Bab 6 Probabilistic Nerual Network (PNN) Multinomial Dengan Algoritme Expectation Maximization (EM)
|
|
|
- Widya Rachman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Probablstc eral (P Mltnomal Dengan Algortme Exectaton Maxmzaton (EM Metodolog klasfkas ctra yang dkembangkan menggnakan Probablstc eral (P model mltnomal yang dotmalkan dengan algortme Exectaton Maxmzaton (EM. Selanjtnya engklasfkas nform otmal dtematkan ada sekma fs data dan deteks erbahan wlayah ntk menyelesakan masalah engolahan ctra. 6. Metodolog Klasfkas Unform P Model Mltnomal Banyak metode klasfkas ctra berdasarkan tekstr yang ddahl dengan menggnakan dasar engkran statstk ada Gray Level Co-occrrence Matrk (GLCM [6]. Berdasarkan beberaa std terdahl, daat dnyatakan bahwa teknk co-occrrence matrk memberkan ftr yang bak ntk klasfkas ctra terrama ntk ctra sensor otk dan Synthetc Aertre Radar (SAR. Dalam eneltan n akan dgnakan co-occrrence matrk sebaga maskan engklasfkas ctra dengan metode yang dentk dengan P. Berdasarkan fngs dskrmnan, Master (995 menyatakan bahwa fngs keraatan robabltas ada P daat ddekat oleh fngs keraatan aan yang tdak hanya terbatas ada Gassan []. Dalam eneltan n akan dgnakan fngs keraatan robabltas model mltnomal yang bersfat lebh adatf dan akomodatf terhada karakterstk data yang komleks [4]. Probablstc eral (P Gassan yang dkembangkan Donald dkk. tahn 99 berhasl dengan bak ntk data ctra sensor otk, sedangkan ntk data ctra sensor SAR memberkan hasl yang krang memaskan [7]. Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 69
2 Berdasarkan hal d atas, eneltan dsertas n menggnakan fngs keraatan mltnomal berdasarkan model Gray Level Co-occrence Matrx (GLCM, dan selanjtnya strktr neral network yang dkembangkan dsebt P model mltnomal. GLCM merakan sat model yang serng dgnakan dalam ekerjaan analss tekstr. Model n merakan transformas sat ctra tekstr menjad ctra dengan karakterstk yang bersfat homogen. Hal n dlakkan dantaranya agar mdah dalam ekerjaan klasfkas ata nterretas ctra. Matrk co-occrrence bers nformas tentang seberaa serng ata frekens kemnclan sat ksel dengan nla gray level g berada berdamngan ata bersamaan dengan ksel j dengan nla gray level g j secara horzontal ata Barat-Tmr ( o, vertkal ata Utara-Selatan (9 o, dagonal ata Tmr Lat Barat Daya ata Barat Lat Tenggara (45 o ata 35 o, dan berada ada jarak d =,,..,. Berkt n contoh erhtngan matrk co-occrrence [6]: Msal terdaat sejmlah ksel yang memlk gray level ada rentang 5 dengan kran 5 x 5 sebaga berkt: Pada arah o dan jarak d = (berdamngan langsng dtentkan melal langkahlangkah sebaga berkt:. Tentkan banyaknya gray level yang berbeda dalam ctra tersebt, kemdan rtkan dar kecl ke besar. Untk ctra d atas, terdaat 6 gray level yang berbeda, yat, 3, 4, 4, 6, dan 7. Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 7
3 . Bentklah matrk C berkran k x k dengan k adalah banyaknya gray level, sedangkan elemen a j -nya menyatakan jmlah kemnclan ksel dengan gray level g mncl berdamngan dengan ksel dengan gray level g j ada arah o dmana, j k. Untk ctra d atas k = 6 dan g =, g =3, g 3 =4, g 4 =5, g 5 =6, dan g 6 =7. Maka matrk C adalah sebaga berkt: C Probabltas occrrence (normalsas deroleh: ( Selanjtnya sebah ctra daat dreresentaskan sebaga matrk dar robabltas j berdasarkan co-occrrence =(,,,,, m,m yang dmodelkan dengan fngs keraatan mltnomal sebaga berkt []: j j ( n! (6., j j, j j! dan j n (6., j Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 7
4 Keterangan : ( : robabltas occrrence kelas, j : nomor gray level n : jmlah kemnclan ksel ada kelas j j : robabltas occrrence ksel dengan gray level berdamngan dengan gray level j dar kelas j : frekens kemnclan ksel ada kelas dengan gray level berdamngan dengan gray level j Berkt n ermmsan model dstrbs mltnomal, msal kemngknan kejadan kelas C, C, C 3,, C sebaga berkt [6]: kejadan C : n kal kejadan C : n kal... kejadan C : n kal. Ddefnskan banyaknya occrrence ntk seta kelas = {n, n, n 3, n. Probabltas occrrence dnyatakan:,, 3,, : P(n, n, n 3, n ;,, 3,, (6.3 Selanjtnya robabltas occrrence dnyatakan dengan Po dan o. P o n n n3 n n..... (6.4 3 j! ( n! ( n... n! o.... (6.5 n!( n! n!( n n! n!( n n... n! Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 7
5 ! o (6.5 n!. n!... n! Probabltas occrrence dnyatakan sebaga berkt : P(n! n. n... n,, n ;,,, o o (6.6 n!.n!...n!, n P! o n P(n, n,, n ;,,, Po (6.7 n! j P(n, n,, n ;,,, Po o! (6.8 n! j j n Msal X adalah sebah ftr, ( adalah robabltas ror kelas, dan ( x adalah robabltas osteror kelas dar ftr x, maka hbngan ftr x dengan kelas daat dnyatakan sebaga berkt []: ( x C( x, log (6.9 ( Berdasarkan ersamaan dbawah n : x ( x (6. x ( x (6. x ( x (6. x Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 73
6 x x ( x (6.3 x x x ( x (6.4 x ( x ( x ( x (5,5 ( x ( x (6.6 ( x ( x ( x ( x ( x ( (6.7 ( x ( x ( ( x (6.8 ( x ( x ( x ( x (6.9 ( ( x Maka C( ( x ( x x, log log (6. ( ( x ka j adalah robabltas occrrence dar ctra smber, j adalah robabltas occrrence dar kelas obyek, dan x j menyatakan robabltas occrrence data j maka : ( x ( x ata, j j j x j (6. ( x log xj (log j log j (6. ( x, j Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 74
7 Atran ketsan ftr X mask ke dalam kelas jka :, j v x j (log j log j xj(log j log j (6.3 Keterangan :, j,j : nomor gray level j : Probabltas occrrence kelas elathan v j : Probabltas occrrence kelas elathan v j : Probabltas occrrence smber x j : Probabltas occrrence kelas j 6. Arstektr dan Algortme P Model Mltnomal Terdr atas 4 nt lasan: nt maskan, nt ola, nt jmlah, dan nt ketsan. Unt maskan terhbng ke sema nt ola. Unt ola terhbng ke nt jmlah dar kelas yang sama. Unt jmlah terhbng ke nt katsan. Unt ketsan memtskan kelas (label dar maskan. Algortme Pelathan : Langkah-: Rekantsas ctra th ke dalam sejmlah gray level (6. Langkah-: Htng deskrtor co-occrrence ctra th (P j. Langkah-3: Untk seta kelas elathan, lakkan langkah 4-9 Langkah-4: Tentkan koordnat dan kran kelas elathan. Langkah-5: Htng deskrtor co-occrrence kelas elathan ( j Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 75
8 Langkah-6: Bat nt maskan (X j. Langkah-7: Bat nt ola sebanyak samel elathan (m seta kelas (k. Langkah-9: Lakkan embagan co-occrrence kelas elathan oleh cooccrrence ctra dan nyatakan sebaga bobot nt maskan dengan nt ola (V k jm. Langkah-: Bat nt jmlah sebanyak k kelas samel elathan dan hbngkan dengan nt ola dengan bobot koneks (w mk =. Langkah-: Bat nt ketsan dan hbngkan dengan nt jmlah. Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 76
9 Perhtngan Deskrtor Co-occrrence Unt Maskan X X X 3 X j X X X 3 X j X X X 3 X j V V V 3 V jm V m V m V 3m jm V k m V k m V k 3m V k jm Unt Pola Z Z Z 3 Z m Z Z Z 3 Z m Z k Z k Z k3 Z km W W W 3 W m W W W 3 W m W k W k W 3k W mk P P P k Unt mlah C k Xj : elemen ke-j dar co-occrrence maskan X V k jm : bobot neron maskan ke j ntk neron ola m dar kelas k W mk : bobot neron ola ke m ntk neron jmlah kelas k Gambar-6. : Arstektr P model Mltnomal Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 77
10 Algortme Pengjan: Langkah-: Untk seta ksel ctra j, lakkan langkah- langkah-4. Langkah-: Tentkan kran occrrence. Langkah-3: Htng deskrtor co-occrrence ksel j ( x j sebaga snyal maskan. Langkah-4: Untk seta nt ola m ada seta kelas, jmlahkan hasl kal snyal maskan dengan bobot yang bersesaan: net km xj(log j log j., j kemdan htng aktvasnya dengan fngs aktvas: z km f ( net km dan menerskan sebaga snyal maskan nt jmlah. Langlah-5: Seta nt jmlah k, jmlahkah hasl kal snyal maskan dengan bobotnya: net k = zkm.wmk m kemdan htng aktvasnya dengan fngs aktvas: P k f ( net k dan menerskan sebaga snyal maskan nt ketsan. Langkah-6: Unt ketsan melakkan emlhan nla maksmm dar nt jmlah : C( x = arg max{ P k ( x }, C : kategor obyek dar ksel j x kemdan melakkan klasfkas. Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 78
11 6.3 Otmalsas Probabltas Posteror Probabltas osteror yang dhaslkan engklasfkas erl dotmalkan dengan algortme Exectaton Maxmzaton (EM agar merakan reresentas yang otmal dar sat data nt. Ketsan klasfkas Probablstc eral (P model mltnomal menggnakan nla maksmm robabltas osteror oleh neron ketsan berdasarkan neron somas, dan eranan EM adalah ntk mengotmalkan robabltas osteror sebelm roses ketsan, maka roses otmalsas berada dantara nt ola dan nt somas. Proses algortme EM melal taha eksektas dan maksmsas. Taha eksektas daat dnyatakan dengan ersamaan [7] : Keterangan : f c ( ( ( x c c x L.. (6.4 ( ( x f ( x : robabltas osteror maskan x ntk kelas ( : robabltas ror kelas ( x : df maskan x ntk kelas : nomor kelas c : crrent Taha maksmalsas dnyatakan dengan ersamaan : ( Keterangan : L x arg max ( ln ( x.. (6.5 : nomor kelas + : estmas selanjtnya (next Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 79
12 Perhtngan Deskrtor Co-Occrrence Unt Maskan X X X 3 X j X X X 3 X j X X X 3 X j V V V 3 V j V Unt Pola Z Z Z 3 Z Z Z Z 3 Z Z k Z k Z k3 X k V V 3 j V k V k V k V k j W W W 3 W W W W 3 W W W W 3 W k k k k P P P k E M Unt mlah C k Xj : elemen ke-j dar co-occrrence maskan X V k j : bobot neron maskan ke j ntk neron ola dar kelas k W k : bobot neron ola ke ntk neron jmlah kelas k Gambar-6. : Arstektr P model Mltnomal dan EM Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 8
13 Algortme EM ada engklasfkas P model mltnomal memerlkan roses tambahan (embaharan merakan adatas bobot nt ola dengan nt somas Insalsas bobot Udate Bobot m=m+ Htng P k (, x j Aktvas Awal=Bar Uj error dar P k (, x j - P k- (, x < > P k (, x j = P k- (, x Selesa Gambar-6.3 : Dagram Alr Estmas Probabltas Posteror Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 8
14 yang semla dnsalas dengan nla (yang memlk nterretas bahwa nformas dar nt ola hanya dterskan langsng. Dengan adanya roses EM, bobot koneks n mengalam enyesaan sehngga kelaran neron somas yang dhaslkan merakan reresentas yang otmal. 6.4 Otmalsas Probabltas ont Pror Probabltas ont Pror (P merakan robabltas gabngan P(,v j ksel kelas dan kelas j dar da smber yang derlkan ntk mengestmas sebah kelas obyek. Permsan gabngan da smber daat dnyatakan sebaga berkt [5]: (,v Keterangan : j ( X ( v j X X,X (,v j (6.6 ( ( v ( X : robabltas osteror ola X ntk kelas dar smber- v j X : robabltas osteror ola X ntk kelas j dar smber- ( ( : robabltas ror kelas dar smber- ( v j : robabltas ror kelas j dar smber- (,v : robabltas jont ror kelas dan j dar smber- dan j, j : nomor kelas obyek j Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 8
15 Probabltas P(w,v j ddefnskan sebaga elemen-elemen dar matrk P (kran M x M, yang dhtng dengan maksmalsas ersamaan berkt: L( P S q n vm q q P( n,vm P( X,X n,vm.. (6.7 Keterangan : q : nomor ksel yang d klasfkas X k q : ksel ke q dar ctra I k n, m : nomor kelas Persamaan rekrs ntk mengestmas P(w,v j daat dnyatakan sebaga berkt : P S S Pk(,vj P( q X,X P( n,vm P( X n vm,v q j k (,vj (6.8 q q q,x n,vm ata daat dtls sebaga berkt : Pk (,v j Aj S q n P(,vj P( q X P( vj X Pk( n,vm P( X k n k m vm P ( P ( v q q P( v j X q (6.9 dan Aj (6.3 SP( P( vj Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 83
16 Keterangan: q : nomor ksel yang d klasfkas X k q : ksel ke q dar ctra I k. P k (,v j : robabltas jont ror kelas dan j ada teras ke-k. ( X : robabltas osteror kelas dar smber- v j X : robabltas osteror kelas j dar smber- ( ( : robabltas ror kelas dar smber- ( v j : robabltas ror kelas j dar smber- (,v : robabltas jont ror kelas dan j dar smber- dan j, j, m, n : nomor kelas obyek Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 84
17 Insalsas P(,v j Load P( X, P(v j X, P(, P(v j Htng P(,v j m=m+ Uj error dar P k (,v j - P k- (,v j < P m- (,v j = P m (,v j P k (,v j =P k- (,v j > Selesa Gambar-6.4 : Dagram Alr Estmas Probabltas ont Pror Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 85
18 Pada taha awal, elemen matrk dnsalsas dengan memberkan robabltas yang sama ada seta asangan kelas dengan ersamaan : P M, v j.. (6.3 M Algortme EM d-teras sama konvergen yat dcaanya selsh P(w,v j dantara estmas ada da teras bertrt-trt maksmm dbawah sat ambang. Maka krtera hent nteras ddefnskan sebaga berkt : max (, vj vj vj k (,,,.. (6.3 k w, vj [,] Selanjtnya robabltas jont ror yang deroleh ada teras akhr dgnakan sebaga arameter ntk deteks erbahan wlayah. Dr. Wawan Setawan, M.Kom., UPIPress, 86
Dengan derajat bebas (pu-1) =(p-1)+(pu-p) (pu-1)=(p-1)+p(u-1) Sebagai contoh kita ambil p=4 dan u=6 maka tabulasi datanya sebagai berikut:
X. ANALISIS RAGAM SEDERANA Jka erlakan yang ngn dj/dbandngkan lebh dar da(p>) dan ragam tdak dketah maka kta bsa melakkan j t dengan jalan mengj erlakan seasang dem seasang. Banyaknya asangan hotess yang
81 Bab 6 Ruang Hasilkali Dalam
8 Bab Rang Haslkal Dalam Bab RUANG HASIL KALI DALAM Rang hasl kal dalam merpakan rang ektor yang dlengkap dengan operas hasl kal dalam. Sepert halnya rang ektor rang haslkal dalam bermanfaat dalam beberapa
SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP
Statstka, Vol., No., November 04 SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP Ujang Malana, Moh Yamn Darsyah, 3 Tan Wahy Utam,,3 Program
SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP
Statstka, Vol., No., November 04 SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP Ujang Malana, Moh Yamn Darsyah, 3 Tan Wahy Utam,,3 Program
Pengenalan Pola/ Pattern Recognition
Pengenalan Pola/ Pattern Reognton Dasar Pengenalan Pola Imam Cholssodn S.S., M.Kom. Dasar Pengenalan Pola. The Desgn Cyle. Collet Data 3. Objet to Dataset 4. Featre Seleton Usng PCA Menghtng Egen Vale
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Jarngan Syaraf Bologs Mansa Jarngan syaraf tran (Artfcal Neral Netork) ata ANN merpakan model yang menr cara kera arngan bologs. Otak mansa terdr atas sel-sel syaraf yang dsebt
Pengaruh Perentangan Kontras pada Ekstraksi Ciri Jaringan Normal dan Jaringan Bermikrokalsifikasi pada Citra Mamografi Digital
Pengarh Perentangan Kontras pada Ekstraks Cr Jarngan Normal dan Jarngan Bermkrokalsfkas pada Ctra Mamograf Dgtal Indah Sslawat Program Std Teknk Elektro Unverstas Merc Bana Yogayakarta Jl. Wates Km. Yogyakarta,
BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
BAB III 3. METODOLOGI PENELITIAN
BAB III 3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. PROSEDUR ANALISA Penelitian ini merpakan sebah penelitian simlasi yang menggnakan bantan program MATLAB. Adapn tahapan yang hars dilakkan pada saat menjalankan penlisan
Ensambel Statistik Distribusi Binomial Nilai Rata-rata Sistem Spin Distribusi Probabilitas Kontinu
BAB 3 Penganta Metode Statstk Ensambel Statstk Dstbs Bnomal la Rata-ata Sstem Spn Dstbs Pobabltas Kontn Rvew Bab : Konsep pobabltas sangat pentng dgnakan ntk memaham sstem makoskopk Penggnaan Konsep Pobabltas:.
PERBAIKAN AKUISISI DATA PADA METODE PERBANDINGAN DALAM KALIBRASI PENGUKUR ALIRAN JENIS TURBIN
Jrnal Standardsas Volme 15 Nomor 3, November 013: Hal 170-178 PERBAIKAN AKUISISI DATA PADA METODE PERBANDINGAN DALAM KALIBRASI PENGUKUR ALIRAN JENIS TURBIN Improvng of the Data Acqston on Comparson Method
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan VARIABEL RANDOM. Statistika dan Probabilitas
Unverstas Gadjah Mada Fakultas Teknk Jurusan Teknk Sl dan Lngkungan VARIABEL RANDOM Statstka dan Probabltas 2 Pengertan Random varable (varabel acak) Jens suatu fungs yang ddefnskan ada samle sace Dscrete
BAB 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
PENINGKATAN CITRA UNTUK MEMPERJELAS FOTO BRAIN CT SCAN
PENINGKATAN CITRA UNTUK MEMPERJELAS FOTO BRAIN CT SCAN Pryono Ylanto Jrsan Teknk Elektro Fakltas Teknk Unverstas Wjaya Ksma Prwokerto e-mal pryono_ylanto@yahoo.co.d ABSTRACT The CT scan bran photo represent
BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota
ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
PENELUSURAN LINTASAN DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN
Bab 4 PENELUSURAN LINTASAN DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN Tgas mendasar dari robot berjalan ialah dapat bergerak secara akrat pada sat lintasan (trajectory) yang diberikan Ata dengan kata lain galat antara
TINJAUAN PUSTAKA Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Regresi Logistik
5 TINJAUAN PUSTAKA Tngkat Keberhaslan Mahasswa Secara gars besar, faktor-faktor yang memengaruh keberhaslan mahasswa dalam enddkan (Munthe 983, dacu dalam Halm 29 adalah:. Faktor ntelektual seert masalah
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
BAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Optimum Simplex Lattice Designs of Low Order Multiresponse Surface Model by D-Optimum Criterion
7 Otmum Smlex.(Ruslan et al.) Otmum Smlex Lattce Desgns of Low Order Multresonse Surface Model by D-Otmum Crteron Otmum Smlex Lattce Desgns of Low Order Multresonse Surface Model by D-Otmum Crteron ) Ruslan,
Pendugaan Regresi Spline Terpenalti dengan Pendekatan Model Linear Campuran
Statstka, Vol. 6 No., 47 54 Me 006 Pendgaan egres Slne Terenalt dengan Pendekatan Model Lnear Camran Ank Djradah dan Anddn ) Mahasswa S3 rogram std Statstka IPB anksb@lasa.com ) Dosen Deartemen Statstka
Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga
Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : 85-99 Pekanbar 9 November 6 Vektor Kendal Permanan Dnams LQ Non-Kooperatf Wakt ak Berhngga Nlwan Andraja UIN Sltan Syarf Kasm Ra Pekanbar
Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
Pengembangan Metode Pengelompokan Obyek Penutup Lahan Dan Parameter Sosial-Ekonomi Untuk Daerah Kalimantan Barat
Pengembangan Metode Pengelompokan Obyek Penutup Lahan Dan Parameter Sosal-Ekonom Untuk Daerah Kalmantan Barat Oleh: W. Setawan, A. Murn, B. Kusumoputro, dan D. Hardanto. PENDAHULUAN Peneltan n bertuuan
Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Confgural Frequency Analyss untuk Melhat Penympangan pada Model Log Lnear Resa Septan Pontoh 1, Def Y. Fadah 2 1,2 Departemen Statstka FMIPA
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.
44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon
BAB I PENDAHULUAN I-1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kendaraan bermotor merupakan alat yang palng dbutuhkan sebaga meda transportas. Kendaraan dbag menjad dua macam, yatu kendaraan umum dan prbad. Kendaraan umum
2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil
.1 Sstem Makroskopk dan Sstem Mkroskopk Fska statstk berangkat dar pengamatan sebuah sstem mkroskopk, yakn sstem yang sangat kecl (ukurannya sangat kecl ukuran Angstrom, tdak dapat dukur secara langsung)
BAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD
SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 0 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD BAB V STATISTIKA Dra.Hj.Rosdah Salam, M.Pd. Dra. Nurfazah, M.Hum. Drs. Latr S, S.Pd., M.Pd. Prof.Dr.H. Pattabundu, M.Ed. Wdya
Bab III Analisis dan Rancangan Sistem Kompresi Kalimat
Bab III Analss dan Rancangan Sstem Kompres Kalmat Bab n bers penjelasan dan analss terhadap sstem kompres kalmat yang dkembangkan d dalam tess n. Peneltan n menggunakan pendekatan statstcal translaton
PENDUGAAN REGESI SEMIPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN MODEL CAMPURAN LINEAR (Estimation of Semiparametric Regression using Linear Mixed Model Approach)
Form Statstka dan omtas, Oktober 9 : 4-8 ISSN : 85-85 Vol 4 No. PENDUGAAN EGESI SEMIPAAMETI DENGAN PENDEATAN MODEL CAMPUAN LINEA (Estmaton of Semarametrc egresson sng Lnear Mxed Model Aroach) Ank Djradah
Integral Lipat Dua (Double Integral)
Peteman- & 9 Integal Lpat Da Doble Integal Fngs: Menghtng s benda padat mbl bdang o o, pada poos. Penampang antaa benda dan o mempna las L bdang as Jka ada bdang dsampng maka las bdang: b a f d lm n Δ
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI09191 IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA RESONANSI MAGNETIK OTAK MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS YANG DIMODIFIKASI BERDASARKAN KORELASI ANTAR PIKSEL (Kata Kunc : Segmentas Fuzzy
Untuk pondasi tiang tipe floating, kekuatan ujung tiang diabaikan. Pp = kekuatan ujung tiang yang bekerja secara bersamaan dengan P
BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1 Mekanisme Pondasi Tiang Konvensional Pondasi tiang merpakan strktr yang berfngsi ntk mentransfer beban di atas permkaan tanah ke lapisan bawah di dalam massa tanah. Bentk transfer
ROOTS OF NON LINIER EQUATIONS
ROOTS OF NON LINIER EQUATIONS Metode Bag da (Bsecton Method) Metode Regla Fals (False Poston Method) Metode Grak Iteras Ttk-Tetap (F Pont Iteraton) Metode Newton-Raphson Metode Secant SOLUSI PERSAMAAN
PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2013 ISBN:
ANALISIS ANGKA KEMATIAN IBU MENGGUNAKAN MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF (Stud kasus : Angka Kematan Ibu d Provns Jawa Tmur Tahun 011) M. Al Ma sum 1, Suart, Dw Isryant 3 1 Mahasswa Jurusan Statstka FSM
BAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan yang bertujuan untuk menghaslkan Lembar Kegatan Sswa (LKS) pada mater Geometr dengan pendekatan pembelajaran berbass
Taksiran Kurva Regresi Spline pada Data Longitudinal dengan Kuadrat Terkecil
Vol. 11, No. 1, 77-83, Jul 2014 Taksran Kurva Regres Slne ada Data Longtudnal dengan Kuadrat Terkecl * Abstrak Makalah n mengka tentang estmas regres slne khususnya enggunaan ada data longtudnal. Data
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN
AALISIS DISKRIMIA DISKRIT UTUK MEGELOMPOKKA KOMPOE Bernk Maskun Jurusan Statstka FMIPA UPAD jay_komang@yahoo.com Abstrak Untuk mengelompokkan hasl pengukuran yang dukur dengan p buah varabel dmana penlaan
PENDEKATAN METODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESTIMATION)
PENDEKAAN MEODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESIMAION) Indawat, Ksman Sadk, Rat Nrmasar Dosen Departemen Statstka FMIPA IPB Maasswa S Departemen Statstka FMIPA IPB ABSRAK Pendgaan
Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Rekayasa Trafik Telekomunikasi
Rekayasa Trafk Telekomunkas TEU9948 INDAR SURAHMAT emodelan Interval Waktu engetahuan yang mendasar pemodelan nterval waktu adalah teor robabltas engetahuan Dasar robabltas Jka A dan B kejadan sembarang,
KOMBINASI 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
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) ( X Print) D-30
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) 2337-3520 (2301-928X Prnt) D-30 Analss Faktor-Faktor yang Memengaruh Persentase Penduduk Mskn dan Pengeluaran Perkata Makanan d Jawa Tmur menggunakan Regres
I DEWA AYU MADE ISTRI WULANDARI
I DEWA AYU MADE ISTRI WULANDARI 1310 100 009 1 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DAN PENGELUARAN PERKAPITA MAKANAN DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK BIRESPON
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Oleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw
Oleh : Harfa Hanan Yoga A Nugraha Gemur Safar ka Sautr Arya Andka Dumanau Dosen : Dr.rer.nat. Ded osad, S.S., M.Sc. Program Stud Statstka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Gadah Mada
BAB 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
PENERAPAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MEMPREDIKSI NILAI POST TEST MAHASISWA PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FTIF ITS
Makalah Semnar Tugas Akhr Perode Januar 0 PENERAPAN METODE ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MEMPREDIKSI NILAI POST TEST MAHASISWA PADA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FTIF ITS Banon Tr Kuncahyo,
PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN
PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN Pada koreks topograf ada satu nla yang belum dketahu nlanya yatu denstas batuan permukaan (rapat massa batuan dekat permukaan). Rapat massa batuan dekat permukaan dapat dtentukan
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA
BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA Sensus Penduduk 2010 merupakan sebuah kegatan besar bangsa Badan Pusat Statstk (BPS) berdasarkan Undang-undang Nomor 16
REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear
REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-3 & KE-4 1 Defns 1 Probabltas dar sebuah kejadan A adalah jumlah bobot dar tap ttk sampel yang termasuk dalam A. Selanjutnya: 0 < P(A) < 1,
LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES
LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES Hubungan n akan dawal dar gaya yang beraks pada massa fluda. Gaya-gaya n dapat dbag ke dalam gaya bod, gaya permukaan, dan gaya nersa. a. Gaya Bod Gaya bod
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. awal dengan pemberian latihan dan pemberikan tes akhir yang kemudian melihat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1 Metode peneltan Metode peneltan yang dlakukan adalah metode ekspermen melakukan tes awal dengan pemberan lathan dan pemberkan tes akhr yang kemudan melhat penngkatan dan
Penyangrai Biji Kopi Otomatis Untuk Rumah Tinggal
1 Penyangra Bj Kop Otomats Untk Rmah Tnggal Eryc Tr Jn S, Ponco Swndarto, dan Eka Malana Abstrak Coffee roastng (penyangraan) merpakan salah sat proses terpentng dalam pengolahan bj kop. Sehngga dbthkan
UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD
UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
ROOTS OF Non Linier Equations
ROOTS OF Non Lner Eqatons Metode Bag da (Bsecton Method) Metode Regla Fals (False Poston Method) Metode Grak Iteras Ttk-Tetap (F Pont Iteraton) Metode Newton-Raphson Metode Secant Sols Persamaan Kadrat
Segmentasi Citra Ikan Tuna dengan Mahalanobis Histogram Thresholding dan Mahalanobis Fuzzy C-Means
Kaswar, Segmentas Ctra Ikan Tna dengan Mahalanobs Hstogram Thresholdng dan Mahalanobs Fzzy C-Means 197 Segmentas Ctra Ikan Tna dengan Mahalanobs Hstogram Thresholdng dan Mahalanobs Fzzy C-Means And Baso
SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK
SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES Harm Sugart Jurusan Statstka FMIPA Unverstas Terbuka emal: harm@ut.ac.d ABSTRAK Adanya penympangan terhadap asums
BAB II DASAR TEORI DAN METODE
BAB II DASAR TEORI DAN METODE 2.1 Teknk Pengukuran Teknolog yang dapat dgunakan untuk mengukur konsentras sedmen tersuspens yatu mekank (trap sampler, bottle sampler), optk (optcal beam transmssometer,
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun
PENGENALAN HURUF BRAILLE BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN METODA HEBBRULE
1 PENGENALAN HURUF BRAILLE BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN METODA HEBBRULE un Ennggar 1, Wahyul Amen Syafe, ST, MT 2, Bud Setyono,ST,MT 2 Jurusan Teknk Elektro, Fakultas Teknk Unverstas, Dponegoro Jl. Prof.
PENGENDALIAN SUHU SECARA CASCADE CONTROL MENGGUNAKAN PROPORSIONAL INTEGRAL BERBASIS MIKROKONTROLLER ATMEGA 8535
PENGENDALIAN SUHU SECARA CASCADE CONROL MENGGUNAAN PROPORSIONAL INEGRAL BERBASIS MIROONROLLER AMEGA 8535 Dheka Bakt.W. 1, Iwan Setawan, S. M. 2, ras Anromea, S. M. 2 Jrsan eknk Elektro, Fakltas eknk, Unverstas
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
BAB II Tinjauan Pustaka
BAB II njaan Ptaka.. Pendahlan Dalam bab n dbaha berbaga metode terkat dengan metode endgaan area kecl dmla dengan embahaan model daar endgaan area kecl melt metode endgaan arameter dan endgaan Kadrat
BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,
BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat
BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada
BAB I PENDAHULUAN.. Latar Belakang Masalah Perkembangan matematka tdak hanya dalam tataran teorts tetap juga pada bdang aplkatf. Salah satu bdang lmu yang dkembangkan untuk tataran aplkatf dalam statstka
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.. KERANGKA ANALISIS Kerangka analss merupakan urutan dar tahapan pekerjaan sebaga acuan untuk mendapatkan hasl yang dharapkan sesua tujuan akhr dar kajan n, berkut kerangka
Analisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan :
Analss Regres Pokok Bahasan : Dagnosa Model Melalu Pemerksaan Ssaan dan Identfkas Pengamatan Berpengaruh Itasa & Y Angran Dep. Statstka FMIPA-IPB Ssaan Ssaan adalah menympangnya nla amatan y terhadap dugaan
Hubungan antara Karakteristik Geuchik dengan Tingkat Kesejahteraan Gampong (Studi Kasus Aceh Selatan)
Statstka, Vol. 12 No. 2, 51 60 November 2012 Hubungan antara Karakterstk Geuchk dengan Tngkat Kesejahteraan Gamong (Stud Kasus Aceh Selatan) Saful Mahd, Dsna Ftra, dan Ftrana A.R Jurusan Matematka FMIPA
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
TINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph
TINJAUAN PUSTAKA Bayesan Networks BNs dapat memberkan nformas yang sederhana dan padat mengena nformas peluang. Berdasarkan komponennya BNs terdr dar Bayesan Structure (Bs) dan Bayesan Parameter (Bp) (Cooper
MODEL REGRESI LOGISTIK TERBOBOTI GEOGRAFIS (STUDI KASUS : PEMODELAN KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TIMUR) ALONA DWINATA
MODEL REGRESI LOGISTIK TERBOBOTI GEOGRAFIS (STUDI KASUS : PEMODELAN KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TIMUR) ALONA DWINATA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini
III. METODE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode dalam peneltan n adalah metode ekspermen. Penggunaan metode ekspermen n bertujuan untuk mengetahu apakah suatu metode, prosedur, sstem, proses, alat, bahan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. dalam situs BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal dari dua
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Ruang Lngkup Peneltan Reksadana yang dgunakan dalam peneltan n adalah reksadana yang terdaftar dalam stus BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan
I BBB TINJAUAN PUSTAKA
I BBB TINJAUAN PUTAKA. Pendahuluan Dalam enulsan mater okok dar skrs n derlukan beberaa teor-teor yang mendukung, yang menjad uraan okok ada bab n. Uraan dmula dengan membahas dstrbus varabel acak kontnu,
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and
III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS
Evaluasi Tingkat Validitas Metode Penggabungan Respon (Indeks Penampilan Tanaman, IPT)
Evaluas Tngkat Valdtas Metode Penggabungan Reson (Indeks Penamlan Tanaman, IPT) 1 Gust N Adh Wbawa I Made Sumertajaya 3 Ahmad Ansor Mattjk 1 Mahasswa S3 Pascasarjana Statstka IPB,3 Staf Pengajar Deartemen
III.1. KESTABILAN BERDASARKAN POSISI EIGEN VALUE. Dari persamaan sistem pada persamaan, dapat dicari eigen value. Eigen
LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert BAB III KESTABILAN SISTE III.. KESTABILAN BERDASARKAN POSISI EIGEN VALUE Dar peramaan tem pada peramaan, dapat
BAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR
PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) resa.septan@unpad.ac.d,
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menghadap era globalsas yang penuh tantangan, aparatur negara dtuntut untuk dapat memberkan pelayanan yang berorentas pada kebutuhan masyarakat dalam pemberan pelayanan
BAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB LANDASAN TEORI. Pasar.. Pengertian Pasar Pasar adalah sebah tempat mm yang melayani transaksi jal - beli. Di dalam Peratran Daerah Khss Ibkota Jakarta Nomor 6 Tahn 99 tentang pengrsan pasar di Daerah
III. 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
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DAN PEMILIHAN MITRA BADAN PUSAT STATISTIK (BPS) KABUPATEN GUNUNGKIDUL MENGGUNAKAN METODE SAW BERBASIS WEB
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DAN PEMILIHAN MITRA BADAN PUSAT STATISTIK (BPS) KABUPATEN GUNUNGKIDUL MENGGUNAKAN METODE SAW BERBASIS WEB Putr Har Ikhtarn ), Bety Nurltasar 2), Hafdz Alda
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.