BAB II STATISTIK MAXWELL-BOLTZMAN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB II STATISTIK MAXWELL-BOLTZMAN"

Transkripsi

1 BAB II STATISTIK MAXWELL-BOLTZMAN A. Kapasitas Paas Jeis Zat Paat. Paa zat paat yag berbetuk kristal, atom-atom atau molekul-molekul pembaguya tersusu secara teratur. Atom-atom atau molekulya terikat satu sama lai melalui gaya iteraksi atar molekul, sehigga paa suhu yag buka ol Kelvi, terjai geraka-geraka yag bebas. Albert Eisteit megajuka moel seerhaa, ega megaggap geraka masig-masig molekul tai bebas satu sama lai a berupa ayua harmoik tiga imesi. Dega megguaka moel yag sagat seerhaa ii, a ega megguaka mekaika statistik, maka eergi satu molekul apat itetuka ega megguaka fugsi Hamilto, yaitu : ε = E k + E p E k = 1 mv, imaa p = mv a v = p m E k = 1 mvv E k = 1 pv E k = 1 p p m E k = 1 p m E k = p m (Eergi kietik) a E p = 1 kx (Eergi potesial) ε = P x +P y +P z m + 1 k(x + y + z ) (1) Jika azas bagi rata eergi (azas ekuipartisi eergi), iterapka alam masalah ii, maka paa suhu yag cukup tiggi, eergi rata-rata akibat geraka molekul ii aalah : 6 = 3 () karea molekul megalami geraka poliatomik (3 traslasi, rotasi, a 1 vibrasi). Jai, kalau iukur kapasitas paas jeis zat paat, maka aka iperoleh ilai 3 Nk atau 3R, a hasil ii teryata cocok utuk sebagia besar zat paat, yag ikeal ega hukum Dulog a Petit. Hasil eksperime meujuka, bahwa utuk suhu-suhu reah, teryata kapsitas paas jeis zat paat, tiak lagi sama ega 3 Nk atau 3R, tetapi berharga lebih kecil, bahka ilaiya meekati ol, ketika suhuya meekati ol Kelvi. 1

2 Hal tersebut apat ipahami ega megguaka mekaika kuatum alam membahas status-status eergi ayua harmoik, jika paa ayua harmoik iberlakuka mekaika kuatum, maka status eergiya itetuka oleh suatu bilaga kuatum, yah gerharga 0, 1,, 3, 4, 5,..., seagka tigkata eergiya aalah : ε = ( + 1 ) spi bilaga kuatum meurut mekaika kuatum, (3) seagka meurut mekaika klasik E = Eergi rata-rata utuk gerak osilasi ii, iperoleh ari fugsi sebara eergi Maxwell- Boltzma, yaitu : ε = ε exp ( ε ) exp ( ε ) ε = ε e ( ε ) e ( ε ) Kita misalka : Z = exp [ + 1 ], imaa ε = ( + 1 ) Z = exp [ ] Jika kita tuliska β = 1, maka iperoleh : Z = exp (β ε ) Z = e (βε ) Jika i ifferesialka Z terhaap β, maka : z β = β (eβε ) z = ε β e ε Maka eergi rata-rata osilator aalah : ε = 1 z z β ε = β ε = l Z β lz Persamaa iatas megiformasika paa kita bahwa utuk mecari eergi rata rata osilator, kita apat memulai ega mecari Z seperti yag iefiisika alam persama Z = e (βε ). Sekarag mari kita mecari Z tersebut. Z = e (βε ) ε = ( + 1 ) (4) (5)

3 Z = e β (( +1 )) β Z = e Di maa : β e Z = exp [ + 1 ] (6) Jika imisalka x = exp ( ), maka Z mejai jumlah eret ukur yag ilaiya : x 1/ 1 + x + x + = x 1/ 1 x kt β Dega membaigka persamaa Z = e β e (7) ega persamaa (7) kita ietifikasika bahwa x paa persamaa (7) ekivale ega e β paa persamaa β Z = e β Z = e β e 1 1 eβ. Dega emikia kita apat meulis, Selajutya kita apat memperoleh persamaa-persamaa berikut ii, lz = β l (1 eβ ) β lz = 1 (1 e β ) x( eβ ) = + eβ 1 eβ Dega emikia eergi rata-rata osilator mejai, ε = β lz ε = + eβ 1 eβ ε = + e β 1 ε = + e 1 β = 1 Dega megguaka persamaa (5), iperoleh : ε = exp 1 (8) Tampak ari persamaa iatas, jika T 0 maka e. Dega sifat ii, maka ε = Eergi ε = isebut eergi titik ol. Betuk persamaa Hamilto seperti yag terapat paa persamaa (1), meujuka bahwa osilasi alam tiga imesi, bisa iaggap seperti tiga buah ayua 3

4 harmoik biasa, masig-masig alam arah sumbu x, sumbu y, a sumbu z. Dega emikia status a keaaa eergiya itetuka oleh tiga bilaga kuatum x, y, a z, yag masig-masig bisa berharga 0, 1,, 3, st. Besarya eergi utuk status ii aalah : ε = ( + 1 ) ε x, y, z = x y z + 1 (9) Dega megguaka cara yag sama, sesuai ega persamaa (8), iperoleh : ε = exp 1 (10) Kapasitas paas jeis paa suhu T, iperoleh melalui : ε c v = N T Da aka iperoleh : (11) c v = 3Nk exp [exp 1] (1) Persamaa iatas iapatka ari kapasitas paas yag iefeisika sebagai berikut : C v = U T C v = T (U = Eergi alam a T = Suhu) p g p v C v = g p v T { 1 p v exp 1 exp 1 }v Utuk meyeerhaaka persamaa iatas mari kita lihat suku iferesial alam persamaa tersebut. Utuk mempermuah kita misalka y =. Dega permisala tersebut maka, = y T y T = y T 1 exp 1 = T 1 e y 1 = = y y 1 e y 1 e y (e y 1) 4

5 = e y (e y 1) = exp [ ] (exp [ ] 1) Dega emikia, kapasitas kalor apat i tulis, C v = p g p v { exp [ ] (exp [ ] 1)}v C v = h g p v { exp [ p Moel Estei ] v (exp [ ] 1)}v Utuk mecari kapasitas kalor kristal, Eistei megusulka moel bahwa semua phoo berosilasi ega frekuesi karakteristik yag sama, v 0. Dega asumsi ii maka apat kita tulis : g p v = Nδ(v v 0 ) Dimaa δ(v v 0 ) merupaka fugsi elta Dirac. Dega moel ii kita apatka kapasitas kalor kristal utuk satu macam polarisasi saja sebesar C v = h g p v exp [ p C v = h Nδ(v v 0) p C v = Nh h exp [ v0 ] v (exp [ 0 ] 1) 0 ] (exp [ v v ] 1) exp [ ] (exp [ ] 1) v v Utuk kristal 3 imesi, terapat tiga arah polarisasi phoo yag mugki (arah sumbu x, y, a z). Dega megaggap bahwa ke tiga polarisasi tersebut memberika sumbaga eergi yag sama besar maka kapasitas kalor total mejai tiga kali ari yag tampak alam persamaa iatas, yaitu mejai C v = 3Nh exp [ 0 ] v (exp [ h v 0 ] 1) 0 Sekarag kita tijau kasus-kasus khusus, yaitu ketika T 0 a T. Dalam koisi T 0, maka exp[ 0 ] >> 1, sehigga exp[ 0 ] 1 exp[ 0 ]. Akibatya C v 3Nh h exp [ v0 ] v (exp [ 0 ] 1) 0 5

6 C v = 3Nh v 0 e 0 Perhatika suku pembilag a peyebut paa persamaa iatas. Jika T 0 maka suku peyebut T 0 a suku pembilag exp[ 0 ] 0, tetapi suku pembilag meuju ol jauh lebih cepat ari paa suku peyebut. Dega emikia, C v 0 jika T 0. Utuk kasus sebalikya, yaitu T, maka megaproksimasiya exp Dega aproksimasi ii, maka persamaa iatas apat mejai : 0 0 kita apat C v 3Nh h 1+ v0 v (1+ 0 1) 0 C v 3Nh 0 v0 C v = 3Nk C v = 3(N A )k C v = 3(N A k) C v = 3R Utuk mempelajari kapasitas paas jeis ii, kita misalka x = cukup tiggi, x << 1, sehigga apat itulis : exp x 1 = 1 + x + x + 1 = x (13)! c v = 3Nkx exp x = [exp x 1] 3Nkx 1 x = 3Nk (14). Paa suhu yag Sebalikya utuk suhu yag sagat reah, maka x >> 1, besara exp (x) mejai lebih besar ari 1, sehigga : exp x 1 = exp x (15) Jai : c v = 3Nk x exp x Bila x maki besar, maka kuarat x juga maki besar, jauh lebih cepat ari pagkat berapapu juga, akibatya : c v 0 utuk x. (16) 6

7 Meskipu moel yag iajuka Eisteit sagat seerhaa, amu secara kualitatif, teryata sesuai ega kapasitas paas jeis yag iukur alam eksperime, yag apat iguaka utuk megembagka moel-moel lai, utuk memahami gerak molekul-molekul alam kisi-kisi. B. Peragai Baha Paramagetik. Sifat peragai suatu baha apat ipahami, jika molekul-molekul yag membagu baha tersebut, iaggap memiliki momet magetik. Bila suatu mea maget luar H ikeaka terhaap baha paramagetik, maka momet-momet magetik tai berusaha utuk meyesuaika iri, utuk mecari arah yag eergiya palig kecil. Eergi iteraksi sebuah momet magetik ega mea maget aka berharga palig kecil, bila momet magetik tai mempuyai arah yag sama ega arah mea maget luar H, yag megakibatka terjaiya mea maget tambaha. Tambaha mea maget yag berasal ari momet magetik tersebut iamaka magetisasi. Mekaika statistik apat iterapka paa molekul-molekul gas yag memiliki momet magetik. Paa gas, jarah atar molekul-molekulya cukup jauh, sehigga eergi iteraksi atara momet magetik yag satu ega momet magetik yag lai, relatif sagat kecil, ibaigka ega eergi iteraksi atara momet magetik ega mea maget luar H. Jai, isampig eergi yag timbul karea gerak, harus pula iperhitugka eergi iteraksi atara molekul ega mea maget. Bila momet magetik yag imiliki molekul aalah μ, a arahya membetuk suut θ, ega mea maget iuksi B, maka eergi iteraksi apat iperoleh sebagai berikut : Momet magetik berupa ipole, bila iletaka alam mea iuksi B, aka meimbulka momet kopel yag besarya : τ = μ B siθ (1) Bila suut θ iubah mejai θ + θ, iperluka kerja yag besarya : W = μ B siθ θ () Jika iambil eergi W = 0, ketika posisi θ = 90 0, maka eergi potesial magetik aalah : W = W = μ B cosθ (3) Meurut teori klasik, momet magetik molekul, bisa membetuk suut sebarag terhaap arah mea maget luar. Dega meggati u = - cosθ, a x = μb, maka fugsi partisi apat itulis : 7

8 Z = +1 e ux 1 u (4) Dega batas -1 sampai +1. Utuk suut ari 0 sampai Jika terapat sejumlah N momet magetik, maka besarya magetisasi yag terjai paa sistem apat ihitug, sehigga : M = N Z +1 μu e ux u (5) 1 Dimaa μu aalah magetisasi yag isumbagka oleh satu momet magetik yag bersuut θ, seagka N Z e ux aalah bayakya molekul yag membetuk suut itu ega mea maget B. Da M ihitug seperti persamaa berikut : M = μn cot gh x 1 x (6) Magetisasi ii apat ipelajari peragaiya ega muah utuk ua kasus ekstrem, yaitu : 1. Paa mea maget iuksi B yag besar a suhu T yag reah. Dalam hal ii ilai x = μb mejai sagat besar, sehigga ilai cotgh meekati 1, seagka 1 x mejai sagat kecil a apat iabaika. Dega emikia iperoleh : M = Nμ. Hal ii iperoleh ketika seluruh momet magetik mempuyai arah yag sama ega mea maget B, sehigga ihasilka magetisasi terbesar.. Paa mea maget iuksi B yag kecil a suhu T yag tiggi. Dalam hal ii ilai x << 1, sehigga : cot gh x = 1 x + x 3 Da magetisasi : M = μn x 3 = Nμ B 3 Karea iuksi magetik B = μ 0 H, maka persamaa (7) apat itulis alam betuk : (7) M = C H T (8) Dega C merupaka tetapa yag berharga : C = Nμ μ 0 3k Hubuga atara magetisasi terhaap suhu T, seperti paa persamaa (8), itemuka oleh Piere Curie paa tahu 1805, yag iperolehya berasarka hasil pegamata, a sampai sekarag ikeal sebagai Hukum curie. Hukum yag iperoleh secara empirik ii, jelas tiak berlaku jika suhu T sagat reah, karea bila (9) 8

9 T 0, aka ihasilka magetisasi yag sagat besar a tiak terbatas. Paahal magetisasi terbesar biperoleh ketika semua momet magetik mempuyai arah yag sama ega arah mea H. Jika kita guaka mekaika kuatum, maka ka ihasilka perhituga yag seikit berbea. Meurut mekaika kuatum, orietasi momet magetik terhaap arah mea H, tiak bisa memiliki suut sebarag, tetapi paa persyarata kuatisasi yag membatasi besar suut yag iperkeaka. Hasil ii buka haya apat ibuktika secara teoritis, tetapi juga apat itujukka kebearaya melalui hasil eksperime, salah satu iataraya aalah eksperime yag ilakuka oleh Ster a Gerlach. Dalam eksperime tersebut itujuka bahwa berkas ataom-atom perak yag ilewatka melalui mea maget, haya aka terurai alam ua kelompok saja, yag satu paralel ega mea H, a yag lai atiparalel ega mea H, tepat seperti yag iramalka mekaika kuatum. Utuk kasus ii, fugsi partisi Z mejai sagat seerhaa, yaki : Z = exp x + exp x = cosh (x) Dega populasi utuk keua kelompok, masig-masig : N 1 = N exp x ( ) a N cosh x = N x (exp ) cosh x Dega emikia iperoleh magetisasi : M = μn 1 μn = μn tgh(x) M = μn tgh( μb ) (10) Bila x >> 1, magetisasi meekati ilai jeuh Nμ, seagka utuk x << 1, magetisasi M aka meekati hukum curie, ega tetapa C mejai tiga kali lebih besar ari perhituga mekaika klasik. 9

10 BAB III KESIMPULAN A. Kapasitas Paas Jeis Zat Paat. 1. Paa suhu yag cukup tiggi, x << 1, sehigga apat itulis : exp x 1 = 1 + x + x! + 1 = x Jai : c v = 3Nkx exp x [exp x 1] = 3Nkx 1 x = 3Nk. Paa suhu yag sagat reah, maka x >> 1, besara exp (x) mejai lebih besar ari 1, sehigga : exp x 1 = exp x Jai : c v = 3Nk x ex p x C. Peragai Baha Paramagetik. Magetisasi apat ipelajari peragaiya ega muah utuk ua kasus ekstrem, yaitu : 1. Paa mea maget iuksi B yag besar a suhu T yag reah. M = Nμ.. Paa mea maget iuksi B yag kecil a suhu T yag tiggi. M = C H T Dega C merupaka tetapa yag berharga C = Nμ μ 0 3k 10

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN BAB IV ETODOLOGI PENELITIAN IV Lagkah-Lagkah Aalisis Struktur yag aka ijaika moel alam peelitia ii aalah struktur bagua latai a latai, yag iasumsika terbuat ari baja Struktur terlebih ahulu imoel ega megguaka

Lebih terperinci

BAB II KEADAAN FERMI DIRAC

BAB II KEADAAN FERMI DIRAC BAB II KEADAAN FERMI DIRAC A. Keadaa Makro da Mikro Masalah utama yag dihadapi dalam mekaika statistic adalah meetuka sebara yag mugki dari partikel-partikel kedalam tigkattigkat eergi da keadaa-keadaa

Lebih terperinci

Bab II Sistem Dengan Fase Nonminimum Dan Iterative Learning Control

Bab II Sistem Dengan Fase Nonminimum Dan Iterative Learning Control Bab II Sistem Dea Fase Nomiimum Da Iterative Leari Cotrol Paa baia ii, aka ibahas sistem plat oliear ea ase o miimum a hal-hal ya terkait ea plat oliear. Pembahasa teta iversi stabil a iterative leari

Lebih terperinci

BAB II PEMBAHASAN. Dalam statistik Maxwell- Boltzman, ada dua ciri- ciri yang digunakan:

BAB II PEMBAHASAN. Dalam statistik Maxwell- Boltzman, ada dua ciri- ciri yang digunakan: BAB II PEMBAHASAN A. Keadaa Makro da Keadaa Mikro Masalah utama yag dihadapi dalam mekaika statistik adalah meetuka sebara yag mugki dari partikel- partikel kedalam tigkat- tigkat eergi da keadaa- keadaa

Lebih terperinci

Kecepatan putar sebuah motor servo dengan input konstan digambar sebagai berikut: Time (s)

Kecepatan putar sebuah motor servo dengan input konstan digambar sebagai berikut: Time (s) UJIAN TENAH SEMESTER ANJIL TAHUN / JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEORO Mata Uji : Sistem Kotrol Aalog Sifat : Terbuka Hari, taggal : Rabu, Nopember Waktu : 6.3 8. (9 meit) Ruag

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

Rancangan Percobaan. Arum Handini Primandari, M.Sc.

Rancangan Percobaan. Arum Handini Primandari, M.Sc. Kosep Dasar Statistika utuk Racaga Percobaa Arum aii Primaari, M.Sc. Operator Pejumlaha Operator pejumlaha: Sifat: i1 i i1 i1 k k kx k x i1 i i1 i1 i i i i i1 i1 i1 i a bx a b x x y x y x x x... x i i

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik

CATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik CATATAN KULIAH ertemua VII: Kosep Total erivati a Aplikasia paa Komparati tatik A. ieresial Masalah ag ihaapi: Bagaimaa aalisis komparati-statik jika tiak aa solusi betuk-rigkas reuce-orm ikareaka oleh

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

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

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

Lebih terperinci

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

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

DSP Application Research Centre, Electrical Engineering Dept. SOLUSI UAS 5 JUNI 2000 TA 1999 / 2000

DSP Application Research Centre, Electrical Engineering Dept. SOLUSI UAS 5 JUNI 2000 TA 1999 / 2000 DSP Applicatio Research Cetre, Electrical Egieerig Dept. SOLUSI UAS 5 JUNI TA 999 /. Sistem Liier ega fugsi trasfer : ( s + H ( s ( s + 4( s + a. Tetuka respose impulse sistem. Apakah sistem stabil? (

Lebih terperinci

BAB II PEMBAHASAN. 1

BAB II PEMBAHASAN. 1 BAB II PEMBAHASAN A. Keadaa Makro da Keadaa Mikro Masalah utama yag dihadapi dalam mekaika statistic adalah meetuka sebara yag mugki dari partikel-partikel kedalam tigkattigkat eergi da keadaa-keadaa atau

Lebih terperinci

PERSAMAAN DIFFERENSIAL

PERSAMAAN DIFFERENSIAL PSAMAAN DIFFNSIA (DIFFNTIA QUATION) Suatu ersamaa imaa teraat hubuga atara variabel bebas, variabel tak bebas a turua-turuaa iamaka ersamaa ifferesial. Cotoh : f (,,,,.. ) 0 z z g (,, z,,, ) 0 Aa jeis

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

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

Lebih terperinci

KIMIA. Sesi. Sifat Koligatif (Bagian II) A. PENURUNAN TEKANAN UAP ( P)

KIMIA. Sesi. Sifat Koligatif (Bagian II) A. PENURUNAN TEKANAN UAP ( P) KIMIA KELAS XII IA - KURIKULUM GABUNGAN 02 Sesi NGAN Sifat Koligatif (Bagia II) Iteraksi atara pelarut da zat megakibatka perubaha fisik pada kompoekompoe peyusu laruta. Salah satu sifat yag diakibatka

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

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

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

Osilator Harmonik (Bagian 2)

Osilator Harmonik (Bagian 2) Osilator armoik Bagia Osilator harmoik mekaika kuatum Tijau osilator harmoik -dimesi: ˆ = E ki + E pot kostata gaa ˆ m d d k perpidaha E pot k massa k Tigkat eergi osilator Tigkat eergi osilator harmoik

Lebih terperinci

2 BARISAN BILANGAN REAL

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

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain:

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain: Peahulua Peugaa Parameter Peugaa Parameter Populai ilakuka ega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x iguaka ebagai peuga bagi µ. iguaka ebagai peuga bagi σ 3. p atau p$ iguaka ebagai peuga bagi π Peugaa

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DENOISING CITRA RGB MENGGUNAKAN METODE WAVELET BERBASIS LOGIKA FUZZY

IMPLEMENTASI DENOISING CITRA RGB MENGGUNAKAN METODE WAVELET BERBASIS LOGIKA FUZZY IMPLEMENTASI DENOISING CITRA RGB MENGGUNAKAN METODE WAVELET BERBASIS LOGIKA FUZZY Aisyah Nike Pramiswari, Yuhi Purwaato, Rully Soelaima 3 Tekik Iformatika, Fakultas Tekologi Iformasi, ITS email : ike.a@gmail.com,

Lebih terperinci

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

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

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Ahma Sya roi, M Natsir, Eag Lily E-mail: Arolativa@yahoocom Mahasiswa Program S Matematia Dose Jurusa Matematia

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id DEFINISI Pegertia Sampel Kecil Sampel kecil yag jumlah sampel kurag dari 30, maka ilai stadar deviasi (s)

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MOTOR ARUS SEARAH MENGGUNAKAN METODA LEAST-SQUARE ESTIMATOR

ESTIMASI PARAMETER MOTOR ARUS SEARAH MENGGUNAKAN METODA LEAST-SQUARE ESTIMATOR ESTIMASI PARAMETER MOTOR ARUS SEARAH MENGGUNAAN METODA LEAST-SQUARE ESTIMATOR Iskaar Azis Program Stui Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Almuslim Bireue ABSTRA Estimasi parameter motor arus searah

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

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

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

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP) dan Lembar Kerja Siswa (LKS).

BAB IV HASIL PENELITIAN. Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP) dan Lembar Kerja Siswa (LKS). 65 BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Peragkat pembelajara yag iguaka alam peelitia ii meliputi Recaa Pelaksaaa Pembelajara (RPP) a Lembar Kerja Siswa (LKS). Istrume peelitia yag iguaka alam peelitia

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

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN PEMUSATAN DATA Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN

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

2. Spektrum Atom Hidrogen

2. Spektrum Atom Hidrogen Struktur Atom 1. Teori Atom (Model Atom) 1.1 Dalto Hukum Lavoisier & Proust kosep: atom 1. Tomso Hatara listrik Tabug siar katoda Peemua elektro Radioaktifitas kosep: elektro 1.3 Ruterford Percobaa berkas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

Jl. Ganesha No. 10 Bandung, Telp. (022) , , Fax. (022) Homepage :

Jl. Ganesha No. 10 Bandung, Telp. (022) , , Fax. (022) Homepage : INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI FISIKA Jl. Gaesha No. 0 Badug, 4032 Telp. (022) 2500834, 253427, Fax. (022) 2506452 Homepage : http://www.fi.itb.ac.id

Lebih terperinci

MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA

MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA Telah dikeal bahwa X 1, X 2...X sampel radom dari distribusi ormal dega mea µ da variasi σ 2, maka x µ σ/ atau xi µ σ

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 5 OPTIK FISIS. Prinsip Huygens : Setiap titik pada muka gelombang dapat menjadi sumber gelombang sekunder. 5.1 Interferensi

BAB 5 OPTIK FISIS. Prinsip Huygens : Setiap titik pada muka gelombang dapat menjadi sumber gelombang sekunder. 5.1 Interferensi BAB 5 OPTIK FISIS Prisip Huyges : Setiap titik pada muka gelombag dapat mejadi sumber gelombag sekuder. 5. Iterferesi - Iterferesi adalah gejala meyatuya dua atau lebih gelombag, membetuk gelombag yag

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Struktur Atom. Rudi

Struktur Atom. Rudi Struktur Atom Rudi Susato @rudist87 MODEL ATOM THOMSON Usurusur kimia terdiri dari atomatom J.J. Thomso meemuka elektro Di dalam atom terdapat elektro Atom etral, di dalam atom harus ada yag bermuata positip

Lebih terperinci

KAJIAN MATEMATIS DAN SIMULASI NUMERIK TENTANG KEKONVERGENAN HARGA OPSI CALL TIPE EROPA MODEL BINOMIAL KE MODEL BLACK-SCHOLES

KAJIAN MATEMATIS DAN SIMULASI NUMERIK TENTANG KEKONVERGENAN HARGA OPSI CALL TIPE EROPA MODEL BINOMIAL KE MODEL BLACK-SCHOLES KAJIAN MATEMATIS DAN SIMULASI NUMERIK TENTANG KEKONVERGENAN HARGA OPSI CALL TIPE EROPA MODEL BINOMIAL KE MODEL BLACK-SCHOLES Bey Yog (bey_y@upar.ac.i) Jurusa Matematika FTIS Uiversitas Katolik Parahyaga

Lebih terperinci

Oleh : Bambang Supraptono, M.Si. Referensi : Kalkulus Edisi 9 Jilid 1 (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal

Oleh : Bambang Supraptono, M.Si. Referensi : Kalkulus Edisi 9 Jilid 1 (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal BAB. Limit Fugsi Ole : Bambag Supraptoo, M.Si. Referesi : Kalkulus Edisi 9 Jilid (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal 56 - Defiisi: Pegertia presisi tetag it Megataka bawa f ( ) L berarti bawa utuk tiap yag

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

SOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA

SOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA Lampira 1. Prapembelajara SOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA Satua Pedidika : SMK Mata Pelajara : Fisika Kelas/ Semester

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

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

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

9 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara

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

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

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

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

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANASAN TEOI 2. Aalisa eplacemet Sebuah keputusa yag serigkali ihaapi oleh perusahaa atau orgaisasi pemeritah, maupu oleh setiap iiviu aalah apakah aset yag aa saat ii harus ihetika ari pegguaaya

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

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)

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

Lebih terperinci

APLIKASI PETA KENDALI STATISTIK DALAM MENGONTROL HASIL PRODUKSI SUATU PERUSAHAAN

APLIKASI PETA KENDALI STATISTIK DALAM MENGONTROL HASIL PRODUKSI SUATU PERUSAHAAN APLIKASI PETA KENDALI STATISTIK DALAM MENGONTOL HASIL PODUKSI SUATU PEUSAHAAN Muhamma Arafat Abullah Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sulawesi Barat e-mail: arafatmaar@gmail.com Abstrak Paper ii membahas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Non Linier

Penyelesaian Persamaan Non Linier Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

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

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT METODE NUMERIK TKM4104 Kuliah ke- DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT DERET TAYLOR o Deret Taylor adalah alat yag utama utuk meuruka suatu metode umerik. o Deret Taylor bergua utuk meghampiri ugsi ke dalam

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala

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

Kompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif

Kompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif Kopleksitas Waktu utuk Algorita Rekursif Betuk rekursif : - suatu subruti/fugsi/ proseur yag eaggil iriya seiri. - Betu iaa peaggila subruti terapat ala boy subruti - Dega rekursi, progra aka lebih uah

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

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

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

Induksi matematik untuk memecahkan problema deret dan bilangan bulat bentuk kuadrat sempurna

Induksi matematik untuk memecahkan problema deret dan bilangan bulat bentuk kuadrat sempurna Iduksi matematik utuk memecahka problema deret da bilaga bulat betuk kuadrat sempura Oleh: Sutopo Jurusa Fisika FMIPA UM sutopo@fisika.um.ac.id Ditulis pada sekitar bula Februari 2011. Diuggah pada 3 Desember

Lebih terperinci

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS 1.1. Pedahulua Dalam pertemua ii Ada aka mempelajari beberapa padaga tetag permutasi da kombiasi, fugsi da metode perhituga probabilitas, da meghitug probabilitas. Pada

Lebih terperinci

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

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

Lebih terperinci

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH BAB II TEORI MOTOR LANGKAH II. Dasar-Dasar Motor Lagkah Motor lagkah adalah peralata elektromagetik yag megubah pulsa digital mejadi perputara mekais. Rotor pada motor lagkah berputar dega perubaha yag

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

PERCOBAAN 4 VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI PROBABILITASNYA

PERCOBAAN 4 VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI PROBABILITASNYA PERCOBAAN 4 VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI PROBABILITASNYA 4.. Tujua : Setelah melaksaaka praktikum ii mahasiswa diharapka mampu : Membedaka data berdasarka jeis variabelya Mapatka mea da varias dari distribusi

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 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran Karakteristik Diamik Eleme Sistem Pegukura Kompetesi, RP, Materi Kompetesi yag diharapka: Mahasiswa mampu merumuskaka karakteristik diamik eleme sistem pegukura Racaga Pembelajara: Miggu ke Kemampua Akhir

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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 II TINJAUAN PUSTAKA. dengan asumsi bahwa telah diketahui bentuk fungsi regresinya. atau dalam bentuk matriks dapat ditulis dengan:

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dengan asumsi bahwa telah diketahui bentuk fungsi regresinya. atau dalam bentuk matriks dapat ditulis dengan: BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Regresi Parametrik Regresi parametrik merupaka metode statistika yag diguaka utuk megetahui pola hubuga atara variabel prediktor dega variabel respo, dega asumsi bahwa telah

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

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemua VI Sebara Pearika Cotoh Septia Rahardiatoro - STK IPB 1 Sebara Pearika Cotoh Megidetifikasi sebara suatu fugsi dari cotoh ketika diambil dari suatu populasi X

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 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

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

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut: Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah

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

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET Pertemua 7. BAHAN AJAR ANALISIS REAL Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 5. da kekovergeaya 5. DERET Diberika sebuah barisa a, dapat didefeisika barisa bilaga real S N dega S N := N a = a + a 2 +...

Lebih terperinci

BARISAN FIBONACCI DAN BILANGAN PHI

BARISAN FIBONACCI DAN BILANGAN PHI BARISAN FIBONACCI DAN BILANGAN PHI Fiboacci Matematikawa terbesar pada abad pertegaha adalah Leoardo dari Pisa, Italia (80 0). Ia lebih dikeal dega ama Fibo-acci. Artiya, aak Boaccio. Meara Pisa yag terkeal

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih terperinci

HUKUM DASAR KIMIA. 2CuO. 28gram nitrogen 52 gram magnesium nitrida 3 Mg + N 2 Mg 3 N 2

HUKUM DASAR KIMIA. 2CuO. 28gram nitrogen 52 gram magnesium nitrida 3 Mg + N 2 Mg 3 N 2 HUKUM DASAR KIMIA ) Hukum Kekekala Massa ( Hukum Lavoisier ). Yaitu : Dalam sistem tertutup, massa zat sebelum da sesudah reaksi adalah sama. 40 Ca + 6 O 56 CaO C + 3 O 44 CO Cotoh soal : Pada wadah tertutup,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit

Lebih terperinci

DERET Matematika Industri 1

DERET Matematika Industri 1 DERET TIP FP UB Pokok Bahasa Barisa Deret Deret aritmetik Deret geometrik Deret pagkat dari bilaga-bilaga asli Deret tak berhigga Nilai-ilai limit Deret koverge da deret diverge Uji kovergesi Deret secara

Lebih terperinci