Perbandingan Model Regresi Cox Menggunakan Estimasi Paramater Efron Partial Likelihood dan Breslow Partial Likelihood

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Perbandingan Model Regresi Cox Menggunakan Estimasi Paramater Efron Partial Likelihood dan Breslow Partial Likelihood"

Transkripsi

1 Semna Nasona Tekno Infomas, Komunkas dan Indus SNTIKI 8 ISSN : Pekanbau, 9 Novembe 6 Pebandngan Mode eges Co Menggunakan Esmas Paamae Efon Paa kehood dan Besow Paa kehood ahmaden, Syofa an, Juusan Maemaka, Fakuas Sans dan Tekno, UIN Suan Syaf Kasm au J H Soebanas No 55 Smang Bau, Panam, Pekanbau, 893 ema: 4den@gmacom, syofaan94@gmacom Absak Mode eges co ooona hazad ada keadan besama adaah modfkas da mode eges co keka edaa dua aau ebh ndvdu yang mengaam keadan besama Mode eges co ooonahazad ada kasus keahanan hdu asen dabees n desmas dengan menggunakan dua endekaan yau besow aa kehood dan efon aa kehood, dmana kedua endekaan n meuakan modfkas da esmas aamee menggunakan maksmum aa kehoodhas esmas aamee deoeh dengan memaksmakan fungs aa kehood dengan menggunakan eas ada meode newon ahson Mode co yang deoeh yau mode co yang ed da vaabe CHD dengan menggunakan esmas aamee efon aa kehood dengan seeks backwad dha da na AIC ekec Kaa kunc : meode Besow dan Efon, mode co ooona hazad, seeks backwad Absac Co ooona hazad egesson mode a ogehe even s a modfcaon of co egesson mode when be abe wo o moe ndvdua ha have ogehe even The egesson mode of Co ooona hazad a suvva aen medca casew be esmaeby usng wo aoachmen, ae besow aa kehood and efon aa kehood, whee boh ofhs aoachmen ae modfcaon of aamee esmaonby usng masmum aa kehood The esu of aamee esmaon obanedby mamum aa kehood funcon usng newon ahsoneaonmehod The obaned Co mode s co mode ha comsed CHD vaabe wh used efon aa kehood aamee esmaon wh backwad seecon ha seen n by he mnmum AIC vaue Key wod : backwad seecon, Besow dan Efon mehod, co ooona hazad mode Pendahuuan Anass suvva adaah sekumuan osedu saska yang dgunakan unuk menganasa daa dmana vaabe yang dehakan adaah waku sama eadnya suau even []Daam anass suvva edaa vaabe waku sebaga waku u hdu suvva me, waku daa dnyaakan daam ahun, buan, mnggu dan ha da awa mua dakukan enean aau engamaan ada seoang ndvdu sama eadnya suau eswa ada ndvdu esebupeswa yang dmaksud adaah ekembangan suau enyak, eaks ehada suau ecobaan, kambuhnya suau enyak dan kemaananass n daa dakukan dengan menggunakan eges co ooona hazad eges co ooona hazad dgunakan unuk meneukan besanya hubungan anaa vaabe ndeenden dengan vaabe deendendaa yang dgunakan adaah daa dabees yang memk waku es aau keadan besama, dan dengan endekaan Efon Paa kehood dan Besow Paa kehood Poses Idenfkas daa daam anass suvva sangaah enng, dmana waku suvva sea vaabe bebas dan eka yang akan dgunakan daam enean n denukan dawa oses anass Daa yang dgunakan ddaam mode eges Co n yau conoh daa yang dambdabuku ee &wang, yau daa asen dabees yang eahdeoeh ee e adaahun 988 4

2 Semna Nasona Tekno Infomas, Komunkas dan Indus SNTIKI 8 ISSN : Pekanbau, 9 Novembe 6 Anass Daa Sebeum meakukan anass ebh anu, maka u asums ooona hazad eu dakukan unuk meha aakah vaabe ndeenden memenuh ooona hazad aau dak Meakukanesmas aamee dengan menggunakanbesow esmas dan Efon esmas 3 Membenuk mode eges Co dengan memasukan na aamee yang deoeh da oses esmas 4 Memh mode ebak ada eges Co dengan menggunakan seeks Backwad dengan meha na AIC yang ekec 5 Membandngkan kedua mode eges yang deoeh da esmas aamee menggunakan besow dan efon dengan meha na AIC ekec yang deoeh da masng-masng esmas 6 Mengu aamee da mode eges Co ebak yang eah deoeh dengan menggunakan U Waddan U Paa ke hood aso 7 Menyusun mode eges Co dengan menggunakan aamee ebak yang eah deoeh 8 Mengneeaskan mode eges Co yang eah deoeh dengan bebeaa angkah daas Anass Suvva Anass suvva dgunakan unuk menganass daa waku ana keadan me o even daa aau menganass daa yang behubungan dengan waku, mua da me ogn sama eadnya suau eswa khususpeswa khusus esebu daa beua keadan osf see keahan, keuusan sekoah, kesembuhan da suau enyak [4] 3 Fungs Suvva Msakan T adaah waku beahan hdu sama muncunya suau keadan Fungs suvvas, mendefnskan obabas suau ndvdu unuk beahan seeah waku yang deakan, namakan [6] S P T Fungs suvva daa uga dus sebaga beku : 4 Fungs Keadaan Peuang Fungs keadaan euang adaah euang kegagaan suau ndvdu daam neva waku kec e sauan waku Fungs keadaan euang dnoaskan dengan dan dumuskan dengan: 5 Fungs Hazad Fungs hazad ddefnskan sebaga ae suau ndvdu unuk mengaam even daam neva waku da sama ka dkeahu ndvdu esebu mash daa beahan hdu sama dengan waku Hazad ae daa ddefnskan sebaga beku: 3 4

3 Semna Nasona Tekno Infomas, Komunkas dan Indus SNTIKI 8 ISSN : Pekanbau, 9 Novembe 6 f h = 4 S 7 Mode Co Pooona Hazad Mode Co Pooona Hazad dsebu dengan mode co kaena asums ooonahazadnya yau fungs hazad da ndvdu yang bebeda adaah ooona aau aso da fungs hazad dua ndvdu yang bebeda adaah konsan [6] Mode hazad oosona umum adaah sebaga beku: h ; h e 5 dengan,,,,,, h : Fungs dasa hazad : Paamee eges X X,, X, : Na da vaabe bebas P Mode hazad oosona daa ua dnyaakan daam benuk esamaan yau: h ; h h, h 6 8 Penguan Asums Pooona Hazad Ada 3 han unuk mengaas Cononooona hazad yau mengeuakan vaabe bebas yang dak memenuh asums da mode, menggunakan mode Co Safkas dan dengan euasan mode Co [] esdua Schoenfed daa dgunakan unuk mengecek asums ooona hazad Na haaan da Scaed Shoenfed esdua ke-, unuk vaabeeneas ke- daam mode dbekan oeh dmana adaah na aamee ada saa waku keadan ˆ meuakan na esmas da ada mode eges co Po da na * ˆ beawanan ehada waku keadan membekan nfomas enang benuk da koefsen deenden waku da X yau 9 Esmas Paamee Tana Keadan Besama Fungs kehood da mode eges co ooona hazad adaah sebaga beku: e e Da fungs aa kehood daas deoeh fungs -kehood sebaga beku: e e 7 43

4 Semna Nasona Tekno Infomas, Komunkas dan Indus SNTIKI 8 ISSN : Pekanbau, 9 Novembe 6 44 e 8 Pendugaan aamee daa deoeh dengan caa memaksmumkan uunan eama fungs - kehood daas e e e Tuunan kedua da n ehada yau sebaga beku: y y e e e e e e 9 Pesamaan daas daa dseesakan secaa numek yau dengan eas menggunakan meode Newon ahson Beku n adaah angkah-angkah daam osedu Newon ahson: Mode unuk daa suvva esenso basanya menggunakan osedu newonahson daam memaksmakan fungs aa kehood Msakan meuakan veko beukuan da uunan eama fungs -kehood ehada aamee u Msakan meuakan mak hessan beukuan da negaf uunan kedua fungs kehood yau dengan memsakan: I, I Posedu newon ahson aamee ada eas + adaah [] ˆ ˆ ˆ ˆ u I

5 Semna Nasona Tekno Infomas, Komunkas dan Indus SNTIKI 8 ISSN : Pekanbau, 9 Novembe 6 I ˆ dengan dan meuakan nves da I angkah eas dengan meode newon ahson sebaga beku: Menenukan na awa ˆ Kemudan hung u ˆ dan ˆ ˆ I,sehngga deoeh na ˆ ˆ ˆ ˆ I u 3 Ieas akan behen keka eubahan fungs -kehood cuku kec aau aaba eubahan eaf yang ebesa daam na aks aamee yang cuku kec Esmas Paamee Pada Keadan Besama Msakan dengan adaah banyaknya waku kemaan Jka edaa kemaan ada waku dmana =,,, msakan adaah umah na vaabe da semua ndvdu yang ma ada saa, dmana =,, dengan, hmunan ndvdu yang ma ada saa [5] Ada bebeaa caa endekaan ada keadan besama, dua danaanya yau sebaga beku: A Besow Paa kehood Meode besow mengasumskan bahwa ukuan da hmunan esko ada keadan besama adaah sama [7] Beku n adaah fungs aa kehood unuk meode Besow : Fungs aa kehood unuk meode Besow : e s d [ e ] Dengan : banyaknya keadan besama ada waku : umah na vaabe da semua ndvdu yang ma ada saa :hmunan ndvdu yang besko ada waku yang ed da ndvdu yang beahan ada waku B Efon Paa kehood Meode Efon adaah meode yang memk ehungan yang ebh sedehana sama hanya dengan meode Besow, ea meode Efon ebh akua ehungannya da ada meode Besow euama keka ukuan da hmunan esko unuk waku keadan besama besa [7] Pada endekaan meode efon n, hmunan eskonya dseesakan dengan enguangan ehada aa-aa da na fungs hazad da vaabe ke-, kaena dak dkeahu vaabe mana yang mengaam keadan eebh dahuu [] fungsaa kehood unuk meode Efon: e s d e k k e k D k d dengan : Hmunanan semua ndvdu yang ma ada saa : vaabe da ndvdu yang mash beahan dan meuakan eemen da dan da Penguan Paamee A U aa kehood aso Hoess: H : H : Taaf Sgnfkans : Sask U: G n n ˆ 45

6 Semna Nasona Tekno Infomas, Komunkas dan Indus SNTIKI 8 ISSN : Pekanbau, 9 Novembe 6 Daeah Penoakan : H doak ka aau -vaue B U Wad Hoess: H : : H Taaf Sgnfkans : Sask U: Z ˆ ˆ SE Daeah enoakan H doak ka aau -vaue Pemhan Mode ebak Pemhan vaabe yang masuk aau keua da mode daa dakukan dengan ga caa yau seeks fowad, emnas backwad, dan osedu sewse Posedu seeks fowad aau seeks mau dengan menambahkan vaabe sau esau kedaam mode ada sea angkahnya ka vaabe membekan enuunan na ebesa Posedu fowadakan behen ka vaabe bekunya yang akan dambahkan kedaam mode dak menguang na da da na sebeumnya [] Posedu seeks sewse meuakan kombnas da dua oses yau seeks fowad dan seeks backwad angkah awa seeks sewsesama dengan seeks fowad Pada seeks sewse vaabe yang eah dambahkan kedaam mode kemudan dbandngkan na, aaba dak sgnfkan maka vaabe daa dhaus aau dkeuakan da mode Posedu sewseakan behen ka vaabe yang masukdan keua u sama [3] Pemhan mode ebak n menggunakan Seeks Backwad dengan na AIC ekec angkah angkah seeks backwad: Penghungan na mode eama dengan semua vaabe bebas dan hung na Damb sau vaabe bebas da mode eama unuk dkuangkan dan hung na unuk sea vaabe bebas yang eah dkuangkan da mode eama, hung na 3 Na AIC yang ekec ada engecuaan mode yang vaabe bebasnya eah dkuangkan dh unuk angkah bekunya 4 Damb dua vaabe bebas da mode eama unuk dkuangkan dan hung na unuk sea engecuaan mode dengan vaabe bebas yang eah dkuangkan da mode eama, hung na Na AIC yang ekec yang dh unuk angkah seanunya 5 Aaba seeah enguangan vaabe bebas ebandngan na ana mode dak bebeda sgnfkan, dan memeoeh na AIC yang ekec maka oses enguangan vaabe bebas ada mode dhenkan 3 Has dan Pembahasan 3 Penguan asums ooona hazad Asums ooona hazad bea bahwa aso fungs hazad da dua ndvdu konsan da waku aau ekuvaen dengan enyaaan bahwa fungs hazad suau ndvdu ehada fungs hazad ndvdu yang an adaah ooona Penguan asums n menggunakan scaed schoenfed esdua Has u asums menggunakan scaed schoenfed esdua dengan menggunakan ogam Beku n adaah o scaed schoenfed esdua da masng-masng vaabe bebas yang edaa ada kasus keahanan hdu asen dabees : 46

7 Semna Nasona Tekno Infomas, Komunkas dan Indus SNTIKI 8 ISSN : Pekanbau, 9 Novembe 6 A Vaabe Umu B Vaabe BMI Gamba Po Scaed Schoenfed esdua unuk Vaabe Umu Gamba Po Scaed Schoenfed esdua unuk Vaabe BMI C Vaabe Umu saa ddagnoss Gamba 3 Po Scaed Schoenfed esdua unuk Vaabe Dagnoss D Vaabe Saus Meokok Gamba 4 Po Scaed Schoenfed esdua unuk Vaabe Saus Meokok E Vaabe SBP F Vaabe DBP Gamba 5 Po Scaed Schoenfed esdua unuk Vaabe SBP Gamba 6 Po Scaed Schoenfed esdua unuk Vaabe DBP 47

8 Semna Nasona Tekno Infomas, Komunkas dan Indus SNTIKI 8 ISSN : Pekanbau, 9 Novembe 6 G Vaabe ECG H Vaabe CHD Gamba 7 Po Scaed Schoenfed esdua unuk Vaabe ECG Gamba 8 Po Scaed Schoenfed esdua unuk Vaabe CHD Bedasakan enguan asums ooona hazad dengan menggunakan endekaan scaed schoenfed esdua daa dsmukan bahwa edaa 6 vaabe yang memenuh asums ooona hazad yau vabe umu, BMI, dagnoss, saus meokok, DBP, CHD Semenaa vaabe SBP dan ECG dak memenuh asums ooona hazad, sehngga kedua vaabe esebu dak eu desmas dan daa angsung dkeuakan da mode Esmas Efon Paa kehood Tabe Has Esmas aamee Efon Paa kehood Vaabe Coef Secoef Z P> z Umu,96,777,5,66 BMI,345,647,87,4397 Dagnoss,47,78,8,9778 Saus meokok,74,834,47,447 DBP -,4,939 -,49,3573 CHD,83334,364 3,55,4 Bedasakan has esmas daas, dasumskan semua vaabe beengauh daam mode sehngga deoeh mode awa sebaga beku: h, X h e,96 X,345 X, 47 X 3,74 X 4,4 X 5, X 6 Unuk mengu semua vaabe beengauh aau dak daam mode maka daa du dengan U aa kehood asoda has ouu menggunakan sofwae deoeh na G yau sebaga beku:, kaena na G =,36 dan dan na -vaue =,6737 <,5 sehngga H doak dan daa dsmukan bahwa semua vaabe beengauh ehada mode Esmas Besow Paa kehood Tabe Has Esmas Paamee Besow Paa kehood Vaabe Coef Secoef Z P> z Umu,36,778,639,598 BMI,33,647,798,454 Dagnoss Saus meokok -,89,7 -,,9,6589,86,44,634 DBP -,385,935 -,48,3855 CHD,88,3469 3,443,57 Bedasakan has esmas daas, dasumskan semua vaabe beengauh daam mode sehngga deoeh mode awa sebaga beku: 48

9 Semna Nasona Tekno Infomas, Komunkas dan Indus SNTIKI 8 ISSN : Pekanbau, 9 Novembe 6 h, X h e,36 X,33 X, 89 X 3,6589 X 4,385 X 5, 88 X 6 Unuk mengu semua vaabe beengauh aau dak daam mode maka daa du dengan U aa kehood asoda has ouu menggunakan sofwae deoeh na G yau sebaga beku: kaena na G =,656 dan dan na -vaue =,5974 <,5 sehngga H doak dan daa dsmukan bahwa semua vaabe beengauh ehada mode Pemhan Mode Tebak Tabe 3 Has Smuas Pemhan Mode Tebak Efon dengan Meode Backwad Vaabe AIC Semua Vaabe 968,5 Semua vaabe ana dagnoss 966,5 Semua vaabe ana dagnoss dan BMI 965,3 Vaabe smokng,dbp dan CHD 963,73 Vaabe DBP dan CHD 963,6 Vaabe CHD 963 Bedasakan has yang deoeh da Tabe 3 daa dsmukan bahwa mode ebak yang deoeh da esmas efon dengan seeks backwad bedasakan kea na AIC ekec maka mode co ooona hazad yang ebak yau mode yang hanya ed da vaabe bebas CHD bea vaabe n memk engauh yang sgnfkan ehada waku suvva keahanan hdu asen dabees Tabe 4 Has Smuas Pemhan Mode Tebak Besow dengan Meode Backwad Vaabe AIC Semua Vaabe 975,76 Semua vaabe ana dagnoss 973,77 Semua vaabe ana dagnoss dan BMI 97,4 Vaabe smokng,dbp dan CHD 97,98 Vaabe DBP dan CHD 97,7 Vaabe CHD 969,99 Bedasakan has yang deoeh da Tabe 4daa dsmukan bahwa mode ebak yang deoeh da esmas besow dengan seeks backwad bedasakan kea na AIC ekec maka mode co ooona hazad yang ebak yau mode yang hanya ed da vaabe bebas CHD bea vaabe n memk engauh yang sgnfkan ehada wak\ suvva keahanan hdu asen dabees Pebandngan Mode ebak dengan endekaan efon dan besow Tabe 5 Has anass ebandngan mode efon dan besow AIC Efon 963 Besow 969,99 Bedasakan has anass yang deoeh da Tabe daas, daa dha bahwa na AIC ekec ada ada mode efon yau dengan AIC=963, sehngga daa dsmukan bedasakan kea AIC ekec maka mode ebak yang deoeh yau mode dengan endekaan esmas efon aa kehood dengan mode yang hanya ed da vaabe CHD Tabe 6 Penguan Paamee ada mode eges co ooona hazad secaa aa dan keseuuhan Vaa Coef Ecoef Secoef Z P be CHD,87 9,49,45 4, 3,7 e- 5 49

10 Semna Nasona Tekno Infomas, Komunkas dan Indus SNTIKI 8 ISSN : Pekanbau, 9 Novembe 6 Bedasakan Tabe 6 daa dsmukan sebaga beku: Vaabe CHD beengauh ehada waku suvva, ha esebu daa dha da na Z = 8,49 = 3,84 aau -vaue da u wad ada abe daas yau,7 e-5 < α =,5 maka H doak, daa dsmukan bahwa vaabe CHD memk engauh yang sgnfkan ehada mode aau daa dkaakan bahwa vaabe CHD beengauh ehada keahanan hdu asen dabees Aaba dha da u aa kehood aso maka deoeh has sebaga beku: na G = 6,75 dan dan na -vaue = 4,3e-5 <,5 sehngga H doak dan daa dsmukan bahwa vaabe CHD beengauh ehada mode Bedasakan has esmas aamee dan enguan aamee daas maka deoehah mode eges co ooona hazad yau sebaga beku: h, X h e,8794 X 6 4 Kesmuan Bedasakan has embahasan mengena eges co ooona hazad unuk keadan besama ada daa keahanan hdu asen dabees, maka mode co yang deoeh yau mode co yang hanya ed da vaabe CHD dengan mengunakan esmas Efon Paa kehood dan dengan menggunakan seeks backwad dha da na AIC yang ekec Mode co ooonahazad unuk enean seanunya daa menggunakan 3 ebandngan meode daam mengesmas aamee yau membandngkan anaa esmas efon aakehood dengan meode eac aa kehood, esmas besow aakehood dengan meode esmas eac aa kehood aau daa uga dengan caa membandngkan kega esmas ada daa es esebu aga memeoeh has yang ebh bak ag efeens [] Coe,D Modeng Suvva Daa In Medca eseach Chaman and Ha, USA 3 [] Feana, Dw, Ana Mode Co Safkas Sks Unvesas Indonesa, Jakaa, [3] Hosme, D W, dkk Aed Suvva Anayss:egesson Modeng Of Tme To Even Daa Jhon Wey, New Jesey 8 [4] Iskanda, Muhammad Mode Co Pooona Hazad ada keadan besama Sks Unvesas Nege Yogyakaa, Yogyakaa, 4 [5] Ken, J P dan Moeschbege, M Suvva Anayss :Techques fo Censoed and Tuncaed Daa Second Edon Snge-Veag, New Yok 3 [6] ee, E T dan Wang, J W Sasca Mehods fo Suvva Daa Anayss Thd Edon John Wey & Sons, Inc, New Jesey 3 [7] Xnn A Sudy Of Tes And Tme Vayng Covaaes In Co Pooona Hazad Mode Thess The Unvesy Of Gueh, 43

( L ). Matriks varians kovarians dari

( L ). Matriks varians kovarians dari LIVIA PUSPA T 677 9.3 METODE KOMPONEN UTAMA Informas yang dbuuhkan daam eknk komponen uama suau daa ddapa dar marks varans kovarans, aau marks koreasnya. Meode komponen uama n, beruuan unuk menaksr parameer

Lebih terperinci

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Persentase Kriminalitas di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Semiparametrik Spline

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Persentase Kriminalitas di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Semiparametrik Spline JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vo.,., - -X Pn D- Pemodean Fao-Fao ang Memengauh Pesenase Kmnaas d Jawa Tmu dengan Pendeaan Reges Semaame Sne She Mega T Mana Dan I man Budanaa Juusan Sasa, Fauas Maemaa Dan

Lebih terperinci

Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Angka Harapan Hidup di Jawa Timur Menggunakan Regresi Semiparametrik Spline

Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Angka Harapan Hidup di Jawa Timur Menggunakan Regresi Semiparametrik Spline JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vo., No., 7-5 -98X Pn D-7 Anass Fao-fao ang Memengauh Anga Haaan Hdu d Jawa Tmu Menggunaan Reges Semaame Sne Au Pu Sugana dan I Noman Budanaa Juusan Sasa, Fauas Maemaa dan

Lebih terperinci

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0. 5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena

Lebih terperinci

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32) 8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang

Lebih terperinci

kimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran

kimia LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaran KTSP & K-13 kimia K e l a s XI LAJU REAKSI II Tujuan Pembelajaan Seelah mempelajai maei ini, kamu dihaapkan memiliki kemampuan beiku. 1. Mengeahui pesamaan laju eaksi.. Memahami ode eaksi dan konsana laju

Lebih terperinci

Reliabilitas. A. Pengertian

Reliabilitas. A. Pengertian Relablas A. Pengean Relablas adalah sejauh mana hasl ujan sswa eap aau konssen da posedu penlaan (Nko, 007:66). Menuu Ellen, suau es dkaakan elabel jka sko obsevas nla awal behubungan dengan sko yang sebenanya.

Lebih terperinci

Bab III Studi Kasus Model Double Decrement

Bab III Studi Kasus Model Double Decrement Bab III Sudi Kasus Mode Doube Decremen Pada bab ini, akan dieaskan erebih dahuu mengenai beberapa definisi daam eori Doube Decremen. Seanunya akan dibahas benuk kuanifikasi dependensi daam kasus Doube

Lebih terperinci

BAB III PENGAMBILAN KEPUTUSAN DISPLACED IDEAL. Inti dari pengambilan keputusan adalah memilih alternatif, tentunya harus

BAB III PENGAMBILAN KEPUTUSAN DISPLACED IDEAL. Inti dari pengambilan keputusan adalah memilih alternatif, tentunya harus 40 BAB III PENGAMBILAN KEPUTUSAN DISPLACED IDEAL 3.1. Pengamban Keputusan Int dar pengamban keputusan adaah memh aternatf, tentunya harus aternatf yang terbak (the best aternatve). Tujuan dar anass keputusan

Lebih terperinci

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:

Lebih terperinci

METODE BEDA HINGGA UNTUK SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN DIFERENSIAL

METODE BEDA HINGGA UNTUK SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN DIFERENSIAL METDE BEDA HIGGA UTUK SLUSI UMERIK PERSAMAA DIFERESIAL Sangadi ABSTRACT Tee ae many oblems in alied sciences ysics and engineeing a ae maemaically modeled by using diffeenial euaions and bounday condiions.

Lebih terperinci

COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD)

COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) CRD Tdak ada kea pengelompokan: Lngkungan homogen Bahan homogen (pebedaan danaa expemenal un yang mempeoleh pelakuan yang ama dalam CRD debu ebaga expemenal eo) Ala homogen

Lebih terperinci

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

PENGONTROLAN PROSES SECARA STATISTIK MULTIPLE STREAM PROCESSES, STUDY KASUS : PROSES PRODUKSI REXONA SL AP STICK

PENGONTROLAN PROSES SECARA STATISTIK MULTIPLE STREAM PROCESSES, STUDY KASUS : PROSES PRODUKSI REXONA SL AP STICK PENGONROLAN PROSES SECARA SAISIK MULIPLE SREAM PROCESSES, SUY KASUS : PROSES PROUKSI REXONA SL AP SICK Vina Kuniasai, dan. Muhammad Mashui, M Mahasiswa Juusan Saisika FMIPA-IS () osen Juusan Saisika FMIPA-IS

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas analisis deret waktu, diagram kontrol Shewhart, Average Run Length

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas analisis deret waktu, diagram kontrol Shewhart, Average Run Length BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pendahuluan Dalam enulsan maer okok dar skrs n derlukan beberaa eor-eor yang mendukung, yang menjad uraan okok ada bab n Uraan dmula dengan membahas analss dere waku, dagram konrol

Lebih terperinci

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom Fungsi Vektor

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom Fungsi Vektor Pogam Pekuliahan Dasa Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom Fungsi Veko [MA4] Deinisi Deinisi ungsi veko Fungsi veko meupakan auan yang mengkaikan ε R dengan epa sau veko F R Noasi : F : R R F î gĵ, g aau

Lebih terperinci

PERHITUNGAN DISTRIBUSI MUATAN INTI HALO 11 Li SECARA SWAKONSISTEN DENGAN METODE SKYRME-HARTREE-FOCK

PERHITUNGAN DISTRIBUSI MUATAN INTI HALO 11 Li SECARA SWAKONSISTEN DENGAN METODE SKYRME-HARTREE-FOCK Junal Fska Vol. No. Novembe 59 PERHITNGAN DISTRIBSI MATAN INTI HALO L SECARA SWAKONSISTEN DENGAN METODE SKYRME-HARTREE-FOCK Raden Okova Pogam Magse Penddkan Fska nvesas Ahmad Dahlan Yogyakaa Kamus II Jl.

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER UNTUK DATA WAKTU HIDUP YANG BERDISTRIBUSI RAYLEIGH PADA DATA TERSENSOR TIPE II BESERTA SIMULASINYA

ESTIMASI PARAMETER UNTUK DATA WAKTU HIDUP YANG BERDISTRIBUSI RAYLEIGH PADA DATA TERSENSOR TIPE II BESERTA SIMULASINYA ESTIMASI PARAMETER UNTUK DATA WAKTU HIDUP YANG BERDISTRIBUSI RAYLEIGH PADA DATA TERSENSOR TIPE II BESERTA SIMULASINYA SKRIPSI Dajukan dalam Rangka Penyelesaan Sud Saa unuk Mencapa Gela Sajana Sans Oleh

Lebih terperinci

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel

Lebih terperinci

Boks Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Bali terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia

Boks Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Bali terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia Trwuan III-27 Boks Respon Suku Bunga dan Kred Bank d Ba erhadap Kebakan Moneer Bank Indonesa Pendahuuan Daam cakupan penean d wayah Ba beruuan unuk mengeahu seberapa besar dampak dar BI Rae sebaga acuan

Lebih terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

Integral Mcshane Fungsi Bernilai Banach

Integral Mcshane Fungsi Bernilai Banach ea shae s Bea Baah Hey Pbawao Syawa sa aeaa Uvesas Saaa Dhaa Yoyaaa e-a heybs@sasdad Absa ea Shae eaa ea e Rea ya ea daa ea Heso-zwe da evae dea ea Lebese D daa aaah aa dbaaa sa ea ea Shae ya s bea ada

Lebih terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,

Lebih terperinci

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan

Lebih terperinci

Analisis Jalur / Path Analysis

Analisis Jalur / Path Analysis Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan

Lebih terperinci

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).

Lebih terperinci

ANALISIS KOVARIANS DALAM RANCANGAN BUJUR SANGKAR YOUDEN

ANALISIS KOVARIANS DALAM RANCANGAN BUJUR SANGKAR YOUDEN ANALISIS KOVARIANS DALAM RANCANGAN BUJUR SANGKAR YOUDEN SKRIPSI Daukan Kepada Fakuas Maemaka dan Imu Pengeahuan Aam Unversas Neger Yogyakara unuk memenuh sebagan persyaraan guna memperoeh gear Sarana Sans

Lebih terperinci

2 i. . Kebolehjadian total n set nilai adalah: y terhadap y dicapai jika faktor

2 i. . Kebolehjadian total n set nilai adalah: y terhadap y dicapai jika faktor Pencocokan Data. Pencocokan Data ke Gars Lurus Msakan kta mempunya n ttk data ekspermenta (, y ) dan dketahu bahwa hubungan teorts antara dan y adaah hubungan near (persamaan gars urus) dengan persamaan:

Lebih terperinci

Fisika Dasar I (FI-321)

Fisika Dasar I (FI-321) Fisika Dasa I (FI-321) Topik hai ini (minggu 3) Geak dalam Dua dan Tiga Dimensi Posisi dan Pepindahan Kecepaan Pecepaan Geak Paabola Geak Melingka Geak dalam Dua dan Tiga Dimensi Menggunakan anda + aau

Lebih terperinci

Karakteristik Konikoida. The Characteristics Of Conicoid

Karakteristik Konikoida. The Characteristics Of Conicoid Kaakeisik Konikoida Sahlan Sidjaa *, Muhammad Abdy 2,2 Juusan Maemaika, FMIPA, Univesias Negei Makassa *oesonding auho email: sahlansidjaa@unm.a.id Absak Pada geomei bidang khususnya ada kasus iisan keuu

Lebih terperinci

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. Inegral Parsal Formula Inegral Parsal : Cara : plh u yang urunannya lebh sederhana Conoh : Hung u dv uv v du e d msal u =, maka du=d dv e d v e d e sehngga e d e e d e e C INF8

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma. DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan

Lebih terperinci

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1 PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa

Lebih terperinci

Kontrol Tracking pada Sistem Pendulum Terbalik Berbasis Model Fuzzy Takagi-Sugeno Menggunakan Pendekatan BMI

Kontrol Tracking pada Sistem Pendulum Terbalik Berbasis Model Fuzzy Takagi-Sugeno Menggunakan Pendekatan BMI Konol ackng ada sem endulum ebalk ebass Model Fuzzy akag-ugeno Menggunakan endekaan MI And Ashfahan, hasu Agusnah, Achmad Jazde Juusan eknk Eleko Insu eknolog euluh Noembe andobo@elec-eng.s.ac.d Absak

Lebih terperinci

= 0 adalah r(dimana r konstan);

= 0 adalah r(dimana r konstan); MODEL PEMAEA LOGISTI UTU PEMAEA IA DEGA LAJU PEMAEA PROPOSIOAL Sigi ova Riyano, aono Juusan Maemaika FMIPA UDIP Semaang Jl. Pof. H. Soedao, SH, Tembalang, Semaang, 575 Absak: Tedapa banyak model pemanenan,

Lebih terperinci

METODE AGGREGATE COST UNTUK PERHITUNGAN PREMI TAHUNAN PADA ASURANSI JIWA GABUNGAN

METODE AGGREGATE COST UNTUK PERHITUNGAN PREMI TAHUNAN PADA ASURANSI JIWA GABUNGAN METOE GGREGTE COST UNTUK ERHITUNGN REMI THUNN SURNSI JIW GUNGN Luiana Sibuea *, Haiai, Roan ane Mahaiwa ogam S Maemaika oen JuuanMaemaika Fakua Maemaika dan Imu engeahuan am Univeia Riau Kampu ina Widya

Lebih terperinci

Transport P henomena Phenomena Dr. Heru Setyawan Jurusan T eknik Teknik K imia Kimia FTI - FTI ITS

Transport P henomena Phenomena Dr. Heru Setyawan Jurusan T eknik Teknik K imia Kimia FTI - FTI ITS Tanso Phenomena D. Heu Seawan Juusan Teknik Kimia FTI-ITS Alian melalui annulus flu nol Pemukaan momenum κ λ Disibusi keceaan Disibusi flu momenum aau shea sess Disibusi flu momenum dan disibusi keceaan

Lebih terperinci

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2 INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch

Lebih terperinci

Penerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda

Penerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Me 6 ISSN 85-789 Penerapan Saska Nonparamerk dengan Meode Brown-Mood pada Regres Lner Berganda Applcaon of Nonparamerc Sascs, wh Brown-Mood Mehod on Mulple Lnear Regresson

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme

Lebih terperinci

MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT

MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 07, No. (018), hal 85 9. MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Felca Kurna Kusuma Wra Pur, Dadan

Lebih terperinci

BAB III PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIK

BAB III PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIK A III PENGEMANGAN MODEL MATEMATIK Pada analisis manual ang akan dikembangkan, unuk menjamin bahwa eoi maupun umusan ang diuunkan belaku (valid) maka pelu dieapkan asumsi dasa. Sehingga hasil analisis manual

Lebih terperinci

APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER (CONTOH KASUS DI G. KELUD)

APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER (CONTOH KASUS DI G. KELUD) Alkas Iners Non Lner Dengan Pendekaan Lner Unuk Menenukan Hosener Conoh Kasus d G. Kelud) Cece Sulaeman) APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER CONTOH KASUS DI

Lebih terperinci

ANALISA SISTEM ANTRIAN MULTISERVER MULTIQUEUE MENGGUNAKAN METODE JOCKEYING

ANALISA SISTEM ANTRIAN MULTISERVER MULTIQUEUE MENGGUNAKAN METODE JOCKEYING ANALISA SISTEM ANTRIAN MULTISERVER MULTIQUEUE MENGGUNAKAN METODE JOCKEYING Ewin Panggabean Pogam Sudi Teknik Infomaika STMIK Pelia Nusanaa Medan, Jl. Iskanda Muda No 1 Medan, Sumaea Uaa 20154, Indonesia

Lebih terperinci

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya

Lebih terperinci

MODUL 2 PERCOBAAN SATU FAKTOR DAN UJI PERBANDINGAN NILAI TENGAH

MODUL 2 PERCOBAAN SATU FAKTOR DAN UJI PERBANDINGAN NILAI TENGAH MODUL PERCOBAAN SATU FAKTOR DAN UJI PERBANDINGAN NILAI TENGAH A. Pendahuluan Pecobaan sau fako adalah suau pecobaan ang dancang dengan hana melbakan sau fako dengan bbeapa aaf sebaga pelakuan. Rancangan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Data panel adalah gabungan dari data cross sectional dan data time series, dimana

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Data panel adalah gabungan dari data cross sectional dan data time series, dimana 6 BAB II IJAUA PUSAA. Pendahuluan Maer enang daa anel dambl dar Gujara (3) dan Judge (985). Daa anel adalah gabungan dar daa cross seconal dan daa me seres, dmana dalam daa anel un cross seconal yang sama

Lebih terperinci

Fisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang

Fisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,

Lebih terperinci

PROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi

PROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : 4-858 ROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMOK ADA ROSES YULE- FURRY Samsuryad Jurusan Maemaka FMIA Unversas Srwaya

Lebih terperinci

PERBAIKAN ASUMSI KLASIK

PERBAIKAN ASUMSI KLASIK BAHAN AJAR EKONOMETRI AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIAH OGAAKARTA PERBAIKAN ASUMSI KLASIK 6.. Mulkolnearas Jka model ka mengandung mulkolneras yang serus yakn korelas yang ngg anar varabel ndependen,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013 3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun

Lebih terperinci

PEMERINTAH KABUPATEN SIDOARJO

PEMERINTAH KABUPATEN SIDOARJO - :, : ; ;:?, :;,_ _ Menmbang Mengnga : : " U,, ; PEMERNTAH KABUPATEN SDOARO, PERATURAN DAERAH KABUPATEN S DOARO NOMOR 9 TAHUN 2002 TENTANG PERSEROAN TERBATAS SDOARO MEMBANGUN 2002 DENGAN RAHHAT TUHAN

Lebih terperinci

Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (2)

Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (2) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (016) 337-350 (301-98X Prn) D-17 Analss Kurva Survval Kaplan Meer pada Pasen HIV/AIDS dengan Anrerovral Therapy (ART) d RSUD Prof. Dr. Soekandar Kabupaen Mojokero

Lebih terperinci

Bab 4 ANALISIS KORELASI

Bab 4 ANALISIS KORELASI Bab 4 ANALISIS KORELASI PENDAHULUAN Koelas adalah suatu alat analss yang dpegunakan untuk menca hubungan antaa vaabel ndependen/bebas dengan vaabel dpenden/takbebas. Apabla bebeapa vaabel ndependen/bebas

Lebih terperinci

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab

Lebih terperinci

BAB III PUNTIRAN. Gambar 3.1. Batang Silindris dengan Beban Puntiran

BAB III PUNTIRAN. Gambar 3.1. Batang Silindris dengan Beban Puntiran BAB III PUNIRAN Ba sebatang matea mendapat beban puntan, maka seat-seat antaa suatu penampang ntang penampang ntang yang an akan mengaam pegesean, sepet dtunjukkan pada Gamba 3.1(a). Gamba 3.1. Batang

Lebih terperinci

PERCOBAAN I HUKUM NEWTON

PERCOBAAN I HUKUM NEWTON PERCOBAAN I HUKUM NEWTON I. Tujuan Mepelajai geak luus beubah beauan pada bidang daa dengan banuan ai ack ail unuk enenukan hubungan anaa jaak, waku, kecepaan, dan waku, sea hubungan anaa assa, pecepaan

Lebih terperinci

PENAKSIRAN PELUANG KESEMBUHAN

PENAKSIRAN PELUANG KESEMBUHAN Prosdng SNaPP2011 Sans, Teknolog, dan Kesehaan ISSN:2089-3582 PENAKSIRAN PELUANG KESEMBUHAN DENGAN KEKAMBUHAN BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL 1 Abdul Kudus, 2 R. Dachlan Muchls, dan 3 Tk Respa 1,2 Jurusan Saska,

Lebih terperinci

Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS

Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (05) 33-350 (30-9X Prn) D-3 Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Ap Kelas Ekonom Keraaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS Ilaf Andala dan Irhamah Jurusan Saska Fakulas Maemaka

Lebih terperinci

PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA

PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA Indra Rahm, Sr Png Wulandar Mahasswa Jurusan Saska Insu Teknolog Seuluh Noember Dosen

Lebih terperinci

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov

Lebih terperinci

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR) JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade

Lebih terperinci

APLIKASI METODE AUGMENTED LAGRANGE MULTIPLIER PADA OPTIMASI BENTUK KANTILEVER

APLIKASI METODE AUGMENTED LAGRANGE MULTIPLIER PADA OPTIMASI BENTUK KANTILEVER APLIKASI METODE AUGMENTED LAGRANGE MULTIPLIER PADA OPTIMASI BENTUK KANTILEVER Nasuah S Andeson Yazmenda Rosa Saf Penaa Juusan Ten Mesn Poen Nee Padan. ABSTRACT The obazaon and fee ade ea a feds eue be

Lebih terperinci

III. BAHAN DAN METODE. peternakan UIN SUSKA Riau dan Laboratorium Agronomi Fakultas pertanian

III. BAHAN DAN METODE. peternakan UIN SUSKA Riau dan Laboratorium Agronomi Fakultas pertanian III. BAHAN DAN METODE 3.1. Tempa dan Waku Peneliian Peneliian ini elah dilakukan di Lahan pecobaan Fakulas peanian dan peenakan UIN SUSKA Riau dan Laboaoium Agonomi Fakulas peanian dan peenakan UIN SUSKA

Lebih terperinci

Analisis Survival pada Pasien Penderita Sindrom Koroner Akut di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Tahun 2013 Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard

Analisis Survival pada Pasien Penderita Sindrom Koroner Akut di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Tahun 2013 Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (215) 2337-352 (231-928X Prn) D151 Analss Survval pada Pasen Pendera Sndrom Koroner Aku d RSUD Dr. Soeomo Surabaya Tahun 213 Menggunakan Regres Cox Proporonal Hazard

Lebih terperinci

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon

Lebih terperinci

BAB III BAGAN CUSUM Dasar statistik bagan kendali Cumulative Sum untuk rata-rata

BAB III BAGAN CUSUM Dasar statistik bagan kendali Cumulative Sum untuk rata-rata 3 BAB III BAGAN CUSUM 3.. Dasa statstk bagan kendal Cumulatve Sum untuk ata-ata Bagan Cusum dgunakan untuk mendeteks pegesean kecl pada mean atau vaans dalam poses oleh kaena adanya penyebab khusus secaa

Lebih terperinci

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang

Lebih terperinci

NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA

NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA Jurnal Ilmu Maemaka dan Terapan Desember 015 Volume 9 Nomor Hal. 97 10 NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA R. D. S. Rahangmean 1, M. I. Tlukay, F. Y. Rumlawang,

Lebih terperinci

APLIKASI TEORI KONTROL DALAM LINIERISASI MODEL PERSAMAAN GERAK SATELIT

APLIKASI TEORI KONTROL DALAM LINIERISASI MODEL PERSAMAAN GERAK SATELIT APLIKASI TEORI KONTROL DALAM LINIERISASI MODEL PERSAMAAN GERAK SATELIT Swesi Yunia Puwani, Asep K. Supiana, Nusani Anggiani Absak Maemaika sanga bepean dalam pengembangan ilmu konol. Aplikasi sisem konol

Lebih terperinci

PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 7 TAHUN2008 TENTANG

PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 7 TAHUN2008 TENTANG BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 7 TAHUN2008 TENTANG UNT AKUNTANS PEMBANTU PENGGUNA ANGGARAN/BARANG WLAYAH TUGAS PEMBANTUAN (UAPPA/B-WTP) KABUPATEN PACTAN DENGAN RAMAT TUHAN YANG MAHA ESA! BUPAT

Lebih terperinci

Fisika Dasar I (FI-321) Sistem Partikel dan Kekekalan Momentum

Fisika Dasar I (FI-321) Sistem Partikel dan Kekekalan Momentum Fska Dasa I (FI-3) Topk ha n (mnggu 6) Sstem Patkel dan Kekekalan Momentum Pesoalan Dnamka Konsep Gaya Gaya bekatan dengan peubahan geak (Hukum ewton) Konsep Eneg Lebh mudah pemecahannya kaena kta hanya

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan

Lebih terperinci

MATERI DAN METODE. Pertanian dan Peternakan UIN Suska Riau. Penelitian ini berlangsung selama

MATERI DAN METODE. Pertanian dan Peternakan UIN Suska Riau. Penelitian ini berlangsung selama III. MATERI DAN METODE 3.1. Tempa dan Waku Peneliian Peneliian ini dilakukan di Laboaoium Lapang (Agosologi) Fakulas Peanian dan Peenakan UIN Suska Riau. Peneliian ini belangsung selama bulan yaiu pada

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT ALJABAR GENERALIZED INVERSE PADA MATRIKS

BEBERAPA SIFAT ALJABAR GENERALIZED INVERSE PADA MATRIKS BEBERAPA SFAT ALJABAR GEERALZED ERSE PADA MATRKS Ema Ria * S Gemawai A Siai Mahaiwa Pogam Sudi S Maemaika Doen Juuan Maemaika Fakula Maemaika dan lmu Pengeahuan Alam niveia Riau Kampu Binawidya Pekanbau

Lebih terperinci

CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS UNTUK MELIHAT KARAKTERISTIK CALON INVESTOR POTENSIAL PT BURSA EFEK INDONESIA DI JAWA TIMUR

CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS UNTUK MELIHAT KARAKTERISTIK CALON INVESTOR POTENSIAL PT BURSA EFEK INDONESIA DI JAWA TIMUR Prosdng Semnar asona Penean, Penddan dan Penerapan MIPA Fauas MIPA, Unversas eger Yogyaara, 6 Me 009 COFIGURAL FREQUECY AALYSIS UTUK MELIHAT KARAKTERISTIK CALO IVESTOR POTESIAL PT BURSA EFEK IDOESIA DI

Lebih terperinci

4 METODOLOGI 4.1 Waktu dan Tempat 4.2 Alat dan Bahan 4.3 Metode Penelitian 4.4 Metode Pengambilan Sampel

4 METODOLOGI 4.1 Waktu dan Tempat 4.2 Alat dan Bahan 4.3 Metode Penelitian 4.4 Metode Pengambilan Sampel 4 METODOLOGI 4. Waku dan Tempa Peneliian dilaksanakan pada Bulan Mae 009 sampai dengan Bulan Mei 009. Peneliian dilaksanakan di Peaian Teluk Banen dengan basis pendaaan di Pelabuhan Peikanan Panai (PPP)

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 robabilias 2.1.1 Definisi robabilias adalah kemungkinan yang daa erjadi dalam suau erisiwa erenu. Definisi robabilias daa diliha dari iga macam endekaan, yaiu endekaan klasik,

Lebih terperinci

MODUL VI & VII FISIKA MODERN RELATIVISTIK

MODUL VI & VII FISIKA MODERN RELATIVISTIK MODUL VI & VII FISIKA MODERN RELATIVISTIK Tujuan insruksiona umum Agar mahasiswa dapa memahami enang Reaiisik Tujuan insruksiona khusus : Agar mahasiswa dapa menjeaskan enang Transformasi Gaieo Agar mahsiswa

Lebih terperinci

Muthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H

Muthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H PERBANDINGAN MODEL COX PROPORTIONAL HAZARD DAN MODEL PARAMETRIK BERDASARKAN ANALISIS RESIDUAL (Sud Kasus pada Daa Kanker Paru-Paru yang Dperoleh dar Conoh Daa pada Sofware S-Plus 2000 dan Smulas unuk Dsrbus

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 45 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Spesfkas Model Berdasarkan ujuan penelan seper dsebukan dalam bab pendahuluan maka ada dua hal mendasar yang akan del yau pengaruh volalas nla ukar rl erhadap volalas

Lebih terperinci

PENENTUAN WAKTU PENGGANTIAN KOMPONEN DAN BIAYA PERAWATAN MESIN PENGAIRAN AREAL

PENENTUAN WAKTU PENGGANTIAN KOMPONEN DAN BIAYA PERAWATAN MESIN PENGAIRAN AREAL PENENTUAN WAKTU PENGGANTIAN KOMPONEN DAN BIAYA PERAWATAN MESIN PENGAIRAN AREAL ADI JAYA NBI : 4110606 Pogam Teknik Indusi Univeesias 17 Agusus 1945 Suabaya Adijaya1910@gmail.com ABSTRAK Dalam angka peningkaan

Lebih terperinci

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan

Lebih terperinci

Bab III Reduksi Orde Model Sistem LPV

Bab III Reduksi Orde Model Sistem LPV Bab III Reduks Ode Model Sstem PV Metode eduks ode model melalu MI telah dgunakan untuk meeduks ode model sstem I bak untuk kasus kontnu maupun dskt. Melalu metode n telah dhaslkan pula bentuk da model

Lebih terperinci

PENGUKURAN VALUE AT RISK PADA ASET TUNGGAL DAN PORTOFOLIO DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. Di Asih I Maruddani 1, Ari Purbowati 2

PENGUKURAN VALUE AT RISK PADA ASET TUNGGAL DAN PORTOFOLIO DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. Di Asih I Maruddani 1, Ari Purbowati 2 Pengukuran Value a sk (D Ash I Maruddan) PEGUKUA VALUE AT ISK PADA ASET TUGGAL DA POTOFOLIO DEGA SIMULASI MOTE CALO D Ash I Maruddan 1, Ar Purbowa 1 Saf Pengajar Program Sud Saska FMIPA UDIP Bro Pusa Saska

Lebih terperinci

ANALISIS FREKUENSI GELOMBANG ULTRASONIK TERHADAP RADIUS GELEMBUNG KAVITASI PADA SISTEM CAIRAN KOMPRESIBEL. Tb Gamma Nur Rahman

ANALISIS FREKUENSI GELOMBANG ULTRASONIK TERHADAP RADIUS GELEMBUNG KAVITASI PADA SISTEM CAIRAN KOMPRESIBEL. Tb Gamma Nur Rahman ANALISIS FEKUENSI GELOMBANG ULTASONIK TEHADAP ADIUS GELEMBUNG KAVITASI PADA SISTEM CAIAN KOMPESIBEL Tb Gamma Nu ahman POGAM STUDI FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PETANIAN

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Daa Daa ang dgunakan dalam penelan n merupakan daa sekunder ang berasal dar berbaga nsans pemernah eruama Badan Pusa Sask. Daa ang dgunakan anara lan angka kemsknan,

Lebih terperinci

Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori

Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori Ruag Basa Sesh ( Δ ),< < da Bebeaa Pemasaaha Kaatesas Podu Teso ( Δ) ( Δ) Musm Aso Juusa Matemata, FMIPA, Uvestas Lamug J. Soemat Bodoegoo No. Bada Lamug 3545 E-ma: asomath@ahoo.com ABSTRACT I ths ae we

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI TD-COX PADA ANALISA SURVIVAL MAHASISWA DI UNIVERSITAS INTERNASIONAL BATAM

IMPLEMENTASI TD-COX PADA ANALISA SURVIVAL MAHASISWA DI UNIVERSITAS INTERNASIONAL BATAM Webse : jurnal.umj.ac.d/ndex.php/semnasek IMPLEMENTASI TD-COX PADA ANALISA SURVIVAL MAHASISWA DI UNIVERSITAS INTERNASIONAL BATAM Yayuk Seyanng Asuk 1*, Dan Tresnawan 2 *1 Prod Teknk Spl, Fakulas Teknk

Lebih terperinci

MODEL PERTUMBUHAN BIOMASSA RUMPUT LAUT GRACILLARIA DENGAN CARRYING CAPACITY BERGANTUNG WAKTU. Zullaikah 1 dan Sutimin 2

MODEL PERTUMBUHAN BIOMASSA RUMPUT LAUT GRACILLARIA DENGAN CARRYING CAPACITY BERGANTUNG WAKTU. Zullaikah 1 dan Sutimin 2 Junal Maemaa Vol, No, Agusus 8: 78-86, ISSN: 4-858 MODEL PERTUMBUHAN BIOMASSA RUMPUT LAUT GRACILLARIA DENGAN CARRYING CAPACITY BERGANTUNG WAKTU Zullaah dan Sumn, Juusan Maemaa FMIPA Unvesas Dponegoo Jl

Lebih terperinci

Analisis Penyaluran Kredit kendaraan bermotor Roda Dua Jenis Baru dan Bekas di PT X dengan Metode Vector Autoregressive

Analisis Penyaluran Kredit kendaraan bermotor Roda Dua Jenis Baru dan Bekas di PT X dengan Metode Vector Autoregressive JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., () 7 (98X Prn) D9 Analss Penyaluran Kred kendaraan bermoor Roda Dua Jens Baru dan Bekas d PT X dengan Meode Vecor Auoregressve Ardhka Surya Pura, Adaul Mukarromah

Lebih terperinci

METODE AGGREGATE COST PADA PREMI PENSIUN UNTUK KASUS MULTIPLE DECREMENT

METODE AGGREGATE COST PADA PREMI PENSIUN UNTUK KASUS MULTIPLE DECREMENT METODE AGGREGATE COST ADA REMI ENSIUN UNTUK KASUS MULTILE DECREMENT Riska b Silionga *, Hasiai 2, T Nababan 2 Mahasiswa oga S Maeaika 2 Dosen Juusan Maeaika Fakulas Maeaika dan Ilu engeahuan Ala Univesias

Lebih terperinci

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga

Lebih terperinci

, PEMERINTAH PROVINSI NUSA TENGGARA^TIMUR

, PEMERINTAH PROVINSI NUSA TENGGARA^TIMUR NOTAKESEPAHAMAN BADAN PEMERIKSA KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA DENGAN PEMERINTAH PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR MnMOR414/NK/X-Xm.2/7/2011 NOMORHK.14TAHUN2011 TENTANG PENGEMBANGAN DAN PENGELOLAAN S.STEM.NFORMAS.

Lebih terperinci

Kajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR

Kajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR JURAL TEKK POT Vol, o, (0) -6 Kajan odel arkov Waku Dskr Unuk Penyebaran Penyak enular Pada odel Epdemk R Rafqaul Hasanah, Laksm Pra Wardhan, uhud Wahyud Jurusan aemaka, Fakulas PA, nsu Teknolog epuluh

Lebih terperinci