Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga
|
|
- Sri Kusuma
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : Pekanbar 9 November 6 Vektor Kendal Permanan Dnams LQ Non-Kooperatf Wakt ak Berhngga Nlwan Andraja UIN Sltan Syarf Kasm Ra Pekanbar Jl. H.R Soebrantas No 55 Km. 8 telp : e-mal: nlwanandraja@n-sska.ac.d Abstrak Pada tlsan n dbahas mengena membentk vektor kendal krtera Nash pada kass permanan dnams lner kadratk non-kooperatf da peman wakt tak berhngga. Pembahasan dawal dar persamaan mm ntk permanan dnams non-koopertaf N peman ntk wakt berhngga beberapa asms. Kemdan asms yang sama dbentk persamaan ntk pemanan dnams non-kooperatf da peman ntk wakt tak berhngga. Kemdan dbentk persamaan aljabar Rccat yang sesa persamaan dferensal dan fngs objektf ntk peman pertama dan ntk peman keda yang dgnakan ntk memperoleh vektor kendal Nash. Akhrnya danalsa kestablan fngs dnamk berdasarkan vektor kendal peman pertama dan vektor kendal peman keda yang dperoleh. Kata knc: permanan lner kadratk non-kooperatf kendal Abstract In ths paper dscss abot control vector wth Nash crteron n lner qadratc non-cooperatve dynamc game two player case wth nfnte tme. Dscss was started from general eqatons for noncooperatve dynamc game N player for nfnte tme wth several assmpton. hen wth same assmpton to made general eqaton for non-cooperatve dynamc game two player for nfnte tme. Based on dfferental eqaton and objectve fncton for each player algebrac Rccat eqaton was formed for frst player and second player to made control vector wth Nash crteron. nally control vector wth Nash for frst player and second player sed to analyss abot stablty of dynamc fncton. Keywords: game lnear qadratc non-cooperatve control. Introdcton eor Permanan dnams telah banyak dgnakan dalam berbaga bdang sepert bdang ekonom bdang poltk bdang ekolog dan bdang kehdpan lannya. Permanan dalam matematka merpakan sat nteraks mnmal oleh da peman yang terdapat sebah sstem dnamk permanan masng-masng peman memlk fngs objektf. Sebah permanan dkatakan permanan dnams jka strateg yang dambl oleh seorang peman dlakkan mempertmbangkan strateg peman lan. Permanan dnams yang dkaj d peneltan n adalah permanan dnams nonkooperatf kontn mpan balk Nash da peman wakt tak berhngga. Hal yang menark dalam permanan dnams non-kooperatf bahwa ntk mencapa sat tjan masng-masng peman akan salng berkompets. Agar tjan yang dngnkan tercapa bak maka dapat dpaham dalam berkompets tent masng-masng peman tdak salng bekerjasama (non-kooperatf). Pada permanan dnams non-kooperatf kontn mpan balk Nash para peman akan mengoptmalkan dalam art Nash fngs objektf ntk mengoptmalkan fngs objektf maka para peman memerlkan strateg sehngga strateg tersebt hasl fngs objektf yang dperoleh oleh seorang peman tdak akan lebh brk dar pada hasl yang dperoleh oleh peman lan. Mencar strateg yang mengoptmalkan fngs objektf dalam art Nash dapat dbawa menjad mencar penyelesaan persamaan dferensal Rccat. Beberapa peneltan yang telah dlakkan dantaranya mengena teor permanan salah satnya yang djelaskan oleh Jacob Engwerda () yang menjelaskan tentang ttk eklbrm permanan dnams non-kooperatf wakt tak hngga namn tdak 76
2 Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : Pekanbar 9 November 6 menjelaskan tentang kestablan ntk masng-masng peman dan Weeren (999) yang menjelaskan ttk eklbrm persoalan permanan dnams non-kooperatf wakt tak hngga kass non skalar dan skalar. Berdasarkan raan tersebt maka dalam peneltan n yang akan dbahas adalah vektor kendal mpan balk Nash permanan dnams lner kadratk da peman non-kooperatf wakt tak berhngga.. Metode Peneltan Peneltan n menggnakan std lteratr dan langkah-langkah yang dlakkan pada peneltan n adalah sebaga berkt :. Membentkan persamaan dferensal dnamk permanan non-kooperatf da peman berdasarkan persamaan mm x() x x( t) Ax( t) B ( t) B ( t) BN N( t). Membentk fngs tjan peman pertama dan peman keda ntk wakt tak berhngga berdasarkan persamaan mm fngs tjan yat x x x j j j J ( ) { ( t) Q ( t) ( t) R ( t) ( t) R ( t)} dt j Dengan dpenh J( x ) lm J( x ) Kemdan ddefnskan S B R B dan S B R R R B ntk j j j. Membentk persamaan aljabar Rccat ntk peman pertama dan peman keda berdasarkan langkah dan. 3. Membentk vektor kendal Nash ntk peman pertama dan peman keda berdasarkan sols persamaan aljabar Rccat d langkah. 4. Analsa kestablan permanan dnams non-kooperatf ntk wakt tak berhngga berdasarkan vektor kendal yang dperoleh dar langkah Hasl dan Pembahasan 3.. Permanan Dnams Non-Kooperatf Untk Wakt ak Berhngga Pembahasan mengena kass permanan dnams non-kooperatf ntk wakt tak berhngga dawal ddefnskan persamaan dferensal dnamk permanan ntk da peman yat x( t) Ax( t) B ( t) B ( t) x() x () peman pertama dan peman keda akan memnmalkan dalam art Nash fngs objektf yat J ( x ) { x ( t) Q x( t) ( t) R ( t) ( t) R ( t)} dt j () j j j Dketah bahwa fngs tjan () ntk keda peman maka persamaan () memenh. Selanjtnya pada bagan n dbahas ntk kass wakt tak berhngga maka fngs tjan memenh krtera J( x ) lm J( x ). Matrks-matrks pada fngs tjan permanan pada persamaan () memenh asms keda matrks Q dan matrks R 77
3 Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : Pekanbar 9 November 6 adalah matrks smetrs dan ntk matrks R memenh matrks postf defnt ntk. Pada pembahasan n dasmskan jga bahwa ( A[ B B]) dapat dstablkan. Selanjtnya setap peman akan memberkan vektor kendal ( t) ( t) x ( t) t R B K t ntk kepada persamaan dferensal dnamk pada ( ) ( ) persamaan (). Vektor kendal yang akan dberkan sebaga berkt vektor kendal peman pertama ( t) ( t) x ( t) ( t) R B K ( t) vektor kendal peman keda ( t) ( t) x ( t) ( t) R B K ( t). Sementara t dketah bahwa model permanan pada peneltan n merpakan permanan mpan balk. Oleh karena t peman pertama akan mengetah vektor kendal yang dberkan oleh peman keda. Jka peman pertama mengetah vektor kendal peman keda yat x maka ( t) ( t) x ( t) () t R B K sehngga jka x. Selanjtnya dketah sstem dnamk x Ax B B maka sstem dnamk setelah dber kendal mpan balk adalah x ( A SK) x B fngs tjan yang akan dmnmalkan peman pertama yat x() x (3) x = x x + + J ( ) { Q R R } dt x = x + x+ (4) J ( ) { ( Q R ) R } dt Dengan melhat persamaan (3) dan (4) maka persoalan n dapat dpandang sebaga masalah sat peman. Maka dapat dbentk persamaan aljabar Rccat sebaga berkt A K K A K B R B K Q ( A S K ) K K ( A S K ) K S K Q K S K (5) persamaan alajabar Rccat (5) memlk sols K maka dperoleh vektor kendal peman pertama yat R B K x. 78
4 Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : Pekanbar 9 November 6 Selanjtnya ntk kass peman keda vektor kendal Nash dapat dperoleh terlebh dahl dketah bahwa =-R B K sehngga - sstem dnamk ntk kass peman keda menjad x maka x ( A SK) x B fngs tjan yang akan dmnmalkan peman keda yat x. Maka x() x (6) x = x x+ + J ( ) { Q R R } dt x = x + x+ (7) J ( ) { ( Q R ) R } dt melhat persamaan (6) dan (7) maka dapat dberkan persamaan aljabar Rccat sebaga berkt A K K A K B R B K Q ( A S K ) K K ( A S K ) K S K Q K S K (8) persamaan (8) memlk sols K maka dapat dperoleh vektor kendal ntk peman keda yat x. 3.. Analsa Kestablan Permanan Dnams Non-Kooperatf Untk Wakt ak Berhngga Berdasarkan pembahasan pada bagan 3. dketah vektor kendal ntk peman pertama yat x dketah vektor kendal peman keda yat berkt x. Maka kestablan persamaan dferensal dnamk ntk peman pertama sebaga x Ax B B x Ax B ( R B K ) x B x ( A B S K ) x (9) Sehngga A B S K menjad stabl. Sementara t ntk peman keda dketah bahwa vektor kendal peman keda yat x dketah vektor kendal pertama yat x. Sehngga kestablan persmaan dferensal dnamk ntk peman keda yat x Ax B B x Ax B ( R B K ) x B x ( A B S K ) x () Sehngga A B S K menjad stabl. 79
5 Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : Pekanbar 9 November 6 Selanjtnya mensbsttskan R B K K B R dan R B K K B R ke sstem persamaan (9) dan () maka dapat dperoleh persamaan aljabar Rccat sebaga berkt Dan ( A S K ) K K ( A S K ) K S K Q K S K () ( A S K ) K K ( A S K ) K S K Q K S K () Dapat dlhat bahwa persamaan (5) dan (8) sama persamaan () dan (). Sehngga persamaan () dan () akan memlk sols K dan K Selanjtnya dketah Ax B ( R B K ) x B x ( A B S K ) x mensbsttskan R B K dperoleh Ax B ( R B K ) x B x ( A B ( R B K ) S K ) x ( A S K S K ) x Kemdan dketah Ax B x B ( R B K ) x ( A B S K ) x mensbsttskan dperoleh Ax B x B ( R B K ) x ( A B ( R B K ) S K ) x ( A S K S K ) x Karena ( A[ B B ]) dapat dstablkan maka persamaan dferensal dnamk () vektor kendal peman pertama x dan vektor kendal peman keda x maka dapat dperoleh A S K x S K x x Ax B R B Kx B R B Kx = ( A S K S K ) x = Sehngga matrks A SK SK stabl. 4. Kesmplan Berdasarkan raan pada hasl dan pembahasan yang telah dberkan maka dperoleh kesmplan bahwa berdasarkan persamaan dferensal sstem dnamk permanan nonkooperatf dperoleh persamaan ntk da peman yat x( t) Ax( t) B ( t) B ( t) x() x masng-masng peman memnmalkan fngs objektf x x x j j j J ( ) = { ( t) Q ( t) + ( t) R ( t) + ( t) R ( t)} dt j ¹ = 8
6 Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : Pekanbar 9 November 6 dapat dperoleh vektor kendal ntk peman pertama yat peman keda yat menstablkan sstem x( t) Ax( t) B ( t) B ( t). x dan ntk x. Vektor-vektor kendal dar keda peman tersebt dapat Referens Jrnal: [] Engwerda J. eedback Nash eqlbra n the scalar nfnte horzon LQ-game. Atomatca. ; 36 : [] Weeren AJM Schmacher JM Engwerda J. Asymptotc analyss of lnear feedback Nash eqlbra n nonzero-sm lnear-qadratc dfferental games. Jornal of Optmzaton heory and Applcatons.999: : p exbooks: []. Basar. Dynamc noncooperatve game theory. Phladelpha: SIAM [] Bellman R. Introdcton to Matrx Analyss. Phladelpha: SIAM. 997 [3] Engwerda J. LQ Dynamc Optmzaton and Dfferental Games. Chchester: John Wley & Sons. 5. [4] Lews L. Appled Optmal Control and Estmaton. New Jersey: Prentce-Hall Inc. 99. [5] Olsder GJ. Mathematcal System heory. Delft: Unversty of echnology [6] Perko L. Dfferental Eqatons and Dynamcal System. New York: Sprnger-Verlag
Aplikasi Teori Kendali Pada Permainan Dinamis Non-Kooperatif Waktu tak Berhingga
Semnar Nasonal eknolog Inormas Komunkas dan Industr (SNIKI) 4 ISSN : 85-99 akultas Sans dan eknolog UIN Sultan Syar Kasm Rau Pekanbaru, 3 Oktober 1 Aplkas eor Kendal Pada Permanan Dnams Non-Kooperat Waktu
Lebih terperinci81 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
Lebih terperinciAplikasi Geometri pada Permainan Dinamis Non- Kooperatif Skalar Waktu tak Berhingga
Seminar Nasional eknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNIKI) 7 ISSN :85-99 Pekanaru, Novemer 5 Aplikasi Geometri pada Permainan Dinamis Non- Kooperatif Skalar Waktu tak Berhingga Nilwan Andiraja
Lebih terperinciVektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga
Semnar aonal enolog Informa, Komuna dan Indutr (SIKI) 9 ISS (Prnted) : 579-77 Faulta San dan enolog, UI Sultan Syarf Kam Rau ISS (Onlne) : 579-546 Peanbaru, 8-9 Me 7 Vetor Kendal Permanan Dnam LQ on-kooperatf
Lebih terperinciII. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai
II. TEORI DASAR.1 Transormas Laplace Ogata (1984) mengemukakan bahwa transormas Laplace adalah suatu metode operasonal ang dapat dgunakan untuk menelesakan persamaan derensal lnear. Dengan menggunakan
Lebih terperinciSISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS
SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang
Lebih terperinciPengenalan 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
Lebih terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciDalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang
LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama
Lebih terperinciDekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya
A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak
Lebih terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciAPLIKASI SISTEM LINEAR MAX-PLUS INVARIANT PADA SISTEM PRODUKSI TEMPE SUPER DANGSUL DI YOGYAKARTA
APLIKASI SISTEM LINEAR MAX-PLUS INVARIANT PADA SISTEM PRODUKSI TEMPE SUPER DANGSUL DI YOGYAKARTA A7 Hendra Lstya Kurnawan 1, Musthofa 2 1 Mahasswa Program Stud Matematka Jurusan Penddkan Matematka FMIPA
Lebih terperinciSMALL 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
Lebih terperinciEksistensi Bifurkasi Mundur pada Model Penyebaran Penyakit Menular dengan Vaksinasi
1 Eksstens Bfurkas Mundur pada Model Penyebaran Penyakt Menular dengan Vaksnas Intan Putr Lestar, Drs. M. Setjo Wnarko, M.S Jurusan Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Insttut Teknolog
Lebih terperinciAPLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS
Vol No Jurnal Sans Teknolog Industr APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS Ftr Aryan Dew Yulant Jurusan Matematka Fakultas Sans Teknolog UIN SUSKA Rau Emal:
Lebih terperinciLAMPIRAN 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
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciSEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS
JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 289-297 SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS Suroto Prod Matematka, Jurusan MIPA, Fakultas Sans dan Teknk Unverstas Jenderal Soedrman e-mal : suroto_80@yahoo.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. SARS pertama kali dilaporkan terjadi di Propinsi Guandong Cina pada
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH Pergerakan populas sangat mempengaruh proses dnamka dar epdem penyakt. Hal n dapat dtunjukkan oleh beberapa penyakt menular. SARS pertama kal dlaporkan terjad
Lebih terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciPENERAPAN METODE LINIEAR DISCRIMINANT ANALYSIS PADA PENGENALAN WAJAH BERBASIS KAMERA
PENERAPAN MEODE LINIEAR DISCRIMINAN ANALYSIS PADA PENGENALAN AJAH ERASIS KAMERA Asep Sholahuddn 1, Rustam E. Sregar 2,Ipng Suprana 3,Setawan Had 4 1 Mahasswa S3 FMIPA Unverstas Padjadjaran e-mal: asep_sholahuddn@yahoo.com
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA
BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciDidownload 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
Lebih terperinciBAB 2 KAJIAN PUSTAKA
BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,
Lebih terperinciPENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)
PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) Rcha Agustnngsh, Drs. Lukman Hanaf, M.Sc. Jurusan Matematka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya
Lebih terperinciDengan 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
Lebih terperinciSELANG 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA
Prosdng Semnar Nasonal Sans dan Penddkan Sans IX, Fakultas Sans dan Matematka, UKSW Salatga, 21 Jun 2014, Vol 5, No.1, ISSN :2087-0922 PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL
Lebih terperinciSMALL 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
Lebih terperinciAnalisis Kecepatan Dan Percepatan Mekanisme Empat Batang (Four Bar Lingkage) Fungsi Sudut Crank
ISSN 907-0500 Analss Kecepatan Dan Percepatan Mekansme Empat Batang (Four Bar ngkage Fungs Sudut Crank Nazaruddn Fak. Teknk Unverstas Rau nazaruddn.unr@yahoo.com Abstrak Pada umumnya analss knematka dan
Lebih terperinciDesainKontrolFuzzy BerbasisPerformansiH dengan Batasan Input-Output untuk Sistem Pendulum-Kereta
ugasakhr E 91399 DesanKontrolFuzzy BerbassPerformansH dengan Batasan Input-Output untuk Sstem Pendulum-Kereta to Febraranto (8116) Dosen Pembmbng: Prof. Dr. Ir. Achmad Jazde, M.Eng. Jurusan eknk Elektro
Lebih terperinciPROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM. DENGAN Principal Component Analysis (PCA)
PROPERT DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN Prncpal Component Analyss (PCA) Oleh : Hanna aa Parhusp, usp, Deva eawdyananto a dan Bernadeta Desnova Kr Program Stud Statstka
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :
JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan
Lebih terperinciROOTS 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
Lebih terperinciEstimasi Variabel Keadaan Gerak Longitudinal Pesawat Terbang Menggunakan Metode Fuzzy Kalman Filter
A-42 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5 No. 2 (216) 2337-352 (231-928X Prnt) Estmas Varabel Keadaan Gerak Longtudnal Pesawat erbang Menggunakan Metode Fuzzy Kalman Flter Res Arumn San, Erna Aprlan, dan Mohammad
Lebih terperinciPENDEKATAN 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
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciBAB 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.
Lebih terperinciPENDAHULUAN Latar Belakang
PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciAPLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K
Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH Yun Yulda dan Muhammad Ahsar K Program Stud Matematka Unverstas
Lebih terperinciPEMODELAN 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,
Lebih terperinciROOTS 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
Lebih terperinciDIMENSI PARTISI GRAF GIR
Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Lebih terperinciOleh : Enny Supartini Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Padjadjaran
Abstrak MENGESTIMASI BEBERAPA DATA HILANG (MISSING DATA) DAN ANALISIS VARIANS UNTUK RANCANGAN BLOK ACAK SEMPURNA Oleh : Enny Supartn Departemen Statstka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas
Lebih terperinciMENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak
JURAL MATEMATIKA DA KOMUTER Vol. 6. o., 86-96, Agustus 3, ISS : 4-858 MECERMATI BERBAGAI JEIS ERMASALAHA DALAM ROGRAM LIIER KABUR Mohammad Askn Jurusan Matematka FMIA UES Abstrak Konsep baru tentang hmpunan
Lebih terperinciTeori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang
Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciPADA GRAF PRISMA BERCABANG
PELABELAN TOTAL SUPER (a, d)-busur ANTI AJAIB PADA GRAF PRISMA BERCABANG Achmad Fahruroz,, Dew Putre Lestar,, Iffatul Mardhyah, Unverstas Gunadarma Depok Program Magster Fakultas MIPA Unverstas Indonesa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciSifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 07 Sfat-sfat Operas Perkalan Modular pada raf Fuzzy T - 3 Tryan, ahyo Baskoro, Nken Larasat 3, Ar Wardayan 4,, 3, 4 Unerstas Jenderal Soedrman transr@yahoo.com.au
Lebih terperinciIII.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
Lebih terperinciEnsambel 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:.
Lebih terperinciPEMANFAATAN JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK PENYELESAIAN PERMASALAHAN OPTIMASI NONLINIER
Semnar Nasonal Aplkas eknolog Informas 0 (SNAI 0) ISSN: 907-50 Yogyakarta, 7-8 Jun 0 PEMANFAAAN JARINGAN SARAF IRUAN UNUK PENYELESAIAN PERMASALAHAN OPIMASI NONLINIER Vctor Harad ), Rully Soelaman ),) Jurusan
Lebih terperinciAplikasi Program Nonlinear Multi Tujuan Interaktif dengan Fungsi Tujuan Fuzzy Pada Optimalisasi Dosis Pemberian Pupuk Npk Tanaman Padi
Aplkas Program Nonlnear Mult Tujuan Interaktf dengan Fungs Tujuan Fuzzy Pada Optmalsas Doss Pemberan Pupuk Npk Tanaman Pad Wdodo Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Gadjah Mada Yogyakarta Indonesa. E-mal:
Lebih terperinciTESIS KENDALI MODEL PREDIKTIF TERDISTRIBUSI BERBASIS TEORI PERMAINAN DINAMIS KOOPERATIF
ESIS KENDALI ODEL PREDIKIF ERDISRIBUSI BERBASIS EORI PERAINAN DINAIS KOOPERAIF DISRIBUED ODEL PREDICIVE CONROL BASED ON COOPERAIVE DYNAIC GAE HEORY SURISNO 1/36185/PPA/3233 PROGRA SUDI S2 AEAIKA FAKULAS
Lebih terperinciRANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan
. Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor
Lebih terperinciIII PEMODELAN MATEMATIS SISTEM FISIK
34 III PEMODELN MTEMTIS SISTEM FISIK Deskrps : Bab n memberkan gambaran tentang pemodelan matemats, fungs alh, dagram blok, grafk alran snyal yang berguna dalam pemodelan sstem kendal. Objektf : Memaham
Lebih terperinciMatematika Eigenface Menggunakan Metrik Euclidean
Matematka Egenface Menggunakan Metrk Eucldean 6 Ben Utomo Sekolah ngg eknolog Bontang, Indonesa Abstract Salah satu sstem pengenalan wajah (face recognton) adalah metode egenface. Metode n bekerja dengan
Lebih terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciEFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
Lebih terperinciPENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI
PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan yang akan dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan Research and Development (R&D) n merupakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciEVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS
EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS Resa Septan Pontoh Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran resa.septan@unpad.ac.d ABSTRAK.
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK
BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.
Lebih terperinciELEKTRONIKA ANALOG. Bab 2 BIAS DC FET Pertemuan 5 Pertemuan 7. Oleh : ALFITH, S.Pd, M.Pd
ELEKTONKA ANALOG Bab 2 BAS D FET Pertemuan 5 Pertemuan 7 Oleh : ALFTH, S.Pd, M.Pd 1 Pemran bas pada rangkaan BJT Masalah pemran bas rkatan dengan: penentuan arus dc pada collector yang harus dapat dhtung,
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n telah dlaksanakan d SMA Neger 1 Bandar Lampung pada tahun pelajaran 011/ 01. Populas peneltan n adalah seluruh sswa kelas X yang terdr dar
Lebih terperinciPEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)
PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) Wrayant ), Ad Setawan ), Bambang Susanto ) ) Mahasswa Program Stud Matematka FSM UKSW Jl. Dponegoro 5-6 Salatga,
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 33-40, April 2001, ISSN : KLASIFIKASI INTERAKSI GELOMBANG PERMUKAAN BERTIPE DUA SOLITON
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No., 33-40, Aprl 00, ISSN : 40-858 KLASIFIKASI INTERAKSI GELOMBANG PERMUKAAN BERTIPE DUA SOLITON Sutmn dan Agus Rusgyono Jurusan Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Pada
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB III SKEMA NUMERIK
BAB III SKEMA NUMERIK Pada bab n, akan dbahas penusunan skema numerk dengan menggunakan metoda beda hngga Forward-Tme dan Centre-Space. Pertama kta elaskan operator beda hngga dan memberkan beberapa sfatna,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen dengan bentuk kuas ekspermen. Pre test dlakukan d awal peneltan dan post tes dlakukan
Lebih terperinciRing Bersih Kanan Right Clean Rings
ng esh Kanan ght Clean ngs Cyena Novella Ksnamt Pogam Std Penddkan Matematka FKIP USD Kamps III Pangan, Magwohajo,Sleman, cyenanovella@gmalcom STK Peneltan n etjan ntk mengenal, memaham mennjkkan ahwa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciANALISIS SENTIMEN PENGGUNA JEJARING SOSIAL MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA JEJARING SOSIAL MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE M. Fachrurroz, M.T. 1, Nov Yuslan, M.T. 2 1,2 Jurusan Teknk Informatka Fakultas Ilmu Komputer, Unverstas Srwjaya 1 obetsobets@gmal.com,
Lebih terperinciPerhitungan Critical Clearing Time dengan Menggunakan Metode Time Domain Simulation
PROSEDING SEINAR TUGAS AKHIR TEKNIK ELEKTRO FTI-ITS, JUNI 2012 1 Perhtungan Crtcal Clearng Tme dengan enggunakan etode Tme Doman Smulaton Surya Atmaja, Dr. Eng. Ardyono Pryad, ST,.Eng, Ir.Teguh Yuwono
Lebih terperinciBILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, )
Charul Imron dan dy Tr Baskoro, Blangan Ramsey Ss BILANGAN RAMSY SISI DARI r ( P, ) (Ramsey Number from the Sde r ( P, ) ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro Jurusan Matemátca, FMIPA ITS Surabaya mron-ts@matematka.ts.ac.d
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciPENGENDALIAN OPTIMAL TUBERKULOSIS DENGAN EXOGENOUS REINFECTION
Prosdng Semnar asonal Peneltan, Penddkan dan Penerapan MPA, Fakltas MPA, Unverstas eger Yogyakarta, 4 Me PEGEDALA OPTMAL TUBERKULOSS DEGA EXOGEOUS REFECTO Hasnan asrn, Sbchan, M.Yns nsttt Teknolog Seplh
Lebih terperinciMETODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah,
III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Suatu peneltan dapat berhasl dengan bak dan sesua dengan prosedur lmah, apabla peneltan tersebut menggunakan metode atau alat yang tepat. Dengan menggunakan
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381
Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua
Lebih terperinci