya hubungan yang erat antara dua jenis makhluk hidup yang berbeda sehingga masing masing makhluk hidup tersebut memilki ketergantungan terhadap makhluk hidup yang lain.setiap makhluk hidup pasti akan membutuhkan makhluk hidup lainnya. Seiring dengan interaksi tersebut terdapat rangkaian peristiwa makan dan dimakan yang menjadikan ekosistem tetap seimbang karena tidak ada makhluk hidup yang dapat hidup terisolasi atau hidup tersendiri. Menurut teori interaksi antara pemangsa dan yang dimangsa, hubungan antara tanaman dan herbivora adalah siklus. Ketika tumbuhan (mangsa) dalam jumlah banyak maka herbivora (pemangsa) meningkatkan jumlahnya, sehingga mengurangi populasi mangsa, yang pada gilirannya menyebabkan jumlah dari tumbuhan berkurang. Hal ini menunjukkan bahwa populasi herbivora berfluktuasi di sekitar kapasitas sumber makanan, dalam hal ini tumbuhan (Fatik 2010). Beberapa faktor berperan ke dalam populasi dan membantu menstabilkan interaksi antara pemangsa dan yang dimangsa. Sebagai contoh, heterogenitas spasial dipertahankan, yang berarti akan selalu ada tanaman yang tidak ditemukan oleh herbivora. Proses ini memainkan peran yang sangat penting bagi herbivora yang memakan satu spesies tanaman dan mencegah herbivora ini menghabiskan sumber makanan mereka. Pertahanan tanaman juga membantu menstabilkan interaksi antara pemangsa dan yang dimangsa. Sebagai contoh tumbuhan mengeluarkan senyawa beracun atau berbahaya yang akan berdampak negatif pada herbivora yang mengkonsumsinya sehingga herbivora tidak meyukainya. Permasalahan dalam matematika dari model ekologi adalah penetapan syaratsyarat yang menjamin keunikan dari limit cycle model mangsa-pemangsa. Pada model dua dimensi diketahui bahwa bisa saja tidak ada limit cycle dari model kompetisi. Untuk jenis model mangsa-pemangsa, keberadaan dan stabilitas limit cycle terkait keberadaan dan stabilitas titik tetap positif. Jika titik tetap tidak ada maka populasi pemangsa cenderung mengalami kepunahan. Jika titik tetap positif ada dan tidak stabil maka harus muncul setidaknya satu limit cycle. Saha dan Bandyopadhyay (2005) memodelkan sistem tumbuhan dan herbivora berdasarkan parameter demografi dari populasi tumbuhan dan herbivora, serat waktu, jenis dan tingkat kepadatan dependen. Diasumsikan tanpa adanya herbivora, populasi tumbuhan akan berbentuk seperti fungsi logistik. Kemudian, setiap individu dengan spesies yang sama akan bersaing untuk memerebutkan

12 2 makanan dan ruang. Jumlah biomassa tumbuhan yang dirusak oleh herbivora mengikuti Holling tipe III. Pada karya ilmiah ini akan dibahas tentang kestabilan, bifurkasi, dan perilaku model tumbuhan dan herbivora berdasarkan beberapa kasus yang diperoleh. Pertama melakukan penentuan titik tetap tetap, menetukan matriks Jacobi untuk dilakukan pelinieran, dan menentukan nilai eigen untuk menganalisis kestabilan titik tetap. Kemudian menunjukkan jenis bifurkasi yang terjadi, mengkaji limit cycle yang muncul dari bifurkasi Hopf, serta membahas perilaku dinamis yang diperoleh dari beberapa kasus. Tujuan 1 Menganalisis kestabilan titik tetap pada model interaksi tumbuhan dan herbivora. 2 Menunjukkan jenis bifurkasi pada model interaksi tumbuhan dan herbivora. 3 Mengkaji perilaku dinamik pada model interaksi tumbuhan dan herbivora. 4 Mengkaji limit cycle yg muncul dari bifurkasi Hopf pada model interaksi tumbuhan dan herbivora. LANDASAN TEORI Misalkan diberi sistem persamaan diferensial taklinear sebagai berikut: x = f(x). (1) Persamaan (1) disebut sistem dimensi satu atau sistem orde satu dengan x(t) adalah nilai real fungsi dari waktu t dan f(x) adalah nilai real fungsi dari x. Persamaan (1) memunyai titik tetap x = x jika memenuhi f(x ) = 0. Titik tetap disebut juga titik kritis atau titik kesetimbangan (Tu 1994). Untuk suatu sistem persamaan diferensial taklinear, analisis kestabilannya dilakukan melalui pelinearan. Misalkan dilakukan pelinearan terhadap persamaan (1). Dengan menggunakan ekspansi Taylor di sekitar titik tetapnya diperoleh: x = Ax + φ(x). (2) Persamaan (2) merupakan sistem persamaan diferensial taklinear dengan A matriks Jacobi, f 1 f 1 x 1 x n A =, f n f n [ x 1 x n ] dan φ(x) suku berorde tinggi yang bersifat lim n φ(x) = 0. Menurut Tu (1994), Ax pada persamaan (2) disebut pelinearan dari sistem taklinear persamaan (2) yang dituliskan dalam bentuk x = Ax.

13 3 Jika A matriks berukuran n n, maka suatu vektor tak nol di R n disebut vektor eigen dari A jika untuk suatu skalar λ yang disebut nilai eigen dari A berlaku Ax = λx. (3) Vektor x disebut vektor eigen yang bersesuaian dengan nilai eigen λ. Untuk mencari nilai eigen dari matriksyang berukuran n n maka persamaan (3) dapat dituliskan kembali sebagai berikut: (A λi) x = 0, (4) dengan I adalah matriks identitas. Persamaan (4) memunyai solusi tak nol jika dan hanya jika det (A λι) = A λi = 0. (5) Persamaan (5) disebut persamaan karakteristik dari matriks A (Anton dan Rorres 2004). Misalkan A = ( a b c d ). Dari persamaan (5), maka persamaan karakteristiknya menjadi a λ b c d λ = 0, sedemikian sehingga diperoleh persamaan dengan λ 2 τλ + Δ = 0, τ = trace (A) = a + d = λ 1 + λ 2 dan Δ = det (A) = ad bc = λ 1 λ 2. Dengan demikian diperoleh nilai eigen dari matriks A sebagai berikut: λ 1,2 = τ ± τ2 4Δ. 2 Menurut Strogatz (1994), untuk menentukan kestabilan dari suatu sistem dapat dilihat dari nilai Δ. Ada tiga kasus untuk nilai Δ, yaitu: Δ < 0. Jika kedua nilai eigen berbeda tanda maka titik tetap bersifat sadel. Δ > 0. τ 2 4Δ > 0. Jika τ > 0 dan kedua nilai eigen real bernilai positif, maka titik tetap bersifat simpul tak stabil. Jika τ < 0 dan kedua nilai eigen real bernilai negatif, maka titik tetap bersifat simpul stabil. τ 2 4Δ < 0. Jika τ > 0 dan kedua nilai eigen imajiner (α ± iβ), maka titik tetap bersifat spiral tak stabil.

14 4 Jika τ < 0 dan kedua nilai eigen imajiner (α ± iβ), maka titik tetap bersifat spiral stabil. Jika τ = 0 dan kedua nilai eigen imajiner (α ± iβ), maka titik tetap bersifat center. τ 2 4Δ = 0. Parabola τ 2 4Δ = 0 adalah garis batas antara simpul dan spiral. Star nodes atau degenerate terletak pada parabola ini. Jika kedua nilai eigen bernilai sama mama titik tetap bersifat simpul sejati. Δ = 0. Jika salah satu nilai eigen bernilai nol, maka titik asal bersifat titik tetap tak terisolasi. Penondimensionalan adalah suatu metode untuk menyederhanakan suatu persamaan banyak parameter menjadi persamaan dengan sedikit parameter. Biasanya penondimensionalan mengelompokkan beberapa parameter dengan sebuah parameter tunggal (Strogatz 1994). Contoh: diberikan model mangsa pemangsa sebagai berikut: dx dt = X = ax bxy, dy dt = Y = cy + dxy. Sistem persamaan (6) memiliki empat parameter, yaitu a, b, c, dan d. Dengan memisalkan x = d a X, y = b a Y, a = d a X, maka diperoleh model dengan satu parameter a, yaitu: x = x xy, y = αy + xy. Selanjutnya, Strogatz (1994) menjelaskan bahwa struktur kualitatif dari suatu sistem dinamika dapat berubah karena adanya perubahan dari parameter sistem dinamika tersebut. Hal inilah yang disebut bifurkasi. Bifurkasi adalah suatu kondisi terjadinya perubahan jumlah atau kestabilan titik tetap pada sistem dinamik. Titik yang mengalami kondisi ini disebut titik bifurkasi. Pada bifurkasi satu-dimensi ditemukan kasus-kasus untuk bifurkasi saddle-node, bifurkasi transcritical, dan bifurkasi pitchfork (supercritical dan subcritical). Sedangkan pada kasus duadimensi ditemukan kasus bifurkasi Hopf. Bifurkasi saddle-node adalah bifurkasi yang terjadi jika salah satu dari nilai parameter tidak terdapat titik tetap dan pada sisi lain terdapat dua titik tetap, dimana yang satu stabil dan yang lainnya tidak stabil. Bifurkasi Hopf adalah kemunculan siklus batas (limit cycle) dari kesetimbangan saat sistem mengalami perubahan stabilitas yang melalui sepasang nilai eigen imajiner murni. Limit cycle adalah orbit tertutup yang terisolasi. Terisolasi artinya orbit di sekelilingnya menuju atau menjauhi siklus batas. (6)

15 5 Bifurkasi dapat bersifat superkritis atau subkritis yang mengakibatkan limit cycle menjadi stabil atau tidak stabil. Misalkan: x = f(x, a), x ε R n, (7) adalah sistem persamaan diferensial mandiri orde-2 yang bergantung pada parameter a R. Diasumsikan bahwa matriks Jacobi A(a) = f x (x 0 (a), a) memiliki sepasang nilai eigen kompleks λ 1,2 (a) = μ(a) ± iω(a), (8) yang menjadi imajiner murni saat a = 0, yaitu μ(0) = 0 dan ω(0) = ω 0 > 0. Kemudian, ketika a melewati a = 0 stabilitas kesetimbangan berubah. PEMODELAN Model yang akan dianalisis adalah model interaksi tumbuhan dan herbivora yang mana dinamika perilakunya analogi dengan model mangsa-pemangsa. Pada model diasumsikan bahwa tidak adanya herbivora, populasi tumbuhan tumbuh sesuai dengan hukum logistik pertumbuhan dengan daya dukung lingkungan K dan tingkat kelahiran intrinsik r. Daya dukung lingkungan K dan tingkat kelahiran interinsik r diasumsikan konstan dan positif. Asumsi-asumsi tersebut merupakan asumsi standar yang digunakan untuk sebuah kompetisi makanan dan ruang antar individu dari spesies yang sama serta pada kepadatan yang tinggi kematian meningkat karena peluang frekuensi pertemuan antarindividu tinggi pada setiap epidemi. Jumlah biomasa tumbuhan yang dihancurkan oleh herbivora diasumsikan mengikuti respon fungsional Holling jenis-iii sebagai interaksi antara tumbuhan dan herbivora. Respon fungsional adalah tingkat yang mana setiap herbivora menangkap biomasa tumbuhan. Herbivora menghasilkan e keturunan untuk setiap kematian biomasa tumbuhan dan tingkat kepadatan kematian independen m. Model dua dimensi tumbuhan dan herbivora diatur oleh persamaan sebagai berikut: dn dt = rn (1 N K ) an2 P b + N 2, (9) dp dt = ean2 P b + N 2 mp, dengan N(t) Banyaknya populasi tumbuhan pada waktu t. P(t) Banyaknya populasi herbivora pada waktu t. K Daya dukung lingkungan. r Laju pertumbuhan intrinsik. a Tingkat serapan maksimun herbivora. b Tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan. e Faktor konversi.

16 6 m Tingkat kematian independen. Semua parameter r, K, a, b, e, dan m yang terlibat dalam sistem model diasumsikan positif dan faktor konversi e diasumsikan memenuhi kondisi 0 < e < 1. Sistem model tumbuhan dan herbivora mengandung banyak parameter. Oleh karena itu untuk meminimumkan parameter maka sistem model ditransformasikan ke bentuk yang lebih sederhana dengan penondimensionalan model. Pada persamaan (9) didefinisikan N = bx, P = by, t = Kτ, α = K ak, β =, β r b b br 1 = eβ, dan γ = mk, sehingga diperoleh: br x = dx dτ = x(α x) βx2 y 1 + x 2, (10) y = dy dτ = β 1x 2 y 1 + x 2 γy, (Bukti sistem persamaan (10) dapat dilihat pada Lampiran 1) PEMBAHASAN Penentuan Titik Tetap Model Titik tetap dari persamaan (10) akan diperoleh dengan menetapkan x = 0, y = 0 sehingga diperoleh tiga titik tetap, yaitu T 1 (0,0), T 2 (α, 0), dan T 3 (x, y ) dengan x = γ β 1 γ, y = (α x )(1 + x 2 ) βx. Karena titik tetap positif, akibatnya kondisi 0 < x < α. (Bukti dapat dilihat lihat pada lampiran 2) Analisis Kestabilan Titik Tetap Model Analisis kestabilan titik tetap diperoleh dengan melakukan pelinearan pada persamaan (10). Dengan melakukan pelinearan pada persamaan tersebut maka akan diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut:

17 7 α 2x 2βxy βx 2 (1 + x J = 2 ) x 2 2β 1 xy β 1 x 2. ( (1 + x 2 ) x 2 γ ) (Bukti dapat dilihat pada lampiran 3) Kestabilan titik tetap dapat dilihat dari nilai eigen yang dihasilkan oleh matriks Jacobi persamaan (10) yang dievaluasi pada titik tetap tersebut. Selanjutnya, kestabilan di sekitar titik tetap diperiksa. Titik tetap T 1 (0,0) disubstitusikan ke matriks Jacobi sehingga diperoleh: J (0,0) = ( α 0 0 γ ). Nilai eigen akan diperoleh dengan menyelesaikan persamaan karakteristik det(j (0,0) λi) = 0, sehingga akan diperoleh nilai eigen untuk matriks J (0,0), yaitu: λ 1 = α, λ 2 = γ. Karena parameter diasumsikan positif, maka λ 1 > 0 dan λ 2 < 0. Kedua nilai eigen real dan berbeda tanda sehingga kestabilan titik tetapnya bersifat sadel. Titik tetap T 2 (α, 0)disubstitusikan ke matriks Jacobi sehingga diperoleh: βα 2 α J (α,0) = 1 + α 2 β 1 α 2. 0 ( 1 + α 2 γ ) Nilai eigen akan diperoleh dengan menyelesaikan persamaan karakteristik det(j (α,0) λi) = 0, sehingga akan diperoleh nilai eigen matriks J (α,0), yaitu: λ 1 = α < 0 λ 2 = β 1α α 2 γ. (Bukti dapat dilihat pada lampiran 3) Kondisi x < α dan β 1 > γ menyebabkan β 1 α 2 > γ(1 + α 2 ) sebagai syarat parameter dalam sistem model. Oleh karena itu λ 2 > 0 sehingga kestabilan titik tetapnya bersifat sadel. Titik tetap T 3 (x, y ) disubstitusikan ke matriks Jacobi sehingga diperoleh: α 2x 2βx y (1 + x J = 2 ) 2 βx 1 + x2 2. 2β 1 x y β 1 x ( (1 + x 2 ) x2 γ ) Nilai eigen akan diperoleh dengan menyelesaikan persamaan karakteristik det(j (x,y ) λi) = 0, sehingga akan diperoleh nilai eigen untuk matriks J (x,y ), yaitu: 2

18 8 λ 1 = A 1 + A 2 1 4A 2, 2 dengan λ 2 = A 1 A 2 1 4A 2, 2 A 1 = trace(j) = (α 2x 2βx y (1 + x 2 ) 2), A 2 = det(j) = 2ββ 1x 3 y (1 + x 2 ) 3, (Bukti dapat dilihat pada lampiran 3) kemudian untuk penyederhanaan, kita simbolkan B = A 1 2 4A 2 dan C = A 1 2 4A 2. Berdasarkan kondisi yang telah diperoleh maka sesuai dengan analisis kestabilan, kestabilan titik tetap yang diperoleh dipengaruhi oleh nilai parameter-parameter yang dipilih, yaitu parameter α, β, β 1, dan γ sehingga harus diperiksa dari kondisi A 1, A 2 dan B. Oleh karena β 1 > γ maka kondisi dari A 2 positif (A 2 > 0), sedangkan kondisi dari A 1 bisa A 1 < 0 atau A 1 > 0 dan kondisi dari B bisa B < 0 atau B > 0. Kondisi A 1 > 0 dapat diturunkan menjadi α < 2x γ (Bukti dapat dlihat pada lampiran 4), sedangkan kondisi A 1 < 0 dapat diturunkan menjadi α > 2x γ (Bukti dapat dilihat pada lampiran 4). Dari sini terdapat empat kasus, yaitu: 1. B < 0, α < 2x γ, dan β 1 > γ. 2. B < 0, α > 2x γ, dan β 1 > γ. 3. B > 0, α < 2x γ, dan β 1 > γ. 4. B > 0, α > 2x γ, dan β 1 > γ. A±iC Untuk kasus pertama akan menghasilkan kedua nilai eigen imajiner (λ 1,2 = ), sehingga dari nilai-nilai eigen yang diperoleh, kestabilan titik tetapnya 2 bersifat spiral stabil. Untuk kasus kedua akan menghasilkan kedua nilai eigen imajiner (λ 1,2 = A±iC ), sehingga dari nilai-nilai eigen yang diperoleh, kestabilan 2 titik tetapnya bersifat spiral tak stabil. Untuk kasus ketiga akan menghasilkan kedua nilai eigen real bernilai negatif (λ 1,2 = A±C ), sehingga dari nilai-nilai eigen yang 2 diperoleh, kestabilan titik tetapnya bersifat simpul stabil. Sedangkan untuk kasus keempat akan menghasilkan kedua nilai eigen real bernilai positif (λ 1,2 = A±C ), 2 sehingga dari nilai-nilai eigen yang diperoleh, kestabilan titik tetapnya bersifat simpul tak stabil. Berikut adalah tabel kondisi kestabilan yang diperoleh

19 9 Tabel Kondisi kestabilan titik tetap T 3 Kasus Kondisi T 3 1 B < 0 α < 2x γ 2γ β 1 β 1 > γ Spiral stabil 2 B < 0 α > 2x γ 2γ β 1 β 1 > γ Spiral tak stabil 3 B > 0 α < 2x γ 2γ β 1 β 1 > γ Simpul stabil 4 B > 0 α > 2x γ 2γ β 1 β 1 > γ Simpul tak stabil Dari Tabel 1 dapat dilihat bahwa setiap kasus mempunyai titik tetap dengan jenis kestabilan ada yang stabil dan ada yang tidak stabil. Pada saat penondimensionalan α = K yang mana artinya bahwa nilai parameter α b berbanding terbalik dengan tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan (b), γ = mk br yang mana artinya bahwa nilai parameter γ berbanding lurus dengan tingkat kematian independen herbivora (m), dan β = ak artinya bahwa nilai parameter β berbanding lurus dengan tingkat serapan maksimum herbivora yang mana berbanding lurus juga dengan parameter β 1 karena β 1 = eβ. Diketahui α > 2x γ, artinya kondisi tersebut dihadapkan pada saat tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan rendah. Sedangkan α < 2x γ, artinya kondisi tersebut dihadapkan pada saat tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan tinggi. br Bifurkasi Hopf Diketahui nilai eigen titik tetap T 3 (x, y ) dari persamaan 2, yaitu: λ 1,2 = A 1 ± A 2 1 4A 2. 2 Pada kondisi A 1 > 0 dan B = A 1 2 4A 2 < 0 kestabilan T 3 (x, y ) adalah spiral stabil, sedangkan pada kondisi A 1 < 0 dan B = A 1 2 4A 2 < 0 kestabilan T 3 (x, y ) spiral tak stabil. Fenomena perubahan kestabilan terjadi ketika melewati A 1 = 0. Pada kondisi A 1 = 0 dihasilkan sepasang nilai eigen yang bernilai imajiner murni. Dalam kasus ini fenomena perubahan kestabilan tersebut dikenal sebagai bifurkasi Hopf. Bifurkasi Hopf terjadi ketika berubahnya kestabilan dari spiral stabil menjadi spiral tak stabil dan terdapat limit cycle di dalamnya yang mana fenomena ini terjadi pada kasus dua. Ilustrasi perubahan kestabilan T 3 (x, y ) dijelaskan pada bagian selanjutnya.

20 10 SIMULASI Dinamika Populasi tumbuhan dan herbivora dapat ditunjukkan melalui kurva yang menggambarkan populasi populasi tumbuhan dan herbivora pada kurun waktu tertentu. Selanjutnya dilakukan simulasi numerik melalui proses komputasi. Pada proses komputasi, masing-masing variabel dan parameter membutuhkan suatu nilai awal. Pada saat penondimensionalan model, diketahui bahwa parameter-parameter α = K ak, β =, β b br 1 = eβ, dan γ = mk sangat berpengaruh untuk melihat br dinamika populasi tumbuhan dan herbivora. Tidak sembarangan dalam menetukan nilai awal parameter. Nilai awal yang ditentukan harus memenuhi kondisi-kondisi setelah dilakukan proses analisis model. Berikut kondisi umum parameter yang harus dipenuhi: 0 x α dan 2γ > β 1 yang mana nilai parameter-parameter tersebut diasumsikan positif. Berdasarkan dari kasus-kasus yang diperoleh, pada proses simulasi akan diperlihatkan pengaruh dari tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan (α), tingkat kematian independen (γ), dan tingkat serapan maksimum herbivora (β 1 ) terhadap dinamika populasi tumbuhan dan herbivora. Dinamika Populasi Tumbuhan dan Herbivora Kasus 1 Pada kasus pertama, kondisi B < 0, α < 2x γ, dan β 1 > γ. Nilai parameter yang dipilih adalah β = 1, β 1 = 0.5, γ = 0.4, dan α = 5, serta nilai awal x(0) = 2 dan y(0) = 7.5. Pada kasus pertama dihadapkan pada kondisi dengan tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan tinggi ( α < 2x γ ) dan pada kondisi dengan tingkat serapan maksimum herbivora lebih tinggi daripada tingkat kematian independen (β 1 > γ). Titik tetap, nilai eigen, dan jenis kestabilan pada kasus pertama disajikan dalam tabel sebagai berikut. Tabel 1 Titik tetap, nilai eigen, dan kestabilan Titik Tetap λ 1 λ 2 Kestabilan T 3 (2,7.5) λ 1 = i λ 1 = i Spiral stabil Pada tabel 2 titik tetap yang diperoleh T 3 (2,7.5) dengan nilai eigen λ 1 = i dan λ 2 = i sehingga kestabilannya bersifat spiral stabil (Gambar 1).

21 11 Gambar 1 Bidang fase kasus 1 Pada Gambar 1 diberikan ilustrasi bidang fase di sekitar titik tetap dengan jenis kestabilan spiral stabil. Di awal waktu, populasi tumbuhan dan herbivora sama-sama mengalami pertumbuhan dengan perkembangan yang sangat pesat terjadi pada tumbuhan. Pertumbuhan populasi tumbuhan yang sangat pesat menyebabkan suplai makanan yang tersedia buat herbivora melimpah sehingga pertumbuhan populasi herbivora juga berkembang pesat. Namun seiring berjalannya waktu populasi tumbuhan berkurang. Kompetisi antar herbivora juga terjadi ketika populasi tumbuhan semakin berkurang sehingga populasi herbivora juga semakin berkurang sampai pada akhirnya kedua populasi mengalami osilasi dan mencapai kestabilan. Dinamika Populasi Tumbuhan dan Herbivora Kasus 2 Pada kasus kedua, kondisi B < 0, α > 2x γ, dan β 1 > γ. Nilai parameter yang dipilih adalah β = 1, β 1 = 0.5, γ = 0.4, dan α = 6, serta nilai awal x(0) = 2 dan y(0) = 8.5. Pada kasus kedua dihadapkan pada kondisi dengan tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan rendah ( α > 2x γ ) dan pada kondisi dengan tingkat serapan maksimum herbivora lebih tinggi daripada tingkat kematian independen (β 1 > γ). Titik tetap, nilai eigen, dan jenis kestabilan pada kasus kedua disajikan dalam tabel sebagai berikut. Tabel 2 Titik tetap, nilai eigen, dan kestabilan Titik Tetap λ 1 λ 2 Kestabilan T 3 (2,10) λ 1 = i λ 1 = i Spiral tak stabil Pada Tabel 3 titik tetap yang diperoleh T 3 (2,10) dengan nilai eigen λ 1 = i dan λ 2 = i sehingga kestabilannya bersifat spiral tak stabil (Gambar 2).

22 12 Gambar 2 Bidang fase kasus 2 Pada Gambar 2 diberikan ilustrasi bidang fase di sekitar titik tetap dengan jenis kestabilan spiral tak stabil. Pada ilustrasi titik tetap T 3 (2,10) muncul limit cycle. Diilustrasikan orbit bergerak berlawanan dengan arah jarum jam. Orbit masuk ke dalam titik sampai ada batas yang berbentuk siklus yang dikenal sebagai siklus limit atau limit cycle. Dengan ini fenomena yang terjadi pada kasus kedua, yaitu perubahan kestabilan titik tetap dan keberadaan limit cycle karena berubahnya nilai parameter sistem yang merupakan sifat bifurkasi Hopf. Keberadaan limit cycle diperkuat oleh Gambar 3 yang merupakan kebalikan penggambaran dari Gambar 2. Pada gambar 3 orbit bergerak keluar dari titik tetap dengan arah yang sama sehingga orbit akan terus bergerak dan bertemu hingga ada batas yang berbentuk siklus yang dikenal sebagai limit cycle. Gambar 3 Bidang fase kasus 2 dengan arah orbit dari dalam ke luar Di awal waktu, populasi tumbuhan dan herbivora sama-sama mengalami pertumbuhan. Seperti yang terjadi pada Gambar 1, pertumbuhan populasi yang berkembang pesat di awal waktu terjadi pada populasi tumbuhan. Kompetisi antar

23 13 tumbuhan dan antar herbivora juga terjadi sehingga seiring berjalannya waktu, pertumbuhan kedua populasi berfluktuasi dengan jenis kestabilan spiral tak stabil. Dinamika Populasi Tumbuhan dan Herbivora Kasus 3 Pada kasus ketiga, kondisi B > 0, α < 2x γ, dan β 1 > γ. Nilai parameter yang dipilih adalah β = 1, β 1 = 0.5, γ = 0.4, dan α = 2.5, serta nilai awal x(0) = 1 dan y(0) = 1. Pada kasus ketiga dihadapkan pada kondisi dengan tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan yang lebih tinggi (α < 2x γ ) dan pada kondisi dengan tingkat serapan maksimum herbivora lebih tinggi daripada tingkat kematian independen (β 1 > γ). Titik tetap, nilai eigen, dan jenis kestabilan pada kasus ketiga disajikan dalam tabel sebagai berikut. Tabel 3 Titik tetap, nilai eigen, dan kestabilan Titik Tetap λ 1 λ 2 Kestabilan T 3 (2,1.25) λ 1 = λ 1 = Simpul stabil Pada Tabel 4 titik tetap yang diperoleh adalah T 3 (2,1.25) dengan nilai eigen λ 1 = dan λ 2 = sehingga kestabilannya bersifat simpul stabil (Gambar 4). Gambar 4 Bidang fase kasus 3 Pada Gambar 4 diberikan ilustrasi bidang fase di sekitar titik tetap dengan jenis kestabilan simpul stabil. Di awal waktu, populasi tumbuhan mengalami perkembangan yang sangat pesat, sedangkan populasi herbivora mengalami penurunan. Penurunan populasi herbivora karena di awal waktu suplai makanan belum melimpah dan terjadi kompetisi antar herbivora dalam memperebutkan makanan. Namun ketika suplai makanan buat herbivora melimpah, populasinya mulai berkembang dan ketika populasi herbivora mulai berkembang, populasi tumbuhan mulai menyusut sampai pada akhirnya kedua populasi mencapai kestabilan. Berbeda dengan kondisi-kondisi sebelumnya, dalam jangka panjang pada kondisi ini, populasi tumbuhan lebih banyak dari populasi herbivora.

24 14 Dinamika Populasi Tumbuhan dan Herbivora Kasus 4 Pada kasus keempat, kondisi B > 0, α > 2x γ, dan β 1 > γ. Nilai parameter yang dipilih adalah β = 1, β 1 = 0.5, γ = 0.4, dan α = 10, serta nilai awal x(0) = 1 dan y(0) = 1. Pada kasus keempat dihadapkan pada kondisi dengan tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan rendah ( α > 2x γ ) dan pada kondisi dengan tingkat serapan maksimum herbivora lebih tinggi daripada tingkat kematian independen (β 1 > γ). Titik tetap, nilai eigen, dan jenis kestabilan pada kasus keempat disajikan dalam tabel sebagai berikut. Tabel 4 Titik tetap, nilai eigen, dan kestabilan Titik Tetap λ 1 λ 2 Kestabilan T 3 (2,20) λ 1 = λ 1 = Simpultak stabil Pada Tabel 5 titik tetap yang diperoleh adalah T 3 (2,20) dengan nilai eigen λ 1 = dan λ 2 = sehingga kestabilannya bersifat simpul tak stabil (Gambar 5). Gambar 5 Bidang fase kasus 4 dengan arah orbit dari luar ke dalam Gambar 6 Bidang fase kasus 4 dengan arah orbit dari dalam ke luar Pada Gambar 5 diberikan ilustrasi bidang fase disekitar titik tetap dengan jenis kestabilan simpul tak stabil. Sedangkan pada gambar 6 diberikan ilustrasi jika orbit bergerak dari dalam ke luar. Di awal waktu, populasi tumbuhan mengalami perkembangan yang sangat pesat sehingga suplai makanan yang tersedia melimpah. Akibatnya populasi herbivora semakin bertambah. Suplai makanan yang terus dimakan oleh tumbuhan menyebabkan populasi tumbuhan semakin menyusut sampai pada akhirnya populasi herbivora lebih banyak dibandingkan dengan populasi tumbuhan. Kedua populasi dalam jangka panjang befluktuasi dan jenis kestabilannya adalah simpul tak stabil.

25 15 SIMPULAN Pada model yang dibahas, diperoleh tiga titik tetap. Dari ketiga titik tetap, kestabilan titik tetap pertama dan kedua selalu sadel, sedangkan kestabilan titik tetap ketiga berbeda-beda bergantung nilai parameter yang diberikan. Dengan pemilihan nilai parameter tertentu, diperoleh bifurkasi Hopf yang memunculkan fenomena limit cycle. Hal ini terjadi pada saat perubahan kestabilan titik tetap ketiga dari spiral stabil berubah menjadi spiral tak stabil. Dinamika populasi dipengaruhi oleh tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan, tingkat serapan maksimum herbivora, dan tingkat kematian independen. Pada kondisi dengan tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan tinggi dan tingkat serapan maksimum herbivora lebih tinggi daripada tingkat kematian independen, populasi tumbuhan dan herbivora stabil. Pada kondisi dengan tingkat kejenuhan kepadatan tumbuhan rendah dan tingkat serapan maksimum herbivora lebih tinggi daripada tingkat kematian independen, populasi tumbuhan tidak stabil. Dalam jangka panjang, populasi herbivora cenderung lebih banyak dibandingkan dengan populasi tumbuhan, namun pada kondisi dengan tingkat kejenuhan tumbuhan yang lebih tinggi, populasi tumbuhan lebih banyak dibandingkan dengan populasi herbivora. DAFTAR PUSTAKA Anton H, Rorres C Aljabar Linear Elementer. Ed ke-8. Indriasari R, Harmein I, Penerjemah. Jakarta (ID): Erlangga. Fatik BM Textbook of Animal Behaviour. New Delhi:PHI Learning Pvt. Ltd. Saha T dan Bandyopadhyay M Dynamical Analysis of A Plant-Herbivore Model: Bifurcation and Global Stability. J. Appl. Math. And Computing 19: Strogatz SH Nonlinear Dynamics and Chaos with Application to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering. Massachusets (US): Addison-Wesley Publishing Company. Tu PNV Dynamical System An Introduction with Application in Economics and Biology. Heidelberg (DE): Springer-Verlag.

26 16 Lampiran 1 Penondimensionalan model Diberikan model interaksi Tumbuhan dan Herbivora : dn dt = rn (1 N K ) an2 P b + N 2, dp dt = ean2 P b + N 2 mp. Persamaan di atas ditransformasikan menjadi sistem persamaan yang lebih sederhana dengan melakukan penondimensional sebagai berikut: N = bx, P = by, t = Kτ r b, dx(τ) dτ = dx(τ) dn(t) dn(t) dt dt dτ = 1 b (rn (1 N K ) an2 P b + N K 2) r b = 1 bx (r bx (1 b K ) abx2 by b + bx 2 ) K r b = K rbx2 (r bx r b b K abx2 by b(1 + x 2 ) ) = α rbx2 (r bx r b K ax2 by 1 + x 2 ) = α rbx2 (r bx r b K β br K x2 by 1 + x 2) = α bx2 ( bx b K b bβx2 by K(1 + x 2 ) ) = αx α bxx K α bβx2 y K(1 + x 2 ) = αx αx2 α αβx2 y α(1 + x 2 ) = x(α x) βx2 y 1 + x 2. dy(τ) dτ = dy(τ) dp(t) dp(t) dt dt dτ = 1 P K b (ean2 mp) b + N2 r b = 1 by b (eabx2 b + bx 2 m by) K r b

27 17 dengan α = K b = K r b b (eabx2 by b(1 + x 2 ) m by) = K r b eax2 y 1 + x 2 K r b my = βex2 y 1 + x 2 γy = β 1x 2 y 1 + x 2 γy,, β = αk br, β 1 = eb, dan γ = mk br. Lampiran 2 Penentuan titik tetap model interaksi tumbuhan dan herbivora Titik tetap akan diperoleh dengan menetapkan persamaan (10) sebagai berikut: x = x(α x) βx2 y 1 + x 2 = 0, y = β 1x 2 y γy = x2 Dari persamaan pertama akan diperoleh nilai x sebagai berikut: x = 0 x(α x) βx2 y 1 + x 2 = 0 x(α x) = βx2 y 1 + x 2 xα x 2 = βx2 y 1 + x 2 xα x 2 (1 + x 2 ) = βx 2 y xα + x 3 α x 2 x 4 = βx 2 y x(α + x 2 α x x 3 βxy) = 0 dari sini diperoleh: x = 0 α + x 2 α x x 3 βxy = 0 x = 0 βxy = α + x 2 α x x 3 x = 0 y = α + x2 α x x 3 βx x = 0 y = (α x)(1 + x2 ). βx Dari persamaan kedua akan diperoleh nilai y sebagai berikut:

28 18 y = 0 β 1 x 2 y 1 + x 2 γy = 0 β 1 x 2 y 1 + x 2 = γy β 1 x 2 y = γy + γyx 2 β 1 x 2 y γy + γyx 2 = 0 y(β 1 x 2 γ + γx 2 ) = 0 dari sini diperoleh: y = 0 β 1 x 2 γ + γx 2 = 0 y = 0 x 2 (β γ) = γ y = 0 x 2 = γ β γ y = 0 x = γ β γ. Substitusi y = 0 untuk mendapatkan nilai x ke persamaan x = 0 dan y = (α x)(1+x 2 ) βx. x = 0, karena y = 0 maka x = 0 y = (α x)(1+x2 ), karena y = 0 maka βx (α x)(1 + x 2 ) = 0 βx (α x)(1 + x 2 ) = 0 x α = x 2 = 0 x = α 1 + x 2 = 0, dengan 1 + x 2 adalah definit positif. Sehingga diperoleh titik tetap T 1 (x, y) = (0,0)dan T 2 (x, y) = (α, 0). Substitusi x = (α x)(1+x 2 ) βx. γ β 1 γ untuk mendapatkan nilai y ke persamaan y = 2 ), βx y = (α x)(1+x2 ), karena x = γ maka y βx β 1 γ = (α x )(1+x sehingga diperoleh titik tetap T 3 (x, y) = (x, y ).

29 19 Lampiran 3 Penentuan nilai eigen Dengan melakukan pelinearan pada persamaan (10) diperleh Matriks Jacobi sebagai berikut: α 2x 2βxy βx 2 (1 + x J = 2 ) x 2 2β 1 xy β 1 x 2. ( (1 + x 2 ) x 2 γ ) Pelinearan titik tetap T 2 (α, 0) akan diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut: α J (α,0) = 0 ( βα α 2 β 1 α α 2 γ ) Kemudian dicari nilai eigennya dengan menggunakan persamaan karakteristik det(j (α,0) λi) = 0 sehingga diperoleh α λ 0 βα α 2 β 1 α 2 = 0 γ λ 1 + α2 dari sini diperoleh: ( α λ) ( β 1α 2 γ λ) = 0, 1 + α2 λ = α λ = β 1α 2 Jadi nilai eigennya adalah sebagai berikut: 1 + α 2 γ = γ(1 + α2 ) + β 1 α α 2. λ 1 = α, λ 2 = β 1α α 2 γ. Pelinearan titik tetap T 3 (x, y ) diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut: α 2x 2βx y (1 + x J (x,y ) = 2 ) 2 βx 1 + x2 2 2β 1 x y β 1 x ( (1 + x 2 ) x2 γ ) 2

30 20 α 2x 2βx y (1 + x J (x,y ) = 2 ) 2 βx 1 + x2. 2β 1 x y ( (1 + x 2 ) 2 0 ) Kemudian dicari nilai eigennya dengan menggunakan persamaan karakteristik det(j (x,y ) λi) = 0 sehingga diperoleh dari sini diperoleh: α 2x 2βx y (1 + x 2 ) 2 λ βx 1 + x2 2β 1 x y = 0 (1 + x 2 ) 2 λ λ 2 λ (α 2x 2βx y (1 + x 2 ) 2) + 2ββ 1x 3 y (1 + x 2 ) 3 = 0 λ 1 = A 1 + A 1 2 4A λ 2 + λa 1 + A 2 = 0, λ 2 = A 1 A 2 1 4A 2, 2 dengan A 1 = trace(j) = (α 2x A 2 = det(j) = 2ββ 1x 3 y (1 + x 2 ) 3. 2βx y (1 + x 2 ) 2), Lampiran 4 Penurunan kondisi A 1 = trace(j) Diketahui: A 1 < 0 A 1 = trace(j) = (α 2x A 2 = 2ββ 1x 3 y (1 + x 2 ) 2, B = A 1 2 4A 2, x = γ β 1 γ, y = (α x )(1 + x 2 ) βx, 2βx y (1 + x 2 ) 2),

31 21 (α 2x 2βx y (1 + x 2 ) 2) < 0 α 2x 2βx y (1 + x 2 ) 2 > 0 α 2x 2βx (1 + x 2 ) 2 (α x )(1 + x 2 ) > 0 βx α 2x 2(α x ) > x2 (α 2x )(1 + x 2 ) (α x ) > x2 α + αx 2 2x 2x 3 2α + 2x > x2 α + αx 2 2x 3 > 0 α(x 2 1) > 2x 3 α > 2x 3 x 2 1 α > 2x 3 γ β 1 γ 1 A 1 > 0 (α 2x 2βx y (1 + x 2 ) 2) > 0 α 2x 2βx y (1 + x 2 ) 2 < 0 α 2x 2βx (1 + x 2 ) 2 (α x )(1 + x 2 ) < 0 βx α 2x 2(α x ) < x2 (α 2x )(1 + x 2 ) (α x ) < x2 α + αx 2 2x 2x 3 2α + 2x < x2 α + αx 2 2x 3 < 0 α(x 2 1) < 2x 3 α > 2x 3 β 1 γ α > 2x γ β 1 γ β 1 γ 2γ β 1 α > 2x γ 2γ β 1 α < 2x 3 x 2 1

32 22 α < 2x 3 γ β 1 γ 1 α < 2x 3 β 1 γ α < 2x γ β 1 γ β 1 γ 2γ β 1 α < 2x γ 2γ β 1

33 23 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Indramayu pada tanggal 23 Juli 1990 dari Bapak Agus dan Ibu Juenah. Penulis merupakan putra keempat dari empat bersaudara. Tahun 2002 penulis lulus dari SD Negeri Karanganyar, tahun 2005 penulis lulus dari SMP Negeri 1 Terisi, dan tahun 2008 penulis lulus dari SMA Negeri 1 Sindang. Penulis diterima sebagai mahasiswa Institut Pertanian Bogor pada tahun 2008 melalui jalur Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Jurusan Matematika sebagai mayor. Pada tingkat kedua penulis memilih Statistika Terapan sebagai minor. Selama mengikuti perkuliahan, penulis pernah menjadi pengajar les Kalkulus TPB. Saat Tingkat Persiapan Bersama, penulis mendapatkan beasiswa pemerintah daerah Jawa Barat, pemerintah daerah Indramayu, dan LAZ Al- Hurriyyah. Pada tahun , penulis mendapat beasiswa Karya Salemba Empat. Penulis aktif dalam organisasi kemahasiswaan seperti organisasi mahasiswa daerah dan organisasi intra kampus. Pada tahun , penulis menjadi sekretaris umum Ikatan Keluarga dan Mahasiswa dharma Ayu (IKADA) sebagai sekretasi umum. Pada tahun 2010, penulis menjadi anggota Departemen Internal Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Pada tahun 2011, penulis menjadi ketua Departemen Advokasi dan Kesejahteraan Mahasiswa Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Pada tahun 2012, penulis menjadi koordinator Kesejahteraan Mahasiswa se-ipb Badan Eksekutif Mahasiswa Keluarga Mahasiswa IPB. Penulis juga aktif dalam berbagai kepanitiaan seperti kepanitiaan Masa Perkenalan Kampus Mahasiswa Baru 2009, Pesta Sains 2009 dan 2010, SPIRIT 2010, Masa Perkenalan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan 2010 dan 2011, POKJA SPP dan POKJA Beasiswa 2012, dan kepanitiaan lainnya. Selain itu penulis juga pernah menjadi moderator seminar Lokakarya Kementerian Lingkungan Hidup, moderator Kajian Seputar Kampus Institut Pertanian Bogor 2012, master of ceremony, Dialog Rektor Institut Pertanian Bogor 2012, fasilitator Up Grading, pengisi acara musikalisasi puisi Mipa Go Green 2011, pengisi acara akustik Saresehan Lingkungan Hidup Badan Eksekutif Mahasiswa Keluarga Mahasiswa Institut Pertanian Bogor 2012, dan acara-acara lainnya.

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II INTAN SELVYA

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II INTAN SELVYA ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II INTAN SELVYA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II DENGAN MANGSA YANG TERLINDUNG DAN ADANYA PEMANENAN POPULASI EKA PUJIYANTI

ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II DENGAN MANGSA YANG TERLINDUNG DAN ADANYA PEMANENAN POPULASI EKA PUJIYANTI ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II DENGAN MANGSA YANG TERLINDUNG DAN ADANYA PEMANENAN POPULASI EKA PUJIYANTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL INTERAKSI PEMANGSA DAN MANGSA PADA DUA HABITAT YANG BERBEDA ADE NELVIA

ANALISIS KESTABILAN MODEL INTERAKSI PEMANGSA DAN MANGSA PADA DUA HABITAT YANG BERBEDA ADE NELVIA ANALISIS KESTABILAN MODEL INTERAKSI PEMANGSA DAN MANGSA PADA DUA HABITAT YANG BERBEDA ADE NELVIA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA

BIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA BIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI 1) DAN A. KUSNANTO 2) 1) Mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA NI NYOMAN SURYANI

BIFURKASI HOPF MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA NI NYOMAN SURYANI BIFURKASI HOPF MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA NI NYOMAN SURYANI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI

Lebih terperinci

Created By Aristastory.Wordpress.com BAB I PENDAHULUAN. Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk

Created By Aristastory.Wordpress.com BAB I PENDAHULUAN. Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk memeriksa kelakuan sistem dinamik kompleks, biasanya dengan menggunakan persamaan diferensial

Lebih terperinci

T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic

T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic Oleh : Ali Kusnanto, Hikmah Rahmah, Endar H. Nugrahani Departemen Matematika FMIPA-IPB Email : alikusnanto@yahoo.com Abstrak

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya

BAB II KAJIAN TEORI. Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya BAB II KAJIAN TEORI 2.1 Persamaan Diferensial Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya untuk pemodelan yang membutuhkan solusi dari sebuah permasalahan. Pemodelan matematika

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas mengenai dasar teori untuk menganalisis simulasi kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan. 2.1 Persamaan Diferensial Biasa

Lebih terperinci

STABILITAS GLOBAL MODEL HOLLING-TANNER TIPE II LAZUARDI RAMADHAN

STABILITAS GLOBAL MODEL HOLLING-TANNER TIPE II LAZUARDI RAMADHAN STABILITAS GLOBAL MODEL HOLLING-TANNER TIPE II LAZUARDI RAMADHAN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 013 ABSTRAK LAZUARDI RAMADHAN. Stabilitas

Lebih terperinci

MODIFIKASI SISTEM PREDATOR-PREY: DINAMIKA MODEL LESLIE-GOWER DENGAN DAYA DUKUNG YANG TUMBUH LOGISTIK

MODIFIKASI SISTEM PREDATOR-PREY: DINAMIKA MODEL LESLIE-GOWER DENGAN DAYA DUKUNG YANG TUMBUH LOGISTIK SEMIRATA MIPAnet 2017 24-26 Agustus 2017 UNSRAT, Manado MODIFIKASI SISTEM PREDATOR-PREY: DINAMIKA MODEL LESLIE-GOWER DENGAN DAYA DUKUNG YANG TUMBUH LOGISTIK HASAN S. PANIGORO 1, EMLI RAHMI 2 1 Universitas

Lebih terperinci

MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM

MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 011 ABSTRAK RIDWAN IDHAM. Model

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HUTCHINSON DENGAN WAKTU TUNDA DAN PEMANENAN KONSTAN LILIS SAODAH

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HUTCHINSON DENGAN WAKTU TUNDA DAN PEMANENAN KONSTAN LILIS SAODAH ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HUTCHINSON DENGAN WAKTU TUNDA DAN PEMANENAN KONSTAN LILIS SAODAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

Persamaan Diferensial Biasa

Persamaan Diferensial Biasa Persamaan Diferensial Biasa Titik Tetap dan Sistem Linear Toni Bakhtiar Departemen Matematika IPB Oktober 2012 Toni Bakhtiar (m@thipb) PDB Oktober 2012 1 / 31 Titik Tetap SPD Mandiri dan Titik Tetap Tinjau

Lebih terperinci

MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM

MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRAK RIDWAN IDHAM. Model

Lebih terperinci

Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey

Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey J. Math. and Its Appl. ISSN: 9-65X Vol., No., Nov 5, 5 Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey Dian Savitri Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Negeri Surabaya d savitri@yahoo.com Abstrak

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF PADA MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA DAN TINGKAT PEMANENAN KONSTAN LOLA OKTASARI

BIFURKASI HOPF PADA MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA DAN TINGKAT PEMANENAN KONSTAN LOLA OKTASARI BIFURKASI HOPF PADA MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA DAN TINGKAT PEMANENAN KONSTAN LOLA OKTASARI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

Simulasi Kestabilan Model Predator Prey Tipe Holling II dengan Faktor Pemanenan

Simulasi Kestabilan Model Predator Prey Tipe Holling II dengan Faktor Pemanenan Prosiding Matematika ISSN: 2460-6464 Simulasi Kestabilan Model Predator Prey Tipe Holling II dengan Faktor Pemanenan 1 Ai Yeni, 2 Gani Gunawan, 3 Icih Sukarsih 1,2,3 Prodi Matematika, Fakultas Matematika

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF PADA SISTEM PREDATOR PREY DENGAN FUNGSI RESPON TIPE II

BIFURKASI HOPF PADA SISTEM PREDATOR PREY DENGAN FUNGSI RESPON TIPE II BIFURKASI HOPF PADA SISTEM PREDATOR PREY DENGAN FUNGSI RESPON TIPE II SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan

Lebih terperinci

DINAMIKA ORDE PERTAMA SISTEM NONLINIER TERKOPEL DENGAN RELASI PREDASI, MUTUAL, DAN SIKLIK (Tinjauan Kasus Mangsa-Pemangsa pada Sistem Ekologi)

DINAMIKA ORDE PERTAMA SISTEM NONLINIER TERKOPEL DENGAN RELASI PREDASI, MUTUAL, DAN SIKLIK (Tinjauan Kasus Mangsa-Pemangsa pada Sistem Ekologi) 1 DINAMIKA ORDE PERTAMA SISTEM NONLINIER TERKOPEL DENGAN RELASI PREDASI, MUTUAL, DAN SIKLIK (Tinjauan Kasus Mangsa-Pemangsa pada Sistem Ekologi) Oleh: MADA SANJAYA WS G74103018 DEPARTEMEN FISIKA FAKULTAS

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Dalam kehidupan setiap makhluk hidup tidak dapat terlepas dengan yang namanya interaksi. Interaksi merupakan suatu jenis tindakan yang terjadi ketika dua atau lebih

Lebih terperinci

Karena v merupakan vektor bukan nol, maka A Iλ = 0. Dengan kata lain, Persamaan (2.2) dapat dipenuhi jika dan hanya jika,

Karena v merupakan vektor bukan nol, maka A Iλ = 0. Dengan kata lain, Persamaan (2.2) dapat dipenuhi jika dan hanya jika, BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi-definisi dan teorema-teorema dari nilai eigen, vektor eigen, dan diagonalisasi, sistem persamaan differensial, model predator prey lotka-voltera,

Lebih terperinci

SOLUSI MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA DENGAN METODE RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT NUR AISYAH MUKARROMAH

SOLUSI MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA DENGAN METODE RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT NUR AISYAH MUKARROMAH SOLUSI MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA DENGAN METODE RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT NUR AISYAH MUKARROMAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL MANGSA PEMANGSA PADA PENANGKAPAN IKAN YANG DIPENGARUHI OLEH KONSERVASI

ANALISIS MODEL MANGSA PEMANGSA PADA PENANGKAPAN IKAN YANG DIPENGARUHI OLEH KONSERVASI ANALISIS MODEL MANGSA PEMANGSA PADA PENANGKAPAN IKAN YANG DIPENGARUHI OLEH KONSERVASI Eka Yuniarti 1, Abadi 1 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Surabaya Jurusan Matematika, Fakultas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau

BAB I PENDAHULUAN. hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau 1 BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Setiap mahluk hidup dituntut untuk senantiasa berinteraksi dengan mahluk hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau interaksi antara

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN INTERFERENSI ANTARPEMANGSA FIKRI AZHARI

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN INTERFERENSI ANTARPEMANGSA FIKRI AZHARI ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN INTERFERENSI ANTARPEMANGSA FIKRI AZHARI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 03 ABSTRAK FIKRI

Lebih terperinci

ANALISA KESEIMBANGAN INTERAKSI POPULASI TERUMBU KARANG, SIPUT DRUPELLA DAN PREDATORNYA MELALUI PHASE PORTRAIT

ANALISA KESEIMBANGAN INTERAKSI POPULASI TERUMBU KARANG, SIPUT DRUPELLA DAN PREDATORNYA MELALUI PHASE PORTRAIT JIMT Vol. 11 No. 1 Juni 2014 (Hal. 82 93) Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan ISSN : 2450 766X ANALISA KESEIMBANGAN INTERAKSI POPULASI TERUMBU KARANG, SIPUT DRUPELLA DAN PREDATORNYA MELALUI PHASE PORTRAIT

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIK SISTEM PREDATOR-PREY MODEL LESLIE-GOWER DENGAN PEMANENAN SECARA KONSTAN TERHADAP PREDATOR

ANALISIS DINAMIK SISTEM PREDATOR-PREY MODEL LESLIE-GOWER DENGAN PEMANENAN SECARA KONSTAN TERHADAP PREDATOR Jurnal Euler, ISSN: 2087-9393 Januari 2014, Vol.2, No.1, Hal.1-12 ANALISIS DINAMIK SISTEM PREDATOR-PREY MODEL LESLIE-GOWER DENGAN PEMANENAN SECARA KONSTAN TERHADAP PREDATOR Hasan S. Panigoro 1 Diterima:

Lebih terperinci

Bab 16. Model Pemangsa-Mangsa

Bab 16. Model Pemangsa-Mangsa Bab 16. Model Pemangsa-Mangsa Pada Bab ini akan dipelajari model matematis dari masalah dua spesies hidup dalam habitat yang sama, yang dalam hal ini keduanya berinteraksi dalam hubungan pemangsa dan mangsa.

Lebih terperinci

Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk Kasus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa

Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk Kasus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk asus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa Ipah Junaedi 1, a), Diny Zulkarnaen 2, b) 3, c), dan Siti Julaeha 1, 2, 3 Jurusan Matematika,

Lebih terperinci

T 23 Center Manifold Dari Sistem Persamaan Diferensial Biasa Nonlinear Yang Titik Ekuilibriumnya Mengalami Bifurkasi Contoh Kasus Untuk Bifurkasi Hopf

T 23 Center Manifold Dari Sistem Persamaan Diferensial Biasa Nonlinear Yang Titik Ekuilibriumnya Mengalami Bifurkasi Contoh Kasus Untuk Bifurkasi Hopf T 23 Center Manifold Dari Sistem Persamaan Diferensial Biasa Nonlinear Yang Titik Ekuilibriumnya Mengalami Bifurkasi Contoh Kasus Untuk Bifurkasi Hopf Rubono Setiawan Prodi Pendidikan Matematika, F.KIP

Lebih terperinci

PERILAKU DINAMIS MODEL MANGSA-PEMANGSA TIPE GAUSE YANG DIPERUMUM DENGAN WAKTU TUNDA PEMANENAN KONSTAN HASANNUDIN

PERILAKU DINAMIS MODEL MANGSA-PEMANGSA TIPE GAUSE YANG DIPERUMUM DENGAN WAKTU TUNDA PEMANENAN KONSTAN HASANNUDIN PERILAKU DINAMIS MODEL MANGSA-PEMANGSA TIPE GAUSE YANG DIPERUMUM DENGAN WAKTU TUNDA PEMANENAN KONSTAN HASANNUDIN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED)

DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED) DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED) Amir Tjolleng 1), Hanny A. H. Komalig 1), Jantje D. Prang

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Asumsi yang digunakan dalam sistem mangsa-pemangsa. Dimisalkan suatu habitat dimana spesies mangsa dan pemangsa hidup

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Asumsi yang digunakan dalam sistem mangsa-pemangsa. Dimisalkan suatu habitat dimana spesies mangsa dan pemangsa hidup IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Asumsi yang digunakan dalam sistem mangsa-pemangsa Dimisalkan suatu habitat dimana spesies mangsa dan pemangsa hidup berdampingan. Diasumsikan habitat ini dibagi menjadi dua

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF PADA MODIFIKASI MODEL PREDATOR-PREY LESLIE GOWER DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE II

BIFURKASI HOPF PADA MODIFIKASI MODEL PREDATOR-PREY LESLIE GOWER DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE II BIFURKASI HOPF PADA MODIFIKASI MODEL PREDATOR-PREY LESLIE GOWER DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE II skripsi disajikan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Program Studi Matematika

Lebih terperinci

DINAMIKA ORDE PERTAMA SISTEM NONLINIER TERKOPEL DENGAN RELASI PREDASI, MUTUAL, DAN SIKLIK (Tinjauan Kasus Mangsa-Pemangsa pada Sistem Ekologi)

DINAMIKA ORDE PERTAMA SISTEM NONLINIER TERKOPEL DENGAN RELASI PREDASI, MUTUAL, DAN SIKLIK (Tinjauan Kasus Mangsa-Pemangsa pada Sistem Ekologi) DINAMIKA ORDE PERTAMA SISTEM NONLINIER TERKOPEL DENGAN RELASI PREDASI, MUTUAL, DAN SIKLIK (Tinjauan Kasus Mangsa-Pemangsa pada Sistem Ekologi) Oleh: MADA SANJAYA WS G740308 DEPARTEMEN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

BAB 4 MODEL DINAMIKA NEURON FITZHUGH-NAGUMO

BAB 4 MODEL DINAMIKA NEURON FITZHUGH-NAGUMO BAB 4 MODEL DINAMIKA NEURON FITZHUGH-NAGUMO 4.1 Model Dinamika Neuron Fitzhugh-Nagumo Dalam papernya pada tahun 1961, Fitzhugh mengusulkan untuk menerangkan model Hodgkin-Huxley menjadi lebih umum, yang

Lebih terperinci

ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR Lia Listyana 1, Dr. Hartono 2, dan Kus Prihantoso Krisnawan,M.

ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR Lia Listyana 1, Dr. Hartono 2, dan Kus Prihantoso Krisnawan,M. 1 Abstrak ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR Lia Listyana 1, Dr. Hartono 2, Kus Prihantoso Krisnawan,M.Si 3 1 Mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika, Universitas

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

Bab II Teori Pendukung Bab II Teori Pendukung II.1 Sistem Autonomous Tinjau sistem persamaan differensial berikut, = dy = f(x, y), g(x, y), (2.1) dengan asumsi f dan g adalah fungsi kontinu yang mempunyai turunan yang kontinu

Lebih terperinci

BIFURKASI SADDLE-NODE PADA SISTEM INTERAKSI NONLINEAR SEPASANG OSILATOR TANPA PERTURBASI

BIFURKASI SADDLE-NODE PADA SISTEM INTERAKSI NONLINEAR SEPASANG OSILATOR TANPA PERTURBASI BIFURKASI SADDLE-NODE PADA SISTEM INTERAKSI NONLINEAR SEPASANG OSILATOR TANPA PERTURBASI Yolpin Durahim 1 Novianita Achmad Hasan S. Panigoro Diterima: xx xxxx 20xx, Disetujui: xx xxxx 20xx o Abstrak Dalam

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan

BAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai nilai eigen dan vektor eigen, sistem dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan sistem dinamik, kriteria Routh-Hurwitz,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 7 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas beberapa poin tentang sistem dinamik, kestabilan sistem dinamik, serta konsep bifurkasi. A. Sistem Dinamik Secara umum Sistem dinamik didefinisikan

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM DINAMIK LALU LINTAS DENGAN MODEL MOBIL PENGIKUT PENI FITRIA RAHARJANTI

ANALISIS SISTEM DINAMIK LALU LINTAS DENGAN MODEL MOBIL PENGIKUT PENI FITRIA RAHARJANTI ANALISIS SISTEM DINAMIK LALU LINTAS DENGAN MODEL MOBIL PENGIKUT PENI FITRIA RAHARJANTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015 PERNYATAAN

Lebih terperinci

DESKRIPSI PENGARUH PARAMETER TERHADAP KESTABILAN PERILAKU SISTEM BANDUL GANDA SEDERHANA

DESKRIPSI PENGARUH PARAMETER TERHADAP KESTABILAN PERILAKU SISTEM BANDUL GANDA SEDERHANA DESKRIPSI PENGARUH PARAMETER TERHADAP KESTABILAN PERILAKU SISTEM BANDUL GANDA SEDERHANA Thoufina Kurniyati Mahasiswa Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Maulana Malik Ibrahim Malang E-mail:

Lebih terperinci

DINAMIKA MODEL POPULASI SPESIES TUNGGAL PADA LINGKUNGAN TERCEMAR DENGAN WAKTU TUNDA TUNGGAL DISKRET LAILATUL QODARIAH

DINAMIKA MODEL POPULASI SPESIES TUNGGAL PADA LINGKUNGAN TERCEMAR DENGAN WAKTU TUNDA TUNGGAL DISKRET LAILATUL QODARIAH DINAMIKA MODEL POPULASI SPESIES TUNGGAL PADA LINGKUNGAN TERCEMAR DENGAN WAKTU TUNDA TUNGGAL DISKRET LAILATUL QODARIAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

ANALISIS MATEMATIKA MODEL GOMPERTZ, MODEL GYLLENBERG-WEBB DAN MODIFIKASINYA PADA PERTUMBUHAN TUMOR KHAIRIDA ISKANDAR

ANALISIS MATEMATIKA MODEL GOMPERTZ, MODEL GYLLENBERG-WEBB DAN MODIFIKASINYA PADA PERTUMBUHAN TUMOR KHAIRIDA ISKANDAR ANALISIS MATEMATIKA MODEL GOMPERTZ, MODEL GYLLENBERG-WEBB DAN MODIFIKASINYA PADA PERTUMBUHAN TUMOR KHAIRIDA ISKANDAR SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

PENGARUH MAKANAN TAMBAHAN DALAM MODEL MANGSA PEMANGSA BEDDINGTON DEANGELIS

PENGARUH MAKANAN TAMBAHAN DALAM MODEL MANGSA PEMANGSA BEDDINGTON DEANGELIS PENGARUH MAKANAN TAMBAHAN DALAM MODEL MANGSA PEMANGSA BEDDINGTON DEANGELIS Ali Kusnanto 1), Hani Ammariah 2), Elis Khatizah 3) 1)2)3) Departemen Matematika, FMIPA, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga,

Lebih terperinci

SISTEM DINAMIK DISKRET. Anggota Kelompok: 1. Inggrid Riana C. 2. Kharisma Madu B. 3. Solehan

SISTEM DINAMIK DISKRET. Anggota Kelompok: 1. Inggrid Riana C. 2. Kharisma Madu B. 3. Solehan SISTEM DINAMIK DISKRET Anggota Kelompok: 1. Inggrid Riana C. 2. Kharisma Madu B. 3. Solehan SISTEM DINAMIK Kontinu Sistem Dinamik Diskret POKOK BAHASAN SDD OTONOMUS NON-OTONOMUS 1-D MULTI-D LINEAR NON-LINEAR

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIK SKEMA EULER UNTUK MODEL PREDATOR-PREY DENGAN EFEK ALLEE KUADRATIK

ANALISIS DINAMIK SKEMA EULER UNTUK MODEL PREDATOR-PREY DENGAN EFEK ALLEE KUADRATIK ANALISIS DINAMIK SKEMA EULER UNTUK MODEL PREDATOR-PREY DENGAN EFEK ALLEE KUADRATIK (DYNAMICAL ANALYSIS OF EULER SCHEME FOR PREDATOR- PREY WITH QUADRATIC ALLEE EFFECT) Vivi Aida Fitria 1, S.Nurul Afiyah2

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT DINAMIK DARI MODEL INTERAKSI CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN

SIFAT-SIFAT DINAMIK DARI MODEL INTERAKSI CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 2 Hal. 50 55 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND SIFAT-SIFAT DINAMIK DARI MODEL INTERAKSI CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN AIDA BETARIA Program

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA MICHAELIS- MENTEN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI MANGSA HANDANU DWARADI

ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA MICHAELIS- MENTEN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI MANGSA HANDANU DWARADI ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA MICHAELIS- MENTEN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI MANGSA HANDANU DWARADI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

BIFURKASI PITCHFORK SUPERKRITIKAL PADA SISTEM FLUTTER

BIFURKASI PITCHFORK SUPERKRITIKAL PADA SISTEM FLUTTER BIFURKASI PITCHFORK SUPERKRITIKAL PADA SISTEM FLUTTER T - 2 Andini Putri Ariyani 1, Kus Prihantoso Krisnawan 2 Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY 1 e-mail:andiniputri_ariyani@yahoo.com, 2 e-mail:

Lebih terperinci

BIFURKASI DARI HASIL MODIFIKASI SISTEM PERSAMAAN LORENZ

BIFURKASI DARI HASIL MODIFIKASI SISTEM PERSAMAAN LORENZ Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 6 No. Juni : - 8 BIFURKASI DARI HASIL MODIFIKASI SISTEM PERSAMAAN LOREN Faisal PS Matematika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. ani km. 6 Kampus Unlam

Lebih terperinci

BIFURKASI PITCHFORK PADA SISTEM DINAMIK DIMENSI-n SKRIPSI

BIFURKASI PITCHFORK PADA SISTEM DINAMIK DIMENSI-n SKRIPSI BIFURKASI PITCHFORK PADA SISTEM DINAMIK DIMENSI-n SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk memenuhi sebagian persyaratan guna memperoleh

Lebih terperinci

Mursyidah Pratiwi, Yuni Yulida*, Faisal Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat *

Mursyidah Pratiwi, Yuni Yulida*, Faisal Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat * Jurnal Matematika Murni an Terapan εpsilon ANALISIS MODEL PREDATOR-PREY TERHADAP EFEK PERPINDAHAN PREDASI PADA SPESIES PREY YANG BERJUMLAH BESAR DENGAN ADANYA PERTAHANAN KELOMPOK Mursyiah Pratiwi, Yuni

Lebih terperinci

SKEMA NUMERIK PERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN PEMANENAN

SKEMA NUMERIK PERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN PEMANENAN Skema Numerik ersamaan Leslie Gower dengan emanenan SKEMA NUMERIK ERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN EMANENAN Trija Fayeldi Jurusan endidikan Matematika Universitas Kanjuruhan Malang Email: trija_fayeldi@yahoocom

Lebih terperinci

ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR SKRIPSI

ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR SKRIPSI ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan

Lebih terperinci

MODEL DINAMIKA CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN

MODEL DINAMIKA CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 96 103 ISSN : 303 910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND MODEL DINAMIKA CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN SUCI RAHMA NURA, MAHDHIVAN SYAFWAN Program

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Linear Definisi 2.1.1 Matriks Matriks A adalah susunan persegi panjang yang terdiri dari skalar-skalar yang biasanya dinyatakan dalam bentuk berikut: [ ] Definisi 2.1.2

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. representasi pemodelan matematika disebut sebagai model matematika. Interpretasi Solusi. Bandingkan Data

BAB II KAJIAN TEORI. representasi pemodelan matematika disebut sebagai model matematika. Interpretasi Solusi. Bandingkan Data A. Model Matematika BAB II KAJIAN TEORI Pemodelan matematika adalah proses representasi dan penjelasan dari permasalahan dunia real yang dinyatakan dalam pernyataan matematika (Widowati dan Sutimin, 2007:

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Pada bagian ini, akan dibahas system predator-prey dengan respon fungsi tak

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Pada bagian ini, akan dibahas system predator-prey dengan respon fungsi tak BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bagian ini, akan dibahas system predator-prey dengan respon fungsi tak monoton, titik ekuilibrium, pelinieran, analisa kestabilan titik ekuilibriumnya dengan

Lebih terperinci

Penentuan Kestabilan Sistem Hibrid melalui Trayektorinya pada Bidang. Oleh:

Penentuan Kestabilan Sistem Hibrid melalui Trayektorinya pada Bidang. Oleh: Penentuan Kestabilan Sistem Hibrid melalui Trayektorinya pada Bidang Sistem hibrid mempunyai bentuk: x& Oleh: Kus Prihantoso Krisnawan Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta

Lebih terperinci

BAB I Pendahuluan Latar BelakangMasalah

BAB I Pendahuluan Latar BelakangMasalah BAB I Pendahuluan 1.1. Latar BelakangMasalah Model matematika merupakan representasi masalah dalam dunia nyata yang menggunakan bahasa matematika. Bahasa matematika yang digunakan dalam pemodelan meliputi

Lebih terperinci

Bab 15. Interaksi antar dua spesies (Model Kerjasama)

Bab 15. Interaksi antar dua spesies (Model Kerjasama) Bab 15. Interaksi antar dua spesies (Model Kerjasama) Dalam hal ini diberikan dua spesies yang hidup bersama dalam suatu habitat tertutup. Kita ketahui bahwa terdapat beberapa jenis hubungan interaksi

Lebih terperinci

Agus Suryanto dan Isnani Darti

Agus Suryanto dan Isnani Darti Pengaruh Waktu Tunda pada Model Pertumbuhan Logistik Agus Suryanto dan Isnani Darti Jurusan Matematika - FMIPA Universitas Brawijaya suryanto@ub.ac.id www.asuryanto.lecture.ub.ac.id Prodi Pendidikan Matematika

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIKA MODEL KOMPETISI DUA POPULASI YANG HIDUP BERSAMA DI TITIK KESETIMBANGAN TIDAK TERDEFINISI

ANALISIS DINAMIKA MODEL KOMPETISI DUA POPULASI YANG HIDUP BERSAMA DI TITIK KESETIMBANGAN TIDAK TERDEFINISI Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 3 (2013), hal 197 204. ANALISIS DINAMIKA MODEL KOMPETISI DUA POPULASI YANG HIDUP BERSAMA DI TITIK KESETIMBANGAN TIDAK TERDEFINISI Eka

Lebih terperinci

SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Jurusan Matematika FMIPA ITS

SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Jurusan Matematika FMIPA ITS SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Jurusan Matematika FMIPA ITS Pengendalian Populasi Hama pada Model Mangsa-Pemangsa dengan Musuh Alaminya Nabila Asyiqotur Rohmah 1209 100 703 Dosen Pembimbing: Dr Erna Apriliani,

Lebih terperinci

Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam

Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam Jurnal Matematika Integratif ISSN 1412-6184 Volume 10 No 1, April 2014, hal 1-7 Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam Ni matur Rohmah, Wuryansari Muharini Kusumawinahyu Jurusan Matematika,

Lebih terperinci

BENTUK NORMAL BIFURKASI HOPF PADA SISTEM UMUM DUA DIMENSI

BENTUK NORMAL BIFURKASI HOPF PADA SISTEM UMUM DUA DIMENSI Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 3 Hal. 15 23 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND BENTUK NORMAL BIFURKASI HOPF PADA SISTEM UMUM DUA DIMENSI MELA PUSPITA Program Studi Matematika, Fakultas

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE JUMADI

MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE JUMADI MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE JUMADI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta

BAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori-teori yang digunakan sebagai acuan dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta teorema-teorema

Lebih terperinci

MODEL DINAMIKA SEL TUMOR DENGAN TERAPI PENGOBATAN MENGGUNAKAN VIRUS ONCOLYTIC

MODEL DINAMIKA SEL TUMOR DENGAN TERAPI PENGOBATAN MENGGUNAKAN VIRUS ONCOLYTIC 1 MODEL DINAMIKA SEL TUMOR DENGAN TERAPI PENGOBATAN MENGGUNAKAN VIRUS ONCOLYTIC HIKMAH RAHMAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 009 ABSTRACT HIKMAH

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF PADA MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA DAN DENGAN WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI

BIFURKASI HOPF PADA MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA DAN DENGAN WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI BIFURKASI HOPF PADA MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA DAN DENGAN WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan

BAB II LANDASAN TEORI. pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan mengenai landasan teori yang akan digunakan pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan matematika, teorema Taylor, nilai eigen,

Lebih terperinci

Interaksi Antara Predator-Prey dengan Faktor Pemanen Prey

Interaksi Antara Predator-Prey dengan Faktor Pemanen Prey NATURALA Journal of Scientific Modeling & Computation Volume No. 03 58 ISSN 303035 Interaksi Antara PredatorPrey dengan Faktor Pemanen Prey Suzyanna Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga Abstrak

Lebih terperinci

KESTABILAN MODEL POPULASI SATU MANGSA-DUA PEMANGSA DENGAN PEMANENAN OPTIMAL PADA PEMANGSA

KESTABILAN MODEL POPULASI SATU MANGSA-DUA PEMANGSA DENGAN PEMANENAN OPTIMAL PADA PEMANGSA Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya 21 Oktober 2017 Surabaya Universitas Airlangga KESTABILAN MODEL POPULASI SATU MANGSA-DUA PEMANGSA DENGAN PEMANENAN OPTIMAL PADA PEMANGSA Muhammad Ikbal 1) Syamsuddin

Lebih terperinci

BIFURKASI TRANSKRITIKAL PADA SISTEM DINAMIK SKRIPSI

BIFURKASI TRANSKRITIKAL PADA SISTEM DINAMIK SKRIPSI BIFURKASI TRANSKRITIKAL PADA SISTEM DINAMIK SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk memenuhi sebagian persyaratan guna memperoleh gelar

Lebih terperinci

PENGARUH SCAVENGER (Pemakan Bangkai) TERHADAP KESTABILAN POPULASI MANGSA PEMANGSA PADA MODEL LOTKA VOLTERRA ELI WAHYUNI

PENGARUH SCAVENGER (Pemakan Bangkai) TERHADAP KESTABILAN POPULASI MANGSA PEMANGSA PADA MODEL LOTKA VOLTERRA ELI WAHYUNI PENGARUH SCAVENGER (Pemakan Bangkai) TERHADAP KESTABILAN POPULASI MANGSA PEMANGSA PADA MODEL LOTKA VOLTERRA ELI WAHYUNI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

UNNES Journal of Mathematics

UNNES Journal of Mathematics UJM 4 (1) (2015) UNNES Journal of Mathematics http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm ANALISIS MODEL PREDATOR-PREY DUA SPESIES DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE III Putri Wijayanti, M. Kharis Jurusan

Lebih terperinci

PEMANENAN OPTIMAL PADA MODEL REAKSI DINAMIK SISTEM MANGSA-PEMANGSA DENGAN TAHAPAN STRUKTUR. Yuliani, Marwan Sam

PEMANENAN OPTIMAL PADA MODEL REAKSI DINAMIK SISTEM MANGSA-PEMANGSA DENGAN TAHAPAN STRUKTUR. Yuliani, Marwan Sam Jurnal Dinamika, September 2015, halaman 25-38 ISSN 2087-7889 Vol. 06. No. 2 PEMANENAN OPTIMAL PADA MODEL REAKSI DINAMIK SISTEM MANGSA-PEMANGSA DENGAN TAHAPAN STRUKTUR Yuliani, Marwan Sam Program StudiMatematika,

Lebih terperinci

KESTABILAN MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING II DAN WAKTU TUNDA

KESTABILAN MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING II DAN WAKTU TUNDA KESTABILAN MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING II DAN WAKTU TUNDA STABILITY OF PREDATOR PREY MODEL WITH HOLLING TYPE II FUNCTIONAL RESPONSE AND TIME DELAY Budyanita Asrun, Syamsuddin

Lebih terperinci

KENDALI OPTIMAL PERMAINAN NON-KOOPERATIF KONTINU SKALAR DUA PEMAIN DENGAN STRATEGI NASH TUGAS AKHIR. Oleh : M.LUTHFI RUSYDI

KENDALI OPTIMAL PERMAINAN NON-KOOPERATIF KONTINU SKALAR DUA PEMAIN DENGAN STRATEGI NASH TUGAS AKHIR. Oleh : M.LUTHFI RUSYDI KENDALI OPTIMAL PERMAINAN NON-KOOPERATIF KONTINU SKALAR DUA PEMAIN DENGAN STRATEGI NASH TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Pada Jurusan Matematika Oleh

Lebih terperinci

BIFURKASI PADA MODEL SUSCEPTIBLE INFECTED RECOVERED (SIR) DENGAN WAKTU TUNDA DAN LAJU PENULARAN BILINEAR SKRIPSI

BIFURKASI PADA MODEL SUSCEPTIBLE INFECTED RECOVERED (SIR) DENGAN WAKTU TUNDA DAN LAJU PENULARAN BILINEAR SKRIPSI BIFURKASI PADA MODEL SUSCEPTIBLE INFECTED RECOVERED (SIR) DENGAN WAKTU TUNDA DAN LAJU PENULARAN BILINEAR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR Oleh: Drs. M. Setijo Winarko, M.Si Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha, M.Si Subchan, Ph.D Drs. Kamiran, M.Si Noveria

Lebih terperinci

PERAN PENTING LAJU PERUBAHAN KALOR PADA MODEL DINAMIK UNSUR UNSUR UTAMA IKLIM

PERAN PENTING LAJU PERUBAHAN KALOR PADA MODEL DINAMIK UNSUR UNSUR UTAMA IKLIM PERAN PENTING LAJU PERUBAHAN KALOR PADA MODEL DINAMIK UNSUR UNSUR UTAMA IKLIM A.I. Jaya 1 1 Jurusan Matematika FMIPA UNTAD Kampus BumiTadulakoTondo Palu Abstrak Model dinamik interkasi unsur unsure utama

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIKA MODEL KEBAHAGIAAN NELI YUSRI MARDIANA G

ANALISIS DINAMIKA MODEL KEBAHAGIAAN NELI YUSRI MARDIANA G ANALISIS DINAMIKA MODEL KEBAHAGIAAN NELI YUSRI MARDIANA G54008 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 007 ABSTRACT NELI YUSRI MARDIANA. Analysis of

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIK MODEL PREDATOR-PREY PADA POPULASI ECENG GONDOK DENGAN ADANYA IKAN GRASS CARP DAN PEMANENAN

ANALISIS DINAMIK MODEL PREDATOR-PREY PADA POPULASI ECENG GONDOK DENGAN ADANYA IKAN GRASS CARP DAN PEMANENAN ANALISIS DINAMIK MODEL PREDATOR-PREY PADA POPULASI ECENG GONDOK DENGAN ADANYA IKAN GRASS CARP DAN PEMANENAN Skripsi disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Program Studi

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL DENYUT JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN TEORI BIFURKASI

ANALISIS MODEL DENYUT JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN TEORI BIFURKASI ANALISIS MODEL DENYUT JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN TEORI BIFURKASI Herlina D. Tendean ), Hanna A. Parhusip ), Bambang Susanto ) ) Mahasiswa Program Studi Matematika FSM UKSW ) Dosen Program Studi Matematika

Lebih terperinci

Bab 3 MODEL DAN ANALISIS MATEMATIKA

Bab 3 MODEL DAN ANALISIS MATEMATIKA Bab 3 MODEL DAN ANALISIS MATEMATIKA Pada bab ini akan dimodelkan permasalahan penyebaran virus flu burung yang bergantung pada ruang dan waktu. Pada bab ini akan dibahas pula analisis dari model hingga

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF DALAM MODEL EPIDEMI DENGAN WAKTU TUNDAAN DISKRET

BIFURKASI HOPF DALAM MODEL EPIDEMI DENGAN WAKTU TUNDAAN DISKRET Vol. 5, No., Juni 009: 54-60 BIFUKASI HOPF DALAM MODEL EPIDEMI DENGAN WAKTU TUNDAAN DISKET ubono Setiawan Mahasiswa S Jurusan Matematika Universitas Gadah Mada Email : rubono_4869@yahoo.co.id Abstrak Di

Lebih terperinci

STABILISASI SISTEM KONTROL LINIER DENGAN PENEMPATAN NILAI EIGEN

STABILISASI SISTEM KONTROL LINIER DENGAN PENEMPATAN NILAI EIGEN Jurnal Matematika UNAND Vol 2 No 3 Hal 126 133 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND STABILISASI SISTEM KONTROL LINIER DENGAN PENEMPATAN NILAI EIGEN FAURI Program Studi Matematika, Fakultas

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*), Syamsuddin Toaha 2), Khaeruddin 2)

ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*), Syamsuddin Toaha 2), Khaeruddin 2) ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*) Syamsuddin Toaha 2) Khaeruddin 2) Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS TRIDIAGONAL 2-TOEPLITZ DENGAN PENDEKATAN POLINOMIAL CHEBYSHEV MELIZA DITA UTAMI

PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS TRIDIAGONAL 2-TOEPLITZ DENGAN PENDEKATAN POLINOMIAL CHEBYSHEV MELIZA DITA UTAMI PENENTUAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN DARI MATRIKS TRIDIAGONAL 2-TOEPLITZ DENGAN PENDEKATAN POLINOMIAL CHEBYSHEV MELIZA DITA UTAMI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

SISTEM DINAMIK KONTINU LINEAR. Oleh: 1. Meirdania Fitri T 2. Siti Khairun Nisa 3. Grahani Ayu Deca F. 4. Fira Fitriah 5.

SISTEM DINAMIK KONTINU LINEAR. Oleh: 1. Meirdania Fitri T 2. Siti Khairun Nisa 3. Grahani Ayu Deca F. 4. Fira Fitriah 5. SISTEM DINAMIK KONTINU LINEAR Oleh: 1. Meirdania Fitri T 2. Siti Khairun Nisa 3. Grahani Ayu Deca F. 4. Fira Fitriah 5. Lisa Risfana Sari Sistem Dinamik D Sistem dinamik adalah sistem yang dapat diketahui

Lebih terperinci

BAB 2 PDB Linier Order Satu 2

BAB 2 PDB Linier Order Satu 2 BAB Konsep Dasar BAB 2 PDB Linier Order Satu 2 BAB 3 Aplikasi PDB Order Satu 3 BAB 4 PDB Linier Order Dua 4 BAB 5 Aplikasi PDB Order Dua 5 BAB 6 Sistem PDB 6 BAB 7 PDB Nonlinier dan Kesetimbangan Dalam

Lebih terperinci

MODEL NON LINEAR PENYAKIT DIABETES. Aminah Ekawati 1 dan Lina Aryati 2 ABSTRAK ABSTRACT

MODEL NON LINEAR PENYAKIT DIABETES. Aminah Ekawati 1 dan Lina Aryati 2 ABSTRAK ABSTRACT MODEL NON LINEAR PENYAKIT DIABETES Aminah Ekawati 1 dan Lina Aryati 2 1 Kopertis Wilayah XI 2 Program Studi Matematika FMIPA UGM ABSTRAK Model matematika penyakit diabetes yang dibentuk berupa persamaan

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL INFEKSI VIRUS HEPATITIS B DENGAN PERTUMBUHAN HEPATOSIT YANG BERSIFAT LOGISTIK DEWI SENJA RAHMAHWATI

ANALISIS KESTABILAN MODEL INFEKSI VIRUS HEPATITIS B DENGAN PERTUMBUHAN HEPATOSIT YANG BERSIFAT LOGISTIK DEWI SENJA RAHMAHWATI ANALISIS KESTABILAN MODEL INFEKSI VIRUS HEPATITIS B DENGAN PERTUMBUHAN HEPATOSIT YANG BERSIFAT LOGISTIK DEWI SENJA RAHMAHWATI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN DAN LIMIT CYCLE PADA MODEL PREDATOR - PREY TIPE GAUSE SKRIPSI

ANALISIS KESTABILAN DAN LIMIT CYCLE PADA MODEL PREDATOR - PREY TIPE GAUSE SKRIPSI ANALISIS KESTABILAN DAN LIMIT CYCLE PADA MODEL PREDATOR - PREY TIPE GAUSE SKRIPSI Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Bidang Matematika Pada Fakultas Sains dan Teknologi Universitas

Lebih terperinci

ANALISIS TITIK EKUILIBRIUM DAN SOLUSI MODEL INTERAKSI MUTUALISME DUA SPESIES MENGGUNAKAN METODE ITERASI VARIASIONAL

ANALISIS TITIK EKUILIBRIUM DAN SOLUSI MODEL INTERAKSI MUTUALISME DUA SPESIES MENGGUNAKAN METODE ITERASI VARIASIONAL ANALISIS TITIK EKUILIBRIUM DAN SOLUSI MODEL INTERAKSI MUTUALISME DUA SPESIES MENGGUNAKAN METODE ITERASI VARIASIONAL TESIS Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Magister Pendidikan

Lebih terperinci