BAB 2 LANDASAN TEORI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 LANDASAN TEORI"

Transkripsi

1 BB LNDSN TEORI. lytcl Herrchy Process (HP) lytc Herrchy Process (HP) dlh slh stu metode khusus dr Mult Crter Decso Mkg (MCDM) yg dperkelk oleh Thoms Lore Sty. HP dpt dguk utuk memechk mslh pd stus yg kompleks. Mslh yg kompleks dpt drtk bh krter dr sutu mslh yg byk (multkrter), struktur mslh yg belum els, ketdkpst pedpt dr pegmbl keputus, pegmbl keputus lebh dr stu org, sert tdk kurty dt yg tersed. Sel tu, HP sgt bergu sebg lt dlm lss pegmbl keputus d telh byk dguk deg bk dlm berbg bdg sepert perml, pemlh kry, pemlh kosep produk, pemlh lt trsports d l-l. Metode lytcl Herrchy Process (HP) dekembgk oleh Thoms Lore Sty dr Whrto Busess School d l thu 970, yg dguk utuk mecr rgkg tu urut prorts dr berbg ltertf dlm pemech sutu permslh. Dlm kehdup sehr-hr, seseorg sets dhdpk utuk melkuk plh dr berbg ltertf. Ds dperluk peetu prorts d u kosstes terhdp plh-plh yg telh dlkuk. Dlm stus yg kompleks, pegmbl keputus tdk dpegruh oleh stu fktor s melk multfktor d meckup berbg eg mupu kepetg. Pd dsry HP dlh sutu teor umum tetg pegukur yg dguk utuk meemuk skl rso, bk dr perbdg berpsg yg dskrt mupu kotu. Perbdg-perbdg dpt dmbl dr ukur Uversts Sumter Utr

2 ktul tu skl dsr yg mecermk kekut pers d preferes reltf. Metode dlh sebuh kergk utuk megmbl keputus deg efektf ts persol deg meyederhk d mempercept proses pegmbl keputus deg memechk persol tersebut kedlm bg-bgy, met bg tu vrbel dlm sutu susu hrrk, member l umerk pd pertmbg subektf tetg petgy tp vrbel d mestess berbg pertmbg utuk meetpk vrbel yg m yg memlk prorts plg tgg d bertdk utuk mempegruh hsl pd stus tersebut. lytc Herrchy Process (HP) ug dpt dguk dlm sutu kelompok. Sumbg sr d slg berbg de d s serg meghslk pegert d pemhm yg lebh bk tetg mslh, drpd seorg pegmbl keputus tuggl. Tetp dely kelompok tu kecl d pr peserty memlk forms yg bk, bermotvs tgg, d sepkt mege perty dsr yg sedg dgrp. Deg megguk model dlm sutu pertemu kelompok, ggot kelompok mestruktur persoly, member pel (pertmbg), memperdebtk pel tu d member rgumets utuk ll tertetu smp tercp kosesus tu komprom. Lds ksomtk dr lytcl Herrchy Process (HP) terdr dr :. Recprocl Comprso, yg megdug rt bh mtrks perbdg berpsg yg terbetuk hrus bersft berkeblk. Msly, k dlh k kl lebh petg dr pd B mk B dlh /k kl lebh petg dr. b. Homogety, ytu megdug rt kesm dlm melkuk perbdg. Msly, tdk dmugkk membdgk eruk deg bol tes dlm hl rs, k tetp lebh relev k membdgk dlm hl bert. c. Depedece, yg berrt setp level mempuy kt (complete herrchy) lupu mugk s terd hubug yg tdk sempur (complete herrchy). d. Expectto, yg berrt meoolk pel yg bersft ekspekts d preferes dr pegmbl keputus.pel dpt merupk dt kutttf mupu dt yg bersft kulttf. Uversts Sumter Utr

3 . Prsp-Prsp Dsr lytcl Herrchy Process (HP) Dlm meyelesk permslh deg metode HP d beberp prsp dsr yg hrus dphm, ytu :. Decomposto Decomposto merupk prsp utm dlm metode HP yg megguk kosep yk megurk tu memechk persol yg utuh med usurusury yg duudk ke dlm betuk hrrk setelh medefsk permslh tu persol. Utuk medptk hsl yg kurt, pemech dlkuk terhdp usur-usury smp tdk mugk dlkuk pemech lebh lut, sehgg ddptk beberp tgkt dr persol yg hedk dpechk. d du es hrrk, ytu legkp (complete) d tdk legkp (complete). Dlm hrrk legkp, semu eleme pd sutu tgkt memlk hubug terhdp semu eleme yg d pd tgkt berkuty. Semetr hrrk tdk legkp keblk dr hrrk legkp. Betuk struktur decomposto yk : Tgkt pertm : Tuu keputus (Gol) Tgkt kedu : Krter-krter Tgkt ketg : ltertf plh Tuu Krter Krter Krter 3 Krter N ltertf ltertf ltertf M Gmbr. Struktur Hrrk yg Legkp Uversts Sumter Utr

4 Tuu Krter Krter Krter 3 Krter N ltertf ltertf ltertf M Sub-ltertf Sub-ltertf Sub-ltertf 3 Sub-ltertf P Gmbr. Struktur Hrrk yg Tdk Legkp b. Comprtve Judgemet Comprtve Judgemet bertuu utuk membut pel tetg kepetg reltf tr du eleme pd sutu tgkt tertetu dlm kty deg tgkt dtsy. Pel merupk t dr HP kre k berpegruh terhdp prorts eleme-eleme. Hsl dr pel lebh mudh dsk dlm betuk mtrks prse comprso. Mtrks prse comprso dlh mtrks perbdg berpsg yg memut tgkt preferes beberp ltertf utuk tp krter d skl preferes tersebut berl -9. Skl preferes yg dguk ytu skl yg meuukk tgkt yg plg redh (equl mportce) smp deg skl 9 yg meuukk tgkt yg plg tgg (extreme mportce). gr dperoleh skl yg tept dlm membdgk du eleme, mk hl yg perlu dlkuk dlh memberk pegert meyeluruh tetg eleme-eleme yg dbdgk d relevsy terhdp krter. Dlm melkuk pel kepetg reltf terhdp du eleme berlku ksom recrpocl. c. Sythess of Prorty Sythess of Prorty dlkuk deg megguk ege vector method utuk medptk bobot reltf bg usur-usur pegmbl keputus. Pd setp mtrks prse comprso terdpt locl prorty. Oleh kre prse Uversts Sumter Utr

5 comprso terdpt pd setp tgkt, mk utuk medptk globl prorty hrus dlkuk stes d tr locl prorty tersebut. pegurut eleme-eleme tersebut meurut kepetg reltf mellu prosedur stes yg dmk prorty settg. d. Logcl Cosstecy Kosstes memlk du mk. Pertm dlh bh obyek-obyek yg serup dpt dkelompokk sesu deg kesergm d relevsy. Kedu dlh tgkt hubug tr obyek-obyek yg ddsrk pd krter tertetu, msly sm petg, sedkt lebh petg, els lebh petg, mutlk lebh petg... Thp Thp HP Thp-thp pegmbl keputus deg Metode HP dlh sebg berkut:. Medefsk mslh d meetuk solus yg dgk. b. Membut struktur hrrk yg dl deg tuu umum, dlutk deg krter-krter, sub krter d ltertf-ltertf plh yg g drgkg. c. Peyusu d pedstrbus kusoer. d. Pemdh tgkt kepetg verbl ke dlm tgkt kepetg umerk utuk dmsuk kedlm mtrks perbdg berpsg deg megguk skl smp deg 9. e. Mert-rtk hsl perbdg berpsg deg rt-rt geometrc kre pel melbtk byk org (group decso). Utuk meghtug rt-rt geometrk, l hrus dklk, d dr hsl dtrk kr pgkt blg yg sm deg umlh org yg member pel tu. Formul rt-rt geometrc dlh G x x x3... x () dm : G = rt-rt geometrc; x,...,, x, x3 x = pel ke,,3,,; Uversts Sumter Utr

6 = byky pel f. Membetuk mtrks perbdg berpsg yg meggmbrk kotrbus reltf tu pegruh setp eleme terhdp msg-msg tuu tu krter yg setgkt dtsy. Perbdg dlkuk berdsrk plh tu udgemet dr pembut keputus deg mel tgkt kepetg sutu eleme dbdgk eleme ly. g. Meormlk dt ytu deg membg l dr setp eleme d dlm mtrks yg berpsg deg l totl dr setp kolom. h. Meghtug l ege vector d megu kosstesy, k tdk kosste pegmbl dt (preferes) perlu dulg. Nl ege vector yg dmksud dlh l ege vector mxmum yg dperoleh deg megguk mtlb mupu mul.. Megulg lgkh c, d, d e utuk seluruh tgkt hrrk.. Meghtug ege vector dr setp mtrks perbdg berpsg. Nl ege vector merupk bobot setp eleme. Lgkh mestess plh d peetu prorts eleme-eleme pd tgkt hrrk teredh smp pecp tuu. k. Megu kosstes hrrk. Jk tdk memeuh deg CR<0,00 mk pel hrus dulg kembl... Ege vlue d Ege vector Utuk melegkp pembhs tetg ege vlue d ege vector mk k dberk defs defs mege mtrks d vektor.. Mtrks Mtrks dlh sekumpul hmpu obek (blg rl tu kompleks, vrbel vrbel) yg dsusu secr perseg pg (yg terdr dr brs d kolom) yg bsy dbts deg kurug sku tu bs. Jk sebuh mtrks memlk m brs d kolom mk mtrks tersebut berukur (ordo) m x. Mtrks Uversts Sumter Utr

7 dktk buur sgkr (squre mtrx) k m =. D sklr sklry berd d brs ke- d kolom ke- yg dsebut () mtrks etr. m m m m. Vektor dr dmes Sutu vektor deg dmes merupk sutu susu eleme eleme yg tertur berup gk gk sebyk buh, yg dsusu bk meurut brs, dr kr ke k (dsebut vektor brs tu Ro Vector deg ordo x ) mupu meurut kolom, dr ts ke bh (dsebut vektor kolom tu Colom Vector deg ordo x ). Hmpu semu vektor deg kompoe deg etr rl dotsk deg R. Utuk vector u drumusk sebg berkut: R u R U R u 3. Ege vlue d Ege vector Defes: pbl dlh mtrks buur sgkr x, mk vektor tk ol x d dlm R dmk ege vector dr k x kelpt sklr x, yk: Uversts Sumter Utr

8 x x () Sklr λ dmk ege vlue dr d x dktk ege vector yg bersesu deg λ. Utuk mecp ege vlue dr mtrks yg berukur x, mk dpt dtuls pd persm berkut: x x tu secr ekvle I x 0 (3) gr λ med ege vlue, mk hrus d pemech tk ol dr persm. k tetp, persm (3) k mempuy pemech ol k d hy k: I x 0 det (4) I dmk persm krkterstk, sklr yg memeuh persm dlh ege vlue dr. Bl dkethu bh l perbdg eleme terhdp eleme dlh, mk secr teorts mtrks tersebut bercr postf berkeblk, yk Bobot yg dcr dytk dlm vector,,,., 3. Nl meytk bobot krter terhdp keseluruh set krter pd sub sstem tersebut. Jk mekl dert kepetg terhdp fktor d k meytk kepetg dr fktor terhdp k, mk gr keputus med kosste, kepetg terhdp fktor k hrus sm deg utuk semu,, k mk mtrks tersebut kosste. k tu k k k Utuk sutu mtrks kosste deg vektor, mk eleme dpt dtuls: ;,,,3,, Jd, mtrks kosstey dlh: k k k k (5) (6) Uversts Sumter Utr

9 Mk utuk mtrks perbdg berpsg durk med: / (7) Dr persm (7) dpt dlht bh:,,,3,, ; (8) Deg demk utuk mtrks perbdg berpsg yg kosste med:,,,,3,, ; (9),,,,3,, ; (0) Persm (9) d (0) ekuvle deg betuk persm () () Dlm teor mtrks, formuls dekspresk bh dlh ege vector dr mtrks deg l ege. Perlu dkethu bh merupk dmes mtrks tu sedr. Dlm betuk persm mtrks dpt dtuls sebg berkut: () Tetp pd keyty tdk dpt dm bh: k k (3) Slh stu peyebby ytu kre usur mus (decso mker) tdk sellu dpt kosste mutlk dlm megekspresk preferes terhdp eleme-eleme Uversts Sumter Utr

10 yg dbdgk. Deg kt l, bh pel yg dberk utuk setp eleme persol pd sutu level hrrk dpt s tdk kosste (cosstet). Jk,, dlh blg-blg yg memeuh persm: X X (4) Deg ege vlue dr mtrks d k ;,,,, ; mk dpt dtuls: (5) Mslk k sutu mtrks perbdg berpsg bersft tupu memeuh kdh kosstes sepert pd persm (6), mk perkl eleme mtrks sm deg. Ege vlue dr mtrks, I X X I Jk durk persm (7), 0 hsly dlh: 0 0 X (6) (7) 0 (8) Dr persm (8) k durk utuk mecr hrg ege vlue mxmum (λ-mx). Utuk eleme mtrks = bl =, mk.... Sehgg dkethu bh. Seluty dperoleh : 0 0, 0 0 m Uversts Sumter Utr

11 ; Deg demk mtrks pd persm (6) merupk mtrks yg kosste, dm l λ-mx sm deg hrg dmes mtrksy. Jd utuk, mk semu hrg ege vlue-y sm deg ol d hy d stu ege vlue yg sm deg (kostt dlm kods mtrks kosste)...3 Peyusu Prorts Lgkh pertm dlm meetpk prorts eleme-eleme dlm sutu persol keputus dlh deg membut perbdg berpsg (prse comprso), ytu eleme-eleme dbdgk secr berpsg terhdp sutu krter yg dtetuk. Perbdg berpsg dpresetsk dlm betuk mtrks. Skl yg dguk utuk megs mtrks dlh smp deg 9 (skl Sty) deg peels pd Tbel.. Uversts Sumter Utr

12 Tbel. Skl Sty utuk Perbdg Berpsg Tgkt Kepetg Defes Keterg Equl mportce (sm Kedu eleme mempuy pegruh petg) yg sm 3 Wek mportce of oe over other (sedkt lebh petg) Peglm d pel sgt memhk stu eleme dbdgk deg psgy Stu eleme sgt dsuk d 5 Essetl or strog mportce secr prkts domsy sgt (lebh petg) yt, dbdgk deg eleme psgy Stu eleme terbukt sgt dsuk Demostrted mportce d secr prkts domsy 7 (sgt petg) sgt, dbdgk deg eleme psgy 9 Extreme mportce (mutlk lebh petg) Stu eleme mutlk lebh dsuk dbdgk deg psgy, pd tgkt keyk tertgg, 4, 6, 8 Itermedte vlues (l yg Nl dtr du plh yg berdekt) berdekt Resprokl Keblk Jk eleme memlk slh stu gk dts ketk dbdgk Setelh keseluruh proses perbdg berpsg dlkuk, mk betuk mtrks perbdg berpsgy dlh sepert pd Tbel.. Mslk, terdpt obek yg dotsk deg (,,, ) yg k dl berdsrk pd l tgkt kepetgy tr l d dpresetsk dlm mtrks Pr-se Comprso. Mk hsl perbdg dr eleme-eleme opers tersebut k membetuk mtrks berukur sebg berkut: Uversts Sumter Utr

13 Tbel. Mtrks Perbdg Berpsg Nl dlh l perbdg eleme (brs) terhdp (kolom) yg meytk hubug :. Seberp uh tgkt kepetg (brs) terhdp krter C dbdgk deg (kolom) tu b. Seberp uh doms (brs) terhdp (kolom) tu c. Seberp byk sft krter C terdpt pd (brs) dbdgk deg (kolom). Mtrks merupk mtrks recprocl yg dsumsk terdpt eleme ytu,,, yg k dl secr perbdg. Nl perbdg secr berpsg tr d yg dpresetsk dlm sebuh mtrks, deg, =,,,, sedgk merupk l mtrks hsl perbdg yg mecermk l kepetg terhdp bersgkut sehgg dperoleh mtrks yg dormlss. Utuk =, mk l = (dgol mtrks), tu pbl tr eleme opers deg memlk tgkt kepetg yg sm mk = =. Dt dr mtrks perbdg berpsg merupk dsr utuk meyusu vektor prorts dlm HP. Bl vektor pembobot eleme-eleme opers dytk deg W, deg W = (,,, ), mk tests kepetg eleme opers terhdp dlh, sehgg mtrks perbdg berpsg dpt dytk pd Tbel.3. Uversts Sumter Utr

14 Tbel.3 Mtrks Perbdg Itests Kepetg Eleme Opers Model HP ddsrk pdmtrks perbdg berpsg, d m elemeeleme pd mtrks tersebut merupk pel (udgemet) dr respode (decso mker). Seorg decso mker k memberk pel, mempersepsk, tupu memperkrk kemugk dr sutu hl/perst yg dhdp. Mtrks tersebut terdpt pd setp tgkt hrrk (level of herrchy)dr sutu struktur model HP yg membg hbs sutu persol. Berkut cotoh sutu Pr-Wse Comprso Mtrx pd sutu level of herrchy, ytu: J K / 5 L / 7 M / 8 J K L M / 5 / 6 8 / 4 6 Brs kolom : k J dbdgk deg K, mk J lebh petg/dsuk/ dmugkk drpd K ytu sebesr 5, rty: J strog mportce (lebh petg/kut) drpd K, d seterusy. gk 5 buk berrt bh J lm kl lebh besr dr K, tetp J strog mportce dbdgk deg K. Sebg lustrs perhtk mtrks resprokl berkut: Uversts Sumter Utr

15 J K L J K 5 L Membcy/membdgky, dr kr ke k. Jk J dbdgk deg K, mk K strog mportce (lebh petg/kut) dr pd J deg l sebesr 5. Deg demk pd brs kolom ds deg keblk dr 5 yk. rty, K lebh kut dr J. 5 Jk J dbdgk deg L, mk J very strog mportce (sgt petg) dr pd L deg l sebesr 7. Jd brs kolom 3 ds deg l 7, d seterusy...4 U Kosstes Ideks d Rso Dlm pel perbdg berpsg serg terd ketdkkosste dr pedpt/ preferes yg dberk oleh pegmbl keputus. Kosstes dr pel berpsg tersebut devlus deg meghtug Cosstecy Rto (CR). Thoms Lore Sty meetpk pbl CR 0,, mk hsl pel tersebut dktk kosste. Sty telh membuktk bh Ideks Kosstes dr mtrks berordo dpt dperoleh deg rumus: CI mx (6) CI = Rso peympg (devs) kosstes (cosstecy dex) mx = Nl ege terbesr dr mtrks berordo = Orde mtrks Uversts Sumter Utr

16 pbl CI berl ol, mk prse comprso mtrx (mtrks perbdg berpsg) tersebut kosste. Bts ketdkkosste (cosstecy) yg telh dtetpk oleh Thoms Lore Sty dtetuk deg megguk Rso Kosstes (CR), ytu perbdg deks kosstes deg l rdom deks (RI) yg ddptk dr sutu eksperme oleh Ok Rdge Ntol Lbortory kemud dkembgk oleh Whrto School d dperlhtk sepert Tble.4. Nl bergtug pd ordo mtrks. Deg demk, Rso Kosstes dpt drumusk sebg berkut : CR RI CI CR RI = rso kosstes = deks rdom (9) Nl CI tdk k berrt bl tdk terdpt cu utuk meytk pkh CI meuukk sutu mtrks yg kosste tu tdk kosste. Sty medptk l rt-rt Rdom Idex (RI) sepert pd tbel berkut: Tbel.4 Tbel Nl Rdom Ideks (RI) Ordo Mtrks () RI 0,00 0,00 0,58 0,90,,4,3,4 Ordo Mtrks () RI,45,49,5,54,56,57,59 Bl mtrks perbdg berpsg deg l CR lebh kecl dr 0,00 mk ketdkkosste pedpt dr decso mker msh dpt dterm k tdk mk pel perlu dulg. Uversts Sumter Utr

17 .3 Peerp HP dlm Meetuk Urut Prorts Pest Terbg Peerp HP dlm meetuk urut prorts pest terbg dlkuk mellu lgkh-lgkh berkut:. Peetp ssr stud b. Peyusu krter melput: hrg, promo, pely, d fslts. c. Peetp bobot krter mellu kusoer dm peumpg pest yg berd d Bdr Itersol Kul Nmu sebg respode d. Peyusu l msg-msg yk hrg, promo, pely, d fslts meurut vrbel opersol yg dturuk dr krter e. Perhtug l hrrk prorts plh es Pest udr berdsrk perkl bobot krter d msg-msg dr hrg, promo, pely, d fslts. Peyusu kusoer merupk hl yg sgt petg utuk medptk pel krter ytu deg cr memsukk eleme-eleme ke dlm perbdg secr berpsg utuk memberk pel tgkt kepetg msg-msg eleme. Dlm meetuk tgkt kepetg dr eleme-eleme keputus pd setp tgkt hrrk keputus, pel pedpt dlkuk deg megguk fugs berfkr, dkombsk deg preferes pers d pegder. Pel dpt dlkuk deg komprs berpsg ytu deg membdgk setp eleme deg eleme ly pd setp krter sehgg ddpt l kepetg eleme dlm betuk pedpt yg bersft kulttf tersebut dguk skl pel Sty sehgg k dperoleh l pedpt dlm betuk gk (kutttf). Kusoer yg sudh dsusu dsebrk ke respode yg k melkuk perl megguk pest udr d Bdr Itersol Kul Nmu. Uversts Sumter Utr

18 Meetuk Urut Trsports Pest Udr Krter Hrg Promo Pely Fslts G L C S M ltertf Gmbr.3 Skem Hrrk Peetu Urut Prorts Pest Udr Keterg : G = Grud Idoes C = Ctlk L = Lo r S = Sry r = r s M = Mdl r Uversts Sumter Utr

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model

Lebih terperinci

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg

Lebih terperinci

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1) CATATAN KULIAH Pertemu XIII: Alss Dmk d Itegrl () A. Dmk d Itegrs Model Stts : mecr l vrel edoge yg memeuh kods ekulrum tertetu. Model Optms : mecr l vrel plh yg megoptms fugs tuju tertetu. Model Dmk :

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI b LNDSN TEORI. Hmpu Fuzzy Tdk semu hmpu yg dump dlm kehdup sehr-hr terdefs secr els, msly hmpu org msk, hmpu org pd, hmpu org tgg, d sebgy. Msly, pd hmpu org tgg, tdk dpt dtetuk secr tegs pkh seseorg dlh

Lebih terperinci

1 yang akan menghasilkan

1 yang akan menghasilkan Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37 Jurl Mtemtk Mur d Terp Vol. 4 No. Desember : - 7 PENGGUNN BENTUK SMITH UNTUK MENENTUKN BENTUK KNONIK MTRIKS NORML DENGN ENTRI-ENTRI BILNGN KOMPLEKS Thresye Progrm Stud Mtemtk Uversts Lmbug Mgkurt Jl. Jed..

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Sektor perkebu merupk sub sektor pert yg mejd slh stu fktor yg dpt medukug kegt perekoom d Idoes. Slh stu sub sektor perkebu yg cukup besr potesy dlm perekoom Idoes dlh perkebu

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA) BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TORI. egtr roses Mrkov dt dklsfksk sesu deg sft wktu egmt roses sert stte scey. Wktu egmt roses dt bersft dskrt muu kotu d stte scey bersft dskrt muu kotu bk terbts muu tk terbts.. Dt Defs..

Lebih terperinci

BAB VI ANALISIS REGRESI

BAB VI ANALISIS REGRESI BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet

Lebih terperinci

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT Prosdg Semr Nsol Mtemtk d Terpy 06 p-issn : 550-084; e-issn : 550-09 KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT St Muhwh Uversts Jederl Soedrm st_muhwh@yhoo.co.d

Lebih terperinci

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275 DIGRAF ESENTRIS PADA DIGRAF SIEL DIGRAF OMPLIT DAN DIGRAF OMPLIT MULTIPARTIT Reto tur umlsr d Luc Rtsr Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto SH Semrg 5075 Abstrct The eccetrc dgrph of dgrph ED ( D)

Lebih terperinci

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte

Lebih terperinci

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.

Lebih terperinci

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6 home se to ecellece Mt Kulh : Klkulus Kode : TSP 0 SKS : SKS Itegrl Pertemu - 6 home se to ecellece TIU : Mhssw dpt memhm tegrl fugs d plksy TIK : Mhssw mmpu mecr tegrl fugs Mhssw mmpu megguk tegrl utuk

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN ASURANSI. Fitria Rahma Sari dan Dana Indra Sensuse

PENERAPAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN ASURANSI. Fitria Rahma Sari dan Dana Indra Sensuse PENERAPAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN ASURANSI Ftr Rhm Sr d D Idr Sesuse Fkults Ilmu Komputer, Uversts Idoes, Depok, Idoes d@cs.u.c.d Astrk Memlh

Lebih terperinci

VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA

VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA De Prm Sr Jurus Mtemtk Uersts Neger Pg, Ioes eml: eprmsr@yhoo.com Abstrk. Auts lh rgk pembyr tu peerm lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu

Lebih terperinci

Bab 2 Landasan Teori

Bab 2 Landasan Teori Bb 2 Lds Teor 2.1. Ler Progrmmg Model pemrogrm ler tdk mmpu meyelesk ksus-ksus mjeme yg meghedk ssr-ssr tertetu dcp secr smult. Kelemh dlht oleh A. Chres d W.M. Cooper. Merek berdu kemud megembgk model

Lebih terperinci

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS REGRESI

BAB V ANALISIS REGRESI BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug,

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL

III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL III PEMBAHASAN 3.1. Betuk Umum dri Mgic Squre, Bilg Mgic, d Mtriks SPL Mislk eleme dri bris ke-i d kolom ke-j dlh i,j mk mgic squrey secr umum dlh 1,1 1, 1,,1,,,1,, Gmbr 1. Betuk umum mgic squre deg: i,j

Lebih terperinci

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) Bb 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) ANAVA vs ANREG ANAVA ANREG megu perbdg vrbel tergtug () dtu dr vrbel bebs () mempredks vrbel tergtug () mellu vrbel bebs () Ksus: Peelt deg vrbel : 1 Prests Mhssw Kemmpu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki BAB I PENDAHULUAN. Ltr Belkg Populs merupk kumpul dr dvdu orgsme yg memlk sft tumbuh growth, reks respos terhdp lgkugy, d reproduks. Pd dsry, pertumbuh mkhluk hdup pd sutu populs merupk proses yg berlgsug

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres

Lebih terperinci

6. Selanjutnya langkah penyelesaian

6. Selanjutnya langkah penyelesaian MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY DALAM BENTUK A y DENGAN MENGURAIKAN y D Mstk, Mshd, Sr Gemwt Mhssw Progrm Std S Mtemtk Dose Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Pegeth Alm Uversts R Kmps Bwdy Pekbr

Lebih terperinci

( X ) 2 ANALISIS REGRESI

( X ) 2 ANALISIS REGRESI ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk

Lebih terperinci

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor Bb 1 Av stu Alss Vrs (Alss Of Vrce / ANOVA) stu fktor Lerg Objectves 1. Desg d coduct expermets volvg sgle d two fctors. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA METODE STAIRCASE UNTUK MENDAPATKAN BENTUK KANONIK JORDAN DENGAN KARAKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDYA HESTY

UNIVERSITAS INDONESIA METODE STAIRCASE UNTUK MENDAPATKAN BENTUK KANONIK JORDAN DENGAN KARAKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDYA HESTY UNIVERSITS INDONESI METODE STIRCSE UNTUK MENDPTKN BENTUK KNONIK JORDN DENGN KRKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDY HESTY 976 Fkults Mtemtk d Ilmu Pegethu lm Progrm Stud Mtemtk Depok Februr Metode strcse...,

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe

Lebih terperinci

Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Bb Peyeles Persm Ler Smult.. Persm Ler Smult Persm ler smult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjk byk vrbel bebs. Betuk persm ler smult deg m persm d vrbel bebs dpt dtulsk sebg berkut: b b

Lebih terperinci

BAB I KOMBINATORIKA. A. Kaidah Pencacahan Terdapat dua kaidah pencacahan, yaitu kaidah penjumlahan dan kaidah perkaliah.

BAB I KOMBINATORIKA. A. Kaidah Pencacahan Terdapat dua kaidah pencacahan, yaitu kaidah penjumlahan dan kaidah perkaliah. BAB I KOMBINATORIKA Dr. Al Mhmud (Jurus Peddk Mtemtk FMIPA UNY) Combtorcs hs emerged s ew subject stdg t the crossrods betwee pure d plled mthemtcs, the ceter of bustlg ctvty, smmerg pot of ew problems

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser

Lebih terperinci

PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang

PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY Oleh : Yusup Fkults Ilmu Komputer, Uversts AKI Semrg Astrt The frto of No Homoge Lerty Ajustmet System towr Cholesky Doule

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDAARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA Aleder A.. Guw Jurus Mtetk d ttstk, Fkults s d Tekolog, Bus Uversty Jl. KH. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48. gug@bus.edu ABTRACT

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI

Lebih terperinci

MASALAH PROGRAMA LINIER FUZZY DENGAN FUNGSI KEANGGOTAAN LINIER

MASALAH PROGRAMA LINIER FUZZY DENGAN FUNGSI KEANGGOTAAN LINIER JRNA TEKNIK INDSTRI VO. 2 NO. JNI 2000: 28-33 MASAAH PROGRAMA INIER FZZY DENGAN FNGSI KEANGGOTAAN INIER Nyom Sutp Dose Fkults Tekk Jurus Tekk Idustr versts Krste Petr ABSTRAK Asums kepst l-l prmeter dlm

Lebih terperinci

PROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI

PROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI PROGRA LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI Duk Utuk emeuh Slh Stu Syrt emperoleh Gelr Sr Ss (S.S) Progrm Stud temtk Oleh: Berdet Wdsh NI : 7 PROGRA STUDI ATEATIKA JURUSAN ATEATIKA FAKULTAS ATEATIKA DAN

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI

Lebih terperinci

Penilaian Kinerja Guru dengan Metode Analytic Network Process (ANP) untuk Pemilihan Guru Berprestasi

Penilaian Kinerja Guru dengan Metode Analytic Network Process (ANP) untuk Pemilihan Guru Berprestasi Pel Kerj Guru deg Metode Alytc Netork Process (ANP) utuk Pemlh Guru Berprests Nuryt 29 Alvd Mustk Rukm,S.S, MS. Prof.Dr. Mohmmd Is Ir,MT. Cotet : Pedhulu Tju Pustk Metodolog Als d Pembhs Kesmpul Dftr Pustk

Lebih terperinci

PENGHITUNGAN NILAI RESISTOR PENGGANTI MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN ORTONORMAL DARI MATRIKS LAPLACE AMIN LUKMANUL HAKIM G

PENGHITUNGAN NILAI RESISTOR PENGGANTI MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN ORTONORMAL DARI MATRIKS LAPLACE AMIN LUKMANUL HAKIM G PEGHIUGA ILAI RESISOR PEGGAI MEGGUAKA ILAI EIGE DA VEKOR EIGE OROORMAL DARI MARIKS LAPLACE AMI LUKMAUL HAKIM G544 DEPAREME MAEMAIKA FAKULAS MAEMAIKA DA ILMU PEGEAHUA ALAM ISIU PERAIA OGOR 7 PEGHIUGA ILAI

Lebih terperinci

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga Rset Opers Probblstk Teor Permnn (Gme Theor) Deprtement of Mthemtcs FMIPA UNS Lecture 4: Med Strteg A. Metode Cmpurn (Med Strteg) D dlm permnn d mn permnn tersebut tdk mempun ttk peln, mk pr pemn kn bersndr

Lebih terperinci

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)

Lebih terperinci

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl

Lebih terperinci

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl

Lebih terperinci

Unit 1 KONSEP DASAR ARITMETIKA. Josef Tjahjo Baskoro Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan

Unit 1 KONSEP DASAR ARITMETIKA. Josef Tjahjo Baskoro Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan Ut KONSEP DASAR ARITMETIKA Josef Tjhjo Bskoro Clr Ik Sr Bdhyt Pedhl M ter yg k Ad peljr pertm kl pd mt klh pemech mslh mtemtk dlh kosep dsr rtmetk. Kompetes dsr yg hrs dks setelh mempeljr t dlh Ad mmp

Lebih terperinci

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON SKRIPSI oleh: KHUTWATUN NASIHA NIM: 4 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI (UIN) MALANG MALANG

Lebih terperinci

Solusi Sistem Persamaan Linear

Solusi Sistem Persamaan Linear Sos Sstem Persm Ler Sstem persm er: h persm deg h kow j d dketh, j,,, j? So: z 6 z z () () () persm d kow Jw: z 6.5 z.5 z () () () ems : pers. ().5 pers. () pers. ().5 pers. () z 6.5 z 8z 8 () () () ems

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Alss Regres Alss regres dlh tekk sttstk yg ergu utuk memerks d memodelk huug dtr vrel-vrel. Peerpy dpt djump secr lus d yk dg sepert tekk, ekoom, mjeme, lmu-lmu olog, lmu-lmu sosl,

Lebih terperinci

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id A. METODE PROGRAM LINIER Terdpt hubug g ert tr teor per d progr ler kre setp betuk per berulh ol dr du org (g berhgg) dpt dtk sebg sutu betuk progr ler d seblk, setp perslh progr ler dpt dsk sebg sutu

Lebih terperinci

MAKALAH STATISTIK DAN STOKASTIK

MAKALAH STATISTIK DAN STOKASTIK MAKALAH STATISTIK DAN STOKASTIK DISUSUN OLEH : Yop Mrss Shte 6567 ROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO DEARTEMEN TEKNOLOGI INDUSTRI SEKOLAH VOKASI UNIVERSITAS DIONEGORO SEMARANG 7 KATA ENGANTAR u syukur kehdrt

Lebih terperinci

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i Iterl Tertetu..6 oe d ust ss Ttk Bert slk d du ed s-s elk ss sesr d y dletkk pd pp er de jrk erturut-turut d d d dr ttk pey pd - y ered. Ked terseut k se jk dpeuh d d. d d Sutu odel tets y k dperoleh pl

Lebih terperinci

DIKTAT. Mata Kuliah METODE NUMERIK. Oleh: I Ketut Adi Atmika

DIKTAT. Mata Kuliah METODE NUMERIK. Oleh: I Ketut Adi Atmika DIKTAT Mt Kulh METODE NUMERIK Oleh: I Ketut Ad Atmk JURUSAN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA 6 KATA PENGANTAR Dktt dsusu utuk memudhk mhssw dlm memhm beberp metode umerk utuk meyelesk persm-persm

Lebih terperinci

INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA. Delta Integral and Properties of Delta Integral

INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA. Delta Integral and Properties of Delta Integral Jurl Brekeg Vol. 7 No. Hl. 3 8 (03) INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA Delt Itegrl d Propertes of Delt Itegrl MOZART WINSTON TALAKUA, MARLON STIVO NOYA VAN DELSEN Stf Jurus Mtemtk, FMIPA, Uptt Alum Jurus

Lebih terperinci

BAB III STUDI PUSTAKA

BAB III STUDI PUSTAKA BAB III STUDI PUSTAA III.. Btubr Dlm Peggu Eerg d Pembgu Ekoom Idustr btubr memberk kotrbus pd pembgu ekoom dlm betuk, yg berkt deg tmbg btubr d peggu btubr. Hl yg terkt deg peggu btubr dlh pembgkt teg

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN Lesso Study FMIPA UNY RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINEAR II SEMESTER : III TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN SUB TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN WAKTU : X 5 A. Stdr Kompetesi:

Lebih terperinci

Optimalisasi Harga Penjualan Perumahan dengan Metode Goal Programming (Studi Kasus: Golden Gindi Residence Kota Bima Nusa Tenggara Barat)

Optimalisasi Harga Penjualan Perumahan dengan Metode Goal Programming (Studi Kasus: Golden Gindi Residence Kota Bima Nusa Tenggara Barat) Jurl Mtemtk Vol. No., Desember 0. ISSN: 69-94 Optmlss Hrg Peul Perumh deg Metode Gol Progrmmg (Stud Ksus: Golde Gd Resdece Kot Bm Nus Teggr Brt) Llk Ik Rhmwt Jurus Mtemtk FMIPA Uversts Udy, Bukt Jmbr-Bl

Lebih terperinci

Anuitas. Anuitas Akhir

Anuitas. Anuitas Akhir Auts Auts bersl r kt bhs Iggrs uty yg pt efsk sebg rgk pembyr tu peerm tetp lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu tertetu. Kt uty sly berrt pembyr ul (thu), k tetp serg eg berjly wktu kt uts jug

Lebih terperinci

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras Jrl Grde Vol No Jr 6 : 9-4 Betk Umm Perls Teorem Pythors Ml stt By Kerm Ulsr les Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Peeth lm Uversts Bekl Idoes Dterm Septemer 5; dset Desemer 5 strk - Peelt memhs perls teorem

Lebih terperinci

PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : PT. SINAR KENCANA INTERMODA SURABAYA)

PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : PT. SINAR KENCANA INTERMODA SURABAYA) Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : SINAR KENCANA INTERMODA

Lebih terperinci

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ 3. Mtriks Toeplitz Defiisi 3. Mtriks Toeplitz dlh sutu mtriks [ t ; k, j = 0,,..., ] : T =, k j, deg ili,, d ideks yg diguk setip etriy

Lebih terperinci

Bab IV Faktorisasi QR

Bab IV Faktorisasi QR Bb IV Ftorss QR. Pedhulu Ftorss QR dr mtr A beruur m dlh pegur mtr A mejd A Q R dm Q R m m dlh orthogol d R R m segtg ts. Ftorss serg jug dsebut ftorss orthogol (orthogol ftorzto). Ad beberp r yg dgu utu

Lebih terperinci

MODUL KULIAH SUDRADJAT

MODUL KULIAH SUDRADJAT MODUL KULIAH SUDRADJAT JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN BANDUNG 8 KATAPENGANTAR Modul kulh dsusu sebg pelegkp buku text kulh tetg Logk Fuzzy, yg

Lebih terperinci

Pertemuan : 3 Materi : Sistem Persamaan Linear : - Teorema Eksistensi - Reduksi ke Bentuk Echelon

Pertemuan : 3 Materi : Sistem Persamaan Linear : - Teorema Eksistensi - Reduksi ke Bentuk Echelon Pertemu : 3 Mteri : Sistem Persm Lier : - Teorem Eksistesi - Reduksi ke Betuk Echelo Stdr Kompetesi : Setelh megikuti perkulih ii mhsisw dihrpk dpt. memhmi kemli pegerti mtriks d trsformsi lier. memhmi

Lebih terperinci

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif Vol. 3 No. 80-85 Ju 007 Bts Nl Ege Mksl D Mtks Tk Negtf A. Kes Jy Abstk Ide ut skps dlh utuk edptk etode dl eetuk bts d l ege ksl d tks tk egtf deg bedsk bts Fobeus. Ytu R d dlh ulh bs tu kolo u d R dlh

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 7 BAB TINJAUAN PUSTAKA. Sstem Perml Cerds Perlku Kosume Sstem Perml Cerds Perlku Kosume dlh sebuh sstem g berfugs utuk merml sub produk p g seber dbutuhk oleh kosume ketk g membel sutu produk berdsrk kods

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK Pegtr Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. Msly dlm termodmk, model Deye utuk megtug kpsts ps dr ed pdt.

Lebih terperinci

dan mempunyai vektor normal n =(a b c). Misal P(x,y,z) suatu titik berada pada bidang. 1. Persamaan bidangnya adalah n P P

dan mempunyai vektor normal n =(a b c). Misal P(x,y,z) suatu titik berada pada bidang. 1. Persamaan bidangnya adalah n P P Rug Vektor Tuju:. Megigt kembli persm gris d bidg di rug.. Memhmi ksiom rug vektor, kombisi liier d rug bgi.. Megigt kembli pegerti bebs d bergtug liier, bsis d dimesi. Arti geometris dri determi Jik A

Lebih terperinci

SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Nurdinintya Athari (NDT)

SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Nurdinintya Athari (NDT) SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nurdiity Athri (NDT) Sistem Persm Lier (SPL) Sub Pokok Bhs Pedhulu Solusi SPL deg OBE Solusi SPL deg Ivers mtriks d Atur Crmmer SPL Homoge Beberp Apliksi Sistem Persm Lier Rgki

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11) III PEMBAHASAN 3 Alisis Metode Perhtik persm itegrl Volterr berikut y ( f( λ Ktyt ( ( (8 deg y( merupk fugsi yg k ditetuk sutu kostt f( fugsi sembrg yg dikethui d terdefiisi pd R d K(ty(t sutu fugsi yg

Lebih terperinci

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT OLUI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGI PEMBANGKIT Aleder A Guw Jurus Mtemt d ttst Fults s d Teolog, Uversts B Nustr Jl. K. H. yhd No. 9, Kemggs/Plmerh, Jrt Brt 8 gug@bus.edu ABTRACT Ths rtcle dscusses bout

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel BAB TINJAUAN TEORITIS.. Regres Ler Sederh Regres ler dlh lt sttst yg dpergu utu megethu pegruh tr stu tu beberp vrbel terhdp stu buh vrbel. Vrbel yg mempegruh serg dsebut vrbel bebs, vrbel depede tu vrbel

Lebih terperinci

DEFINISI INTEGRAL. ' untuk

DEFINISI INTEGRAL. ' untuk DEINISI INTEGRAL Dlm mtemtk d eerp stl sepert des, teorem, lemm Istl petg kre meujuk keeksstes Des dl peryt yg erl er kre dsepkt, d tdk perlu duktk Teorem dl peryt yg dpt duktk keery Lemm dl teorem kecl,

Lebih terperinci

GEOMETRI EUCLID EG(2, p n ) UNTUK MEMBENTUK RANCANGAN BLOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG

GEOMETRI EUCLID EG(2, p n ) UNTUK MEMBENTUK RANCANGAN BLOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG GEOMETRI EUCLID EG(, p ) UNTUK MEMBENTUK RANCANGAN BLOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG Bmg Irwto d Yu Hdyt Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Soedrto, S.H, Semrg 5075 Astrt. A Bled Iomplete Blok (BIB) desg

Lebih terperinci

JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1

JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1 FITRIANA RICHA HIDAYATI 7 46 Dose Pembimbig M. ARIEF BUSTOMI, M.Si Surby, Jui JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER Alis disesuik deg geometri

Lebih terperinci

MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT

MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT Rz Phlev, Arsm Ad, Sgt Sugrto Mhssw Progrm Stud S Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults

Lebih terperinci

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI WIDYA WAHYUNI

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI WIDYA WAHYUNI UNIVERSITAS INDONESIA PENAKSIRAN PARAMETER MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI WIDYA WAHYUNI 07066003 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI MATEMATIKA DEPOK

Lebih terperinci

bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan )

bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan ) Kus Uji d Lem Neym-Perso Kebik sutu uji serig diukur oleh d. Di dlm prktek, bisy ditetpk, d kibty wilyh peolk (WP) mejdi tertetu pul. Kierj sutu uji jug serig diukur oleh p yg disebut kus uji (power of

Lebih terperinci

Daftar Isi. Halaman i KATA PENGANTAR

Daftar Isi. Halaman i KATA PENGANTAR KATA PENGANTAR Dftr Is Hlm DAFTAR ISI BAB I PENDAHULUAN PENGERTIAN METODE NUMERIK BILANGAN DAN ANGKA SIGNIFIKAN KONSEP DASAR KALKULUS : NILAI ANTARA DAN DERET TAYLOR GALAT DAN TOLERANSI DALAM METODE NUMERIK

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Alytic Hierchy Process ( AHP ) Metod Alytic Hierchy Process (AHP) dikembgk oleh Prof. Thoms Lorie Sty dri Whrto School utuk mecri rgkig tu urut priorits dri berbgi ltetif dlm

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Peyelesi Persm Liier Simult Persm Liier Simult Persm liier simult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjik byk vribel bebs Betuk persm liier simult deg m persm d vribel bebs ij utuk i= s/d m d

Lebih terperinci

FUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter

FUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter IV. FUNGSI KARAKTERISTIK Pd bgi seljuty k dijbrk megei ugsi krkteristik. Pd peeliti ii k ditetuk ugsi krkteristik dri distribusi our-prmeter geerlized t deg megguk deiisi d kemudi k membuktik ugsi krkteristik

Lebih terperinci

Seminar Nasional IENACO ISSN: METODE USULAN UNTUK ANALISIS SENSITIFITAS DALAM PEMILIHAN PEMASOK

Seminar Nasional IENACO ISSN: METODE USULAN UNTUK ANALISIS SENSITIFITAS DALAM PEMILIHAN PEMASOK Semr Nsol IENACO - 07 ISSN: 337-4349 METODE USULAN UNTUK ANALISIS SENSITIFITAS DALAM PEMILIHAN PEMASOK Agus Rstoo *, Prtkto, Puromo Bud Stoso 3, Ishrdt Pmbud Tm 4, Jurus Tekk Mes, 3,4 Jurus Tekk Idustr

Lebih terperinci

BAB I SISTEM PERSAMAAN LINEAR

BAB I SISTEM PERSAMAAN LINEAR BAB I SISTEM PERSAMAAN LINEAR Sistem persm ditemuk hmpir di semu cg ilmu pegethu Dlm idg ilmu ukur sistem persm diperluk utuk mecri titik potog eerp gris yg seidg, di idg ekoomi tu model regresi sttistik

Lebih terperinci

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan MA1201 MATEMATIKA 2A Hedr Guw Semester II, 2016/2017 24 Februri 2017 9.6 Deret Pgkt Kulih yg Llu Meetuk selg kekoverge deret pgkt 9.7 Opersi pd Deret Pgkt Melkuk opersi pd deret pgkt yg dikethui jumlhy

Lebih terperinci

DETERMINAN MATRIKS dan

DETERMINAN MATRIKS dan DETERMINN MTRIKS d TRNSFORMSI ELEMENTER gusti Prdjigsih, M.Si. Jurus Mtemtik FMIP UNEJ tiprdj.mth@gmil.com DEFINISI Utuk setip mtriks bujursgkr berordo x dpt dikitk deg tuggl sutu bilg rel yg dimk determi.

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linear Elementer Aljr Lier Elemeter MA SKS Silus : B I Mtriks d Opersiy B II Determi Mtriks B III Sistem Persm Lier B IV Vektor di Bidg d di Rug B V Rug Vektor B VI Rug Hsil Kli Dlm B VII Trsformsi Lier B VIII Rug Eige

Lebih terperinci

HUKUM SYLVESTER INERSIA

HUKUM SYLVESTER INERSIA Vol 6 No 3 44-56 Desember 3 ISSN : 4-858 HUKUM SYLVESTER INERSIA R Heru Tjhj Jurus Mtemt FMIPA UNDIP Abstr Mtrs represets sutu betu udrt dpt dsj sebg mtrs dgol Eleme pd dgol utm mtrs represets tersebut

Lebih terperinci

BAB 12 METODE SIMPLEX

BAB 12 METODE SIMPLEX METODE ANAISIS PERENCANAAN Mteri 9 : TP 3 SKS Oleh : Ke Mrti Ksikoe BAB METODE SIMPE Metode Simplex dlh metode pemrogrm liier yg mempuyi peubh (vrible) byk, sehigg dimesiy lebih dri 3. Metode simplex dpt

Lebih terperinci

Bab 3 SISTEM PERSAMAAN LINIER

Bab 3 SISTEM PERSAMAAN LINIER Alis Numerik Bh Mtrikulsi B SISTEM PERSAMAAN LINIER Pedhulu Pd kulih ii k dipeljri eerp metode utuk meelesik sistem persm liier Peelesi sistem persm deg jumlh vriel g tidk dikethui serig ditemui didlm

Lebih terperinci

Bila kita mempunyai suatu sistem persamaan linier 2x + 3y + 3z = 0 x + y + 3z = 0 x + 2y z = 0

Bila kita mempunyai suatu sistem persamaan linier 2x + 3y + 3z = 0 x + y + 3z = 0 x + 2y z = 0 LJBR MTRIKS Bil kit mempui sutu sistem persm liier + + z = + + z = + z = Mk koefisie tersebut di ts disebut MTRIKS, d secr umum dpt ditulisk sbb : Jjr bilg tersebut di ts disebut MTRIKS, d secr umum dpt

Lebih terperinci