PENENTUAN CADANGAN ASURANSI JIWA MULTILIFE DENGAN ASUMSI SEMI MARKOV
|
|
- Inge Hartanto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 77 PENENTUAN CADANGAN ASURANSI JIWA MULTILIFE DENGAN ASUMSI SEMI MARKOV I Gus Nyoma Yud Harawa Jurusa Peddka Maemaka, Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam, Uversas Peddka Gaesha, Sgaraja Harawa.mah@gmal.com ABSTRAK Peela berujua uuk megeahu cadaga dar asuras jwa mul lfe dega asums sem markov. Asums sem markov dguaka dalam membua model yag meggambarka kedakbebasa aara ssa usa hdup pasaga suam da sr. Dega asums sem markov, rass aar sae dak haya mempermbagka sae saa pasaga ersebu berada eap juga mempermbagka waku yag dhabska pasaga ersebu d sae ersebu. Berdasarka probablas rass aar sae kemuda deuka esas rassya yag dlajuka dega peeua prem da kemuda deuka cadaga uuk suau waku ereu dega pedekaa prospekf. Hasl peela meujukka erdapa kedakbebasa aara ssa usa hdup suam da sr dmaa pegaruh kemaa pasaga pada sr lebh gg dar pada suam, besar prem da cadaga dapa deuka melalu rumus xy xy xy da xy : xy : xy : A e p p p d V A A P A a xy : Kaa-kaa kuc: cadaga, asums sem markov, probablas rass, esas rass, pedekaa prospekf. ABSTRACT Ths research s amed o oba reserves of mul lfe surace by sem markov assumpo. The assumpo s used o make model ha descrbe he depedecy of remag lfe me husbad ad wfe. Ths assumpo meas ha raso bewee sae o oly deped o cure sae bu also elapse me o ha sae. By s probables raso he we obaed s eses raso ha used o deerme premmum ad also s reserve by prospecve approach. The resul showed here s depedecy bewee of her remag lfe me ha s a wdow more rsky ha wdower. The premmum ad reserves ca be obaed by he followg formula xy xy xy ad xy : xy : xy : A e p p p d V A A P A a xy : Keywords: reserves, sem markov assumpo, probables raso, eses raso, prospekve approach
2 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 78 PENDAHULUAN Semua orag pas aka meggal, ada yag meggal keka mash kecl, muda aau ua. Meggalya seseorag dapa membulka dampak pada keluarga yag dggalka eruama jka yag meggal adalah umpua ekoom keluarga. Jka hal ersebu erjad maka kehdupa keluarga yag dggalka dapa eracam. Seap orag aka megalam resko (kemaa) ersebu. Dalam ragka megaas keruga yag mbul, mausa megembagka suau mekasme yag saa dkeal dega asuras. Asuras berfugs sebaga mekasme uuk megalhka resko dar sau phak (eraggug) kepada phak la (peaggug). Pegalha resko buka berar eraggug erhdar dar resko yag dhadap melaka peaggug meyedaka keamaa fasal sebaga ga dar kejada (kemaa) yag dalam oleh eraggug. Sebaga mbalaya eraggug membayarka sejumlah uag aau prem kepada peaggug. Kesepakaa pembera mafaa da pembayara prem eruag dalam suau korak yag dkeal dega pols. Dar pols asuras ersebu erdapa korak yag meyaaka bahwa eraggug aka melakuka sejumlah pembayara ereu secara eraur kepada phak perusahaa asuras sebaga mbala perseujua peaggug uuk membayar beef aau mafaa yag elah dsepaka dalam pols asuras jka orag yag daggug meggal dua. Asuras jwa mul lfe merupaka salah sau jes asuras jwa dmaa yag daggug adalah resko kemaa uuk sekelompok orag dalam peela adalah pasaga suam sr. Dalam asuras erdapa dua saus yau saus jo lfe da las survvor. Pada perhuga kovesoal serg dasumska saus dar suam da sr depede padahal sud emprk meujukka adaya korelas aara saus suam da sr. Seper yag dujukka oleh Jagger da Suo (99) yau adaya pegkaa resko relaf kemaa seelah kemaa pasagaya. Salah sau aleraf dalam memodelka kedakbebasa ersebu adalah dega megguaka model markov fe-sae. Trass aar saes deuka oleh esas mark rass. Model mul-sae markov bayak derapka pada lmu akuara. Sebaga cooh dalam asuras kesehaa, Waers (984) memberka model dmaa sae meggambarka perbedaa kods kesehaa. Pegguaa model markov dalam jo-lfe moraly perama kal dkembagka oleh Norberg (989) kemuda oleh Spreeuw da Wag (8) megembagka hasl dar Norberg dega memasuka moraly yag bervaras dega waku yag lewa sejak
3 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 79 kemaa pasagaya. Model markov memlk kelemaha, yau model agak kaku karea dampak kemaa pasaga dasumska kosa apa memperhaka selag waku sejak kemaa pasagaya (J,). Harawa (3) megguaka model markov dalam meeuka besar prem asuras jwa mul lfe. Uuk u pada peela kedakbebasa ersebu aka dmodelka dega model sem markov dmaa pada model mempermbagka waku yag dhabska oleh ssem d saus sekarag sejak rass erakhr ke saus ersebu. Berdasarka probablas rass aar sae kemuda deuka esas rassya yag dlajuka dega peeua prem, da kemuda deuka cadaga premya uuk suau waku ereu dega pedekaa prospekf. METODE Peela megguaka pedekaa dedukf dmaa erlebh dulu duraka kedakbebasa ssa usa pasaga suam sr megguaka asums sem markov kemuda drumuska rumus prem da cadaga asuras jwa mul lfe. Haslersebu kemuda derapka pada daa auas jo lfe da las survvor. HASIL DAN PEMBAHASAN Model Sem Markov Model sem markov pada asuras jwa mul lfe memlk 4 sae yag mugk dempa pasaga ersebu. Pada saa awal pasaga suam sr ersebu berada pada sae kemuda jka suamya meggal maka sr masuk sae, jka sr meggal lebh dahulu maka suam masuk sae da jka jada aau duda ersebu meggal dega jarak waku lebh dar 5 har maka aka masuk sae 3. Jka jarak waku kemaa sr da suam dak lebh dar 5 har maka pasaga ersebu lagsug masuk sae 3 (kemaa ergolog commo shock). Doaska x yag merupaka force of moraly dar sr berusa x jka dkeahu suam mash hdup da sebalkya uuk suam. Uuk esas berpdah sae ke 3 secara lagsug doaska dega 3. Berku merupaka probablas rass aar sae: j p Pr( X j X ),, j,,,3 z z z Dega megguaka persamaa forwad kolmogorov dperoleh:
4 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 8 d d k, k j j k kj j jk p p p z z z z z Aau dalam beuk marks d P ( z, z ) P ( z, z ) A ( z ) d j Dmaa P( z, z ) merupaka sebuah marx yag erya adalah A( z ) p,, j,,,3 j dsebu marx esas dmaa elemeya adalah uuk j da z z da 3 j z j, j uuk j. Dega meyelesaka persamaa dferesal d aas dperoleh p j z exp ( ) ds 3 p z zs zs zs 3 p exp z z s 3 p exp z z s ds ds z s z z s s z s p ( p p ) ds z s z z s s z s p ( p p ) ds 3 3 z s z z s p p ds 3 3 z s z z s p p ds Esmas Parameer Lagkah selajuya dalam proses mecar fugs dar probablas rass adalah megesmas parameerya. Dalam peela dguaka meode esmas maksmum lkelhood ( MLE). Prsp dar meode adalah memaksmumka esmaor parameer sehgga laya deka dega parameer. Terlebh dahulu ddefska fugs desas bersama dar T da T, dmaa T merupaka varabel x y x radom ssa usa dar sr da Fugsya sebaga berku: T merupaka varabel radom ssa usa dar suam. y
5 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 8 * p p jka u v u x: y xu vu yu yv * f ( u, v), T ( x) T ( y) p p jka u v v x: y yv uv xv xu 3 p jka u v u x: y, Dar fugs desas bersama d aas dapa dcar fugs lkelhoodya, yau: L f ( u, v ) Tx, T y Uuk memudahka dalam proses perhuga maka fugs lkelhood ersebu dlogka, sehgga dperoleh: v l( ) ( ) l( ) d l( ) d l( ) x y y v x v l L d d m u, j d h j * * l( ) x v, j x v u j j j j, j m u, k d h k * * l( ) y v, k y v u k k k k, k Dmaa adalah oal jumlah pasaga dalam daa m ( m ) adalah oal jumlah dar duda (jada) dalam daa v adalah waku sampa pasaga ke- keluar dar sae,,,..., j d jka pasaga ke- berpdah dar sae ke sae j pada v,,,...,, j,,3 u ( u ) adalah waku sampa duda ke-j aau jada ke-k meggalka sae aau., j, k j,,..., m, k,,..., m h jka duda meggal pada u, j, j, j, u h jka jada meggal pada,k x da y merupaka usa masuk dar sr da suam dar pasaga ke-. ( x, ) ( a e )( ) F ( )( ) * k 3 3 x x da ( y, ) ( a e )( ) F ( )( ) * k 3 3 y y dega a j da k j uuk j, da waku sejak kemaa pasagaya Dega megguaka hukum gomperz persamaa loglkelhood ersebu mejad l x v y v B C ( C ) x v B C ( C ) d l( B C ) l( C ) l( C )
6 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 8 y v d l( B C ) v d l( ) u, j k x 3 l ae BC d j k x 3 h l a e B C, j u, k k y 3 l3 ae BC d k k y 3 h l a e B C, k Dmaa B C da B, C merupaka parameer Gomperz uuk moralas sr da, suam pada sae. B C da B, C merupaka parameer Gomperz uuk, moralas sr da suam pada sae da. Lagkah selajuya adalah memaksmumka fugs lkelhood d aas yau dega mecar urua parsalya yag dsamaka dega uuk l l B C, l l B Demka juga uuk l da l 3. l l C 3 Dega meyelesaka dar persamaa d aas dperoleh esmaor uuk masg-masg parameerya. Peeua Prem Asuras Jwa Mul-Lfe Survvorshp Pada model sem markov erdapa 3 kemugka kejada yag dapa dalam masg-masg pasaga, yau:. Suam da sr eap hdup sampa akhr perode pegamaa,. Isr eap hdup sampa akhr perode pegamaa eap suamya meggal pada suau waku d perode pegamaa, da 3. Suam eap hdup sampa akhr perode pegamaa eap srya meggal pada suau waku d perode pegamaa. Berdasarka formas ersebu, dapa dcar prem uggal bershya, yau: A E[ Z] E[ z ] T ( xy ) z f T ( xy ) () d z p () d xy xy
7 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 83 Dmaa, A a dega a e p xy p xy p d xy Sehgga dperoleh A e p p p d Peeua Cadaga xy xy xy Dberka cadaga (reserves) uuk asuras jwa mul lfe kou seumur hdup sebesar yag derbka uuk ( xydega, ) prem ahuaya doaska dega P A xy,. Berdasar pada prsp ekvales yau la harapa dar keruga prospekf pada waku, yag berar eraggug eap hdup sampa waku kemuda ddefska hubuga cadaga uuk eraggug yag mash hdup pada ahu berkuya. Secara formal, Uuk T( x), keruga prospekfya dapa dulska sebaga berku: T x, y xy, T x, y) L v P A a Cadaga sebaga suau la harapa dhug megguaka dsrbus bersyara (codoal dsrbuo) dar ssa usa pada saa uuk pasaga yag erseleks pada waku ( xy,, ) oas ya sebaga berku: xy, (, ) V A E L T x y Persamaa d aas dapa duls mejad xy xy xy V A A P A a xy,, A P A a x, y xy x y Persamaa d aas meyaaka bahwa cadaga merupaka selsh aara la sekarag akuara uuk asuras jwa mul lfe seumur hdup pada usa x dega la sekarag akuara dar prem ahu berkuya.
8 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 84 Sud Kasus Hasl pada pembahasa derapka pada daa auas jo lfe da las survvor yag daa dperoleh pada Jumlah daa yag dguaka adalah 6 pasaga suam sr. Berku rgkasa daaya, Tabel. Rgkasa Daa Umur (suam) Jumlah Jumlah kemaa 5 umur umur umur umur Toal Umur (sr) Jumlah Jumlah kemaa 5 umur umur umur umur Toal Dar abel d aas dapa dlha jumlah kemaa suam lebh bayak darpada sr yau hampr 3 kal lpa. Hasl esmas parameer pada model sem markov adalah sebaga berku; Tabel. Hasl esmas parameer Parameer Esmas Sd.error B C B C
9 force of moraly wfe afer bereaveme.4.7. force of moraly husbad afer bereaveme..6. force of moraly wfe...3 force of moraly husbad.8..6 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 85 a k.55 a.54 k Dar hasl ersebu dapa dbua force of moraly pada sae da, yau: *.55 7 x ( x, ) ( e )( ) da * y ( y, ) (.54 e )( ) berku merupaka plo dar force of moraly plo plo plo 3 plo Gambar. Plo force of moraly pada model sem markov Dar plo ersebu dapa dlha pegaruh kehlaga pasaga erhadap force of moraly dawal kehlaga saga gg eap megalam peurua serg berambahya waku.berdasarka gederya ampak plo dar sr lebh lamba uru dbadgka suam meadaka kemaa pasaga pada sr lebh berpegaruh darpada suam.
10 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 86 Cooh peeua prem da cadaga Msalka g dcar besar prem uggal bersh asuras berjagka ahu da cadaga pada ahu ke 8 dmaa dkeahu usa sr ( x) 58, usa suam ( y) 6 da suku buga ( ) 6% Uuk meghug prem uggal bershya dguaka rumus berku: A e p p p d xy xy xy xy : Dega memasukka la-la esmaor kedalam persamaa ersebu da dega megguaka egras umerk dperoleh a 7.54,Dega demka, A a Jad besarya prem sekal bayar yag harus dbayarka oleh pasaga suam sr ersebu adalah sebesar.5657 Dega cara yag sama dperoleh a.8849 xy da A 8: 8 V A A P A a xy 8: xy8: Jad besar cadaga pada ahu ke -8 adalah xy8: PENUTUP Dar pembahasa d aas dapa dsmpulka sebaga berku:. Asums sem markov dapa dguaka dalam membua model akuara dar produk asuras jwa mul lfe.. Terdapa kedakbebasa aara waku hdup aara suam da sr dmaa dawal kehlaga pasagaya erjad pegkaa force of moraly eap dampak ersebu semak meuru serg berambahya waku 3. Dega megguaka asums sem markov dapa deuka prem da cadaga asuras jwa mul lfe yau dega rumus berku: xy : A e p p p d xy xy xy
11 Jural Wahaa Maemaka da Sas, Volume 8 Nomor, Aprl 4 87 V A A P A a DAFTAR PUSTAKA Akso, K Elemeary Numercal Aalyss Secod Edo. Joh Wley & Sos. Caada. Ba, Lee J da Egelhard, Max. 99. Iroduco o Probably ad Mahemacal Sascs. Calfora : Duxbury, 99 Bowers, N.L., Gerber, H.U., Hckma, J.C., Joes, D.A. da Nesb, C.J., 997, Acuaral Mahemacs d Edo, The Socey of Acuares, Iasca, Illos. Harawa, I G N Yud. 3. Pedekaa Model Mul Saus Markov Dalam Peeua Prem Asuras Jwa Mul-lfe. Ejoural udksha vol 3 o : Semar Nasoal FMIPA Udksha 3. Jasse, J., Maca, R., 6, Appled Sem-Markov Processes, Sprger Verlag, New York J, M., Hardy, Mary. da L, Johy Su-Hag.. Markova Approaches o Jo Lfe Moraly. Norh Amerca Acuaral Joural, Volume 5, umber 3. Lodo, Dck, 997, Survval Models ad Ther Esmao 3 rd Edo, Acex Publcao, Wsed Norberg, R Acuaral Aalyss of Depede Lves. Bulle of he Swss Assocao of Acuares : Ross, Sheldo M.. Iroduco o Probably Models h edo. USA : Elsever, Ic.
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
Lebih terperinciDISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
Lebih terperinciOleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Lebih terperinciHidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
Lebih terperinciINFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2
INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch
Lebih terperinciRISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
Lebih terperinciPENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
Lebih terperinciFORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE
FORMULA AKUMULASI FACKLER UNTUK CADANGAN PREMI BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Mara Buar-buar *, Hasra 2, Azskha 2 Mahasswa Progra S Maeaka 2 Dose Jurusa Maeaka Fakulas Maeaka da Ilu Pegeahua Ala Uversas
Lebih terperinciSTUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA
Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -
Lebih terperinciPenggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD
Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka
Lebih terperinciLOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
Lebih terperinciMetode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik
Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao
Lebih terperinciASURANSI KESEHATAN INDIVIDU PERAWATAN RUMAH SAKIT. Yuciana Wilandari Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Jln. Prof. H. Soedarto, S.H.
ASURASI KESEHAA IIVIU PERAWAA RUMAH SAKI Yucaa Wadar Jurusa Maemaka FMIPA UIP J. Prof. H. Soedaro, S.H., Semarag 575 Absrac. he Iddua Isurace Heah of he Hospa Care s a cooperao form o reduce hospa epeses.
Lebih terperinciEstimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
Lebih terperinciPengukuran Bunga. Modul 1
Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX
ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciAnalisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) 337-35 (31-98X Pr) D-165 Aalss Survval dega Model Regres Cox Webull pada Pedera Demam Berdarah Degue (DBD) d Rumah Sak Haj Sukollo Surabaya Edhy Basya, da I
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciDeclustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur
Decluserg Peaks Over Threshold Pada Daa Curah Huja Eksrm Depede d Sera Produks Pad Jawa Tmur Rosa Malka () da Suko () ()() Jurusa Saska, FMIPA, ITS, Isu Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN A.
25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciPREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia
PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE Eli Trisiai Hasriai Rola Pae Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam Uierias Riau Kampus Bia Widya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
Lebih terperinciREFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati
REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU
PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU 8345 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciEstimasi Parameter Model Logit pada Respons Biner Multivariat Menggunakan Metode Mle dan Gee
Jural ILMU DASAR Vol. 0 No.. 009 : 85 9 85 Esmas Parameer Model Log pada Respos Ber Mulvara Megguaka Meode Mle da Gee Esmag Parameers of Log Model o Mulvarae Bary Respose Usg Mle ad Gee Jaka Nugraha, Suryo
Lebih terperinciPENERAPAN MATEMATIKA PADA SISTEM PEMBAYARAN DISKRET DAN KONTINU ASURANSI KEMATIAN. Gina Nurnaeni 1 dan Sunarsih 2
PEERAPA ATEATIKA PAA SISTE PEBAYARA ISKRET A KOTIU ASURASI KEATIA Ga urae da Suarsh, Progra Sud aeaka Jurusa aeaka FIPA UIP Jl. Prof. H. Soedaro, S.H, Searag, 575 Absrac. As guaraee a lfe surace s hch
Lebih terperinciPemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)
Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciFINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)
INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga
Lebih terperinciSTUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc
STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha
Lebih terperinciBab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN
Bab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN 7 Movas Dmovas bab dega medskuska persamaa a hy by c, dega dak semua dar a, b, da c adalah ol Peryaaa a hy by dsebu beuk kuadrak dalam da y, sera erdapa deas a hy by a h [
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciDasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB
Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad
Lebih terperinciWAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciPERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU
PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU Dyah Rosa STEM Akamgas, Jl. Gajah Mada No. 38 Cepu E-mal: a_dyah@yahoo.com ABSTRAK Peramala produks d masa medaag saga
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciPENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DISCOUNT
PENGARUH PERENCANAAN PEMBELIAN BAHAN BAKU DENGAN MODEL EOQ UNTUK MULTIITEM DENGAN ALL UNIT DICOUNT Much. Djuad Jurusa Tekk Idusr Uversas Muhammadyah urakara Jl. Ahmad Ya Tromol Pos Pabela urakara emal:
Lebih terperinciRangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR
Lebih terperinciPENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 05, No. 2 (206), hal 79-86 PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Sii Faimah, Neva Sayahadewi, Shaika Marha INTISARI
Lebih terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciSTRUKTUR MARKOV PADA MASALAH LAJU KREDIT Riri Syafitri Lubis
STRUKTUR MARKOV ADA MASALAH LAJU KREDIT Rr Syafr Lubs Dose Jurusa eddka Maemaka Fakulas Tarbyah IAIN - SU Jl. Wllem Iskadar asar V Meda Esae, 37 تجريدي: تستخدم هذه الدراسة نموذج ماركوف (Markov) لتحليل
Lebih terperinciPendekatan Model Markov Dalam Penentuan Premi Tunggal Bersih Asuransi Jiwa Multi-Life
Sear Nasoal FMIP UNDIKSH III Tah Pedekaa Model Markov Dala Peea Pre Tggal Bersh sras Jwa Ml-Lfe I Gs Noa Yd Harawa Jrsa Peddka Maeaka FMIP Udksha, Sgaraja harawa.ah@gal.co bsrak Pada akalah, dgaka odel
Lebih terperinciManajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS
Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defs Pemelharaa Pemelharaa aau perawaa (maeace) merupaka kegaa uuk mejaga aau memelhara faslas-faslas da peralaa pabrk, sera megadaka perbaka, peyesuaa aau peggaa yag dperluka uuk medapaka
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada
Lebih terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE
2 ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE Sri Purwati 1, Johaes Kho 2, Aziskha 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika FMIPA Uiversitas Riau email : srii_purwatii@yahoo.co.id
Lebih terperinciPenurunan Persamaan Perpetuitas dan Anuitas
SEMINR NSIONL MTEMTIK DN PENDIDIKN MTEMTIK UNY 2016 Peurua Persamaa Perpetutas da utas T - 6 Bud Fresdy Fakultas Ekoom da Bss Uverstas Idosa bstrak Mahasswa bss da akutas, debtor bak, da vestor memerluka
Lebih terperinciPENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Mayag Novhta Sar *, Bustam, Sgt Sugarto Mahasswa Program Stud S Matematka FMIPA Uverstas Rau Dose Fakultas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive
BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru
Lebih terperinciPENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
ENAKSI DUAL ATIO-UM-ODUT UNTUK ATA-ATA OULASI ADA SAMLING AAK SEDEHANA hrsta ajata, Frdaus, Haposa Srat Mahasswa rogram Stud S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu egetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciBAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
Lebih terperinciRancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
Lebih terperinciPREMI TAHUNAN ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN HUKUM DE MOIVRE UNTUK STATUS GABUNGAN
PREMI TAHUNAN ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN HUKUM DE MOIVRE UNTUK STATUS GABUNGAN Nurma Harisa * Johaes Kho 2 Aziskha 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika a Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciMETODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2
METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinciMODEL PENILAIAN ASPEK AFEKTIF AKHLAK MULIA BERBASIS DATA LINGUISTIK
MODEL PENILAIAN ASPEK AFEKTIF AKHLAK MULIA BERBASIS DATA LINUISTIK Sr Adaya 1 T-13 1 Jurusa Peddka Maemaka FMIPA UNY adaya_uy@yahoo.com Absrak Pelaa aspek afekf d sekolah merupaka proses pegambla kepuusa
Lebih terperinciCADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE
CADANGAN ROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Tara Mustka 1, Johaes Kho 2, Azskha 2 1 Mahasswa rogra S1 Mateatka 2 Dose Jurusa Mateatka Fakultas Mateatka da Ilu egetahua Ala
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran
Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinci