PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI DIPLOMA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
|
|
- Yohanes Oesman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 emar Nasoal APTIKOM (EMNATIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, - Oktober PEMILIHAN MAHAIWA BERPRETAI DIPLOMA MENGGUNAKAN METODE TOPI Dyah Herawate,, Eto Wuryato () Program tud D stem Iformas Fakultas Vokas Uverstas Arlagga () Program tud stem Iformas Fakultas as da Tekolog Uverstas Arlagga Emal: dyahherawate@gmal.com, etowuryato@gmal.com Abstrak Achevemet studet electo s a actvty to select ad provdg awards to studets who reached hgh performace currcular, co-currcular, ad etracurrcular. Ths s a good thg for studet ther work at campus, ther culture of achevemet ad apprecato to them. Evetually, achevemet tudet ca rase ther dgty ad uversty. I the process of selecto volves cosderato or crtera: GPA, scetfc work, achevemet seeded ad Eglsh. ce the umber of crtera used, ths causes dffcultes sortg so that t becomes a terestg problem. I ths study, to obta the sequece of studets wth good performace based o desred crtera, we used Techque for Order Preferece by mlarty to Ideal oluto (TOPI) method. The used data came from the Vocatoal Faculty of the Uversty of Arlagga that s a ew faculty wth Dploma tudy Program. TOPI method produces a deal soluto to the decso resultg because each alteratve decso s ot oly judged the advatages but also evaluated the weakesses. Keywords: Achevemet tudet electo, TOPI, Vocatoal Faculty of the Uversty of Arlagga.. Pedahulua Pemlha Mahasswa Berprestas (Mawapres) merupaka kegata rut yag dlakuka setap tahu oleh Dkt sejak tahu. Kegata Mawapres merupaka sebuah kegata utuk memlh atau mecar da memberka peghargaa kepada mahasswa yag berhasl mecapa prestas tgg, bak kurkuler, kokurkuler, maupu ekstrakulkuler. Kegata berdampak postf pada budaya berprestas da megharga prestas serta karya mahasswa d kalaga pergurua tgg. Mawapres secara lagsug atau tdak lagsug dapat megagkat martabat mahasswa da pergurua tggya. Oleh karea tu, d setap pergurua tgg perlu ddetfkas mahasswa yag dapat melakuka keduaya da dberka peghargaa sebaga mahasswa yag berprestas, yak dega melakuka seleks mahasswa berprestas tgkat pergurua tgg. Prosedur pemlha mawapres dlaksaaka secara berjejag mula dar tgkat program stud/jurusa, departeme, fakultas, pergurua tgg (uverstas/sttut/sekolah tgg), hgga d tgkat asoal. Kegata Mawapres dseleggaraka dalam dua kelompok pemlha, yatu Mawapres Program arjaa da Mawapres Program Dploma. Berdasarka pedoma dar Dkt (), perbedaa peyeleggaraa terutama terletak pada prosedur pemlha da atau cara pelaa. Proses pemlha mahasswa berprestas merupaka permasalaha yag melbatka bayak pertmbaga. Mafaat dar proses pemlha adalah utuk mecapa tujua akhr yag dgka yatu medapatka mahasswa yag tepat berdasarka krtera-krtera yag telah dtetuka. Karea bayakya krtera yag dguaka, hal mejad sebuah permasalaha tersedr. D dalam peyelesaaya, dperluka sstem pedukug keputusa dega multkrtera. stem yag bsa membatu meyelesaka masalah adalah stem Pedukug Keputusa (PK). Kosep PK dkemukaka pertama kal oleh cott Morto pada tahu sepert djelaska oleh Turba []. Morto medefska ckal bakal PK tersebut sebaga sstem berbass komputer yag teraktf, yag membatu pegambla keputusa dega megguaka data da model utuk memecahka persoala-persoala tak terstruktur. epert dyataka dalam Hwag [] bahwa Techque for Order Preferece by mlarty to Ideal oluto (TOPI) ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk jarak terpajag dar solus deal egatve. Kosep bayak dguaka pada beberapa model Mult Attrbute Decso Makg (MADM) utuk meyelesaka masalah keputusa secara prakts
2 emar Nasoal APTIKOM (EMNATIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, - Oktober karea kosepya sederhaa da mudah dpaham, komputasya efse, da memlk kemampua utuk megukur kerja relatf dar alteratfalteratf keputusa dalam betuk matemats sederhaa. ebaga fakultas baru, saat Fakultas Vokas Uverstas Arlagga megelola seluruh program stud dploma yag ada d Uverstas Arlagga. aat Fakultas Vokas megelola Program tud D, da Program tud D. Program tud sebelumya beraug d bawah fakultas. Pada tahu, sudah dlakuka pemlha Mawapres d Fakultas Vokas. Utuk pemlha mahasswa berprestas, baga kemahasswaa juga tdak boleh melakukaya dega sembaraga karea hal tu aka membulka ketdakadla bag mahasswa yag lebh berprestas d bdag tersebut. Dega bayakya program stud da mahasswa yag dkelola oleh Fakutas Vokas, juga meyebabka masalaah mejad lebh kompleks. Peelta bertujua utuk meyelesaka meyelesaka permasalaha pemlha mahasswa berprestas d Fakultas Vokas Uverstas Arlagga dega megguaka Techque for Order Prferece by mlarty to Ideal oluto (TOPI). Dega megguaka TOPI, aka dperoleh keputusa yag mampu memberka alteratf atau sara yag terbak dalam meetuka mahasswa berprestas. Dega dtetuka mahasswa terbak d tgkat Fakultas, da medapat persetujua dar Uverstas, kaddat terbak aka dkrm utuk bersag d tgkat asoal. TOPI memberka solus dega meghaslka ragkg atau uruta utuk semua mahasswa yag medaftar da megkut seleks mawapres.. Metodolog Lagkah-lagkah yag dlakuka utuk medapatka peyelesaa permasalaha mahasswa berprestas d Fakultas Vokas Uverstas Arlagga adalah sebaga berkut:: (). Megaalss atura-atura pelaa dega megacu pada pedoma pemlha mahasswa berprestas program dploma yag dkeluarka oleh DIKTI []. Adapu krtera pemlhaya merujuk pada kerja dvdu mahasswa yag terdr atas lma usur, yatu : a. IP Kumulatf b. Karya tuls c. Pecapaa prestas yag duggulka, d. Kemampua berbahasa Iggrs atau bebrbahasa la yag mejad bahasa resm PBB e. Keprbada. Program dploma yag merupaka jes peddka vokas, meyapka lulusa utuk pekerjaa dega keahla terapa tertetu atau sarjaa terapa, maka bdag pelaa dbatas pada rumpu lmu terapa, yag dbag mejad bdag Rekayasa da bdag No Rekayasa. () Meerapka metode TOPI utuk meyelesaka masalah yag tmbul dalam peetua mahasswa berprestas program dploma. ecara umum, prosedur TOPI megkut lagkah-lagkah sebaga berkut []: a. Meormalsas matrks keputusa Masg-masg eleme matrks D dormalsas utuk memperoleh matrks R. la r j dhtug dega rumus berkut: r j j m j.. () b. Matrks keputusa yag sudah dormalsas dbobot dega bobot w w..., da matrks Y bsa w W dhtug dega cara berkut: wr wr... wr Y..... () w r m wrm... wrm c. Meetuka solus deal postf (IP) da solus deal egatf (IN). olus deal postf A + da solus deal egatve A - dapat ddasarka pada ormalzed weghted ratg (Y j ): A + y, y,..., y.. () y..., y Dega A + = A + = A- ma m m ma j j j j, jka j adalah atrbut baya jka j adalah atrbut keutuga jka j adalah atrbut keutuga jka j adalah atrbut baya d. Meghtug jarak atara la alteratf dega IP da IN Jarak atara alteratf A dega IP drumuska sebaga berkut: j j.. () Jarak atara alteratf A dega IN drumuska sebaga berkut:.. () j j
3 emar Nasoal APTIKOM (EMNATIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, - Oktober e. Meetuka la preferes utuk setap alteratf C.. () f. Merakg alteratf. (). Membadgka hasl perakga atara perhtuga stadart dega megguaka metode TOPI. kor stadart utuk mahasswa ke- dhtug dega rumus: skor stadart - j w j () j. Pembahasa Dalam seleks mahasswa berprestas d Fakultas Vokas UNAIR, dguaka usur.usur-usur yag dla da bobotya atara la: a. Ideks Prestas Kumulatf (IPK), dega bobot %; b. Karya tuls yag terdr atas la tulsa da presetas, dega bobot %; c. Prestas/Kemampua yag Duggulka, dega bobot %; da d. Bahasa Iggrs, dega bobot %. Keprbada dmasukka d dalam usur karya tuls, yag dla pada saat presetas karya lmah. Dar prod yag ada d Fakultas Vokas UNAIR, medaftar peserta sebayak mahasswa dega data dapat dlhat pada tabel. Tabel. Nla mahasswa utuk tap krtera Mahasswa Krtera A,,, B,,, C,, D,,, E,,,, F,,,, G,, H,,,, I,,, J,,,, Keteraga:. KTI = Karya Tuls Ilmah. KBI = Kemampua Bahasa Iggrs. PKYD = Prestas/Kemampua yag duggulka Dar data d atas, selajutya aka dlakuka proses peragkga mahasswa dega megguaka metode TOPI. Lagkah awal yag dlakuka adalah dega meormalsas matrks keputusa dega megguaka rumus (), dega hasl sepert pada tabel. Tabel. Normalsas Matrks keputusa Mahassw Krtera a A,,,, B,,,, C,,,, D,,,, E,,,, F,,,, G,,,, H,,,, I,,,, J,,,, etelah dlakuka terhadap matrks keputusa, lagkah selajutya adalah melakuka pembobota dega memgguaka bobot W,,.,, Bobot dtetuka berdasarka atura dar DIKTI. Hasl pembobota dega megguaka rumus () bsa dlhat pada tabel. Tabel. Matrks keputusa terormalsas terbobot Mahassw Krtera a A,,,, B,,,, C,,,, D,,,, E,,,, F,,,, G,,,, H,,,, I,,,, J,,,, olus deal postf (IP) A + da solus deal egatve (IN) A - utuk setap krtera dhtug dega
4 emar Nasoal APTIKOM (EMNATIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, - Oktober megguaka rumus (). Dalam permasalaha semua atrbut merupaka atrbut keutuga. Tabel. Nla IP da IN utuk keempat krtera A+,,,, A-,,,, Lagkah berkutya adalah meghtug jarak atara la alteratf dega matrks IP atau dega megguaka rumus (), jarak atara la alteratve dega matrks IP atau dega rumus (). Nla preferes dhtug dega megguaka rumus (). Haslya bsa dlhat pada table. Tabel. Jarak la alteratf dega IP da IN Mahasswa Prefer A,,,, B,,,, C,,,, D,,,, E,,,, F,,,, G,,,, H,,,, I,,,, J,,,, Berdasarka la preferes, selajutya dlakuka peragkga yag meujukka uruta mahasswa berprestas, dega ragkg terbakya adalah mahasswa dega la preferes tertgg. Hasl peragkga bsa dlhat pada tabel. Tga mahasswa dega ragkg tga tergg berturut turut adalah mahasswa G, I da C. Utuk evaluas, hasl dar peragkga TOPI dbadgka dega peragkga dega megguaka rumus stadart yatu rumus (). Tabel. Perbadga Hasl Perakga metode stadart dega TOPI Mhs kor Ragkg Ragkg Prefer tadart tadart TOPI A,, B,, C,, D,, E,, F,, G,, H,, I,, J,, Berdasarka hasl perbadga ragkg pada tabel, meujukka bahwa kedua metode memberka hasl yag sama utuk ragkg sampa, da ragkg. Perbedaa terjad pada rakg,,. Hal dsebabka karea skor la ketga poss tersebut berdekata. Utuk tahap selajutya aka dbuat aplkas sstem pedukug keputusa yag mampu memberka alteratf atau sara yag terbak dalam meetuka mawapres. D dalam aplkas tersebut juga aka dtambahka metode la sebaga baha pertmbaga dalam pegambla keputusa. erta aka dguaka logka fuzzy, utuk merepresetaska ketdakpasta, ketdakjelasa, ketdaktepata, da kebeara parsal. Utuk refersya aka dguaka [] da [].. Kesmpula Dega megguaka data mahasswa, meujukka bahwa metode TOPI memberka hasl yag sama utuk beberapa ragkg jka dbadgka dega metode stadart. Hal dsebabka karea terdapat perbedaa yag yata pada la masg-masg krtera. Tetap jka lalaya berdekata, bsa memberka hasl yag berbeda. Dalam kegata seleks mahasswa berprestas, perbedaa bsa memberka masuka terhadap keputusa yag aka dambl. Beberapa faktor yag mempegaruh hasl perhtuga dega megguaka metode TOPI dalam masalah seleks mawapres sela la krtera, bobot krtera, juga sfat dar krtera. Daftar Pustaka [],. Pedoma Pemlha Berprestas Program Dploma, Drektorat Jedral Pembelajara da Kemahasswaa Kemetera Rset Tekolog da Peddka Tgg, Jakarta. [] Che hu-je, da Chg-La Hwag,. Fuzzy Multple Attrbute Decso Makg. Verlag Berl Hedelberg: prger. [] Hwag, Chg-La, da Kwagsu Yoo.. Multple Attrbute Decso Makg - Methods ad Applcato. Verlag Berl Hedelberg: prger. [] aghafa,.,. Mult-crtera Group Decso Makg Usg Modfed Fuzzy TOPI Procedure. IEEE,. [] Turba, E., Jay E. Arosos, Tg-Peg Lag,. Decso upprots ystems ad Itellget ystems. Peerbt Ad, Yogyakarta
5 emar Nasoal APTIKOM (EMNATIKOM), Hotel Lombok Raya Mataram, - Oktober
FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, Tahu 015, Halama 67-76 Ole d: http://ejoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK MENGGUNAKAN MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING (MADM) TECHNIQUE
Lebih terperinciANALISIS PENGGABUNGAN METODE SAW DAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN DOSEN
Semar Nasoal Iformatka 2013 (semasif 2013) ISSN: 1979-2328 UPN Vetera Yogyakarta, 18 Me 2013 ANALISIS PENGGABUNGAN METODE SAW DAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN DOSEN Gregorus
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 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. 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 terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciPEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB (STUDI KASUS : PT. Asaputex Jaya, Tegal)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahu 2016, Halama 663-672 Ole d: http://eoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI
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 terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
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 terperinciRANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS. 2)
RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS I Putu Eratama 1), I Gede Arya Utama ) 1) ) Jurusa Sstem Iformas. Sekolah Tgg Maajeme Iformatka
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
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 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 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 terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinciKOMPUTASI METODE SAW DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB UNTUK PEMILIHAN JENIS OBJEK WISATA TERBAIK (Studi Kasus : Pesona Wisata Jawa Tengah)
ISSN: 339-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor, Tahu 6, alama 89-98 Ole d: http://eoural-s.udp.ac.d/dex.php/gaussa KOMPUTASI METODE SAW DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB UNTUK PEMILIAN JENIS OBJEK WISATA
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN BUAH RAMBUTAN DENGAN KUALITAS TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
ISSN 2548-8368 (meda ole) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN BUAH RAMBUTAN DENGAN KUALITAS TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Yosa aro Za, Mesra 2, Efor Buulolo 3 Mahasswa Tekk Iformatka
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKALAH SEMINAR TERBAIK
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKALAH SEMINAR TERBAIK Deborah Kurawat 1), Azhar S.N. 2) 1) Program stud Sstem Iformas STMIK AKAKOM Jl. Raya Jat No 143 Karagjambe Yogyakarta 2) Jurusa Ilmu Komputer
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciNORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
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 terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
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
BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Sstem Pedukug Keputusa Meurut Prof Dr Praud Atmosudro, SH, keputusa adalah suatu pegakhra darpada proses pemkra tetag suatu masalah atau problema utuk meawab pertayaa apa yag harus
Lebih terperinciPenyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)
Jural Sas Matematka da Statstka, Vol., No. I, Jauar ISSN - Peyelesaa Sstem Persamaa Ler Kompleks Dega Ivers Matrks Megguaka Metode Faddev Cotoh Kasus: SPL Kompleks da Hermt F. rya da Tka Rzka, Jurusa Matematka,
Lebih terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
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 terperinciPembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 202) ISSN: 20-928X A-7 Pembobota da Optmas Utuk Pemlha Dstrbutor PT Maa Ghodaqo Shddq Lestar Teas N. Qurawat, Subcha, Suhud Wahyud Jurusa Matematka, Fakultas
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB
Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d
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 terperinciPembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (202) -5 Pembobota da Optmas Utuk Pemlha Dstrbutor PT Maa Ghodaqo Shddq Lestar Teas N. Qurawat, Suhud Wahyud, Subcha Jurusa Matematka, Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua
Lebih terperinciUJIAN TUGAS AKHIR LOGO. Kamis, 28 Januari Oleh : Heny Nurhidayanti. Dosen Pembimbing : INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA
LOGO UJIAN TUGAS AKHIR Kams, 28 Jauar 200 Oleh : Hey Nurhdayat 206 00 059 Dose Pembmbg : Drs. Sulstyo, MT JURUSAN MATEMATIKA FMIPA INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA Pedahulua Order dar customer
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Desa Penerima Program Desa Siaga pada Dinas Kesehatan Kota Banjar
Jural Tekolo Iformas Poltekk Telkom Vol., No. 4, November 202 Sstem Pedukug Keputusa Peetua Prortas Desa Peerma Program Desa Saga pada Das Kesehata Kota Baar Ira Yuar, Mahmud Imroa 2, Reto Nov Dayawat
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciSUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS
C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran
TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas
Lebih terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciPemilihan Pemasok Terbaik dengan Metode. (Studi Kasus : CV. Becik Joyo)
1 Pemlha Terbak dega Metode TOPSIS Fuzzy MCDM (Stud Kasus : CV. Bek Joyo) Sedy Pradaa Putra, Soy Suaryo Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm, Surabaya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciPOLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA
MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua
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 terperinciUji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah
Prosdg Statstka ISSN 40-45 Uj Modfkas Pergkat Bertada Wlcoxo Utuk Masalah Dua Sampel Berpasaga 1 Wl Soldayah St Suedar 3 Lsur Wachdah 1, Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Tamasar No. 1
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciIII BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan
III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar
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 terperinciI adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
Lebih terperinciBAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN
Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
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 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUBKONTRAK PRODUKSI SARUNG TANGAN MENGGUNAKAN METODE ENTROPY DAN TOPSIS
Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUBKONTRAK PRODUKSI SARUNG TANGAN MENGGUNAKAN METODE ENTROPY DAN TOPSIS Jamla Akaem
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
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 terperinciKALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.
KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr
Lebih terperinciBAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Internet Service Provider Dengan Metode TOPSIS
Sstem Pedukug Keputusa dalam Pemlha Iteret Servce Provder Dega Metode TOPSIS Galh Hedro Martoo 1, D Satoso 2 Jurusa Tekk Iformatka STMIK Bumgora Mataram Mataram, Idoesa Emal : galh.hedro@stmkbumgora.ac.d,
Lebih terperinciBAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI
BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
Lebih terperinciAnalisis Kriteria Investasi
Uverstas Guadarma TUJUAN Setelah mempelajar Bab dharapka mahasswa dapat memaham: Apakah gagasa usaha (proyek) yag drecaaka dapat memberka mafaat (beeft), bak dlhat dar facal beeft maupu socal beeft. Pelaa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk
Lebih terperinciANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,
Lebih terperinciPENGHITUNGAN SENSITIVITAS HARGA OPSI EROPA DALAM BERBAGAI METODE NUMERIK
PENGHITUNGAN SENSITIVITAS HARGA OPSI EROPA DALAM BERBAGAI METODE NUMERIK Ddt Bud Nugroho Program Stud Matematka, Fakultas Sas da Matematka Uverstas Krste Satya Wacaa Jl. Dpoegoro 5-60 Salatga 507 Jawa
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 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 terperinciPenarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB
Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR
Lebih terperinciJurnal Sketsa Bisnis Vol. 2 No. 1 Agustus 2015 Page 18
ANALISA WAKTU BAKU PRODUKSI DOMPET DENGAN PENDEKATAN PETA TANGAN KIRI DAN TANGAN KANAN PADA CV. XYZ DI PASURUAN Hasa Bashor 1), Rosyatul Umam ) 1) Dose Tekk dustr Fakultas Tekk Uverstas Yudharta Pasurua
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta
Lebih terperinciTATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.
TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar
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 terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1
8 III. MEODOLOGI PEELIIA A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela X SMA eger Bagurejo Lampug egah tahu pelajara 009/00 ebayak 75 orag yag terdtrbu dalam lma kela dmaa tgkat kemampua
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokas da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d Tambu Bekas, Jawa Barat, dega pertmbaga bahwa Kota Bekas merupaka kota sedag, dega kemudaha akses da juga memlk jumlah peduduk yag cukup
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa
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 terperinciSudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi
Sudaryato Sudrham Permutas da Kombas Permutas Permutas adalah bayakya peelompoka sejumlah tertetu kompoe ya dambl dar sejumlah kompoe ya terseda; dalam setap kelompok uruta kompoe dperhatka Msalka terseda
Lebih terperinci3.1 Biaya Investasi Pipa
BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da
Lebih terperinciX a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
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 METODOLOGI PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan yang akan diteliti oleh penulis, maka metode
4 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode da Desa Peelta Berdasarka permasalaha yag aka dtelt oleh peuls, maka metode peelta yag dguaka yatu metode deskrptf komparatf (descrptvecomparatve). Sebagamaa yag
Lebih terperinci