ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II DENGAN MANGSA YANG TERLINDUNG DAN ADANYA PEMANENAN POPULASI EKA PUJIYANTI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II DENGAN MANGSA YANG TERLINDUNG DAN ADANYA PEMANENAN POPULASI EKA PUJIYANTI"

Transkripsi

1 ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II DENGAN MANGSA YANG TERLINDUNG DAN ADANYA PEMANENAN POPULASI EKA PUJIYANTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

2

3 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Model Mangsa-Pemangsa Holling-Tanner Tipe II dengan Mangsa yang Terlindung dan Adanya Pemanenan Populasi adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Agustus 2014 Eka Pujiyanti NIM G

4 ABSTRAK EKA PUJIYANTI. Analisis Model Mangsa-Pemangsa Holling-Tanner Tipe II dengan Mangsa yang Terlindung dan Adanya Pemanenan Populasi. Dibimbing oleh ALI KUSNANTO dan PAIAN SIANTURI. Dalam tulisan ini dipelajari model mangsa-pemangsa Holling-Tanner tipe II dengan menambahkan spesies mangsa yang terlindung dan pemanenan spesies mangsa dan pemangsa yang dikembangkan oleh Das et al. (2013). Dari model ini, diperoleh tiga titik tetap. Kestabilan titik tetap pertama dapat bersifat sadel atau simpul takstabil, sedangkan titik tetap kedua bersifat sadel. Titik tetap ketiga dapat bersifat spiral takstabil, spiral stabil, atau simpul stabil bergantung nilai parameter mangsa yang terlindung dan pemanenan populasi. Bifurkasi Hopf terjadi pada titik tetap ketiga. Semakin kecil mangsa yang terlindungi mengakibatkan populasi pemangsa meningkat tidak stabil dengan solusinya limit cycle. Sebaliknya, semakin tinggi mangsa yang terlindungi mengakibatkan populasi mangsa dan pemangsa menuju stabil dengan pemangsa cukup kecil. Hal ini terjadi pula pada dinamika populasi akibat usaha pemanenan mangsa. Sedangkan pada usaha pemanenan pemangsa, semakin kecil pemanenan pemangsa mengakibatkan populasi pemangsa meningkat tidak stabil dengan solusinya limit cycle. Semakin tinggi pemanenan pemangsa mengakibatkan populasi pemangsa menuju kepunahan dan populasi mangsa meningkat stabil. Kata Kunci: bifurkasi Hopf, Holling-Tanner tipe II, mangsa yang terlindung, pemanenan populasi, mangsa-pemangsa. ABSTRACT EKA PUJIYANTI. Analysis of Predator-Prey Model of Holling-Tanner Type II with Prey Refuge and the Harvesting Population. Supervised by ALI KUSNANTO and PAIAN SIANTURI. This paper studied a mathematical predator-prey model of Holling-Tanner type II incorporating prey refuge and harvesting to both prey and predator species that was previously investigated by Das et al. (2013). This model provides three fixed points, where depending on the parameters values, stability of the first fixed point can be a saddle or unstable node, that of the second always be a saddle, and the third fixed point could be an unstable spiral, stable spiral or node depending on two parameters of protected prey and harvesting populations. Hopf bifurcation occurs on the third fixed point, where a decrease on the size of protected prey can affect the predator populations to be unstable and its solution approaching a limit cycle. Otherwise, an increase on the size of protected prey can affect the prey and predator populations to be stable with a fairly small predators. The same situation occurs also in the population dynamics when a harvesting effort is incurred on prey population. Whereas a decrease on the harvested predator population can result to an unstable growth of predator population with the existence of a limit cycle. In the opposite direction, the predator will be extinct and the prey grows steadily. Keywords: Hopf bifurcation, Holling-Tanner type II, prey refuge, harvesting populations, predator-prey.

5

6 ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II DENGAN MANGSA YANG TERLINDUNG DAN ADANYA PEMANENAN POPULASI EKA PUJIYANTI Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Matematika DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014

7

8 Judul Skripsi Nama NIM : Analisis Model Mangsa-Pemangsa Holling-Tanner Tipe II dengan Mangsa yang Terlindung dan Adanya Pemanenan Populasi : Eka Pujiyanti : G Disetujui oleh Drs Ali Kusnanto, MSi Pembimbing I Dr Paian Sianturi Pembimbing II Diketahui oleh Dr Toni Bakhtiar, MSc Ketua Departemen Tanggal Lulus:

9 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta ala atas segala karunia-nya sehingga karya ilmiah yang berjudul Analisis Model Mangsa- Pemangsa Holling-Tanner Tipe II dengan Mangsa yang Terlindung dan Adanya Pemanenan Populasi berhasil diselesaikan. Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Drs Ali Kusnanto, MSi dan Bapak Dr Paian Sianturi selaku pembimbing yang telah memberikan pengarahan, bimbingan, dan motivasi dalam penelitian dan penulisan karya ilmiah ini, kepada Bapak Ir Ngakan Komang Kutha Ardana, MSc yang telah banyak memberi saran dan perbaikan, serta kepada seluruh dosen dan staf Departemen Matematika IPB atas segala ilmu yang diberikan dan bantuannya selama perkuliahan. Tak lupa juga ucapan terima kasih yang mendalam kepada Ibu dan Ayah tercinta (Ibu Lasmi dan Bapak Suradi), mas Warno, adik Eko, Johan Iskandar, sahabat Matematika 45, 46, 47, dan 48, teman seperjuangan di Wisma Pelangi, serta semua sahabat atas doa, saran, motivasi yang telah banyak membantu dalam proses penyusunan karya ilmiah ini. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat. Bogor, Agustus 2014 Eka Pujiyanti

10 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL viii DAFTAR GAMBAR viii DAFTAR LAMPIRAN viii PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan 2 LANDASAN TEORI 2 PEMODELAN 5 PEMBAHASAN 7 Penentuan Titik Tetap Model 7 Analisis Kestabilan Titik Tetap Model 8 Bifurkasi Hopf 9 Simulasi Dinamika Populasi Mangsa Pemangsa 12 SIMPULAN 23 DAFTAR PUSTAKA 24 LAMPIRAN 25 RIWAYAT HIDUP 38

11 DAFTAR TABEL 1 Kestabilan titik tetap dan 11 2 Nilai parameter 12 3 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat m = Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat m = Syarat nilai terjadinya bifurkasi Hopf akibat pengaruh m 13 6 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat m = Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat m = Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat = Syarat nilai terjadinya bifurkasi Hopf akibat pengaruh Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat = Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat = Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat = Syarat nilai terjadinya bifurkasi Hopf akibat pengaruh Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat = Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat = Kestabilan titik tetap pada masing-masing simulasi 23 DAFTAR GAMBAR 1 Pengaruh terhadap x dan y (a), pengaruh terhadap x dan y (b), pengaruh terhadap x dan y (c) 12 2 Bidang fase saat m = 0.7 (a) dan bidang fase saat m = 1.6 (b) 14 3 Bidang solusi saat m = 0.7 (a) dan bidang solusi saat m = 1.6 (b) 14 4 Bidang fase (a) dan bidang solusi (b) saat m = Bidang fase (a) dan bidang solusi (b) saat m = Bidang fase (a) dan bidang solusi (b) saat = Bidang fase (a) dan bidang solusi (b) saat = Bidang fase (a) dan bidang solusi (b) saat = Bidang fase (a) dan bidang solusi (b) saat = Bidang fase (a) dan bidang solusi (b) saat = Bidang fase (a) dan bidang solusi (b) saat = DAFTAR LAMPIRAN 1 Penentuan titik tetap model 25 2 Penentuan nilai eigen model 28 3 Kode program Gambar Kode program Gambar Kode program Gambar Kode program Gambar Kode program Gambar Kode program Gambar Kode program Gambar 7 34

12 10 Kode program Gambar Kode program Gambar Kode program Gambar Kode program Gambar 11 36

13 PENDAHULUAN Latar Belakang Bumi merupakan satu sistem tata surya yang kompleks. Karena segala sesuatu yang ada di dalamnya saling bergantung satu sama lain. Ketergantungan yang dimaksud berupa interaksi antara makhluk hidup dengan lingkungan di sekitarnya dan makhluk hidup dengan makhluk hidup lainnya. Makhluk hidup itu sendiri terdiri atas bermacam-macam spesies yang membentuk suatu populasi. Ada beberapa jenis hubungan yang dapat terjadi antarspesies. Salah satu interaksinya adalah predasi, yaitu hubungan antara mangsa dan pemangsa yang erat kaitannya satu sama lain. Jika di bumi ini tidak terdapat mangsa maka pemangsa tidak mampu bertahan hidup dan berkembangbiak karena tidak ada sumber makanan sehingga menyebabkan terjadinya kepunahan. Untuk mengontrol tingkat predasi agar tidak menyebabkan terjadinya kepunahan pada kedua spesies, maka diberikan perlakuan terhadap kedua populasi, yaitu dengan melindungi mangsa dan memanen populasi mangsa pemangsa secara teratur. Jumlah mangsa yang dikonsumsi oleh setiap pemangsa digambarkan dengan respons fungsional. Kehadiran pemangsa merupakan salah satu faktor yang secara langsung memengaruhi populasi mangsa. Di dalam hubungan tersebut pemangsa juga berperan sebagai pengontrol populasi mangsa. Saat ini interaksi antar makhluk hidup merupakan suatu topik penting untuk diteliti. Para peneliti di bidang fisika menyatakan suatu model generik dapat dibangun guna menjelaskan fenomena yang terjadi di alam. Tidak hanya itu, para peneliti di bidang ilmu pengetahuan lain juga menyatakan bahwa model generik dibangun guna menjelaskan situasi tertentu. Jadi dalam hal ini, model diperlukan karena kompleksitas ekosistem. Salah satu penelitian yang telah dilakukan yaitu membuat pemodelan matematika yang dapat mensimulasikan hubungan antar makhluk hidup. Alfred Lotka dan Vito Volterra dalam Gasull et al. (1997) mengembangkan sepasang persamaan diferensial yang menggambarkan fenomena mangsa pemangsa yang dikenal dengan model Lotka-Volterra. Salah satu kekurangan dari model Lotka-Volterra yaitu ketergantungan pada asumsi yang tidak realistis karena populasi mangsa dapat tumbuh tanpa batas banyaknya saat ketidakhadiran pemangsa. Tak lama, berkembang suatu model modifikasi Lotka-Volterra yaitu model Holling-Tanner yang menggambarkan adanya kompetisi yang terjadi di antara para mangsa saat kepadatan yang tinggi untuk mendapatkan sumber daya mereka. Dalam karya ilmiah ini, penulis mempelajari dinamika solusi model mangsa-pemangsa Holling-Tanner tipe II yang dijelaskan oleh Das et al. (2013). Respons fungsional model Holling-Tanner ini diberikan perlakuan mangsa yang terlindung dan adanya usaha pemanenan populasi guna mencegah terjadinya kepunahan kedua spesies. Dalam tulisan ini juga akan diperiksa bifurkasi Hopf yang terjadi pada dinamika populasi sistem.

14 2 Tujuan Tujuan dari karya ilmiah ini ialah sebagai berikut: 1 Mempelajari dinamika solusi model mangsa-pemangsa Holling-Tanner tipe II dengan mangsa yang terlindung dan adanya usaha pemanenan populasi oleh Das et al. (2013), 2 Menganalisis kestabilan titik tetap populasi dari model mangsa-pemangsa dengan Holling-Tanner tipe II di atas, 3 Menganalisis bifurkasi Hopf yang terjadi pada sistem dinamik mangsa-pemangsa Holling-Tanner tipe II akibat perubahan tingkat mangsa yang terlindung dan akibat perubahan usaha pemanenan pada kedua populasi tersebut. LANDASAN TEORI Persamaan diferensial biasa diartikan sebagai suatu persamaan yang melibatkan turunan pertama atau lebih dari fungsi sebarang terhadap peubah (Farlow 1994). Misalkan diberi sistem persamaan diferensial taklinear sebagai berikut: (1) Persamaan (1) disebut sistem dimensi satu atau sistem orde satu dengan adalah nilai real fungsi dari waktu dan adalah nilai real fungsi dari. Persamaan (1) mempunyai titik tetap jika memenuhi. Titik tetap disebut juga titik kritis atau titik kesetimbangan (Tu 1994). Verhulst (1990) menyatakan bahwa misalkan titik yaitu titik tetap sistem persamaan diferensial dan yaitu solusi sistem persamaan diferensial yang diberikan suatu nilai awal dengan. Titik disebut titik tetap stabil jika untuk sembarang terdapat sedemikian sehingga jika posisi awal memenuhi maka solusi memenuhi, untuk setiap dan jika titik disebut titik tetap takstabil jika untuk sembarang terdapat dengan ciri sebagai berikut: untuk sembarang terdapat nilai awal memenuhi, sehingga solusi memenuhi, untuk paling sedikit satu Persamaan (1) dengan menggunakan perluasan Taylor pada titik tetap dilakukan penyederhanaan titik tetap didefinisikan pada titik asal, maka diperoleh: sehingga [ ]

15 3 Matriks A disebut matriks Jacobi pada titik tetap dan fungsi memenuhi sehingga menyebabkan sistem persamaan diferensial (1) dapat didekati oleh: (2) Sistem (2) disebut sebagai pelinearan dari sistem persamaan diferensial (1) (Tu 1994). Anton & Rorres (2004) menyatakan jika A adalah sebuah matriks berukuran n n, maka sebuah vektor tak nol di R n dinamakan vektor eigen dari A jika adalah kelipatan skalar dari yaitu: Skalar ini dinamakan nilai eigen dari A, sedangkan x dinamakan vektor eigen yang bersesuaian dengan. Untuk mencari nilai eigen dari matriks A yang berukuran n n, maka: (3) atau (4) Persamaan (4) akan mempunyai penyelesaian tak nol jika dan hanya jika: (5) Persamaan (5) adalah sebuah persamaan polinomial dalam yang dinamakan polinomial karakteristik dari A. Menurut Tu (1994) analisis kestabilan titik tetap dilakukan melalui matriks Jacobi, yaitu matriks A. Penentuan kestabilan titik tetap didapat dari nilai-nilai eigen, yaitu yang diperoleh dari det Pada umumnya, kestabilan titik tetap memiliki tiga sifat yaitu: a. Dikatakan titik tetap stabil, jika: setiap nilai eigen real negatif, setiap nilai eigen kompleks bagian realnya lebih kecil atau sama dengan nol (Re ). b. Dikatakan titik tetap takstabil, jika: setiap nilai eigen real positif, setiap nilai eigen kompleks bagian realnya lebih besar atau sama dengan nol (Re ) c. Dikatakan titik sadel, jika perkalian dua buah nilai eigen real sembarang negatif ( untuk dan sembarang). Titik sadel ini bersifat takstabil. Struktur kualitatif dari suatu sistem dinamika dapat mengalami perubahan karena adanya perubahan dari parameter sistem dinamika tersebut (Strogatz 1994). Bifurkasi adalah perubahan jumlah titik tetap dalam suatu sistem dinamik. Dalam hal ini ada yang disebut dengan titik bifurkasi yaitu nilai parameter ketika terjadi

16 4 bifurkasi. Umumnya bifurkasi yang dibahas yaitu bifurkasi Hopf. Pada bifurkasi Hopf terdapat kemunculan siklus batas (limit cycle) dari kesetimbangan sistem dinamis yang dihasilkan oleh persamaan diferensial biasa, ketika kesetimbangan mengalami perubahan stabilitas melalui sepasang nilai eigen murni imajiner. Limit cycle merupakan suatu orbit tertutup yang terisolasi. Disebut orbit terisolasi karena orbit di sekelilingnya menuju atau menjauhi siklus limit (Strogatz 1994). Bifurkasi ada yang bersifat superkritis atau subkritis yang mengakibatkan limit cycle menjadi stabil atau tidak stabil. Menurut Edelstein-Keshet (1988) untuk menentukan bifurkasi Hopf dapat menggunakan suatu teorema, yang sering dikenal teorema bifurkasi Hopf. Teorema ini terdiri dari kasus dan saat kasus. Teorema bifurkasi Hopf untuk kasus : misalkan sebuah sistem dari dua persamaan sama-sama memiliki parameter sebagai berikut: Dengan persamaan diferensial biasa dan asumsikan dan adalah fungsi dari dan. Anggap setiap nilai pada kedua persamaan diatas adalah tetap dan parameter dan dipengaruhi oleh ( ). Asumsikan matriks Jacobi dengan parameter yang tetap adalah sebagai berikut: [ ] ( ) Andaikan nilai eigen dari matriks tersebut adalah. Dan nilainya adalah, disebut dengan nilai bifurkasi, dimana, dan juga ketika nilai divariasikan sampai nilainya sama dengan maka perubahan nilai eigennya adalah( pada ) Dengan adanya hipotesis di atas maka muncul kemungkinan-kemungkinan berikut: 1. Saat nilai maka pusatnya titik tetap (steady state), dan lingkaranlingkaran tertutup yang tak terhingga mengorbit mengelilingi titik ( ) 2. Untuk orbit lingkaran terbatas memiliki rentang nilai adalah. Dan saat nilai divariasikan maka diameter lingkarannya akan berubah sebesar. Sehingga tidak ada lingkaran tertutup yang mengelilingi titik ( ) Ketika terbentuk lingkaran berhingga dengan nilai lebih besar dari maka akan terjadi supercritical bifurcation. 3. Rentang digunakan untuk kasus 2 penahan (hold/pengendali). Lingkaran berhingga yang terjadi saat nilai lebih kecil dari disebut dengan subcritical bifurcation. Menurut Edelstein-Keshet (1988) untuk menentukan suatu kestabilan titik tetap, berdasarkan persamaan karakteristik dapat menggunakan teorema Routh- Hurwitz Criteria.

17 Teorema Routh-Hurwitz Criteria: misalkan diberikan persamaan polinomial karakteristik sebagai berikut: (6) Didefinisikan k matriks yaitu sebagai berikut:, - [ ] [ ] 5 [ ] [ ] di mana syarat setiap unsur pada matriks adalah: untuk, untuk, 0 untuk atau. Titik tetap stabil jika dan hanya jika det, untuk setiap kriteria Routh-Hurwitz untuk dan 4 yaitu:,,,,,. PEMODELAN Gonzalez-Olivares dan Ramos-Jiliberto (2003) mempelajari model mangsa pemangsa dengan jumlah mangsa konstan menggunakan perlindungan, sebagai berikut:. / dengan, di mana dan menunjukkan populasi mangsa dan pemangsa, dan, mewakili laju pertumbuhan intrinsik dan daya dukung lingkungan mangsa. Konstanta mewakili jumlah mangsa yang mencari perlindungan dari predasi. Parameter adalah laju kematian pemangsa dan parameter adalah faktor konversi. Ji dan Wu (2010) mengembangkan model

18 6 mangsa pemangsa dengan perlindungan mangsa konstan dan laju pemanenan mangsa konstan sebagai berikut,. / dan mempelajari ketidakstabilan dan kestabilan global titik tetap dan keunikan limit cycle serta menunjukkan pengaruh perlindugan mangsa konstan dan laju pemanenan mangsa konstan. Termotivasi oleh paper Gonzalez-Olivares dan Ramos-Jiliberto (2003), dimodelkan sistem mangsa-pemangsa sebagai berikut:. / (7) di mana dan menunjukkan usaha pemanenan untuk mangsa dan pemangsa, dan, mewakili hasil tangkapan dari populasi mangsa dan pemangsa, di mana dan, mewakili koefisien catchability (ketertangkapan) populasi mangsa dan pemangsa. Untuk menyederhanakan persamaan (7) Das et al. (2013) memisalkan, maka persamaan (7) berubah menjadi model matematika dalam bentuk sistem persamaan sebagai berikut (ditandai dengan ): (8) di mana dan dengan: : banyaknya populasi mangsa, : banyaknya populasi pemangsa, : laju pertumbuhan intrinsik mangsa, : usaha pemanenan mangsa, : usaha pemanenan pemangsa, : koefisien yang menunjukkan penurunan laju pertumbuhan mangsa karena kehadiran satu individu pemangsa, : koefisien yang menunjukkan peningkatan laju pertumbuhan pemangsa karena kehadiran satu individu mangsa, : laju kematian pemangsa, : daya dukung lingkungan, : banyaknya mangsa yang terlindung dari pemangsaan,

19 7 : koefisien catchability populasi mangsa, : koefisien catchability populasi pemangsa, : tingkat kejenuhan mangsa. Respons fungsional pada model (8) di atas dinyatakan dengan yang menggambarkan laju pemangsaan atau ketersediaan makanan bagi pemangsa. Laju pertumbuhan populasi mangsa dipengaruhi oleh laju pertumbuhan intrinsik mangsa dan banyaknya mangsa yang terlindung kemudian akan berkurang karena laju pertumbuhan pemangsa y serta adanya usaha dalam pemanenan mangsa, di mana tumbuh secara logistik. Laju pertumbuhan populasi pemangsa dipengaruhi oleh kemampuan maksimum pemangsa dalam mencari mangsa dan tingkat kejenuhan mangsa dikurangi laju kematian pemangsa serta adanya usaha pemanenan pemangsa. PEMBAHASAN Penentuan Titik Tetap Model Titik tetap persamaan (8) didapatkan dari dan sehingga diperoleh persamaan (8) menjadi: (9) Dengan menyelesaikan sistem persamaan (9) dan (10), diperoleh 3 titik tetap, yaitu dengan: (10) ( ) (Bukti penentuan titik tetap model dapat dilihat pada Lampiran 1)

20 8 Analisis Kestabilan Titik Tetap Dengan melakukan pelinearan pada persamaan (8), diperoleh matriks Jacobi persamaan (11) sebagai berikut: * ( ) +. Nilai eigen yang dihasilkan oleh matriks Jacobi persamaan (11) menunjukkan kestabilan titik tetap dengan mengevaluasi titik tetap tersebut. Selanjutnya, kestabilan di sekitar titik tetap diperiksa. Titik tetap disubsitusikan pada matriks Jacobi persamaan (11), maka diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut: [ ] Untuk memperoleh nilai eigen dari maka, yaitu: didapat nilai eigen sebagai berikut:. /, Karena diasumsikan parameter positif, titik tetap merupakan titik sadel jika dan. Jika dan titik tetap merupakan titik sadel. (Bukti pelinearan di titik tetap dapat dilihat pada Lampiran 2) Titik tetap disubsitusikan pada matriks Jacobi persamaan (11), maka diperoleh matriks Jacobi sebagai berikut: dengan 0 1 ( ) ( ). / ( )

21 9 Untuk memperoleh nilai eigen dari maka, yaitu: didapat nilai eigen sebagai berikut:, Karena diasumsikan parameter positif, titik tetap merupakan titik stabil jika dan. Jika dan maka titik tetap merupakan titik sadel. (Bukti pelinearan di titik tetap dapat dilihat pada Lampiran 2) Kestabilan titik tetap ditentukan oleh persamaan karakteristik sebagai berikut: dengan Menurut kriteria teorema Routh-Hurwitz Criteria titik tetap memenuhi kondisi: dan akan stabil jika sehingga kondisi yang harus dipenuhi adalah: dan (Bukti pelinearan di titik tetap dapat dilihat pada Lampiran 2) Bifurkasi Hopf Dalam sistem dinamik taklinear akan dijumpai transisi dari keadaan stabil ke suatu keadaan tidak stabil ataupun keadaan sebaliknya. Kondisi seperti ini disebut dengan bifurkasi. Misalkan sistem persamaan diferensial dan dengan parameter. Diasumsikan system persamaan diferensial tersebut mempunyai titik setimbang dan adalah nilai parameter yang menyebabkan terjadinya bifurkasi. Bifurkasi Hopf

22 10 terjadi jika titik setimbang mempunyai sepasang nilai eigen kompleks yaitu dan dengan dan. Namun, menurut Strogatz (1994) bifurkasi Hopf terjadi ketika kesetimbangan mengalami perubahan stabilitas dan terjadinya kemunculan limit cycle. Perubahan stabilitas yang dimaksud adalah ketika titik tetap yang semula memiliki kestabilan spiral stabil menjadi spiral tidak stabil atau sebaliknya. Menurut Wang et al. (2011) sekarang persamaan (8) diubah dalam bentuk: di mana ( ) ( ). /. /. /. /. / (12) Pada bagian ini Das et al. (2013) menguji saat terjadi bifurkasi Hopf. Matriks Jacobi dari persamaan (12) adalah: di mana [ ] Kestabilan titik tetap dari matriks Jacobi persamaan karakteristik sebagai berikut: tersebut, ditentukan oleh di mana dan dan ( ) dan * + dan dan * + * +

23 Nilai yang berasal dari (seperti ), yang mana, memenuhi persamaan: dan juga ( ). Pada persamaan (12) mengalami bifurkasi Hopf ketika jika: ( ) ( ) seperti halnya ( ). Nilai parameter menyatakan tingkat mangsa yang terlindung, misalkan adalah tingkat mangsa yang terlindung pada saat terjadi bifurkasi Hopf. Kondisi yang menjadi syarat perlu dan cukup agar terjadi bifurkasi Hopf jika: dan sehingga di mana Nilai parameter menyatakan tingkat pemanenan mangsa, misalkan adalah tingkat pemanenan mangsa pada saat terjadi bifurkasi Hopf. Kondisi yang menjadi syarat perlu dan cukup agar terjadi bifurkasi Hopf jika: dan sehingga di mana Nilai parameter menyatakan tingkat pemanenan pemangsa, misalkan adalah tingkat pemanenan pemangsa pada saat terjadi bifurkasi Hopf. Kondisi yang menjadi syarat perlu dan cukup agar terjadi bifurkasi Hopf jika: dan sehingga 11 di mana Jenis kestabilan titik tetap dari hasil pencarian titik tetap dengan beberapa kondisi yang berbeda: Tabel 1 Kestabilan Titik Tetap dan No. Kondisi Kondisi 1 2 ( ( ) Sadel Sadel ) Sadel Sadel 3 ( ) Sadel Sadel 4 ( ) Sadel Simpul stabil

24 12 Simulasi Dinamika Populasi Mangsa Pemangsa Simulasi model mangsa pemangsa perlu dilakukan untuk melihat secara ringkas dinamika perubahan jumlah populasi mangsa pemangsa dalam kurun waktu tertentu, sebagaimana yang ditunjukkan oleh kurva bidang solusi. Pada bagian simulasi ini, akan dilakukan uji coba beberapa kondisi yang mempengaruhi kestabilan model mangsa pemangsa yaitu dengan mengubah nilai parameter-parameter. Hal ini dilakukan unuk menggambarkan beberapa kasus jika terjadi pada kondisi yang terdapat pada Tabel 2 berikut ini: Simulasi Tabel 2 Nilai parameter dengan parameter lain bernilai tetap dalam setiap simulasi yaitu: dan Pengaruh dan terhadap dan dapat dilihat pada gambar berikut ini: (a) (b) (c) Gambar 1 Pengaruh terhadap dan (a), pengaruh terhadap dan (b) dan pengaruh terhadap dan (c) Pada Gambar 1 (a) saat nilai parameter lain tetap dan hanya nilai yang berubah, maka nilai yang berubah adalah Pada Gambar 1 (b), perubahan nilai menyebabkan perubahan populasi pemangsa pada titik tetap. Pada Gambar 1 (c) saat nilai parameter lain tetap dan hanya nilai yang berubah, maka nilai yang berubah adalah dan, artinya jumlah kedua populasi berubah pada titik tetap.

25 Dinamika Populasi Mangsa Pemangsa Akibat Mangsa yang Terlindung Pengaruh peningkatan mangsa yang terlindung akan diberikan pada simulasi dengan nilai sedangkan pada simulasi dengan nilai disertai dengan parameter dan untuk melihat perubahan yang terjadi terhadap kestabilan populasi mangsa. Titik tetap yang diperoleh saat dan dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini: Tabel 3 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat Titik tetap 13 Jenis Kestabilan Sadel Sadel Spiral takstabil Sedangkan titik tetap yang diperoleh saat 4 berikut ini: dapat dilihat pada Tabel Tabel 4 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat Titik tetap Jenis Kestabilan Sadel Sadel Spiral stabil Ketika naik menjadi perubahan kestabilan terjadi pada titik tetap yang semula spiral takstabil menjadi spiral stabil. Perubahan ini menyebabkan terjadinya bifurkasi Hopf dengan kondisi yang ditunjukkan oleh Tabel 5 berikut ini: Tabel 5 Syarat nilai terjadinya bifurkasi Hopf akibat pengaruh

26 14 Berdasarkan nilai pada Tabel 5 dapat kita lihat bahwa dan Gambar berikut ini adalah dinamika populasi mangsa pemangsa dalam bidang fase pada Tabel 3 dan Tabel 4. (a) (b) Gambar 2 Bidang fase saat (a) dan bidang fase saat (b) Gambar 2 (a) menunjukkan kurva bergerak secara spiral di sekitar titik yang bersifat takstabil sedangkan Gambar 2 (b) menunjukkan kurva bergerak secara spiral menuju titik. Limit cycle yang muncul karena adanya bifurkasi Hopf yang terjadi dalam kondisi ini. Kestabilan dinamika populasi mangsapemangsa dalam bidang solusi dapat dilihat pada gambar di bawah ini: (a) (b) Gambar 3 Bidang solusi saat (a) dan bidang solusi saat (b) Gambar 3 (a) menunjukkan saat jumlah mangsa yang terlindung meningkat terjadi ketidakstabilan untuk kedua jenis populasi. Menggunakan nilai awal dan untuk Gambar 3 (b) kestabilan populasi mangsa pemangsa terjadi pada titik. Saat tingkat mangsa yang terlindung ditingkatkan lebih tinggi menjadi, maka pengaruhnya pada dinamika populasi mangsa pemangsa diberikan pada simulasi. Titik tetap dan kestabilannya dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini:

27 15 Tabel 6 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat Titik tetap Jenis Kestabilan Simpul takstabil Sadel Simpul stabil Pada kondisi ini titik tetap yang bersifat stabil yaitu titik tetap. Kestabilan dinamika populasi mangsa pemangsa dalam bidang fase dan bidang solusi dapat dilihat pada gambar di bawah ini: (a) (b) Gambar 4 Bidang fase (a) dan bidang solusi saat (b) Pada Gambar 4 (a) di atas, kurva menuju ke titik stabil. Gambar 4 (b) kurva menunjukkan kestabilan populasi mangsa pemangsa dengan nilai awal dan yang terjadi pada titik. Tingkat mangsa yang terlindung sangat besar mengakibatkan populasi mangsa tetap (tidak mengalami perubahan) tetapi populasi pemangsa menuju kepunahan saat spesies pemangsa kehilangan makanannya. Sebaliknya, saat mangsa yang terlindung lebih kecil menjadi, maka pengaruhnya pada dinamika populasi mangsa pemangsa diberikan pada simulasi. Titik tetap dan kestabilannya dapat dilihat pada Tabel 7 berikut ini:

28 16 Tabel 7 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat Titik tetap Jenis Kestabilan Sadel Sadel Spiral takstabil Kestabilan sistem terjadi pada titik tetap artinya ketika mangsa yang terlindung menjadi maka dapat meningkatkan populasi pemangsa. Kestabilan dinamika populasi mangsa pemangsa dalam bidang fase dan bidang solusi saat tingkat mangsa yang terlindung dapat dilihat pada gambar di bawah ini: (a) Gambar 5 Bidang fase (a) dan bidang solusi saat (b) (b) Berdasarkan Gambar 5 (a) di atas, kurva secara spiral di sekitar yang bersifat takstabil sehingga terjadi ketidakstabilan untuk kedua populasi. Kurva warna hijau pada Gambar 5 (b) menunjukkan peningkatan pada populasi pemangsa yang terjadi karena spesies pemangsa masih mempunyai cukup makanan. Dinamika Populasi Mangsa Pemangsa Akibat Usaha Pemanenan terhadap Mangsa Bifurkasi Hopf juga terjadi karena pemanenan pemangsa pada suatu nilai Pada simulasi, saat diketahui bahwa titik tetap bersifat spiral takstabil. Berikut ini adalah tabel 8 titik tetap simulasi dengan nilai.

29 17 Tabel 8 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat Titik tetap Jenis Kestabilan Sadel Sadel Spiral stabil Ketika naik menjadi perubahan kestabilan terjadi pada titik tetap yang semula spiral takstabil menjadi spiral stabil. Perubahan ini menyebabkan terjadinya bifurkasi Hopf dengan kondisi yang ditunjukkan oleh Tabel 9 berikut ini: Tabel 9 Syarat nilai terjadinya bifurkasi Hopf akibat pengaruh Berdasarkan nilai pada Tabel 9 dapat kita lihat bahwa dan Gambar berikut ini adalah dinamika populasi mangsa pemangsa dalam bidang fase dan bidang solusi pada Tabel 8. (a) (b) Gambar 6 Bidang fase (a) dan bidang solusi saat (b) Gambar 6 (a) menunjukkan kurva bergerak secara spiral menuju titik yang bersifat stabil. Menggunakan nilai awal dan untuk Gambar 6 (b) kestabilan populasi mangsa pemangsa terjadi pada titik

30 18 Saat tingkat upaya pemanenan mangsa ditingkatkan menjadi, maka pengaruhnya pada dinamika populasi mangsa pemangsa diberikan dalam simulasi. Titik tetap dan kestabilannya dapat dilihat pada Tabel 10 berikut ini: Tabel 10 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat Titik tetap Jenis Kestabilan Sadel Sadel Simpul stabil Titik tetap yng bersifat stabil pada kondisi ini adalah titik tetap, namun di titik tetap juga tidak mengalami perubahan (tetap). Dinamika populasi mangsa pemangsa saat dapat dilihat pada bidang fase dan bidang solusi di bawah ini: (a) Gambar 7 Bidang fase (a) dan bidang solusi saat (b) (b) Pada Gambar 7 (a) di atas, kurva menuju ke titik stabil yaitu titik tetap. Gambar 7 (b) kurva menunjukkan kestabilan populasi mangsa pemangsa dengan nilai awal dan terjadi pada titik. Tingkat upaya pemanenan mangsa yang lebih besar mengakibatkan menurunkan populasi pemangsa bahkan kepunahan yang terjadi saat spesies pemangsa kehilangan makanannya. Sebaliknya, saat pemanenan mangsa diperkecil menjadi, maka pengaruhnya pada dinamika populasi mangsa-pemangsa diberikan pada simulasi. Titik tetap dan kestabilannya dapat dilihat pada Tabel 11 berikut ini:

31 19 Tabel 11 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat Titik tetap Jenis Kestabilan Sadel Sadel Spiral takstabil Kestabilan sistem terjadi pada titik tetap artinya ketika pemanenan mangsa menjadi maka dapat meningkatkan populasi pemangsa. Kestabilan dinamika populasi mangsa pemangsa dalam bidang fase dan bidang solusi saat tingkat pemanenan mangsa dapat dilihat pada gambar di bawah ini: (a) (b) Gambar 8 Bidang fase (a) dan bidang solusi saat (b) Berdasarkan Gambar 8 (a) di atas, kurva secara spiral di sekitar yang bersifat takstabil sehingga terjadi ketidakstabilan untuk kedua populasi. Kurva warna hijau pada Gambar 8 (b) menunjukkan populasi pemangsa meningkat yang terjadi karena spesies pemangsa masih mempunyai cukup makanan. Dinamika Populasi Mangsa Pemangsa Akibat Usaha Pemanenan terhadap Pemangsa Bifurkasi Hopf juga terjadi karena pemanenan pemangsa pada suatu nilai Pada simulasi, saat diketahui bahwa titik tetap bersifat spiral takstabil. Berikut ini adalah tabel 12 titik tetap simulasi dengan nilai.

32 20 Tabel 12 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat Titik tetap Jenis Kestabilan Sadel Sadel Spiral stabil Ketika naik menjadi perubahan kestabilan terjadi pada titik tetap yang semula spiral takstabil menjadi spiral stabil. Perubahan ini menyebabkan terjadinya bifurkasi Hopf dengan kondisi yang ditunjukkan oleh Tabel 13 berikut ini: Tabel 13 Syarat nilai terjadinya bifurkasi Hopf akibat pengaruh Berdasarkan nilai pada Tabel 13 dapat kita lihat bahwa dan Gambar berikut ini adalah dinamika populasi mangsa pemangsa dalam bidang fase dan bidang solusi pada Tabel 12. (a) (b) Gambar 9 Bidang fase (a) dan bidang solusi saat (b) Gambar 9 (a) menunjukkan kurva bergerak secara spiral di menuju titik yang bersifat stabil. Menggunakan nilai awal dan untuk

33 21 Gambar 9 (b) kestabilan populasi mangsa pemangsa terjadi pada titik Saat pemanenan pemangsa ditingkatkan menjadi maka pengaruhnya pada dinamika populasi mangsa pemangsa diberikan pada simulasi. Titik tetap dan kestabilannya dapat dilihat pada Tabel 14 berikut ini: Tabel 14 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat Titik tetap Jenis Kestabilan Sadel Sadel Simpul stabil Titik tetap bersifat stabil pada kondisi ini adalah titik tetap, Kestabilan dinamika populasi mangsa pemangsa dalam bidang fase dan bidang solusi dapat dilihat pada gambar di bawah ini: (a) (b) Gambar 10 Bidang fase (a) dan bidang solusi saat (b) Pada Gambar 10 (a) di atas, kurva menuju ke titik stabil. Gambar 10 (b) kurva menunjukkan kestabilan populasi mangsa pemangsa dengan nilai awal dan yang terjadi pada titik. Tingkat pemanenan pemangsa lebih besar membuat populasi pemangsa menurun menuju kepunahan sedangkan populasi mangsa meningkat menuju kestabilan. Sebaliknya, saat pemanenan pemangsa lebih kecil menjadi maka pengaruhnya pada dinamika populasi mangsa pemangsa diberikan pada simulasi. Titik tetap dan kestabilannya dapat dilihat pada Tabel 15 berikut ini:

34 22 Tabel 15 Titik tetap, nilai eigen dan jenis kestabilan saat Titik tetap Jenis Kestabilan Sadel Sadel Spiral takstabil Kestabilan sistem terjadi pada titik tetap artinya ketika pemanenan pemangsa menjadi maka dapat meningkatkan populasi pemangsa. Kestabilan dinamika populasi mangsa pemangsa dalam bidang fase dan bidang solusi saat pemanenan pemangsa dapat dilihat pada gambar di bawah ini: (a) Gambar 11 Bidang fase (a) dan bidang solusi saat (b) (b) Berdasarkan Gambar 11 (a) di atas, kurva secara spiral di sekitar yang bersifat takstabil, sehingga menyebabkan kedua populasi setiap waktu mengalami osilasi seperti yang terlihat pada Gambar 11 (b). Limit cycle yang muncul akibat adanya bifurkasi Hopf dalam kondisi ini. Kurva warna hijau menunjukkan peningkatan pada populasi pemangsa yang terjadi karena spesies pemangsa masih mempunyai cukup makanan. Untuk lebih mudah membandingkan pengaruh mangsa yang terlindung, usaha pemanenan mangsa dan usaha pemanenan pemangsa, berikut ini tabel yang menunjukkan kestabilan titik tetap untuk semua simulasi di atas:

35 23 Simulasi Ke- Tabel 16 Kestabilan titik tetap pada masing-masing simulasi Sadel Sadel Spiral takstabil Sadel Sadel Spiral stabil Simpul takstabil Sadel Simpul stabil Sadel Sadel Spiral takstabil Sadel Sadel Spiral stabil Sadel Sadel Simpul stabil Sadel Sadel Spiral takstabil Sadel Sadel Spiral stabil Sadel Sadel Simpul stabil Sadel Sadel Spiral takstabil SIMPULAN Mangsa yang terlindung dan adanya usaha pemanenan populasi memengaruhi kestabilan dinamika interaksi mangsa pemangsa serta menyebabkan terjadinya bifurkasi Hopf pada model mangsa pemangsa Holling-Tanner tipe II. Semakin kecil mangsa yang terlindungi mengakibatkan populasi pemangsa meningkat tidak stabil. Sebaliknya, semakin tinggi mangsa yang terlindungi mengakibatkan populasi pemangsa menuju kepunahan dan populasi mangsa stabil. Hal ini terjadi pula pada dinamika populasi akibat usaha pemanenan mangsa. Sedangkan pada usaha pemanenan pemangsa, semakin kecil pemanenan pemangsa mengakibatkan populasi pemangsa meningkat tidak stabil. Semakin tinggi tingkat pemanenan pemangsa mengakibatkan populasi pemangsa punah dan populasi mangsa meningkat stabil. Dalam model ini, diperoleh tiga titik tetap. Kestabilan titik tetap pertama dapat bersifat sadel dan simpul takstabil, sedangkan kestabilan titik tetap kedua selalu bersifat sadel. Kestabilan titik tetap ketiga dapat bersifat spiral takstabil, spiral stabil dan simpul stabil bergantung dari parameter mangsa yang terlindung dan pemanenan populasi. Bifurkasi tepat terjadi pada titik tetap ketiga.

36 24 DAFTAR PUSTAKA Anton H, Rorres C Aljabar Linear Elementer. Ed ke-5. Pantur S, I Nyoman S, Penerjemah. Jakarta (ID): Erlangga. Das U, Kar TK, Pahari UK Global dynamics of an exploited prey-predator model with constant prey refuge. ISRN Biomathematics. Hindawi Publishing Corporation. dx.doi.org/ /2013/ Edelstein-Keshet L Mathematical Models in Biology. New York (US): Random House. Farlow SJ An Introduction to Differential Equation and Their Application. Mc Graw-Hill, New York. Gasull A, Kooij RE, Torregrosa J Limit cycles in the Holling-Tanner model. Public Math. 41: Gonzalez-Olivares E, Ramos-Jiliberto R Dynamics consequences of prey refuges in a simple model system: more prey, fewer predators and enhanced stability. Ecological Modeling. 166: Ji L, Wu C Qualitative analysis of a predator-prey model with constant-rate prey harvesting incorporating a constant prey refuge. Nonlinear Analysis: Real World Applications. 11: Strogatz SH Nonlinear Dynamic and Chaos, with Application to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering. New York (US): Addison-Wesley Publishing Company, Reading, Massachusetts. Tu PNV Dynamical System, An Introduction with Application in Economics and Biology. Heidelberg (DE): Springer-Verlag. Verhulst F Nonlinear Differensial Equation and Dynamical System. New York (US): Springer-Verlag. Wang J, Shi J, Wei J Predator-prey system with strong alle effect in prey. Journal of Mathematical Biology. 62:

37 25 LAMPIRAN Lampiran 1 Penentuan Titik Tetap Model Titik tetap persamaan (8) didapatkan dari dan sehingga diperoleh persamaan (8) menjadi: (9) (10) Titik tetap dapat ditentukan dengan program berikut ini:, - * +, menghasilkan * +. Lalu,,, - * + * +--, menghasilkan ** + * + * 0 ( ) ( ( )( ( ) )1+. Dengan menyelesaikan sistem persamaan (9) dan (10), diperoleh 3 titik tetap, yaitu dengan: ( ) Untuk mendapatkan hasil sebagai berikut: yang lebih sederhana maka melakukan langkah

38 26 1. Pada titik tetap, harus difaktorkan dengan program berikut ini: 0 ( ( )( ( ) )1, menghasilkan ( ( (, )) dapat ditulis menjadi ( ( )( )). 2. Penjabaran hasil, buat menjadi dua persamaan: i., ii. ( )( ( ) ). 3. Pemisalan dan. di mana,,,,,. 4. Subtitusikan, sehingga persamaan (i) menjadi:

39 27 Dan persamaan (ii) menjadi: ( ) ). 5. Persamaan (i) dan (ii) digabung untuk mendapatkan hasil yang lebih sederhana: ( ) ( ( )) ( ) ( ( ) ) ( ( ) ) ( ) sehingga diperoleh hasil ( ). Jadi, dapat dituliskan titik tetap seperti berikut ini, di mana, ( ) Dengan melakukan pelinearan pada persamaan (8), matriks Jacobi dapat ditentukan dengan program berikut ini:,,* menghasilkan + ** ++--, ( ( ) ).

40 , ; 28 Lampiran 2 Penentuan Nilai Eigen Model Nilai eigen dari titik tetap dapat ditentukan dengan program berikut ini:,,--, menghasilkan. Nilai eigen dari titik tetap dapat ditentukan dengan program berikut ini:, ( --, (. /) (. /). / (. /). /. /. /. /)) menghasilkan ( ). Pelinearan dan nilai eigen dari titik tetap sebagai berikut: dengan, dapat diperoleh matriks Jacobi 0 1. ( ),. /,

41 29. Lalu subtitusikan sehingga diperoleh matriks Jacobi dari nilai λ titik tetap sebagai berikut: * ( ) +, ( ( ) ) ( ) ( ). / dengan., Sehingga menurut kriteria teorema Routh-Hurwitz Criteria titik tetap akan stabil jika memenuhi kondisi: dan Maka. /,, kondisi ini sudah terpenuhi karena dan bernilai positif. Lampiran 3 Kode program Gambar 1 Gambar (a)

42 30 Gambar (b) Gambar (c) Lampiran 4 Kode program Gambar 2 Gambar (a)

43 31 Gambar (b) Lampiran 5 Kode program Gambar 3 Gambar (a)

44 32 Gambar (b) Lampiran 6 Kode program Gambar 4 Gambar (a) Gambar (b)

45 33 Lampiran 7 Kode program Gambar 5 Gambar (a) Gambar (b) Lampiran 8 Kode program Gambar 6 Gambar (a)

46 34 Gambar (b) Lampiran 9 Kode program Gambar 7 Gambar (a) Gambar (b) Lampiran 10 Kode program Gambar 8

47 35 Gambar (a) Gambar (b) Lampiran 11 Kode program Gambar 9 Gambar (a) Gambar (b)

48 36 Lampiran 12 Kode program Gambar 10 Gambar (a) Gambar (b) Lampiran 13 Kode program Gambar 11

49 37 Gambar (a) Gambar (b)

50 38 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Sragen (Jawa Tengah) pada tanggal 15 Februari 1992 dari Bapak Suradi dan Ibu Lasmi sebagai anak kedua dari tiga bersaudara. Penulis menyelesaikan pendidikan Sekolah Dasar di SDN Jatipadang 04 Petang Jakarta pada tahun 2004, Sekolah Menengah Pertama di SMP SULUH Jakarta pada tahun 2007, Sekolah Menengah Atas di SMAN 60 Jakarta pada tahun 2010, dan pada tahun yang sama penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan diterima di Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Penulis juga merupakan salah satu anggota penerima dana DIKTI pada Beasiswa Bidikmisi periode 2010/2014. Selama mengikuti perkuliahan, penulis aktif dalam organisasi kampus, yaitu Gugus Mahasiswa Matematika (GUMATIKA). Tahun 2012/2013, penulis aktif sebagai Staf Divisi Informasi dan Komunikasi (INFOKOM) GUMATIKA. Selain itu, penulis juga terlibat dalam beberapa kegiatan, antara lain peserta ESQ Basic Training IPB 2010, panitia G5 League Mathematics IPB 2011, panitia Opening Ceremony Semarak Bidikmisi IPB 2012 dan panitia IPB Mathematics Challenge 2013.

BIFURKASI HOPF MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA NI NYOMAN SURYANI

BIFURKASI HOPF MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA NI NYOMAN SURYANI BIFURKASI HOPF MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA NI NYOMAN SURYANI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL INTERAKSI PEMANGSA DAN MANGSA PADA DUA HABITAT YANG BERBEDA ADE NELVIA

ANALISIS KESTABILAN MODEL INTERAKSI PEMANGSA DAN MANGSA PADA DUA HABITAT YANG BERBEDA ADE NELVIA ANALISIS KESTABILAN MODEL INTERAKSI PEMANGSA DAN MANGSA PADA DUA HABITAT YANG BERBEDA ADE NELVIA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II INTAN SELVYA

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II INTAN SELVYA ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HOLLING-TANNER TIPE II INTAN SELVYA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 PERNYATAAN MENGENAI

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HUTCHINSON DENGAN WAKTU TUNDA DAN PEMANENAN KONSTAN LILIS SAODAH

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HUTCHINSON DENGAN WAKTU TUNDA DAN PEMANENAN KONSTAN LILIS SAODAH ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA HUTCHINSON DENGAN WAKTU TUNDA DAN PEMANENAN KONSTAN LILIS SAODAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF PADA MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA DAN TINGKAT PEMANENAN KONSTAN LOLA OKTASARI

BIFURKASI HOPF PADA MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA DAN TINGKAT PEMANENAN KONSTAN LOLA OKTASARI BIFURKASI HOPF PADA MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN WAKTU TUNDA DAN TINGKAT PEMANENAN KONSTAN LOLA OKTASARI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA

BIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA BIFURKASI HOPF PADA MODEL SILKUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI 1) DAN A. KUSNANTO 2) 1) Mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut

Lebih terperinci

KESTABILAN MODEL POPULASI SATU MANGSA-DUA PEMANGSA DENGAN PEMANENAN OPTIMAL PADA PEMANGSA

KESTABILAN MODEL POPULASI SATU MANGSA-DUA PEMANGSA DENGAN PEMANENAN OPTIMAL PADA PEMANGSA Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya 21 Oktober 2017 Surabaya Universitas Airlangga KESTABILAN MODEL POPULASI SATU MANGSA-DUA PEMANGSA DENGAN PEMANENAN OPTIMAL PADA PEMANGSA Muhammad Ikbal 1) Syamsuddin

Lebih terperinci

MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM

MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRAK RIDWAN IDHAM. Model

Lebih terperinci

STABILITAS GLOBAL MODEL HOLLING-TANNER TIPE II LAZUARDI RAMADHAN

STABILITAS GLOBAL MODEL HOLLING-TANNER TIPE II LAZUARDI RAMADHAN STABILITAS GLOBAL MODEL HOLLING-TANNER TIPE II LAZUARDI RAMADHAN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 013 ABSTRAK LAZUARDI RAMADHAN. Stabilitas

Lebih terperinci

PERILAKU DINAMIS MODEL MANGSA-PEMANGSA TIPE GAUSE YANG DIPERUMUM DENGAN WAKTU TUNDA PEMANENAN KONSTAN HASANNUDIN

PERILAKU DINAMIS MODEL MANGSA-PEMANGSA TIPE GAUSE YANG DIPERUMUM DENGAN WAKTU TUNDA PEMANENAN KONSTAN HASANNUDIN PERILAKU DINAMIS MODEL MANGSA-PEMANGSA TIPE GAUSE YANG DIPERUMUM DENGAN WAKTU TUNDA PEMANENAN KONSTAN HASANNUDIN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA MICHAELIS- MENTEN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI MANGSA HANDANU DWARADI

ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA MICHAELIS- MENTEN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI MANGSA HANDANU DWARADI ANALISIS MODEL MANGSA-PEMANGSA MICHAELIS- MENTEN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI MANGSA HANDANU DWARADI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Lebih terperinci

MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM

MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN RESPON FUNGSIONAL TAK MONOTON RIDWAN IDHAM DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 011 ABSTRAK RIDWAN IDHAM. Model

Lebih terperinci

Simulasi Kestabilan Model Predator Prey Tipe Holling II dengan Faktor Pemanenan

Simulasi Kestabilan Model Predator Prey Tipe Holling II dengan Faktor Pemanenan Prosiding Matematika ISSN: 2460-6464 Simulasi Kestabilan Model Predator Prey Tipe Holling II dengan Faktor Pemanenan 1 Ai Yeni, 2 Gani Gunawan, 3 Icih Sukarsih 1,2,3 Prodi Matematika, Fakultas Matematika

Lebih terperinci

DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED)

DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED) DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED) Amir Tjolleng 1), Hanny A. H. Komalig 1), Jantje D. Prang

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas mengenai dasar teori untuk menganalisis simulasi kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan. 2.1 Persamaan Diferensial Biasa

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA MANGSA-PEMANGSA DENGAN SEBAGIAN MANGSA SAKIT

MODEL MATEMATIKA MANGSA-PEMANGSA DENGAN SEBAGIAN MANGSA SAKIT Vol 10 No 2, 2013 Jurnal Sains, Teknologi dan Industri MODEL MATEMATIKA MANGSA-PEMANGSA DENGAN SEBAGIAN MANGSA SAKIT Mohammad Soleh 1, Siti Kholipah 2 1,2 Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi

Lebih terperinci

ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR Lia Listyana 1, Dr. Hartono 2, dan Kus Prihantoso Krisnawan,M.

ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR Lia Listyana 1, Dr. Hartono 2, dan Kus Prihantoso Krisnawan,M. 1 Abstrak ANALISIS BIFURKASI PADA MODEL MATEMATIS PREDATOR PREY DENGAN DUA PREDATOR Lia Listyana 1, Dr. Hartono 2, Kus Prihantoso Krisnawan,M.Si 3 1 Mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika, Universitas

Lebih terperinci

PEMANENAN OPTIMAL PADA MODEL REAKSI DINAMIK SISTEM MANGSA-PEMANGSA DENGAN TAHAPAN STRUKTUR. Yuliani, Marwan Sam

PEMANENAN OPTIMAL PADA MODEL REAKSI DINAMIK SISTEM MANGSA-PEMANGSA DENGAN TAHAPAN STRUKTUR. Yuliani, Marwan Sam Jurnal Dinamika, September 2015, halaman 25-38 ISSN 2087-7889 Vol. 06. No. 2 PEMANENAN OPTIMAL PADA MODEL REAKSI DINAMIK SISTEM MANGSA-PEMANGSA DENGAN TAHAPAN STRUKTUR Yuliani, Marwan Sam Program StudiMatematika,

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN INTERFERENSI ANTARPEMANGSA FIKRI AZHARI

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN INTERFERENSI ANTARPEMANGSA FIKRI AZHARI ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN INTERFERENSI ANTARPEMANGSA FIKRI AZHARI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 03 ABSTRAK FIKRI

Lebih terperinci

MODIFIKASI SISTEM PREDATOR-PREY: DINAMIKA MODEL LESLIE-GOWER DENGAN DAYA DUKUNG YANG TUMBUH LOGISTIK

MODIFIKASI SISTEM PREDATOR-PREY: DINAMIKA MODEL LESLIE-GOWER DENGAN DAYA DUKUNG YANG TUMBUH LOGISTIK SEMIRATA MIPAnet 2017 24-26 Agustus 2017 UNSRAT, Manado MODIFIKASI SISTEM PREDATOR-PREY: DINAMIKA MODEL LESLIE-GOWER DENGAN DAYA DUKUNG YANG TUMBUH LOGISTIK HASAN S. PANIGORO 1, EMLI RAHMI 2 1 Universitas

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIK SKEMA EULER UNTUK MODEL PREDATOR-PREY DENGAN EFEK ALLEE KUADRATIK

ANALISIS DINAMIK SKEMA EULER UNTUK MODEL PREDATOR-PREY DENGAN EFEK ALLEE KUADRATIK ANALISIS DINAMIK SKEMA EULER UNTUK MODEL PREDATOR-PREY DENGAN EFEK ALLEE KUADRATIK (DYNAMICAL ANALYSIS OF EULER SCHEME FOR PREDATOR- PREY WITH QUADRATIC ALLEE EFFECT) Vivi Aida Fitria 1, S.Nurul Afiyah2

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR Oleh: Drs. M. Setijo Winarko, M.Si Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha, M.Si Subchan, Ph.D Drs. Kamiran, M.Si Noveria

Lebih terperinci

SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Jurusan Matematika FMIPA ITS

SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Jurusan Matematika FMIPA ITS SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Jurusan Matematika FMIPA ITS Pengendalian Populasi Hama pada Model Mangsa-Pemangsa dengan Musuh Alaminya Nabila Asyiqotur Rohmah 1209 100 703 Dosen Pembimbing: Dr Erna Apriliani,

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIK SISTEM PREDATOR-PREY MODEL LESLIE-GOWER DENGAN PEMANENAN SECARA KONSTAN TERHADAP PREDATOR

ANALISIS DINAMIK SISTEM PREDATOR-PREY MODEL LESLIE-GOWER DENGAN PEMANENAN SECARA KONSTAN TERHADAP PREDATOR Jurnal Euler, ISSN: 2087-9393 Januari 2014, Vol.2, No.1, Hal.1-12 ANALISIS DINAMIK SISTEM PREDATOR-PREY MODEL LESLIE-GOWER DENGAN PEMANENAN SECARA KONSTAN TERHADAP PREDATOR Hasan S. Panigoro 1 Diterima:

Lebih terperinci

T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic

T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic T 3 Model Dinamika Sel Tumor Dengan Terapi Pengobatan Menggunakan Virus Oncolytic Oleh : Ali Kusnanto, Hikmah Rahmah, Endar H. Nugrahani Departemen Matematika FMIPA-IPB Email : alikusnanto@yahoo.com Abstrak

Lebih terperinci

SOLUSI MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA DENGAN METODE RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT NUR AISYAH MUKARROMAH

SOLUSI MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA DENGAN METODE RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT NUR AISYAH MUKARROMAH SOLUSI MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA WAKTU TUNDA DENGAN METODE RUNGE-KUTTA ORDE EMPAT NUR AISYAH MUKARROMAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

DINAMIKA ORDE PERTAMA SISTEM NONLINIER TERKOPEL DENGAN RELASI PREDASI, MUTUAL, DAN SIKLIK (Tinjauan Kasus Mangsa-Pemangsa pada Sistem Ekologi)

DINAMIKA ORDE PERTAMA SISTEM NONLINIER TERKOPEL DENGAN RELASI PREDASI, MUTUAL, DAN SIKLIK (Tinjauan Kasus Mangsa-Pemangsa pada Sistem Ekologi) 1 DINAMIKA ORDE PERTAMA SISTEM NONLINIER TERKOPEL DENGAN RELASI PREDASI, MUTUAL, DAN SIKLIK (Tinjauan Kasus Mangsa-Pemangsa pada Sistem Ekologi) Oleh: MADA SANJAYA WS G74103018 DEPARTEMEN FISIKA FAKULTAS

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan

BAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai nilai eigen dan vektor eigen, sistem dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan sistem dinamik, kriteria Routh-Hurwitz,

Lebih terperinci

Created By Aristastory.Wordpress.com BAB I PENDAHULUAN. Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk

Created By Aristastory.Wordpress.com BAB I PENDAHULUAN. Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk memeriksa kelakuan sistem dinamik kompleks, biasanya dengan menggunakan persamaan diferensial

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR

ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR TUGAS AKHIR ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR ( S TA B I L I T Y A N A LY S I S O F A P R E D AT O R - P R E Y M O D E L W I T H I N F E C T

Lebih terperinci

MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI

MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI Supandi, Saifan Sidiq Abdullah Fakultas PMIPATI Universitas PGRI Semarang hspandi@gmail..com Abstrak Persaingan kehidupan di alam dapat dikategorikan

Lebih terperinci

BIFURKASI PADA MODEL INTERAKASI TUMBUHAN DAN HERBIVORA IRMA SAHARA

BIFURKASI PADA MODEL INTERAKASI TUMBUHAN DAN HERBIVORA IRMA SAHARA i BIFURKASI PADA MODEL INTERAKASI TUMBUHAN DAN HERBIVORA IRMA SAHARA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013 ii iii PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Dalam kehidupan setiap makhluk hidup tidak dapat terlepas dengan yang namanya interaksi. Interaksi merupakan suatu jenis tindakan yang terjadi ketika dua atau lebih

Lebih terperinci

ANALISIS TITIK EKUILIBRIUM DAN SOLUSI MODEL INTERAKSI PEMANGSA-MANGSA MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN

ANALISIS TITIK EKUILIBRIUM DAN SOLUSI MODEL INTERAKSI PEMANGSA-MANGSA MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN ANALISIS TITIK EKUILIBRIUM DAN SOLUSI MODEL INTERAKSI PEMANGSA-MANGSA MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN TESIS diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Magister Pendidikan Disusun

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Asumsi yang digunakan dalam sistem mangsa-pemangsa. Dimisalkan suatu habitat dimana spesies mangsa dan pemangsa hidup

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Asumsi yang digunakan dalam sistem mangsa-pemangsa. Dimisalkan suatu habitat dimana spesies mangsa dan pemangsa hidup IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Asumsi yang digunakan dalam sistem mangsa-pemangsa Dimisalkan suatu habitat dimana spesies mangsa dan pemangsa hidup berdampingan. Diasumsikan habitat ini dibagi menjadi dua

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF PADA MODIFIKASI MODEL PREDATOR-PREY LESLIE GOWER DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE II

BIFURKASI HOPF PADA MODIFIKASI MODEL PREDATOR-PREY LESLIE GOWER DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE II BIFURKASI HOPF PADA MODIFIKASI MODEL PREDATOR-PREY LESLIE GOWER DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE II skripsi disajikan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Program Studi Matematika

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau

BAB I PENDAHULUAN. hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau 1 BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Setiap mahluk hidup dituntut untuk senantiasa berinteraksi dengan mahluk hidup lainnya. Interaksi yang terjadi antara individu dalam satu spesies atau interaksi antara

Lebih terperinci

KESTABILAN MODEL SATU MANGSA DUA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING III DAN PEMANENAN

KESTABILAN MODEL SATU MANGSA DUA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING III DAN PEMANENAN KESTABILAN MODEL SATU MANGSA DUA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING III DAN PEMANENAN STABILITY OF ONE PREY TWO PREDATOR MODEL WITH HOLLING TYPE III FUNCTIONAL RESPONSE AND HARVESTING Didiharyono,

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE JUMADI

MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE JUMADI MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE JUMADI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa

Lebih terperinci

DINAMIKA MODEL POPULASI SPESIES TUNGGAL PADA LINGKUNGAN TERCEMAR DENGAN WAKTU TUNDA TUNGGAL DISKRET LAILATUL QODARIAH

DINAMIKA MODEL POPULASI SPESIES TUNGGAL PADA LINGKUNGAN TERCEMAR DENGAN WAKTU TUNDA TUNGGAL DISKRET LAILATUL QODARIAH DINAMIKA MODEL POPULASI SPESIES TUNGGAL PADA LINGKUNGAN TERCEMAR DENGAN WAKTU TUNDA TUNGGAL DISKRET LAILATUL QODARIAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

T 23 Center Manifold Dari Sistem Persamaan Diferensial Biasa Nonlinear Yang Titik Ekuilibriumnya Mengalami Bifurkasi Contoh Kasus Untuk Bifurkasi Hopf

T 23 Center Manifold Dari Sistem Persamaan Diferensial Biasa Nonlinear Yang Titik Ekuilibriumnya Mengalami Bifurkasi Contoh Kasus Untuk Bifurkasi Hopf T 23 Center Manifold Dari Sistem Persamaan Diferensial Biasa Nonlinear Yang Titik Ekuilibriumnya Mengalami Bifurkasi Contoh Kasus Untuk Bifurkasi Hopf Rubono Setiawan Prodi Pendidikan Matematika, F.KIP

Lebih terperinci

Interaksi Antara Predator-Prey dengan Faktor Pemanen Prey

Interaksi Antara Predator-Prey dengan Faktor Pemanen Prey NATURALA Journal of Scientific Modeling & Computation Volume No. 03 58 ISSN 303035 Interaksi Antara PredatorPrey dengan Faktor Pemanen Prey Suzyanna Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga Abstrak

Lebih terperinci

SKEMA NUMERIK PERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN PEMANENAN

SKEMA NUMERIK PERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN PEMANENAN Skema Numerik ersamaan Leslie Gower dengan emanenan SKEMA NUMERIK ERSAMAAN LESLIE GOWER DENGAN EMANENAN Trija Fayeldi Jurusan endidikan Matematika Universitas Kanjuruhan Malang Email: trija_fayeldi@yahoocom

Lebih terperinci

ANALISIS MATEMATIKA MODEL GOMPERTZ, MODEL GYLLENBERG-WEBB DAN MODIFIKASINYA PADA PERTUMBUHAN TUMOR KHAIRIDA ISKANDAR

ANALISIS MATEMATIKA MODEL GOMPERTZ, MODEL GYLLENBERG-WEBB DAN MODIFIKASINYA PADA PERTUMBUHAN TUMOR KHAIRIDA ISKANDAR ANALISIS MATEMATIKA MODEL GOMPERTZ, MODEL GYLLENBERG-WEBB DAN MODIFIKASINYA PADA PERTUMBUHAN TUMOR KHAIRIDA ISKANDAR SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

PENGARUH SCAVENGER (Pemakan Bangkai) TERHADAP KESTABILAN POPULASI MANGSA PEMANGSA PADA MODEL LOTKA VOLTERRA ELI WAHYUNI

PENGARUH SCAVENGER (Pemakan Bangkai) TERHADAP KESTABILAN POPULASI MANGSA PEMANGSA PADA MODEL LOTKA VOLTERRA ELI WAHYUNI PENGARUH SCAVENGER (Pemakan Bangkai) TERHADAP KESTABILAN POPULASI MANGSA PEMANGSA PADA MODEL LOTKA VOLTERRA ELI WAHYUNI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*), Syamsuddin Toaha 2), Khaeruddin 2)

ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*), Syamsuddin Toaha 2), Khaeruddin 2) ANALISIS DINAMIK MODEL POPULASI MANGSA PEMANGSA DENGAN WILAYAH RESERVASI DAN PEMANENAN PEMANGSA Aidil Awal 1*) Syamsuddin Toaha 2) Khaeruddin 2) Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL MANGSA PEMANGSA PADA PENANGKAPAN IKAN YANG DIPENGARUHI OLEH KONSERVASI

ANALISIS MODEL MANGSA PEMANGSA PADA PENANGKAPAN IKAN YANG DIPENGARUHI OLEH KONSERVASI ANALISIS MODEL MANGSA PEMANGSA PADA PENANGKAPAN IKAN YANG DIPENGARUHI OLEH KONSERVASI Eka Yuniarti 1, Abadi 1 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Surabaya Jurusan Matematika, Fakultas

Lebih terperinci

PENGARUH MAKANAN TAMBAHAN DALAM MODEL MANGSA PEMANGSA BEDDINGTON DEANGELIS

PENGARUH MAKANAN TAMBAHAN DALAM MODEL MANGSA PEMANGSA BEDDINGTON DEANGELIS PENGARUH MAKANAN TAMBAHAN DALAM MODEL MANGSA PEMANGSA BEDDINGTON DEANGELIS Ali Kusnanto 1), Hani Ammariah 2), Elis Khatizah 3) 1)2)3) Departemen Matematika, FMIPA, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga,

Lebih terperinci

Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey

Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey J. Math. and Its Appl. ISSN: 9-65X Vol., No., Nov 5, 5 Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey Dian Savitri Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Negeri Surabaya d savitri@yahoo.com Abstrak

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIK MODEL PREDATOR-PREY PADA POPULASI ECENG GONDOK DENGAN ADANYA IKAN GRASS CARP DAN PEMANENAN

ANALISIS DINAMIK MODEL PREDATOR-PREY PADA POPULASI ECENG GONDOK DENGAN ADANYA IKAN GRASS CARP DAN PEMANENAN ANALISIS DINAMIK MODEL PREDATOR-PREY PADA POPULASI ECENG GONDOK DENGAN ADANYA IKAN GRASS CARP DAN PEMANENAN Skripsi disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Program Studi

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear)

II. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear) 3 II. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Biasa Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Misalkan suatu sistem persamaan diferensial biasa dinyatakan sebagai = + ; =, R (1) dengan

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF PADA SISTEM PREDATOR PREY DENGAN FUNGSI RESPON TIPE II

BIFURKASI HOPF PADA SISTEM PREDATOR PREY DENGAN FUNGSI RESPON TIPE II BIFURKASI HOPF PADA SISTEM PREDATOR PREY DENGAN FUNGSI RESPON TIPE II SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan

Lebih terperinci

Pengendalian Populasi Hama pada Model Mangsa-Pemangsa dengan Musuh Alaminya

Pengendalian Populasi Hama pada Model Mangsa-Pemangsa dengan Musuh Alaminya JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol 2, No 1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 Pengendalian Populasi Hama pada Model Mangsa-Pemangsa dengan Musuh Alaminya Nabila Asyiqotur Rohmah, Erna Apriliani Jurusan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan

BAB II LANDASAN TEORI. pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan mengenai landasan teori yang akan digunakan pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan matematika, teorema Taylor, nilai eigen,

Lebih terperinci

KESTABILAN MODEL BIOEKONOMI SISTEM MANGSA PEMANGSA SUMBER DAYA PERIKANAN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI PEMANGSA

KESTABILAN MODEL BIOEKONOMI SISTEM MANGSA PEMANGSA SUMBER DAYA PERIKANAN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI PEMANGSA KESTABILAN MODEL BIOEKONOMI SISTEM MANGSA PEMANGSA SUMBER DAYA PERIKANAN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI PEMANGSA Rustam Jurusan Matematika Universitas Sembilanbelas November Kolaka Email: rustam.math6@gmail.com/rustam.math@usn.ac.id

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN PADA MODEL DUA MANGSA- SATU PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING DAN PEMANENAN

ANALISIS KESTABILAN PADA MODEL DUA MANGSA- SATU PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING DAN PEMANENAN Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya 21 Oktober 2017 Surabaya Universitas Airlangga ANALISIS KESTABILAN PADA MODEL DUA MANGSA- SATU PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING DAN PEMANENAN Armin 1) Syamsuddin

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Wereng batang cokelat (Nilaparvata lugens), biasa disebut hama WBC. Hama ini merupakan hama umum tanaman padi di Indonesia, yaitu sudah lebih dari 80 tahun menjadi

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. Model ini memiliki nilai kesetimbangan positif pada saat koordinat berada di titik

LANDASAN TEORI. Model ini memiliki nilai kesetimbangan positif pada saat koordinat berada di titik LANDASAN TEORI Model Mangsa Pemangsa Lotka Volterra Bagian ini membahas model mangsa pemangsa klasik Lotka Volterra. Model Lotka Volterra menggambarkan laju perubahan populasi dua spesies yang saling berinteraksi.

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF PADA MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA DAN DENGAN WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI

BIFURKASI HOPF PADA MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA DAN DENGAN WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI BIFURKASI HOPF PADA MODEL SIKLUS BISNIS KALDOR-KALECKI TANPA DAN DENGAN WAKTU TUNDA NURRACHMAWATI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011

Lebih terperinci

Penerapan Teknik Serangga Steril Dengan Model Logistik. Dalam Pemberantasan Nyamuk Aedes Aegypti. Nida Sri Utami

Penerapan Teknik Serangga Steril Dengan Model Logistik. Dalam Pemberantasan Nyamuk Aedes Aegypti. Nida Sri Utami Penerapan Teknik Serangga Steril Dengan Model Logistik Dalam Pemberantasan Nyamuk Aedes Aegypti Nida Sri Utami Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UMS Lina Aryati Jurusan Matematika FMIPA UGM ABSTRAK

Lebih terperinci

ANALISA KESEIMBANGAN INTERAKSI POPULASI TERUMBU KARANG, SIPUT DRUPELLA DAN PREDATORNYA MELALUI PHASE PORTRAIT

ANALISA KESEIMBANGAN INTERAKSI POPULASI TERUMBU KARANG, SIPUT DRUPELLA DAN PREDATORNYA MELALUI PHASE PORTRAIT JIMT Vol. 11 No. 1 Juni 2014 (Hal. 82 93) Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan ISSN : 2450 766X ANALISA KESEIMBANGAN INTERAKSI POPULASI TERUMBU KARANG, SIPUT DRUPELLA DAN PREDATORNYA MELALUI PHASE PORTRAIT

Lebih terperinci

BIFURKASI HOPF DALAM MODEL EPIDEMI DENGAN WAKTU TUNDAAN DISKRET

BIFURKASI HOPF DALAM MODEL EPIDEMI DENGAN WAKTU TUNDAAN DISKRET Vol. 5, No., Juni 009: 54-60 BIFUKASI HOPF DALAM MODEL EPIDEMI DENGAN WAKTU TUNDAAN DISKET ubono Setiawan Mahasiswa S Jurusan Matematika Universitas Gadah Mada Email : rubono_4869@yahoo.co.id Abstrak Di

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL MATEMATIKA PREDATOR-PREY DENGAN PREY YANG TERINFEKSI SKRIPSI

ANALISIS MODEL MATEMATIKA PREDATOR-PREY DENGAN PREY YANG TERINFEKSI SKRIPSI ANALISIS MODEL MATEMATIKA PREDATOR-PREY DENGAN PREY YANG TERINFEKSI SKRIPSI TYAS WIDYA NINGRUM PROGRAM STUDI MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS AIRLANGGA SURABAYA

Lebih terperinci

KESTABILAN POPULASI MODEL LOTKA-VOLTERRA TIGA SPESIES DENGAN TITIK KESETIMBANGAN ABSTRACT

KESTABILAN POPULASI MODEL LOTKA-VOLTERRA TIGA SPESIES DENGAN TITIK KESETIMBANGAN ABSTRACT KESTABILAN POPULASI MODEL LOTKA-VOLTERRA TIGA SPESIES DENGAN TITIK KESETIMBANGAN Ritania Monica, Leli Deswita, Rolan Pane Mahasiswa Program Studi S Matematika Laboratorium Matematika Terapan, Jurusan Matematika

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi yang begitu pesat mengakibatkan perkembangan pengetahuan tentang sistem dinamik juga pesat. Salah satu pengembangan sistem dinamik dalam kehidupan

Lebih terperinci

Mursyidah Pratiwi, Yuni Yulida*, Faisal Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat *

Mursyidah Pratiwi, Yuni Yulida*, Faisal Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat * Jurnal Matematika Murni an Terapan εpsilon ANALISIS MODEL PREDATOR-PREY TERHADAP EFEK PERPINDAHAN PREDASI PADA SPESIES PREY YANG BERJUMLAH BESAR DENGAN ADANYA PERTAHANAN KELOMPOK Mursyiah Pratiwi, Yuni

Lebih terperinci

KESTABILAN SISTEM PREDATOR-PREY LESLIE

KESTABILAN SISTEM PREDATOR-PREY LESLIE Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 51-59 KESTABILAN SISTEM PREDATOR-PREY LESLIE Dewi Purnamasari, Faisal, Aisjah Juliani Noor Program Studi Matematika Universitas Lambung Mangkurat

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN DAN LIMIT CYCLE PADA MODEL PREDATOR - PREY TIPE GAUSE SKRIPSI

ANALISIS KESTABILAN DAN LIMIT CYCLE PADA MODEL PREDATOR - PREY TIPE GAUSE SKRIPSI ANALISIS KESTABILAN DAN LIMIT CYCLE PADA MODEL PREDATOR - PREY TIPE GAUSE SKRIPSI Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Bidang Matematika Pada Fakultas Sains dan Teknologi Universitas

Lebih terperinci

ANALISIS DINAMIKA MODEL KOMPETISI DUA POPULASI YANG HIDUP BERSAMA DI TITIK KESETIMBANGAN TIDAK TERDEFINISI

ANALISIS DINAMIKA MODEL KOMPETISI DUA POPULASI YANG HIDUP BERSAMA DI TITIK KESETIMBANGAN TIDAK TERDEFINISI Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 3 (2013), hal 197 204. ANALISIS DINAMIKA MODEL KOMPETISI DUA POPULASI YANG HIDUP BERSAMA DI TITIK KESETIMBANGAN TIDAK TERDEFINISI Eka

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM DINAMIK LALU LINTAS DENGAN MODEL MOBIL PENGIKUT PENI FITRIA RAHARJANTI

ANALISIS SISTEM DINAMIK LALU LINTAS DENGAN MODEL MOBIL PENGIKUT PENI FITRIA RAHARJANTI ANALISIS SISTEM DINAMIK LALU LINTAS DENGAN MODEL MOBIL PENGIKUT PENI FITRIA RAHARJANTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015 PERNYATAAN

Lebih terperinci

BIFURKASI DARI HASIL MODIFIKASI SISTEM PERSAMAAN LORENZ

BIFURKASI DARI HASIL MODIFIKASI SISTEM PERSAMAAN LORENZ Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 6 No. Juni : - 8 BIFURKASI DARI HASIL MODIFIKASI SISTEM PERSAMAAN LOREN Faisal PS Matematika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. ani km. 6 Kampus Unlam

Lebih terperinci

Karena v merupakan vektor bukan nol, maka A Iλ = 0. Dengan kata lain, Persamaan (2.2) dapat dipenuhi jika dan hanya jika,

Karena v merupakan vektor bukan nol, maka A Iλ = 0. Dengan kata lain, Persamaan (2.2) dapat dipenuhi jika dan hanya jika, BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi-definisi dan teorema-teorema dari nilai eigen, vektor eigen, dan diagonalisasi, sistem persamaan differensial, model predator prey lotka-voltera,

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK GANDA DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH REGULASI OPTIMAL HASBY ASSIDIQI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MODEL MANGSA PEMANGSA TIGA SPESIES DENGAN METODE HOMOTOPI YULI RAHMAWATI

PENYELESAIAN MODEL MANGSA PEMANGSA TIGA SPESIES DENGAN METODE HOMOTOPI YULI RAHMAWATI PENYELESAIAN MODEL MANGSA PEMANGSA TIGA SPESIES DENGAN METODE HOMOTOPI YULI RAHMAWATI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN

Lebih terperinci

KETERKONTROLAN BEBERAPA SISTEM PENDULUM SAKIRMAN

KETERKONTROLAN BEBERAPA SISTEM PENDULUM SAKIRMAN KETERKONTROLAN BEBERAPA SISTEM PENDULUM SAKIRMAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Keterkontrolan

Lebih terperinci

ANALISIS STABILITAS MODEL MATEMATIKA DARI PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR MELALUI TRANSPORTASI ANTAR DUA KOTA

ANALISIS STABILITAS MODEL MATEMATIKA DARI PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR MELALUI TRANSPORTASI ANTAR DUA KOTA ANALISIS STABILITAS MODEL MATEMATIKA DARI PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR MELALUI TRANSPORTASI ANTAR DUA KOTA ANALYSIS OF STABILITY OF SPREADING DISEASE MATHEMATICAL MODEL WITH TRANSPORT-RELATED INFECTION

Lebih terperinci

Friska Erlina, Yuni Yulida, Faisal

Friska Erlina, Yuni Yulida, Faisal MODEL MATEMATIKA KOMENSALISME ANTARA DUA SPESIES DENGAN SUMBER TERBATAS Friska Erlina, Yuni Yulida, Faisal Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani. Km. 36

Lebih terperinci

KESTABILAN MODEL BIOEKONOMI SISTEM MANGSA PEMANGSA SUMBER DAYA PERIKANAN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI PEMANGSA

KESTABILAN MODEL BIOEKONOMI SISTEM MANGSA PEMANGSA SUMBER DAYA PERIKANAN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI PEMANGSA KESTABILAN MODEL BIOEKONOMI SISTEM MANGSA PEMANGSA SUMBER DAYA PERIKANAN DENGAN PEMANENAN PADA POPULASI PEMANGSA STABILITY OF BIOECONOMICS MODELS PREY PREDATOR SYSTEM FISHERIES RESOURCES WITH HARVESTING

Lebih terperinci

Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk Kasus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa

Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk Kasus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa Simulasi Model Mangsa Pemangsa Di Wilayah yang Dilindungi untuk asus Pemangsa Tergantung Sebagian pada Mangsa Ipah Junaedi 1, a), Diny Zulkarnaen 2, b) 3, c), dan Siti Julaeha 1, 2, 3 Jurusan Matematika,

Lebih terperinci

Local Stability of Predator Prey Models With Harvesting On The Prey. Abstract

Local Stability of Predator Prey Models With Harvesting On The Prey. Abstract Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika 99 Local Stability of Predator Prey Models With Harvesting On The Prey Oleh : Saiful Marom Pendidikan Matematika FKIP Universitas Pekalongan Abstract In this paper considered

Lebih terperinci

KETERKONTROLAN BEBERAPA SISTEM PENDULUM SAKIRMAN

KETERKONTROLAN BEBERAPA SISTEM PENDULUM SAKIRMAN KETERKONTROLAN BEBERAPA SISTEM PENDULUM SAKIRMAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis Keterkontrolan

Lebih terperinci

ANALISIS KESTABILAN MODEL MUTUALISME DUA SPESIES SKRIPSI

ANALISIS KESTABILAN MODEL MUTUALISME DUA SPESIES SKRIPSI ANALISIS KESTABILAN MODEL MUTUALISME DUA SPESIES SKRIPSI HERLINDA AYUNITA PROGRAM STUDI MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS AIRLANGGA SURABAYA 2016 ANALISIS KESTABILAN

Lebih terperinci

MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI

MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI Mohammmad Soleh 1, Siti Rahma 2 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl HR Soebrantas No 155 KM 15 Simpang Baru Panam Pekanbaru muhammadsoleh@uin-suskaacid

Lebih terperinci

MODEL PREDATOR-PREY DENGAN DUA PREDATOR

MODEL PREDATOR-PREY DENGAN DUA PREDATOR JMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 201, hal. 4-51 MODEL PREDATOR-PREY DENGAN DUA PREDATOR Danar Agus Nugroho dan Rina Reorita Prodi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik Universitas Jenderal Soedirman Email

Lebih terperinci

BAB 4 MODEL DINAMIKA NEURON FITZHUGH-NAGUMO

BAB 4 MODEL DINAMIKA NEURON FITZHUGH-NAGUMO BAB 4 MODEL DINAMIKA NEURON FITZHUGH-NAGUMO 4.1 Model Dinamika Neuron Fitzhugh-Nagumo Dalam papernya pada tahun 1961, Fitzhugh mengusulkan untuk menerangkan model Hodgkin-Huxley menjadi lebih umum, yang

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA PERPINDAHAN KELOMPOK BELALANG DENGAN METODE GELOMBANG BERJALAN NURUDIN MAHMUD

MODEL MATEMATIKA PERPINDAHAN KELOMPOK BELALANG DENGAN METODE GELOMBANG BERJALAN NURUDIN MAHMUD MODEL MATEMATIKA PERPINDAHAN KELOMPOK BELALANG DENGAN METODE GELOMBANG BERJALAN NURUDIN MAHMUD SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA MANGSA-PEMANGSA DENGAN SEBAGIAN MANGSA SAKIT TUGAS AKHIR

MODEL MATEMATIKA MANGSA-PEMANGSA DENGAN SEBAGIAN MANGSA SAKIT TUGAS AKHIR MODEL MATEMATIKA MANGSA-PEMANGSA DENGAN SEBAGIAN MANGSA SAKIT TUGAS AKHIR Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika Oleh : SITI KHOLIPAH 1854351 FAKULTAS

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA STRUKTUR UMUR INFEKSI VIRUS HIV DENGAN KOMBINASI TERAPI OBAT MUHAMMAD BUWING

MODEL MATEMATIKA STRUKTUR UMUR INFEKSI VIRUS HIV DENGAN KOMBINASI TERAPI OBAT MUHAMMAD BUWING MODEL MATEMATIKA STRUKTUR UMUR INFEKSI VIRUS HIV DENGAN KOMBINASI TERAPI OBAT MUHAMMAD BUWING SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

Lebih terperinci

KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSPECTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI

KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSPECTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSPECTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI Mohammad soleh 1, Leni Darlina 2 1,2 Jurusan Matematika Fakultas Sains Teknologi Universitas Islam

Lebih terperinci

Analisis Kestabilan Model MSEIR Penyebaran Penyakit Difteri Dengan Saturated Incidence Rate

Analisis Kestabilan Model MSEIR Penyebaran Penyakit Difteri Dengan Saturated Incidence Rate Analisis Kestabilan Model MSEIR Penyebaran Penyakit Difteri Dengan Saturated Incidence Rate I Suryani 1 Mela_YuenitaE 2 12 Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Linear Definisi 2.1.1 Matriks Matriks A adalah susunan persegi panjang yang terdiri dari skalar-skalar yang biasanya dinyatakan dalam bentuk berikut: [ ] Definisi 2.1.2

Lebih terperinci

Analisis Kestabilan Model Penurunan Sumber Daya Hutan Akibat Industri

Analisis Kestabilan Model Penurunan Sumber Daya Hutan Akibat Industri J. Math. and Its Appl. E-ISSN: 2579-8936 P-ISSN: 1829-605X Vol. 15, No. 1, Maret 2018, 31-40 Analisis Kestabilan Model Penurunan Sumber Daya Hutan Akibat Industri Indira Anggriani 1, Sri Nurhayati 2, Subchan

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya

BAB II KAJIAN TEORI. Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya BAB II KAJIAN TEORI 2.1 Persamaan Diferensial Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya untuk pemodelan yang membutuhkan solusi dari sebuah permasalahan. Pemodelan matematika

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Chemostat atau disebut juga bioreaktor adalah suatu alat laboratorium (fermentor) untuk budidaya mikroorganisme[18]. Alat tersebut disusun sedemikian rupa

Lebih terperinci

Agus Suryanto dan Isnani Darti

Agus Suryanto dan Isnani Darti Pengaruh Waktu Tunda pada Model Pertumbuhan Logistik Agus Suryanto dan Isnani Darti Jurusan Matematika - FMIPA Universitas Brawijaya suryanto@ub.ac.id www.asuryanto.lecture.ub.ac.id Prodi Pendidikan Matematika

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK DENGAN LINTASAN MIRING DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH TRACKING ERROR OPTIMAL BAMBANG EDISUSANTO

PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK DENGAN LINTASAN MIRING DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH TRACKING ERROR OPTIMAL BAMBANG EDISUSANTO PEMODELAN SISTEM PENDULUM TERBALIK DENGAN LINTASAN MIRING DAN KARAKTERISASI PARAMETER PADA MASALAH TRACKING ERROR OPTIMAL BAMBANG EDISUSANTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN

Lebih terperinci

KESTABILAN MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING II DAN WAKTU TUNDA

KESTABILAN MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING II DAN WAKTU TUNDA KESTABILAN MODEL MANGSA PEMANGSA DENGAN FUNGSI RESPON TIPE HOLLING II DAN WAKTU TUNDA STABILITY OF PREDATOR PREY MODEL WITH HOLLING TYPE II FUNCTIONAL RESPONSE AND TIME DELAY Budyanita Asrun, Syamsuddin

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN

II. TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN Kendali Optimal pada Sistem Prey Predator dengan Pemberian Makanan Alternatif pada Predator Fitroh Resmi dan Subchan Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief

Lebih terperinci

ANALISA KUALITATIF MODEL MATEMATIKA FISHERY

ANALISA KUALITATIF MODEL MATEMATIKA FISHERY ANALISA KUALITATIF MODEL MATEMATIKA FISHERY SKRIPSI Oleh: MUNICA MERLINDA NIM: 11321407 PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONOROGO 2015

Lebih terperinci

APLIKASI METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL PADA SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA PENDAHULUAN

APLIKASI METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL PADA SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA PENDAHULUAN APLIKASI METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL PADA SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA E. KHATIZAH 1, P. T. KARIMA 2, D. I. ASTUTI 2 Abstrak Metode transformasi diferensial merupakan salah satu metode pendekatan

Lebih terperinci