Perhitungan Premi dengan Asumsi Waktu Antar Klaim Berdistribusi Eksponensial
|
|
- Suryadi Atmadjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Prhungan Pr dngan Asus Wau Anar Kla Brdsrbus Esponnsal Fahauz Zuharoh Jurusan Pnddan Maaa, STKIP, YPUP Maassar Info: Jurnal MSA Vol. 2 o. Eds: Januar Jun 24 Arl o.: 3 Halaan: 5-22 ISS: X Prod Maaa UIAM ABSTRAK In hs papr, wll sarchd how h nsuranc pru calculaon quaons assung ponnal dsrbuon of bwn h cla and h aoun of clas Ba dsrbuon. To oban or s h dsrbuon of su clas, frs nown for of h dsrbuon of T. Bcaus T valuabl and connuous posv, anng can b assud ha h dsrbuon of T s connuous and non-ngav. In hs papr, s assud ha h T dsrbuon s ponnal. Th funcon of h aoun of h pru ha s oband b assung an ponnal and h aoun of h cla s h Ba dsrbuon s K words: ponnal dsrbuon, Ba dsrbuon, dan pr. PEDAHULUA Dala suau prusahaan asurans dnal fungs la ang rupaan ala unu nuh prjanjan onra unu bran prlndungan fnansal pada saa psra asurans ngala rugan/loss. Adnsras la adalah pross dar: ngupulan bu aau faa ang braan dngan saan aau cdra, bandngan faa-faa u dngan onra asurans, nnuan unungan ang dbaaran pada psra asurans. Tujuan praa dar adnsras la adalah unu baar sua la ang vald dan ssua dngan sgra, bjasana dan ssua pols. Tujuan dua adalah unu ngapulan daa dan bua daa dar la ang ada unu prhungan uangan, sas, analss dan ujuan-ujuan pnlan (adjb, 2). Suau prusahaan asurans harus apu nghung prraan la ang aan rjad, shngga dapa nnuan brapa bsarna pr ang harus dbaaran olh psra asurans. Unu ngahu pross julahan la ada bbrapa dsrbus ang dapa dgunaan sbaga asus awal, au sponnsal, gaa, ch-squar dan lan-lan. Dala pnlan n, aan dcar bagaana prsaaan prhungan pr asurans dngan asus wau anar la brdsrbus Esponnsal dan julah bsaran la brdsrbus Ba. Unu prolh aau ncar dsrbus dar julahan la, rlbh dahulu dahu bnu dsrbus dar T. Karna T brharga posf dan onnu, brar dapa dasusan bahwa T brdsrbus onnu dan non-ngaf. Ada bbrapa dsrbus onnu non-ngaf au, ponnsal, gaa, doubl-ponnal, wbull, paro, log-noral, ch-squar, ba, ralgh, dan lan-lan. aun pada bagan n, dasusan bahwa T brdsrbus Esponnsal. Msalan c adalah wau la -, dngan c. Varabl rando T adalah wau anar prswa d anara la ang suss. Dngan dan T rupaan nrval wau anara la -( ) dan -, ang dnaaan dngan T. c c Rangaan daangan la asurans dapa dlusrasan spr gabar bru n 5
2 Jurnal MSA Vol. 2 o. Ed. Jan Jun 24 = c c c2 c3 c4 c7 c8 c9 T T2 T3 T4 T- T W. Pross Julah Kla (Cla ubr Procsss) Julah la brganung wau dnoasan dngan, d ana ( ) sup{ n : c }. Pross julah la adalah hpunan sua julah la brdasaran wau la,, dana dnoasan dngan c c, (Rols, T., 999: 2). Pross julah la, srng dsbu juga sbaga pross counng, arna unu sap dan, nuh 3 h, sfa au,, dan h dngan h saa dngan julah jadan ang rjad pada nrval, h (Rols, T., 999: 2). Pada bagan n aan dunjuan bnu dsrbus dar. p P PT T (Rols, T., 999: 3) Unu prolh aau ncar dsrbus dar, rlbh dahulu dahu bnu dsrbus dar T. Karna T brharga posf dan onnu, brar dapa dasusan bahwa T brdsrbus onnu dan non-ngaf. Pada bagan n, dasusan bahwa T brdsrbus Esponnsal. Dsrbus Esponnsal Ddfnsan bahwa : ( ) sup{ n : c }, au banana la ang asu sapa wau. W T T T... T, au wau 2 pnanan sapa dngan la n rjad. Msal T ndpndn dan brdsrbus dn ang brbnu sponnsal dngan parar, au T ~ EXP Msalan T aa PDF (Probabl Dns Funcon) dar T adalah f (Ross, S. M., 27: 36). Mncar MGF (Mon Gnrang Funcon) dar Dsrbus Esponnsal. f d d Shngga dhaslan M E d d;s u du d u du; d du u du 6
3 Jurnal MSA Vol. 2 o. Ed. Jan-Jun 24 u Jad dprolh T M Karna aa dprolh MGF dar dsrbus sponnsal adalah MT Bru n aan dunjuan dsrbus dar Msal W T sapa pada saa -. adalah rangaan wau la Sfa rpnng dar fungs pbang on au bahwa fungs pbang on dngan julahan varabl rando bbas rupaan hasl al dar sap fungs pbang onna, (Ross, S. M., 27: 68). Unu buanna, andaan bahwa dan Y salng bbas dan puna fungs pbang on bruru-uru dan Y X Y X. Maa fungs pbang on dar adalah XY X X Y X Y E E X Y E E Y Aan dcar dsrbus W dngan nggunaan MGF dar T, dana T salng bbas. M W M E T T T T E E X Dngan dan W brdsrbus Gaa, au W ~ GAM, Dsrbus Gaa dngan parar g,,, d Dana 997: 67). (Roussas, G. G., Shngga W ang brdsrbus Gaa dngan parar, puna PDF g,. Shngga CDF dar dsrbus rsbu adalah W F P W g d d Dngan dan jadan saa dngan jadan W. Karna fungs dsrbus unu dan W F F fungs dsrbus unu W, shngga rdapa hubungan anara dua fungs dsrbus rsbu. W F P W P W P 7
4 Jurnal MSA Vol. 2 o. Ed. Jan Jun 24 8 P F Scara uvaln, dapa dbua W F F d d d d d Dana d f d d d sal,,,, d d d d d Jad dprolh F d sal d d dnga baas dan Unu! Shngga dprolh!! F d d d Trlbh dahulu dslsaan d Hasl pngngralan aan dasuan dala prsaaan F n sbaga bru.
5 Jurnal MSA Vol. 2 o. Ed. Jan-Jun 24 F d!! ! 2! 3 3!!! dngan,, 2,..., Shngga P P P c c P T T P W W P W P W P W P W P W P W W P W P W W F F F F F F!!!!!!!!!!!! Jad bru! ~ POI,,2,... brdsrbus Posson, duls sbaga Julah Bsaran Kla (Th Aggrga Cla Aoun) Unu nnuan upulan julahan la dala wau dgunaan prsaaan X U ang puna fungs dsrbus F P X P U X (Rols, T., 999: 8). Aan dnuan nla U U, dngan Dsrbus Ba. () X () U, ja Aan dcar dsrbus dar julah bsaran la uulaf X aau Dsrbuon of Aggrga Cla Aoun, sapa dngan wau. Aan dgunaan Dsrbus Ba dngan PDF f lanna >, > (Roussas, G. G., 997: 7). 9
6 Jurnal MSA Vol. 2 o. Ed. Jan Jun 24 Ja U brdsrbus Ba, aa PDF na adalah f u u u u, Dngan MGF dar Dsrbus Ba adalah r MU r r!. Cara ndapaan MGF (Mon Gnrang Funcon) na sbaga bru. f u du u u du Alasan nulsan fungs padaan pluang adalah arna fungs padaan pluang dgunaan pada sua on dar suau dsrbus. Espans barsan dar adalah X X X X... 2! 3! Shngga X 2 2 X 3 3 M X E... 2! 3! Dana adalah on. Shngga dhaslan U M E u u u u du u u u... u u du 2! 3! u u du 2! 3! ! 3! r! r r dana dana r r Dahu r r! r r X M M X U () ( ) Dsrbus U E U E E M U U, shngga U r X da dahu. Md Posson Procsss r r! Pada dsrbus julah la aan dcar dsrbus sdangan pada d posson procsss aan dcar dsrbus dar p P df! dana F P adalah fungs dsrbus dar d rando varabl (Rols, T., 999: 4). Dngan F ( ) P( ) adalah fungs dsrbus dar d rando varabl. 2
7 F ( ) P( ) df( ) f( ) d 27: 34) f ( ) d ( Ross, S., M., Aan dgunaan Dsrbus Gaa spr ang lah d rjaan olh Ar (948). Ja F brdsrbus Gaa dngan parar dan aa dprolh. f M., 27: 343) Dngan dan (Ross, S., F! Maa dprolh!!! p P d d!!!!!! Karna! d d!! adalah fungs dnsas dar Dsrbus Gaa dngan, dana hasl parar pngngralanna saa dngan. Shngga dhaslan Jurnal MSA Vol. 2 o. Ed. Jan-Jun 24 P!!!!!! p Fungs Bsar Pr Dar hasl prsaaan d aas, dahu bahwa POI brdsrbus Posson Unu Dsrbus Posson parar aa dprolh (Roussas, G. G., 997: 5). f dngan E Shngga unu ang brdsrbus Posson dngan parar aa E Dahu EU EU U brdsrbus Ba aa dprolh, dan, 2 Fungs bsar pr dapa dcar dngan prsaaan E EU (Rols, T., 999: ) Jad Fungs Bsar Pr ang dprolh adalah E E U 2
8 Jurnal MSA Vol. 2 o. Ed. Jan Jun Dafar Pusaa Anon. 2. Ba Dsrbuon. hp://n.wpda.org/w/ba_dsrbu on. Tanggal Ass 23 Mar 2. Anon. 2. Mon-gnrang Funcon. hp://n.wpda.org/w/mongnrang Funcon. Tanggal Ass 23 Mar 2. adjb, M. 2. Dasar-dasar Asurans Kshaan (Bagan B). Pusa Kajan Eono Kshaan FKM UI dan PT (Prsro) Asurans Kshaan Indonsa. Roussas, G., G A Cours n Mahacal Sascs, 2 nd Edon. Acadc Prss. Rols, T. d Sochasc Procsss for Insuranc and Fnanc. John Wl & Sons Ld. Ross, S., M. 27. Inroducon o Probabl Modl, 9 h Edon, Elsvr Inc 22
BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi
BAB IV AKSIRA MAKSIMUM LIKELIHOOD FUGSI IESIAS POISSO OHOMOGE 4 Pndahuluan Brku n, akan dbahas nang dua pndkaan unuk mndapakan aksran fungs nnsas pross Posson nonhomogn, yau scara ors dan sud kasus Pada
Lebih terperinciCatatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan
Caaan Kuliah 8 Mahai dan Mnganalisa Opiisasi Prubuhan. Sia dari Fungsi Eksponnsial Fungsi ksponnsial adalah ungsi ang variabl bbasna uncul sbagai pangka. Bnuk uu : b ; b > diana : variabl dpndn Conoh :
Lebih terperinciSolusi khusus dari masalah nilai awal tersebut dapat ditulis dalam bentuk integral Fourier, yaitu:
KARTIKA YULIANTI Jurusan Pndidian Mamaia FPMIPA - Univrsias Pndidian Indonsia Jl. Dr. Syabudhi 9, Bandung Tlp. () 8, Fa () 8 -mail: yar_ia @ yahoo.com DINAMIKA FLUIDA EXERCISE. Ta as iniial spcrum a bloc
Lebih terperinciMaximum Likelihood Estimation Model Linear dan Log-Linear dalam Regresi Poisson
Prosdg Sar Nasoal Pla Pdda da Prapa MIPA Faulas MIPA Uvrsas Ngr Yogaara 6 M 9 Mau lhood Esao Modl ar da og-ar dala Rgrs Posso Yul Wbawa Jaa Nugraha Jurusa Sasa FMIPA-UII Kapus Trpadu UII Jl Kalurag KM
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR
Penerapan PID Predcve Ar-Rao Conroller Pada Mesn Mobl Msubsh Type 4G63 Unu Memnmuman Ems Gas Buang Oleh Hendre Angga P 10 105 03 PRESENTASI TUGAS AKHIR Mesn-mesn oomof saa n dunu unu menghaslan performa
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
Lebih terperinciE-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear
E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciU J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan
Lebih terperinciDEFORMASI INTERAKSI DUA PAKET GELOMBANG DARI PERSAMAAN IMPROVED KdV (IKdV)
DEFOMSI INTEKSI DU PKET GELOMBNG DI PESMN IMPOVED KdV IKdV Sumn Jurusan Mamaa FMIP Unvrsas Dongoro Jl. Prof. H. Sodaro SH Tmbalang Smarang 575 E-mal: su_mn@yaoo.om bsra: Hr W wll sudy nonlnar wo wavs a
Lebih terperinciPEMODELAN KOMPUTASI DENGAN METODE RUNGE KUTTA ORDE 4 UNTUK MENGHITUNG PROSES PENGISIAN DAN PENGOSONGAN KAPASITOR
ol. No. Jul, Tahun 07 Jurnal Pnlan Pnddan MIP Kharah PMODLN KOMPUTSI DNGN MTOD RUNG KUTT ORD UNTUK MNGHITUNG PROSS PNGISIN DN PNGOSONGN KPSITOR Kharah Unvrsas Muslm Nusanara l-washlyah -mal: harahlubs0@gmal.com
Lebih terperinciAksioma ini mendefinisikan jangkauan probabilitas adalah dari 0 sampai 1. Nilai negatif tidak diperbolehkan. '
DFTR ITILH. rrval : rswa daagya sorag plagga dalam ssm ara.. rrval ra : Nla raa-raa bayaya arrval dalam sau saua wau. 3. Br-da : ggambara suau pross yag ddalamya rdapa prswa lar d dalam ssm ara al brar
Lebih terperinciModel Gelombang Panjang dengan Metoda Elemen Hingga Diskrit. Syawaluddin Hutahean 1)
Huahan Vol. 0 No. Januar 003 urnal TEKNIK SIPIL Modl Glombang Panjang dngan Moda Elmn Hngga Dskr Syawaluddn Huahan ) bsrac Ths papr nroducs Dscr Fn Elmn Mhod (DFEM) o solv long war wav quaon. Ths mhod
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan
Lebih terperinciPemodelan Pergerakan Benang Pada Saat Peluncuran Pakan Pada Mesin Air Jet Loom
PROSIDING SK 15 Podlan Prraan Bnan Pada Saa Plnran Paan Pada Msn Ar J Loo Abdrrohan 1,a), Irfandhan a 1), dan Ell Kosnlawa 1) 1 Poln STTT Bandn Jl. Jaara No.31 Bandn a) hwan11991@al.o(orrspondn ahor) Absra
Lebih terperinciANALISA ANALITIS KARATERISTIK ARUS MOTOR DC YANG DISUPLAI PENYEARAH DIODA SATU FASA
K, ol. 5, No. Pbruar SSN: 978-5 NS NTS KTSTK US MOTO C YNG SUP PNYH O STU FS ky Salana Tknk lkro Polknk Ngr bon vkysalana@yahoo.o STK Ths suy nns o look a h hararss of urrn rawn by h oor whn suppl by a
Lebih terperinciTOPIK 5 Bagian 1. andhysetiawan
OPIK 5 Baan andhysawan Pndahuluan ransforas Fourr dan Funs Dla Drac Modulas Doubl Sd Band DSB andhysawan Modulas ross rubahan karakrsk suau loban nuru ola loban lan, dnan cara nuankan boncnkan suau loban
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 terperinciKAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL
Prosdng Smnar Nasonal Pnlan, Pnddan dan Pnrapan MIPA Faultas MIPA, Unvrsas Ngr ogyaarta, 16 M 009 AJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL I Gd Nyoman Mndra Jaya Nnng Sunngsh Staf Pngajar Jurusan Statsta
Lebih terperinciFisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang
Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,
Lebih terperinciMODEL MATEMATIS DAN SIMULASI PERGERAKAN HARGA SAHAM SKRIPSI
MODEL MATEMATI DAN IMULAI PERGERAKAN HARGA AHAM KRIPI Dajukan Unuk Mmnuh alah au yara Mmprolh Glar arjana ans Program ud Mamaka Dsusun Olh : RIDWAN RAHADIYANTO NIM : 334 PROGRAM TUDI MATEMATIKA JURUAN
Lebih terperinciPENERAPAN PERSAMAAN SCHRODINGER PADA PERMASALAHAN PARTIKEL BEBAS DALAM RUANG TIGA DIMENSI
76 PNAPAN PSAMAAN SHODING PADA PMASALAHAN PATIKL BBAS DALAM UANG TIGA DIMNSI A Patl Bbas Dala Koonat atsus :,,,, 6,, 6 Substtusan saaan 6 ala saaan 6, olh: + + 63 ngan: h K 64 Slanjutna ua uas s63 asng-asng
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB ADASA TEORI. Varabl Varabl adalah arar ag aa d obsrvas dar u amaa. Varabl dalam pla mrupaa suau arbu dar slompo obj ag dl da mml varas aara sau obj dga obj ag la dalam lompo rsbu, msala gg bada da
Lebih terperinciOLEH: DESTRIYANTI TRI BUDIARTI YULLIA HESTIANA IRWAN SEPTEMBER GUNAWAN
OLEH: DESTRIYANTI 7 58 TRI BUDIARTI 7 YULLIA HESTIANA 7 5 IRWAN SEPTEBER 7 46 GUNAWAN 7 KELAS : 6. L ATA KULIAH : ATEATIKA LANJUTAN DOSEN PENGASUH : FADLI, S.Si FAKULTAS KEGURUAN DAN ILU PENDIDIKAN UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN
BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN Pmbahasan harga opsi idak dapa dilpaskan dari pmbahasan nang skurias lain yang brhubungan dngan haga opsi. Shingga prlu dibahas masalah
Lebih terperinciHubungan antara K dengan koefisien fugasitas:
Hubungan antara K dngan kofsn fugastas: fˆ f K Kadaan standar untuk gas adalah gas murn pada kadaan gas dal pada tkanan kadaan standar sbsar 1 bar. (1) Karna fugastas gas dal sama dngan tkanannya, f =
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciv dan persamaan di C menjadi : L x L x
PERSMN GELOMBNG SSIONER. Pada proses panulan gelombang, erjadi gelombang panul ang mempunai ampliudo dan frekwensi ang sama dengan gelombang daangna, hana saja arah rambaanna ang berlawanan. hasil inerferensi
Lebih terperinciKendali Optimal pada Masalah Persediaan Barang yang Mengalami Peningkatan
Sminar Nasional Tnologi Informasi, omuniasi dan Indusri (SNTII) 9 ISSN (Prind) : 579-77 Faulas Sains dan Tnologi, UIN Sulan Syarif asim Riau ISSN (Onlin) : 579-5406 Panbaru, 8-9 Mi 07 ndali Opimal pada
Lebih terperinciBAB V DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB V DISTRIBUSI ROBABILITAS DISKRIT 5.. Distribusi Uniform Disrit Bila variabl aca X mmilii nilai,,... dngan probabilitas yang sama, maa distribusi uniform disrit dinyataan sbagai: f (, ) ;,,... paramtr
Lebih terperinciELEKTROMAGNETIK TERAPAN 1. GELOMBANG LINTAS MEDIUM
LKTROMAGNTIK TRAPAN. GLOMBANG LINTAS MDIUM OUTLIN. Glombang Lnas Mdum a) Glombang Jauh Nomal b) Glombang Jauh Mng PNDAHULUAN Jka glombang daa sbasama mlwa aau lbh mdum. Tdapa kmungknan plakuan hadap glombang,
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 terperinciFIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL
ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)
ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka
Lebih terperinciBAB IV DATA DAN ANALISA
BAB IV DATA DAN ANALISA Pngujian yang dilakukan brupa pngujian masa hidup (lifim) cahaya dari 0 uni lampu DC 4,8 Vol olh hardwar yang lah dirancang. Hasil pngujian ini akan dianalisa raa-raa lifim µ dari
Lebih terperinciKONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
Lebih terperinciAlgoritma AdaBoost. Dalam. Pengklasifikasian. Zulhanif. Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA, Unpad Bandung.
Algorta AdaBoost Dala Pnglasfasan Zulhanf Staf Pngajar Jurusan Statsta FMIPA, Unpad Bandung Eal : dzulhanf@yahoo.co ABSTRAK Mtod AdaBoost rupaan salah satu algorta suprvsd pada data nng yang dtrapaan scara
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS
Program Sudi MMT-ITS, Surabaya Agusus ESTIMASI PARAMETER UA LEVEL MOEL GSTARX- Andria Prima iago dan Suharono Program Sudi Magisr Saisika, Insiu Tknologi Spuluh Nopmbr Jl Arif Rahman Hakim, Surabaya,,
Lebih terperinciPendekatan Bayes Empirik Pada Pendugaan Statistik Area Kecil Berbasis Model Poisson-Gamma Dengan Peubah Penyerta
Pnkaan Bas mprk Paa Pnugaan Sask Ara Kcl Brbass Mol Posson-Gamma Dngan Pubah Pnra Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Absrak Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara kcl ang apa
Lebih terperinciPENDEKATAN BAYES EMPIRIK PADA PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL BERBASIS MODEL POISSON-GAMMA DENGAN PEUBAH PENYERTA 1)
PNDKATAN BAS MPIRIK PADA PNDUGAAN STATISTIK ARA KCIL BRBASIS MODL POISSON-GAMMA DNGAN PUBAH PNRTA ) Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara
Lebih terperinciPengaruh Penyisipan Induktor dan Kapasitor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabel Distribusi 20 kv terhadap Perambatan Gelombang Tegangan Surja
8 Pngaruh Pnyspan Indukor dan Kapasor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabl Dsrbus kv rhadap Prambaan Glombang gangan Surja Moch. Dhofr Absrak Dalam ulsan n dpaparkan pngaruh sspan L sr aau C parall danara
Lebih terperinciEFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV
Jurnal Matmatka Vol. 9, No.3, Dsmbr 2006:207-214 EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Supand Jurusan Tknk Informatka Unvrstas AKI Jl. Pmuda 95-97 Smarang h_supand@yahoo.co.uk Abstract.
Lebih terperinciAPLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a
APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang
Lebih terperinciBAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH
BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH Sjak bbrapa ahun yang lalu, ilmuwan asal Amrika Marin Nowak dan Sbasian Bonhoffr mncoba mmplo daa dari pnliian oba ani-hiv.
Lebih terperinciMODEL MULTIPLE DECREMENT DAN APLIKASINYA
Sinar Nasional FMIPA UNDIKSHA IV ahun 24 MODEL MULIPLE DECREMEN DAN APLIKASINYA I Gusi Nyoan Yui Harawan Jurusan Pniian Maaia, FMIPA, UNDIKSHA harawan.ah@gail.co Absra: Canya rbangan asuransi ianai ngan
Lebih terperinciUSAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K O N V E K S I P A K A I A N J A D I P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H (
Lebih terperinciPENGUKURAN BULLWHIP EFFECT DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE
PENGUKURAN BUWHIP EFFECT ENGAN MOE AUTOREGRESSIVE Ta Talha Program Su Tknk Inusr, Fakulas Tknk Unvrsas an Nuswanoro Jalan Nakula I No. 5- Smarang E-mal : a@osn.nus.ac. Absrak Kurangnya nformas apa mnmbulkan
Lebih terperinciPENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta
PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1 Ksmantn Jurusan Pnddkan Matmatka FMIPA Unvrstas Ngr Yogakarta Abstrak Pnduga rsko rlat mrupakan statstk ang dgunakan untuk mngtahu sbaran suatu pnakt.
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 terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Penyelesaian Persamaan Ruang Keadaan
Insiu Tnologi Spuluh Nopmbr Surabaya Pnylsaian Prsamaan Ruang Kadaan Pnganar Mri Conoh Soal Ringasan Lihan ssmn Pnganar Mri Conoh Soal Torma Cayly-Hamilon Pnylsaian Umum Prsamaan Kadaan Homogn Pnylsaian
Lebih terperinciTentukan invers transformasi dari hasil kali kedua fungsi dalam kawasan frekuensi berikut :
Tenuan nver ranforma ar hal al eua fung alam awaan freuen beru : Pen: F () an F () Inver ranforma Laplace mang-mang fung erebu enu aja aalah f () u() an f () e - u() engan menggunaan negral onvolu ang
Lebih terperinciBAB NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN
BAB 8 RUANG EIGEN Masalah nilai dan vkor ign banyak skali dijumpai dalam bidang rkayasa, spri maslah ksabilan sism, opimasi dngan SVD, komprsi pada pngolahan cira, dan lain-lain. Unuk lbih mmahami masalah
Lebih terperinciPengembangan Model. Gambar 4.1 Strategi Layanan Yang Diusulkan. Penggantian. W waktu
Bab IV Pngbangan Modl Pada bab IV ini akan dijlaskan pngbangan sagi layanan gaansi unuk poduk dngan pola pnggunaan inin Pada sub bab IV akan dijlaskan foulasi odl unuk sagi layanan yang dikbangkan IV oulasi
Lebih terperinciBAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF
BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF - Aturan laar LMS Last Man Squars lh ftf dar aturan laar rstron. - Aturan laar LMS atau Wdro-Hoff mmnmsasan man squar rror, shngga mnggsr atasan utusan sauh yang sa dlauan
Lebih terperinciIII HASIL DAN PEMBAHASAN
vr vr yang lannya. In adalah au huu dar onrol bang-bang. Syara cuu mncau H( x (, u (, (, H( x(, u(, (,. Vor dbu juga vor adjon yang mml ranan baga ngal Lagrang. Dalam maalah oma dnam, ubah aau vor adjon
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciNILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA
Jurnal Ilmu Maemaka dan Terapan Desember 015 Volume 9 Nomor Hal. 97 10 NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA R. D. S. Rahangmean 1, M. I. Tlukay, F. Y. Rumlawang,
Lebih terperinciPROYEKSI PENDUDUK PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK PADA BEBERAPA TAHUN MENDATANG
ROYESI ENDUDU ROVINSI MALUU DENGAN MENGGUNAAN MODEL ERTUMBUHAN LOGISTI ADA BEBERAA TAHUN MENDATANG [unuk mmnuhi ugas maa kuliah modlan] Disusun olh: 1. CAROLINA LAISINA 2. ELSA M. TAHALEA 3. FRISA NAHUWAY
Lebih terperinciII. PERANAN STATISTIK DALAM ANALISIS PERCOBAAN
II. PERANAN TATITIK DALAM ANALII PERCOBAAN Hal-hal yang prl dplajar. 1. baran Normal dan sbaran t- stdnt. Mmbandngan da harga rata-rata sampl. a. Prbandngan da harga rata-rata sampl tda brpasangan npard
Lebih terperinciBAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
Lebih terperinciPROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : 4-858 ROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMOK ADA ROSES YULE- FURRY Samsuryad Jurusan Maemaka FMIA Unversas Srwaya
Lebih terperinciKAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2
Kaa Kovrgs Barsa Ruag Norm-(-) Dga KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(-) DENGAN Faratul Masruroh Era Aprla Sao 3 Jurusa Matmatka FMIPA Isttut Tkolog Spuluh Nopmbr Surabaa 3 Jl. Arf Rahma Hakm Kampus
Lebih terperinciINTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL
INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL A Sawa Program S Mamaka Isr a Saska Faklas Sas a Mamaka Uvrsas Krs Saya Wacaa Jl Dpogoro 5-6 Salaga 57
Lebih terperinciRelasi LOGIK FUNGSI AND, FUNGSI OR, DAN FUNGSI NOT
2 Relasi LOGIK FUNGSI ND, FUNGSI OR, DN FUNGSI NOT Tujuan : Seelah mempelajari Relasi Logik diharapkan dapa,. Memahami auran-auran relasi logik unuk fungsi-fungsi dasar ND, OR dan fungsi dasar NOT 2. Memahami
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waku dan Lokasi Peneliian Peneliian ini dilakukan pada bulan Juni hingga Juli 2011 yang berlokasi di areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alas Mandiri, Kabupaen Mamberamo
Lebih terperinciPERSAMAAN MAXWELL DAN EFEK NONLINEAR
PLAGIAT MRUPAKAN TINAKAN TIAK TRPUJI PRSAMAAN MAXWLL AN FK NONLINAR Sps ajuan unu Mmnuh Salah Sau Saa Mmpolh Gla Sajana Sans Pogam Sud Fsa Olh: Agaha Mangga Sa NIM : 3345 PROGRAM STUI FISIKA JURUSAN FISIKA
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
4 BAB II LANDAAN EORI ala sau insrun rivaif yang punyai ponsi unuk ikbangkan aala opsi. Opsi aala suau konrak anara ua piak, sala sau piak (sbagai pbli) punyai ak unuk bli aau njual suau as rnu ngan arga
Lebih terperinciUJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan
UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pndahuluan Uj Ch Kuadrat adalah pngujan hpotss mngna prbandngan antara : frkuns obsrvas/yg bnar-bnar trjad/aktual dngan frkuns harapan/kspktas 1.1. Pngrtan Frkuns Obsrvas dan Frkuns
Lebih terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER
ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan
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 terperinciBAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM
BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM 4.1 Pndahuluan Ktga prtdaksamaan yang tlah dbahas sblumnya akan daplkaskan dalam suatu stud kasus mngna nla AVL (avalablty ntwork) dar sambungan langsung jarak
Lebih terperinciTANGGAPAN FREKUENSI PENGUAT
EEKTONIK NOG Prtuan 9 TNGGPN FEKUENI PENGUT Tanapan Frkuns nda Pratkan rankaan plwat-atas -pass rkut. ankaan plwat-atas Dala prnyataan pua kplks s ω π, aka raktans kapastr adala /s. na dar aar d atas dprl:
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 IV TURUNAN FUNGSI. Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa diharapkan mampu menentukan turunan fungsi yang diberikan.
BAB IV TURUNAN FUNGSI Sla kia mmbaas i an kkoninuan fungsi paa bab sblumna, kia akan mmbaas nang urunan ang konspna ikmbangkan ari konsp i Pmbaasan urunan ibagi mnjai ua bagian, bagian prama mmbaas pngrian,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju
Lebih terperinciBAB IV SIMULASI MODEL
21 BAB IV SIMULASI MODEL Pada bagian ini aan diunjuan simulasi model melalui pendeaan numeri dengan menggunaan ala banu peranga luna Mahemaica. Oleh arena iu dienuan nilai-nilai parameer seperi yang disajian
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 I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciRingkasan Materi Kuliah PEMETAAN LAPLACE
Ringaan Mari Kuliah PEMETAAN APACE Pndahuluan Diini ia ajian mod lain unu mnlaian pramaan difrnial linar dngan ofiin onana Mod ini diu mod pmaan aplac Olh mod ini uau maalah nilai awal dipaan uau pramaan
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 terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciJurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Universitas Mercu Buana MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA DASAR (4 sks)
MODUL PERTEMUAN KE 3 MATA KULIAH : (4 sks) MATERI KULIAH: Jarak, Kecepaan dan Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Gerak Lurus Berubah Berauran POKOK BAHASAN: GERAK LURUS 3-1
Lebih terperinciJurnal Pendidikan Matematika & Matematika
Jurnal Penddkan Mateatka & Mateatka Syasah. (2011). Pengaruh Puasa Terhadap Konsentras Belajar Sswa. Jakarta: UIN Syarf Hdayatullah Jakarta. Thabrany, Hasbullah. (1995). Rahasa Sukses Belajar. Jakarta:
Lebih terperinci4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI
4. ALIDITAS DA RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EALUASI Tujuan : Seelah mempelajari modul ini mahasiswa mampu membua ala evaluasi bau unu program pembelajaran Evaluasi pembelajaran adalah ahap ahir dalam prosedur
Lebih terperinciSeminar Nasional Statistika Universitas Diponegoro, Semarang, 21 Mei 2011
Senar Nasonal Saska Unversas Dponegoro, Searang, 2 Me 20 ENERAAN ANALISIS KEUTUSAN DALAM RISIKO DALAM ENGAMBILAN KEUTUSAN INVESTASI SAHAM JANGKA ENDEK UNTUK MENDAATKAN CAITAL GAIN ATAU KERUGIAN YANG OTIMUM
Lebih terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
Lebih terperinciKARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP
Karakerisik Umur Produk (Sudarno) KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL Sudarno Saf Pengajar Program Sudi Saisika FMIPA UNDIP Absrac Long life of produc can reflec is qualiy. Generally, good producs
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Usahatani belimbing karangsari adalah kegiatan menanam dan mengelola. utama penerimaan usaha yang dilakukan oleh petani.
III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Usahaani belimbing karangsari adalah kegiaan menanam dan mengelola anaman belimbing karangsari unuk menghasilkan produksi, sebagai sumber
Lebih terperinciINTERFERENSI DAN DIFRAKSI
ITRFRSI DA DIFRAKSI Mata Kulah: Glombang & Optk Dosn: Andhy Stawan andhystawan DIFRAKSI CLAH TUGGAL DA KISI andhystawan B. Dfaks Dfaks mupan gjala pmblon (pnybaan) glombang kt mnjala mlalu clah smpt atau
Lebih terperinciCONTOH SOAL #: PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA. dx dengan nilai awal: y = 1 pada x = 0. Penyelesaian: KASUS: INITIAL VALUE PROBLEM (IVP)
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA KASUS: INITIAL VALUE PROBLEM (IVP) by: st dyar kholsoh Mater Kulah: Pengantar; Metode Euler; Perbakan Metode Euler; Metode Runge-Kutta; Penyelesaan Sstem Persamaan
Lebih terperinci( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x
III PEMODELAN Model Perumbuan Koninu Terbaasnya sumber-sumber penyoong (ruang, air, maanan, dll) menyebaban populasi dibaasi ole suau daya duung lingungan Perumbuan populasi lamba laun aan menurun dan
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 terperinci