ANALISIS IMPLEMENTASI KOMPENSASI KARYAWAN PT. LOTTE SHOPPING INDONESIA CABANG PEKANBARU. Abstract

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS IMPLEMENTASI KOMPENSASI KARYAWAN PT. LOTTE SHOPPING INDONESIA CABANG PEKANBARU. Abstract"

Transkripsi

1 ANALII IMPLEMENAI KOMPENAI KAYAWAN P. LOE HOPPING INDONEIA CABANG PEKANBAU By et Erwt & Mrty Ibrm cp. Mssw Progrm tudy Admstrto Busess of FIIP Uversty Of u Dose Progrm tudy Admstrto Busess of FIIP Uversty Of u Abstrct Compesto s oe of te mportt fuctos of Hum esource Mgemet. Becuse compesto s te most sestve spects of te employmet reltosp. Cses occurrg te employmet reltosp d te compesto ssue cots vrety of relted terms suc s beefts compesto creses compesto structure d te scle of compesto. Compesto system s elpful stregteg te key vlues of te orgzto d fcltte te cevemet of orgztol gols. s reserc ws coducted t P. Lotte oppg Idoes Pekbru Brc. Locted o Jl. oekro Htt. e purpose of ts reserc ws coducted to lyze te mplemetto of compesto kryw P. Lotte oppg Idoes Pekbru Brc. I ts reserc metodology used s descrptve lyss were te smple used s employee of P. Lotte oppg Idoes Pekbru Brc. e tecque of collectg dt troug questores d tervews. Implemetto d Alyss of te results of Employee Compesto P. Lotte oppg Idoes Pekbru Brc wc cludes slry beefts d cetves sttg tt compesto s bee ppled re eter ctegory. Keyword: slres beefts cetve. Jom FIIP Volume No. Oktober

2 PENDAHULUAN umber dy mus merupk fktor setrl dlm pegelol sutu orgss. Merek yg mejd peggerk orgss dlm mecp d mewujudk tuju d ssr yg dtetpk. Kre tu produktvts orgss sgt dtetuk ole sumber dy mus yg bersgkut. Utuk pemberdy sumber dy mus yg bermutu gr tdk mejd beb melk jd modl perus tu orgss dperluk yk sumber dy mus yg memlk teg kerj tgg d kemmpu uggul. Kdry bs berbedbed tergtug skl orgss ttg yg ddp sert rec strtegs pegembg sumber dy mus. P. Lotte oppg Idoes jug merupk sl stu perus swst yg bergerk dbdg rtel. Perus memlk kryw sebyk org yg terdr dr wt d pr deg jm kerj yg dtetpk perus dl jm deg sstem sft. P. Lotte Mrt buk selm jm dr jm. Wb Wb msgmsg kryw bekerj selm jm tu r kerj dlm mggu r off dlm mggu.. Kecul utuk supr jm kerj tergtug pd jrk tempu yg rus djl st pegtr brg. bel rget d elss Pejul P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru u Jl Kry w rget Pejul elss Pejul umber: P. LOE oppg Idoes Pekbru Pecp rget () Dr tbel dts terlt pd tu trget pejul... sedgk relssy...tu y tu trget pejul... d relssy y... tu tu terget pejul... d relssy... tu pd tu trget pejul... deg relss... tu d dtu deg juml trget... d relss.... Berdsrk tbel dts dpt dlt bw juml trget sellu megkt serg deg ky rg Jom FIIP Volume No. Oktober

3 kebutu yg d sedgk relssy meglm pegkt jug meskpu trget tdk tercp tu berfluktus. Kods dperus selm berkt deg kompess yg dterm kryw terlt dks yg meujukk bw kompess yg dtrm belum sesu deg beb kerj. bel Kompess Bg Kryw P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru u J l K r y w Gj Pokok / Bul trt Bous /Bul.. P.... u jg M k / bul..... umber: P. LOE oppg Idoes Pekbru otl Komp ess Kods d perus selm berkt deg kompess yg dterm kryw terlt dr dks kerj belum sesu deg beb kerj. Kompess sebg betuk mbl yg dberk perus kepd kryw k mempegru produktvts kerj kryw. Kompess yg dterm d tdk sesu deg beb kerj tetu k meyebbk turuy produktvts kerj kryw. edgk mege kompess terutm bous meujuk dy dks yg kurg memusk pd dr kryw. Arty jm kerj tp kryw tdk sesu deg besry bous yg dterm. Kryw yg rus bekerj ekstr bk meleb jm kerj stdr teryt meerm kompess yg sm deg kryw yg kerjy tdk terllu meyt wktu d bekerj sesu deg stdr jm kerj yg dtetpk ole perus ytu jm per r. Kods sepert meyebbk tmbuly rs tdk pus bg kryw segg meyebbk turuy produktvts kryw. Deg berttk tolk pd ur dts mk peuls tertrk utuk melkuk peelt yg berjudul Alss Implemets Kompess Kryw P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru. PEUMUAN MAALAH Berdsrk ltr belkg yg tel durk d ts mk peuls dpt merumusk permsl peelt sebg berkut : Bgm mplemets kompess kryw P. Lotte oppg Idoes cbg Pekbru? UJUAN PENELIIAN Adpu tuju dr dlkuky peelt Utuk megetu d meglss mplemets kompess kryw pd P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru. Jom FIIP Volume No. Oktober

4 KEANGKA EOI Kompess merupk sl stu fugs yg petg dlm Mjeme umber Dy Mus. Kre kompess merupk spek yg plg sestf dlm ubug kerj. Ksus yg terjd dlm ubug kerj megdug msl kompess d berbg seg yg terkt sepert tujg kek kompess struktur kompess d skl kompess. stem kompess membtu dlm member pegut terdp ll kuc orgss sert memfslts tercpy tuju orgss. Adrew F.kul meytk bw kompess dl segl sesutu yg d ggp sebg bls js tu ekuvle. ydm() Kompess dmksud sebg bls js (rewod) perus terdp pegorb wktu teg d fkr yg tel dberk merek kepd perus. Alex Ntsemto (;) kompess dl bls js yg dberk ole perus kepd krywy yg dpt dl deg ug d mempuy kecederug dber secr tetp berup:. Up pokok b. Ug bous c. By pegobt Hejdrm updojo d ud Hus (:) kompess dl sutu peerm sebg mbl dr pember pekerj kepd peerm kerj utuk sutu pekerj / js yg tel d yg k dlkuk berfugs sebg jm kelgsug dup yg lyk bg kemus d produks d dytk tu dl dlm betuk ug yg dtetpk meurut sutu persetuju tuudgudg pertur dbyr ts dsr sutu perjj tr pember kerj d peerm kerj. Pggbe () megemukk kompess dpt ddefesk sebg setp betuk pegrg yg dberk kepd kryw sebg bls js ts kotrbus yg merek berk kepd orgss. Pd prspy member kompess tu merupk sl pejul teg pr DM terdp perus. Hdoko () yg dmksud deg kompess dl segl sesutu yg dterm ole kryw sebg bls js utuk kerj merek. Kompess dpt dberk dlm berbg mcm betuk sepert: dlm betuk pember ug pember mterl d fslts d dlm betuk pember kesempt berkrr Dessler (: ) medefesk kompess sebg segl betuk pembyr tu mbl yg dberk kepd kryw ole perus sebg bls js ts kotrbus merek terdp perus. gt ( ; ) berpedpt bw kompess dl segl betuk mbl yg dberk ole perus kepd kryw ts pegorb kryw yg bersgkut. Pegorb kryw tersebut dpt berup kerj js kerj by mupu jer py yg dkelurk utuk mecp tuju tertetu yg tel dtetpk ole perus. Yg perlu dpertk d dpertmbgk dlm pember kompess l bw kompess tu rus lyk dl dpt dterm memusk sumber motvs kerj bersft pegrg d sesu deg kebutu. Jom FIIP Volume No. Oktober

5 strodwryo (:) kompess dl mbl js tu bls js yg dberk ole perus kepd teg kerj tersebut yg tel memberk sumbg teg d fkr dem kemju perus gu mecp tuju yg tel dtetpk. Powler(:) kompess merupk sl stu fktor kerj petg bg seseorg ole kre petgy bg kebyk org tu kryw mk kompess megdug kekut dlm mempegru perlku drpd kryw d prests kerj merek. Hus d updoyo (:) kompess dl juml keseluru yg dtetpk sebg peggt js yg tel dberk ole teg kerj melput ms tu syrtsyrt tertetu. Meurut Mrts d Jcksos () setp org g dperlkuk secr dl dsemu spek kompess termsuk gj pokok setf d tujg. Dlm pember kompess bg kryw perus perlu mempertmbgk kosep kelyk d kedl. Deg kosep drpk dpt mecptk sus yg meyegk sert membulk motvs kerj yg tgg bg kryw. Pertmbg pember kompess bg kryw sgt dpegru ole fktorfktor yg d dlm perus d fktorfktor yg d d lur perus. Fktorfktor dr dlm perus yg mempegru kebjk pember kompess bg kryw dl:. Bert rgy sutu pekerj utuk pekerj yg megdug resko tgg mk pember kompessy k leb tgg dr pd pekerj yg tdk megdug resko tgg. b. Kemmpu kerj dr kryw tersebut kemmpu seseorg rus drg perus deg pember kompess yg memddeg us yg tel dkelurk sesu deg kemmpu. c. Jbt tu pgkt memg sl stu pertmbg bw semgk tgg jbt seseorg dlm perus mk k semgk besr bls js yg dtermy l berkt deg ggug jwb d resko dr jbt yg dpeggy. d. Peddk dlm pember kompess bls js tetu mej msl peddk yg k dpertmbgk pember kompess sesu deg peddk kryw yg bersgkut mksudy utuk meuju prests. I berkt deg kel yg dperole kryw tersebut dr peddk yg tel dkuty. e. Lm bekerj mk lm kryw bekerj tetu megrpk kompess megkt sesu deg lmy bekerj. Mk lm kryw bekerj sud tetu rus medpt kompess utuk dpt megktk kegr kerj kryw yg bersgkut. I berubug deg peglm d kejeu yg ddpt ole kryw tersebut. f. Kemmpu perus pember kompess jug sgt dpegru kemmpu perus dlm l keug. Peus besr k memberk kompess kepd Jom FIIP Volume No. Oktober

6 kryw reltf leb besr dbdgk deg perus yg meeg tu kecl. I jug berubug deg upy perus utuk mempertk kryw yg potesl. Dsmpg fktorfktor dr dlm perus pember kompess bg kryw jug dpegru ole fktorfktor dr lur perus ytu:. Pertur pemert pemert dlm pelks pember kompess utuk kryw bdg peelol mupu js dpt mempegru d memksk sutu pertur utuk meetpk up mmum. peetp up mmum ole pemert ddsrk pd kebutu pokok dup serr b. By dup peetu besry kompess sgt dpegru besry by dup serr. By dup dpegru rgrg kebutu pokok tergetug pd loks dm perus tersebut berd. Jk by dup k otomts kompess jug k serg deg ky by dup. c. wr mewr serkt kerj pegru twr mewr deg kelompok srkt kerj k sgt berpegru terdp perus dlm meetpk besry kompess yg dberk kepd kyw. d. Letk geogrfs perbed dlm pember kompess jug sgt dpegru ole letk geogrfs dm perus tu berd. Kryw perus d der terpecl k medpt kompess yg berbed deg kryw yg berd d kot besr. e. Psr teg kerj pember kompess jug dpegru ole pewr d permt teg kerj d psr. esu deg okum pewr d permt pd st perkoom pd ttk boomg permt k teg kerj k megkt sedgk teg kerj yg tersed terbts mk kompess yg dtwrk clo krywpu k tgg. Begtu jug seblky sedgk utuk clo kryw deg kel d ketermpl kusus k mempuy poss twr mewr yg leb kutdlm meetuk tgkt kompess dbdgk deg clo kryw yg tdk memlk kel kusus... JesJes Kompess Meurut Nww (:) dpu jes kompess yg dberk ole perus kepd krywy dl sebg berkut:. Kompess lgsug Kompess lgsug dl pegrg tu gjr yg dsebut gj tu up yg dbyr secr tetp berdsrk teggg wktu yg tetp. Ytu dlm betuk up bul (slry) tu up setp jm dlm bekerj (ourly wge). Meurut Dessler (:) kompess dl pembyr ug secr lgsug bk dlm betuk up tupu gj. Pd dsry cr meetuk up tu gj: Berdsrk wktu pd dsry kryw dgj ts dsr wktu pelks pekerj. Up borog up borog megktk kompess secr Jom FIIP Volume No. Oktober

7 lgsug deg juml produks yg dslk kryw. Pemelr k pd umumy deg memberk tujg k yg dmsukk d dlm up tu gj.. Kompess dk Lgsug Kompess tdk lgsug yl mbl dlur up tetp yg yg dbyrk pd kryw utuk megktk kesejter krywy. Meurut Gry Dessler (:) kompess terdr dr: Berup ug tu brg d tujgtujg bg kryw. Msly berbetuk tujg pegobt tujg fslts(perum by lstrk d r trsports utuk k kryw yg sekol) tujg r ry d bous. Berbetuk brg sepert pk kerj septu ds d bers. Betuk pely pd umumy betuk kesejter meckup pely sepert kopers smp pjm d pemer egrg bg pekerj yg berjs pd perus tu yg berprests.. Isetf Isetf dl pegrg tu mbl yg dberk deg tuju utuk memotvs pr pekerj gr motvs d produktvts kerjy tgg sfty tdk tetp tu sewktuwktu. Dessler (:) Isetf terdr dr : Isetf mmpu mecp stdr kerj Isetf pemert yg dberk kepd semu kryw tp membedbedk stu deg yg l. Isetf berdsrk prests yg dberk kepd pekerj yg prests kerjy tgg. Isetf meleb trget tu megemt wktu.. uju Kompess. Utuk mejl kt kerj sm tr pmp deg kryw. Meber kepus kepd kryw. Utuk memotvs kryw dlm bekerj. Utuk mecptk dspl kerj bg kryw... FktorFktor Yg Mempegru Besry Kompess. Orgss tu perus dlm meetuk besry kompess sgt dpegru ole:. Ady permt d pewr teg kerj. Permt teg kerj: Arty pk perus sgt membutuk teg kerj mk secr otomts kompess reltve tgg. Pewr teg kerj: rty pk dvdu yg membutuk pekerj mk tgkt kompess reltf leb red.. Kemmpu d kesed perus membyr. Bw ukur besrkecly kompess yg k dberk kepd kryw k sgt tergtug kepd kemmpu fsl yg dmlk perus d jug seberp besr kesed d kesggup perus meetuk besry kompess utuk krywy.. erkt buru tu orgss kryw. Petgy eksstes kryw dlm perus mk kryw Jom FIIP Volume No. Oktober

8 k membetuk sutu kt dlm rgk proteks ts kesememe pmp dlm memberdy kryw. Dlm l mucul rs yg meytk bw perus tdk k bs mecp tujuy tp d kryw. Deg demk mk k mempegru besry kompess. Produktvts kerj/ prests kerj kryw. Kemmpu kryw dlm megslk prests kerj k sgt mempegru besry kompess yg k dterm kryw.. By dup/cost of lvg. gkt wly dup d sutu der k meetuk besry kompess. Coto tgkt up d der terpecl k leb kecl dbdgk d kot.. Poss tu jbt kryw. gkt jbt yg dpegg kryw k meetuk besrkecly kompess yg k dtermy jug bertrgy sutu beb d tggug jwb dlm pekerj.. gkt peddk d peglm kerj. Peddk d peglm sgt meetuk dlm pember kompess bg kryw. emgk tgg peddk kryw d semgk byk peglm kerj mk semgk tgg pul kompessy.. ektor pemert. Pemert sebg peldug msyrkt berkewjb utuk meertbk sstem kompess yg dtetpk perus/orgss sert stssts ly gr kryw medpt kompess yg dl d lyk. MEODE PENELIIAN Jes & umber Dt Adpu jes d sumber dt yg peuls guk dlm peelt dl dt prmer d dt sekuder. Peetu Populs d mpel Peelt Populs dlm peelt sebyk org. Pegumpul dt yg dlkuk dlm peelt dl deg megguk metode sebg berkut:. Agket ytu memberk perty objektf yg sm kepd seluru respode. Hl dlkuk supy bs melt tggp semu respode utuk msl d kemugk yg sm segg leb mud utuk megoly. b. Wwcr merupk utu metode pegumpul dt deg megdk y jwb secr lgsug kepd form dlm l mjer persol. Alss Deskrptf Alss deskrptf megemukk dt yg msuk deg cr dkelompokk dlm betuk tbel kemud dber pejels sesu deg metode deskrptf. Jom FIIP Volume No. Oktober

9 HAIL PENELIIAN DAN PEMBAHAAN bel. ggp espode erdp Gj Yg Dterm Ole Kryw P. Lotte oppg Idoes Cbg pekbru N o Per yt Besr y gj dses uk prest s Gj me mbul k sem gt kerj Gj me gkt k sttus sosl Juml Ktegor jwb Jl umber: dt ol Dr tbel dts dpt dketu jwb dr respode terdp gj yg dterm ole kryw P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru dlt dr tg ktegor ytu: Besry gj dsesuk deg prests kerj gj yg dterm dpt membulk semgt d kegr dlm bekerj d gj yg dterm dpt megktk sttus sosl kryw dlm msyrkt tergolog dlm ktegor setuju ytu deg skor yg berd pd retg ( ). Jom FIIP Volume No. Oktober

10 N o Per yt Pemb er tuj g utuk kry w Jm kese t me mbul k sem gt kerj Jm r tu Juml bel. ggp espode erdp ujg Yg Dterm Kryw Pd P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru Ktegor jwb umber: Dt ol Berdsrk jwb respode terdp tujg yg dberk ole P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru dlt dr ketg ktegor ytu: tujg utuk kryw jm keset d jm r tu tergolog ktegor setuju deg juml skor sebesr yg berd pd retg ( ). J u m l N o Pert y Mmp u mec p std r kerj Perus memb er promo s jbt Perus memb erk kesem p mege mbg k potes Juml bel. ggp espode erdp Isetf Yg Dterm Kryw Pd P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru Ktegor Jwb umber: Dt ol J u m l Berdsrk jwb dr ke respode yg d mege setf yg dterm kryw pd P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru dlt dr ktegor : Mmpu mecp stdr kerj perus member promos jbt kepd kryw yg berprests d perus memberk kesempt kepd kryw yg berprests utuk megembgk potes. Dpt dsmpulk bw ke Jom FIIP Volume No. Oktober

11 kryw yg mejd respode peelt d P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru tergolog ktegor sgt setuju. Ytu deg juml skor berd pd retg ( ). bel III.. ekptuls tetg Kompess Bg Kryw P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru N o ub Vr bel Gj Id kt or Bes r y gj ses u pres ts Gj me m bul k sem g t Gj me gk tk stt us soc l u j g Ad y tuj g ut uk kr yw Jm kes et me m bul k sem g t kerj Krter Jwb Jl Jm r tu me mp eg ru se g t kerj Ise tf Pe mb er se tf ses u st dr kerj Pro mos jb t bg kr yw ber pres ts Kes em pt me ge mb g k pot es bg kr yw ber pres ts Drt ol Berdsrk tbel rekptuls dts mk dpt dlt bw tggp respode mege kompess pd P. Lote oppg Idoes Cbg Pekbru tergolog ktegor setuju l dpt dlt dr keseluru juml skor sebesr berd dtr retg skor ( ). Juml Keseluru kor Jom FIIP Volume No. Oktober

12 PENUUP Kesmpul Berdsrk jwb respode utuk pelks kompess yg d pd P. Lotte oppg Idoes Cbg Pekbru dlt dr dmes pember gj tujg d setf tel bk d dpt dpt membulk semgt d kegr kryw dlm bekerj. r Agr semgt kerj kryw semgk megkt mk perus perlu memberk pert kusus kepd kryw. Pert kusus sepert dlm l gj tujg d setf. DAFA PUAKA Arkuto ursm. Metode Peelt osl. ek Cpt Jkrt Hsbu. Melyu.. Mjeme sumber Dy Mus Eds evs. Jkrt: P Bum Aksr Nww Hdr H.. Mjeme umber Dy Mus. Gj Md Uversty Press. Yogykrt v Vetzl.. Pegembg umber Dy Mus Utuk Perus. Mur Kec. Jkrt osd Ambr egu ulsty.. Mjeme umber Dy Mus Eds Kedu Cetk Pertm. Yogykrt: Gr Ilmu ofyd Herm.. Mjeme umber Dy Mus Eds Pertm Jkrt: Gr Ilmu utrso Ed.. Mjeme umbeer Dy Mus Eds Pertm Cetk Ketg. Jkrt: Pred Med Group Fm Irm Mjeme Kerj Alfbet Bdug dr Mryt umber Dy Mus d Produktvts Kerj Mdr Mju Bdug g odg.. Mjeme umber Dy Mus. Bum Aksr. Jkrt Irto Agus. Kosep dsr Aplks D Pegembg Eds Pertm. Cetk ke uju. Perd Med Utm. Jom FIIP Volume No. Oktober

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA) BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker

Lebih terperinci

BAB VI ANALISIS REGRESI

BAB VI ANALISIS REGRESI BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI

Lebih terperinci

VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA

VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA De Prm Sr Jurus Mtemtk Uersts Neger Pg, Ioes eml: eprmsr@yhoo.com Abstrk. Auts lh rgk pembyr tu peerm lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu

Lebih terperinci

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg

Lebih terperinci

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Sektor perkebu merupk sub sektor pert yg mejd slh stu fktor yg dpt medukug kegt perekoom d Idoes. Slh stu sub sektor perkebu yg cukup besr potesy dlm perekoom Idoes dlh perkebu

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser

Lebih terperinci

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT Prosdg Semr Nsol Mtemtk d Terpy 06 p-issn : 550-084; e-issn : 550-09 KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT St Muhwh Uversts Jederl Soedrm st_muhwh@yhoo.co.d

Lebih terperinci

DEFINISI INTEGRAL. ' untuk

DEFINISI INTEGRAL. ' untuk DEINISI INTEGRAL Dlm mtemtk d eerp stl sepert des, teorem, lemm Istl petg kre meujuk keeksstes Des dl peryt yg erl er kre dsepkt, d tdk perlu duktk Teorem dl peryt yg dpt duktk keery Lemm dl teorem kecl,

Lebih terperinci

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk

Lebih terperinci

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275 DIGRAF ESENTRIS PADA DIGRAF SIEL DIGRAF OMPLIT DAN DIGRAF OMPLIT MULTIPARTIT Reto tur umlsr d Luc Rtsr Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto SH Semrg 5075 Abstrct The eccetrc dgrph of dgrph ED ( D)

Lebih terperinci

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl

Lebih terperinci

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1) CATATAN KULIAH Pertemu XIII: Alss Dmk d Itegrl () A. Dmk d Itegrs Model Stts : mecr l vrel edoge yg memeuh kods ekulrum tertetu. Model Optms : mecr l vrel plh yg megoptms fugs tuju tertetu. Model Dmk :

Lebih terperinci

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) Bb 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) ANAVA vs ANREG ANAVA ANREG megu perbdg vrbel tergtug () dtu dr vrbel bebs () mempredks vrbel tergtug () mellu vrbel bebs () Ksus: Peelt deg vrbel : 1 Prests Mhssw Kemmpu

Lebih terperinci

Anuitas. Anuitas Akhir

Anuitas. Anuitas Akhir Auts Auts bersl r kt bhs Iggrs uty yg pt efsk sebg rgk pembyr tu peerm tetp lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu tertetu. Kt uty sly berrt pembyr ul (thu), k tetp serg eg berjly wktu kt uts jug

Lebih terperinci

mengenai ANALISIS KEPUASAN KERJA KARYAWAN PADA PT. KRESNATEL SEMARANG, saya memohon kesediaan Bapak/ Ibu responden

mengenai ANALISIS KEPUASAN KERJA KARYAWAN PADA PT. KRESNATEL SEMARANG, saya memohon kesediaan Bapak/ Ibu responden Yth. Bpk/ Ibu/ Sudr de Deg hormt, Deg perkelk, Adht Srstr Ibrhm, Mhssw Fkults Ekoom d Bss Uversts Ktolk Soegjprt. Dlm rgk skrps mege ANALISIS KEPUASAN KERJA KARYAWAN PADA PT. KRESNATEL SEMARANG, memoho

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK Pegtr Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. Msly dlm termodmk, model Deye utuk megtug kpsts ps dr ed pdt.

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk

Lebih terperinci

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp

Lebih terperinci

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor Bb 1 Av stu Alss Vrs (Alss Of Vrce / ANOVA) stu fktor Lerg Objectves 1. Desg d coduct expermets volvg sgle d two fctors. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc

Lebih terperinci

Solusi Sistem Persamaan Linear

Solusi Sistem Persamaan Linear Sos Sstem Persm Ler Sstem persm er: h persm deg h kow j d dketh, j,,, j? So: z 6 z z () () () persm d kow Jw: z 6.5 z.5 z () () () ems : pers. ().5 pers. () pers. ().5 pers. () z 6.5 z 8z 8 () () () ems

Lebih terperinci

( X ) 2 ANALISIS REGRESI

( X ) 2 ANALISIS REGRESI ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk

Lebih terperinci

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6 home se to ecellece Mt Kulh : Klkulus Kode : TSP 0 SKS : SKS Itegrl Pertemu - 6 home se to ecellece TIU : Mhssw dpt memhm tegrl fugs d plksy TIK : Mhssw mmpu mecr tegrl fugs Mhssw mmpu megguk tegrl utuk

Lebih terperinci

Bab 2 Landasan Teori

Bab 2 Landasan Teori Bb 2 Lds Teor 2.1. Ler Progrmmg Model pemrogrm ler tdk mmpu meyelesk ksus-ksus mjeme yg meghedk ssr-ssr tertetu dcp secr smult. Kelemh dlht oleh A. Chres d W.M. Cooper. Merek berdu kemud megembgk model

Lebih terperinci

1 yang akan menghasilkan

1 yang akan menghasilkan Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr

Lebih terperinci

Menaksir Matriks Teknologi Kota Cimahi Berdasarkan Tabel Input Output Provinsi Jawa Barat Menggunakan Metode Location Quontient

Menaksir Matriks Teknologi Kota Cimahi Berdasarkan Tabel Input Output Provinsi Jawa Barat Menggunakan Metode Location Quontient Sttstk, Vol. 9 No., 75 8 Nopemer 9 eksr trks Tekolog Kot Cmh Berdsrk Tel Iput utput Provs Jw Brt egguk etode octo Quotet TETI SFIA ANTI Jurus Sttstk Uversts Islm Bdug Eml: utet@yhoo.com ABSTRAK Tel Iput

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe

Lebih terperinci

3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1

3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1 SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S Momd Sdq PERTEMUAN : 9- INTEGRASI NUMERIK METODE NUMERIK TEKNIK INFORMATIKA S SKS Momd Sdq MATERI PERKUIAHAN SEBEUM-UTS Pegtr Metode Numerk Sstem Blg d Kesl Peyj Blg Bult & Pe

Lebih terperinci

Bab IV Faktorisasi QR

Bab IV Faktorisasi QR Bb IV Ftorss QR. Pedhulu Ftorss QR dr mtr A beruur m dlh pegur mtr A mejd A Q R dm Q R m m dlh orthogol d R R m segtg ts. Ftorss serg jug dsebut ftorss orthogol (orthogol ftorzto). Ad beberp r yg dgu utu

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN Lesso Study FMIPA UNY RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINEAR II SEMESTER : III TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN SUB TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN WAKTU : X 5 A. Stdr Kompetesi:

Lebih terperinci

JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1

JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1 FITRIANA RICHA HIDAYATI 7 46 Dose Pembimbig M. ARIEF BUSTOMI, M.Si Surby, Jui JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER Alis disesuik deg geometri

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BB LNDSN TEORI. lytcl Herrchy Process (HP) lytc Herrchy Process (HP) dlh slh stu metode khusus dr Mult Crter Decso Mkg (MCDM) yg dperkelk oleh Thoms Lore Sty. HP dpt dguk utuk memechk mslh pd stus yg kompleks.

Lebih terperinci

INVERS MATRIKS MOORE PENROSE ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN (THE MOORE PENROSE INVERSE OF MATRICES OVER COMMUTATIVE RING WITH UNITY)

INVERS MATRIKS MOORE PENROSE ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN (THE MOORE PENROSE INVERSE OF MATRICES OVER COMMUTATIVE RING WITH UNITY) JURNL MTEMTIK DN KOMPUTER Vol. 7. No., -, prl, ISSN : -858 INVERS MTRIKS MOORE PENROSE TS RING KOMUTTIF DENGN ELEMEN STUN THE MOORE PENROSE INVERSE OF MTRICES OVER COMMUTTIVE RING WITH UNITY Tt Ud SRRM

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS REGRESI

BAB V ANALISIS REGRESI BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug,

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Jawaban : D a = 3, b = 2, U 10 = (a + 9b) U 10 = = 21. Jawaban : E a = 2,5 S ~ =

BARISAN DAN DERET. Jawaban : D a = 3, b = 2, U 10 = (a + 9b) U 10 = = 21. Jawaban : E a = 2,5 S ~ = pge of SOAL Jumlh ke-0 dri bris :,, 7, 9,.dlh.. d. e. 7 9 Ebts 99 Sebuh bol jtuh dri ketiggi, meter d memtul deg ketiggi kli tiggi semul. D setip kli memtul berikuty, mecpi ketiggi kli tiggi ptul sebelumy.

Lebih terperinci

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras Jrl Grde Vol No Jr 6 : 9-4 Betk Umm Perls Teorem Pythors Ml stt By Kerm Ulsr les Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Peeth lm Uversts Bekl Idoes Dterm Septemer 5; dset Desemer 5 strk - Peelt memhs perls teorem

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI b LNDSN TEORI. Hmpu Fuzzy Tdk semu hmpu yg dump dlm kehdup sehr-hr terdefs secr els, msly hmpu org msk, hmpu org pd, hmpu org tgg, d sebgy. Msly, pd hmpu org tgg, tdk dpt dtetuk secr tegs pkh seseorg dlh

Lebih terperinci

PENERAPAN PROGRAM LINEAR BERKENDALA FUZZY UNTUK OPTIMISASI PRODUKSI GERABAH

PENERAPAN PROGRAM LINEAR BERKENDALA FUZZY UNTUK OPTIMISASI PRODUKSI GERABAH Semr Nsol Iormtk 2 semsif 2 ISSN: 979-2328 UPN Veter Yoykrt 22 Me 2 PENERPN PROGRM LINER BERKENDL FUZZY UNTUK OPTIMISSI PRODUKSI GERBH Eko Hr Prmd Prorm Stud Tekk Iormtk Fkults Ss & Tekolo Uv. St Drm Kmpus

Lebih terperinci

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i Iterl Tertetu..6 oe d ust ss Ttk Bert slk d du ed s-s elk ss sesr d y dletkk pd pp er de jrk erturut-turut d d d dr ttk pey pd - y ered. Ked terseut k se jk dpeuh d d. d d Sutu odel tets y k dperoleh pl

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11) III PEMBAHASAN 3 Alisis Metode Perhtik persm itegrl Volterr berikut y ( f( λ Ktyt ( ( (8 deg y( merupk fugsi yg k ditetuk sutu kostt f( fugsi sembrg yg dikethui d terdefiisi pd R d K(ty(t sutu fugsi yg

Lebih terperinci

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl

Lebih terperinci

bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan )

bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan ) Kus Uji d Lem Neym-Perso Kebik sutu uji serig diukur oleh d. Di dlm prktek, bisy ditetpk, d kibty wilyh peolk (WP) mejdi tertetu pul. Kierj sutu uji jug serig diukur oleh p yg disebut kus uji (power of

Lebih terperinci

1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0.

1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0. KKKF BAHAGAN A 6 MARKAH Arh : Jw SEMUA sol. Kepekt kter pecemr pt, d dlm secw teh trk yg drk selm eerp jm derk oleh: pt = 5e -.5t + 5e -.75t Crk ms, t, dlm ut jm yg dperluk utuk kter jk kepekt yg dkehedk

Lebih terperinci

m egimplemetsik sutu mjeme k hususy p elks pembgu bgu bertigkt tiggi mempuyi k rkteristik b erbed. Dlm upy mecpi kesephm tr kosume p roduse tetg pelyy

m egimplemetsik sutu mjeme k hususy p elks pembgu bgu bertigkt tiggi mempuyi k rkteristik b erbed. Dlm upy mecpi kesephm tr kosume p roduse tetg pelyy B AB 1 P ENDAHULUAN A. L tr Belkg M utu m erupk tolk ukur sutu p roduk y g d ireck oleh setip kotr ktor memberik js pem ilik pro y ek, bik js pely m upu d lm j s pro d uksi. Persyrt d itetpk sutu spesifiksi

Lebih terperinci

BAB III STUDI PUSTAKA

BAB III STUDI PUSTAKA BAB III STUDI PUSTAA III.. Btubr Dlm Peggu Eerg d Pembgu Ekoom Idustr btubr memberk kotrbus pd pembgu ekoom dlm betuk, yg berkt deg tmbg btubr d peggu btubr. Hl yg terkt deg peggu btubr dlh pembgkt teg

Lebih terperinci

Optimalisasi Harga Penjualan Perumahan dengan Metode Goal Programming (Studi Kasus: Golden Gindi Residence Kota Bima Nusa Tenggara Barat)

Optimalisasi Harga Penjualan Perumahan dengan Metode Goal Programming (Studi Kasus: Golden Gindi Residence Kota Bima Nusa Tenggara Barat) Jurl Mtemtk Vol. No., Desember 0. ISSN: 69-94 Optmlss Hrg Peul Perumh deg Metode Gol Progrmmg (Stud Ksus: Golde Gd Resdece Kot Bm Nus Teggr Brt) Llk Ik Rhmwt Jurus Mtemtk FMIPA Uversts Udy, Bukt Jmbr-Bl

Lebih terperinci

PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang

PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY Oleh : Yusup Fkults Ilmu Komputer, Uversts AKI Semrg Astrt The frto of No Homoge Lerty Ajustmet System towr Cholesky Doule

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel BAB TINJAUAN TEORITIS.. Regres Ler Sederh Regres ler dlh lt sttst yg dpergu utu megethu pegruh tr stu tu beberp vrbel terhdp stu buh vrbel. Vrbel yg mempegruh serg dsebut vrbel bebs, vrbel depede tu vrbel

Lebih terperinci

A. Pusat Massa Suatu Batang

A. Pusat Massa Suatu Batang Perteu 7 Pust ss sutu Kepg, Setrod, d Teore Pppus A. Pust ss Sutu Btg Dskusk!. slk ss,,..., terletk pd tg pdt sgsg d ttk,...,,, d = jrk errh tr ss ke sutu ttk tetp 0 pd tg,,,...,. ss prtkel, oe prtkel

Lebih terperinci

DETERMINAN MATRIKS dan

DETERMINAN MATRIKS dan DETERMINN MTRIKS d TRNSFORMSI ELEMENTER gusti Prdjigsih, M.Si. Jurus Mtemtik FMIP UNEJ tiprdj.mth@gmil.com DEFINISI Utuk setip mtriks bujursgkr berordo x dpt dikitk deg tuggl sutu bilg rel yg dimk determi.

Lebih terperinci

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif Vol. 3 No. 80-85 Ju 007 Bts Nl Ege Mksl D Mtks Tk Negtf A. Kes Jy Abstk Ide ut skps dlh utuk edptk etode dl eetuk bts d l ege ksl d tks tk egtf deg bedsk bts Fobeus. Ytu R d dlh ulh bs tu kolo u d R dlh

Lebih terperinci

Nuryanto,ST.,MT. Integral merupakan operasi invers dari turunan. Jika turunan dari F(x) adalah F (x) = f(x), maka F(x) = f(x) dx.

Nuryanto,ST.,MT. Integral merupakan operasi invers dari turunan. Jika turunan dari F(x) adalah F (x) = f(x), maka F(x) = f(x) dx. Nuryto,ST.,MT d c. INTEGRAL TAK TENTU KONSEP DASAR INTGRAL f. ALJABAR INTEGRAL f. TRIGONO CONTOH SOAL SOAL LATIHAN UJI KOMPETENSI Itegrl merupk opersi ivers dri turu. Jik turu dri F dlh F = f, mk F = f

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki BAB I PENDAHULUAN. Ltr Belkg Populs merupk kumpul dr dvdu orgsme yg memlk sft tumbuh growth, reks respos terhdp lgkugy, d reproduks. Pd dsry, pertumbuh mkhluk hdup pd sutu populs merupk proses yg berlgsug

Lebih terperinci

Diijinkan memperbanyak demi kepentingan pendidikan dengan tetap mencantumkan alamat situs

Diijinkan memperbanyak demi kepentingan pendidikan dengan tetap mencantumkan alamat situs Diijik memperyk demi kepetig pedidik deg tetp mectumk lmt situs LATIH UN IPA. 00-00 KATA PENGANTAR Alhmdulillh peulis pjtk kehdirt Allh SWT., Ats limph rhmt, erkh, d hidyh-ny sehigg peulis dpt meyelesik

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL

III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL III PEMBAHASAN 3.1. Betuk Umum dri Mgic Squre, Bilg Mgic, d Mtriks SPL Mislk eleme dri bris ke-i d kolom ke-j dlh i,j mk mgic squrey secr umum dlh 1,1 1, 1,,1,,,1,, Gmbr 1. Betuk umum mgic squre deg: i,j

Lebih terperinci

Soal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SBMPTN - SNMPTN 2008

Soal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SBMPTN - SNMPTN 2008 Sol-sol d Pembhs Mtemtik Dsr SBMPTN - SNMPTN 8 y. Dlm betuk pgkt positif, ( y). A. ( + y ) ( y ) C. ( y ) E. - ( y ) B. - ( + y ) ( y ) D. ( y ) y ( y) y ( y) y y ( y) y (y). (y) y - ( y ) ( y + ) - (-y+

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g

Lebih terperinci

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ 3. Mtriks Toeplitz Defiisi 3. Mtriks Toeplitz dlh sutu mtriks [ t ; k, j = 0,,..., ] : T =, k j, deg ili,, d ideks yg diguk setip etriy

Lebih terperinci

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga Rset Opers Probblstk Teor Permnn (Gme Theor) Deprtement of Mthemtcs FMIPA UNS Lecture 4: Med Strteg A. Metode Cmpurn (Med Strteg) D dlm permnn d mn permnn tersebut tdk mempun ttk peln, mk pr pemn kn bersndr

Lebih terperinci

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN 6 BAB METODA ANALSS RANGKAAN Metod nlss rngkn sebenrny merupkn slh stu lt bntu untuk menyeleskn sutu permslhn yng muncul dlm mengnlss sutu rngkn, blmn konsep dsr tu hukum-hukum dsr sepert Hukum Ohm dn

Lebih terperinci

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)

Lebih terperinci

POLA TRANSMISI PAKET DATA SEDERHANA UNTUK MEMINIMALISASI DAYA PANCAR PADA JARINGAN WIRELESS MELALUI KANAL FADING NON-SELECTIVE

POLA TRANSMISI PAKET DATA SEDERHANA UNTUK MEMINIMALISASI DAYA PANCAR PADA JARINGAN WIRELESS MELALUI KANAL FADING NON-SELECTIVE POLA TRANSMISI PAKET DATA SEDERHANA UNTUK MEMINIMALISASI DAYA PANCAR PADA JARINGAN WIRELESS MELALUI KANAL FADING NON-SELECTIVE Gut Ngur Surdk Jy, R.Rum M, Id Wd 3,,3 Gedug N-03, Deprteme Elektro d Komuk,

Lebih terperinci

Diijinkan memperbanyak demi kepentingan pendidikan dengan tetap mencantumkan alamat situs

Diijinkan memperbanyak demi kepentingan pendidikan dengan tetap mencantumkan alamat situs Diijik memperyk demi kepetig pedidik deg tetp metumk lmt situs LATIH UN IPS. 008 00 KATA PENGANTAR Alhmdulillh peulis pjtk kehdirt Allh SWT., Ats limph rhmt, erkh, d hidyh-ny sehigg peulis dpt meyelesik

Lebih terperinci

STATISTIK. Diskusi dan Presentasi_ p.31

STATISTIK. Diskusi dan Presentasi_ p.31 STATISTIK Diskusi d Presetsi_ p.31 No.1 Tetuk populsi d smpel yg mugki jik kit melkuk peeliti tu pegmt tetg kejdi-kejdi erikut:. Jeis-jeis ik yg hidup di terumu krg. Wh peykit demm erdrh di kot Mlg, d

Lebih terperinci

BASIS ORTOGONAL. Bila V ruang Euclides, S V disebut Himpunan Ortogonal bila tiap dua unsur S ortogonal.

BASIS ORTOGONAL. Bila V ruang Euclides, S V disebut Himpunan Ortogonal bila tiap dua unsur S ortogonal. BASIS ORTOGONA Bts Bl V rg Ecldes S V dsebt Hmp Ortogol bl tp d sr S ortogol DAI J S hmp ortogol yg terdr dr K bh etor t ol dlm rg Ecldes V m S bebs ler V hssy bl dmes V S bss t V dsebt Bss ortogol DAI

Lebih terperinci

BAB 12 METODE SIMPLEX

BAB 12 METODE SIMPLEX METODE ANAISIS PERENCANAAN Mteri 9 : TP 3 SKS Oleh : Ke Mrti Ksikoe BAB METODE SIMPE Metode Simplex dlh metode pemrogrm liier yg mempuyi peubh (vrible) byk, sehigg dimesiy lebih dri 3. Metode simplex dpt

Lebih terperinci

INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA. Delta Integral and Properties of Delta Integral

INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA. Delta Integral and Properties of Delta Integral Jurl Brekeg Vol. 7 No. Hl. 3 8 (03) INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA Delt Itegrl d Propertes of Delt Itegrl MOZART WINSTON TALAKUA, MARLON STIVO NOYA VAN DELSEN Stf Jurus Mtemtk, FMIPA, Uptt Alum Jurus

Lebih terperinci

PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : PT. SINAR KENCANA INTERMODA SURABAYA)

PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : PT. SINAR KENCANA INTERMODA SURABAYA) Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : SINAR KENCANA INTERMODA

Lebih terperinci

SOAL UJIAN AKHIR MATEMATIKA INFORMATIKA 4 (A & B) Dosen: Dr. Asep Juarna Jumlah Soal: 3 Uraian Tanggal Ujian: 02/03/12 Waktu Ujian: 2 jam

SOAL UJIAN AKHIR MATEMATIKA INFORMATIKA 4 (A & B) Dosen: Dr. Asep Juarna Jumlah Soal: 3 Uraian Tanggal Ujian: 02/03/12 Waktu Ujian: 2 jam SOAL UJIAN AKHIR MATEMATIKA INFORMATIKA 4 A & B Dose: Dr. Asep Jur Jumlh Sol: Uri Tggl Uji: // Wktu Uji: jm jik. Solusi t dlh: t + log, yg dpt dibuktik sbb: t jik t t + [t/ + ] + t/ + t/4 + t/8 + 4 t/

Lebih terperinci

DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS /5/008 DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS Dr. Mohd Adul Mukhy, SE., MM. Prl Prole P ze z cx suject to Ax x 0 optu vlue s z* Dul Prole xze suject to D v π πa c optu vlue s v* Theore. (Strog Dulty) If oth

Lebih terperinci

Penerimaan Peserta Didik Baru Tahun Pelajaran 2013/2014. Dinas Pendidikan Provinsi DKI Jakarta

Penerimaan Peserta Didik Baru Tahun Pelajaran 2013/2014. Dinas Pendidikan Provinsi DKI Jakarta m st Ddk Bu Thu lj 3/4 Ds ddk ovs DKI Jkt 3 . ASAS. Objktf;. Tsp; 3. Akutbl; 4. dskmtf; d 5. Kompttf. 3. lks. Uggul (SMANU MHT);. Iklus; 3. sts; 4. Rgul; 5. SM/SMA Rgu 5. ENGERTIAN. Jlu Umum : Utuk smu

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI. Prasetyo Budi Darmono Jurusan Pendidikan Matematika FKIP Universitas Muhammadiyah Purworejo

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI. Prasetyo Budi Darmono Jurusan Pendidikan Matematika FKIP Universitas Muhammadiyah Purworejo SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI Prsetyo Budi Drmoo Jurus Pedidik Mtemtik FKIP Uiversits Muhmmdiyh Purworejo Abstrk Persm lier dlm vribel 1, 2, 3,.. sebgi sebuh persm yg dpt diytk dlm

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37 Jurl Mtemtk Mur d Terp Vol. 4 No. Desember : - 7 PENGGUNN BENTUK SMITH UNTUK MENENTUKN BENTUK KNONIK MTRIKS NORML DENGN ENTRI-ENTRI BILNGN KOMPLEKS Thresye Progrm Stud Mtemtk Uversts Lmbug Mgkurt Jl. Jed..

Lebih terperinci

1. bentuk eksplisit suku ke-n 2. ditulis barisannya sejumlah berhingga suku awalnya. 3. bentuk rekursi ...

1. bentuk eksplisit suku ke-n 2. ditulis barisannya sejumlah berhingga suku awalnya. 3. bentuk rekursi ... Bris d Deret Defiisi Bris bilg didefiisik sebgi fugsi deg derh sl merupk bilg sli. Notsi: f: N R f( ) = Fugsi tersebut dikel sebgi bris bilg Rel { } deg dlh suku ke-. Betuk peulis dri bris :. betuk eksplisit

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 21 Februari 2014

Hendra Gunawan. 21 Februari 2014 MA0 MATEMATIKA A Hedr Guw Semester II, 03/04 Februri 04 Kulih Sebelumy 9.4 Deret Positif: Uji Liy Memeriks kekoverge deret positif deg ujiperbdigd ujirsio 9.5 Deret Gti Td: Kekoverge Mutlk d Kekoverge

Lebih terperinci

ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES

ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES LEMMA VOL I NO., NOV 24 ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES Adev Mur Adel Progrm Stud Peddk Mtemtk, Uversts Mhutr Muhmmd Ym, Solok devmur@gml.com Abstrk. Peelt bertuju

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TORI. egtr roses Mrkov dt dklsfksk sesu deg sft wktu egmt roses sert stte scey. Wktu egmt roses dt bersft dskrt muu kotu d stte scey bersft dskrt muu kotu bk terbts muu tk terbts.. Dt Defs..

Lebih terperinci

DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK

DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK DIFERENSISI DN INTEGRSI NUMERIK Deress Numerk Forwrd, Cetrl Cetered, & Bckwrd Derece; Turu Pertm & Kedu Itegrs Numerk Trpezodl Rule & Smpso s Rule; Lebr Ikreme Tetp & Berub dy/lss_umerk/prl7 by: st dyr

Lebih terperinci

ANOVA ANALISIS VARIANSI/ ANALYSIS OF VARIANCE ( ANOVA ) 8/29/2012

ANOVA ANALISIS VARIANSI/ ANALYSIS OF VARIANCE ( ANOVA ) 8/29/2012 8/9/0 ANALISIS VARIANSI/ ANALYSIS OF VARIANCE ( ANOVA ) Elty Srv, S., M. Fkults ekk Jurus ekk Idustr Uversts Krste Mrth Bdug ANOVA Dsr perhtug ANOVA dtetpk oleh Rold A. Fsher. Dstrus teorts yg dguk dlh

Lebih terperinci

BAB I SISTEM PERSAMAAN LINEAR

BAB I SISTEM PERSAMAAN LINEAR BAB I SISTEM PERSAMAAN LINEAR Sistem persm ditemuk hmpir di semu cg ilmu pegethu Dlm idg ilmu ukur sistem persm diperluk utuk mecri titik potog eerp gris yg seidg, di idg ekoomi tu model regresi sttistik

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 0 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. 1. Loks d Wktu Peelt 1.1.1 Loks Peelt Peelt dlksk d MA Neger 3 Kot Gorotlo pd ssw kels. ekolh merupk slh stu sekolh meegh ts yg terletk d Jl KH. Dewtoro Kelurh Lmb U1

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 2, , Agustus 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 2, , Agustus 2002, ISSN : JURNL MTEMTIK DN KOMPUTER Vol 5 No 07-8 gustus 00 ISSN : 40-858 REFORMULSI DRI SOLUSI -SOLITON UNTUK PERSMN KORTEWEG-de VRIES D Mustkgs d Sutm Jurus Mtemtk FMIP Uversts Dpoegoro bstrct Te soluto o -solto

Lebih terperinci

HASIL ANALISIS EVALUASI KURIKULUM

HASIL ANALISIS EVALUASI KURIKULUM HAIL ANALII EVALUAI KURIKULUM 27-21 PROGRAM ARJANA JURUAN BIOLOGI FAKULTA MIPA UNIVERITA BRAWIJAYA MALANG 21 Julh respode (org) 7 6 5 4 3 2 1 gkt 25 gkt 26 gkt 27 gkt 28 Gbr 1. Julh Respode gkt 29 Julh

Lebih terperinci

Jika tahta kegelapan berjaya, perempuan telah diperlakukan bahkan bukan sebagai manusi a. Mere

Jika tahta kegelapan berjaya, perempuan telah diperlakukan bahkan bukan sebagai manusi a. Mere Refle Ed 1 : Ger Peremp t Ct Kem Dtl ole AD Kmty Se 08 J 2009 11:09 - Terr Dperbr Rb 17 J 2009 23:47 J tt eelp berjy peremp tel dperl b b eb m Mere d p eb et bl ederw o r erl t ebt ml l y pt t 1 / 20 Refle

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN ASURANSI. Fitria Rahma Sari dan Dana Indra Sensuse

PENERAPAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN ASURANSI. Fitria Rahma Sari dan Dana Indra Sensuse PENERAPAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN ASURANSI Ftr Rhm Sr d D Idr Sesuse Fkults Ilmu Komputer, Uversts Idoes, Depok, Idoes d@cs.u.c.d Astrk Memlh

Lebih terperinci

1. Bilangan Berpangkat Bulat Positif

1. Bilangan Berpangkat Bulat Positif N : Zui Ek Sri Kels : NPM : 800 BILANGAN BERPANGKAT DAN BENTUK AKAR A. Pgkt Bilg Bult. Bilg Berpgkt Bult Positif Dl kehidup sehri-hri kit serig eeui perkli ilg-ilg deg fktor-fktor yg s. Mislk kit teui

Lebih terperinci

MAKALAH STATISTIK DAN STOKASTIK

MAKALAH STATISTIK DAN STOKASTIK MAKALAH STATISTIK DAN STOKASTIK DISUSUN OLEH : Yop Mrss Shte 6567 ROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO DEARTEMEN TEKNOLOGI INDUSTRI SEKOLAH VOKASI UNIVERSITAS DIONEGORO SEMARANG 7 KATA ENGANTAR u syukur kehdrt

Lebih terperinci

Bentuk Kanonik Persamaan Ruang Keadaan. Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Bentuk Kanonik Persamaan Ruang Keadaan. Institut Teknologi Sepuluh Nopember Betuk Koik Persm Rug Ked Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Pegtr Mteri Betuk Koik Observble Betuk Koik Jord Cotoh Sol Rigks Ltih Asesme Pegtr Mteri Cotoh Sol Ltih Rigks Pd bgi ii k dibhs megei Persm Ked

Lebih terperinci