ANALYSIS SENSITIVITAS PADA PROGRAM INTEGER CAMPURAN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALYSIS SENSITIVITAS PADA PROGRAM INTEGER CAMPURAN"

Transkripsi

1 Aaly Setvta pada Program Iteger Campura Fagzduhu Bu ulolo ANAYSIS SENSIIVIAS PADA PROGRAM INEGER CAMPRAN Fagzduhu Bu ulolo Departmet Mathemat, verta Sumatera tara, Meda 2055 Idoea Abtra: Metode Smple merupaa te utu memecaha peroala program lear yag mempuya umlah varable eputua da pembata yag bear, dmaa peyeleaaya merupaa proedur alabar yag berat teratve. Selautya dlaua lagah-lagah proedur Gomory Cuttg agar memeuh varable eputua yag deheda teger. Ja tda, uatu edala Gomory baru dbuat lag dar tabel yag dhala da metode dual mple dguaa lag utu megata etdalayaa. Aal etvta yag dlaua utu megetahu perubaha parameter da pegaruh perubaha terhadap oee-oee varable eputua yag otu dar ug tuua etelah dperoleh peyeleaa optmal. Peetua bearya perubaha oee ug tuua c dar la c mead (c + q) dapat dperoleh dalam bata-bata yag dtetapa oleh emua varable oba. Bata ata atau bata baah la q guaa ormula C NBV = C BV. B -. NBV C NBV utu varable oba pada peyeleaa optmal Metode Smple da Metode Gomory. Kata uc: Smplex Method, Gomory Cuttg Plae, Iteger Program.. Pedahulua Dalam beberapa apla pemrograma lear terdapat ebutuha tda haya utu megoptmala ug tertetu dega odod tertetu, aa tetap uga megevalua pegaruh od maalah yag terdapat dalam olu optmal. Malya, hal pembela baha metah dar umber la yag meyebaba oee ug tuua c berubah. e utu meyeleaa maalah terebut mau edalam ategor aal etvta da pemrograma parametr yag tergatug pada apaah perubaha dalam oee terebut drt atau otu. Dega megguaa metode mple utu meyeleaa peroala program lear yag merupaa proedur alabat yag berat terat, yag bergera elagah dem elagah, dmula dar uatu tt etrem pada daerah eable (ruag olu) meuu e tt etrem yag optmum. Apabla pada uatu tera ddapat peroala program lear yag udah optmum (berdaara od optmala), tetap belum eabel (ada pembata oegatve yag tda terpeuh), maa peroala terebut haru deleaa dega megguaa metode dual mple. Metode dual mple agat petg utu dguaa dalam aal etvta. Pemrograma lear teger (teger lear programmg/ip) pada tya berata dega program-program lear dmaa beberapa atau emua varable meml la-la teger (bulat( atau drt. Sebuah IP dataa berat campura atau mur bergatug pada apaah beberapa atau emua varabel terebut dbata pada la-la teger. Walaupu beberapa algortma telah dembaga utu IP, tda atupu metode epeuhya adal dar udut perhtuga, terutama emetara umlah varabel teger megat. Pola program lear terdapat metode mle ebaga metode bau utu meyeleaa problem, amu pada program teger tda terdapat uatu metode bau. Aal etvta adalah aal yag dlaua utu megetahu abat/pegaruh dar perubaha yag terad pada parameter-parameter adalah olu optmal yag telah dcapa. Perubaha yag dmaud pada aal etvta adalah perubaha oee ug tuua utu varabel ba yag mempegaruh olu optmal. Pada program lear dega metode mple dapat dperoleh ormula utu megetahu retag perubaha ehgga peyeleaa baru tetap dpertahaa. 2. Bata Ama dalam ear Program Iteger Campura Peyeleaa program lear teger campura aat ddaara pada pelaaaa pada program lear yag megguaa loatg pot arthmetc. eradag hal membera peyeleaapeyeleaa yag alah, baha utu maalahmaalah dama oee da emua ompoe peyeleaa adalah teger ecl. Dperlhata betapa mudahya dega megguaa artmeta lgara da terval, ebelum da etelah proe program lear yag tmbul dalam ebuah eraga dalam meam baha tda ada peyeleaa yag hlag, etdaya utu program-program teger campura dmaa emua varabel dapat dbata dega bata-bata uura yag eua. Dalam program teger campura oleh Woley ecara huu dguaa utu mecar bata-bata yag lebh redah dalam obet. Aa tetap, adalah memuga etelah memproe hal perraa memperoleh bata-bata yag tepat utu ug obet terebut megguaa pembulata terarah utu memata eaurata matemat dar etap lagah dar proe terebut. 78

2 Jural Stem e Idutr Volume 6, No. 4 Otober 2005 Betu tadar M c x () Kedala Ax = b, x > 0 Betu dualya : Max b y Kedala A y < c..(2) Searag dadaa baha y adalah ebuah pedeata peyeleaa dar maalah dual da r > A y c adalah ebuah bata ata yag tepat utu redual A y c. Maa c > A y - r, ehgga c x > (A y r) x = y Ax r x = y b r x Ja dadaa bata ata yag tepat adalah : x < x Da dtula r ± = max (± r, 0) c x > y b r x > y b r x.(3) 3. Pembulata Iteger Campura Pemotoga pembulata teger campura da Gomory Cuttg Plae yag dbuat dapat dhala melalu pembulata teger (Marchad & Woley). Pembulata teger campura adalah ebuah te utu membuat potoga-potoga - potoga yag ddaara pada lemma berut : emma : Adaata > 0, a R, R da ddeea q : = = 0,, β : = (2q ) + 2q( q) a =, : = b : = a - a q( a a) + a q( a + a) Maa 0 z Z a z - b z + β (4) But : Dtuua dega z ebaga ub vector dar z yag dmbola dega. tu embarag part dar {l,., } e dalam umlah dua hmpua, : : Z adalah ebuah perala tegral. Searag blaga : = / da = / adalah pegal tegral yag ama atau berhubuga dega, oleh area tu ],[. Jad memeuh etdaamaa - ( - 2q)( ) + 2q( q ) (5) Dega megguaa peramaa (5) da etdaamaa egtga u-u, maa dapat dperoleh : a Z - Y ( a a) Z ( a ) ( - 2q)( ) + 2q( q) ( a a) ( ) z = b z + b z + β Dmaa b = 2 2q a a da ( ) Ja dmala = b = a 2qa Z { < q( )} da = { : } /, maa dapat dperoleh b = b da b = b 4. Peyeleaa Dua Program Iteger Campura Sebuah program teger mempuya betu : M z x Kedala Ax > (6) 0 < x < h X teger, =,.., Dual ere adalah : Max z (7) Kedala (Ax >, 0< x < h) cx >z Dmaa D = D x. X D x R - Sebuah peyeleaa dar dual (7) dapat dperoleh dega pecabaga brach ad boud berut. Pada etap dau otah pada poho, pertdaamaa peggat yag dturua bertetaga dega pemotoga cabag dalam hal pada otah. Peggat aa mead omba ta lear dar beberapa otra da ug obet yag mug. Sebuah laua alah yag darta dar peggat. Pada etap otah dar poho ad boud, hmpua otra orgal duata dega pemotoga cabag dar betu x < v atau x > v +, varable rele telah dtetapa epaag path ampa aar otah. Relaa otu dar problem dbetu dega megguaa pegtegrala utu x, x. Problem relaa dapat dtul : M z x Kedala Ax >, Bx> b 0 < x < h Dmaa Bx > b memuat pemotoga cabag yag dplh. 5. Aal Setvta pada Program Iteger Campura eorema daulta megataa baha a hmpua dar varable ba eable, maa varable ba aa optmal a da haya a peyeleaa dual yag beraguta adalah dual eable. Hal dapat dguaa utu meyeleaa aal etvta yag berata dega perubaha pada 79

3 Aaly Setvta pada Program Iteger Campura Fagzduhu Bu ulolo oee ug tuua pada varable ba yag otu. Jad perubaha tda aa megaggu blta dar varable ba, ehgga peyeleaa ba aat tetap optmal yatu c BV. B -. eorema : tu etap, < <, C -c B B - A () c B A () But : etapa, < <. Adaa vector olom aal b dalam teorema-3 data adalah A () da otata aal z 0 ama dega c. Kemuda, b yag dhala aa berupa A () da zo yag dhala aa berupa x. Selautya teorema-3 yag dguaa pada maalah pemrograma lear dar mmze z dega z = -z 0 + c x + c 2 x 2 +.+c x dega edala AX = A (), X > 0, bermpla dega c c B A (). Halya adalah c c B A c B B - A 6. Perubaha dalam Fug Obet Adaa baha maalah pemrograma lear memmuma z X z 0 berada pada AX = b, X> 0, telah deleaa dega table ahr yag dbera oleh : A B C Z o Adaa baha X adalah olu laya daar yag berhubuga dega X = [x,x 2,.x ] ddeea oleh : x b, x = 0, x adalah varabel ba dalam peramaa e - pada ahr adalah varabel o ba pada tabel ahr Dadaa baha baya aal c dubah yatu oee c x dtambah dega q, ehgga oee baru c + q. Satu- atuya data yag dpegaruh oleh perubaha adalah bar baah dar table ahr olu optmal, ehgga X mah merupaa olu daar yag memuga. Varabel baru yag mau dalam ba dapat dtuua dalam bar ahr oleh c da z 0. Kemuda X mah aa merupaa olu optmal a c > 0. tu meetua c > 0, pertmbaga dua au. Aggaplah terlebh dahulu baha x adalah varable o ba dalam table ahr. Dega megetahu vector C B yag ddea, tda berubah edga perubaha c ehgga dar C c B B - A c B A Maa atu-atuya perubaha C dar c aa berada dalam ompoe e- dega : c + q - c B A () c + q (9) oleh area c > 0, maa c + q> 0, yatu q > - c. elautya, a q adalah pot, maa etdaamaa aa elalu dpeuh, ehgga oee baya dar varabel oba dapat dtambah tapa bataa dega tda mempegaruh olu optmal. Mepu dema, begtu c durag oleh umlah yag lebh dar c, maa lebh baya tera dar metode mple dapat dperlua utu meyeleaa maalah terebut. Searag pertmbaga au dmaa x adalah varable ba. Aggaplah x adalah varable yag dpaha dalam bar e-r dar table ahr. Kemuda c B da c B eduaya haya berbeda dar ompoa e-r, dega ompoe e-r dar C B + q dmaa q ompoe yag berorepode dar c B. Dega megguaa c c B A, Da c c c B cb A + q c = 0 A ( ) ( B utu q. ) q. ( ) A q r r q. ε r Karea = r I da c r = 0, ehgga x adalah varable ba yag dpaha dalam bar e-r. elautya agar emua c > 0, maa q.a r < c tu emua, < <, Ja r = 0, maa haru dml baha q < c I r Karea haru dguaa utu emua r > 0, maa peyeleaa memeuh q < M {c I r I 0, }. Dema uga a = 0, maa q haru memeuh q > c I r dml q > Max {c I r < 0, }. r da dega dema haru 7. Metode Pemecaha Program Iteger Dalam program lear, metode mple ddaar oleh pegeala baha pemecaha optmum terad d tt etrem dar ruag olu. Hal yag petg tya megurag uaha pecara pemecaha optmum dar eumlah pemecaha yag tda terbata mead eumlah yag terbata. Sebalya Iteger ear Programmg (IP) memula dega eumlah tt pemecaha yag terbata. etap at varable yag berbetu teger memperult peracaga ebuah algortma yag eet utu mecar ecara lagug d atara tt teger yag laya dar ruag peyeleaa. erdapat dua metode utu meghala bataa-bataa huu yag aa memaa pemecaha optmum dar maalah program lear yag dloggara utu bergera earah pemecaha teger yag dga yatu metode Brach ad 80

4 Jural Stem e Idutr Volume 6, No. 4 Otober 2005 Boud da metode Bdag Pemotog (Gomory Cuttg Plae). 8. Metode Gomory (Cuttg Plae Algorthm) Suatu proedur temat utu memperoleh olu teger optmum terhadap pure teger programmg pertama al demuaa oleh R.E. Gomory pada tahu 958. emuda proedur dperlua utu meaga au yag lebh ult, yatu mxed teger programmg. Pembetua edala Gomory adalah begtu petg ehgga memerlua perhata huu. Secara htor, metode bdag pemotog adalah metode pertama yag dpereala dalam lterature OR. Oleh area tu, maa yag daa dalam tula adalah bagamaa meemua peyeleaa optmal yag teger dega megguaa metode algortma bdag pemotog. Perca algortma raoal pertama membaha maalah P yag dloggara dpecaha yatu dega megabaa od teger, tda ada lag yag perlu dlaua. Sebalya bataa euder yag aa memaa pemecaha bergera ea rah pemecaha teger dembaga ebaga berut. Aggaplah table- merupaa tabel optmal terahr utu program lear detahu. Varable x, (I =, 2, m) meal varable ba da varable ( =,.) adalah varable oba. Varable-varabel telah datur dema utu emudaha. Pertmbaga peramaa e-i dmaa varable daar x I dmaa varable daar x meml la oteger. x = β = Aggaplah β = [ β ] = = β [ β ] da = = y [ ] = = β oteger (bar umber) (baga pecaha dar β ) (2) [ ε ] (baga pecaha dar ) (3) y Dmaa N = [] adalah teger terbear edema rupa ehgga N <. Dmpula baha 0 < < da 0 < < ; yatu adalah pecaha yag pot ecara etat da y adalah pecaha oegatve. Jad bar umber meghala = x = l = l [ β ] + [ ] (4) Agar emua varable x da adalah teger, maa aa dar peramaa (4) harulah teger yag pada glraya meyrata baha r haru pula teger. Dega detahu > 0 da > 0 utu emua da dapat dmpula baha Abat Karea = = = > 0 = < < harulah (5) teger berdaara pegembagaya, atu od utu memeuh at teger mead = = 0 (6) Bataa terahr dtul dalam betu : S = = (pemotoga raoal) (7) Dmaa S adalah varable lac oegatve yag berdaara deeya harulah ebuah teger. Peramaa bataa medeea pemotog raoal utu = 0 da S = - yag tda laya. I berart baha bataa baru terebut tda dpeuh oleh pemecaha yag dbera. Metode dual mple dapat dperguaa utu etdalayaa adalah yag etara dega memotog bdag pemecaha ea rah pemecaha teger yag optmal. Ja pemecaha baru (etelah meerapa dual mple) adalah teger, maa proe tera berahr. Ja tda ebuah pemotog raoal baru aa dembaga dar tabel yag dhala da metode dual mple dperguaa eal lag utu etdalayaa. Proedur dulag ampa pemecaha teger dcapa. etap a alah atu tera algortma dual mple terebut meuua baha tda ada pemecaha yag laya, maa maalah terebut tda meml pemecaha teger yag laya. abel. Peyeleaa optmal metode mple Daar x x x m W W Pemecaha Z c c c β x 0 0 β x 0 0 β x m 0 0 m m m β 8

5 Aaly Setvta pada Program Iteger Campura Fagzduhu Bu ulolo 9. Aal Setvta erhadap Koee Fug Obet Varabel Ba. tu memaham prp-prp daar dalam mealaa aal etvta aa delaa melalu uatu au dega ebuah cotoh tetag Stateg Baura Keuaga. Ma. 8x +6,5x 2 +20x 3 +7x 4 Kedala 2x +2x 2 +25x 3 +25x 4 <2500 x +x 2 +x 3 +2x 4 <50 50x + 00x 3 < x <0000 x + x 2 > 50 x 3 + x 4 > 25-8x +45x 2-20x 3 +86x 4 < 3000 x,x 2, x 3 x 4 > 0, da x 4 teger Dega megguaa metode mple peyeleaa optmalya dperoleh etelah melaua perhtuga pada tera 6 yag dapat dlhat pada tabel 2 dega lagah aal dover pada betu tadar. Kedala 5 da 6 yag pembataa > dala dega (-), betu aoya dperlhata pada tabel-2. Dega memperhata embal tabel-2 baha varable-varabel aalya tda membera peyeleaa aal yag eable (x 9 da x 0 berharga egatve) tetap oee peramaa z udah memeuh od optmalta, maa peroala terebut haru deleaa dega megguaa metode dual mple. Pada tera pertama x 9 (=-50) ebaga leavg varable, edaga eterg varable dplh berdaara rao terecl atara bar z dega bar x 9 yatu m 8 6,5, = 6, 5 Dega dema x 2 terplh ebaga eterg varable. Dar tabel-3 meuua baha Z C > 0, maa tera elea da peyeleaa optmal telah dcapa dega la x = 50, x 3 = 5, x 4 = 40,698, x 5 = 757,558, x 6 = 8,605, x 8 = 5930,233, x 0 = 20,698, x 2 = x 7 = x 9 = x = 0 da la ug obet ma z = 9, Peyeleaa Dega Gomory Cuttg Plae Peyeleaa optmal yag dperoleh pada tabel-3 d ata memperlhata baha belum memeuh peryarata aal terhadap varable eputua x 4 yag haru teger. Dalam hal varable eputua x 4 yag haru dplh utu memperoleh pecapaa peyeleaa teger optmum. Jad peramaa x 4 pada tabel-3 terplh utu meurua peramaa pembata baru. x = β = x 4 + 0,5 x 2 + 0,002x 7 + 0,023 x 9 + 0,02 x = 40,698 x 4 + 0,5 x 2 + 0,002 x 7 + 0,023 x 9 + 0,02 x = ,698 Peramaa pembata baruya adalah : S = (8) = S 0,5x2 0,002x7 0,023x9 0,02x = 0,698 82

6 Jural Stem e Idutr Volume 6, No. 4 Otober 2005 Peramaa (8) dmaua e dalam tabel- 3, ehgga dperoleh tabel baru yatu tabel-4. bar S pada tabel-4, dalam hal pembata baru tda memeuh peyeleaa emula ehgga utu megata etdalayaa dapat dguaa metode dual mple, yag pada daarya ama dega memotog rua peyeleaa hgga dperoleh peyeleaa teger optmum. Dega metode dual mple dperoleh tabel-5, yag meuua baha peyeleaa teger optmum telah dcapa dega x = 48,604, x 2 =,396, x 3 = 5,698 = 40 da ma z = 9,86.. Meetua terval Koee c Fug uua Selautya aal etvta dlaua pada peyeleaa optmal yag dperoleh pada tabel-5 utu megetahu abat atau pegaruh dar perubaha yag terad pada oee ug tuua utu varable ba otu terhadap peyeleaa optmal yag telah dcapa. tu memahamya pembahaa bertt tola pada peyeleaa tabel-5. Dapat detahu baha perubaha la c dar c mead (c + Δ) tda megubah harga B - da b. Karea tu, rua aa utu tabel BV, yatu B - b, tda aa berubah ehgga BV tetap laya. Megubah la c oee ug tuua varable ba artya megubah c BV ehgga beberapa oee pada bar z dar varable o ba pada tabel optmal aa berubah. Mala yag drubah adalah oe c yatu dar 8 mead (8 + Δ), maa c BV yag baru adalah: 83

7 Aaly Setvta pada Program Iteger Campura Fagzduhu Bu ulolo a. c BV. B -. c = [ 0 0 (0,234 0,004Δ) 0 (2,39-,046Δ) 0 (0,204-0,024Δ) 2Δ] ] -0 = 0,234 0,004 Δ Karea c > 0, maa -0,004 Δ > - 0,234 Δ < 58,5 b. c 9 BV. B c 9 = [ 0 0 (0,234 0,004 Δ) 0 (2,39-,046Δ) 0 (0,204-0,024Δ) 2Δ] [ ] 0 = 2,39 -,046 Δ Karea c 9 > 0, maa -,046 Δ > -2,39 Δ 2,286 c. c BV. B -. - c = [0 0 (0,234 0,004 Δ) 0 (2,39-,046Δ) 0 (0,204-0,024Δ) 2Δ] [ ] 0 = 0,204 0,024 Δ Karea c > 0, maa -0,024 Δ > -0,204 Δ < 8,5 d. c BV. B -. c = [ 0 0 (0,234-0,004Δ) 0 (2,39-,046Δ) 0 (0,204-0,02Δ) 2Δ] [ ] 0 = 2 Δ Karea c > 0, maa 2 Δ > 0 Dar harga Δ d ata, terval yag memeuh eempat pertdaamaa adalah 0 < Δ < 2,286. Artya c turu ebear 0 atau a hgga 2,286, maa dapat dmpula baha peyeleaa aat tetap optmal a la c berada pada terval 8 < c < 0,286. Nla z tetap optmal, amu tetu aa aa bearya berubah dega peetua la c yag aa dplh. Dega cara yag ama apabla dlaua perobaha pada oee c 2 yatu dar 6,5 mead (6,5 + Δ), da perubaha pada oee c 3 yatu dar 20 mead (20 + Δ), maa dperoleh la c 2 berada pada terval -2 < c 3 < 6,5 da la c 3 berada pada terval 5,428 < c 3 < Kempula Pedeata yag dlaua dalam te cuttg plae adalah dega membuat pembata tambaha ag memotog ruag eable dar program lear relaa ehgga dapat megelma peyeleaa yag tda teger. Keberhala te cuttg plae agat terbata, bergatug pada trutur peroala yag dhadap. Pembataa atau pemotoga ruag peyeleaa haru berada dalam et ove. Aal etvta yag dlaua utu megetahu abat atau pegaruh dar perubaha yag terad pada oee varable ba (BV) c terhadap peyeleaa optmal yag telah dcapa aa tetap mempuya peyeleaa optmal. Peetua bearya perubaha la oeee ug tuua c dar la c mead (c + q) dapat dperoleh dalam bata-bata yag dtetapa oleh emua varabel oba. Bata ata atau baah la q dtetua dega ormula c bv BV. B -. NBV - c NBV utu varable oba pada peyeleaa optmal Metode Smple da Metode Gomory. DAFAR PSAKA Athoy V. Vacco, Itroducto to Setvty ad Stablty Aaly Nolear Programmg, Mathematc Scece Ad Egeerg. Volume 65, Ne Yor, 983. Da, R. J., A reee Search Algorthm or Mxed Iteger Programmg Problem, Computer Joural, 8 (965), pp Datzg, G. B. ear Programmg ad Exteo, Prceto verty Pre, Prceto, N.Y., 963. Daade M. W. da Hooer J.N, Ierece Baed Setvty Aaly or Mxed Iteger/ear Programmg, Ne Yor, Jul Aug, Garel, R.S., ad G.. Nemhauer, Iteger Programmg, Joh Wley ad So, Ne Yor, 972. Gomory, R. E., A Algorth or Iteger Soluto to ear Program, R. Grave ad P. Wole, Recet Mathematcal Programmg, McGra-Hll Boo Co, Ne Yor, 963. Hamdy A. aha, Operato Reearch Itroducto, hrd Edto, Macmlla Publhg Co, Ic, Ne Yor, 982 Katorovch, egrad State verty Publher (936), ralated a Mathematcal Method the Orgazato ad Plag o Producto Maagemet Scece, 6 (960), Km. S., ad Cho, S, A Shado Prce Iteger Programmg or Maagemet Deco, Europea Joural o Operatoal Reearch, 37 (988), Koopma,. C., Cocept o Optmalty ad her e, Mathematcal Programmg, (976), euberger, D. G, ear ad Nolear Programmg, Secod Edto, Eddo Weley Publhg Compay, Staord verty, Calora, 984. Paul R. he, A Itroducto to ear Programmg ad Game heory, Departemet o Mathematc Boto College, 979. Phlp, D.. A. Ravdra ad J. Solberg, Operato Reearch : Prcple ad Practe, Ne Yor, 976. Rad, S.S, Optmzato, heory ad Applcato, Ne Delh, Wley Eater mted,

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN. Latar elaag Salah atu baga petg yag tda dapat dpaha dalam eolah tgg da uverta adalah maalah peadwala mata ulah dega edala watu yag dga (prefere doe, mahawa, da bayaya ruaga yag terbata.

Lebih terperinci

Materi Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat

Materi Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS. Saniagus Munendra 1) Hery Susanto 2)

SIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS. Saniagus Munendra 1) Hery Susanto 2) SIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS Saagu Muedra 1) Hery Suato 2) Abtra: Sfat-fat yag berlau pada radal uatu deal teryata tda emuaya berlau pada oep radal uatu ubmodul Raaee

Lebih terperinci

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga

Lebih terperinci

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1 HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Program Bilangan Bulat PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING)

Penelitian Operasional II Program Bilangan Bulat PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING) Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 37 3 PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING) 3 PENDAHULUAN : Formulas Program Blaga Bulat da Aplasya Program Lear (LP) Program Lear basa dormulasa secara matemats

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

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real

Lebih terperinci

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu

Lebih terperinci

PREDIKSI CUACA MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION-NEURAL NETWORK (PSONN)

PREDIKSI CUACA MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION-NEURAL NETWORK (PSONN) emar Naoal Matemata da Aplaa, Otober 07 urabaa, Uverta Arlagga PREDIKI CUACA MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE WARM OPTIMIZATION-NEURAL NETWORK (PONN Dta Rahmala, Teguh Herlambag Program tud Matemata, Uverta

Lebih terperinci

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar. ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa

Lebih terperinci

PERLUASAN MODEL CUTTING STOCK DUA DIMENSI

PERLUASAN MODEL CUTTING STOCK DUA DIMENSI PERLUAAN MODEL CUTTING TOCK DUA DIMENI Khuul Novagh Jurua Pedda Matemata Faulta Pedda Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverta Pedda Idoea emal: huul@ahoo.com Abtra Terdapat m je baha bau berbetu pereg pajag

Lebih terperinci

Koefisien Korelasi Spearman

Koefisien Korelasi Spearman Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah

Lebih terperinci

ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)

ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok) ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP

Lebih terperinci

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto

PENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto Prodg ear Naoal Peelta Peddka Peerapa MIPA akulta MIPA Uverta Neger Yogyakarta 6 Me 009 M-8 PENYELEAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOOLIO UY MENGGUNAKAN PENDEKATAN UNGI LAGRANGE ugyarto MIPA Matematka Uverta Ahmad

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4)

Penyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4) ISSN : 69 7 Peyeleaa Maalah Traporta Dega Metoda Pral-Dual Wawa Lakto YS 4) Abtrak Maalah Traporta erupaka peraalaha pedtrbua uatu produk hooge dar beberapa uber ke beberapa tuua dega cara yag palg optal.

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).

Lebih terperinci

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya

Lebih terperinci

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS 5//04 Matakulah: T EDALI Tahu : 04 Pertemuaa 45 Tempat eduduka Akar(Root Lou Aaly) Learg Outome Pada akhr pertemua, dharapka mahawa aka mampu : meerapka aal da aplka Tempat keduduka Akar dalam dea tem

Lebih terperinci

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen

BAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen BAB DAAR TEOR ALRAN DAA. Umum,,3,4 stem teaga lstr Electrc ower stem terdr dar tga ompoe utama, atu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar ag membetu

Lebih terperinci

H dinotasikan dengan B H

H dinotasikan dengan B H Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )

Lebih terperinci

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE ESTIMASI-, ESTIMASI-, DAN ESTIMASI- PADA MODEL REGRESI ROBUST UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKSI KEDELAI DI INDONESIA

PERBANDINGAN METODE ESTIMASI-, ESTIMASI-, DAN ESTIMASI- PADA MODEL REGRESI ROBUST UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKSI KEDELAI DI INDONESIA PERBANDINGAN METODE ESTIMASI-, ESTIMASI-, DAN ESTIMASI- PADA MODEL REGRESI ROBUST UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKSI KEDELAI DI INDONESIA Jural Daua epada Faulta Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverta Neger Yogyaarta

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )

PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 ) PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka hpote 0 (H 0 ) da at hpote (H ) malya: H 0 : µ 00 H : µ 00 atau H : µ > 00 atau H : µ < 00 PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka je dtrbu yag cocok: bla > 30 da

Lebih terperinci

BAB III TEORI PERRON-FROBENIUS

BAB III TEORI PERRON-FROBENIUS BB III : EORI PERRON-FROBENIUS 34 BB III EORI PERRON-FROBENIUS Pada Bab III aa dbahas megea eor Perro-Frobeus, yatu teor hasl otrbus dar seorag matematawa asal Germa, Osar Perro da Ferdad Georg Frobeus

Lebih terperinci

BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain

BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain Dalam ubbab 3., kta aka mempelaar alah atu fat petg dar kode wa-dual geap. Sfat terebut dberka oleh Teorema 3.(Teorema Gleao), Teorema ecara megeaka telah meetuka betuk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu

Lebih terperinci

Pelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur

Pelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da

Lebih terperinci

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada

Lebih terperinci

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah

III. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah 3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa

Lebih terperinci

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016 Prosdg Semar Nasoal Matemata da Pembelajaraya. Jurusa Matemata, FMIPA UM. Agustus 06 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN ARAH PENCARIAN RERATA ARITMATIKA Rumoo Bud Utomo Uverstas Muhammadyah Tagerag

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya

Lebih terperinci

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

Digraf eksentris dari turnamen kuat

Digraf eksentris dari turnamen kuat Dgraf esetrs dar turame uat Hazrul Iswad Departeme Matemata da IPA MIPA) Uverstas Surabaya UBAYA), Jala Raya Kalrugut, Teggls, Surabaya, e-mal : us679@wolfubayaacd Abstra Esetrstas eu) suatu tt u d dgraf

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt LAMIRA 4 5 Lamra eetua t eta ar eramaa 3. Utu metua tt teta ar eramaa 3. maa eramaa tereut uat ama ega ol yatu a ee alam eramaa erut t t t..................3 Dar eramaa aa eroleh la eaga erut t Dar eramaa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA 9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu

Lebih terperinci

JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC

JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc

Lebih terperinci

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas

Lebih terperinci

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400 h t t p : / / m a t e m a t r c k. b l o g p o t. c o m Meetuka uur-uur pada dagram lgkara atau batag Rgkaa Mater : Uur uur pada dagram lgkara yag pokok haya hal :. Meetuka bear baga dalam lgkara ( dapat

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk 5 BAB II KAJIAN TEOI A. Sstem Blaga eal Sstem blaga real adalah hmpua blaga real ag dserta dega operas pejumlaha da perala sehgga memeuh asoma tertetu (Martoo, 999). Sstem blaga real dotasa dega. Utu lebh

Lebih terperinci

Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube

Analisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube Aalsa Probablst Algortma Routg pada Jarga ypercube Zuherma Rustam Jurusa Matemata Uverstas Idoesa Depo 644. E-mal : rustam@maara.cso.u.ac.d Abstra Algortma routg pada suatu arga teroes suatu measme utu

Lebih terperinci

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k Prma: Jural Program Stud Pedda da Peelta Matemata Vol. 6, No., Jauar 07, hal. 7-59 P-ISSN: 0-989 METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l UNTUK BEBERAPA NILAI

Lebih terperinci

STATISTIKA ELEMENTER

STATISTIKA ELEMENTER STATISTIKA ELEMENTER Statsta Apa tu statsta? Apa beda statsta dega statst? Populas? Sampel? Parameter? Sala Peguura: Nomal Ordal 3 Iterval 4 Raso Bagamaa r-r eempat sala d atas? Bera masg-masg otoh sala

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Pembagian Statistik

PENDAHULUAN. Pembagian Statistik PEDAHULUA PERAA STATISTIKA Dadar atau tda peraa tatta telah baya dguaa dalam ehdupa ehar-har. Dua peelta atau ret, dmaapu dlaua, bua aja telah medapata maaat yag ba dar tatta tetap erg haru megguaaya.

Lebih terperinci

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t) BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut

Lebih terperinci

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase 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

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTKA. Jaringan transmisi dan jaringan distribusi pada sistem tenaga listrik berfungsi

BAB 2 TINJAUAN PUSTKA. Jaringan transmisi dan jaringan distribusi pada sistem tenaga listrik berfungsi BAB TINJAUAN USTKA.. Sstem Dstrbus Jarga trasms da arga dstrbus pada sstem teaga lstr berfugs sebaga saraa utu meyalura eerg lstr yag dhasla dar pusat pembagt e pusat-pusat beba. Sstem arga dstrbus dapat

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik: BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 30 BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelta Tujua ag g dcapa dalam peelta adalah utu megetahu apaah hasl belajar perserta dd elas IX MP Nusa Bagsa Mragge Dema pada mater poo volume bagu ruag ss legug

Lebih terperinci

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee

Lebih terperinci

SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING

SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING Afra, Ar Kaal Ar da Nur Erawaty Jurusa Mateata Faultas Mateata da Ilu Pegetahua Ala Uverstas Hasaudd (UNHAS) Jl. Perts Keerdeaa KM.0 Maassar 90245, Idoesa thalabu@gal.co

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN : Vol. 4. No. 3, 5-59, Deember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agu Rugyoo Jurua Matematka FMIPA UNDIP Abtrak Dberka popula

Lebih terperinci

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama) H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa

Lebih terperinci

OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK

OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas

Lebih terperinci

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA 9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta

Lebih terperinci

Model Persediaan dengan Batasan Kapasitas Gudang dan Modal pada Kasus Backorder dan Lost Sales

Model Persediaan dengan Batasan Kapasitas Gudang dan Modal pada Kasus Backorder dan Lost Sales odel ersedaa dega atasa Kapastas Gudag da odal pada Kasus acorder da ost Sales Valeraa utosar urusa atemata Isttut Teolog Sepuluh Nopember Surabaya bstra ada model persedaa terdapat seragaa ebjaa memotor

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1 8 III. MEODOLOGI PEELIIA A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela X SMA eger Bagurejo Lampug egah tahu pelajara 009/00 ebayak 75 orag yag terdtrbu dalam lma kela dmaa tgkat kemampua

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

LOCALLY DAN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA [a,b]

LOCALLY DAN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA [a,b] PROSIING ISBN : 978 979 6353 9 4 LOCALLY AN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-UNFOR PAA [a,b] A-8 Solh, Y Suato, St Khabbah 3,,3 Jurusa Mateata, Faultas Sas da Mateata, Uverstas poegoro

Lebih terperinci

Taksiran Distribusi Aggregate Loss Asuransi Mobil Menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dalam Menentukan Premi Murni

Taksiran Distribusi Aggregate Loss Asuransi Mobil Menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dalam Menentukan Premi Murni Tasra Dstrbus Aggregate Loss Asuras Mobl Megguaa Fast Fourer Trasorm FFT dalam Meetua Prem Mur Tohap Maurug *, Mas Maaohas, Program tud Matemata, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Uverstas am Ratulag

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI. Suatu sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen

BAB 2 DASAR TEORI. Suatu sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen BAB DASA TEOI. Umum,,3,4 Suatu sstem teaga lstr Electrc ower System terdr dar tga ompoe utama, yatu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar yag membetu

Lebih terperinci

STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE

STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 50 K MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE Kade Ad Dw Purwaa 2205 00 038 dose pembmbg :. Ir. Syarffudd M M.Eg. 2.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

Interpretasi Kombinatorial Bilangan Euler. Rektor Sianturi 1. Abstrak

Interpretasi Kombinatorial Bilangan Euler. Rektor Sianturi 1. Abstrak Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga Iterpretas Kombatoral Blaga Euler Retor Satur 1 bstra Kombatoral blaga Euler alah suatu proses yag meghtug bayaya alteratf permutas ar hmpua blaga ega umlah geap.

Lebih terperinci

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

Penggunaan Metode Branch and Bound dan Gomory Cut dalam Menentukan Solusi Integer Linear Programming

Penggunaan Metode Branch and Bound dan Gomory Cut dalam Menentukan Solusi Integer Linear Programming JURNAL SAINTIFIK VOL. NO., JANUARI 0 Penggunaan Metode Branch and Bound dan Gomory Cut dalam Menentukan Solu Integer Lnear Programmng Wahyudn Nur, Nurul Mukhlah Abdal Program Stud Matematka FMIPA Unverta

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA) BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata

Lebih terperinci

3. BAHAN DAN METODE. Lokasi penelitian yang dikaji adalah daerah perairan Samudera Hindia

3. BAHAN DAN METODE. Lokasi penelitian yang dikaji adalah daerah perairan Samudera Hindia 3. BAHA DA METODE 3.1. au da Loa Peela Loa peela yag daj adalah daerah perara Samudera Hda pada 0,5 LS, 7,5º LS, 16,5º LS, 31,5 LS dar 40,5 BT ampa 100,5 BT, eper pada Gambar 7. Pembaga lag berdaara lea

Lebih terperinci

8.4 GENERATING FUNCTIONS

8.4 GENERATING FUNCTIONS 8.4 GEERATIG FUCTIOS Fugs pembagt Fugs pembagt dguaa utu merepresetasa barsa secara efse dega megodea usur barsa sebaga oefse deret pagat dalam varabel. Fugs pembagt dapat dguaa utu: memecaha berbaga masalah

Lebih terperinci

KAJIAN MODEL REGRESI ASYMTOTIC

KAJIAN MODEL REGRESI ASYMTOTIC Podg Sema Naoal Peelta, Pedda da Peeaa MIPA aulta MIPA, Uveta Nege Yogaata, 6 Me 009 KAJIAN MODEL REGRESI ASYMOIC Yul Ada, Da Cahawat, da Nov Yat Juua Matemata MIPA UNSRI Abta Model Rege ole meml ebaa

Lebih terperinci

=, adalah keluaran real negara j, y j. menunjukkan tingkat persaingan negara j terhadap negara i,,

=, adalah keluaran real negara j, y j. menunjukkan tingkat persaingan negara j terhadap negara i,, Salmah Ar S Ch. R I Idah W Bagu S dega ebuah bak berama au uroea Ceral Bak CB. odel megabaka erak ekeral dega egara-egara o uuk eederhaaa. odel memeuh eramaa-eramaa r & m / / / / dega adalah keluara real

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA A. Dekripi Data Peelitia ii megguaka peelitia ekperime, ubyek peelitiaya dibedaka mejadi dua kela, yaitu kela kotrol da kela ekperime. Kela kotrol pada peelitia ii merupaka

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Dekrp Data Hal Peelta Setelah melakuka peelta, peelt medapatka hal tud lapaga utuk memperoleh data dega tekk te, etelah dlakuka uatu pembelajara atara kelompok

Lebih terperinci

METODE PRIMAL AFFINE-SKALING UNTUK MASALAH PROGRAM LINEAR

METODE PRIMAL AFFINE-SKALING UNTUK MASALAH PROGRAM LINEAR PLGI ERUPKN INDKN IDK ERPUJI EODE PRIL FFINE-SKLING UNUK SLH PROGR LINER Srps Dajua utu emeuh Salah Satu Sarat emperoleh Gelar Sarjaa Sas Program Stud atemata Oleh: jeg Retojwat NI : 343 PROGR SUDI EIK

Lebih terperinci