DETEKSI OBYEK PEJALAN KAKGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
|
|
- Yandi Widjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 DEEKSI OBYEK PEJALAN KAKGGUNAKAN EODE PRINCIPAL COPONEN ANALYSIS DAN SUPPOR VECOR ACHINE Augrah Pratama Effed, Yudh Purwaato, S.Kom,.Kom, Ruy Soeama, S.Kom,.Kom 3. Fautas eoog Iformas, Isttut eoog Sepuuh Nopember (IS), Surabaya, 60, Idoesa E-ma: Abstras Detes obye peaa a ebh sut darpada medetes obye a area orag dapat meuua gera yag bervaras. Sea tu peaa a uga memaa berbaga es da wara paaa yag berbeda. Oeh area tu dperua suatu metode yag robust yag dapat medetes varabtas yag tgg tersebut. Daam tugas ahr sstem detes obye yag dusua megguaa Prcpa Compoet Aayss (PCA) yag dguaa utu meredus dmes da asfas megguaa Support Vector ache (SV). Redus dmes data dapat megata auras da performa sstem. System dapat medetes peaa a dar depa da beaag. Has u coba terhadap metode yag dbuat mem tgat auras hgga mecapa 95%.. Kata uc : Prcpa Compoet Aayss,Support Vector ache, Detes Obye, Peaa Ka. Pedahuua asaah detes obye dapat dhat sepert masaah asfas, bagamaa membedaa obye yag g ddetes dega obye yag a. Detes obye peaa a ebh sut darpada medetes obye a area peaa a dapat meuua gera yag bervaras. Sea tu peaa a uga memaa berbaga es da wara paaa yag berbeda[]. Oeh area tu dperua suatu metode yag robust yag dapat medetes varabtas yag tgg tersebut. Baya sea sstem detes obye yag dbagu focus pada detes waah. eryata metode yag dguaa utu detes waah dapat dguaa utu detes obye peaa a. Baya sea sstem detes obye peaa a meggua formas geraa, amera stats, atau focus pada tracg. Daam paper dmpemetasa sebuah sstem detes obye peaa a megguaa PCA (Prcpa Compoet Aayss) sebaga metode utu meredus dmes[] da SV (Support Vector ache) sebaga metode utu asfas smaa sebuah ctra masu edaam eas peaa a atau eas bua peaa a.detes obye peaa a dbagu pada ctra stats da gray eve.. Prcpa Compoet Aayss Saah satu metode yag dguaa pada detes obye megguaa metode Prcpa Compoet Aayss. D daam aass data terdapat d maa obye data mem ftur daam umah besar sehgga redus ftur mead saah satu sous daam meyeesaa masaah tersebut. Redus ftur dapat megata efses da auras dar aayss data. Saah satu metode yag dguaa utu meredus ftur atau dmes adaah PCA. PCA meghasa seumah vetor bass orthoorma daam betu umpua vetor ege dar suatu matrs ovara tertetu, yag dapat secara optma merepresetasa dstrbus data. Kumpua vetor bass tersebut dguaa utu membetu suatu sub ruag data dega dmes yag ebh ec da merepresetasa data baru dar data awa. Vetorvetor bass yag membetu ruag baru dperoeh dar proses pecara vetor ege (egevector) da a ege (egevaue) dar suatu matrs ovara tertetu, sehgga ruag baru tersebut dapat dsebut dega ruag ege. Prcpa Compoet Aayss suses dguaa d daam pegeaa waah da pegeaa obye. Persamaa stadard PCA adaah sebaga berut. eggat satu set dar ctra, masgmasg mem uura r x c. asg-masg ctra yag drepresetasa sebaga vetor oom Z yag mem paag rc. Rata-rata obye ddefsa dega : μ = () = C, ovaras matrs, ddefsa dega : C = = ( )( μ ) μ ()
2 Prcpa compoet merupaa vetor ege dar ovaras matrs. Kemuda vetor-vetor ege daam matrs dsusu terurut megec berdasara a egeya. Jad vetor oom pertama dar matrs aa mempuya a ege yag ebh besar darpada a ege utu vetor oom berutya. Kumpua vetor p dapat dhtug dega megguaa persamaa : ( μ ) p = e (3) d maa e merupaa vetor ege dar ovaras matrs yag mem a ege yag postf. p merupaa matrs yag dguaa utu redus dmes. Utu medapata data orga dapat dega megguaa umpua p yag bersesuaa, utu mereostrus vetor dapat dhtug dega megguaa persamaa : = e p + μ (4) Kemuda data asa dproyesa e vetor p sehgga data asa tersebut aa berurag dmesya yag memeprcepat proses omputas da auras. Dagram ar dar proses Prcpa Compoet Aayss dapat dhat pada gambar. D daam te SV berusaha meemua fugs pemsah (asfer/hyperpae) terba datara fugs yag tda terbatas umahya utu memsaha dua macam obye[3]. Hyperpae terba adaah hyperpae yag tereta d tegahtegah atara dua set obye dar dua eas. ecar hyperpae terba euvae dega memasmaa marg atau ara atara dua set obye dar eas yag berbeda. erdapat beberapa data yag tda dapat dpsaha secara er atau o eary separabe data. Sehgga peu daua perubaha pada metode SV yag basa. etode metrasformasa data e daam dmes ruag ftur (feature space) sehgga dapat dpsaha secara er pada feature space. Feature space daam prateya basaya mem dmes yag ebh tgg dar vetor put (put space). Ha megabata omputas pada feature space mug sagat besar, area ada emuga feature space dapat mem umah feature yag tda terhgga. Sea tu, sut megetahu fugs trasformas yag tepat. Utu megatas masaah, pada SV dguaa ere trc [4]. etode yag popuar dguaa utu memetaa dar put space e feature space yatu metode ere poyoma. Fugs ere poyoma mem betu persamaa, ( ) = ( ) + ) K (5) Proses pecara hyperpae/asfer pada feature space sama dega pecara hyperpae pada data yag dpsaha secara er pada put space. Peghtuga ara d ( w, b; x) tt x dar hyperpae ( w, b) adaah, s = Z μ μ = = w, x + b d( w, b; x) = (6) w C = ( μ )( μ ) = λ Z, e Z Hyperpae optma dperoeh dar memasmaa marg, ρ, berdasara batasa yag dbera persamaa berut. y w, x + b, =, K = (7) p = e ( μ ) Gambar. Dagram ar Prcpa Compoet Aayss 3. Support Vector ache Sehgga ara atara bdag pembatas dapat detahu sama dega memmuma w. w Oeh area tu hyperpae yag memsaha data secara optma dapat dmmaa mead, Φ ( w ) = w (8) dega batasa persamaa (7). Agar ebh mudah utu dseesaa, persamaa (8) dubah e daam persamaa Lagrage(Lagraga) yag dtuua pada persamaa berut,
3 Φ( w, b, ) = w ( y [ w, x + b] ) (9) = Daam mpemetasya proses asfas dbag mead tahap yatu trag da testg. Dagram proses trag dapat dhat pada gambar. d maa merupaa Lagrage mutpers. Lagraga harus dmmaa terhadap w, b da memasmaa terhadap 0. Prma Lagraga as memuga utu dubah e dua agar ebh mudah daam peyeesaaya, maxw ( ) = max = = y y + = (0) ( ) = ( ) + ) K da oeh area tu sous dar masaah datas dbera persamaa, * = argm = = y y = () dega batasa: 0, =, K = = 0 () y erdapat a utu setap data peatha. Data peatha yag mem a > 0 adaah support vector sedaga ssaya mem a = 0. Dega dema fugs eputusa yag dhasa haya dpegaruh oeh support vector. Proses peghtuga a dapat daua megguaa quadratc programmg yag teah dsedaa dega merumusaya e daam quadratc programmg probem da dseesaa dega brary yag baya terseda daam aasa umer. Utu meyeesaa masaah pada o eary separabe data harus meaua modfas pada beberapa fugs yag ada. Pada persamaa () harus dtambaha fugs ere K(x,x ) yag yag meaua pemetaa dar o-ear e feature space.sehgga persamaa () berubah mead : Gambar Dagram ar trag SV sedaga dagram ar proses testg pada SV dapat dhat pada gambar 3. * = arg m = = y y K = (3) tetap costrat yag dguaa tetap sepert yag ada pada persamaa (). Sehgga fugs asfas pada o eary separabe data dapat drumusa mead : f s ( x ) y K( ) b = (3-3) d d + = dmaa x adaah support vector, s = umah support vector da x d adaah data yag aa dasfasa. Gambar 3 Dagram ar trag SV 3
4 4. U Coba da Evauas 4.. U Coba erhadap Peambaha Jumah Data rag Pada searo pertama daua peambaha umah data trag ba data trag peaa a maupu data trag bua peaa a emuda daua aass pegaruhya terhadap tgat auras daam u coba terhadap suatu data testg yag dph secara radom. Pada u coba umah data radom yag aa du berumah 500 peaa a da 500 bua peaa a, ere yag dguaa ere poyoma da a pagat ere. Sea tu pada u coba umah prcpa compoet yag damb uga tetap yatu 75 pada data peaa a da 75 pada data bua peaa a.has euara u coba terhadap peambaha umah data trag dapat dhat pada tabe. abe Perbadga auras terhadap peambaha umah data trag peaa a da bua peaa a Jumah data trag peaa a Jumah data trag bua peaa a gat Auras (%) terhadap data testg % % % % % Dar has yag terhat pada tabe tersebut dapat daass bahwa peambaha umah data trag peaa a maupu data trag bua peaa a tda berpegaruh terhadap tgat auras a umah prcpa compoet yag damb tetap. Ha dsebaba area umah prcpa compoet yag damb beum tetu mewa varas dar umah peambaha data. 4.. U Coba erhadap Peambaha Jumah Prcpa Compoet Pada searo etga daua peambaha umah prcpa compoet yag damb ba dar data trag peaa a maupu data trag bua peaa a emuda daua aass pegaruhya terhadap tgat auras daam u coba terhadap suatu data testg yag dph secara radom. Pada u coba umah data radom yag aa du berumah 500 peaa a da 500 bua peaa a. Has euara u coba terhadap peambaha umah prcpa compoet yag damb dhat pada tabe 3. Daam u coba ere yag dguaa ere poyoma da a pagat ere poyoma 4. abe Perbadga tgat auras terhadap peambaha umah prcpa compoet yag damb Jumah Prcpa Compoet Peaa Ka Jumah Prcpa Compoet bua peaa a gat Auras (%) % % % % % % Dar has yag terhat pada tabe tersebut dapat daass bahwa peambaha umah prcpa compoet peaa a berpegaruh terhadap tgat auras. Ha dsebaba area peambaha umah prcpa compoet peaa a yag damb dapat megata varas data yag damb sehgga bear-bear mewa varas data trag yag dguaa U Coba erhadap Peambaha Na Pagat Kere Poyoma Pada searo edua daua peambaha a pagat ere poyoma emuda daua aass pegaruhya terhadap tgat auras daam u coba terhadap suatu data testg yag dph secara radom. Pada u coba umah data radom yag aa du berumah 500 peaa a da 500 bua peaa a. Has euara u coba terhadap peambaha a pagat ere poyoma dapat dhat pada tabe. Daam u coba daua dega umah data 300 pada peaa a da 600 pada data bua peaa a. abe 3 Perbadga tgat auras terhadap peambaha a pagat ere poyoma Parameter ere gat Auras (%) % % % % Dar has yag terhat pada tabe 3 tersebut dapat daass bahwa peambaha a pagat ere poyoma berpegaruh terhadap a auras yag dhasa. gat auras data sema megat seaa dega pegata a pagat ere poyoma. Seteah daua u coba terhadap data testg yag sesua dega uura data tempate u coba daua terhadap data testg yag a yag mem uura tda sama dega tempate. Dar has u coba yag daua pada setap searo satu sampa dega searo tga data trag yag mem tgat auras terba ddapata dega 4
5 megguaa ere poyoma, parameter paat ere poyoma empat, da prcpa compoet 300 pada peaa a da 600 pada data bua peaa a. Na aurasya yatu %, dar has tersebut daua u coba terhadap data testg yag tda sesua uuraya dega data tempate. Has u coba dapat dhat pada gambar 4. dega pegamba 300 da 600 umah prcpa compoet yag damb. gat aurasya sebesar %. 4. Dar has u coba tgat auras terba uga dpegaruh a pagat ere poyoma. gat auras terba sebesar % yag dhasa dar a pagat ere poyoma DAFAR PUSAKA [] aago -Bora, Lus., Fuetes, Oac.007. Obect detecto usg mage recostructo wth PCA. Image ad Vso Computg. [] R. Gu, Steve.998. Support Vector aches for Cassfcato ad Regresso. Southampto [3] Sembrg, Krsatus Peerapa e Support Vector ache utu Pedetesa Itrus pada Jarga. Badug:Idoesa [4] Smth, Ldsay I. 00. A tutora o Prcpa Compoets Aayss. Gambar 4 Has u coba terhadap data testg yag uuraya berbeda dega data tempate Dar seuruh u coba ba u coba terhadap data testg yag mem uura sesua dega data tempate atau data yag mem uura tda sama dega data tempate dapat daass bahwa tgat auras dar proses detes peaa a tda haya dpegaruh oeh peambaha umah data trag tetap uga peambaha umah prcpa compoet yag damb da parameter ere poyoma. 5. Kesmpua Dar u coba yag teah daua da seteah megaass has pegua terhadap detes obye peaa a megguaa metode SV DAN PCA dapat damb beberapa esmpua atara a:. Detes obye peaa a dapat megguaa metode PCA (Prcpa Compoet Aayss) da SV (Support Vector ache).. Dar has u coba yag teah daua, tgat auras dar proses detes peaa a tda haya dpegaruh oeh peambaha umah data trag tetap uga peambaha umah prcpa compoet yag damb da parameter ere poyoma. 3. Dar has u coba yag daua tgat auras terba eta megguaa 300 data trag peaa a da 600 data bua peaa a, 5
STATISTIKA: 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 terperinciANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciadalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
Lebih terperinciMENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A **
MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS Aeke Iswa A ** Abstrak Apaba berhadapa dega data has meghtug yag berupa frekues, kemuda dtetuka varabe bebas da tak bebas yag berupa propors, maka
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
Lebih terperinciKAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
Lebih terperinciPEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROBABILISTIK BASIS RADIAL DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS SENSITIVITAS
PEBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROBABILISTIK BASIS RADIAL DENGAN ENGGUNAKAN ANALISIS SENSITIVITAS Hasaudd Program Stud Pedda atemata Uverstas Isam Neger Suta Syarf Kasm Rau, 893 hasaudd.ft@u-susa.ac.d
Lebih terperinciKARAKTERISTIK SISWA KELAS LAYANAN KHUSUS (KLK) DI SURABAYA UTARA. Oleh : Lina Firdausiyah ( )
KARAKTERISTIK SISWA KELAS LAYANAN KHUSUS (KLK DI SURABAYA UTARA Oeh : La Frdausah (36 Pembmbg : Prof. Dra. Susat Luwh, M.Stat, PhD. da Wbawat, S.S., M.S. ABSTRAK Keas Laaa Khusus (KLK merupaa saah satu
Lebih terperinciBAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA
BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3. Pegkodea Matrks Ketetaggaa Matrks ketetaggaa A adaah matrks smetr, sehgga, dega memh semua eeme pada dagoa utama da eeme-eeme dbawah dagoa utama, maka aka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
Lebih terperinciBAB III TEORI PERRON-FROBENIUS
BB III : EORI PERRON-FROBENIUS 34 BB III EORI PERRON-FROBENIUS Pada Bab III aa dbahas megea eor Perro-Frobeus, yatu teor hasl otrbus dar seorag matematawa asal Germa, Osar Perro da Ferdad Georg Frobeus
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciSTUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE
STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 50 K MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE Kade Ad Dw Purwaa 2205 00 038 dose pembmbg :. Ir. Syarffudd M M.Eg. 2.
Lebih terperinciAnalitik Data Tingkat Lanjut (Clustering)
6 September 06 Aatk Data Tgkat Lat Csterg Imam Chossod mam.chossod@gma.com Pokok Bahasa. Kosep Csterg. K-meas vs Kere K-Meas 3. Std Kass 4. Tgas Kosep Csterg Cster data dartka keompok. Dega demka, pada
Lebih terperinciAnalisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube
Aalsa Probablst Algortma Routg pada Jarga ypercube Zuherma Rustam Jurusa Matemata Uverstas Idoesa Depo 644. E-mal : rustam@maara.cso.u.ac.d Abstra Algortma routg pada suatu arga teroes suatu measme utu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinci8.4 GENERATING FUNCTIONS
8.4 GEERATIG FUCTIOS Fugs pembagt Fugs pembagt dguaa utu merepresetasa barsa secara efse dega megodea usur barsa sebaga oefse deret pagat dalam varabel. Fugs pembagt dapat dguaa utu: memecaha berbaga masalah
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 terperinciSTATISTIKA ELEMENTER
STATISTIKA ELEMENTER Statsta Apa tu statsta? Apa beda statsta dega statst? Populas? Sampel? Parameter? Sala Peguura: Nomal Ordal 3 Iterval 4 Raso Bagamaa r-r eempat sala d atas? Bera masg-masg otoh sala
Lebih terperinciMODIFIKASI KERNEL PCA PADA KELASIFIKASI AROMA MULTIKELAS
MODIFIKASI KERNEL PCA PADA KELASIFIKASI AROMA MULTIKELAS Zuhera Rusa,Beya Kusuopuro 2, Beawa Wdaa 3. Fauas MIPA, Jurusa Maeaa,Uversas Idoesa 2. Fauas Iu Kopuer, Uversas Idoesa. 3. Laboraoru Kopuas Ieeesa,
Lebih terperinciHIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Lebih terperinciM. Meftah Erryshady, Oni Soesanto, M. Ahsar Karim
Jura Matemata Mur da Terapa Epso Ju 4 Vo. 8 No. MULTI OBJECTIVE FUZZY LINEAR PROGRAMMING M. Meftah Erryshady, O Soesato, M. Ahsar Karm Program Stud Matemata Fautas MIPA Uverstas Lambug Magurat J. Jed.
Lebih terperincidan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel
Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura
Lebih terperinciBAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear
JURNL TKNIK ITS Vol. Sept ISSN: -97 - Implemetas lgortma Partcle Swarm utu Meyelesaa Sstem Persamaa Nolear rdaa Rosta Yudh Purwaato da Rully Soelama Jurusa Te Iformata Faultas Teolog Iformas Isttut Teolog
Lebih terperinciOPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK
Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah
3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa
Lebih terperinciBAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai
BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Lebih terperinciLEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M
JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciBukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Lebih terperinciBAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
Lebih terperinciJEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC
JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc
Lebih terperinciMETODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k
Prma: Jural Program Stud Pedda da Peelta Matemata Vol. 6, No., Jauar 07, hal. 7-59 P-ISSN: 0-989 METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l UNTUK BEBERAPA NILAI
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 terperinciS-7 PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MENGGUNAKAN METODE MINIMAX
POSIDING ISBN : 978-979-6353-8-7 S-7 PMBNTUKAN POTOFOLIO OPTIMAL MNGGUNAKAN MTOD MINIMAX L Fauzah eto Subet Jurusa Pedda Matemata FMIPA UNY ABSTAK Metode optmas portofoo Mmax bertujua memmuma rso masmum
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 DASAR DATA STATISTIK
UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL
Lebih terperinciSTATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
Lebih terperinciSISTEM DETEKSIRETINOPATI DIABETIKA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Vo 3, No 3Desember 03 ISSN 088-30 SISEM DEEKSIREINOPAI DIABEIKA MENGGUNAKAN SUPPOR VECOR MACHINE Wahyud Setawan, Ftr Damayant Manaemen Informata, Unverstas runooyo J. Raya eang PO. BOX, Kama, Bangaan,Madura
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,
Lebih terperinciH dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Lebih terperinciPemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
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 terperinciMateri Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat
Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 ANDAAN EOI Pada a aa dperlhata teor-teor yag erhuuga dega peelta sehgga dapat djada seaga ladasa erfr dalam melaua peelta da aa mempermudah dalam hal pemahasa hasl utama pada a erutya. eor terseut
Lebih terperinciEKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM
Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen
BAB DAAR TEOR ALRAN DAA. Umum,,3,4 stem teaga lstr Electrc ower stem terdr dar tga ompoe utama, atu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar ag membetu
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
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 terperinciHUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
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 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 2 KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB KAJIAN PUSAKA DAN DASAR EORI. Aass Dsrma Dsrma meruaa metode aass mutvarat yag bertuua utu memsaha obe egamata yag berbeda da megaoasa obe egamata baru e daam eomo yag teah ddefsa (Johso da Wcher,
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI. Suatu sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen
BAB DASA TEOI. Umum,,3,4 Suatu sstem teaga lstr Electrc ower System terdr dar tga ompoe utama, yatu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar yag membetu
Lebih terperinciANALISIS JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PASIEN RSUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGRESI GULUD
Jural as, Teolog da Idustr, Vol., No., Desember 04, pp. 48-57 IN 693-390 prt/in 407-0939 ole ANALII JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PAIEN RUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGREI GULUD
Lebih terperinciPENERAPAN OPTIMASI CHAOS DAN METODE BFGS (BROYDEN, BROYDEN, FLETCHER, GOLDFARB, AND SHANNO) PADA PENYELESAIAN PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN NONLINIER
PENERAPAN OPTIMASI CHAOS DAN METODE BFGS (BROYDEN, BROYDEN, FLETCHER, GOLDFARB, AND SHANNO PADA PENYELESAIAN PERMASALAHAN SISTEM PERSAMAAN NONLINIER Rully Soelama, Nur Chasa Faultas Teolog Iormas Isttut
Lebih terperinciEVALUASI OPERASI SISTEM TENAGA LISTRIK 5OO kv JAWA BALI MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
EVALUASI OPERASI SISTEM TENAGA LISTRIK 5OO V JAWA BALI MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Roy Chadrabuaa, Ad Soeprjato, Teguh Yuwoo Jurusa Te Eletro-FTI, Isttut Teolog Sepuluh Nopember Kampus ITS,
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 terperinciPENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA
PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Program Bilangan Bulat PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING)
Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 37 3 PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING) 3 PENDAHULUAN : Formulas Program Blaga Bulat da Aplasya Program Lear (LP) Program Lear basa dormulasa secara matemats
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. Karena vektor-vektor kolom X adalah bebas linear, maka L(ε) mempunyai n vektor eigen yang bebas linear. (Terbukti)
Karea vektor-vektor kolom X adalah bebas lear maka mempuya vektor ege yag bebas lear. erbukt eorema 9 Jka... adalah la ege dar maka... adalah la ege dar. BUK : salka... adalah la ege dar yag bersesuaa
Lebih terperinciSTUDI KOMPARASI METODE KLASTERISASI DATA K-MEANS DAN K-HARMONIC MEANS
STUDI OMPARASI METODE LASTERISASI DATA -MEANS DAN -HARMONIC MEANS I Made Wdartha Jurusan Imu omputer, Fautas Matemata dan Imu Pengetahuan Aam, Unverstas Udayana ema : madewdartha@cs.unud.ac.d Abstra Saah
Lebih terperinciPemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) ISSN: 337-35 (31-98X Prt D-5 Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa
Lebih terperinciEstimator Robust S Pada Model Seemingly Unrelated Regression. The S Robust Estimator in Seemingly unrelated Regression Model
Jural ILMU DASAR Vol. 9 No. Jul 008 : 5-7 5 Estmator Robust S Pada Model Seemgl Urelated Regresso he S Robust Estmator Seemgl urelated Regresso Model Sulato Jurusa Matemata FMIPA Uverstas Arlagga ABSRAC
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA
UNIVERSITAS INDONESIA STUDI KARAKTERISTIK NEURAL NETWORK ENSEMBLE BERBASIS FUNGSI EROR CROSS ENTROPY DAN KUADRATIS SKRIPSI ALIFIA FITHRITAMA 0706163590 FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO DEPOK
Lebih terperinciRangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
Lebih terperinciπ(x) 1 e JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-277
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 22) ISSN: 23-928X D-277 Klasfas Pase Hasl Pap Smear Test sebaga Pedetes Awal Upaya Peagaa D pada Peyat Kaer Servs d RS. X Surabaya dega Metode Baggg Logstc Regresso
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 terperinciTaksiran Distribusi Aggregate Loss Asuransi Mobil Menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) dalam Menentukan Premi Murni
Tasra Dstrbus Aggregate Loss Asuras Mobl Megguaa Fast Fourer Trasorm FFT dalam Meetua Prem Mur Tohap Maurug *, Mas Maaohas, Program tud Matemata, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Uverstas am Ratulag
Lebih terperinciAnalisis Pengendalian Kualitas Proses Pengantongan Semen di PT Semen Indonesia (Persero) Tbk dengan Pendekatan Six Sigma
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (15) 337-35 (31-98X Prt) D-54 Aalss Pegedala Kualtas Proses Pegatoga Seme d PT Seme Idoesa (Persero) Tb dega Pedeata Sx Sgma Ftrah Idra Cahya, Sr Mumpu Retagsh Jurusa
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciKajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d
Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
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 terperinciPelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur
Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da
Lebih terperinciModel Log Linier untuk Empat Dimensi. Log Linier Model for Four Dimentions
ural ESPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 015 SSN 085-789 Model Log Ler utu Empat Dmes Log Ler Model for Four Dmetos M. Ars Budyoo 1, Sr ayugs, a Puramasar 3 1 Maasswa Program Stud Statsta Faultas MPA
Lebih terperinciPemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa Statsta, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Teolog Sepuluh Nopember
Lebih terperinciSTATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis
STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma
Lebih terperinciMINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI
MINGGU KE-0 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI Hubuga atar koverges Hrark atar koverges dyataka dalam teorema berkut. Teorema Msalka X da X, X, X 3,... adalah varabel radom yag ddefska pada ruag probabltas yag
Lebih terperincib) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)
B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm
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 terperinciKarakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori
Ruag Basa Sesh ( Δ ),< < da Bebeaa Pemasaaha Kaatesas Podu Teso ( Δ) ( Δ) Musm Aso Juusa Matemata, FMIPA, Uvestas Lamug J. Soemat Bodoegoo No. Bada Lamug 3545 E-ma: asomath@ahoo.com ABSTRACT I ths ae we
Lebih terperinciKlasifikasi Parasit Malaria Plasmodium Vivax Pada Citra Sel Darah Merah Menggunakan Metode Support Vector Machine One Against All
Semar Nasoa Tekoog Iformas da Mutmeda 014 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 8 Februar 014 Kasfkas Parast Maara Pasmodum Vvax Pada Ctra Se Darah Merah Megguaka Metode Support Vector Mache Oe Agast A Ed Permata 1),
Lebih terperinciMEAN SQUARE ERROR TERKECIL DARI KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA
MEA QUARE ERROR TERKEIL DARI KOMBIAI PEAKIR RAIO-PRODUK UTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLIG AAK BERTRATA R Kurat *, gt ugarto, Ruam Efed Maasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk
5 BAB II KAJIAN TEOI A. Sstem Blaga eal Sstem blaga real adalah hmpua blaga real ag dserta dega operas pejumlaha da perala sehgga memeuh asoma tertetu (Martoo, 999). Sstem blaga real dotasa dega. Utu lebh
Lebih terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016
Prosdg Semar Nasoal Matemata da Pembelajaraya. Jurusa Matemata, FMIPA UM. Agustus 06 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN ARAH PENCARIAN RERATA ARITMATIKA Rumoo Bud Utomo Uverstas Muhammadyah Tagerag
Lebih terperinciTeknik Mengatasi Data Hilang pada Kasus Rancangan Blok Lengkapacak
Jural Sas Matemata da Statsta, Vol. 3, No., Jul 07 ISSN 693-390 prt/issn 407-0939 ole Te Megatas Data Hlag pada Kasus Racaga Blo Legapaca Rado Yedra, Muslm, Jurusa Matemata, Faultas Sas da Teolog, UIN
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu
Lebih terperinci