Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.
|
|
- Yuliani Sasmita
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Eleme Dasar Model Atria. Aktor utama customer da server. Eleme dasar :.distribusi kedataga customer. 2.distribusi waktu pelayaa. 3.disai fasilitas pelayaa (seri, paralel atau jariga). 4.disipli atria (pertama datag pertama dilayai, terakhir datag pertama dilayai, pelayaa secara acak) da prioritas pelayaa. 5.ukura atria (terbatas atau tidak terbatas). 6.sumber pemaggila (terbatas atau tidak terbatas). 7.perilaku mausia. 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo
2 Distribusi Poisso da ekspoesial. Proses Poisso memeuhi kodisi: peluag suatu kejadia (kedataga atau keberagkata) terjadi atara waktu t da t+s tergatug haya pada jagka waktu s. peluag suatu kejadia terjadi selama jagka waktu sagat pedek h adalah positif tapi kurag dari. palig bayak satu kejadia dapat terjadi selama jagka waktu sagat pedek h. 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 2
3 Ekspoesial : f t () t αe α, t 0, dimaa E{ t} α Poisso : α p () t ( t) e! αt, 0,, 2, dimaa E { t} t α Karakteristik Poisso:. proses acak sempura forgetfuless. 2. rata-rata da ragam sama. 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 3
4 Cotoh : Mesi pelayaa selalu mempuyai peggati yag siap setiap saat meggatika mesi yag sedag beroperasi jika rusak. Selag waktu kerusaka mesi atau peggati adalah ekspoesial dega rata-rata 0 jam. Maka distribusi ekspoesial waktu kerusaka adalah sebagai berikut (α /0 kerusaka per jam0.): 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 4
5 f () 0.t t 0.e, t > 0 Distribusi Poisso utuk jumlah kerusaka selama periode T adalah : () ( 0.t ) e p t! 0.t, 0,, 2, Misalya igi Diketahui peluag bhw satu kerusaka aka terjadi dlm 5 jam, maka probabilitasya adalah: P 5 { t < } f ( t) dt e Kita jg dpt meghitug satu kerusaka aka terjadi 6 jam medatag, diberika kerusaka terakhir 3 jam sebelumya adalah: P 0.x6 { t > 9 t > 3} P{ t > 6} e /28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 5
6 Proses Pure Birth ad Pure Death. Pure birth customer bertambah terus dalam sistem da hampir tidak meiggalka sistem dalam suatu periode waktu tertetu. Pure birth proses acak da dapat dijelaska dega distribusi Poisso. p () t ( λt) λt e, 0,, 2, (pure birth)! λ laju kedataga per satua waktu Ekspektasi jumlah kedataga selama periode t λt. 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 6
7 Cotoh: Misalka kelahira dalam salah satu propisi didata sepajag waktu megikuti distribusi ekspoesial dimaa rata-rata satu kelahira setiap 7 meit. Dari atar waktu kelahira, laju kelahira (λ) dapat dihitug, yaitu 24x60 λ kelahira per hari. 7 Ekspektasi jumlah kelahira dalam propisi tersebut per tahu adalah x Probabilitas jumlah kelahira dapat dihitug dega rumus: 205.7t () ( 205.7t) e p t, 0,, 2, t (hari).! 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 7
8 Pure death sistem atria dimaa customer ditarik dari sistem da hampir tidak ada customer yag masuk ke dalam sistem dalam suatu periode waktu tertetu. p () t ( µ t) N µ t e ( N )!,, 2,, N N p 0 () t P () t 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 8
9 Cotoh : Pada awal setiap bula, 5 uit item distok utuk pegguaa selama miggu itu. Pearika dari stok terjadi haya selama 6 hari pertama (karea took tutup pada hari Miggu) da megikuti distribusi Poisso dega rata-rata 3 uit/hari. Ketika level stok mecapai 5, order baru dega jumlah 5 uit dibuat ke supplier utuk diatarka pada awal miggu berikutya. Karea sifat produk yag mudah rusak, semua barag yag sisa pada akhir miggu harus dibuag. 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 9
10 Ada beberapa cara utuk meyelesaika masalah ii:. µ 3 uit/hari. Misalka kita tertarik utuk meghitug peluag ada 5 uit dalam stok pada hari ke-t, maka : 5 5 3t () ( 5t ) e p t, t, 2,,6 5 ( 5 5)! t (hari) µt p 5 (t) /28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 0
11 jika kita tertarik probabilitas membuat order pada hari ke-t, kita harus meghitug probabilitas kumulatif memiliki 5 atau kurag dari 5 pada hari ke-t, yaitu: p 5(t) p0(t) + p(t) + p2(t) + p3(t) + p4(t) + p5(t) t (hari) µt P 5 (t) Iformasi lai yag bisa didapat adalah rata-rata uit yag dibuag pada akhir setiap miggu. 5 { t 6} ( 6) E p, µt 8 0 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo
12 p (6) Atria Dega Kombiasi Kedataga da Keberagkata Server tuggal Customer tiba sistem Garis atria/ meuggu X X X X server keberagkata 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 2
13 Server paralel Customer tiba sistem Garis atria/ meuggu X X X X server 2 c keberagkata Server seri Customer tiba Garis atria/ meuggu X X X X server 2 3 keberagkata 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 3
14 Server jariga Customer tiba Garis atria/ meuggu X X X X sistem 2 c server 2 2 i i i keberagkata Model Poisso Umum Atria Poisso dega state-depedet arrival ad departure rates. 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 4
15 λ - λ - + µ µ + Diagram laju trasisi p λ λ Κ λ,, 2,... da µ 2 0 p0 µ Κ µ p 0 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 5
16 Cotoh : Perhatika situasi atria server tuggal dimaa laju kedataga kosta 3 per jam da keberagkata kosta 8 perjam, utuk semua 0. p λ 3 p0 p0 375 µ 8 ( 0. ) p0 p p p0 + Κ 2, 0,, 2, ( ) atau p Κ Deret geometri : p0 p /28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 6
17 p Ukura Keseimbaga Kierja Kierja atria : Ls jumlah ekspektasi customer dalam sistem. Lq jumlah ekspektasi customer dalam atria. Ws ekspektasi waktu dalam sistem Wq ekspektasi waktu meuggu dalam atria. P L s p 0 W s Ls Wq Ws Lq λ λ µ eff eff W q c L s L q λ eff 0 λ p 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 7
18 Kita guaka cotoh di atas utuk meghitug parameter sistem : λ eff 0 λ p 3 kedataga per jam. L s p W W s q W s λ L s eff µ jam ; jam; L λ W customer; q ef q persetase utilisasi c L s L q % c 7/28/2005 created by Hotiar Sirigorigo 8
TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t}
Elm Dasar Modl Atria. TEORI ANTRIAN Aktor utama customr da srvr. Elm dasar :. distribusi kdataga customr.. distribusi waktu playaa. 3. disai fasilitas playaa (sri, parall atau jariga). 4. disipli atria
Lebih terperinciLecture 4 : Queueing Theory and Aplications. Hanna Lestari, M.Eng
Leture 4 : Queueig Theory ad Apliatios Haa Lestari, M.Eg Struktur Dasar Model Model Atria Teori Atria bertujua utuk megetahui/meetuka besara kierja sistem atria. Ukura kierja sistem dalam kodisi steady
Lebih terperinciTEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian
TEORI ANTRIAN Teori atria merupaka studi matematis megeai atria atau waitig lies yag di dalamya disediaka beberapa alteratif model matematika yag dapat diguaka utuk meetuka beberapa karakteristik da optimasi
Lebih terperinciANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT
Jural Sais da Tekologi Vol 7 o 2, Desember 27 ANALISIS SISTEM ANTRIAN ADA LOKET ENDAFTARAN ASIEN DI USKESMMAS ADANG ASIR KECAMATAN ADANG BARAT Ali Suta Nasutio, Seira Mutia 2 Tekik Idustri Sekolah Tiggi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciANALISIS SISTEM PELAYANAN DI STASIUN TAWANG SEMARANG DENGAN METODE ANTRIAN. Nursihan 1, Sugito 2, Hasbi Yasin 3
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahu 2015, Halama 375-382 Olie di: http://ejoural-s1.udip.ac.id/idex.php/gaussia ANALISIS SISTEM PELAYANAN DI STASIUN TAWANG SEMARANG DENGAN METODE ANTRIAN
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinci1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus
ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F
BAB III MENENUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INERVAL WAKU PREVENIVE MAINENANCE OPIMUM SISEM AXIS PADA MESIN CINCINNAI MILACRON DOUBLE GANRY IPE-F 3.1 Pedahulua Pada Bab II telah dijelaska beberapa teori yag diguaka
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk
Lebih terperinciBAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciSelang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan
Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN
JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciDistribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir
BAB 1 Distribusi Sampel, Likelihood da Peaksir 1.1 Sampel Acak Misalka X 1, X 2,..., X sampel acak berukura (radom sample of size ). Fugsi peluag -variat ya adalah f X1,X 2,,X (x 1, x 2,..., x ) = f Xi
Lebih terperinciANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU
Saitia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 277 287. ANALISIS SISTEM ANTRIAN PELAYANAN NASABAH DI PT. BANK NEGARA INDONESIA (PERSERO) TBK KANTOR CABANG UTAMA USU Siti Aria R. Harahap
Lebih terperinciProses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1
Proses Pedugaa Populasi Mea,, tdk diketahui Cotoh Acak Mea = 50 95% yaki bahwa diatara 40 & 60. Cotoh 1999 Pretice-Hall, Ic. Chap. 7-1 Pedugaa Parameter Populasi Meduga Parameter Populasi... Mea dg Statistik
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Peetua Waktu Pegamata Seara Aak Berulag kali telah disebutka bahwa kujuga-kujuga utuk melakuka pegamata dilakuka dalam waktu-waktu yag ditetuka seara aak. Utuk itu, biasaya satu
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata
robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah
Lebih terperinciANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahu 2015, Halama 725-733 Olie di: http://ejoural-s1.udip.ac.id/idex.php/gaussia ANALISIS SISTEM ANTRIAN PESAWAT TERBANG DI BANDARA INTERNASIONAL AHMAD
Lebih terperinciGambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
Lebih terperinciUJIAN MASUK BERSAMA PERGURUAN TINGGI (UMB - PT) Mata Pelajara : Matematika Dasa Taggal : 06 Jui 009 Kode Soal : 0 0 www.olieschools.ame. Produksi beras propisi P tahu 990 adalah 00 ribu to da sampai tahu
Lebih terperinciDistribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Performance Model. Real System. Mangukur Utilisasi CPU dan Penggunaan memori. Menghitung Utilisasi CPU dan Penggunaan memori
Real System Pegukura Magukur Utilisasi CPU da Pegguaa memori Diterima? Ya Performace Model Kalkulasi Meghitug Utilisasi CPU da Pegguaa memori Tidak Kalibrasi Model Gambar 3 Cara utuk melakuka validasi
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciMATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.
MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciSebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB
Sebara Pearika Cotoh Dept Statistika FMIPA IPB Statistik: karakteristik umerik yag diperoleh dari data cotoh Dari sebuah populasi dapat diperoleh bayak cotoh acak. Dari setiap cotoh acak, dapat dihitug
Lebih terperinciBAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
Lebih terperinciBAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemua VI Sebara Pearika Cotoh Septia Rahardiatoro - STK IPB 1 Sebara Pearika Cotoh Megidetifikasi sebara suatu fugsi dari cotoh ketika diambil dari suatu populasi X
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperincimempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.
Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciBAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK
BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK 2.1. Buga Majemuk Ada sedikit perbedaa atara suku buga tuggal da suku buga majemuk. Pada suku buga tuggal, besarya buga B = Mp tidak perah digabugka dega modal M. Sebalikya
Lebih terperinciHazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand
TEKIK SAMPLIG PCA SEDERHAA Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusa Matematika FMIPA Uad Defiisi : Jika suatu cotoh berukura diambil dari suatu populasi berukura sedemikia rupa sehigga setiap kemugkia cotoh
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
Lebih terperinciPendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval
Pedugaa Parameter Pedahulua Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi
Lebih terperinciHubungan Antara Panjang Antrian Kendaraan dengan Aktifitas Samping Jalan
Hubuga Atara Pajag Atria Kedaraa dega Aktifitas Sampig Jala Frasiscus Mitar Ferry Sihotag Jurusa Tekik Sipil Fakultas Desai da Tekik Perecaaa Uiversitas Pelita Harapa. fmitarfs@yahoo.com, fmitarfs@uph.edu
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA
Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN
Lebih terperincisimulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai
37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi
Lebih terperinciPendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval
Pedugaa Parameter. Pedahulua Pedugaa Parameter Popoulai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi
Lebih terperincik = populasi pelanggan Nilai-nilai default (biasanya tidak dimunculkan) :
Model Loss Sistem Ahar Prodi Tekik Elektro S1 UR Toik Bahasa.. Notasi Model Atria (Kedall) Model Poisso ( customers, servers) Model Erlag ( customers, < servers) Biomial model (k < customers, k servers)
Lebih terperincitheresiaveni.wordpress.com NAMA : KELAS :
theresiaveiwordpresscom NAMA : KELAS : 1 theresiaveiwordpresscom BARISAN DAN DERET Barisa da deret dapat diguaka utuk memudahka peyelesaia perhituga, misalya buga bak, keaika produksi, da laba/rugi suatu
Lebih terperinciHaryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 8
Seragam (Uiform) [D1] : Fugsi probabilita Uiform utuk semua ilai. Dimaa merupaka bayakya 1 f ( ) obyek da diasumsika memiliki sifat yag sama. Biomial [D2] : Sifat percobaa Biomial : Percobaa dilakuka dalam
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang
2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA SKEMA CHANNEL SHARING PADA JARINGAN GSM/GPRS DENGAN MODEL ANTRIAN ERLANG
o. 27 Vol.2 Th. XIV April 2007 ISS 854-847 PERBADIGA KIERJA SKEMA CHAEL SHARIG PADA JARIGA / DEGA MODEL ATRIA ERLAG Rudy Feradez Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas Adalas ABSTRAK Blockig merupaka
Lebih terperincii adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.
4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin
DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa
Lebih terperinciANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si.
ANUITAS 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmato,S.Si. 1 OVERVIEW Auitas adl suatu pembayara dalam jumlah tertetu, yag dilakuka setiap selag waktu da lama tertetu, secara berkelajuta. Suatu auitas yg pasti dilakuka
Lebih terperincix = μ...? 2 2 s = σ...? x x s = σ...?
Pedugaa Parameter x 2 sx s = μ...? 2 = σ x...? = σ...? Peduga Parameter Peduga titik yaitu parameter populasi p diduga dega suatu besara statistik, misal: rata-rata, proporsi, ragam, dll Peduga Selag (Iterval)
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinciStatistika Inferensial
Cofidece Iterval Ara Fariza Statistika Iferesial Populasi Sampel Simpulka (estimasi) tetag parameter Medapatka statistik Estimasi: estimasi titik, estimasi iterval, uji hipotesa 2 1 Proses Estimasi Populasi
Lebih terperinciPedahulua Pedugaa Parameter Pedugaa Parameter Populai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi µ. diguaka ebagai peduga bagi σ 3. p atau p$ diguaka ebagai peduga
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciBAB III ANALISIS PEMODELAN ANTRIAN HAULER PENGANGKUTAN OVERBURDEN PADA JALAN 7F
BAB III AALISIS EMODELA ATRIA HAULER EGAGKUTA OVERBURDE ADA JALA 7F 3.. edahulua ada Bab II telah dijelaka beberapa teori yag diguaka utuk melakuka aalii yag tepat dalam memecahka maalah yag ada. ada bab
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keterbagia Secara umum apabila a bilaga bulat da b bilaga bulat positif, maka ada tepat satu bilaga bulat q da r sedemikia sehigga : = +, 0 < dalam hal ii b disebut hasil bagi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester
Lebih terperinciMETODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT
METODE NUMERIK TKM4104 Kuliah ke- DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT DERET TAYLOR o Deret Taylor adalah alat yag utama utuk meuruka suatu metode umerik. o Deret Taylor bergua utuk meghampiri ugsi ke dalam
Lebih terperinciDERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)
MATEMATIKA II DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) sugegpb.lecture.ub.ac.id aada.lecture.ub.ac.id BARISAN Barisa merupaka kumpula suatu bilaga (atau betuk aljabar) yag disusu sehigga membetuk suku-suku yag
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
Lebih terperinciPendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /
Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:
Lebih terperinciV.2.4 PROBABILITAS BLOCKING LEE GRAPHS
V.2.4 PROBABILITA BLOCKIG LEE GRAPH 1. Pada keyataaya o blockig switch hampir tidak perah disyaratka bagi komuikasi telepo. 2. Disai peralata setral telepo adalah sedemikia rupa sehigga pada jam sibuk
Lebih terperinciSTATISTIKA NON PARAMETRIK
. PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan
Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem
Lebih terperinciANALISIS OUTPUT. Tujuan Analisis Output
ANALISIS OUTPUT Model simulasi kejadia diskrit berbeda dari tipe model laiya. Model simulasi kejadia diskrit meggabugka bayak variabel acak sehigga hasil (output) model merupaka variabel acak juga. Sebagai
Lebih terperinciBAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET
Pertemua 7. BAHAN AJAR ANALISIS REAL Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 5. da kekovergeaya 5. DERET Diberika sebuah barisa a, dapat didefeisika barisa bilaga real S N dega S N := N a = a + a 2 +...
Lebih terperinciBAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS
BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS 1.1. Pedahulua Dalam pertemua ii Ada aka mempelajari beberapa padaga tetag permutasi da kombiasi, fugsi da metode perhituga probabilitas, da meghitug probabilitas. Pada
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN Peelitia pejadwala pembagkit termal ii adalah utuk membadigka metode Lagragia Relaxatio yag diajuka peulis dega metode yag diguaka PLN. Di sii aka diuji metode maa yag peramalaya
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciMODEL STOKHASTIK ANTRIAN NON POISSON PADA PELAYANAN PERBANKAN
ODEL STOKHASTIK ANTRIAN NON POISSON PADA PELAYANAN PERBANKAN 1 Sugito, 2 Ala Prahutama, 3 Budi Warsito, 4 och Abdul ukid, 5 Nia Puspita Sari 1,2,3,4,5 Departeme Statistika, Fakultas Sais da atematika,uiversitas
Lebih terperinciTaksiran Interval bagi Rata-rata Parameter Distribusi Poisson Interval Estimate for The Average of Parameter Poisson Distribution
Prosidig Statistika ISSN: 460-6456 Taksira Iterval bagi Rata-rata Parameter Distribusi Poisso Iterval Estimate for The Average of Parameter Poisso Distributio 1 Putri Aggita Nuraei, Teti Sofia Yati, 3
Lebih terperinciSoal dan Pembahasan. Ujian Nasional Matematika Teknik SMK matematikamenyenangkan.com
Soal da Pembahasa jia Nasioal 06 Matematika Tekik SMK matematikameyeagka.com . pqr Betuk sederhaa dari p q r A. p 8 q r adalah... B. p q 0 r 0 D. p q 0 r 0 C. p 8 q r 0 E. p 6 q r Igat rumus berikut m
Lebih terperinciBAB 4. METODE ESTIMASI PARAMETER DARI DISTRIBUSI WAKTU KERUSAKAN
BAB 4 METODE ESTIMASI PARAMETER DARI DISTRIBUSI WAKTU KERUSAKAN Estimasi reliabilitas membutuhka pegetahua distribusi waktu kerusaka yag medasari dari kompoe atau sistem yag dimodelka Utuk memprediksi
Lebih terperinciIII BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar
BAB III BARISAN DAN DERET Tujua Pembelajara Setelah mempelajari materi bab ii, Ada diharapka dapat:. meetuka suku ke- barisa da jumlah suku deret aritmetika da geometri,. meracag model matematika dari
Lebih terperinci3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder
3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi
Lebih terperinciMENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL
MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL Karmila 1*, Hasriati 2, Haposa Sirait 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika 2 Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam
Lebih terperinciBarisan Aritmetika dan deret aritmetika
BARISAN DAN DERET BILANGAN Peyusu: Atmii Dhoruri, MS Kode: Jejag: SMP T/P: / A. Kompetesi yag diharapka. Meetuka suku ke- barisa aritmatika da barisa geometri. Meetuka jumlah suku pertama deret aritmatika
Lebih terperinciSEBARAN t dan SEBARAN F
SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciPenarikan Sampel Acak Sederhana
Tekik Samplig Pearika Sampel Acak Sederhaa Hazmira Yozza- Jur. Matematika Uad 17/11/014 Tujua Pearika Sampel Megambil kesimpula megeai populasi berdasarka iformasi yag terkadug pada sampel Ukura sampel
Lebih terperinciSOAL-SOAL. 1. UN A Jumlah n suku pertama deret aritmetika dinyatakan dengan S n n
Husei Tampomas, Barisa da Deret, 06 SOAL-SOAL. UN A 0 Jumlah suku pertama deret aritmetika diyataka dega S. Suku ke-0 A. B. C. 0 D. 8 E. 6. UN A, D7, da E8 0 Sebuah pabrik memproduksi barag jeis A pada
Lebih terperinci: XII (Dua Belas) Semua Program Studi. : Gisoesilo Abudi, S.Pd
R e f r e s h Program Diklat K e l a s M a t e r i Pegajar : M A T E M A T I K A : XII (Dua Belas) Semua Program Studi : S t a t i s t i k a : Gisoesilo Abudi, S.Pd Kajia Materi Peyampaia Data Diagram
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciPETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
Lebih terperinciModul Kuliah statistika
Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
Lebih terperinciPREDIKSI SOAL ULANGAN AKHIR SEMESTER GENAP KELAS IX SMP NEGERI 196 JAKARTA. Jawab : Nilai dari. Jawab :.3.3 = 27
PREDIKSI SOAL ULANGAN AKHIR SEMESTER GENAP KELAS IX SMP NEGERI 9 JAKARTA No. Idikator Soal Prediksi Soal Peserta didik dapat meyataka betuk pecaha aljabar yag pembilag da peyebutya berpagkat egatif mejadi
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori
Lebih terperinci