Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase"

Transkripsi

1 BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag telah disediaa. Selama proses atria, pelagga aa dipaggil oleh seorag pelaya utu medapata pelayaa di loet pertama. Setelah medapata pelayaa di loet pertama, pelagga megatri embali utu medapata pelayaa di loet selajutya. Atria dilaua pelagga sampai proses pelayaa selesai da pelagga eluar dari sistem atria. Dibawah ii aa disajia gambar dari sistem atria sigle chael multiple phase: Gambar.Sigle Chael Multiple Phase Berdasara gambar diatas, sistem sigle chael multiple phase memilii salura pelayaa tuggal dalam setiap tahap pelayaa dimaa pada pada pelayaa pertama higga pelayaa e- haya terdapat satu loet pelayaa. Kedataga pelagga e loet pelayaa dapat terjadi satu per satu ataupu secara berelompo seperti halya pada pelayaa pembuata SIM di Polrestabes ota Badug, saat proses ujia simulator pelagga datag secara berelompo utu emudia medapata pelayaa secara bergilira. Selai itu pula, pada ujia teori pelagga datag satu persatu amu pelayaa dilaua secara berelompo/boroga. Oleh area itu perlu dibahas terlebih dahulu model Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu 9

2 0 atria pelayaa tuggal dega pola edataga idividu jugaedataga berelompo da pelayaa berelompo serta model atria pelayaa majemu pola edataga idividu.. Model Atria M/M/ Dalam bagia ii aa dibahas cara mecari espetasi dari sistem atria yag meliputi rata-rata baya pelagga dalam sistem (L s ), rata-rata jumlah watu yag dihabisa seorag pelagga dalam sistem (W s ), rata-rata jumlah watu yag dihabisa seorag pelagga dalam atria (W q ) da rata-rata bayaya pelagga dalam atria (L q ). Pada model atria M/M/ diasumsia bahwa proses edataga dega pelayaa adalah idepedet(tida ada aita dalam perhitugaya). Dega demiia peluag dari satu edataga selama periode watu t h bersifat osta yaitu h (utu satu edataga). Sedaga peluag utu pelayaa adalah h (utu satu pelayaa).asumsi yag terahir, harus dapat diaalisis dari periode watu t yag sagat ecil, yag aa mecapai ( t) h 0. Dalam meguraia model atria M/M/ perlu dietahui terlebih dahulu: a. yaitu jumlah pelagga dalam sistem. b. P (t) yaitu peluag dari pelagga dalam sistem pada periode watu t. c. ρ / yaitu peluag sistem dalam eadaa sibu, dimaa ρ <. Beriut ii lagah-lagah yag dilaua dalam meguraia pelayaa tuggal yaitu: a. Lagah : Tetua besarya P (t) dalam parameter da. b. Lagah : Berdasarahasil (a), cari expected umber atau jumlah espetasi dari bayaya pelagga dalam sistem utu parameter-parameter da. c. Lagah : Guaa hasil (b) utu medapata perumusa dari lamaya watu di dalam sistem da rumus-rumus laiya. Kedataga da epergia merupaa ejadia-ejadia yag salig bebas, sehigga ejadia-ejadia pada iterval watu tertetu tida mempegaruhi ejadia pada iterval watu sebelumya atau sesudahya. Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

3 Proses edataga da epergia dalam suatu sistem atria ditujua pada gambar beriut: Gambar.Proses Kedataga da epergia Berdasara gambar. emugia-emugia ejadia salig lepas yag dapat terjadi jia terdapat ( > 0) pelagga dalam sistem pada watu (t+h) adalah sebagai beriut: Tabel. Jumlah Pelagga pada Watu (t + h) pada Model Atria M/M/ Jumlah Kasus Jumlah Jumlah pelagga pelagga Jumlahedataga pelayaa pada watu pada watu t pada watu h pada watu h (t + h) P (t + h) (peluag terdapat pelagga pada watu t) x (peluag dari jumlah edataga pada watu h) x (peluag dari jumlah pelayaa pada watu h) [P (t)] (- h) (- h) P (t) [- h - h + h ] P (t) [- h - h] Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

4 P (t + h) (peluag terdapat(+) pelagga pada watu t) x (peluag dari jumlah edataga pada watu h) x pelayaa pada watu h) [P + (t)] (- h) (h) P + (t) [h-h ] P + (t) (h) (peluag dari jumlah P (t + h) (peluag terdapat (-) pelagga pada watu t) x (peluag dari jumlah edataga pada watu h) x pelayaa pada watu h) [P - (t)] (h) (- h) P - (t) [h - h ] P - (t) (h) (peluag dari jumlah Peluag asus 4 berdasara defiisi proses poisso bahwa P N h ο(h) artiya peluag terdapat atau lebih ejadia pada watu h sagat ecil atau diaggap ol. Karea asus-asus tersebut salig lepas, maa peluag terdapat pelagga dalam sistem pada watu (t+h) diyataa dega: P (t+h) asus + asus + asus P (t) [- h - h] + P + (t) (h) + P - (t) (h) P (t) - hp (t) - hp (t) + hp + (t) + hp - (t) Berdasara asumsi, utu h yag ecil berlau: P (t) P (t+h) P (t) P (t) [- h - h] + P + (t) (h) + P - (t) (h) atau P + (t) (h) P (t) - P (t) [- h - h] - P - (t) (h) P + t P (t) - P (t) + hp (t) + hp (t) - hp - (t) P (t). (h + h) - hp - (t) P (t). h ( + ) - hp - (t) P t. h + hp (t) h Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

5 P + (t) P (t) + P t (.) Selajutya, aa dicarai rumus umum P (t) dalam betu (t) dalam parameter da. Pertama-tama aa ditijau segala cara utu (t+h) yag dapat terjadi: Kasus : a. Tida ada uit pada watu t ( (t)) b. Tida ada edataga dega peluag (- h) c. Tida ada pelayaa dega peluag (- h), dimaa h 0 Maa, (t+h) pada asus yaitu: (t+h) (t). (- h). Kasus : d. Satu uit pada watu t (P (t)) e. Tida ada edataga dega peluag (- h) f. Melayai satu uit dega peluagh Maa, (t+h) pada asus yaitu: (t+h) P (t). (- h). h Berdasara asus da asus, maa emugia (t+h) yag dapat terjadi yaitu: (t+h) asus + asus (t). (- h) + P (t). (- h). h (t) - h (t) + hp (t) - h P (t) (t) - h (t) + hp (t) Berdasara asumsi, utu h yag ecil berlau: (t) (t) (t+h) (t) - h (t) + hp (t) h (t) (t) - (t) + hp (t) Atau hp (t) Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

6 4 P t h(t) h (t) Kemudia utu perumusa P t dalam betu dalam da pada setiap watu maa t area harus idepede. Sehigga diperoleh: Lagah : P Berdasara rumus (.) telah dibutia bahwa : P + P + P apabila, maa: P P Utu didapat: P P + P + + Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

7 5 + Utu didapat: P Sehigga didapata: P Atau P (t) (t) Berdasara esimpula ii, sudah dietahui P (t) diyataa dalam (t) dalam parameter da. Utu medapata dalam betu da dapat diaita dega peluag sistem dalam eadaa sibu yaitu ρ /, maa: ρ Dega demiia diperoleh: P t Lagah : Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu (.) Dalam lagah ii aa dicari rata-rata bayaya pelagga dalam sistem yag diotasia dega L s. Berdasara defiisi espetasi: L s 0 Sehigga, L s. P() P +. P +. P + 4. P

8 Dega megguaa deret geometri beriut: 0 ax, dega a 0 Aa overge da mempuyai jumlah S a, apabila x < x Betu L s diatas mejadi: L s + + Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

9 L s (.) Jadi, rata-ratajumlah pelagga dalam sistem yaitu L s Dega demiia lagah edua selesai dega L s dapat diyataa dalam betu da. Lagah : Dalam peguraia lebih lajut, perlu dicari rata-rata watu yag dibutuha seorag pelagga dalam sistem (W s ), Rata-rata jumlah watu yag dihabisa seorag pelagga dalam atria (W q ), rata-rata bayaya pelagga dalam atria (L q ).. Rata-rata watu yag dibutuha seorag pelagga dalam sistem (W s ) W s. L s Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

10 8 (.4). Rata-rata jumlah watu yag dihabisa seorag pelagga dalam atria(w q ) W q W s (.5). Rata-rata bayaya pelagga dalam atria (L q ) L q. W q. L q (.6). Model Atria M/M/ Peguraia utu pelayaa majemu model atria M/M/ sama halya pada pelayaa tuggal M/M/, perbedaaya terleta pada pelagga yag tida perlu meuggu terlalu lama area palig sediit ada pelayaa utu melayai pelagga. Pertama-tama dicari P (t) dalam parameter, da. Disii aa diuraia dua asus yai utu populasi ( ) da ( > ) utu Sebelumya aa dicari P melalui emugia ejadia-ejadia salig lepas dimaa dapat mucul pada saat (t+h). Tida terdapat pelagga pada saat t ( (t)), tida ada edataga dega peluag ( h) da tida ada pelayaa dega peluag.. Haya ada satu pelagga pada saat t (P (t)), tida ada edataga dega peluag ( h) da melayai satu pelagga dega peluag (h). Dega demiia: t + h t h + P (t)( h)(h) Bedasara asumsi, utu h yag ecil berlau: t + h t Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

11 9 maa t t h + P (t)( h)(h) t t h t + hp t h P t 0 h t + hp t h t hp t P utu setiap t (.7).. Populasi dari Aa ditetua emugia-emugia P dapat mucul seperti yag terlihat pada tabel di bawah ii: Tabel. Tabel Kemugia P pada Watu (t+h) Jumlah Kasus Jumlah pelagga Jumlahedataga Jumlah pelayaa pelagga pada watu pada watu t pada watu h pada watu h (t + h) P (t + h) (t)h P (t + h) P t h h P (t + h) P t h h Perlu dietahui bila edua pelayaa diisi maa probabilitas satu server adalah h + h h, dimaa h 0. Karea etigaya merupaa ejadia salig lepas da berlau utu setiap t, maa P h + P h h + P h h P h + P h P h P + h P + h P h P 0 h h P h P + h P P h( + ) P h h h Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

12 0 P ( + ) P Rumus ii dapat diuraia utu peluag dalam edataga, sehigga P dapat dirumusa: P ( + ( )) P P (.8) Utu,,..., utu.. Populasi dari > Aa dicari peluag terdapat pelagga pada watu (t+h) dega emugia ejadia sebagai beriut: Tabel. Jumlah Pelagga pada Watu (t+h) pada Model Atria M/M/ Jumlah Kasus Jumlah Jumlah pelagga pelagga Jumlahedataga pelayaa pada watu pada watu t pada watu h pada watu h (t + h) P (t + h) P (t)( h)( h) P (t + h) P + t h h P (t + h) P t h h Jadi, P t + h P t h h + P + t h h +P t h h Berdasara asumsi, utu h yag ecil berlau: P t + h P t Utu setiap t didapat P P h h + P + h h + P h h Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

13 P P h P hp + h P + h P + h P + + h P h P P P h P hp + h P + + h P 0 h P hp + h P + + h P h P + h P + hp h P P + P + P h + h + P h h P P P utu > Rumus ii dapat diembaga utu pelayaa mejadi: + P P utu + (.9).. Hubuga Atara da. Utu asus < Telah dietahui: P P ( + ) P Dega melaua substitusi didapat: P ( + ) P P P P Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

14 P... P! Dimaa 0,,,..., -. Utu P Dega megguaa rumus dari persamaa (.8) ( + ( )) P P ( + ( )) P 0 ( )! ( + ( )) ( )! ( )! ( )! ( )! + ( ) ( ) ( ) P 0 ( )! ( )! Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

15 P!. Utu dega megguaa pegembaga dari rumus (.9) didapat P!! P! P P!! + ( )!! 4. Utu + dega megguaa pegembaga dari rumus (.9) didapat P +!! P P!! +!! Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

16 4 P +! + P! (.0)..4 Peetua Peluag da Espetasi Lagah terahir adalah meetua utu < da. Perlu dietahui bahwa : P 0 P juga terbagi mejadi dua asus:. < -. sehigga jumlah peluag dari edua asus tersebut adalah !!!!!! + +! +! +! +! +!! () (+) Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

17 5 0! +! 0! +! Rata-rata bayaya pelagga dalam atria (L q ) L q ( )P P!!! + +! ! Perhatia bahwa: Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

18 6 Sehigga diperoleh, a + a + d r + a + d r + a +, d, r a r + dr r L q! ( + ) + +! ( + ) + +! ! !! Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

19 7 L q.! (.) Rata-rata bayaya pelagga dalam sistem (L s ) L s.! + Rata-rata watu yag dibutuha seorag pelagga dalam sistem (W s ) W s.! + (.) (.) Rata-rata jumlah watu yag dihabisa seorag pelagga dalam atria (W q ) W q.! (Kaiay, 004:90) (.4).4 Model Atria M/M/ Pola Kedataga Berelompo Pada model atria ii para pelagga datag secara berelompo pada watu yag sama da medapat pelayaa secara bergilira. Jumlah pelagga dalam elompo yag satu berbeda dega elompo yag lai. Misala dalam atria pembuata SIM, pemoho SIM yag datag utu melaua ujia simulator datag secara berelompo tergatug dari jumlah pemoho yag lulus pada tahap ujia tulis dimaa jumlah pemoho yag lulus pada elompo satu, dua da selajutya berbeda-beda. Jadi, jumlah pelagga dalam satu elompo yag datag selalu aca. Model atria M/M/ pola edataga berelompo diotasia dega M X /M/. Pada model atria M X /M/, uura suatu elompo yag masu edalam suatu sistem atria merupaa variabel aca positif X. Jia laju edataga suatu elompo yag terdiri dari pelagga diyataa dega maa peluag edataga suatu elompo beruura yaitu: Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

20 8 Dimaa P X a Beriut ii adalah ilustrasi gambar utu model atria M/M/ dega edataga elompo aca, dega jumlah pelagga dalam elompo satu, dua atau pelagga: Gambar.Pola Kedataga Berelompo Aca Berdasara (Aaviroh, 0:60),dari gambar di atas emugiaemugia ejadia salig lepas yag dapat terjadi dega pola edataga berelompo yag beruura ( ) jia terdapat ( > 0) pelagga dalam sistem pada watu (t+h) adalah sebagai beriut: Tabel.4 Jumlah Pelagga pada Watu (t+h) padamodel Atria M X /M/ Jumlah Kasus Jumlah Jumlah pelagga pelagga Jumlahedataga pelayaa pada watu pada watu t pada watu h pada watu h (t + h) Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

21 9 4 Peluag satu edataga secara idividu selama periode Δt h adalah h. Sedaga pada model atria dega pola edataga berelompo, peluag satu edataga yag terdiri dari pelagga selama periode Δt h adalah a h dimaa a merupaa distribusi uura elompo edataga. Berdasara tabel.4 terlihat perbedaa emugia ejadia pada model atria M/M/ dega model atria M X /M/ yaitu pada asus etiga. Kasus etiga dapat diuraia sebagai beriut: P (t + h) peluag edataga beruura + peluag edataga beruura peluag edataga beruura P - (t) (a h) (- h) + P - (t) (a h) (- h) (t) (a h) (- h) P - (t) (a h) + P - (t) (a h) (t) (a h) P t a h maa P (t+h) pada asus model atria dega pola edataga berelompo yaitu: P t + h asus + asus + asus + asus 4 P t h h + P + (t)(h) + P t a h P t hp t hp t + hp + (t) + P t a h Berdasara asumsi, utu h yag ecil berlau: P t P t + h P t P t hp t hp t + hp + (t) + P t a h 0 hp t hp t + hp + (t) + P t a h Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

22 hp t + hp + t + P t a h, utu Berdasara perumusa pada model atria M/M/ sebelumya didapata: P P 0 (.5a) Utu 0 + P + P + + P a, utu setiap t (.5b) Perumusa peluag da espetasi model atria M X /M/ adalah sebagai beriut:. Peluag fasilitas pelayaa aa osog ( ), yaitu: a (.6) Dega a E(X) adalah ilai harapa uura elompo yag masu dalam sistem.. Rata-rata bayaya pelagga dalam sistem (L s ), yaitu: L s atau L s K + ρ + E(X ) ( ρ) ρ ρ (.7) (.8). Rata-rata bayaya pelagga dalam atria (L q ), yaitu: L q atau L q K + ρ + E(X ) ( ρ) ρ (.9) ρ ρ (.0) ρ Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

23 4 4. Rata-rata jumlah watu yag dihabisa seorag pelagga dalam sistem (W s ), yaitu: ρ + E(X ) W s E(X)( ρ) (.) atau W s ( ρ) K + K K (.) 5. Rata-rata jumlah watu yag dihabisa seorag pelagga dalam atria (W q ), yaitu: ρ + E(X ) W q E(X)( ρ) (.) atau W q ( ρ) K K( ρ) K (.4) (Aaviroh, 0:7-77).5 Model Atria M/M/ Pola Pelayaa Berelompo Model atria M/M/ dega pelayaa berelompo adalah suatu sistem atria yag pelayaaya mampu melayai pelagga secara berelompo/boroga sebaya pelagga dalam satu watu. Namu jia jumlah pelagga yag datag urag dari pelagga maa pelagga tersebut aa tetap medapata pelayaa tapa harus meuggu higga pelagga. Model atria M/M/ dega pelayaa berelompo diotasia dega M/M K /. Cotoh asus pada model atria ii adalah atria ujia teori pada proses pembuata SIM di Polrestabes Badug, dimaa ruag ujia memuat palig baya 0 pemoho. Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

24 4 Selajutya aa dicari perumusa probabilitas da espetasi dari model atria M/M K /. Pertama-tama aa dicari emugia ejadia-ejadia salig lepas dimaa dapat mucul pada saat (t+h):. Tida terdapat edataga pada saat t ( (t)), tida ada edataga dega peluag ( h) da tida ada pelayaa dega peluag.. Terdapat i pelagga pada saat t (P i (t)), tida ada edataga dega peluag ( h) da terdapat i pelagga yag dilayai dega i,,, dega peluag (h) Dega demiia t + h t h + P i t h (h) Berdasara asumsi, utu h yag ecil berlau: t + h t Maa t t h + P i t h (h) t t h t + h P i (t) i 0 t + P i t (.5) i Selajutya aa ditetua emugia-emugia pelagga dapat mucul pada saat (t+h) seperti yag terlihat pada tabel di bawah ii: Tabel.5 Jumlah Pelagga pada Watu (t+h) Pada Model Atria M/M K / Kasus Jumlah Pelagga pada Watu t Jumlah Kedataga pada Watu h Jumlah Pelayaa pada Watu h Jumlah Pelagga pada watu (t+h) 0 0 Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

25 Berdasara tabel di atas, terlihat perbedaa emugia ejadia pada model atria M/M/ dega model atria M/M K / yaitu pada asus etiga. Kasus etiga dapat diuraia sebagai beriut: P (t + h) P + (t)( h)(h) Maa P (t+h) pada asus model atria M/M K / yaitu: P t + h asus + asus + asus P t + h P t h h + P t h h + P + t h (h) P t + h P t h h + P t h + P + t (h) P t + h P t hp t hp t + hp t + hp + t Berdasara asumsi, utu h yag ecil berlau: P t + h P t Sehigga P t P t hp t hp t + hp t + hp + t 0 hp t hp t + hp t + hp + t 0 + P t + P t + P + t ( ) (.6) Persamaa (.5) da (.6) dapat ditulis embali mejadi 0 P + P + + P (.7) 0 + P + P + P + (.8) Berdasara buu Fudametals of Queueig Theory,Persamaa (.8) dapat diyataa sebagai: D + D + P 0 0 (.9) Dimaa D merupaa persamaa arateristi Misala r, r,, r adalah aar-aar dari persamaa arateristi, maa Dega C i adalah ostata P C i r i ( 0) i Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

26 44 0 Kita tahu bahwa P, sehigga masig-masig r i harus urag dari satu atau C i 0 utu semua r i yag lebih dari satu. Sehigga dapat di etahui bahwa jumlah dari seluruh aar urag dari satu. Berdasara teorema rouche haya terdapat satu aar ataalah r 0 yag ilaiya berada pada selag (0,) sehigga P Cr 0 ( 0, 0 < r 0 < ) 0 Dega megguaa odisi batas da P, ita dapata Maa C r 0 P ( r 0 )r 0 0, 0 < r 0 < (.0) Selajutya aa dicari espetasi dari model atria M/M K /. Karea betu di atas serupa dega model atria M/M/, ita dapat meulis. Rata-rata bayaya pelagga dalam sistem (L s ) L s r 0 r 0 (.). Rata-rata bayaya pelagga dalam atria (L q ) L q r 0 r 0 r 0 (.). Rata-rata jumlah watu yag dihabisa seorag pelagga dalam sistem (W s ) W s r 0 r 0 r 0 ( r 0 ) (.) 4. Rata-rata jumlah watu yag dibutuha seorag pelagga dalam atria (W q ) W q r 0 r r 0 0 r 0 r 0 ( r 0 ) (.4) Ea Septia Tatias, 04 Sistem atria pembuata sim di polrestabes badug Uiversitas Pedidia Idoesia repository.upi.edu perpustaaa.upi.edu

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG 0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain. BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama

Lebih terperinci

Representasi sinyal dalam impuls

Representasi sinyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C. BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.

Lebih terperinci

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =

Lebih terperinci

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG) PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar

Lebih terperinci

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag

Lebih terperinci

Model Antrian Multi Layanan

Model Antrian Multi Layanan Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah

Lebih terperinci

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this

Lebih terperinci

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat

Lebih terperinci

Bab 16 Integral di Ruang-n

Bab 16 Integral di Ruang-n Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat

Lebih terperinci

Lecture 4 : Queueing Theory and Aplications. Hanna Lestari, M.Eng

Lecture 4 : Queueing Theory and Aplications. Hanna Lestari, M.Eng Leture 4 : Queueig Theory ad Apliatios Haa Lestari, M.Eg Struktur Dasar Model Model Atria Teori Atria bertujua utuk megetahui/meetuka besara kierja sistem atria. Ukura kierja sistem dalam kodisi steady

Lebih terperinci

Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak

Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak Prosidig SI MaNIs (Semiar Nasioal Itegrasi Matematia da Nilai Islami) Vol1, No1, Juli 2017, Hal 453-457 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halama 453 Kovolusi pada Distribusi dega Support Kompa Cythia

Lebih terperinci

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit

Lebih terperinci

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3. Eleme Dasar Model Atria. Aktor utama customer da server. Eleme dasar :.distribusi kedataga customer. 2.distribusi waktu pelayaa. 3.disai fasilitas pelayaa (seri, paralel atau jariga). 4.disipli atria (pertama

Lebih terperinci

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5 Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah

Lebih terperinci

Penggunaan Transformasi z

Penggunaan Transformasi z Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri

Lebih terperinci

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) (Fey Nilawati Kusuma et al.) PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) I Gede Agus Widyadaa I Nyoma Sutapa Dose Faultas Teologi

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI

UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI 35475 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPOK

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua

Lebih terperinci

Pendekatan Teori Antrian : Kasus Nasabah Bank pada Pukul WIB di Bank BNI 46 Cabang Bengkulu

Pendekatan Teori Antrian : Kasus Nasabah Bank pada Pukul WIB di Bank BNI 46 Cabang Bengkulu Jural Gradie Vol. No. Juli 5 : 9-97 edeata Teori Atria : Kasus Nasabah Ba pada uul 8.-. WIB di Ba BNI 46 Cabag Begulu Fahri Faisal Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas

Lebih terperinci

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap

Lebih terperinci

Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed.

Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed. PAKET FASILITASI PEMBERDAYAAN KKG/MGMP MATEMATIKA Pembelajara Barisa, Deret Bilaga da Notasi Sigma di SMA Peulis: Dra. Puji Iryati, M.Sc. Ed. Peilai: Al. Krismato, M.Sc. Editor: Sri Purama Surya, S.Pd,

Lebih terperinci

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...

Lebih terperinci

TEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE

TEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE Teorema Keovergea Fugsi Teritegral Hestoc(Aiswita) TORMA KKONVRGNAN FUNGSI TRINTGRAL HNSTOCK- KURZWIL SRNTAK DAN FUNGSI BRSIFAT LOCALLY SMALL RIMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG UCLID K RUANG BARISAN Aiswita,

Lebih terperinci

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif Megaji Perbedaa Diagoalisasi Matris Atas Field da Matris Atas Rig Komutatif Teorema : Jia A adalah matris x maa eryataa eryataa beriut eivale satu sama lai : a A daat didiagoalisasi b A memuyai vetor eige

Lebih terperinci

FUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p )

FUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p ) βeta -ISSN: 85-5893 e-issn: 54-458 Vol. 3 No. (Noember), Hal. 79-89 βeta DOI: htt://dx.doi.org/.44/betajtm.v9i.7 FUNCTIONALLY SMALL RIMANN SUMS (FSRS) DAN SSNTIALLY SMALL RIMANN SUMS (SRS) FUNGSI TRINTGRAL

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET KELAS XII. IPS SEMESTER I Oleh : Drs. Pudjul Prijoo ( http://vidyagata.wordpress.co ) SMA NEGERI 6 Jala Mayje Sugoo 58 Malag Telp./Fax : (034) 75036 E-Mail : sa6_alag@yahoo.co.id

Lebih terperinci

SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA

SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA KELAS D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga Yogyaarta e-mail: malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRAK Himpua

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

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

Lebih terperinci

GRAFIKA

GRAFIKA 6 5 7 3 6 3 3 GRAFIKA 3 6 57 08 0 9 5 9 385 946 5 3 30 0 8 9 5 9 3 85 946 5 ANALISA REAL Utu uliah (pegatar) aalisa real yag dilegapi dega program MATLAB Dr. H.A. Parhusip G R A F I K A Peerbit Tisara

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI

UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH SKRISI JANUARINA ANGGRIANI 080655 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU ENGETAHUAN ALAM ROGRAM STUDI SARJANA

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian

TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian TEORI ANTRIAN Teori atria merupaka studi matematis megeai atria atau waitig lies yag di dalamya disediaka beberapa alteratif model matematika yag dapat diguaka utuk meetuka beberapa karakteristik da optimasi

Lebih terperinci

Jurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA.

Jurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA. Jural MIPA 38 () (5): 68-78 Jural MIPA http://ouraluesacid/u/idephp/jm APROKSIMASI ANUIAS HIDUP MENGGUNAKAN KOMBINASI EKSPONENSIAL LJ Siay S Gurito Guardi 3 Jurusa Matematia FMIPA Uiversitas Pattimura

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ, BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Dalam peulisa materi poo dari sripsi ii diperlua beberapa teori-teori yag meduug, yag mejadi uraia poo pada bab ii. Uraia dimulai dega membahas distribusi ormal da distribusi

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI. mandiri jika tidak mengandung t secara eksplisit di dalamnya. (Kreyszig, 1983)

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI. mandiri jika tidak mengandung t secara eksplisit di dalamnya. (Kreyszig, 1983) I PENDAHULUAN Latar Belaag Permasalaha ebiaa pemaea ia yag memberia eutuga masimum da berelauta (tida teradi epuaha dari populasi ia yag dipae) adalah hal yag sagat petig bagi idustri periaa Para ilmuwa

Lebih terperinci

Bab 6: Analisa Spektrum

Bab 6: Analisa Spektrum BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Risio Operasioal.1.1 Defiisi Dewasa ii risio operasioal semai diaui sebagai salah satu fator uci yag perlu dielola da dicermati oleh para pelau usaha, hususya di bidag jasa euaga.

Lebih terperinci

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012 IfiityJual Ilmiah Pogam Studi Matematia STKIP Siliwagi Badug, Vol, No., Septembe HIMPUNAN KOMPAK PADA RUANG METRIK Oleh : Cee Kustiawa Juusa Pedidia Matematia FPMIPA Uivesitas Pedidia Idoesia eeustiawa@yahoo.om

Lebih terperinci

3. Integral (3) (Integral Tentu)

3. Integral (3) (Integral Tentu) Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag

Lebih terperinci

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh

Lebih terperinci

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS Bab 5 Siyal da Sistem Watu Disrit Oleh: Tri Budi Satoso Laboratorium Siyal, EEPIS-ITS Materi: Represetasi matemati pada siyal watu disrit, domai watu da freuesi pada suatu siyal watu disrit, trasformasi

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU Saitia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 277 287. ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU Siti Aria R. Harahap

Lebih terperinci

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL 1.1 Uji Biomial 1. Uji esesuaia Chi Kuadrat 1.3 Uji Kesesuaia K-S 1.4 Uji Ideedesi Chi Kuadrat 1.5 Uji Pasti Fisher UJI BINOMIAL Meruaa uji roorsi dalam suatu oulasi Poulasi

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Dijkstra dalam Pemilihan Trayek Bus Transjakarta

Penerapan Algoritma Dijkstra dalam Pemilihan Trayek Bus Transjakarta Peerapa Algoritma Dijstra dalam Pemiliha Traye Bus Trasjaarta Muhammad Yafi 504 Program Studi Tei Iformatia Seolah Tei Eletro da Iformatia Istitut Teologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 40, Idoesia 504@std.stei.itb.ac.id

Lebih terperinci

Gerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya

Gerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 06 S - 3 Gera Brow Frasioal da Sifat-sifatya Chataria Ey Murwaigtyas, Sri Haryatmi, Guardi 3, Herry P Suryawa 4,,3 Uiversitas Gadjah Mada,4 Uiversitas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu

Lebih terperinci

Proses Kelahiran dengan Imigrasi dan Kematian Password

Proses Kelahiran dengan Imigrasi dan Kematian Password Statistia, Vol. 6 No., 7 Mei 26 Proses Kelaira dega Imigrasi da Kematia Password Sri Mulyai Saro i, Neeg Suegsi da Gatot Riwi Setyato Jurusa Statistia FMIPA Upad ABSTRAK Dalam peelitia dibaas megeai sebua

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

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

Lebih terperinci

1.1 METODE PENGEMBANGAN PENDEKATAN RATA- RATA SAMPEL UNTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP. Faridawaty Marpaung. Abstrak

1.1 METODE PENGEMBANGAN PENDEKATAN RATA- RATA SAMPEL UNTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP. Faridawaty Marpaung. Abstrak METODE PEGEMBAGA PEDEKATA RATA- RATA SAMPEL UTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP Faridawaty Marpaug Abstra Peelitia ii megemuaa metode pegembaga pedeata rata rata sampel utu program stoasti dua tahap. Metodologi

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

x x x1 x x,..., 2 x, 1

x x x1 x x,..., 2 x, 1 0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat

Lebih terperinci

BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012)

BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012) BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di ota Maassar pada tahu 003 sampai tahu 0) PAISAL, H, HERDIANI, E.T. DAN SALEH, M 3 Jurusa Matematia, Faultas

Lebih terperinci

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai 37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi

Lebih terperinci

PRINSIP MAKSIMUM DAN MINIMUM FUNGSI PANHARMONIK

PRINSIP MAKSIMUM DAN MINIMUM FUNGSI PANHARMONIK PRINSIP MAKSIMUM DAN MINIMUM FUNGSI PANHARMONIK Oleh, Edag Cahya M.A. Jrsa Pedidia Matematia FPMIPA UPI Badg Jl. Dr. Setiabdi 9 Badg E-mail ecma@ds.math.itb.ac.id Abstra Tlisa ii mejelasa prisip masimm

Lebih terperinci

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu Metode Perhituga Grafi.. P. Maurug Metode Perhituga Grafi Dalam Geolistri Tahaa Jeis Bumi Dega Derajat Pedeata Satu Posma Maurug Jurusa Fisia, FMIPA Uiversitas Lampug Jl. S. Brojoegoro No. Badar Lampug

Lebih terperinci

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika

Lebih terperinci

STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS

STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS (Tati Octavia et al.) STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS Tati Octavia Dose Faultas

Lebih terperinci

ARITMATIKA MODUL PEMBINAAN OLEH TIM PEMBINA OLIMPIADE KOMPUTER ILMU KOMPUTER UDAYANA (DISAJIKAN UNTUK PESERTA PEMBINAAN BIDANG KOMPUTER OSN 2009)

ARITMATIKA MODUL PEMBINAAN OLEH TIM PEMBINA OLIMPIADE KOMPUTER ILMU KOMPUTER UDAYANA (DISAJIKAN UNTUK PESERTA PEMBINAAN BIDANG KOMPUTER OSN 2009) ARITATIKA ODUL PEBINAAN OLEH TI PEBINA OLIPIADE KOPUTER ILU KOPUTER UDAYANA (DISAJIKAN UNTUK PESERTA PEBINAAN BIDANG KOPUTER OSN 009) PEERINTAH DAERAH PROPINSI BALI DINAS PENDIDIKAN PEUDA DAN OLAHRAGA

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

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

Lebih terperinci

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK IHDA ANISSA INDRIASTUTI

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK IHDA ANISSA INDRIASTUTI SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK IHDA ANISSA INDRIASTUTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik

Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik ELECTRICIAN Jural Reayasa da Teologi Eletro 0 Pemiliha Kapasitas Da Loasi Optimal Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listri Osea Zebua Jurusa Tei Eletro, Faultas Tei, Uiversitas Lampug Jl. Prof. Sumatri

Lebih terperinci

Anova (analysis of varian)

Anova (analysis of varian) ova (aalysis of varia) Ui hipotesis perbedaa ilai rata-rata dari atau lebih elompo idepede Cotoh: daah perbedaa berat bayi lahir dari eluarga E tiggi dega E sedag atau E redah sumsi Ui ova: 1. ube diambil

Lebih terperinci

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai

Lebih terperinci

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada 8 BAB III RUANG HAUSDORFF Pada bab ii aka dibahas megeai ruag Hausdorff, kekompaka pada ruag Hausdorff da ruag regular legkap. Pembahasa diawali dega medefiisika Ruag Hausdorff da beberapa sifatya kemudia

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Performance Model. Real System. Mangukur Utilisasi CPU dan Penggunaan memori. Menghitung Utilisasi CPU dan Penggunaan memori

HASIL DAN PEMBAHASAN. Performance Model. Real System. Mangukur Utilisasi CPU dan Penggunaan memori. Menghitung Utilisasi CPU dan Penggunaan memori Real System Pegukura Magukur Utilisasi CPU da Pegguaa memori Diterima? Ya Performace Model Kalkulasi Meghitug Utilisasi CPU da Pegguaa memori Tidak Kalibrasi Model Gambar 3 Cara utuk melakuka validasi

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

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

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

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

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. B. Tujuan dan Sasaran. C. Ruang Lingkup

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. B. Tujuan dan Sasaran. C. Ruang Lingkup BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belaag Kombiatoria mempuyai beberapa aspe, yaitu eumerasi, teori graf, da ofigurasi atau peyusua. Eumerasi membahas peghituga susua berbagai tipe. Sebagai cotoh: (i) meghitug

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { } adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila.. maka fugsi

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KINERJA SKEMA CHANNEL SHARING PADA JARINGAN GSM/GPRS DENGAN MODEL ANTRIAN ERLANG

PERBANDINGAN KINERJA SKEMA CHANNEL SHARING PADA JARINGAN GSM/GPRS DENGAN MODEL ANTRIAN ERLANG o. 27 Vol.2 Th. XIV April 2007 ISS 854-847 PERBADIGA KIERJA SKEMA CHAEL SHARIG PADA JARIGA / DEGA MODEL ATRIA ERLAG Rudy Feradez Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas Adalas ABSTRAK Blockig merupaka

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

PELUANG. Drs. Marsudi Raharjo, M.Sc.Ed JENJANG LANJUT

PELUANG. Drs. Marsudi Raharjo, M.Sc.Ed JENJANG LANJUT DIKLAT INSTRUKTUR PENGEMBANG MATEMATIKA SMA JENJANG LANJUT PELUANG JENJANG LANJUT Drs Marsudi Raharjo, MScEd DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENINGKATAN MUTU PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN

Lebih terperinci

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus

Lebih terperinci

MENENTUKAN INVERS DRAZIN DARI MATRIKS SINGULAR. Lisnilwati Khasanah 1 dan Bambang Irawanto 2. Jl.Prof.Soedarto, S.H Semarang 50275

MENENTUKAN INVERS DRAZIN DARI MATRIKS SINGULAR. Lisnilwati Khasanah 1 dan Bambang Irawanto 2. Jl.Prof.Soedarto, S.H Semarang 50275 ENENTUKN INVERS RZIN RI TRIKS SINGULR Lisilwati Khasaah da Babag Irawato Progra Studi ateatia FIP UNIP lprofsoedarto SH Searag 7 bstract sigular atri with size has a iverse be called razi iverse ad deoted

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci