Model Interaksi Intraseluler antara Infeksi HIV dan Sistem Imun. Oleh: Yelli Ramalisa. Abstrak

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Model Interaksi Intraseluler antara Infeksi HIV dan Sistem Imun. Oleh: Yelli Ramalisa. Abstrak"

Transkripsi

1 Model Iteraksi Itraseluler atara Ifeksi HIV da Sistem Imu Oleh: Yelli Ramalisa Abstrak Virus merupaka salah cotoh orgaisme ag serig meggaggu pertumbuha sel. Akhir-akhir ii keberadaa virus dirasa sagat meggaggu kehidupa mausia seperti hala kasus HIV. Dari kasus tersebut dirasa perlu utuk mempelajari ifeksi HIV pada sel. Tujua dari tesis ii adalah megkotruksi model iteraksi ifeksi virus da sistem imu, da kemudia megaalisis kestabila titik ekuilibrium dari model tersebut. Aalisis kestabila titik ekuilibrium dari model tersebut dilakuka dega melihat kestabila liearisasi disekitar titik ekuilibrium tersebut. Dari model tersebut diperoleh dua titik ekuilibrium aitu titik ekuilibrium o ifeksi da titik ekuilibrium ifeksi. Titik ekuilibrium o ifeksi utuk model ii stabil asimtotik jika a <, da tidak stabil jika a >. Titik ekuilibium ifeksi pada model ii ada jika a > da stabil asimtotik. Kata kuci: Sistem, ifeksi HIV, sistem imu, titik ekuilibrium ABSTRACT Virus was oe orgaism eamples which ofte bothered cell growth. Recetl the eistece of virus was ver bothered huma life like the case of HIV. From that case, it was importat to stud the ifectio of HIV o cell. The purpose of this Thesis is to costruct the model ifectio of virus iteractio ad immue sstem without, ad the aale the stabilit of stead state from that model. The aale of the stabilit of stead state from that model was doe with observed the stabilit of lieariatio aroud the stead state. From that model was obtaied two stead state. The were o-ifected stead state ad ifected stead state. No-ifected stead state for the model asmptotic stable if a < ad ustable if a >. There was ifected stead state o the model if a > ad asmptotic stable. Kewords : Sstem, Ifectio of virus HIV, sstem immue, stead state I. Pedahulua matematikaa. Model matematika ag Model matematika adalah telah dibetuk aka dilakuka aalisa, sekumpula persamaa atau agar model ag dibuat represetatif pertidaksamaa ag megugkapka terhadap permasalaha ag dibahas. perilaku suatu permasalaha ag ata. Sebuah model utuk iteraksi Model matematika dibuat berdasarka atara sistem imu mausia da HIV telah asumsi-asumsi. Baak permasalaha dikembagka oleh Perelso, da kemudia ag timbul dari berbagai bidag ilmu dia da kawa-kawaa telah megembagkaa dega mempelajari misala bidag fisika, kimia, biologi, perilaku model matematisa. da lai-lai ag dapat dibuat model 79

2 Waktu tudaa diskrit da kotiu telah dimasukka ke dalam model biologi dalam beberapa tulisa. Meurut Perelso, dkk., terdapat dua tipe tudaa a. tudaa pharmacological : tudaa ag terjadi atara meela obat da reaksia di dalam sel, b. tudaa itraseluler : tudaa ag terjadi atara ifeksi sel iag dari sel iag da perkembaga partikel virus. Dalam kara Grossma dkk. (999) sebuah model diusulka dega memperkealka tudaa dalam proses kematia sel, dega asumsi bahwa produksi sel ag terifeksi berheti karea proses orde pertama. Yag aka dibahas dalam tulisa ii adalah studi aalisis rici dari suatu model matematis iteraksi atara ifeksi virus, CD+ T-sel, da CTL tapa tudaa waktu diskrit itraseluler atara ifeksi awal CD+ T-sel sampai terbetuka virus baru. Secara khusus aka dibahas eksistesi da stabilitas titik ekuilibrium ag terifeksi dalam sistem. II. Tijaua Teori. Sistem Persamaa Diferesial pembahasa ag aka dibahas adalah model iteraksi itraseluler atara ifeksi HIV da sistem imu dimaa model ii berbetuk sistem persamaa diferesial oliear. Utuk sistem persamaa diferesial oliear, kestabila titik ekuilibriuma dapat dilihat dari kestabila sistem liearisasia jika titik ekuilibrium tersebut merupaka titik ekuilibrium hiperbolik. Berikut ii aka diberika defiisi Pelieara suatu sistem persamaa diferesial oliear. Diberika sistem persamaa differesial : f (,,..., ) f (,,..., ) f (,,..., ) (.) dega fi : E R R, i,,..., da (,,..., ) E R kemudia diberika kodisi awal Sistem (.) aitu i (t ) = i, i =,,,. Sistem (.) dapat ditulis sebagai berikut: = f() (.) dega =,,, E R, f = f, f,, f da kodisi awal t = =,,, E. Selajuta otasi t =, t meataka solusi Sistem (.) pada saat t ag melalui o. Defiisi. (Kocak, 99) Diberika fugsi f = f, f,, f pada sistem (.) dega f i C E, i =,,, matriks J f = f () f () f () f () f () f () f () f () f () diamaka matriks Jacobia dari f di titik. Defiisi. (Perko, 99) Diberika matriks jacobia J f pada Persamaa (.9). Sistem liear = J f (.) disebut liearisasi Sistem (.) disekitar *.

3 Dega megguaka matriks Jacobia J f sifat kestabila titik ekuilibrium * dapat diketahui asalka titik tersebut hiperbolik. Berikut diberika defiisi titik ekuilibrium hiperbolik. Defiisi. (Perko,99) Titik ekuilibrium * disebut titik ekuilibrium hiperbolik Sistem (.) jika tidak ada ilai eige dari J f ag mempuai bagia real ol. Berikut ii diberika teorema tetag sifat kestabila lokal dari Sistem (.) ag ditijau dari ilai eige matrik jacobia J f. Teorema. (Olsder, 99) Diberika matrik jacobia J f dari Sistem (.) dega ilai eige.. Jika semua bagia real ilai eige matriks J f berharga egatif, maka titik ekuilibrium * dari Sistem (.) stabil asimtotik lokal.. Jika terdapat palig sedikit satu ilai eige matrik J f ag bagia reala positif, maka titik ekuilibrium * dari Sistem (.) tidak stabil. Berdasarka Teorema., bahwa utuk meguji sifat kestabila titik ekuilibrium diperluka perhituga utuk meetuka ilai-ilai eige dari matriks jacobia di titik ekuilibrium. Karea kestabila titik ekuilibrium dapat ditetuka dega melihat bagia real dari ilai eige, oleh karea itu dapat diguaka Kriteria Routh Hurwit. Akibat. Diberika poliomial P = a + a + a + + a b i. Jika =, a > da a >, maka pembuat ol dari poliomial di atas memiliki bagia real ag egatif. ii. Jika utuk =, a >, a > da a a > a, maka pembuat ol dari poliomial di atas memiliki bagia real ag egatif iii. Jika utuk = a >, a >, a > da a a a > a + a a, maka pembuat ol dari poliomial di atas memiliki bagia real ag egatif. III. Metode Peelitia Peelitia dilakuka dega studi literatur dega megaalisa model ifeksi HIV secara kualitatif berdasarka referesi ag terkait. Peelitia dimulai dega mempelajari jural-jural da buku-buku ag berhubuga dega ifeksi HIV, membuat asumsi-asumsi, medefiisika parameter ag diguaka pada model seperti laju produksi Sel T CD+, laju kematia Sel T CD+ akibat ifeksi virus HIV, laju kematia alami Sel T CD+, laju produksi virus HIV, laju kematia alami virus HIV, laju kematia virus HIV akibat CTL, laju doroga terbetuka CTL akibat ifeksi virus, laju kematia alami CTL. Setelah itu dibuat diagram trasfer model ifeksi HIV da berdasarka diagram trasfer tersebut dibetuk model matematika ifeksi HIV tapa koefisie tudaa. Selajuta meetuka titik-titik ekuilibrium model tersebut dega megguaka defiisi titik ekuilibrium suatu sistem persamaa diferesial. Setelah meetuka titik-titik ekuilibium model tersebut, lagkah selajuta adalah meelidiki kestabila titik-titik ekuilibrium model tersebut. Utuk meelidiki kestabila dilakuka liearisasi pada sistem dega megguaka matriks Jacobia di titik ekuilibrium. Sifat kestabila titik ekuilibrium dapat dilihat dari liearisasi asalka titik tersebut merupaka titik hiperbolik. Selajuta meetuka ilai eige dari matriks Jacobia tersebut dega megguaka defiisi poliomial karakteristik suatu matriks. Salah satu alteratif meetuka ilai eige dari poliomial karakteristik suatu matriks diguaka juga Kriteria Routh Hurwit. Lagkah terakhir ag dilakuka pada pembahasa adalah melakuka simulasi umerik dari model dega megguaka parameter-parameter berdasarka jural acua. Simulasi umerik diselesaika dega megguaka program Matlab.

4 IV. Hasil da Pembahasa. Model Iteraksi Itraseluler atara Ifeksi HIV da Sistem Imu Ada beberapa asumsi-asumsi ag diguaka dalam pembetuka model, aitu:. Desitas populasi Sel T CD+, virus, da CTL tidak kosta.. Perkembagbiaka Sel T CD+ tergatug pada laju produksi Sel T CD+ da laju kematia Sel TCD+ akibat ifeksi virus da laju kematia alamia.. Perkembagbiaka virus tergatug pada keberhasilaa memagsa Sel T CD+ da dihalagi oleh perlawaa dari CTL.. Perkembagbiaka CTL tergatug pada doroga dari ifeksi virus da kematia alami CTL.. Kematia secara alami terjadi pada Sel T CD+, virus, da CTL. Parameter ag dipakai dalam pembetuka model adalah δ meataka laju produksi Sel T CD+, δ meataka laju kematia Sel T CD+ akibat ifeksi virus, δ meataka laju kematia alami Sel T CD+, δ meataka laju produksi virus, δ meataka laju kematia alami virus, δ meataka laju kematia virus akibat CTL, δ7 meataka laju doroga terbetuka CTL akibat ifeksi virus, δ meataka laju kematia alami CTL, dega δ, δ, δ, δ, δ, δ, δ7, δ semuaa positif. Berikut ii adalah simbol ag diguaka dalam pembetuka model aitu: T meataka desitas populasi dari Sel T CD+ pada saat t, V meataka desitas populasi dari HIV ag megifeksi sel pada saat t, C meataka desitas populasi CTL pada saat t, R ( T, V, C) T, V, C. Selajuta berdasarka asumsiasumsi di atas dapat dibetuk model matematisa sebagai berikut: dt VT T dv VT V VC (.) dc V C 7 Kemudia aka dikealka parameter baru sebagai berikut: 7 a, a, a, a, a dega parameter a meataka rasio reproduksi dasar virus da a meataka laju virus mati akibat respo imu, da didefiisika variabel baru, aitu: T, V, C. Dega mesubstitusika parameter baru da variabel baru tersebut ke Persamaa (.) maka diperoleh sistem persamaa diferesial baru sebagai berikut: d a d a ( a ) a d a (. (. ) Selajuta Persamaa (.) dapat ditulis sebagai berikut: d f (, d g(, d h(, 7

5 (.a) dega: f (, a g(, a h(, a Didefiisika I = (f, g, ) T. ( a (. ) a ( b d) ( b d) ( b d) (.) dega: a ( a a a b ) b a ( )( a a a a( a a( )) b aa ( ) a a( d aa (.b) Kemudia aka dicari titik ekuilibrium dari Sistem (.) diberika pada proposisi berikut. Proposisi. i. Jika a maka titik ekuilibrium dari Sistem (.) adalah,, =,, ii. Jika a maka titik ekuilibrium dari Sistem (.) adalah,, =,, da e, e, e =, +,, dega ( a a ) ( a a ) a. a ( a ) a. (.) Selajuta aka diselidiki stabilitas titik ekuilibrium dega melihat ilai eige dari matrik Jacobia fugsi I di titik ekuilibrium. Matrik Jacobia fugsi I di titik (, ) adalah J a( ) I(, a a a ( a ) a a (.) a a a Persamaa karakteristik dari matriks (.) adalah d a a a a ) ( (.7) d aaaa. Aka diselidiki kestabila titik ekuilibrium dari Sistem (.) melalui proposisi berikut. Proposisi. i. Jika a, maka titik ekuilibrium,, =,, Sistem (.) stabil asimtotik. ii. Jika a, maka titik ekuilibrium,, =,, Sistem (.) tidak stabil. iii. Jika a, maka titik ekuilibrium e, e, e =, +, dega * seperti pada Persamaa (.), dari Sistem (.) stabil asimtotik. Setelah diselidiki kestabila titik ekuilirium selajuta aka diiterpretasika hasil dari Proposisi. secara biologis. Ketika a < rasio reproduksi dasar utuk virus berada pada tigkat ag terkedali ag artia virus tidak berhasil meghidar dari CTL. Pada bagia (i) dari Proposisi. memastika bahwa jika a < maka virus tidak bisa melajutka ifeksia, da aka mejadi puah. Akibata populasi sel T CD+ aka meuju ilai δ δ. Perubaha dalam rasio reproduksi dasar a dapat memiliki efek ag berpegaruh pada jumlah virus, karea

6 respo CTL ag kuat meghasilka desitas virus ag redah. Jika desitas virus cukup kecil, maka tigkat kematia total sel T CD+ karea ifeksi virus (δ VT) kecil dibadigka dega total kematia alami dari sel T CD+ (δ T). Dega demikia lemaha virus mempegaruhi desitas dari sel T CD+. Berdasarka model, pasie dega respo CTL ag lemah aka memiliki peguraga ag lebih kecil dalam desitas virus dibadigaka dega respo CTL ag kuat. Sesuai dega alasa tersebut, jika parameter (δ, δ, δ, δ ) dipertahaka sedemikia sehigga kodisi a < dalam Proposisi.(i) terpeuhi, cotoha dega vaksiasi da pasca-pemberia imuisasi, maka itu dapat memugkika utuk pecegaha kemajua meuju AIDS. Selajuta, dega perataa (i) da (ii) dari Proposisi., jika a >, ii berarti rasio reproduksi dasar virus berada pada tigkat ag tidak terkedali sehigga virus dapat meigkatka ifeksia da titik ekuilibrium o-ifeksi,, =,, tidak stabil amu titik ekuilibrium terifeksi e, e, e =, +, mejadi ada da stabil. V. Kesimpula da Sara Dari pembahasa pada bagia sebeluma dapat disimpulka. Model iteraksi itraseluler atara ifeksi HIV da sistem imu aitu: d a d a ( a ) a d a (, ( a a ) ( a a ) a. a ( a a Aalisa kestabila titik ekuilibrium tersebut sebagai berikut: ) Jika a, maka titik ekuilibrium,, =,, Sistem (.) stabil asimtotik. ) Jika a, maka titik VI. ekuilibrium,, =,, Sistem (.) tidak stabil, sedagka titik ekuilibrium e, e, e = +, stabil asimtotik. Simulasi Numerik Berikut ii aka diberika beberapa cotoh utuk meggambarka solusi umerik dari Sistem (.). Cotoh. Utuk meampilka perilaku, da ketika rasio reproduksi dasar virus berada di bawah tigkat kotrol (a < ). Sistem (.) diselesaika secara umerik dega megguaka matlab da megguaka parameter a =,, a =,, a =,7, a =, da a =,, parameter-parameter tersebut megacu pada tulisa Schaedeli dkk. ). (.) Dari Sistem (.) diperoleh dua titik ekuilibrium aitu,, =,, da e, e, e = +,, dega

7 desitas t (hari) Gambar Simulasi umerik dari Model (.) dega a =,, a =,, a =,7, a =, da a =,. Wara hitam meggambarka desitas sel T CD+, wara biru meggambarka dari desitas virus, da wara merah meggambarka desitas CTL. t (hari) Gambar b Simulasi umerik dari Model (.) dega a =,, a =,, a =,7, a =, da a =, utuk desitas virus t (hari) Gambar a Simulasi umerik dari Model (.) dega a =,, a =,, a =,7, a =, utuk desitas sel T CD+. t (hari) Gambar c Simulasi umerik dari Model (.) dega a =,, a =,, a =,7, a =, utuk desitas CTL. Dari Gambar ditujukka bahwa desitas populasi sel-t CD+ cederug meuju ke satu, sedagka desitas populasi ifeksi virus da CTL keduaa cederug meuju ol. Dari sudut padag Matematika, hasil umerik ag telah ditujukka dalam gambar meujukka ciri ag sama seperti ag telah diperkiraka secara teoritis pada Proposisi., aitu ketika

8 desitas desitas a < traektori cederug meuju titik ekuilibrium,, =,,. Dari sudut padag biologis ketika a < laju reproduksi dasar virus terkedali, kemudia pada awal ifeksi laju produksi sel virus kurag dari laju kematiaa. Oleh karea itu, ifeksi tidak dapat meebar da akhira virus leap da desitas CD+ T-sel mejadi kosta aitu. Cotoh.. Utuk meampilka perilaku, da ketika rasio reproduksi dasar virus berada di bawah tigkat kotrol (a > ), Sistem (.) diselesaika secara umerik dega megguaka matlab da megguaka parameter a =,, a =,, a =,, a = 7, da a =,, parameter-parameter tersebut megacu pada tulisa Schaedeli dkk. Berdasarka parameter-parameter tersebut dapat dihitug titik ekuilibrium dari Persamaa (.) sehigga diperoleh titik ekuilibrium (,7,,,,). Gambar Simulasi umerik dari Model (.) dega a =,, a =,, a =,, a = 7, da a =,. Ii merupaka grafik dari desitas sel T CD+(hitam), virus(biru) da CTL(merah) 9 7 Gambar a Simulasi umerik dari Model (.) dega a =,, a =,, a =,, a = 7, da a =,. Grafik meggambarka desitas sel T CD

9 jika a > traektori aka meuju titik ekuilibrium (,7,,,,). Dari sudut padag biologis jika a > rasio reproduksi dasar virus tidak terkedali, maka setiap sel virus memproduksi lebih besar dibadigka kematiaa. Dalam kasus ii virus dapat membetuk ifeksia. Gambar b Simulasi umerik dari Model (.) dega a =,, a =,, a =,, a = 7, da a =,. Grafik meggambarka desitas virus Gambar Simulasi umerik dari Model (.) dega a =,, a =,, a =,, a = 7, da a =, dega wara merah meggambarka desitas CTL. Dari Gambar terlihat bahwa desitas virus da CTL berosilasi terlebih dahulu sebelum meuju ke suatu kostata. Dari sudut padag matematika, hasil umerik ag diilustrasika pada Gambar memperlihatka ciri ag sama seperti ag telah diperkiraka secara teoritis dalam proposisi. aitu VII. Daftar Pustaka VIII. Dumrogpokapha, T., Lebur Y., Oucharoe, R., da Xu, Y., A Itracelluler Dela-Differetial Equatio Model of the HIV Ifectio ad Immue Cotrol, Mathematics Model of Natural Pheomea Vol. No., pp -. Hah, Wolfgag, 97, Stabilit of motio, Spriger-Verlag, New York. Kar, T.,, Selective Harvestig i a Predator-Pre Fisher with Time Dela Mathematical ad Computer Modelig, Joural of Mathematics p9-. Kocak, H. ad Hole, J. K., 99, Damic ad Bifurcatios, Spriger-Verlag, New York. Olsder, G.J., 99, Mathematical Sstems Theor Delftse Uitgevers Maatschappij, The Netherlads. Perelso, A.S., Neuma, A.U., da Markowit, M.,99, HIV- Damics i Vivo: Virio Clearece Rate, Ifected Cell Life-Spa, ad Viral Geeratio Time, Sciece, 7, - Perko, L., 99, Differetial Equatios ad Damica Sstems, Spriger-Verlag, New York. Verotta, D da Schaedeli, F.,, Noliear Damics Models Characteriig Log-term Virological 7

10 Data from AIDS Cliical Trials, Math. Biosci.,7, -.

Model Interaksi Intraseluler antara Infeksi HIV dan Sistem Imun dengan Koefisien Tundaan. Yelli Ramalisa. Jurusan PMIPA Universitas Jambi ABSTRAK

Model Interaksi Intraseluler antara Infeksi HIV dan Sistem Imun dengan Koefisien Tundaan. Yelli Ramalisa. Jurusan PMIPA Universitas Jambi ABSTRAK Model Iteraksi Itraseluler atara Ifeksi HIV da Sistem Imu dega Koefisie Tudaa Yelli Ramalisa Jurusa PMIPA Uiversitas Jambi ABSTRAK Virus merupaka salah cotoh orgaisme ag serig meggaggu pertumbuha sel.

Lebih terperinci

Model SIR Penyakit Tidak Fatal

Model SIR Penyakit Tidak Fatal Model SIR Peyakit Tidak Fatal Husi Tamri, M. Zaki Riyato *, Akhid, Ardhi Ardhia Jurusa Matematika FMIPA UGM Yogyakarta 2007 Itisari Model SIR dapat diguaka utuk memodelka peyebara suatu peyakit yag tidak

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL DINAMIKA VIRUS DALAM SEL TUBUH DAN PENGARUH RESPON IMUN CTL

ANALISIS MODEL DINAMIKA VIRUS DALAM SEL TUBUH DAN PENGARUH RESPON IMUN CTL ANALISIS MODEL DINAMIKA VIRUS DALAM SEL TUBUH DAN PENGARUH RESPON IMUN CTL Nughthoh Arfawi Kurdhi Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sebelas Maret Surakarta 576 arfa@us.ac.id ABSTRAK Berbagai jeis virus

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

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

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Korelasi dan Regresi. Adam Hendra Brata Probabilitas da Statistika da Adam Hedra Brata Dua Peubah Acak dua perubah acah X da Y dega rata-rata da diberika oleh rumus : E(XY) - - - Sifat Sifat Sifat kovariasi utuk X da Y diskrit : f(, ) f(, )

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag

Lebih terperinci

Kestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali

Kestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali Jural Tekika ISSN : 285-859 Fakultas Tekik Uiversitas Islam Lamoga Volume No.2 Tahu 29 Kestabila Ragkaia Tertutup Waktu Kotiu Megguaka Metode Trasformasi Ke Betuk Kaoik Terkedali Suhariyato ) Dose Fakultas

Lebih terperinci

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN : Vol. 7. No. 1, 31-41, April 24, ISSN : 141-8518 Peetua Kestabila Sistem Kotrol Lup Tertutup Waktu Kotiu dega Metode Trasformasi ke Betuk Kaoik Terkotrol Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

Aji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru

Aji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru Jural Matematika Muri da Terapa εpsilo Vol.8 No.2 (24) Hal. 39-45 APLIKASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENENTUKAN FORMULA TRANSFORMASI LAPLACE Aji Wiratama, Yui Yulida, Thresye Program Studi Matematika

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem

Lebih terperinci

Pemanfaatan Geogebra untuk Menggambar Potret Fase Sistem Persamaan Diferensial

Pemanfaatan Geogebra untuk Menggambar Potret Fase Sistem Persamaan Diferensial Pemafaata Geogebra utuk Meggambar Potret Fase Sistem Persamaa Diferesial The Use of Geogebra to Draw Phase Portrait of Differetial Equatios Systems Emiugroho Rata Sari Jurusa Pedidika Matematika FMIPA

Lebih terperinci

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real: BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

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

Lebih terperinci

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id

Lebih terperinci

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

METODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER

METODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER Vol.1 No.1 (16) Hal. 38-45 METODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER Siar Ismaya, Yui Yulida *, Na imah Hijriati Program Studi Matematika Fakultas MIPA

Lebih terperinci

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3 PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier

Lebih terperinci

STRATEGI VAKSINASI PULSE UNTUK MENGATASI EPIDEMI PENYAKIT CAMPAK BERDASARKAN MODEL SIR

STRATEGI VAKSINASI PULSE UNTUK MENGATASI EPIDEMI PENYAKIT CAMPAK BERDASARKAN MODEL SIR Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 STRATEGI VAKSINASI PULSE UNTUK MENGATASI EPIDEMI PENYAKIT CAMPAK BERDASARKAN MODEL SIR

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

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

Lebih terperinci

TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL

TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL Jural UJMC, Volume 3, Nomor, Hal. - 6 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL Guawa Uiversitas Muhammadiyah Purwokerto, gu.oge@gmail.com Abstract This paper aims at describig

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.

BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas. BAB 1 PENDAHUUAN 1.1 atar Belakag Pada dasarya masalah optimisasi adalah suatu masalah utuk membuat ilai fugsi tujua mejadi maksimum atau miimum dega memperhatika pembatas pembatas yag ada. Dalam aplikasi

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

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

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP ( Metode Beda Higga ) December 9, 2013 Sebuah persamaa differesial apabila didiskritisasi dega metode beda higga aka mejadi sebuah persamaa beda. Jika persamaa differesial parsial mempuyai solusi eksak

Lebih terperinci

Solusi Numerik Persamaan Transport

Solusi Numerik Persamaan Transport Solusi Numerik Persamaa Trasport M. Jamhuri December 16, 2013 Diberika persamaa Trasport u t + 2u x = 0 1) Diberika persamaa Trasport u t + 2u x = 0 1) Diskretka persamaa trasport 1) dega megguaka persamaa

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii

Lebih terperinci

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi

Lebih terperinci

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3 SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

ISSN: X 23 PEMANFAATAN GEOGEBRA UNTUK MENGGAMBAR POTRET FASE SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL

ISSN: X 23 PEMANFAATAN GEOGEBRA UNTUK MENGGAMBAR POTRET FASE SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL ISSN: 288-687X 23 PEMANFAATAN GEOGEBRA UNTUK MENGGAMBAR POTRET FASE SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL Emiugroho Rata Sari Jurusa Pedidika Matematika FMIPA UNY emiugroho@uy.ac.id ABSTRAK Perilaku solusi sistem

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 1 Latar belakag Model pertumbuha Solow-Swa (the Solow-Swa growth model) atau disebut juga model eoklasik (the eo-classical model) pertama kali dikembagka pada tahu 195 oleh Robert Solow da

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Non Linier

Penyelesaian Persamaan Non Linier Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya

Lebih terperinci

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc. METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai

Lebih terperinci

Model Epidemi Sirs Dengan Time Delay. Ferdinand Sinuhaji 1

Model Epidemi Sirs Dengan Time Delay. Ferdinand Sinuhaji 1 Model Epidemi Sirs Dega Time Delay Ferdiad Siuhaji Abstrak Epidemi merupaka suatu keadaa berjagkitya suatu peyakit meular dalam populasi pada suatu tempat yag melebihi perkiraa yag ormal dalam periode

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

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

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia sikap kosume terhadap kopi ista Kopiko Brow Coffee ii dilakuka di Wilaah Depok. Pemiliha dilakuka secara segaja (Purposive) dega pertimbaga

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 1, 39-46, April 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 1, 39-46, April 2002, ISSN : JURNAL MATEMATKA DAN KOMPUTER Vol 5 No, 39-46, April 22, SSN : 4-858 MENCAR SOLUS PENAKSR PARAMETER PADA ANALSS VARANS DENGAN PENDEKATAN GENERAL NVERS Sukestiaro Jurusa Matematika FMPA Uiversitas Negeri

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN EORI Pada bab ii aka dijelaska megeai ladasa teori yag aka diguaka pada bab pembahasa. eori-teori ii diguaka sebagai baha acua yag medukug tujua peulisa. Materi-materi yag aka dibahas atara

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN Sedagka itegrasi ruas kaa utuk ersamaa (3b) diperoleh ds / = S... (36) Dega demikia pesamaa yag harus dipecahka adalah l 1 1 u u = S (37) Dari ersamaa (37) diperoleh persamaa utuk u u S = exp S 1exp S...

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI

Lebih terperinci

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti

Lebih terperinci

BAB I BILANGAN KOMPLEKS

BAB I BILANGAN KOMPLEKS BAB I BILANGAN KOMPLEKS Di dalam bab ii, kita aka meelidiki struktur aljabar da geometri dari sistim bilaga kompleks. Kita aggap bahwa berbagai sifat ag berhubuga dega bilaga real sudah diketahui.. PENJUMLAHAN

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

BARISAN PANGKAT TERURUT MATRIKS PADA ALJABAR MAX PLUS

BARISAN PANGKAT TERURUT MATRIKS PADA ALJABAR MAX PLUS BRISN PNGKT TERURUT MTRIKS PD LJBR MX PLUS Nurwa Jurusa Matematika FMIP Uiversitas Negeri Gorotalo E-mail: urwa_mat@ug.ac.id bstrak Diberika matriks R yag memeuhi = λ. Matriks adalah k + c c k taktereduksi

Lebih terperinci

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran Karakteristik Diamik Eleme Sistem Pegukura Kompetesi, RP, Materi Kompetesi yag diharapka: Mahasiswa mampu merumuskaka karakteristik diamik eleme sistem pegukura Racaga Pembelajara: Miggu ke Kemampua Akhir

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

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

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4)

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4) 3 II LANDASAN TEORI 2.1 Peubah Kompleks da Fugsi Kompleks Sebuah bilaga kompleks dapat diyataka dalam betuk z = x + jy, (2.1) dega x da y adalah bilaga-bilaga real da j = 1. Bilaga x disebut bagia real

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

BUKTI ALTERNATIF KONVERGENSI DERET PELL DAN PELL-LUCAS (ALTERNATIVE PROOF THE CONVERGENCE OF PELL AND PELL-LUCAS SERIES)

BUKTI ALTERNATIF KONVERGENSI DERET PELL DAN PELL-LUCAS (ALTERNATIVE PROOF THE CONVERGENCE OF PELL AND PELL-LUCAS SERIES) rosidig Semirata2015 bidag MIA BKS-TN Barat Uiversitas Tajugpura otiaak BUKTI ALTERNATIF KONVERGENSI DERET ELL DAN ELL-LUCAS (ALTERNATIVE ROOF THE CONVERGENCE OF ELL AND ELL-LUCAS SERIES) Baki Swita 1

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT

SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT Jural Matematika UNAND Vol. 4 No. 1 Hal. 12 22 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT ENIVA RAMADANI

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT

PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT Buleti Ilmiah Math. Stat. da Terapaya (Bimaster) Volume 02, No. 1(2013), hal 1-6. PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT Demag, Helmi, Evi Noviai INTISARI Permasalaha di bidag tekik

Lebih terperinci

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions) Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,

Lebih terperinci

PENGARUH JENIS TUMPUAN TERHADAP FREKUENSI PRIBADI PADA GETARAN BALOK LENTUR

PENGARUH JENIS TUMPUAN TERHADAP FREKUENSI PRIBADI PADA GETARAN BALOK LENTUR PENGARUH JENIS TUMPUAN TERHADAP FREKUENSI PRIBADI PADA GETARAN BALOK LENTUR Naharuddi 1 1 Staf Pegajar Jurusa Tekik Mesi, Utad Abstrak. Tujua peelitia ii adalah utuk meetuka ilai frekuesi pribadi getara

Lebih terperinci

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. Hal. 7 34 ISSN : 33 9 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA EKA RAHMI KAHAR, DODI DEVIANTO Program

Lebih terperinci

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara

Lebih terperinci

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3 BAB XII. SUKU BANYAK A = a Pegertia: f(x) = a x + a x + a x + + a x +a adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a, a,.,a, a, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula

Lebih terperinci

Formulasi Numerik Arus Sejajar Pantai (Kasus Pantai Lurus)

Formulasi Numerik Arus Sejajar Pantai (Kasus Pantai Lurus) Formulasi Numerik Arus Seaar Patai (Kasus Patai Lurus) Ichsa Setiawa Jurusa Ilmu Kelauta Koordiatorat Kelauta da Perikaa Uiversitas Siah Kuala ichsa.setiawa@usiah.et Abstrak. Feomea arus seaar patai diselesaika

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah Bab 3 Keragka Pemecaha Masalah 3.1. Metode Pemecaha Masalah Peelitia ii disajika dalam lagkah-lagkah seperti ag terdapat pada gambar dibawah ii. Peajia secara sistematis dibuat agar masalah ag dikaji dalam

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2 Bab Bilaga kompleks BAB BILANGAN KOMPLEKS Defiisi Bilaga Kompleks Sebelum medefiisika bilaga kompleks, pembaca diigatka kembali pada permasalah dalam sistem bilaga yag telah dikeal sebelumya Yag pertama

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma

Lebih terperinci