PENAKSIR PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT
|
|
- Verawati Irawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PEAKSIR PRODUK AG EFISIE UUK RAA-RAA POPULASI PADA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKA Dw Andn *, Frdaus, Arsan Adnan Mahasswa Progra S Mateata Dosen Jurusan Mateata Faultas Mateata Ilu Pengetahuan Ala Unverstas Rau Kapus Bnawdya Peanbaru, 893, Indonesa * andhen_ath@yahoo.co ABSRAC hs paper dscusses two product estators for the populaton ean n the rando saplng, those are the product estator n sple rando saplng and product estator n raned set saplng usng the auxlary varable quartles gven by Al- Oar [Internatonal Journal of Huan and Socal Scences., 4 (009), pp. 8-85]. he two estators are based estators. he ost effcent estator s the estator that has the sallest ean square error obtaned by coparng the ean square error of each estator. Keywords: product estator, based, quartles, sple rando saplng, ran set saplng and ean square error ABSRAK Pada artel n dbahas dua penasr produ untu rata-rata populas pada saplng aca, yatu penasr produ pada saplng aca sederhana penasr produ pada saplng berperngat enggunaan uartl yang dajuan oleh Al-Oar [Internatonal Journal of Huan and Socal Scences., 4 (009), pp. 8-85]. Kedua penasr n erupaan penasr bas. Penasr yang efsen erupaan penasr yang el ean square error terecl yang dperoleh ebandngan ean square error dar asng-asng penasr. Kata unc: penasr produ, bas, uartl, saplng aca sederhana, saplng berperngat ean square error. PEDAHULUA Penasr produ erupaan suatu etode yang dgunaan untu enngatan eteltan suatu penasr, engabl anfaat hubungan antara varabel yang
2 dtelt varabel tabahan [4]. Bentu uu penasr produ sederhana untu rata-rata populas ddefnsan C, asus bahwa rata-rata populas dar varabel tabahan detahu. Dsn adalah rata-rata sapel dar varabel yang dtelt adalah rata-rata dar varabel tabahan. Dar penasr produ sederhana, Al-Oar [] engajuan sebuah penasr produ enggunaan paraeter uartl uartl 3 sepert q q, () adalah penasr produ untu rata-rata populas pada saplng aca sederhana, adalah rata-rata sapel pada saplng aca sederhana q adalah uartl 3. Dar edua penasr produ aca sederhana tersebut, Al-Oar [] engadaptas ebal enjad penasr produ pada saplng berperngat. Penasr produ untu rata-rata populas pada saplng berperngat ddefensan q q, () Ŷ adalah penasr produ untu rata-rata populas pada saplng berperngat, adalah rata-rata sapel pada saplng berperngat. Penasr produ untu rata-rata populas tersebut asng-asng erupaan penasr bas. Maa untu endapatan penasr produ yang efsen adalah enghtung MSE untu asng-asng penasr. Sean ecl MSE yang dperoleh aa aan sean efsen.. SAMPLIG ACAK SEDERHAA Pengablan sapel aca sederhana erupaan suatu etode untu engabl unt sapel dar unt populas, sehngga setap eleen C sapel yang berbeda epunya esepatan yang saa untu dplh sebaga unt sapel. Pengablan sapel n adalah pengablan sapel aca tanpa pengebalan agar araterst unt-unt lebh aurat [4]. Untu penaran sapel aca sederhana, varans ovarans rata-rata sapel secara berturut-turut adalah
3 V f, Cov f,,. f 3. SAMPLIG ACAK BERPERIGKA Saplng berperngat pertaa al dteuan oleh McIntyre [5]. McIntyre enggunaan saplng berperngat sebaga penggant dar saplng aca sederhana untu enasr rata-rata populas. Pengablan sapel berperngat erupaan suatu proses pengablan n unt sapel dar populas beruuran dlauan pengablan unt sapel dar populas enggunaan etode saplng aca sederhana. Sapel aca sederhana tersebut eudan dbag enjad set. Dar set pertaa, unt terecl pertaa dplh sebaga sapel. Pada set edua, dplh unt terecl edua sebaga sapel. Proses n dlanjutan sapa pada set dplh unt terbesar sebaga sapel. Keseluruhan proses n dulang sebanya n sehngga enghaslan sapel beruuran n. Unt-unt sapel yang dperoleh n dsebut sapel berperngat. Sapel berperngat erupaan salah satu sapel yang ungn pada saplng aca sederhana [3]. Untu penaran sapel berperngat, varans ovarans rata-rata sapel secara berturut-turut adalah Var Cov(, ),,,,. 3
4 4. BIAS DA MSE PEAKSIR PRODUK UUK RAA-RAA POPULASI Bas MSE penasr produ untu rata-rata populas pada saplng aca sederhana () dalah B f CC MSE, (3) q,,, q C C C C. Bas MSE penasr produ untu rata-rata populas pada saplng berperngat () adalah B( ) MSE, (4) q. 5. PEAKSIR PRODUK AG EFISIE Untu enentuan penasr yang efsen dar penasr yang bas, dapat dtentuan cara ebandngan MSE dar penasr produ pada saplng aca sederhana (3) MSE dar penasr produ pada saplng berperngat (4), yatu MSE MSE 4
5 ( ) MSE ( ) MSE. (5) 6. COOH Contoh berut erupaan data tngat fertltas d Indonesa pada tahun 0 sepert terlhat pada abel. Untu engetahu rata-rata tngat fertltas eanfaatan nforas tabahannya yatu banyanya peaa alat ontraseps d tap-tap provns. Untu englustrasan penerapan saplng berperngat pada data n, dplh sapel beruuran 9 dar populas enggunaan etode saplng aca sederhana. Data sapel tersebut delopoan e dala 3 set asng-asng beruuran 3 ( = 3). Mengut etode saplng berperngat aa seluruhnya dlauan sebanya 3 al peneltan ( = 3). Inforas yang dperoleh dar data adalah sebaga berut : enunjuan anga fertltas julah peaa alat ontraseps. Dan dar abel dperoleh nforas sebaga berut : = 33,.776, q 53.7, , 0 ( ) = 3, , q 66., , ( ( ) Dengan ensubsttusan nla-nla yang dperoleh dar data anga fertltas peaa alat ontraseps e persaaan (5) aa dperoleh sebaga berut. Efsens saplng berperngat terhadap saplng aca sederhana pada q yatu ( ) Efsens saplng berperngat terhadap saplng aca sederhana pada q yatu 3 3) ( ) Sehngga dapat dspulan bahwa penasr produ dbandngan penasr produ 3. lebh efsen 5
6 abel. Anga Fertltas Peaa Alat Kontraseps d Indonesa ahun 0 o aa Provns Julah Peaa Alat Anga Kontraseps (%) Fertltas Aceh Suatera Utara Suatera Barat Rau Jab Suatera Selatan Bengulu Lapung Banga Beltung Kepulauan Rau DKI Jaarta Jawa Barat Jawa engah DI ogyaarta Jawa ur Banten Bal usa enggara Barat usa enggara ur Kalantan Barat Kalantan engah Kalantan Selatan Kalantan ur Sulawes Utara Sulawes engah Sulawes Selatan Sulawes enggara Gorontalo Sulawes Barat Maluu Maluu Utara Papua Barat Papua Suber [] DAFAR PUSAKA [] Al-Oar, A. I. F ew Product-ype Estators for he Populaton Mean Usng Quartles of the Auxlary Varable. Internatonal Journal of Huan and Socal Scences. 4, [] Ba Kependuduan Keluarga Berencana asonal. abel Anga Fertltas, Peaaan Kontraseps. Avalable fro: Dases pada Septeber 03. 6
7 [3] Chen, Z., Z. Ba & B. K. Snha Raned Set Saplng : heory and Applcaton. Sprnger, Berln Hedelberg ew or. [4] Cochran, W.G. 99. en Penaran Sapel, Eds Ketga. erj. Dar Saplng echnques, oleh Rudansyah & E.R Osan. UI Press, Jaarta. [5] Mcntyre, G. A. 95. A Method for Unbased Selectve Saplng Usng Raned Sets. Australan Journal. 3,
PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1.
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKAT Ryan Aresta Ral Suroso, Arsan Adnan, Rusta Efend r_yand7045@yaoo.co Maasswa Progra S Mateatka Dosen Jurusan Mateatka
Lebih terperinciPenaksiran Parameter dari Variansi Vektor pada Pengujian Hipotesis Kesamaan Matriks Kovariansi
Vol. 3 No. 7-77 Jul 06 Penasan Paaete da Vaans Veto ada Pengujan Hotess Kesaaan Mats Kovaans Nasah Sajang Absta Vaans veto euaan salah satu uuan dses data yang ddefnsan sebaga julah da seua eleen dagonal
Lebih terperinciPENENTUAN UKURAN CONTOH OPTIMUM DESAIN TWO STAGE CLUSTER SAMPLING (Studi Kasus Pendugaan Variabel Demografi di Kabupaten Blitar)
J. Sans IPA, Aprl 009, Vol. 5, o., Hal.: 66-70 ISS 978-873 PEETUA UKURA COTOH OPTIU DESAI TWO STAGE CLUSTER SAPLIG (Stud Kasus Pendugaan Varabel Deograf d Kabupaten Bltar) Rusda Yulyant* Pusat Peneltan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciBAB III SAMPLING BERKELOMPOK DAN SAMPLING BERKELOMPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS)
BAB III SAPLING BERKELOPOK DAN SAPLING BERKELOPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS) 3. Saplng Berkelopok Populas elk konds yang berbeda beda jka dlhat berdasarkan ukurannya. Pada pebahasan
Lebih terperinciINVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Analss Model Loglner Untu data yang bersfat ategor dan dapat dbentu pada suatu tabel ontngens, dapat danalss dengan analss odel loglner. Model loglner dgunaan untu enganalss eungnan
Lebih terperinciAnalisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
Lebih terperinciBAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
Lebih terperinciBab VII Contoh Aplikasi
Bab VII Contoh Aplkas Dala bab n akan dberkan lustras tentang aplkas statstk penguj VVVS dala eontor kestablan atrks korelas pada proses produks dudukan kabel tegangan tngg (flange) d PT PINDAD (Persero).
Lebih terperinciMODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciKOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK EKSPONENSIAL UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN PROPORSI PADA SAMPLING GANDA
KOMBIASI PEAKSIR RASIO-PRODUK EKSPOESIAL UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA PROPORSI PADA SAMPLIG GADA ke Selna *, Arsman Adnan, Sgt Sugarto Mahasswa Program S Matematka Dosen jurusan Matematka Fakultas
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN METODE FUZZY C-MEANS DAN SUBTRACTIVE FUZZY C-MEANS. Baiq Nurul Haqiqi 1, Robert Kurniawan 2. Abstract
Analss Perbandngan (Baq urul Haqq) AALISIS PERBADIGA METODE FUZZY C-MEAS DA SUBTRACTIVE FUZZY C-MEAS Baq urul Haqq, Robert Kurnawan, Jurusan Koputas Statst, Seolah Tngg Ilu Statst (STIS) Eal: qq0693@naver.o,
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciPenerapan Diagram Kontrol Multivariat np pada Proses Produksi Hexagon Bolt M16x75mm di PT. Timur Megah Steel Gresik
1 Penerapan Dagra Kontrol Multvarat np pada Proses Produs Hexagon Bolt M16x75 d PT. Tur Meg Steel Gres Febranto, Muhaad Mashur 1, dan Luca Ardnant Jurusan Statsta, Faultas Mateata dan Ilu Pengetuan Ala,
Lebih terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciPEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Lebih terperinciPengendalian Kualitas Proses Produksi Tube Plastik Di Pt. X Menggunakan Peta Kendali P Multivariat
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (3) 33-35 (3-98X Prnt) D-95 Pengendalan Kualtas Proses Produks Tube Plastk D Pt. X Menggunakan Peta Kendal P Multvarat Ia Rdo Rarso, Luca Ardnant, dan Muhaad Mashur
Lebih terperinci*Corresponding Author:
Prosdng Senar Sans dan Teknolog FMIPA Unul Perode Maret 016, Saarnda, Indonesa ISBN: 978-60-7658-1-3 Pengendalan Kualtas Produk Menggunakan Peta Kendal T Hotellng Dan Analss Keapuan Proses Untuk Data Multvarat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciANALISIS KONSTRUKSI DAN SIFAT BCH CODE
KNM XVI -6 Jul 202 UNPAD, Jatnangor ANALISIS KONSTRUKSI DAN SIFAT BCH CODE ACHMAD FAHRUROZI, M.SI,2, SRI MARDIYATI, M.KOM 2 Unverstas Gunadara Depok, achad.fahruroz@yahoo.co.d 2 Unverstas Indonesa Depok,
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)
Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Permasalahan Cutting Stock Satu Dimensi
A 2 LANDASAN TEORI 2. Perasalahan Cuttng Stoc Satu Dens Perasalahan Cuttng stoc erupaan suatu perasalahan ang uncul arena bana paa aplasna ala bang pernustran. Msalan ala pernustran au, bagaana eanaeen
Lebih terperinciSeminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004
Senar asonal Aplas enolog Inforas 004 ogyaarta, 9 Jun 004 Perancangan Jarngan Syaraf ruan Upan Bal Berbass ndows Stud Kasus Pengenalan uer Arab Sauel Luas, Arnold Arbowo, Sepren Faultas Ilu Koputer Unverstas
Lebih terperinciPenerapan Aljabar Matrik Dalam Analisa Masukan-Keluaran Elistya Rimawati 6)
ISSN : 693 73 Penerapan Aljabar Matrk Dala Analsa Masukan-Keluaran Elstya Rawat 6) Abstrak Analsa asukan-keluaran bertolak dar anggapan bahwa suatu sste perekonoan terdr atas sector-sektor yang salng berkatan.
Lebih terperinciPENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD
ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Lebih terperinciBAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciKOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK PROPORSI EKSPONENSIAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA., R. Efendi 2, H.
KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK PROPORSI EKSPONENSIAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING AAK SEDERHANA A. F. Indraan *, R. Efend, H. Srat Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas
Lebih terperinciMODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA. Disusun Oleh: Kuncoro Asih Nugroho, M.Pd., M.Sc.
MODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA Dsusun Oleh: Kuncoro Ash Nugroho, M.Pd., M.Sc. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKAN DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA YOGYAKARTA BAB I METODE
Lebih terperinciSTATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil
Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan
Lebih terperinciUKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a
UKURAN SAMPEL Prof. Dr. H. Almasd Syahza, SE., MP Emal: asyahza@yahoo.co.d Webste: http://almasd. almasd.staff. staff.unr.ac.d Penelt Senor Unverstas Rau Penentuan Sampel Peneltan lmah hampr selalu hanya
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 19 November
Prosdng Senar asonal Mateatka, Unverstas Jeber, 19 oveber 014 73 PEDEKAA SMALL AREA ESIMAIO PADA SCA SAISIC UUK PEDEEKSIA KAOG KEMISKIA (Adaptaton Of Sall Area Estaton o Scan StatstcFor Detecton Hotspot
Lebih terperinciPelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon
Pelabelan Total Ss Ajab Pada Subkelas Pohon Hlda Rzky Nngtyas, Dr Daraj, SS, MT [] Jurusan Mateatka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber (ITS Jl Aref Rahan Hak, Surabaya 60 E-al: daraj@ateatkatsacd
Lebih terperinciIII. EVALUASI METODE PENARIKAN CONTOH PADA PENDUGAAN PRODUKTIVITAS KOMODITAS HORTIKULTURA
4 III. VALUASI TOD PNARIKAN CONTOH PADA PNDUGAAN PRODUKTIVITAS KOODITAS HORTIKULTURA 3.. Gabaran Uu etode Penarkan Contoh Penarkan contoh atau saplng erupakan suatu proses nferens engena keseluruhan (populas
Lebih terperinci2. TINJAUAN PUSTAKA. Pada model berbasis area diasumsikan bahwa peubah yang menjadi perhatian merupakan fungsi dari rata-rata peubah respon, = g( )
. INJAUAN PUSAKA. Model Area Kecl Model area kecl erupakan odel dasar dala pendugaan area kecl. Model n dkelopokkan enjad dua kelopok yatu odel berbass area (basc area level odel odel berbass unt (basc
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciPENDEKATAN METODE BAYES UNTUK PENDUGAAN PENGARUH INTERAKSI PADA MODEL AMMI. (Bayesian Approach for Estimating Interaction Effect of AMMI Model)
PROSIDING ISBN: 978-979-6353-3- PENDEKATAN METODE BAYES UNTUK PENDUGAAN PENGARUH INTERAKSI PADA MODEL AMMI (Bayesan Approach for Estatng Interacton Effect of AMMI Model) Pka Slvant, Kharl A. Notodputro,
Lebih terperinciPerbandingan Mean Squared Error (MSE) Metode Prasad-Rao dan Jiang-Lahiri-Wan Pada Pendugaan Area Kecil
Vol. 2, 2017 Perbandingan Mean Squared Error (MSE) Metode Prasad-Rao dan Jiang-Lahiri-Wan Pada Pendugaan Area Kecil Widiarti 1*, Rifa Raha Pertiwi 2, & Agus Sutrisno 3 Jurusan Mateatika, Fakultas Mateatika
Lebih terperinciMODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL)
MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL) 1. Konse Dasar Sngle Index Model. Forula SIM untuk Sekurtas 3. SIM untuk Sekurtas Tunggal 4. SIM untuk Portofolo 5. Portofolo Otal Berdasarkan SIM Munya Alteza
Lebih terperinciModel Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR)
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 1, No 1, (Sept 2012) ISSN: 2301-928 A-34 Model Peraalan Pasokan Energ Prer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Lnear Regresson (FLR) Hkayangkara Putr Purwareta, I Gust Ngurah Ra
Lebih terperinciPERMASALAHAN LOKASI (Model Dasar) [2]
PERMASALAHAN LOKASI Model Dasar [] Technques of Contnuous Space Locaton Probles Medan ethod» Rectlner / Manhattan / Ct bloc dstance Contour-Lne ethod» Constructs regons bounded b counter lne hch provde
Lebih terperinciMedian Method. Types of Distance Rectilinear distance / Manhattan distance / City block distance / rigth-angle distance / rectangular distance
30/05/04 Technques of Contnuous Space Locaton Probles PERMASALAHAN LOKASI Model Dasar [] Medan ethod» Rectlner / Manhattan / Ct bloc dstance Contour-Lne ethod» Constructs regons bounded b counter lne hch
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL
Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah
Lebih terperinciPENERAPAN LOGIKA FUZZY DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK JALUR PEMINATAN MAHASISWA
onferens Nasonal Sste dan Inforatka 09; Bal, Noveber 4, 09 PENERAPAN LOGIA FUZZY DALAM PENGAMBILAN EPUTUSAN UNTU JALUR PEMINATAN MAHASISWA Sauel Lukas*, Melayana**, Wlla Sson* * Jurusan Teknk Inforatka
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga
Lebih terperinciBenyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN
METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.
Lebih terperinciModel Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR)
JURNAL TEKNIK POMITS Vol, No, (22) -6 Model Peraalan Pasokan Energ Prer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Lnear Regresson (FLR) Hkayangkara Putr Purwareta, Nur Wahyunngsh 2, dan I Gust Ngurah Ra Usadha 3
Lebih terperinciBAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA 2.1 Citra
TINJAUAN USTAKA.1 Ctra Menurut Gonzalez 00 ctra dartkan sebaga bentuk representas dua dens -D dar ntenstas cahaa ang dtuls sebaga fungs f dana dan enunjukkan letak koordnat dan ttk tersebut dtunjuk oleh
Lebih terperinciPEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL
PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI AWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL Mega Pradpta, Madu Ratna, I Nyoan Budantara urusan Statstka Fakultas MIPA Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber
Lebih terperinciProsedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d
Lebih terperinciPEMODELAN SISTEM TANGKI-TERHUBUNG DENGAN MENGGUNAKAN MODEL FUZZY TAKAGI-SUGENO
28 MAKARA, EKOLOGI, VOL. 1, O. 1, APRIL 26: 28-33 PEMODELA SISEM AGKI-ERHUBUG DEGA MEGGUAKA MODEL FUZZY AKAGI-SUGEO Ares Subantoro Departeen Eletro, Faultas en, Unverstas Indonesa, Depo 16424, Indonesa
Lebih terperinciUji Rank Mann-Whitney Dua Tahap
Statistika, Vol. 7 No., 55 60 Mei 007 ji Rank Mann-Whitney Dua Tahap Teti Sofia Yanti Dosen Jurusan Statistika FMIPA NISBA. Abstrak ji rank Mann-Whitney adalah salah satu bentuk pengujian dala analisis
Lebih terperinciBAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
Lebih terperinciPERBANDINGAN UNJUK KERJA ALGORITMA PSO DAN ALGORITMA ABCO PADA OPTIMASI PENGENDALI PID (Studi Kasus Pada Model Motor DC)
SEMINAR NASIONAL ke 8 Tahun 2013 : Rekayasa Teknolog Industr dan Inforas PERBANDINGAN UNJUK KERJA ALGORITMA PSO DAN ALGORITMA ABCO PADA OPTIMASI PENGENDALI PID (Stud Kasus Pada Model Motor DC Dw Ana Ratna
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,
BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu
Lebih terperinciPENERAPAN METODE GENERAL REGRESSION DALAM PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA MASYARAKAT KOTA BOGOR RAHAYU WULANDARI
PENERAPAN METODE GENERAL REGRESSION DALAM PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA MASYARAKAT KOTA BOGOR RAHAYU WULANDARI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciSTUDI ALIRAN DAYA MENGGUNAKAN JARING SARAF TIRUAN COUNTERPROPAGATION TERMODIFIKASI
Senar Nasonal Aplas Tenolog Inforas 8 (SNATI 8 ISSN: -5 Yogyaarta, Jun 8 STUDI ALIRAN DAYA MENGGUNAKAN JARING SARAF TIRUAN COUNTERPROPAGATION TERMODIFIKASI Arullah,, Ontoseno Penangsang, Maurdh Hery Purnoo
Lebih terperinciANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS
ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS Ihwannul Khols, ST. MT. Unverstas 7 Agustus 945 Jaarta hols27@gmal.com Abstra Pengenalan pola data
Lebih terperinciMETODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT &
UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT & LETAK Untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengena suatu populas atau sampel Ukuran yang merupakan wakl kumpulan data mengena populas atau sampel
Lebih terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression
JURNAL EKNIK IS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-3539 (3-97 Prnt) D- Pemodelan Anga Buta Huruf d Kabupaten/Kota se-jawa mur dengan Metode Geographcally Weghted t Regresson Nndya Kemala Astut, Purhad, dan Shof
Lebih terperinciLucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman
Lucas Theorem Untu Mengatur Penympanan Memor yang Lebh Aman Hendra Hadhl Chor (135 8 41) Program Stud Ten Informata ITB Jalan Ganesha 1, Bandung e-mal: hendra_h2c_mathematcan@yahoo.com; f1841@students.f.tb.ac.d
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 terperinciKLASIFIKASI DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN METODE RUANG FASE TEREKONSTRUKSI
Prosdng Senar asonal Manajeen Teknolog VI Progra Stud MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 2007 KLASIFIKASI DATA TIME SERIES MEGGUAKA METODE RUAG FASE TEREKOSTRUKSI Muhaad Jusuf, Rully Soelaan Progra Stud Magster
Lebih terperinciBAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
Lebih terperinciPROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM. DENGAN Principal Component Analysis (PCA)
PROPERT DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN Prncpal Component Analyss (PCA) Oleh : Hanna aa Parhusp, usp, Deva eawdyananto a dan Bernadeta Desnova Kr Program Stud Statstka
Lebih terperinciPENAKSIR YANG EFISIEN DARI KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA. Mahasiswa Program S1 Matematika
PEAKIR AG EFIIE DARI KOMIAI PEAKIR RAIO-PRODUK UTUK RATA-RATA POPUAI PADA AMPIG ACAK ERTRATA tevani amosir * Arisman Adnan Haposan irait Maasisa Program Matematia Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia
Lebih terperinciAPLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K
Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH Yun Yulda dan Muhammad Ahsar K Program Stud Matematka Unverstas
Lebih terperinciPeramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting
Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155
Lebih terperinciPENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.
PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. Fanny Ayu Octavana dan Dra. Luca Ardnant, MT. Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinci5.. Kekakuan Portal Bdang (Plane Frae) BAB 5 ANASS STRUKTUR PORTA BANG Struktur plane rae erupakan suatu sste struktur ang erupakan gabungan dar seulah eleen (batang) d ana pada setap ttk spulna danggap
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciBAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus
BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan merupakan cara atau langkah-langkah yang harus dtempuh dalam kegatan peneltan, sehngga peneltan yang dlakukan dapat mencapa sasaran yang dngnkan. Metodolog peneltan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.3.1 Tempat Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger Gorontalo khususnya pada sswa kelas VIII. 3.3. Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan selama
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA. Latar Belakang. Statistika Deskriptif
PENDAHULUAN Latar Belaang Persangan harga dan spesfas pada ndustr noteoo yang sean etat engharusan produsen encar nforas yang leh aurat engena tngah lau dan engnan onsuen terhadap spesfas seuah noteoo.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciV = adalah himpunan hingga, dan misalkan
BAB III ALJABAR HIPERGRAF 3. Hpergraf Defns Msalkan { v, v2,..., vn} V = adalah hpunan hngga, dan salkan ε = {, I} adalah koleks dar hpunan bagan dar V. Koleks ε enjad E suatu hpergraf pada V jka hpergraf.
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciPEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION
PEMODELAN INGKA KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPAEN LAMONGAN DENGAN PENDEKAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION Marsa Rfada 1, Purhad 1) Mahasswa Magster Jurusan Statsta, Insttut
Lebih terperinciPENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI
PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION Oleh : SOEMARTINI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA dan ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN JATINANGOR 008 DAFTAR ISI Hal DAFTAR
Lebih terperinciFUZZY PREFERENCE RELATION UNTUK MEMBANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN MULTI-CRITERIA PEMILIHAN SUPPLIER
Konferens Nasonal Sste dan Inforata 2008; Bal, Noveber 5, 2008 FUZZY PREFERENCE RELATION UNTUK MEMBANTU PENGAMBILAN KEPUTUSAN MULTI-CRITERIA PEMILIHAN SUPPLIER Gregorus S. Budh ), Isa Irawan 2), Jan S.
Lebih terperinci