BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi
|
|
|
- Agus Jayadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag diperlua jia diduga terjadi orespo da aa dilaua allba sebaya t ali. Dalam tugas air ii aya aa dibaas pegambila sampel yag dilaua seara SRS pada setiap allba. Sebelumya aa dibaas terlebi daulu besarya bias yag ditimbula pada tasira proporsi populasi jia terjadi orespo. 3. Bias pada Tasira Proporsi Populasi jia Terjadi orespo orespo adala suatu eadaa dimaa uit populasi yag terpili mejadi sampel tida meaggapi aget yag tela diirima. Misala aget yag diirima adala aget sederaa da jawabaya aya dapat berupa setuju atau tida setuju. Jia peeliti aa melaua peasira parameter (dalam tugas air ii proporsi populasi berdasara data yag diperole dari respode yag merespo, maa aa terjadi bias 54 Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
2 55 pada tasira yag diperole. Misala populasi terbagi mejadi dua strata, yaitu:. Stratum I: populasi yag memberia respo. Stratum II: populasi yag tida memberia respo 0 Misala otasi yag diguaa dalam populasi adala: uura populasi yag mejawab "setuju" da memberia respo uura populasi yag mejawab "tida setuju" da memberia respo uura populasi yag mejawab "setuju" tetapi tida memberia respo 0 uura populasi yag mejawab "tida setuju" tetapi tida memberia respo uura populasi yag memberia respo + 0 uura populasi yag tida memberia respo + 0 uura eselurua populasi + Utu lebi jelasya megeai otasi, peratia tabel beriut: Tabel 3. otasi Uura Populasi Jawaba Respo Setuju Tida Setuju Total Uura Merespo 0 Tida Merespo 0 Total Uura Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
3 56 Sebut: W proporsi populasi yag memberia respo W proporsi populasi yag tida memberia respo p proporsi populasi yag mejawab "setuju" da memberia respo p proporsi populasi yag mejawab "setuju" tetapi tida memberia respo Parameter yag aa ditasir dalam populasi adala p, yaitu proporsi + populasi yag memberia jawaba setuju, dega p. Aa tetapi, area tida semua eleme populasi merespo maa tasira proporsi aya dapat diperole dari p. Ole area itu, terjadi bias (sebut b, yaitu: b p p + b b b ( b p W p W Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
4 57 b pw p W W p p (3.. Persamaa (3.. meyataa bawa bias merupaa selisi atara p, yaitu proporsi populasi yag mejawab setuju da memberia respo dega p, yaitu proporsi yag mejawab setuju tetapi tida memberia respo. Karea p merupaa proporsi maa: 0 p Berdasara (3.., jia p 0 maa b Wp da jia p maa b W ( p ( W p. Seigga diperole batas bawa utu b (sebut m da batas atas utu b (sebut M sebagai beriut: ( m W p b W p M ( Callba Jia terjadi respode yag tida merespo sala satu ara megatasiya adala dega melaua pegambila subsampel seara SRS dari respode yag tida merespo. Tei pegambila sampel ii yag biasa disebut allba merupaa peerapa double samplig utu stratifiasi yag tela dibaas pada bab sebelumya. Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
5 58 beruura Misala populasi beruura da diambil simple radom sample utu diirima aget. Misala dari sampel beruura tersebut, respode yag memberia respo diaggap sebagai stratum da respode yag tida memberia respo diaggap sebagai stratum. Misal stratum beruura da stratum beruura. Kemudia, pada taap edua ambil subsampel seara SRS dari stratum dega uura sampel, dimaa da dari stratum dega uura sampel, dimaa >. Aget diirima embali aya epada uit subsampel utu medapata data respo. beriut: Jadi, prosedur allba utu t ali yag dilaua adala sebagai. Kirima aget utu sampel beruura yag dipili seara SRS dari populasi beruura. Pada laga ii megasila sampel yag merespo dega uura dega uura. da sampel yag tida merespo. Kirima embali aget utu sampel beruura yag dipili seara SRS dari sampel yag tida merespo pada laga. Pada laga ii mugi juga megasila sampel yag merespo da tida merespo. Aa tetapi, area t dibatasi aya sampai Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
6 59 ali maa tida dilaua embali pegirima aget. Ilusrasi allba seperti ditujua ole gambar beriut: Gambar 3. Callba diatara Respode yag Tida Merespo Misala adala uura populasi pada stratum e-, dimaa da. Sebut w, maa w adala tasira yag ta bias utu W. 3.. Tasira utu Proporsi jia Dilaua Callba { } Misala dalam populasi beruura dietaui ilai populasi u, u,..., u dega: u i 0 ; jia eleme e-i memberia jawaba tida setuju u ; jia eleme e-i memberia jawaba setuju i dimaa i,,...,. Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
7 60 u u u adala ilai populasi dari stratum e-, Misala {,,..., } da dega: u 0 ; jia eleme e-i pada stratum e- memberia jawaba tida i setuju u i ; jia eleme e-i pada stratum e- memberia jawaba setuju dimaa i,,...,. Misala p adala proporsi populasi yag memberia jawaba setuju, maa: p i u i Proporsi populasi pada stratum e- yag memberia jawaba setuju, p, adala: p i u i Dega demiia, p dapat diyataa sebagai: p p i u p i Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
8 6 p p p Wp. p Wp + Wp Misala {,,..., } y y y adala simple radom sample yag diambil dari stratum e- yag mempuyai eleme { u, u,..., u } Defiisia: pˆ pˆ pˆ wpˆ wpˆ + wpˆ dimaa p ˆ adala tasira proporsi populasi yag memberia jawaba y setuju pada stratum e-, yaitu ˆ i p i. Seigga didapata y. L i ˆ i p w Dapat dibutia bawa: (a ˆp adala tasira yag ta bias utu proporsi populasi ( p. Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
9 6 (b V( p ( ( ( ( p p W p p ˆ + bilaga yag > ( Vˆ ( pˆ w, dega suatu ( pˆ ˆ ˆ ˆ p p p w ( + ( ( w ( ˆ ˆ p p + ( dari V( p ˆ, dega da >. adala tasira yag ta bias Pembutia: (a Utu membutia bawa tasira ta bias dari proporsi populasi ( p adala pˆ wpˆ yaitu dega meujua bawa E( pˆ p. Buti: Karea pada double samplig utu stratifiasi tela dibutia bawa: L pˆ wpˆ adala tasira yag ta bias utu L p Wp. Maa pada allba: pˆ wpˆ pˆ wpˆ + wpˆ ( pˆ ˆ + p (3... Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
10 63 adala tasira yag ta bias utu p Wp. Karea tela diperole E( pˆ p, maa terbuti bawa pˆ ( pˆ ˆ + p adala tasira ta bias utu p Wp. (b Selajutya, aa dibutia bawa ( ( ( ( p p W p p V( pˆ + yag >. Buti:, dega suatu bilaga Karea pada double samplig utu stratifiasi tela dibutia bawa: ( L ( ( ( p p W p p V( pˆ + bilaga yag. Maa pada allba diperole:, dimaa suatu ( ( ( ( p p W p p V( pˆ + p p W p p W p p V( pˆ + + Karea pada allba Seigga diperole:, dimaa > da, seigga. Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
11 64 ( ( ( ( p p W p p V( pˆ + Dega demiia terbuti bawa ( ( ( ( p p W p p V( pˆ +. (3... ( Utu membutia ( ˆ Vˆ p w ( ( ( pˆ pˆ pˆ pˆ + w ( w ( ˆ ˆ p p + ( adala tasira yag ta bias dari V( p ˆ, dega da > yaitu dega meujua bawa V( p E V ˆ p ˆ ˆ Buti:. bawa: Vˆ ( pˆ Karea pada double samplig utu stratifiasi tela dibutia ( ( L ( pˆ pˆ pˆ pˆ + L g w w g adala tasira yag ta bias utu L w ( ˆ ˆ p p + L Wp L p g p p ( W V pˆ + g L W p p. Maa pada allba: Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
12 65 ( ˆ Vˆ p w w pˆ ˆ ˆ ˆ p p p + ( ( w ( ˆ ˆ p p + ( (3...3 adala tasira yag ta bias dari ( ( ( ( p p W p p V( pˆ +. ( ˆ Vˆ p w Dega demiia, terbuti bawa ( ( ( pˆ pˆ pˆ pˆ + w ( w ( ˆ ˆ p p + ( adala tasira yag ta bias dari V( p ˆ dega da >. Samplig error dari tasira proporsi tersebut adala: ( pˆ pˆ ˆ ˆ ( ˆ B p V p w ( + pˆ ( ˆ p w ( ˆ ˆ + w p p dega da >. Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
13 Uura Sampel Optimum jia Dilaua Callba Misala 0 biaya dalam pegambila setiap uit sampel pertama ali biaya dalam pegolaa per uit data yag diperole dari sampel taap pertama yag merespo biaya dalam pegambila da pegolaa per uit data dari sampel yag tida merespo pada taap pertama tetapi merespo pada taap edua Seigga total biaya ( adala: Espetasi dari (sebut C adala: C E E E + E 0 0 ( C 0 + W + W (3... Variasi dari ˆp (sebut V adala: ( ( ( ( p p W p p V V( pˆ + (3... Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
14 67 Permasalaa dalam meetua uura sampel adala:. Memili da supaya memiimuma variasi V dega C tertetu, atau. Memili da supaya memiimuma C dega variasi V tertetu. Peyelesaia edua masala tersebut adala sebagai beriut:. Utu memiimuma V ( p p W p p + dega syarat C 0 + W + W 0 Aa diari da yag memeui dega megguaa pegali Lagrage. Sebelumya, aa dibutia terlebi daulu suatu pegujia ilai miimum, yaitu jia D > 0 da V > 0, V adala sebua ilai miimum. Padag: D(, Buti: V V V. Aa dibutia: ( D, > 0. p( p W p( p (, D Wp ( p ( ( Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
15 68 (, D Wp ( p ( ( Karea > seigga > 0, > 0 seigga > 0, 0 < W <, da p ( D, > 0. 0< < seigga 0< p <. Ole area itu diperole: Aa dibutia bawa V > 0. Buti: ( V p p W p p ( Karea > seigga > 0, > seigga > 0, 0 > seigga > 0, 0< W <, 0< p < seigga 0< p <, da 0 < p < seigga p V > 0. 0< <. Ole area itu diperole: Lagragia (sebut L adala: ( p p Wp p L λ C 0 W W Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
16 69 ( ( L p p Wp p + λ 0 + W + W 0 ( ( ( L Wp p λ W 0 ( L C 0 + W + W 0 λ (3 dari ( diperole: ( ( ( p p W p p λ 0 + W + W + ( ( p p W p p λ 0 + W + W + λ ( ( ( p p W p p + ( 0 + W + W (4 dari ( diperole: ( ( Wp p λ W ( p p λ ( ( Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
17 70 λ p ( ( p ( (5 Substitusia (4 e (5, seigga diperole: ( ( ( p p W p p + ( 0 + W + W p ( ( p ( ( p p W p p + p 0 + W + W ( p ( p p p p Wp p 0 + W + W + ( ( p p Wp p Wp p [ 0 + W ] + Wp p p p + 0 p p Wp p p p [ 0 + W ] + 0 ( [ W ] ( ( ( p ( p p W p p p 0 + Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
18 7 Karea >, maa solusi utu adala: ( [ W ] ( ( ( p ( p p W p p p 0 + p da p tida dietaui, maa area tida ada iformasi apapu megeai p da p, ambil p 0.5 da p 0.5. Seigga ( ( p p p p. Ole area itu: [ W] [ + W ] 0 (6. Utu memiimuma C + W + W dega syarat 0 V ( p p W p p 0. Lagrage. Aa diari da yag memeui dega megguaa pegali Lagragia (sebut L adala: Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
19 7 ( p p Wp p L 0 W W λ V p( p ( Wp( p L 0 + W + W + λ + 0 ( ( ( ( p ( L Wp W λ 0 ( p p W p p 0 L V λ ( (3 dari ( diperole: p( p W p p 0 + W + W λ + ( ( ( ( λ p p W p p 0 + W + W + ( 0 + W + W λ p( p ( Wp( p + ( ( (4 dari ( diperole: ( p ( Wp W λ Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
20 73 p λ ( p ( λ p ( ( p ( (5 Substitusia (4 e (5, seigga diperole: ( p ( p ( 0 + W + W ( p( p ( Wp( p + ( ( ( ( ( ( p ( p p W p p + p + W + W 0 p p p p Wp p 0 + W + W + [ ] ( p p p p W p p + W + W + 0 ( p p W p p Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
21 74 ( ( + p p Wp p Wp p [ 0 + W ] + Wp p p p 0 p p Wp p p p [ 0 + W ] + 0 ( [ W ] ( ( ( p ( p p W p p p 0 + Karea >, maa solusi utu adala: ( [ W ] ( ( ( p ( p p W p p p 0 + p da p tida dietaui, maa area tida ada iformasi apapu megeai p da p, ambil p 0.5 da p 0.5. Seigga ( ( p p p p. Ole area itu: [ W] [ + W ] 0 (6 Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
22 75 Berdasara (6 da (6 diperole ilai optimum adala: opt [ W] [ + W ] 0 Dalam peelitia biasaya biaya ditetua, maa jia C ditetua aa diari dari (3, yaitu: C 0 + W + W 0 C + W + W 0 C 0 + W + W opt C 0 + W + W opt Dega demiia, diperole optimum adala: opt [ W] [ + W ] 0 da uura sampel optimum adala: opt C 0 + W + W opt Tasira Proporsi..., adya Rata Eva Mutia, FMIPA UI, 008
BAB IV APLIKASI METODE CALLBACK. Dalam bab sebelumnya telah dibahas mengenai cara mengatasi
BAB IV APLIKASI METODE CALLBACK Dalam bab sebelumya telah dibahas megeai ara megatasi orespo yaitu dega melakuka allbak pada respode yag tidak merespo. Callbak pada peelitia ii dibatasi haya sampai t =
MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng
MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag
BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.
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
MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG
0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA
BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial
5 BAB II LANDASAN TEORI A. Persamaa Diferesial Dari ata persamaa da diferesial, dapat diliat bawa Persamaa Diferesial beraita dega peelesaia suatu betu persamaa ag megadug diferesial. Persamaa diferesial
MODUL BARISAN DAN DERET
MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi
MAKALAH TEOREMA BINOMIAL
MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)
BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.
BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama
MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?
Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai
TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS
Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia
Representasi sinyal dalam impuls
Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha
Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat
Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia
Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik
Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu
BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)
BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil
Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes
eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =
BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA
BAB PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Meode Euler Meode Euler adala Meode ampira palig sederaa uu meelesaia masala ilai awal: ( Biasaa diasumsia bawa peelesaia ( dicari pada ierval erbaas ag dieaui
Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET
BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat
Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5
Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah
PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR
Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri
BAB III METODE STRATIFIED RANDOM SAMPLING
BAB III METODE STRATIFIED RADOM SAMPIG 3.1 Pengertian Stratified Random Sampling Dalam bukunya Elementary Sampling Teory, Taro Yamane menuliskan Te process of breaking down te population into rata, selecting
PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)
PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar
PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)
JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this
Proses Kelahiran dengan Imigrasi dan Kematian Password
Statistia, Vol. 6 No., 7 Mei 26 Proses Kelaira dega Imigrasi da Kematia Password Sri Mulyai Saro i, Neeg Suegsi da Gatot Riwi Setyato Jurusa Statistia FMIPA Upad ABSTRAK Dalam peelitia dibaas megeai sebua
Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /
Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:
Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit
Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit
x x x1 x x,..., 2 x, 1
0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata
PERENCANAAN PREMI OPTIMAL UNTUK PERUSAHAAN REASURANSI DENGAN REINSTATEMENT INDAH ROSLIYANA G
PERENCANAAN PREMI OPTIMAL UNTUK PERUSAHAAN REASURANSI DENGAN REINSTATEMENT INDAH ROSLIYANA G54335 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 7 ABSTRACT
UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI
UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH SKRISI JANUARINA ANGGRIANI 080655 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU ENGETAHUAN ALAM ROGRAM STUDI SARJANA
BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA
BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA 3. Perumusa Peduga Misalka N adala proses Poisso o omoge pada iterval [, dega fugsi itesitas yag tidak diketaui. Fugsi ii diasumsika teritegralka
Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand
TEKIK SAMPLIG PCA SEDERHAA Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusa Matematika FMIPA Uad Defiisi : Jika suatu cotoh berukura diambil dari suatu populasi berukura sedemikia rupa sehigga setiap kemugkia cotoh
Penggunaan Transformasi z
Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:
Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif
Megaji Perbedaa Diagoalisasi Matris Atas Field da Matris Atas Rig Komutatif Teorema : Jia A adalah matris x maa eryataa eryataa beriut eivale satu sama lai : a A daat didiagoalisasi b A memuyai vetor eige
Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier
Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg
II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori
MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI
Vol. 11, No. 1, 45-55, Juli 2014 MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Fauziah Baharuddi 1, Loey Haryato 2, Nurdi 3 Abstra Peulisa ii bertujua utu medapata perumusa
h h h n 2! 3! n! h h h 2! 3! n!
Dieresiasi Numerik Sala satu perituga kalkulus yag serig diguaka adala turua/ dieresial. Coto pegguaa dieresial adala utuk meetuka ilai optimum (maksimum atau miimum) suatu ugsi y x mesyaratka ilai turua
APROKSIMASI DISTRIBUSI WAKTU HIDUP YANG AKAN DATANG (Aproximations of the Future Lifetime Distribution)
Jural Bareeg Vol 5 No Hal 47 5 (2) APROKSIMASI DISRIBUSI WAKU HIDUP YANG AKAN DAANG (Aproimatios of te Future Lifetime Distributio) HOMAS PENURY RUDY WOLER MAAKUPAN 2 LEXY JANZEN SINAY 3 Guru Besar Jurusa
Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks
Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh
Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI
UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI 35475 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPOK
Bab 16 Integral di Ruang-n
Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat
TINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Volume 1, Nomor 2, Desember 2007
Volue, Noor, Deseber 7 Bareeg, Deseber 7 al4-7 Vol No DIAGONAISASI MATRIKS UNTUK MENYEESAIKAN MODE MANGSA-EMANGSA EVINUS R ERSUESSY Jurusa Mateatia FMIA UNATTI Abo ABSTRACT Diagoalizatio of a square atrix
BAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F
BAB III MENENUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INERVAL WAKU PREVENIVE MAINENANCE OPIMUM SISEM AXIS PADA MESIN CINCINNAI MILACRON DOUBLE GANRY IPE-F 3.1 Pedahulua Pada Bab II telah dijelaska beberapa teori yag diguaka
Oleh : Bambang Supraptono, M.Si. Referensi : Kalkulus Edisi 9 Jilid 1 (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal
BAB. Limit Fugsi Ole : Bambag Supraptoo, M.Si. Referesi : Kalkulus Edisi 9 Jilid (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal 56 - Defiisi: Pegertia presisi tetag it Megataka bawa f ( ) L berarti bawa utuk tiap yag
PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA ADAPTIF CLUSTER
PEAKI AIO UTUK ATA-ATA POPUAI PADA AMPIG ACAK BETATA ADAPTIF CUTE Dita Ardii uam Efedi Buami Maasisa Program Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetaua Alam Uiversitas iau Kampus
TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada.
3 TURUNAN FUNGSI 3. Pegertia Turua Fugsi Defiisi Turua fugsi f adala fugsi f yag ilaiya di c adala f c f c f c 0 asalka it ii ada. Coto Jika f 3 + +4, maka turua f di adala f f f 0 3 4 3.. 4 0 34 4 4 4
1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi
Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap
IV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,
MAKALAH GEOMETRI TRANSFORMASI MEMBAHAS TENTANG GESERAN (TRANSLASI) Kelompok VI (Enam)
KLH EOETRI TRNSFORSI EHS TENTN ESERN (TRNSLSI) ENN ERSONIL : Kelopo VI (Ea) YEN RVH N : ( ) FIRN N : ( ) 3 I JEN N : ( ) 4 RIK RIYNI N : ( ) 5 SE RIZON N : ( ) 6 TRI HELENZ N : ( ) SEKOLH TINI KEURUN N
PROSIDING ISSN:
PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi
TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG. Jurusan Matematika FMIPA - Unand
Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG TEKNIK SAMPLING PCA SISTEMATIK Jurusa Matematika FMIPA - Uad Defiisi Samplig sistematik adalah metode pearika cotoh yag dilakuka dega cara memilih secara acak satu eleme dari
ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan
JMP : Vol. 8 No., Des. 016, al. 33-40 ISSN 085-1456 ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI Novita Eka Cadra Uiversitas Islam Darul Ulum Lamoga ovitaekacadra@gmail.com Masriai Mayuddi Uiversitas
Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2016 Volume 10 Nomor 1 Hal
Jural Ilmu Matematia da Terapa Maret 16 Volume 1 Nomor 1 Hal. 61 68 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPERNGARUHI KANKER LEHER RAHIM DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER (Studi asus: Pasie
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA
BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...
Bab 6: Analisa Spektrum
BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.
Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah
PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )
(Fey Nilawati Kusuma et al.) PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) I Gede Agus Widyadaa I Nyoma Sutapa Dose Faultas Teologi
Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed.
PAKET FASILITASI PEMBERDAYAAN KKG/MGMP MATEMATIKA Pembelajara Barisa, Deret Bilaga da Notasi Sigma di SMA Peulis: Dra. Puji Iryati, M.Sc. Ed. Peilai: Al. Krismato, M.Sc. Editor: Sri Purama Surya, S.Pd,
STATISTIK PERTEMUAN VIII
STATISTIK PERTEMUAN VIII Pegertia Estimasi Merupaka bagia dari statistik iferesi Estimasi = pedugaa, atau meaksir harga parameter populasi dega harga-harga statistik sampelya. Misal : suatu populasi yag
MODUL BARISAN DAN DERET
MODUL BARISAN DAN DERET KELAS XII. IPS SEMESTER I Oleh : Drs. Pudjul Prijoo ( http://vidyagata.wordpress.co ) SMA NEGERI 6 Jala Mayje Sugoo 58 Malag Telp./Fax : (034) 75036 E-Mail : sa6_alag@yahoo.co.id
WAKILAN DIAGRAMATIK UNTUK TEORI USIKAN DALAM MEKANIKA KUANTUM. M Farchani Rosyid Dwi Satya Palupi. Jurusan Fisika, FMIPA, UGM.
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidia, da Peerapa MIPA Faultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyaarta, 6 Mei 9 WAKILAN DIAGRAMATIK UNTUK TEORI USIKAN DALAM MEKANIKA KUANTUM M Farchai Rosyid Dwi Satya Palupi
MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN
MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN Adam Priyo Hartoo 1), Farida Haum 2), Toi Bahtiar 3) 1)2)3) Departeme Matematia, FMIPA, Istitut Pertaia Bogor Kampus
KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR. Oleh: LIA NURLIANA
KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR Ole: LIA NURLIANA PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
III PEMBAHASAN. 2 2x. K dy dx dy dx, (3.2) h2 2 ( x) P g y dydx g y dydx
III PEMBAHASAN Pada peeliia ii aa dibaas formlasi Hamiloia bai era elomba ierfacial Pembaasa dibai dalam da ass yai ass perama dea baas aas berpa permaa raa da ass eda dea baas aas berpa permaa bebas Hamiloia
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
BAB III STRATIFIED CLUSTER SAMPLING
BAB III STRATIFIED CUSTER SAMPING 3.1 Pengertian Stratified Cluster Sampling Proses memprediksi asil quick count sangat dipengarui ole pemilian sampel yang dilakukan dengan metode sampling tertentu. Sampel
Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu
Metode Perhituga Grafi.. P. Maurug Metode Perhituga Grafi Dalam Geolistri Tahaa Jeis Bumi Dega Derajat Pedeata Satu Posma Maurug Jurusa Fisia, FMIPA Uiversitas Lampug Jl. S. Brojoegoro No. Badar Lampug
PENYELESAIAN NUMERIK INTEGRAL LIPAT DUA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGRASI ROMBERG BERBANTUAN MATLAB
PENYELESAIAN NUMERIK INTEGRAL LIPAT DUA DENGAN MENGGUNAKAN INTEGRASI ROMBERG BERBANTUAN MATLAB SKRIPSI Ole : ISWATUL KHASANAH NIM.05006 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM
Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015
Statistika Iferesia: Pedugaa Parameter Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : Parameter Sampel : Statistik Statistik merupaka PENDUGA bagi parameter populasi Pegetahua megeai distribusi
SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA
SIFAT ALJABAR BANACH KOMUTATIF DAN ELEMEN IDENTITAS PADA KELAS D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga Yogyaarta e-mail: malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRAK Himpua
Penarikan Sampel Acak Sederhana
Tekik Samplig Pearika Sampel Acak Sederhaa Hazmira Yozza- Jur. Matematika Uad 17/11/014 Tujua Pearika Sampel Megambil kesimpula megeai populasi berdasarka iformasi yag terkadug pada sampel Ukura sampel
Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak
Prosidig SI MaNIs (Semiar Nasioal Itegrasi Matematia da Nilai Islami) Vol1, No1, Juli 2017, Hal 453-457 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halama 453 Kovolusi pada Distribusi dega Support Kompa Cythia
Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik
ELECTRICIAN Jural Reayasa da Teologi Eletro 0 Pemiliha Kapasitas Da Loasi Optimal Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listri Osea Zebua Jurusa Tei Eletro, Faultas Tei, Uiversitas Lampug Jl. Prof. Sumatri
Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira
3. Integral (3) (Integral Tentu)
Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag
MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL
MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL 1.1 Uji Biomial 1. Uji esesuaia Chi Kuadrat 1.3 Uji Kesesuaia K-S 1.4 Uji Ideedesi Chi Kuadrat 1.5 Uji Pasti Fisher UJI BINOMIAL Meruaa uji roorsi dalam suatu oulasi Poulasi
Model Antrian Multi Layanan
Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah
GRAFIKA
6 5 7 3 6 3 3 GRAFIKA 3 6 57 08 0 9 5 9 385 946 5 3 30 0 8 9 5 9 3 85 946 5 ANALISA REAL Utu uliah (pegatar) aalisa real yag dilegapi dega program MATLAB Dr. H.A. Parhusip G R A F I K A Peerbit Tisara
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis data yang digunakan berupa data sekunder yang menggunakan Tabel
49 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Jeis data yag diguaka berupa data sekuder yag megguaka Tabel Iput Output Idoesia Tau 2005 dega klasifikasi 9 sektor. Data tersebut berasal dari
FUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p )
βeta -ISSN: 85-5893 e-issn: 54-458 Vol. 3 No. (Noember), Hal. 79-89 βeta DOI: htt://dx.doi.org/.44/betajtm.v9i.7 FUNCTIONALLY SMALL RIMANN SUMS (FSRS) DAN SSNTIALLY SMALL RIMANN SUMS (SRS) FUNGSI TRINTGRAL
BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h
![BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h](/thumbs/53/32499498.jpg "BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h")
BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM 4.1 Peduga dega Kerel Seragam Pada bab ii diguaka peduga dega kerel eragam. Hal ii karea aya belum berail memperole ebara aimtotik dari
Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1
Chapter 7 Studet Lecture Notes 7-1 DASAR-DASAR UJI Hipotesis: Hipo (di bawah) da Tesis (peryataa yag telah diuji) Hipotesis Statistik:suatu proposisi atau aggapa megeai parameter populasi yag dapat diuji
BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat
38 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia 3.1.1 Lokasi Peelitia BAB III METODE PENELITIAN Lokasi peelitia ii dilakuka di Puskesmas Limba B terutama masyarakat yag berada di keluraha limba B Kecamata Kota Selata
Penerapan Algoritma Dijkstra dalam Pemilihan Trayek Bus Transjakarta
Peerapa Algoritma Dijstra dalam Pemiliha Traye Bus Trasjaarta Muhammad Yafi 504 Program Studi Tei Iformatia Seolah Tei Eletro da Iformatia Istitut Teologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 40, Idoesia 504@std.stei.itb.ac.id
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Dalam peulisa materi poo dari sripsi ii diperlua beberapa teori-teori yag meduug, yag mejadi uraia poo pada bab ii. Uraia dimulai dega membahas distribusi ormal da distribusi
PENJADWALAN DUA MESIN FLOW SHOP UNTUK MEMINIMASI TOTAL TARDINESS DENGAN MEMPERHATIKAN KETIDAKTERSEDIAAN PADA KEDUA MESIN
PENJDWLN DU MESIN FLOW SHOP UNTUK MEMINIMSI TOTL TRDINESS DENGN MEMPERHTIKN KETIDKTERSEDIN PD KEDU MESIN Rr.Orifia Pitrasari, Stefaus Eo Wirato, Patdoo Suwigo Jurusa Tei Idustri Istitut Teologi Sepulu
PENAKSIR RASIO-PRODUK EKSPONENSIAL YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA
PENAIR RAIO-PRODU EPONENIAL YANG EFIIEN UNTU RATA-RATA POPULAI PADA AMPLING ACA BERTRATA Dess Nuralita 1*, Ruam Efendi, Haposan irait 1 Maasiswa Program 1 Matematia Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia
PENYELESAIAN INTEGRASI NUMERIK DENGAN MATLAB. Ratna Widyati Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Jakarta
Kode Makala M-6 PENYELESAIAN INTEGRASI NUMERIK DENGAN MATLAB Rata Widyati Jurusa Matematika, FMIPA Uiversitas Negeri Jakarta ABSTRAK Metode umerik dapat diguaka utuk megampiri itegrasi yag dapat meyelesaika
B A B 7 DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK
8 B A B 7 DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK A. D I F E R E N S I A S I N U M E R I K Misal diberika set data Diketaui set data (, ), (, ), (, ),., (, ) ag memeui relasi = f() Aka ditetuka d/d dalam iterval,
1.1 METODE PENGEMBANGAN PENDEKATAN RATA- RATA SAMPEL UNTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP. Faridawaty Marpaung. Abstrak
METODE PEGEMBAGA PEDEKATA RATA- RATA SAMPEL UTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP Faridawaty Marpaug Abstra Peelitia ii megemuaa metode pegembaga pedeata rata rata sampel utu program stoasti dua tahap. Metodologi
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka pada bula Juli 2013 sampai Jauari 201 berlokasi di Kabupate Gorotalo. B. Jeis Peelitia Peilitia tetag evaluasi program pegembaga
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
A. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa