DINAMIKA MODEL POPULASI SPESIES TUNGGAL PADA LINGKUNGAN TERCEMAR DENGAN WAKTU TUNDA TUNGGAL DISKRET LAILATUL QODARIAH
|
|
- Susanti Budiono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 DINAMIKA MODEL POPULASI SPESIES TUNGGAL PADA LINGKUNGAN TERCEMAR DENGAN WAKTU TUNDA TUNGGAL DISKRET LAILATUL QODARIAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
2
3 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Dinamika Model Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar dengan Waktu Tunda Tunggal Diskret adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, September 2014 Lailatul Qodariah NIM G
4 ABSTRAK LAILATUL QODARIAH. Dinamika Model Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar dengan Waktu Tunda Tunggal Diskret. Dibimbing oleh ELIS KHATIZAH dan ALI KUSNANTO. Dalam karya ilmiah ini dijelaskan tentang model populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar. Dalam model ini dipelajari perilaku kestabilan populasi spesies tunggal yang terkena efek polutan akibat pencemaran lingkungan. Perilaku kestabilan yang dipelajari adalah perilaku kestabilan yang dibatasi, yaitu perilaku kestabilan model ketika tidak ada penambahan polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar dan ketika ada penambahan polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar. Pada kondisi titik tetap tertentu, perilaku kestabilan lokal ditentukan dengan kriteria Routh-Hurwitz dan perilaku kestabilan global dianalisis menggunakan fungsi Lyapunov. Mengubah nilai-nilai parameter sistem seperti parameter penambahan polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar akan memunculkan bifurkasi Hopf. Keberadaan bifurkasi Hopf dianalisis menggunakan kriteria Liu yang berkaitan dengan kriteria Routh-Hurwitz. Model populasi spesies tunggal pada karya ilmiah ini juga mempelajari efek waktu tunda tunggal diskret sebagai realisasi bahwa penyerapan polutan oleh populasi dari lingkungan tercemar tidak seketika terserap oleh populasi, melainkan membutuhkan waktu hingga akhirnya mencemari populasi. Panjang waktu tunda ditentukan menggunakan kriteria Nyquist sebagai upaya mempertahankan kestabilan model. Simulasi menggunakan software matematika digunakan sebagai upaya mengilustrasikan hasil analisis model. Kata kunci: bifurkasi Hopf, spesies tunggal, waktu tunda. ABSTRACT LAILATUL QODARIAH. The Dynamics of a Single-Species Population in a Polluted Environment with Single Discrete Time Delay. Supervised by ELIS KHATIZAH dan ALI KUSNANTO. This manuscript describes a single-species population model in a polluted environment. This model describes the stability of a single-species population behavior which is affected by the pollution effect. The focus of stability is restricted, the stability of behavior when there is no additional of exogenous pollutants into the polluted environment and the opposite condition, there is an additional of exogenous pollutants into the environment. For a certain fixed point, a condition of local stability behavior was determined by Routh-Hurwitz criterion and the behavior of global stability was analyzed by Lyapunov function.
5 Changing the value of parameters system such as the parameter of additional of exogenous pollutants into the polluted environment will trigger Hopf bifurcation existence. The occurrence of Hopf bifurcation was analyzed by Liu criterion that related to the Routh-Hurwitz criterion. A single-species population model in this manuscript also describes the effect of a single discrete time delay as a realization that the absorption of pollutants was not immediately absorbed by the population, but needing a time to contaminate the population. Furthermore, the time delay was estimated by using the Nyquist criterion in order to maintain the stability of the model. Mathematical simulation using a software was used to illustrate the results of models analysis. Keywords: Hopf bifurcation, single-species, time delay
6
7 DINAMIKA MODEL POPULASI SPESIES TUNGGAL PADA LINGKUNGAN TERCEMAR DENGAN WAKTU TUNDA TUNGGAL DISKRET LAILATUL QODARIAH Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Matematika DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
8
9 Judul Skripsi : Dinamika Model Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar dengan Waktu Tunda Tunggal Diskret Nama : Lailatul Qodariah NIM : G Disetujui oleh Elis Khatizah, MSi Pembimbing I Drs Ali Kusnanto, MSi Pembimbing II Diketahui oleh Dr Toni Bakhtiar, MSc Ketua Departemen Tanggal Lulus:
10 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta ala atas segala karunia-nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Judul yang dipilih dalam studi pustaka yang dilaksanakan sejak bulan Januari 2014 ini ialah Dinamika Model Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar dengan Waktu Tunda Tunggal Diskret. Terima kasih penulis ucapkan kepada semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian karya ilmiah ini khususnya Ibu Elis Khatizah, MSi dan Bapak Drs Ali Kusnanto, MSi selaku pembimbing, serta Bapak Dr Paian Sianturi yang telah banyak memberi saran. Di samping itu, penghargaan penulis sampaikan kepada Bapak Winardi dan Ibu Masyitoh selaku orangtua yang memberikan dukungan, semangat, dan doa tanpa henti. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada adik, kakak, seluruh keluarga, serta teman-teman atas segala doa, semangat, dan kasih sayangnya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat. Bogor, September 2014 Lailatul Qodariah
11 DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN PENDAHULUAN Latar Belakang 1 Tujuan Penelitian 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 HASIL DAN PEMBAHASAN 8 Model Matematika 8 Model Matematika Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar Tanpa Waktu Tunda 8 Model Matematika Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar dengan Waktu Tunda Tunggal Diskret 15 Perkiraan Panjang Waktu Tunda 20 SIMULASI MODEL TANPA WAKTU TUNDA 22 DINAMIKA MODEL DENGAN WAKTU TUNDA 32 SIMPULAN 33 DAFTAR PUSTAKA 34 LAMPIRAN 36 RIWAYAT HIDUP 55 viii viii
12 DAFTAR GAMBAR 1 Dinamika Populasi Spesies Tunggal untuk Model = Dinamika Populasi Spesies Tunggal untuk Model > 0 dengan < Dinamika Populasi Spesies Tunggal untuk Model > 0 dengan > Kestabilan Global pada Titik Tetap 25 5 Dinamika Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar Berdasarkan Parameter q 26 6 Dinamika Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar Berdasarkan Parameter p 28 7 Dinamika Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar Berdasarkan Parameter 29 DAFTAR LAMPIRAN 1 Penondimensionalan Model 36 2 Penentuan Titik Tetap untuk Model = Penentuan Titik Tetap untuk Model > Penentuan Nilai Eigen untuk Model = Penentuan Nilai Eigen untuk Model > Kestabilan Global 44 7 Pelinearan Model dengan Waktu Tunda 44 8 Mencari Persamaan Karakteristik Model dengan Waktu tunda 47 9 Analisis Bifurkasi Hopf Model dengan Waktu Tunda Transformasi Laplace pada Model dengan Waktu Tunda Kriteria Nyquist Kode Program Bidang Solusi Kode Program Bidang Fase Kode Program Gambar Bidang Fase Kestabilan Global 54
13 PENDAHULUAN Latar Belakang Pencemaran lingkungan merupakan risiko yang timbul dari pesatnya perkembangan industri saat ini. Kehadiran racun atau polutan yang merupakan zat, bahan, atau unsur yang tercampur dalam lingkungan dengan kadar berlebih dapat mengubah, menghalangi, atau mengganggu fungsi lingkungan. Hal ini merupakan indikator terjadinya pencemaran lingkungan (Siahaan 2004). Fenomena pencemaran ini akan menyebabkan berkurangnya daya dukung lingkungan yang kemudian akan memengaruhi laju pertumbuhan spesies di lingkungan. Hujan asam adalah salah satu contoh fenomena lingkungan yang menggambarkan adanya fenomena pencemaran udara. Hujan asam disebabkan oleh jenis senyawa tertentu dari polusi udara yang bercampur dengan uap air, seperti hujan atau kabut. Hujan asam ini kemudian jatuh ke bumi sebagai larutan asam dengan komponen utamanya adalah oksidasi dari Sulfur dan Nitrogen. Kedua komponen ini secara dominan dihasilkan dari pembangkit listrik pembakaran batu bara, pelumeran tembaga, pabrik, dan emisi kendaraan bermotor. Oksidasi ini berubah secara kimiawi pada atmosfer dan kembali ke bumi melalui hujan, salju, kabut atau debu. Proses pengasaman lingkungan ini dapat mengubah struktur ekologi sehingga memengaruhi komunitas ekologi (Van Lier dan Irene1980). Beberapa tahun terakhir, masalah polusi lingkungan ini menjadi perhatian serius karena polusi dapat memengaruhi kelangsungan hidup jangka panjang dari spesies dan keanekaragaman hayati dari habitat (Siahaan 2004). Oleh karena itu, studi tentang efek dari polutan pada populasi dan penilaian risiko untuk populasi menjadi cukup penting. Masalah memperkirakan efek dari polutan pada populasi melalui model matematika merupakan cara yang efektif. Penelitian terkait pendugaan efek polutan pada sistem ekologi menggunakan model matematika dilakukan pertama kali oleh Hallam dan rekannya pada tahun 1983 (Hallam et al. 1983). Sejak itu banyak penelitian yang mempelajari efek dari polutan pada lingkungan tercemar, termasuk Pal dan Samanta yang memaparkan model populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar dengan mempertimbangkan adanya kontrol pencemaran pada populasi (Pal dan Samanta 2010). Selanjutnya, dipahami bahwa banyak proses alami atau buatan manusia pada sistem ekologi, pengobatan, proses kimia, dan proses lainnya merupakan proses yang melibatkan waktu tunda. Waktu tunda sangat sering terjadi, hampir pada semua kondisi, sehingga memedulikannya adalah memedulikan realitas (Kuang 1993). Mempertimbangkan waktu tunda dalam mempelajari efek polutan terhadap populasi pada lingkungan tercemar juga dianggap perlu. Hal ini terjadi karena polutan pada lingkungan tercemar tidak seketika terserap oleh populasi, melainkan membutuhkan waktu hingga akhirnya mencemari populasi tersebut. Dalam karya ilmiah ini, dianalisis model matematika populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar tanpa waktu tunda dan model matematika populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar dengan waktu tunda tunggal diskret
14 2 yang disusun oleh Sharma dan Samanta (2013). Dari model ini akan dianalisis karakteristik, kestabilan, dinamika, dan perkiraan panjang waktu tunda pada populasi spesies tunggal yang dipengaruhi oleh lingkungan tercemar. Tujuan Karya Ilmiah Tujuan karya ilmiah ini adalah: 1. Menganalisis dinamika kestabilan dan menunjukkan adanya bifurkasi Hopf pada model matematika populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar tanpa waktu tunda Sharma dan Samanta (2013). 2. Menganalisis dinamika kestabilan dan menunjukkan adanya bifurkasi Hopf pada model matematika populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar dengan waktu tunda tunggal diskret Sharma and Samanta (2013). 3. Memperkirakan panjang waktu tunda pada model matematika populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar dengan waktu tunda tunggal diskret Sharma dan Samanta (2013). TINJAUAN PUSTAKA Diberikan fungsi persamaan diferensial sebagai berikut. (1) Persamaan (1) disebut sistem dimensi satu atau sistem orde satu dengan x(t) adalah nilai real fungsi dari waktu dan f(x) adalah nilai real fungsi dari yang bergantung terhadap waktu. Persamaan (1) memunyai titik tetap jika memenuhi. Titik tetap disebut juga titik kritis atau titik kesetimbangan (Tu 1994). Persamaan (1) dikatakan sistem persamaan diferensial linear jika f merupakan fungsi linear dan persamaan (1) dikatakan sistem persamaan diferensial taklinear jika f merupakan fungsi taklinear. Untuk suatu sistem persamaan diferensial taklinear, analisis kestabilannya dilakukan melalui pelinearan. Tahap pertama dalam pelinearan terhadap persamaan (1) adalah mengasumsikan persamaan (1) sebagai persamaan taklinear dengan turunan parsial dari persamaan (1) kontinu di R n. Menggunakan ekspansi Taylor di sekitar titik tetapnya diperoleh, (2) dengan [ ],
15 dan adalah suku berorde tinggi yang memiliki sifat (Tu 1994). Persamaan (2) dapat dituliskan dalam bentuk. Misalkan matriks A berukuran, maka suatu vektor taknol x di R n disebut vektor eigen dari A, jika untuk suatu skalar, yang disebut nilai eigen dari A, berlaku (3) Vektor x disebut vektor eigen yang bersesuaian dengan nilai eigen. Untuk mencari nilai eigen dari matriks A yang berukuran, maka persamaan (3) dapat ditulis sebagai berikut. (4) dengan I adalah matriks identitas, maka persamaan (4) akan memiliki solusi taknol jika dan hanya jika, (5) dengan merupakan persamaan karakteristik dari A (Meiss 2007). (Giesl 2007; Meiss 2007) menjelaskan bahwa kestabilan titik tetap dapat ditentukan dengan memperhatikan nilai-nilai eigen, yaitu yang diperoleh dari persamaan karakteristik. Secara umum, kestabilan titik tetap memunyai perilaku sebagai berikut. 1. Stabil, jika a. untuk setiap i. b. Terdapat untuk sembarang j dan, untuk setiap. Stabil asimtotik jika untuk setiap i. Stabil asimtotik terbagi menjadi dua, yaitu asimtotik lokal dan asimtotik global. Titik dikatakan titik tetap stabil asimtotik lokal jika hanya berlaku untuk nilai-nilai state awal di sekitar titik tetap, sedangkan titik dikatakan titik tetap stabil asimtotik global jika berlaku untuk semua nilai-nilai state awal, semua state akan bergerak menuju satu titik tetap yang sama. 2. Tidak stabil, jika terdapat paling sedikit satu i sehingga. 3. Sadel, jika perkalian dua buah nilai eigen real sembarang adalah negatif ( untuk i dan j sembarang). Sadel hiperbolik, jika, untuk setiap i. Dalam permasalahan tertentu, tidak mudah menentukan kestabilan titik tetap dengan hanya menggunakan tanda bagian real nilai eigen. Oleh karena itu, diperlukan metode penentuan kestabilan titik tetap lain yang dapat menentukan tanda bagian real nilai eigen suatu persamaan karakteristik. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode kestabilan Routh-Hurwitz, yaitu suatu metode untuk menunjukkan kestabilan dengan tidak harus menghitung akar-akar persamaan karakteristik secara langsung. Kriteria Kestabilan Routh-Hurwitz terdapat pada teorema berikut. 3
16 4 Teorema Routh-Hurwitz Criterion 1: Misalkan bilangan-bilangan real, jika. Semua nilai dari persamaan karakteristik, (6) memunyai bagian real yang negatif jika dan hanya jika untuk setiap i=1,2,,k, determinan dari matriks M i [ ] adalah positif. Sehingga menurut kondisi Routh-Hurwitz dalam teorema 1, untuk suatu k, disebutkan bahwa titik tetap stabil asimtotik lokal jika dan hanya jika, Untuk kasus k = 3, kondisi Routh-Hurwitz disajikan pada teorema berikut. Teorema Routh-Hurwitz Criterion 2: Misalkan A, B, C bilangan real. Bagian real dari setiap nilai eigen persamaan karakteristik adalah negatif jika dan hanya jika A, B, C positif dan AB > C (Fisher 1990). Bukti: Routh Hurwitz criterion 2: Misalkan A, B, C adalah bilangan real, bagian real nilai eigen dari persamaan polinomial karakteristik 3 2 (7) adalah negatif jika dan hanya jika A, C positif dan AB > C. 3 2 Dari persamaan maka. Menurut teorema Routh Hurwitz criterion 2 persamaan karakteristik 3 2 memunyai bagian real nilai eigen negatif jika positif, sehingga
17 5 karena maka Routh Hurwitz criterion 2 terbukti Kestabilan dapat bersifat lokal dan bersifat global. Kestabilan lokal mudah ditentukan dengan pendekatan linear. Sedangkan kestabilan global cukup sulit ditentukan. Menggunakan fungsi Lyapunov adalah salah satu metode yang dapat digunakan dalam menentukan kestabilan global. Verhulst (1990) menjelaskan bahwa fungsi Lyapunov dari suatu sistem persamaan diferensial bersifat tidak tunggal. Misal diberikan fungsi dan titik kestabilan persamaan (1). Fungsi V disebut fungsi Lyapunov jika memenuhi ketiga pernyataan berikut. 1. Fungsi V kontinu dan memunyai turunan parsial pertama yang kontinu Pada E. 2. Fungsi untuk dengan, dan = 0 dengan (dengan titik tetap merupakan titik minimum global). 3. Fungsi untuk setiap. L o (2009) memberikan fungsi Lyapunov yang memenuhi ketiga pernyataan di atas. 1. Fungsi Lyapunov logaritma diperkenalkan oleh Goh untuk sistem Lokta- Volterra 2. Fungsi Lyapunov kuadratik umum (common quadratic Lyapunov functions) 3. Fungsi Lyapunov kuadratik gabungan (composite quadratic Lyapunov function) [ ] Titik kestabilan sistem persamaan (1) dikatakan memiliki kestabilan global jika terdapat fungsi Lyapunov V dengan titik tetap sehingga, 1. * + untuk suatu k > 0, merupakan himpunan terbatas. 2. untuk setiap.
18 6 3. Terdapat M himpunan invarian terbesar dalam { }, maka setiap solusi x(t) menuju ke M untuk. Persamaan diferensial dengan waktu tunda merupakan salah satu bentuk persamaan diferensial dimana turunan dari fungsi yang tidak diketahui berapa waktu tunda yang diberikan. Hal ini berkaitan dengan nilai dari fungsi waktu yang dibutuhkan suatu proses. Bentuk umum persamaan diferensial dengan waktu tunda untuk, yaitu ( ), (8) Dengan positif yang merepresentasikan lama waktu tunda. Pada persamaan (8), f adalah fungsi bentuk ke Bentuk persamaan diferensial dengan waktu tunda kontinu, yaitu ( ), (9) dan persamaan diferensial dengan waktu tunda diskret, yaitu ( ), (10) untuk, dan. Persamaan (8) disebut persamaan diferensial dengan waktu tunda berbentuk linear jika f merupakan fungsi linear dan persamaan (8) disebut persamaan diferensial dengan waktu tunda berbentuk taklinear jika f merupakan fungsi taklinear. Persamaan diferensial dengan waktu tunda yang berbentuk taklinear, memerlukan pelinearan agar dapat diselesaikan secara eksplisit. Menggunakan transformasi koordinat berikut., dengan Diperoleh merupakan titik tetap persamaan diferensial waktu tunda taklinear., (11) adalah perpindahan jarak sangat kecil dari titik tetap diantara. Menggunakan ekspansi Taylor disekitar titik tetapnya, diperoleh, dengan dan merupakan matriks Jacobi x yang dievaluasi pada titik tetapnya dan merupakan matriks Jacobi yang dievaluasi pada titik tetapnya.
19 Misalkan matriks berukuran, maka suatu vektor taknol A di R n disebut vektor eigen dari, jika untuk suatu skalar, yang disebut nilai eigen dari, berlaku (12) Dengan solusi dan vektor A disebut vektor eigen yang bersesuaian dengan nilai eigen. Untuk mencari nilai eigen dari matriks yang berukuran, maka persamaan (12) dapat ditulis sebagai berikut. (13) I adalah matriks identitas, maka persamaan (13) akan memiliki solusi taknol jika dan hanya jika, (14) dengan merupakan persamaan karakteristik dari (Lakshamanan dan Senthilkumar 2010). Sharma dan Samanta (2013) menjelaskan secara umum, jika merupakan titik tetap bersifat stabil yang memiliki bagian real nilai eigen negatif dengan akar persamaan karakteristik (14) adalah Analisis kestabilan titik tetap berdasarkan nilai waktu tunda dapat dilakukan dengan memperhatikan kestabilan titik tetap dan kondisi transversalitas, yaitu kondisi yang dapat mengubah sifat kestabilan bila melewati suatu titik kritis pada garis imajiner dan akar persamaan karakteristik (14) akan bergerak menuju bidang imajiner yang positif ketika nilai waktu tunda melebihi titik kritis Kondisi untuk transversalitas adalah sebagai berikut. 7. / karena 0 1. Dengan demikian, titik tetap memunyai batasan kestabilan menurut waktu tunda sebagai berikut. 1. stabil untuk, 2. tidak stabil untuk, dan 3. mengalami bifurkasi Hopf pada saat. Selanjutnya, Strogatz (1994) menjelaskan bahwa struktur kualitatif dari suatu sistem dinamika dapat berubah karena adanya perubahan dari parameter sistem dinamika tersebut. Bifurkasi adalah perubahan jumlah titik tetap (titik kestabilan) dan perubahan kestabilan dalam suatu sistem dinamik. Nilai parameter ketika terjadinya bifurkasi dinamakan titik bifurkasi. Sedangkan bifurkasi Hopfadalah kemunculan siklus batas (limit cycle) dari kesetimbangan dalam sistem dinamis yang dihasilkan oleh persamaan diferensial biasa saat kesetimbangan mengalami perubahan stabilitas yang melalui sepasang nilai eigen murni imajiner. Dalam bifurkasi Hopf terdapat keadaan terisolasi, artinya orbit (lintasan) di sekelilingnya tidak tertutup. Orbit (lintasan) ini bergerak secara spiral menuju atau menjauhi limit cycle. Bifurkasi dapat bersifat superkritis atau subkritis yang mengakibatkan limit cycle menjadi stabil atau tidak stabil.
20 8 HASIL DAN PEMBAHASAN Model Matematika Pal dan Samanta (2010) memodelkan populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar dengan mempertimbangkan keberadaan fungsi kontrol berupa input polutan eksogen pada populasi, kemudian mempertimbangkan adanya efek waktu tunda diskret bagi polutan dalam mencemari lingkungan tercemar. Kemudian, Sharma dan Samanta (2013) dengan menggunakan model dasar yang sama seperti Pal dan Samanta, mempertimbangkan kembali adanya efek waktu tunda tunggal diskret bagi polutan pada lingkungan tercemar dalam mencemari populasi dengan mempertimbangkan keberadaan fungsi kontrol berupa input polutan eksogen dalam lingkungan yang tercemar. Model Matematika Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar Tanpa Waktu Tunda Dalam karya ilmiah ini akan dibahas model populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar Sharma dan Samanta (2013), untuk melihat dinamika pertumbuhan populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar. Modelnya sebagai berikut. Asumsi yang dipakai pada model adalah A1. Ada polutan yang diberikan pada lingkungan dan organisme hidup, yang kemudian polutan tersebut masuk ke dalam lingkungan dan tubuh organisme hidup tersebut. A2. Untuk tingkat pertumbuhan populasi, diasumsikan bahwa tingkat kelahiran adalah dan tingkat kematian adalah, dengan, dan semua parameter positif. Persamaan (16) dengan banyak parameter ditransformasikan ke bentuk yang lebih sederhana dengan cara penondimensionalan model. Skala parameter yang digunakan, yaitu
21 9 Melalui penondimensionalan ini, sistem persamaan (15) dapat dituliskan menjadi dengan. (Lampiran 1) Notasi n(t) c(t) s(t) X Y Z k r m h f u(t) a p q Tabel Notasi Definisi konsentrasi biomassa populasi pada waktu t konsentrasi polutan pada populasi pada waktu t konsentrasi polutan pada lingkungan pada waktu t merepresentasikan konsentrasi biomassa populasi merepresentasikan konsentrasi polutan pada populasi merepresentasikan konsentrasi polutan pada lingkungan tingkat pengurangan polutan pada lingkungan karena adanya asupan populasidari lingkungantercemar tingkat pengurangan polutan di dalam tubuh populasi karena adanya sekresi tingkat pengurangan polutan di dalam tubuh populasi karena adanya metabolisme tingkat pengurangan polutan pada lingkungan secara alami oleh lingkungan tingkat pengurangan polutan pada lingkungan karena kaitannya dengan konsentrasi polutan pada populasi tingkat pengurangan konsentrasi biomassa populasi karena kompetisi antarspesies tingkat input polutan eksogen yang diasumsikan fungsi smooth bounded taknegatif pada waktu t merepresentasikan tingkat pengurangan polutan pada lingkungan karena adanya asupan populasi dari lingkungan tercemar dan tingkat pengurangan konsentrasi biomassa populasi karena kompetisi antarspesies tingkat pertumbuhan alami populasi dalam keadaan tidak ada polutan dalam populasi tingkat pengurangan polutan pada tubuh populasi melalui sekresi, metabolisme, atau pengurangan konsentrasi
22 10 d biomassa populasi akibat kompetisi antarspesies tingkat pengurangan polutan pada populasi yang berhubungan dengan sekresi dan kematian populasi merepresentasikan penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan pada waktu t Penentuan Titik Tetap Model Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar Dalam penentuan titik tetap model populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar tanpa waktu tunda, terdapat dua kasus, yaitu kasus pertama merepresentasikan tidak ada penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar pada waktu t yang dilambangkan dengan, sehingga mengubah sistem persamaan (16) menjadi Model kasus kedua merepresentasikan ada penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar pada waktu t yang dilambangkan dengan. Selanjutnya kasus kedua ini akan disebut sebagai Model. Analisis Titik Tetap untuk Model Titik tetap Model diperoleh dengan menyelesaikan sistem persamaan berikut. Diperoleh titik tetap. (Lampiran 2)
23 11 Analisis Kestabilan Titik Tetap untuk Model Pelinearan Model menghasilkan matriks Jacobi sebagai berikut. ( ) Kestabilan titik tetap dapat dilihat dari nilai eigen yang dihasilkan oleh matriks Jacobi Model yang dievaluasi pada titik tetap tersebut. Untuk menganalisis kestabilan titik tetap substitusikan ke dalam persamaan matriks Jacobi Model. Diperoleh Selanjutnya penyelesaian persamaan karakteristik ( ) menghasilkan nilai eigen untuk matriks, yaitu Parameter p dan q diasumsikan bernilai positif, sehingga, dan. Dari nilai eigen yang diperoleh, disimpulkan bahwa kestabilan bersifat sadel hiperbolik karena bagian real nilai eigen pertama bernilai positif dan bagian real kedua nilai eigen selanjutnya bernilai negatif serta nilai eigen yang diperoleh merupakan nilai eigen taknol (Meiss 2007). Untuk menganalisis kestabilan titik tetap Substitusikan ke dalam persamaan matriks Jacobi Model, diperoleh ( ) Selanjutnya, penyelesaian persamaan karakteristik ( ) 0, menghasilkan nilai eigen untuk matriks, yaitu Jika dan, maka bagian real nilai eigen kompleks akan bernilai negatif. Dari nilai eigen yang diperoleh, disimpulkan bahwa kestabilan bersifat stabil asimtotik lokal (Giesl 2007). (Lampiran 4)
24 12 Analisis Titik Tetap untuk Model > 0 Diberikan Model sebagai berikut. Titik tetap Model berikut. diperoleh dengan menyelesaikan sistem persamaan (20) Diperoleh titik tetap Model yaitu. / dengan * +* + (Lampiran 3) Analisis Kestabilan Titik Tetap untuk Model > 0 Untuk menganalisis kestabilan titik tetap. / substitusikan. / ke dalam persamaan matriks Jacobi Model, diperoleh. /
25 13 Selanjutnya penyelesaian persamaan karakteristik (. / ) menghasilkan nilai eigen untuk matriks. /, yaitu Jika, maka komponen nilai eigen akan bernilai positif dan kestabilan titik tetap bersifat tidak stabil, karena tidak semua bagian real nilai eigen bernilai negatif. Sedangkan jika maka komponen nilai eigen akan bernilai negatif dan kestabilan titik tetap bersifat stabil asimtotik lokal, karena semua bagian real nilai eigen bernilai negatif (Giesl 2007). Untuk menganalisis kestabilan titik tetap Substitusikan ke dalam persamaan matriks Jacobi Model.Diperoleh ( Untuk menyederhanakan ( ) ), dimisalkan Selanjutnya, dilakukan penyelesaian terhadap persamaan karakteristik ( ), yaitu dengan, (Lampiran 5) Karena semua parameter diasumsikan positif, jika dan maka menurut kriteria Routh-Hurwitz, sistem bersifat stabil asimtotik lokal (Fisher 1990). Verhulst(1990) menjelaskan titik tetap tidak selalu memiliki kestabilan global, terdapat kondisi yang harus dipenuhi agar titik tetap memiliki kestabilan global, yaitu jika X(t), Y(t), dan Z(t) dibatasi. Misalkan terdapat nilai dan dengan i = 1, 2, 3. Sehingga
26 14,, dan Menggunakan fungsi Lyapunov yang bersifat definit positif pada titik tetap dapat ditentukan batas titik tetap yang harus dipenuhi agar memiliki kestabilan global. Pal dan Samanta (2010) menggunakan fungsi Lyapunov berikut pada model spesies tunggal pada lingkungan tercemar Turunan dari fungsi Lyapunov terhadap t, diperoleh ( ) dengan ( ) Untuk memenuhi kondisi kestabilan global, turunan dari fungsi Lyapunov terhadap t harus memiliki sifat definit negatif, oleh karena itu, harus memenuhi Titik tetap memiliki kestabilan global jika memenuhi batas berikut. * + (Lampiran 6) Analisis Bifurkasi Hopf untuk Model > 0 Pada titik tetap bifurkasi Hopf tidak dapat terlihat secara eksplisit dari parameter yang terdapat pada Model. Sehingga diasumsikan adalah salah satu dari semua parameter yang terkait pada Model > 0. Jika nilai parameter terjadi saat bifurkasi Hopf di titik tetap, maka dengan kondisi, Liu (1994) membuktikan bahwa syarat perlu dan cukup agar terjadi bifurkasi Hopf, yaitu
27 Dengan demikian, titik tetap mengalami bifurkasi Hopf pada 15 Model Matematika Populasi SpesiesTunggal Pada Lingkungan Tercemar dengan Waktu Tunda Tunggal Diskret Selanjutnya akan dibahas model populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar dengan waktu tunda tunggal diskret. Model ini menggambarkan pertumbuhan populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar dengan ada penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar pada waktu t dan efek penundaan yang membuat model lebih mempertimbangkan realitas. Konsep penundaan ini terjadi karena penyerapan polutan oleh populasi dari lingkungan tercemar tidak seketika terserap oleh populasi, melainkan membutuhkan waktu hingga akhirnya mencemari populasi. Berikut ini adalah sistem persamaan modelnya dengan nilai awal dan untuk, - Semua parameter yang digunakan dalam persamaan (21) sama seperti yang digunakan pada Model kecuali parameter yang merupakan konstanta positif waktu tunda. merepresentasikan waktu yang diperlukan polutan untuk mencemari populasi. Analisis Titik Tetap dan Kestabilan Model Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar dengan Waktu Tunda Tunggal Diskret Titik tetap Model yaitu. / dan memiliki kestabilan bersifat asimtotik lokal. Khusus titik tetap kestabilan tidak hanya bersifat stabil asimtotik lokal, tetapi juga memiliki kestabilan bersifat asimtotik global yang telah dianalisis menggunakan fungsi Lyapunov, sehingga model dengan waktu tunda memiliki kestabilan yang sama pula, karena titik tetap yang memiliki kestabilan bersifat stabil asimtotik akan membuat semua turunan waktu menghilang secara bersamaan yang dinotasikan dengan (Lakshamanan dan Senthilkumar 2010). Dalam menganalisis lebih lanjut dinamika kestabilan sistem persamaan (21), akan
28 16 digunakan titik tetap, yang memiliki kestabilan bersifat stabil asimtotik lokal dan global. Dilakukan transformasi koordinat pada sistem (21) agar sistem tetap berpusat pada kesetimbangan titik tetap Transformasi koordinat yang dilakukan sebagai berikut. dengan u(t), v(t), dan w(t) adalah perpindahan jarak titik tetap sangat kecil dari titik tetap yang berada diantara. Selanjutnya dilakukan pelinearan terhadap sistem persamaan (21). Dihasilkan dua matriks Jacobi sebagai berikut. ( ) merupakan matriks Jacobi X,Y,Z yang dievaluasi pada titik tetapnya dan merupakan matriks Jacobi yang dievaluasi pada titik tetapnya. Dengan demikian, diperoleh Misalkan ( )., dan Misalkan maka.
29 17 Penggunaan ekspansi Taylor, pada pelinearan sistem persamaan (21) diperoleh ( ) ( ) ( ) (Lampiran 7) Selanjutnya, diasumsikan solusi sistem persamaan yang menggambarkan perpindahan jarak sangat kecil karena adanya penundaan. Solusi sistem ini adalah fungsi eksponensial seperti pada persamaan diferensial biasa, yaitu dengan, diperoleh persamaan karakteristik dimana, (22) (23) (Lampiran 8) Analisis Bifurkasi Hopf Model dengan Waktu Tunda Tunggal Diskret Asumsikan persamaan karakteristik (22) memiliki solusi imajiner murni berbentuk. Dengan dipertimbangkan adanya bifurkasi Hopf pada titik tetap. Kemungkinan adanya perubahan kestabilan pada dapat terjadi karena adanya perubahan nilai parameter sehingga terjadi perubahan kestabilan bersifat stabil jika dan bersifat tidak stabil jika. Oleh karena itu digunakan nilai eigen dengan dalam melakukan analisis adanya bifurkasi Hopf. Substitusikan nilai eigen pada persamaan (22) dan pisahkan antara bagian real dan bagian imajiner, diperoleh (24) Eliminasi dengan menguadratkan dan menjumlahkan persamaan bagian real dan bagian imajiner, diperoleh (25)
30 18 dimana Misalkan, diperoleh (26) Klaim 1 Untuk, maka persamaan (26) tidak memiliki akar positif. selanjutnya, atau kemudian, diperoleh, (27) Jika maka sehingga Hal ini menunjukkan bahwa tidak ada satupun dari yang bernilai positif dan menunjukkan bahwa persamaan (26) tidak memiliki akar yang positif. Sehingga tidak ada sedemikian sehingga membuat nilai eigen dari persamaan (26) adalah positif. Oleh karena itu, hanya mungkin jika setiap bagian real nilai eigen persamaan (22) negatif ketika waktu tunda Titik tetap memenuhi pada kriteria Routh-Hurwitz persamaan (22) (Fisher 1990) dan memenuhi yang memiliki bagian real nilai eigen negatif pada waktu tunda dan titik tetap pada persamaan diferensial dengan waktu tunda memiliki kestabilan bersifat stabil asimtotik lokal ketika waktu tunda. Klaim 2 Untuk maka sehingga persamaan (26) memiliki setidaknya satu akar positif. Jika maka dan sehingga persamaan (25) memiliki akar positif pada solusi berbentuk akar imajiner. Dari persamaan (24), diperoleh ( )
31 19 ketika, maka persamaan (22) akan memiliki akar berbentuk imajiner dengan kondisi sebagai berikut. dan. Untuk mengetahui kurva berada pada keadaan stabil, dilakukan identifikasi kondisi tranversalitas sebagai berikut. Dari persamaan (22), diperoleh dan ( ) (Lampiran 9) Substitusikan pada persamaan (29), maka diperoleh bagian real dan bagian imajiner sebagai berikut. ( ) 0 1 Jika adalah akar positif dari persamaan (26), maka yang merupakan akar dari persamaan (25) adalah akar positif, sehingga kondisi tranversalitas terpenuhi, yaitu. / karena 0 1.
32 20 Kondisi ini menunjukkan bahwa terjadi kondisi tidak stabil ketika, sehingga terjadi bifurkasi Hopf pada titik kritis, yang merupakan nilai positif terkecil dari Titik tetap memenuhi ( ) pada kriteria Routh-Hurwitz persamaan (22) (Fisher 1990) dan memenuhi dan kondisi tranversalitas. / sehingga titik tetap pada persamaan diferensial dengan waktu tunda memiliki kestabilan bersifat tidak stabil ketika waktu tunda (Sharma dan Samanta 2013). Menggunakan Klaim 1 dan Klaim 2, titik tetap memenuhi pada kriteria Routh- Hurwitz (Fisher 1990) dan memenuhi kemudian memenuhi dan kondisi tranversalitas. / sehingga titik tetap pada persamaan diferensial dengan waktu tunda memiliki kestabilan bersifat stabil asimtotik lokal ketika waktu tunda dan bersifat tidak stabil ketika waktu tunda (Sharma dan Samanta 2013).Dengan ( ) Titik tetap menunjukkan adanya bifurkasi Hopf pada, merupakan nilai parameter yang membuat titik tetap mengalami bifurkasi Hopf (Sharma dan Samanta 2013). Perkiraan Panjang Waktu Tunda Mempertimbangkan bahwa sistem persamaan diferensial Model dan setiap nilai real merupakan fungsi kontinu yang didefinisikan pada [ ] dari suatu kondisi awal [ ]. Dapat dilakukan perkiraan panjang waktu tunda untuk mempertahankan kestabilan suatu sistem. Pelinearan sistem persamaan dengan waktu tunda tunggal diskret pada titik tetap diperoleh
33 21 dengan, Transformasikan persamaan (30) menggunakan transformasi Laplace, diperoleh (31) dengan dan adalah hasil transformasi Laplace dari Gunakan persamaan (31) dan persamaan (23), diperoleh ( ) ( (Lampiran 10) Invers transformasi Laplace dari akan memunyai terminologi eksponensial yang meningkat terhadap waktu, jika memiliki kutub dengan bagian real positif. Titik tetap stabil asimtotik lokal jika memenuhi syarat cukup dan perlu untuk setiap kutub dari yaitu memiliki bagian real negatif (Erbe et al. 1986). Kriteria Nyquist merupakan kriteria penguat kestabilan yang fokus pada pemaksimuman nilai frekuensi dari akar persamaan karakteristik berbentuk imajiner murni (Nyquist 1932). (Erbe et al. 1986) menjelaskan kriteria Nyquist. Jika adalah panjang busur lingkaran sepanjang suatu kurva yang melingkari separuh lingkaran pada bagian kanan, kemudian kurva akan mengelilingi nilai awalsebanyak selisih banyaknya kutub dan banyaknya nol pada kurva separuh lingkaran bagian kanan, maka dapat ditunjukkan titik tetap memiliki stabil asimtotik lokal bila memenuhi kondisi berikut. dengan. Menggunakan lema Butler, kestabilan titik tetap yang bersifat stabil asimtotik lokal dipertahankan dengan memastikan bagian real bernilai negatif secara kontinu. Lema ini menyatakan bahwa titik tetap harus memenuhi kemudian bagian real dari solusi persamaan (22) memiliki nilai negatif ketika,
34 22 dengan adalah nilai waktu tunda paling kecil dimana ada suatu solusi bagian real bernilai nol (Freedman dan Rao 1983). Menggunakan persamaan (32), persamaan (33), dan persamaan (24), diperoleh Menggunakan persamaan (34) dan persamaan (35), diperoleh (34) (35) [ ( )], (36) Dengan Dan * + (37) dengan ) ) jadi, kestabilan sistem terjadi ketika, dengan merupakan waktu maksimum bagi sistem bersifat stabil asimtotik lokal. (Lampiran 10) SIMULASI MODEL TANPA WAKTU TUNDA Dinamika populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar untuk kurun waktu tertentu dapat ditunjukkan melalui kurva bidang solusi dan bidang fase. Proses komputasi untuk menghasilkan kurva bidang solusi dan bidang fase ini menggunakan bantuan software matematika dengan terlebih dahulu memberikan nilai untuk parameter dan nilai awal untuk masing-masing variabel. Asumsikan bahwa tingkat kematian populasi spesies tunggal pada lingkungan tercemar adalah positif atau agar tidak terjadi kepunahan pada populasi. Asumsi ini memberikan syarat yang berarti bahwa tingkat pertumbuhan populasi spesies tunggal pada kondisi populasi tidak terkena polutan harus positif. Dengan demikian, batas konsentrasi polutan yang terdapat pada populasi pada waktu t adalah. Dalam simulasi ini, asumsi tersebut harus dipenuhi oleh setiap titik tetap. Khusus untuk titik tetap. / nilai-nilai parameter yang digunakan harus terlebih dahulu memenuhi dua kondisi parameter batas keberadaan titik tetap. / yaitu dan Kondisi merepresentasikan bahwa tingkat pengurangan polutan pada lingkungan tercemar harus lebih kecil daripada
35 penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar untuk memperoleh kestabilan bersifat stabil asimtotik lokal. Kondisi merepresentasikan bahwa tingkat pengurangan polutan pada lingkungan tercemar harus lebih besar daripada penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar untuk memperoleh kestabilan bersifat tidak stabil. Selanjutnya, untuk titik tetap nilai-nilai parameter yang digunakan harus terlebih dahulu memenuhi dua kondisi parameter batas keberadaan titik tetap yaitu dan Kondisi merepresentasikan bahwa kemampuan populasi mengurangi polutan yang berasal dari lingkungan tercemar harus lebih besar daripada pengurangan polutan secara alami oleh alam. Representasi kondisi untuk titik tetap sama seperti kondisi untuk. /. 23 Tabel 1 Nilai parameter yang digunakan pada pada Model dengan Parameter Nilai p 2.28 q 2.92 a 4.14 d 0.54 h 0.2 dan Model Tabel 2 Nilai parameter yang digunakan Model dan Parameter Nilai p 2.28 q 2.92 a 4.14 d 0.54 h 0.1 Dinamika Populasi Spesies Tunggal untuk Model Untuk mengamati dinamika Model = 0 pada bidang solusi, digunakan nilai parameter pada Tabel 1 serta nilai awal X(0) = 1, Y(0) = 2, dan Z(0) = 0.2. Dihasilkan titik tetap (,, ) dengan nilai eigen , dan - 2, sehingga titik tetap bersifat tidak stabil. Dihasilkan pula titik tetap (2 28,, ) dengan nilai eigen dan = , sehingga titik tetap bersifat stabil asimtotik lokal.
36 24 Gambar 1 Bidang solusi Model Gambar 1 menunjukkan dinamika Model yaitu kondisi model ketika tidak ada penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar. Pada model ini, konsentrasi polutan pada lingkungan dan populasi menurun. Pengurangan ini dapat mempertahankan keberadaan populasi pada lingkungan tercemar yang ditandai dengan meningkatnya konsentrasi biomassa populasi. Dinamika Populasi Spesies Tunggal untuk Model < > 0 dengan Untuk mengamati dinamika model ini pada bidang solusi, digunakan nilai parameter pada Tabel 2 dengan = 1.25 serta nilai awal X(0) = 1, Y(0) = 1, dan Z(0) = 5. Dihasilkan titik tetap (,4 28,12 5 ) dengan nilai eigen dan -2 sehingga titik tetap adalah stabil asimtotik lokal. Gambar 2 Bidang solusi pada Model dan Gambar 2 menunjukkan dinamika Model dan yaitu kondisi model ketika ada penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar dan pengurangan polutan pada lingkungan tercemar lebih besar daripada penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar. Pada model
37 ini, terjadi peningkatan konsentrasi polutan pada lingkungan dan populasi. Peningkatan tersebut mengakibatkan konsentrasi biomassa populasi relatif rendah. Hal ini menggambarkan bahwa keberadaan populasi pada lingkungan tercemar terancam punah. 25 Dinamika Populasi Spesies Tunggal untuk Model > > 0 dengan Untuk mengamati dinamika model ini pada bidang solusi, digunakan nilai parameter pada Tabel 1 dengan = 1.25 serta nilai awal X(0) = 1, Y(0) = 1, dan Z(0) = 5. Dihasilkan titik tetap (,2 14,6 25 ) dengan nilai eigen -2 92, - 2 dan 139 sehingga titik tetap bersifat tidak stabil. Dan dihasilkan pula titik tetap ( 432,1 847,4 596) dengan nilai eigen yang diperoleh adalah = I, = I, dan sehingga titik tetap bersifat stabil asimtotik lokal. Gambar 3 Bidang solusi pada Model dan Gambar 3 menunjukkan dinamika Model > 0 dan yaitu kondisi ketika ada penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar dan pengurangan polutan pada lingkungan tercemar lebih besar daripada penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar. Pada model ini, terjadi perubahan kestabilan yang ditandai dengan adanya osilasi kemudian menuju titik tetap 432,1 847, Kestabilan Global pada Titik Tetap Dalam melihat dinamika populasi spesies tunggal pada titik tetap melalui bidang fase, digunakan nilai parameter pada Tabel 1 dan = 1.25, serta nilai awal ( X(0), Y(0), Z(0) ) = (2,1,3), (4,3,5), (6,4,8), (5,3,8), (7,8,4).
38 26 Gambar 4 Bidang fase yang menunjukkan kestabilan global Gambar 4 menunjukkan untuk semua titik awal akan bergerak menuju satu titik tetap yang sama, yaitu titik tetap 432,1 847,4 596 yang berbentuk spiral. Titik tetap merupakan titik tetap yang memiliki kestabilan yang tetap, yaitu selalu bersifat tidak stabil dan bersifat stabil asimtotik lokal. Sedangkan titik tetap merupakan titik tetap yang dapat berubah sesuai dengan perubahan nilai parametertingkat pengurangan polutan pada tubuh populasi melalui sekresi, metabolisme, atau pengurangan polutan lainnya (q), nilai parameter tingkat pertumbuhan alami populasi dalam keadaan tidak ada polutan dalam populasi (p), dan nilai parameter penambahan polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar. Pada simulasi karya ilmiah ini akan dibahas perubahan kestabilan titik tetap dan. Dinamika Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar Berdasarkan Parameter q Tabel 4 Pengaruh perubahan nilai parameter q terhadap bifurkasi Hopf No q Kestabilan Titik Tetap. 1 < 2.90 Tidak stabil Stabil asimtotik lokal Tidak stabil Tidak stabil 3 Tidak stabil Stabil asimtotik lokal
39 27 Gambar 5 Bidang solusi dan bidang fase q = 2.92 Gambar 6 Bidang solusi dan bidang fase q = Gambar 7 Bidang solusi dan bidang fase q = 2.87 Gambar-gambar bidang solusi di atas diperoleh dengan memperkecil parameter q. Parameter q merepresentasikan kemampuan populasi mengurangi konsentrasi polutan pada tubuhnya melalui sekresi, metabolisme, atau pengurangan polutan lainnya. Semakin kecil nilai parameter q, populasi pada lingkungan tercemar semakin terancam punah. Hal ini ditandai dengan konsentrasi polutan pada lingkungan dan populasi relatif tinggi dan konsentrasi
40 28 biomassa populasi relatif rendah. Selanjutnya, pada gambar-gambar bidang fase di atas terdapat kemunculan limit cycle akibat adanya bifurkasi Hopf. Dinamika Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar Berdasarkan Parameter p Tabel 5 Pengaruh perubahan nilai parameter p terhadap bifurkasi Hopf Kestabilan Titik Tetap No p 1 Tidak stabil Stabil asimtotik lokal Tidak stabil Tidak stabil Gambar 8 Bidang solusi dan bidang fase p = 2.28 Gambar 9 Bidang solusi dan bidang fase p = 2.29
41 29 Gambar 10 Bidang solusi dan bidang fase p = 2.3 Gambar-gambar bidang solusi di atas diperoleh dengan memperbesar parameter p. Parameter p menggambarkan tingkat pertumbuhan alami populasi dengan kondisi populasi bebas daripengaruh polutan. Parameter p yang semakin besar mengakibatkan ketidakstabilan pada sistem yang ditandai dengan adanya osilasi dan peningkatan konsentrasi polutan pada lingkungan. Kondisi ini dapat mengancam keberadaan populasi pada lingkungan tercemar. Selanjutnya pada gambar-gambar bidang fase di atas terdapat kemunculan limit cycle akibat adanya bifurkasi Hopf. Dinamika Populasi Spesies Tunggal pada Lingkungan Tercemar Berdasarkan Parameter Tabel 6 Pengaruh perubahan nilai parameter terhadap bifurkasi Hopf Kestabilan Titik tetap No 1 Tidak stabil Stabil asimtotik lokal Tidak stabil Tidak stabil Tidak stabil Stabil asimtotik lokal 4 >1.33 Stabil asimtotik lokal Tidak berlaku Gambar 11 Bidang solusi dan bidang fase = 0.5
42 30 Gambar 12 Bidang solusi dan bidang fase = 0.93 Gambar 13 Bidang solusi dan bidang fase = 1.25 Gambar 14 Bidang solusi dan bidang fase = 1.279
43 31 Gambar 15 Bidang solusi dan bidang fase = Gambar 16 Bidang solusi dan bidang = 1.33 Gambar 17 Bidang solusi dan bidang fase = 1.5
44 32 Gambar-gambar bidang solusi di atas diperoleh dengan mengubah parameter menjadi lebih besar. Parameter merepresentasikan penambahan input polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar. Memperbesar parameter mengakibatkan konsentrasi biomassa populasi relatif rendah, tetapi konsentrasi polutan pada lingkungan dan populasi relatif tinggi. Hal ini menggambarkan populasi terancam punah pada lingkungan tercemar. Selanjutnya pada gambargambar bidang fase di atas terdapat kemunculan limit cycle akibat terjadi bifurkasi Hopf. DINAMIKA MODEL DENGAN WAKTU TUNDA Pada bagian ini akan dibahas dinamika populasi spesies tunggal dalam lingkungan tercemar yang mempertimbangkan efek waktu tunda. Parameter waktu tunda yang akan digunakan adalah ( ) dan dengan, dan diperoleh 0.025, 0.160, dan Selanjutnya terjadi perubahan kestabilan pada titik tetap ( 432,1 847,4 596) karena perubahan nilai parameter. Tabel 7 Perubahan kestabilan titik tetap ( 432,1 847,4 596) berdasarkan nilai parameter Titik tetap Kondisi Kestabilan ( 432,1 847,4 596) Stabil asimtotik lokal Tidak stabil Muncul bifurkasi Hopf
45 Selanjutnya, menggunakan kriteria Nyquist, nilai frekuensi dimaksimumkan untuk mendapatkan nilai waktu tunda maksimum. Penggunaan kriteria ini dimaksudkan untuk mempertahankan kestabilan model dengan waktu tunda. Nilai frekuensi dan nilai waktu tunda maksimum yang akan digunakan adalah 33 0 ( )1 * + dengan ) ) diperoleh nilai dan Sehingga kestabilan titik tetap ( 432,1 847,4 596) dapat dipertahankan jika kondisi waktu tunda yang diberikan pada interval (0, ). Tabel 8 Perubahan kestabilan titik tetap ( 432,1 847,4 596) berdasarkan nilai parameter Titik tetap Kondisi Kestabilan ( 432,1 847,4 596) Stabil asimtotik lokal Tidak stabil Muncul bifurkasi Hopf Adanya perubahan kestabilan akibat perubahan parameter yang terjadi pada titik tetap ( 432,1 847,4 596) dapat dijadikan indikasi munculnya bifurkasi. Akan tetapi, kemunculan bifurkasi Hopf yang dapat dilihat melalui kemunculan limit cycle masih sulit dibuktikan dalam bidang fase karena keterbatasan penulis dalam menggunakan software matematika lain yang lebih mumpuni dalam menganalisis sistem persamaan diferensial dengan waktu tunda dimensi tiga. SIMPULAN Dinamika populasi spesies tunggal dalam lingkungan tercemar dipengaruhi oleh kemampuan populasi mengurangi polutan yang ada dalam tubuhnya, tingkat pertumbuhan alami populasi tanpa pengaruh polutan dan penambahan polutan eksogen yang diberikan pada lingkungan. Semakin besar kemampuan populasi mengurangi polutan yang ada dalam tubuhnya, semakin besar pula kemampuan populasi bertahan pada lingkungan tercemar. Semakin besar tingkat pertumbuhan alami populasi, semakin banyak polutan yang diberikan populasi pada lingkungan,
46 34 sehingga polutan pada lingkungan meningkat dan populasi pada lingkungan tersebut terancam punah. Semakin besar penambahan polutan eksogen ke dalam lingkungan tercemar, semakin mengancam keberadaan populasi pada lingkungan tercemar semakin terancam punah. Dengan demikian, kondisi yang mampu mempertahankan keberadaan populasi pada lingkungan tercemar adalah peningkatan dalam hal kemampuan populasi mengurangi polutan yang ada dalam tubuhnya, penurunan tingkat pertumbuhan alami populasi dan pengurangan input polutan eksogen yang diberikan pada lingkungan tercemar. Selain pengaruh di atas, dinamika populasi spesies tunggal dalam lingkungan tercemar juga dapat dipengaruhi oleh parameter waktu tunda. Adanya efek waktu tunda membuat model mempertimbangkan realitas. Realitas yang dimaksudkan adalah penyerapan polutan oleh populasi dari lingkungan tercemar tidak seketika terserap oleh populasi, melainkan membutuhkan waktu hingga akhirnya mencemari populasi. Dengan mengubah nilai-nilai parameter, dinamika populasi akantidak stabil. Akan tetapi, melalui pendugaan panjang waktu tunda didapatkan nilai waktu tunda maksimum. Oleh sebab itu, kestabilan dinamika populasi terjadi pada selang waktu tunda. DAFTAR PUSTAKA Erbe LH, Freedman HI, Rao VSH Three Species Food Chain Models with Mutual Interference and Time Delays. Mathematical Biossciences. 80(1): Fisher SD Complex Variables Second Edition. California (US): Wadsworth & Brooks/Cole Brooks & Software, Pacific Grove. Freedman HI, Rao VSH The Trade Off Between Mutual Interference and Time Lags in Predator Prey Systems. Bulletin of Mathematical Biology. 45, (6): Giesl P Construction of Global Lyapunov Functions Using Radial Basis Functions. Hiedelberg (DE): Springer-Verlag. Hallam GP, Clark CE, Lassiter RR Effects of Toxicants on Populations: A Qualitative Approach. 1. Equilibrium Environmental Exposure. Ecological Modelling. 18(4): Kuang Y Delay Differential Equation with Application in Population Dynamics. Boston:Academic Press. Lakshmanan M,Senthilkumar DV Dynamics of Nonlinear Time-Delay Systems. Hiedelberg (DE): Springer-Verlag. L o VD 2 9 o r c o of L p ov F c o for c SIS, SIR and SIRS Epidemic Model with Variable Population Size, Mat-Red Foro, Vol. 26, Liu WM Criterion of Hopf Bifurcations without Using Eigenvalues.Journal of Mathematical Analysis and Applications. 182(1): Meiss JD Differential Dynamical Systems. USA: The Society for Industrial and Applied Mathematics.
BIFURKASI HOPF MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA NI NYOMAN SURYANI
BIFURKASI HOPF MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA NI NYOMAN SURYANI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI
Lebih terperinciBIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA
BIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI 1) DAN A. KUSNANTO 2) 1) Mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HUTCHINSON DENGAN WAKTU TUNDA DAN PEMANENAN KONSTAN LILIS SAODAH
ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HUTCHINSON DENGAN WAKTU TUNDA DAN PEMANENAN KONSTAN LILIS SAODAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Lebih terperinciANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II DENGAN MANGSA YANG TERLINDUNG DAN ADANYA PEMANENAN POPULASI EKA PUJIYANTI
ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II DENGAN MANGSA YANG TERLINDUNG DAN ADANYA PEMANENAN POPULASI EKA PUJIYANTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR
TUGAS AKHIR ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR ( S TA B I L I T Y A N A LY S I S O F A P R E D AT O R - P R E Y M O D E L W I T H I N F E C T
Lebih terperinciSOLUSI MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA DENGAN METODE RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT NUR AISYAH MUKARROMAH
SOLUSI MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA DENGAN METODE RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT NUR AISYAH MUKARROMAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR
ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR Oleh: Drs. M. Setijo Winarko, M.Si Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha, M.Si Subchan, Ph.D Drs. Kamiran, M.Si Noveria
Lebih terperinciCreated By Aristastory.Wordpress.com BAB I PENDAHULUAN. Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk memeriksa kelakuan sistem dinamik kompleks, biasanya dengan menggunakan persamaan diferensial
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan
BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai nilai eigen dan vektor eigen, sistem dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan sistem dinamik, kriteria Routh-Hurwitz,
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II INTAN SELVYA
ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II INTAN SELVYA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 PERNYATAAN MENGENAI
Lebih terperinciBIFURKASI HOPF PADA MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA DAN TINGKAT PEMANENAN KONSTAN LOLA OKTASARI
BIFURKASI HOPF PADA MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA DAN TINGKAT PEMANENAN KONSTAN LOLA OKTASARI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Lebih terperinciANALISIS DINAMIK SKEMA EULER UNTUK MODEL PREDATOR-PREY DENGAN EFEK ALLEE KUADRATIK
ANALISIS DINAMIK SKEMA EULER UNTUK MODEL PREDATOR-PREY DENGAN EFEK ALLEE KUADRATIK (DYNAMICAL ANALYSIS OF EULER SCHEME FOR PREDATOR- PREY WITH QUADRATIC ALLEE EFFECT) Vivi Aida Fitria 1, S.Nurul Afiyah2
Lebih terperinciT 23 Center Manifold Dari Sistem Persamaan Diferensial Biasa Nonlinear Yang Titik Ekuilibriumnya Mengalami Bifurkasi Contoh Kasus Untuk Bifurkasi Hopf
T 23 Center Manifold Dari Sistem Persamaan Diferensial Biasa Nonlinear Yang Titik Ekuilibriumnya Mengalami Bifurkasi Contoh Kasus Untuk Bifurkasi Hopf Rubono Setiawan Prodi Pendidikan Matematika, F.KIP
Lebih terperinciBIFURKASI HOPF DALAM MODEL EPIDEMI DENGAN WAKTU TUNDAAN DISKRET
Vol. 5, No., Juni 009: 54-60 BIFUKASI HOPF DALAM MODEL EPIDEMI DENGAN WAKTU TUNDAAN DISKET ubono Setiawan Mahasiswa S Jurusan Matematika Universitas Gadah Mada Email : rubono_4869@yahoo.co.id Abstrak Di
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. eigen dan vektor eigen, persamaan diferensial, sistem persamaan diferensial, titik
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini, akan dijelaskan landasan teori yang akan digunakan dalam bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung dan memperkuat tujuan penelitian. Landasan teori yang dimaksud
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear)
3 II. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Biasa Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Misalkan suatu sistem persamaan diferensial biasa dinyatakan sebagai = + ; =, R (1) dengan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang landasan teori yang digunakan pada bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi yang diuraikan berupa definisi-definisi
Lebih terperinciDinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam
Jurnal Matematika Integratif ISSN 1412-6184 Volume 10 No 1, April 2014, hal 1-7 Dinamik Model Epidemi SIRS dengan Laju Kematian Beragam Ni matur Rohmah, Wuryansari Muharini Kusumawinahyu Jurusan Matematika,
Lebih terperinciANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR Lia Listyana 1, Dr. Hartono 2, dan Kus Prihantoso Krisnawan,M.
1 Abstrak ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR Lia Listyana 1, Dr. Hartono 2, Kus Prihantoso Krisnawan,M.Si 3 1 Mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika, Universitas
Lebih terperinciAnalisis Kestabilan Model Penurunan Sumber Daya Hutan Akibat Industri
J. Math. and Its Appl. E-ISSN: 2579-8936 P-ISSN: 1829-605X Vol. 15, No. 1, Maret 2018, 31-40 Analisis Kestabilan Model Penurunan Sumber Daya Hutan Akibat Industri Indira Anggriani 1, Sri Nurhayati 2, Subchan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan mengenai landasan teori yang akan digunakan pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan matematika, teorema Taylor, nilai eigen,
Lebih terperinciPenerapan Teknik Serangga Steril Dengan Model Logistik. Dalam Pemberantasan Nyamuk Aedes Aegypti. Nida Sri Utami
Penerapan Teknik Serangga Steril Dengan Model Logistik Dalam Pemberantasan Nyamuk Aedes Aegypti Nida Sri Utami Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UMS Lina Aryati Jurusan Matematika FMIPA UGM ABSTRAK
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL INTERAKSI PEMANGSA DAN MANGSA PADA DUA HABITAT YANG BERBEDA ADE NELVIA
ANALISIS KESTABILAN MODEL INTERAKSI PEMANGSA DAN MANGSA PADA DUA HABITAT YANG BERBEDA ADE NELVIA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan diferensial Persamaan diferensial adalah suatu persamaan yang di dalamnya terdapat turunan-turunan. Jika terdapat variabel bebas tunggal, turunannya merupakan
Lebih terperinciMODIFIKASI SISTEM PREDATOR-PREY: DINAMIKA MODEL LESLIE-GOWER DENGAN DAYA DUKUNG YANG TUMBUH LOGISTIK
SEMIRATA MIPAnet 2017 24-26 Agustus 2017 UNSRAT, Manado MODIFIKASI SISTEM PREDATOR-PREY: DINAMIKA MODEL LESLIE-GOWER DENGAN DAYA DUKUNG YANG TUMBUH LOGISTIK HASAN S. PANIGORO 1, EMLI RAHMI 2 1 Universitas
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Model ini memiliki nilai kesetimbangan positif pada saat koordinat berada di titik
LANDASAN TEORI Model Mangsa Pemangsa Lotka Volterra Bagian ini membahas model mangsa pemangsa klasik Lotka Volterra. Model Lotka Volterra menggambarkan laju perubahan populasi dua spesies yang saling berinteraksi.
Lebih terperinciAnalisis Kestabilan Global Model Epidemik SIRS menggunakan Fungsi Lyapunov
Analisis Kestabilan Global Model Epidemik SIRS menggunakan Fungsi Lyapunov Yuni Yulida 1, Faisal 2, Muhammad Ahsar K. 3 1,2,3 Program Studi Matematika FMIPA Unlam Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend.
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)]
II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)] Suatu sistem persamaan diferensial dinyatakan sebagai berikut: A adalah matriks koefisien konstan
Lebih terperinciPenentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey
J. Math. and Its Appl. ISSN: 9-65X Vol., No., Nov 5, 5 Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey Dian Savitri Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Negeri Surabaya d savitri@yahoo.com Abstrak
Lebih terperinciANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*), Syamsuddin Toaha 2), Khaeruddin 2)
ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*) Syamsuddin Toaha 2) Khaeruddin 2) Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciBIFURKASI HOPF PADA SISTEM PREDATOR PREY DENGAN FUNGSI RESPON TIPE II
BIFURKASI HOPF PADA SISTEM PREDATOR PREY DENGAN FUNGSI RESPON TIPE II SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Linear Definisi 2.1.1 Matriks Matriks A adalah susunan persegi panjang yang terdiri dari skalar-skalar yang biasanya dinyatakan dalam bentuk berikut: [ ] Definisi 2.1.2
Lebih terperinciSEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Jurusan Matematika FMIPA ITS
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Jurusan Matematika FMIPA ITS Pengendalian Populasi Hama pada Model Mangsa-Pemangsa dengan Musuh Alaminya Nabila Asyiqotur Rohmah 1209 100 703 Dosen Pembimbing: Dr Erna Apriliani,
Lebih terperinciSimulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk Kasus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa
Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk asus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa Ipah Junaedi 1, a), Diny Zulkarnaen 2, b) 3, c), dan Siti Julaeha 1, 2, 3 Jurusan Matematika,
Lebih terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teori Pendukung II.1 Sistem Autonomous Tinjau sistem persamaan differensial berikut, = dy = f(x, y), g(x, y), (2.1) dengan asumsi f dan g adalah fungsi kontinu yang mempunyai turunan yang kontinu
Lebih terperinciKESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSPECTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI
KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSPECTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI Mohammad soleh 1, Leni Darlina 2 1,2 Jurusan Matematika Fakultas Sains Teknologi Universitas Islam
Lebih terperinciKestabilan Titik Ekuilibrium Model SIS dengan Pertumbuhan Logistik dan Migrasi
Kestabilan Titik Ekuilibrium Model SIS dengan Pertumbuhan Logistik Migrasi Mohammad soleh 1, Parubahan Siregar 2 1,2 Jurusan Matematika Fakultas Sains Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim
Lebih terperinciBIFURKASI DARI HASIL MODIFIKASI SISTEM PERSAMAAN LORENZ
Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 6 No. Juni : - 8 BIFURKASI DARI HASIL MODIFIKASI SISTEM PERSAMAAN LOREN Faisal PS Matematika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. ani km. 6 Kampus Unlam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Pada Bab I Pendahuluan ini dijelaskan mengenai latar belakang yang mendasari penelitian yang kemudian dirumuskan dalam rumusan masalah. Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah
Lebih terperinciAgus Suryanto dan Isnani Darti
Pengaruh Waktu Tunda pada Model Pertumbuhan Logistik Agus Suryanto dan Isnani Darti Jurusan Matematika - FMIPA Universitas Brawijaya suryanto@ub.ac.id www.asuryanto.lecture.ub.ac.id Prodi Pendidikan Matematika
Lebih terperinciSKEMA NUMERIK PERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN PEMANENAN
Skema Numerik ersamaan Leslie Gower dengan emanenan SKEMA NUMERIK ERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN EMANENAN Trija Fayeldi Jurusan endidikan Matematika Universitas Kanjuruhan Malang Email: trija_fayeldi@yahoocom
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh:
5 II LANDASAN TEORI 2.1 Keterkontrolan Untuk mengetahui persoalan sistem kontrol mungkin tidak ada, jika sistem yang ditinjau tidak terkontrol. Walaupun sebagian besar sistem terkontrol ada, akan tetapi
Lebih terperinciPENGARUH MAKANAN TAMBAHAN DALAM MODEL MANGSA PEMANGSA BEDDINGTON DEANGELIS
PENGARUH MAKANAN TAMBAHAN DALAM MODEL MANGSA PEMANGSA BEDDINGTON DEANGELIS Ali Kusnanto 1), Hani Ammariah 2), Elis Khatizah 3) 1)2)3) Departemen Matematika, FMIPA, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga,
Lebih terperinciMODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM
MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRAK RIDWAN IDHAM. Model
Lebih terperinciPEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN LOKAL PADA PERUBAHAN POPULASI PENDERITA DIABETES MELITUS
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 135-142 PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN LOKAL PADA PERUBAHAN POPULASI PENDERITA DIABETES MELITUS Marisa Effendi,
Lebih terperinciPERILAKU DINAMIS MODEL MANGSA-PEMANGSA TIPE GAUSE YANG DIPERUMUM DENGAN WAKTU TUNDA PEMANENAN KONSTAN HASANNUDIN
PERILAKU DINAMIS MODEL MANGSA-PEMANGSA TIPE GAUSE YANG DIPERUMUM DENGAN WAKTU TUNDA PEMANENAN KONSTAN HASANNUDIN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciPENGARUH SCAVENGER (Pemakan Bangkai) TERHADAP KESTABILAN POPULASI MANGSA PEMANGSA PADA MODEL LOTKA VOLTERRA ELI WAHYUNI
PENGARUH SCAVENGER (Pemakan Bangkai) TERHADAP KESTABILAN POPULASI MANGSA PEMANGSA PADA MODEL LOTKA VOLTERRA ELI WAHYUNI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya
BAB II KAJIAN TEORI 2.1 Persamaan Diferensial Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya untuk pemodelan yang membutuhkan solusi dari sebuah permasalahan. Pemodelan matematika
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI. Sistem Pendulum Terbalik Dalam penelitian ini diperhatikan sistem pendulum terbalik seperti pada Gambar di mana sebuah pendulum terbalik dimuat dalam motor yang bisa digerakkan.
Lebih terperinciKESTABILAN MODEL POPULASI SATU MANGSA-DUA PEMANGSA DENGAN PEMANENAN OPTIMAL PADA PEMANGSA
Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya 21 Oktober 2017 Surabaya Universitas Airlangga KESTABILAN MODEL POPULASI SATU MANGSA-DUA PEMANGSA DENGAN PEMANENAN OPTIMAL PADA PEMANGSA Muhammad Ikbal 1) Syamsuddin
Lebih terperinciBAB I DASAR-DASAR PEMODELAN MATEMATIKA DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I DASAR-DASAR PEMODELAN MATEMATIKA DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIAL Pendahuluan Persamaan diferensial adalah persamaan yang memuat diferensial Kita akan membahas tentang Persamaan Diferensial Biasa yaitu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori-teori yang digunakan sebagai acuan dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta teorema-teorema
Lebih terperinciANALISIS SISTEM DINAMIK LALU LINTAS DENGAN MODEL MOBIL PENGIKUT PENI FITRIA RAHARJANTI
ANALISIS SISTEM DINAMIK LALU LINTAS DENGAN MODEL MOBIL PENGIKUT PENI FITRIA RAHARJANTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015 PERNYATAAN
Lebih terperinciBAB 4 MODEL DINAMIKA NEURON FITZHUGH-NAGUMO
BAB 4 MODEL DINAMIKA NEURON FITZHUGH-NAGUMO 4.1 Model Dinamika Neuron Fitzhugh-Nagumo Dalam papernya pada tahun 1961, Fitzhugh mengusulkan untuk menerangkan model Hodgkin-Huxley menjadi lebih umum, yang
Lebih terperinciDINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED)
DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED) Amir Tjolleng 1), Hanny A. H. Komalig 1), Jantje D. Prang
Lebih terperinciSTABILITAS GLOBAL MODEL HOLLING-TANNER TIPE II LAZUARDI RAMADHAN
STABILITAS GLOBAL MODEL HOLLING-TANNER TIPE II LAZUARDI RAMADHAN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 013 ABSTRAK LAZUARDI RAMADHAN. Stabilitas
Lebih terperinciOleh : Dinita Rahmalia NRP Dosen Pembimbing : Drs. M. Setijo Winarko, M.Si.
PERMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG (MATHEMATICAL MODEL AND STABILITY ANALYSIS THE SPREAD OF AVIAN INFLUENZA) Oleh : Dinita Rahmalia NRP 1206100011 Dosen Pembimbing
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN INTERFERENSI ANTARPEMANGSA FIKRI AZHARI
ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN INTERFERENSI ANTARPEMANGSA FIKRI AZHARI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 03 ABSTRAK FIKRI
Lebih terperinciKESTABILAN SISTEM PREDATOR-PREY LESLIE
Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 51-59 KESTABILAN SISTEM PREDATOR-PREY LESLIE Dewi Purnamasari, Faisal, Aisjah Juliani Noor Program Studi Matematika Universitas Lambung Mangkurat
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas mengenai dasar teori untuk menganalisis simulasi kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan. 2.1 Persamaan Diferensial Biasa
Lebih terperinciFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2014
JURUSAN MATEMATIKA Nurlita Wulansari (1210100045) Dosen Pembimbing: Drs. M. Setijo Winarko, M.Si Drs. Lukman Hanafi, M.Sc FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
Lebih terperinciOleh Nara Riatul Kasanah Dosen Pembimbing Drs. Sri Suprapti H., M.Si
Oleh Nara Riatul Kasanah 1209100079 Dosen Pembimbing Drs. Sri Suprapti H., M.Si JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2014 PENDAHULUAN
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi-definisi dan teorema-teorema
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi-definisi dan teorema-teorema yang akan menjadi landasan untuk pembahasan pada bab III nanti, di antaranya model matematika penyebaran penyakit,
Lebih terperinciSuatu sistem persamaan diferensial dinyatakan sebagai berikut : Misalkan suatu sistem persamaan diferensial (SPD) dinyatakan sebagai
11. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [ Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL) ] Jika suatu sistem persamaan diferensial dinyatakan sebagai berikut : x=ax+b,x(0)=x0,x~%"
Lebih terperinciPersamaan Diferensial Biasa
Persamaan Diferensial Biasa Titik Tetap dan Sistem Linear Toni Bakhtiar Departemen Matematika IPB Oktober 2012 Toni Bakhtiar (m@thipb) PDB Oktober 2012 1 / 31 Titik Tetap SPD Mandiri dan Titik Tetap Tinjau
Lebih terperinciANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR SKRIPSI
ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan
Lebih terperinciPENERAPAN PRINSIP MAKSIMUM PONTRYAGIN PADA SISTEM INVENTORI-PRODUKSI. Nurus Sa adah, Toni Bakhtiar, Farida Hanum
PENERAPAN PRINSIP MAKSIMUM PONTRYAGIN PADA SISTEM INVENTORI-PRODUKSI Nurus Sa adah, Toni Bakhtiar, Farida Hanum Departemen Matematika FMIPA, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. dan kotoran manusia atau kotoran binatang. Semua polutan tersebut masuk. ke dalam sungai dan langsung tercampur dengan air sungai.
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Masalah Dalam kehidupan, polusi yang ada di sungai disebabkan oleh limbah dari pabrikpabrik dan kotoran manusia atau kotoran binatang. Semua polutan tersebut masuk
Lebih terperinciANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA MICHAELIS- MENTEN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI MANGSA HANDANU DWARADI
ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA MICHAELIS- MENTEN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI MANGSA HANDANU DWARADI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Lebih terperinciT 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic
T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic Oleh : Ali Kusnanto, Hikmah Rahmah, Endar H. Nugrahani Departemen Matematika FMIPA-IPB Email : alikusnanto@yahoo.com Abstrak
Lebih terperinciPENYELESAIAN NUMERIK DAN ANALISA KESTABILAN PADA MODEL EPIDEMIK SEIR DENGAN PENULARAN PADA PERIODE LATEN
PENYELESAIAN NUMERIK DAN ANALISA KESTABILAN PADA MODEL EPIDEMIK SEIR DENGAN PENULARAN PADA PERIODE LATEN Oleh: Labibah Rochmatika (12 09 100 088) Dosen Pembimbing: Drs. M. Setijo Winarko M.Si Drs. Lukman
Lebih terperinciModifikasi Kontrol untuk Sistem Tak Linier Input Tunggal-Output Tunggal
Vol 7, No2, 118-123, Januari 2011 Modifikasi Kontrol untuk Sistem Tak Linier Input Tunggal-Output Tunggal Abstrak Dalam tulisan ini diuraikan sebuah kontrol umpan balik dinamik Dari kontrol yang diperoleh
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN LOKAL MODEL DINAMIKA PENULARAN TUBERKULOSIS SATU STRAIN DENGAN TERAPI DAN EFEKTIVITAS CHEMOPROPHYLAXIS
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 3 (2013), hal 173 182. ANALISIS KESTABILAN LOKAL MODEL DINAMIKA PENULARAN TUBERKULOSIS SATU STRAIN DENGAN TERAPI DAN EFEKTIVITAS CHEMOPROPHYLAXIS
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan diferensial Persamaan diferensial merupakan persamaan yang melibatkan turunanturunan dari fungsi yang tidak diketahui (Waluya, 2006). Contoh 2.1 : Diberikan persamaan
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL PENIPISAN SUMBER DAYA HUTAN OLEH PERKEMBANGAN INDUSTRIALISASI
ANALISIS KESTABILAN MODEL PENIPISAN SUMBER DAYA HUTAN OLEH PERKEMBANGAN INDUSTRIALISASI Oleh: Khairina Aryaputri 1206 100 041 Pembimbing: Drs. Kamiran, M.Si Drs. M. Setijo Winarko, M.Si Jurusan Matematika
Lebih terperinciPEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN HIV-AIDS
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 2 (2015), hal 101 110 PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN HIV-AIDS Dwi Haryanto, Nilamsari Kusumastuti,
Lebih terperinciANALISIS DINAMIKA MODEL KOMPETISI DUA POPULASI YANG HIDUP BERSAMA DI TITIK KESETIMBANGAN TIDAK TERDEFINISI
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 3 (2013), hal 197 204. ANALISIS DINAMIKA MODEL KOMPETISI DUA POPULASI YANG HIDUP BERSAMA DI TITIK KESETIMBANGAN TIDAK TERDEFINISI Eka
Lebih terperinciPEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI
PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN
Lebih terperinciMODEL MATEMATIKA MANGSA-PEMANGSA DENGAN SEBAGIAN MANGSA SAKIT
Vol 10 No 2, 2013 Jurnal Sains, Teknologi dan Industri MODEL MATEMATIKA MANGSA-PEMANGSA DENGAN SEBAGIAN MANGSA SAKIT Mohammad Soleh 1, Siti Kholipah 2 1,2 Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi
Lebih terperinciTUGAS AKHIR KAJIAN SKEMA BEDA HINGGA TAK-STANDAR DARI TIPE PREDICTOR-CORRECTOR UNTUK MODEL EPIDEMIK SIR
TUGAS AKHIR KAJIAN SKEMA BEDA HINGGA TAK-STANDAR DARI TIPE PREDICTOR-CORRECTOR UNTUK MODEL EPIDEMIK SIR STUDY OF A NONSTANDARD SCHEME OF PREDICTORCORRECTOR TYPE FOR EPIDEMIC MODELS SIR Oleh:Anisa Febriana
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. representasi pemodelan matematika disebut sebagai model matematika. Interpretasi Solusi. Bandingkan Data
A. Model Matematika BAB II KAJIAN TEORI Pemodelan matematika adalah proses representasi dan penjelasan dari permasalahan dunia real yang dinyatakan dalam pernyataan matematika (Widowati dan Sutimin, 2007:
Lebih terperinciPenentuan Kestabilan Sistem Hibrid melalui Trayektorinya pada Bidang. Oleh:
Penentuan Kestabilan Sistem Hibrid melalui Trayektorinya pada Bidang Sistem hibrid mempunyai bentuk: x& Oleh: Kus Prihantoso Krisnawan Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta
Lebih terperinciOLEH : IKHTISHOLIYAH DOSEN PEMBIMBING : Dr. subiono,m.sc
OLEH : IKHTISHOLIYAH 1207 100 702 DOSEN PEMBIMBING : Dr. subiono,m.sc JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2011 Pemodelan matematika
Lebih terperinciPERAN TRANSFORMASI TUSTIN PADA RUANG KONTINU DAN RUANG DISKRET SAMSURIZAL
PERAN TRANSFORMASI TUSTIN PADA RUANG KONTINU DAN RUANG DISKRET SAMSURIZAL SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan
Lebih terperinciSISTEM DINAMIK LINEAR KOEFISIEN KONSTAN. Caturiyati Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta (UNY)
1 SISTEM DINAMIK LINEAR KOEFISIEN KONSTAN Caturiyati Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta (UNY) Abstrak Dalam artikel ini, konsep sistem dinamik linear disajikan dengan sistem
Lebih terperinciPEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG
PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG Dinita Rahmalia Universitas Islam Darul Ulum Lamongan, Abstrak. Di Indonesia terdapat banyak peternak unggas sebagai matapencaharian
Lebih terperinciBIFURKASI PITCHFORK SUPERKRITIKAL PADA SISTEM FLUTTER
BIFURKASI PITCHFORK SUPERKRITIKAL PADA SISTEM FLUTTER T - 2 Andini Putri Ariyani 1, Kus Prihantoso Krisnawan 2 Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY 1 e-mail:andiniputri_ariyani@yahoo.com, 2 e-mail:
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN DARI SISTEM DINAMIK MODEL SEIR PADA PENYEBARAN PENYAKIT CACAR AIR (VARICELLA) DENGAN PENGARUH VAKSINASI SKRIPSI
ANALISIS KESTABILAN DARI SISTEM DINAMIK MODEL SEIR PADA PENYEBARAN PENYAKIT CACAR AIR (VARICELLA) DENGAN PENGARUH VAKSINASI SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciBIFURKASI HOPF PADA MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA DAN DENGAN WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI
BIFURKASI HOPF PADA MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA DAN DENGAN WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011
Lebih terperinciPEMANENAN OPTIMAL PADA MODEL REAKSI DINAMIK SISTEM MANGSA-PEMANGSA DENGAN TAHAPAN STRUKTUR. Yuliani, Marwan Sam
Jurnal Dinamika, September 2015, halaman 25-38 ISSN 2087-7889 Vol. 06. No. 2 PEMANENAN OPTIMAL PADA MODEL REAKSI DINAMIK SISTEM MANGSA-PEMANGSA DENGAN TAHAPAN STRUKTUR Yuliani, Marwan Sam Program StudiMatematika,
Lebih terperinciMODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI
MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI Supandi, Saifan Sidiq Abdullah Fakultas PMIPATI Universitas PGRI Semarang hspandi@gmail..com Abstrak Persaingan kehidupan di alam dapat dikategorikan
Lebih terperinciPENYELESAIAN MODEL MANGSA PEMANGSA TIGA SPESIES DENGAN METODE HOMOTOPI YULI RAHMAWATI
PENYELESAIAN MODEL MANGSA PEMANGSA TIGA SPESIES DENGAN METODE HOMOTOPI YULI RAHMAWATI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Banyak sekali masalah terapan dalam ilmu teknik, ilmu fisika, biologi, dan lain-lain yang telah dirumuskan dengan model matematika dalam bentuk pesamaan
Lebih terperinciSIMULASI MODEL EPIDEMIK TIPE SIR DENGAN STRATEGI VAKSINASI DAN TANPA VAKSINASI
SIMULASI MODEL EPIDEMIK TIPE SIR DENGAN STRATEGI VAKSINASI DAN TANPA VAKSINASI Siti Komsiyah Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah,
Lebih terperinciPERAN PENTING LAJU PERUBAHAN KALOR PADA MODEL DINAMIK UNSUR UNSUR UTAMA IKLIM
PERAN PENTING LAJU PERUBAHAN KALOR PADA MODEL DINAMIK UNSUR UNSUR UTAMA IKLIM A.I. Jaya 1 1 Jurusan Matematika FMIPA UNTAD Kampus BumiTadulakoTondo Palu Abstrak Model dinamik interkasi unsur unsure utama
Lebih terperinciMODEL PERTUMBUHAN EKONOMI MANKIW ROMER WEIL DENGAN PENGARUH PERAN PEMERINTAH TERHADAP PENDAPATAN
MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI MANKIW ROMER WEIL DENGAN PENGARUH PERAN PEMERINTAH TERHADAP PENDAPATAN Desi Oktaviani, Kartono 2, Farikhin 3,2,3 Departemen Matematika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas
Lebih terperinciBIFURKASI SADDLE-NODE PADA SISTEM INTERAKSI NONLINEAR SEPASANG OSILATOR TANPA PERTURBASI
BIFURKASI SADDLE-NODE PADA SISTEM INTERAKSI NONLINEAR SEPASANG OSILATOR TANPA PERTURBASI Yolpin Durahim 1 Novianita Achmad Hasan S. Panigoro Diterima: xx xxxx 20xx, Disetujui: xx xxxx 20xx o Abstrak Dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Sistem dinamik merupakan formalisasi Matematika untuk menggambarkan konsep-konsep ilmiah dari proses deterministik yang bergantung terhadap waktu (Kuznetsov,
Lebih terperinciSistem Hasil Kali Persamaan Diferensial Otonomus pada Bidang
Sistem Hasil Kali Persamaan Diferensial Otonomus pada Bidang SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Guna
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau
1 BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Setiap mahluk hidup dituntut untuk senantiasa berinteraksi dengan mahluk hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau interaksi antara
Lebih terperinci