Penentuan Kelulusan Calon Mahasiswa Jalur SNMPTN Menggunakan Fuzzy Inference System Mamdani
|
|
- Lanny Siska Yuwono
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Peetua Keuusa Cao Mahasswa Jaur SNMPTN Megguaka Fuzzy Iferece System Mamda Stud Kasus : Peermaa Mahasswa aru Potekk Neger Lhokseumawe Jaur SNMPTN) Rahmad Hdayat, Mutammmu Ua Dose Tekk Iformatka Potekk Neger Lhokseumawe rahmad_hdayat@ma.ugm.ac.d Dose Tekk Iformatka Uverstas Makussaeh Lhokseumawe moeua@gma.com bstract t The State Poytechc Of Lhokseumawe there are severa paths attractg prospectve studets, whch are dk Ms, SNMPTN ad UMPN. Ths study focuses oy o ew admssos to the track SNMPTN. The crtera used to determe graduato studets ths study cude UN score, average report card score o the semester 4,5 ad 6 ad the average IPK score from the seor of studet caddate. Each of these crtera w be used as the put set o Mamda Fuzzy Iferece. The UN score has set of categores, ow, medum ad hgh. The secod put s the average rapot score semester 4,5, ad 6 have the categores of ow, medum ad hgh. The ast put s the average IPK score from the seor of studet caddate have the categores of ow, medum ad hgh. The et step mappg the set of put to output sets usg the set of rues. The resuts obtaed ths study s 20.4% prospectve studet passed 2013, 35.5% studet passed 2014, ad 40.3% studet passed 2015 Keywords :Set, Iput, Output, Rue, Fuzzy Mamda
2 64 TECHSI : Jura Peeta Tekk Iformatka 1. Pedahuua Peermaa mahasswa baru harus memeuh prsp ad, akutabe, traspara, da tdak dskrmatf dega tdak membedaka jes keam, agama, suku, ras, keduduka sosa, da tgkat kemampua ekoom cao mahasswa serta tetap memperhatka potes cao mahasswa da kekhususa pergurua tgg. Pergurua tgg sebaga peyeeggara peddka seteah peddka meegah meerma cao mahasswa yag berprestas akademk tgg da dpredks aka berhas meyeesaka stud d pergurua tgg berdasarka prestas akademk. Sswa yag berprestas tgg da kosste meujukka prestasya ayak medapatka kesempata utuk mejad cao mahasswa meau SNMPTN. dapu krtera yag dpaka utuk meetuka keuusa cao mahasswa pada peeta atara a a UN, da rata-rata rapor pada semester 4,5 da 6, prestas seama dsekoah, da rata-rata a IPK kakak keas yag teah stud d Potekk Neger Lhokseumawe. Masg-masg krtera tersebut aka dguaka sebaga hmpua put pada Iferes Fuzzy Mamda. Na UN memk hmpua kategor yatu redah, sedag da tgg. Iput kedua yatu rata-rata rapor pada semester 4,5, da 6 memk kategor redah, sedag da tgg. Iput ketga yatu a rata-rata IPK kakak keas memk tga buah hmpua yatu redah, sedag da tgg. Peeta bertujua utuk membatu proses peyeeksa cao mahasswa berdasarka krtera datas sehgga proses peermaa cao mahasswa baru meau jaur SNMPTN dapat ebh mudah da cepat, tapa terau bayak mebatka pegamb keputusa ddaamya. 2. Kaja Pustaka 2.1 SNMPTN Seeks Nasoa Masuk Pergurua Tgg Neger) erdasarka Udag-Udag Nomor 12 Tahu 2012 tetag Peddka Tgg, Peratura Pemertah Nomor 4 Tahu 2014 tetag Peyeeggaraa Peddka Tgg da Pegeoaa Pergurua Tgg, Peratura Meter Rset, Tekoog, da Peddka
3 Error! No tet of specfed stye documet. 65 Tgg Nomor 2 Tahu 2015 tetag Peermaa Mahasswa aru Program Sarjaa pada Pergurua Tgg Neger sebagamaa teah dubah dega Peratura Meter Rset, Tekoog, da Peddka Tgg Nomor 45 Tahu 2015, poa peermaa mahasswa baru program sarjaa pada pergurua tgg eger dakuka meau: Seeks Nasoa Masuk Pergurua Tgg Neger SNMPTN), Seeks ersama Masuk Pergurua Tgg Neger SMPTN), da Seeks Madr. SNMPTN merupaka seeks yag dakuka oeh masgmasg PTN d bawah koordas Pata Nasoa dega seeks berdasarka has peeusura prestas akademk cao mahasswa. SNMPTN dkut seuruh Pergurua Tgg Neger PTN) yag sudah dtetapka oeh Majes Rektor Pergurua Tgg Neger Idoesa MRPTNI), dseeggaraka daam suatu sstem yag terpadu da seretak. aya peaksaaa SNMPTN dtaggug oeh Pemertah, sehgga peserta tdak dpugut baya seeks. Peserta SNMPTN dar keuarga kurag mampu secara ekoom da dyataka dterma d PTN berpeuag medapatka batua baya peddka seama masa stud meau program dkms. 2.2 Iferes Fuzzy Mes feres fuzzy dguaka utuk megkombaska atura IF-THEN pada hmpua fuzzy daam V. Jka atura fuzzy haya memk satu atura, maka pemetaa dar hmpua daam U ke hmpua fuzzy V dapat dakuka dega megguaka geerazed modus poes. Pada praktkya bayak pegguaa atura fuzzy yag megguaka ebh dar satu atura, yag mejad pertayaa adaah bagamaa meakuka feres terhadap hmpua atura. Terdapat dua cara utuk meakuka feres terhadap hmpua atura, yag pertama feres berbass komposs da feres berbass atura dvdua. Meurut Wag 1997), Iferes berbass komposs yag serg dguaka atara a:
4 66 TECHSI : Jura Peeta Tekk Iformatka Product Iferece Ege Product ferece ege memk fugs keaggotaa sebaga berkut : U M y y 1 ' 1 ' ))] ) ) ma[sup ) Mmum Iferece Ege Mmum Iferece Ege memk fugs keaggotaa sebaga berkut : ))] ), ),..., ), ma[sup m ) 1 ' 1 ' 1 y y U M Lukasewcsz Iferece Ege Lukasewcsz Iferece Ege memk fugs keaggotaa sebaga berkut : )]} ) m ),1 ma{sup m[ ) 1 ' 1 ' y y U M Zadeh Iferece Ege Zadeh Iferece Ege memk fugs keaggotaa sebaga berkut :
5 Error! No tet of specfed stye documet. 67 ' M y) m{sup m[ 1 U ' ), mam ),..., 1 ), y)), 1 m 1 )))]} Dees-Rescher Iferece Ege Dees-Rescher Iferece Ege memk fugs keaggotaa sebaga berkut : ' M y) m{sup m[ 1 U ' ),ma1 m 1 )), y))]} 2.3 Defuzzfkas Defuzzyfkas pada komposs atura mamda dega megguaka metode cetrod. Meurut Wag 1997) Defuzzfkas ddefeska sebaga pemetaa dar hmpua fuzzy daam V R ke ttk tegas y * V. Kosepya, tugas dar defuzzfkas adaah utuk meetuka ttk daam V yag merupaka represetas terbak dar hmpua fuzzy. berkut krtera yag harus dperhatka daam memh skema defuzzfkas : Logs Ttk y * harus merepresetaska dar ttk padag yag tutf. Sebaga cotoh, has defuzzfkas dapat teretak pada pertegaha atau memk derajat keaggotaa yag tgg daam. Komputas yag sederhaa. Krtera kadag-kadag petg daam pegeda fuzzy karea pegeda fuzzy beroperas rea-tme.
6 68 TECHSI : Jura Peeta Tekk Iformatka Kotutas. Perubaha kec daam seharusya tdak membuat perubaha yag besar daam y *. Defuzzfkas yag serg dguaka atara a : 1. Cetra of Gravty cetrod) Defuzzfkas Ceter of gravty meetapka y * sebaga pusat dar area yag terdapat daam fugs keaggotaa. Persamaaya adaah : y* v y' y) dy v ' y) dy da dua keutuga megguaka metode cetrod, yatu Kusumadew, 2002): Na defuzzyfkas aka bergerak secara haus sehgga perubaha dar suatu hmpua fuzzy juga aka berjaa dega haus. Lebh mudah daam perhtuga. 2. Ceter of verage Hmpua fuzzy merupaka gabuga atau terseks dar hmpua fuzzy M. Pedekata yag dakuka adaah mecar bobot rata-rata dar ttk tegah hmpua fuzzy M, dega a bobot sama dega ttk tertgg dar hmpua fuzzy yag terbat. Jka y -1 merupaka pusat dar hmpua fuzzy da w 1 merupaka bobotya, defuzzfkas ceter average y * ddefeska sebaga berkut : y* M 1 y w 1 M w 1 3. Defuzzfkas Maksmum
7 Error! No tet of specfed stye documet. 69 Kosep dar defuzzfkas maksmum adaah memh y * sebaga ttk daam V yag maa μ mecapa a maksmumya. Ddefska hmpua : hgt ) = {y V ' y) sup ' y)} yv yag maa, hgt ) merupaka hmpua dar semua ttk daam V dmaa µ y) mecapa a maksmumya. Defuzzfkas maksmum y * merupaka eeme semabrag daam hgt ), yag ddefeska sebaga berkut : y * = ttk apa saja daam hgt ) Metode Peeta 3.1 Fuzzfkas Pada sstem terdapat tga put yag aka dfuzzfkaska ke hmpua fuzzy da mejad fugs keaggotaa fuzzy. Iput a uja masuk memk tga buah varabe yatu redah, sedag da tgg. Sedagka a UN memk hmpua kategor yatu redah, sedag da tgg. Iput ketga yatu rata-rata rapot pada semester 4,5, da 6 memk kategor redah, sedag da tgg. 1. Fugs keaggotaa Na UN memk tga buah varabe gustk yatu redah, sedag, da tgg. Varbe gustk redah megguaka kurva bahu, sedagka varbe gustk sedag megguaka kurva segtga da varbe gustk tgg megguaka kurva bahu. Utuk ebh jeasya dapat dhat pada gambar 2.
8 70 TECHSI : Jura Peeta Tekk Iformatka Gambar 2. Represetas kurva Rata-rata Na UN 2. Fugs keaggotaa rata-rata a raport semester 4,5,6 tga buah varabe gustk yatu redah, sedag, da tgg. Varbe gustk redah megguaka kurva bahu, sedagka varbe gustk sedag megguaka kurva segtga da varbe gustk tgg megguaka kurva bahu. Utuk ebh jeasya dapat dhat pada gambar 3. Gambar 3. Represetas kurva Rata-rata Na rapor
9 Error! No tet of specfed stye documet Fugs keaggotaa rata-rata IPK kakak keas memk tga buah varabe gustk yatu redah, sedag, da tgg. Varbe gustk redah megguaka kurva bahu, sedagka varbe gustk sedag megguaka kurva segtga da varbe gustk tgg megguaka kurva bahu. Utuk ebh jeasya dapat dhat pada gambar 1. Gambar 1. Represetas kurva Rata-rata IPK Kakak Keas 3.2 Rue ass rue bers atura keda fuzzy yag djaaka utuk mecapa tujua pegedaa. Tap rue keda berupa mpkas da peryataa kodsoa IF THEN. tura-atura IF THEN yag ada dkeompokka da dsusu kedaam betuk Fuzzy ssocatve Memory FM). FM berupa suatu matrks yag meyataka put-output sesua dega atura IF THEN pada bass atura yag ada. tura yag teah dbuat harus dapat megatas semua kombas-kombas put yag mugk terjad, da harus dapat meghaska sya keda yag sesua agar tujua pegedaa tercapa. Utuk rue yag teah d betuk dapat dhat pada tabe 1..
10 72 TECHSI : Jura Peeta Tekk Iformatka sedagka utuk fugs keaggotaa output dapat dhat pada gambar 4. Tabe 1. Rue utuk output fuzzy Na UN Na Rata-rata Raport Rata-rata IPK Kakak Keas Output Redah Redah Redah Tdak Luus Sedag Redah Sedag Tdak Luus Tgg Redah Tgg Luus Sedag Redah Redah Tdak Luus Tgg Sedag Sedag Luus Cadaga Tgg Sedag Tgg Luus Tgg Redah Sedag Luus Cadaga Tgg Sedag Sedag Luus Tgg Tgg Tgg Luus
11 Error! No tet of specfed stye documet. 73 Gambar 4. Represetas kurva output Has Eksperme da Pembahasa Utuk megetahu apakah racaga fuzzy yag sudah dbuat dapat berjaa dega bak, maka dakuka smuas megguaka toobo fuzzy yag terdapat pada MTL. Sesua dega racaga yag teah ddefeska pada baga sebeumya, maka ds ddefeska tga buah varabe put yatu, a_ua,a_rata_raport da rata-rata IPK. Sedagka utuk varbe output ddefeska satu varbe yatu status_keuusa. Utuk feres fuzzy megguaka feres mamda. Utuk ebh jeasya dapat dhat pada gambar 5.
12 74 TECHSI : Jura Peeta Tekk Iformatka Gambar 5. Jedea rue vewer Seteah varabe put da output serta rue seesa d mpemetaska, maka utuk megetahu apakah racaga tersebut dapat berjaa maka dakuka proses peguja. Peguja dakuka dega memberka put da kemuda mehat apakah output yag dhaska teah sesua dega yag dharapka. Pada proses peguja put yag dberka berupa data cao mahaswa baru seama tga tahu yatu tahu 2013,2014 da Utuk egkapya tetag data da has peguha dapat dhat pada tabe 2.
13 Error! No tet of specfed stye documet. 75 Tahu Jumah Pedaftar Tabe 2. Has Peguja Status Keuusa TL LC L ,4%) ,2%) 73 20,4%) %) %) %) %) %) %) Ket : TL= Tdak Luus, LC=Luus Cadaga, L=Luus) Has eksperme ddapatka pada tahu 2013 ddapatka 20,4% cao mahasswa uus. Tgkat keuusa pada tahu 2013 dapat dkataka reatf redah, ha dsebabka a UN perserta yag cederug redah pada tahu tersebut. Pada tahu 2014 ddapatka 35.5% cao mahasswa uus. gka keuusa cao mahasswa cederug ak dar tahu sebeumya. Ha dsebabka karea tggya a UN yag ddapat cao mahasswa. Sehgga dapat kta hat pada tabe tggkat uusa cadaga da tdak uus cukup redah. Sedagka pada tahu 2015 ddapatka 40.3% cao mahasswa uus. gka keuusa pag tgg dbadgka dega tahu aya. Ha dsebabka karea a UN da a rata-rata rapor cao mahasswa pada varabe put bera sedag da tgg sehgga mempegaruh agka keuusa pada tahu tersebut. 6. Kesmpua erdasarka has eksperme dapat kta smpuka bahwa status keuusa mahasswa meau jaur SNMPTN pada tahu 2013, 2014, da 2015 dapat dtetuka dega bak meguaka FIS mamda. Pada tahu 2013 ddapatka 73 cao mahasswa uus, 160 uus cadaga, da 121 tdak uus. Pada tahu 2014 ddapatka 284 cao mahasswa uus, 317 uus cadaga, da 272 tdak uus. Sedagka Pada tahu 2015 ddapatka 391 cao mahasswa uus, 242 uus
14 76 TECHSI : Jura Peeta Tekk Iformatka cadaga, da 335 tdak uus. Kedepaya dharapka varabe put dapat dtambah sehgga has yag ddapatka bsa ebh akurat. Referes [1] Keda & Keda Systems ayss ad Desg, Pretce Ha, New Jersey, US, ha [2] Kr, G.J., da Yua,., 1995, Fuzzy Sets ad Fuzzy Logc : Theory ad ppcatos. Pretce Ha Iteratoa Ic., Upper Sadde Rver, NJ [3] Kusumadew, S., da Guswaud, I., 2005, Fuzzy Mut Crtera Decso Makg, Jura Meda Iformatka Jurusa Tekk Iformatka Fakutas Tekoog Idustr Uverstas Isam Idoesa omor 1 voume 3 haama 25-38, Ju 2005, dakses 23 November [4] Kusumadew, S. 2002, ass Desa Sstem Fuzzy megguaka Too o Matab, Graha Imu, Jogjakarta. [5] Pressma, R.S., 2002, Software Egeerg, Practtoer s pproach, 5 th Edto, McGraw-H, Ic. New York.
BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA
BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3. Pegkodea Matrks Ketetaggaa Matrks ketetaggaa A adaah matrks smetr, sehgga, dega memh semua eeme pada dagoa utama da eeme-eeme dbawah dagoa utama, maka aka
Lebih terperinciImplementasi Fuzzy Inference System Mamdani Pada Proses Penentuan Kelulusan Calon Mahasiswa
Impemetasi Fuzzy Iferece System amdai Pada Proses Peetua Keuusa Cao ahasiswa (Studi Kasus : Peerimaa ahasiswa Baru Poitekik Negeri Lhokseumawe Jaur UPN) Rahmad Hidayat Dose Tekik Iformatika Poitekik Negeri
Lebih terperinciPenggunaan Sistem Samar Pada Pemodelan Tingkat Inflasi Di Indonesia
Pegguaa Sstem Samar Pada Pemodea Tgkat Ifas D Idoesa Oeh : Nuug Chusu Chotmah ahasswa Program Stud atematka FIP UNY gus ama bad Staf Pegajar Jurusa Peddka atematka FIP UNY uhammad Fauza Staf Pegajar Jurusa
Lebih terperinciMENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A **
MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS Aeke Iswa A ** Abstrak Apaba berhadapa dega data has meghtug yag berupa frekues, kemuda dtetuka varabe bebas da tak bebas yag berupa propors, maka
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
Lebih terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
Lebih terperinciSUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS
C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciPENERAPAN LOGIKA FUZZY DALAM PEMODELAN PERKIRAAN TINGKAT INFLASI DI INDONESIA Application of Fuzzy Logic for modeling Inflation Rate in Indonesia
Peerapa Logka Fuzz Daam Pemodea Perkraa Tgkat Ifas D Idoesa --- Muhso PENERPN LOGIK FUZZY DLM PEMODELN PERKIRN TINGKT INFLSI DI INDONESI ppcato of Fuzz Logc for modeg Ifato Rate Idoesa Oeh: Muhso (Staf
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran
Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..
Lebih terperinciNORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciPurwarupa Sistem Pakar dengan Mamdani Product untuk Menentukan Menu Harian Penderita DM
IJCCS, Vo.7, No.1, Jauary 2013, pp. 45~54 ISSN: 1978-1520 45 Purwarupa Sstem Pakar dega Mamda Product utuk Meetuka Meu Hara Pederta DM Nur Hasaah 1, Retatyo Wardoyo 2 1 Jurusa Tekk Iformatka, FTI UII,
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
Lebih terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinciFMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperincib) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)
B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm
Lebih terperinciImplementasi Fuzzy Inference System Mamdani Pada Proses Penentuan Kelulusan Calon Mahasiswa
Impementasi Fuzzy Inference System amdani Pada Proses Penentuan Keuusan Caon ahasiswa (Studi Kasus : Penerimaan ahasiswa Baru Poiteknik Negeri Lhokseumawe Jaur UPN) Rahmad Hidayat Dosen Teknik Informatika
Lebih terperinci3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut
3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciSTATISTIKA DASAR. Oleh
STATISTIKA DASAR Oleh Suryo Gurto cara peyaja data - tabel - grak meghtug harga-harga petg : - ukura lokas - ukura sebara/peympaga apabla data mempuya observasya cukup bayak perlu dsusu secara sstematk
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciTATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.
TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
Lebih terperinciX a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciBAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN
Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciAnalitik Data Tingkat Lanjut (Clustering)
6 September 06 Aatk Data Tgkat Lat Csterg Imam Chossod mam.chossod@gma.com Pokok Bahasa. Kosep Csterg. K-meas vs Kere K-Meas 3. Std Kass 4. Tgas Kosep Csterg Cster data dartka keompok. Dega demka, pada
Lebih terperinciSTUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc
STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah
Lebih terperinciNotasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &
Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB
Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinciKALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.
KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinciI adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
Lebih terperinciINTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi
BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinciDasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB
Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad
Lebih terperinciMuniya Alteza
RISIKO DAN RETURN 1. Estmas Retur da Rsko Idvdual. Kosep Dversfkas 3. Kovaras da Koefse Korelas 4. Estmas Retur da Rsko Portofolo Muya Alteza m_alteza@uy.ac.d Estmas Retur da Rsko 1) Estmas Realzed Retur
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)
Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug
Lebih terperinciPRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciPRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciTabel Distribusi Frekuensi
Tabel Dstrbus Frekues Tabel dstrbus frekues adalah susua data meurut kelas-kelas terval tertetu atau meurut kategor tertetu dalam sebuah daftar. Dar dstrbus frekues, dapat dperoleh keteraga atau gambara
Lebih terperinciSTATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis
STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma
Lebih terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciBAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciBAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa
Lebih terperinci3.1 Biaya Investasi Pipa
BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
Lebih terperinciRuang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka
Lebih terperinciPEMANFAATAN LAYANAN REFERENSI DI UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS UDAYANA
PEMAFAATA LAYAA REFERESI DI UPT PERPUSTAKAA UIVERSITAS UDAYAA I KADEK OKA SULAKSAA FAKULTAS ILMU SOSIAL DA ILMU POLITIK UIVERSITAS UDAYAA DEPASAR EMAIL : kasulaksaa22@gmal.cm ABSTRACT The research s a
Lebih terperinciWAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
Lebih terperinciPRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE
RISI IKLUSI- EKSKLUSI ICLUSIO- EXCLUSIO RICILE rsp Iklus-Eksklus Ada berapa aggota dalam gabuga dua hmpua hgga? A A = A A - A A Cotoh Ada berapa blaga bulat postf lebh kecl atau sama dega 00 yag habs dbag
Lebih terperinciIV. BAHAN DAN METODE PENELITIAN
IV. BAHAN DAN METODE PENELITIAN 4. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlakuka pada areal huta alam d pulau Yamdea Kabupate Maluku Teggara Barat, Provs Maluku selama bula Aprl sampa Ju 009. Peta lokas peelta
Lebih terperinciPRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange
Praktkum 0 Iterpolas Polomal da Lagrage PRAKTIKUM 0 Iterpolas Polomal da Lagrage Tuua : Mempelaar berbaga metode Iterpolas ag ada utuk meetuka ttkttk atara dar buah ttk dega megguaka suatu fugs pedekata
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinciIntegrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1
Itegras Metode Itegral Rema Metode Itegral Trapezoda Metode Itegral Smpso Itegras Permasalaa Itegras Pertuga tegral adala pertuga dasar yag dguaka dalam kalkulus, dalam bayak keperlua. Itegral secara det
Lebih terperinciPada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita.
Bab Ukura Data Pada saat upacara bedera, kta serg memperhatka tema-tema kta. Terkadag tapa sadar kta membadgka tgg redah sswa dalam upacara tersebut. Ada yag tggya 170 cm, 165 cm, 150 cm atau bahka 140
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinci9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques
Mater Outle Graphcal Techques Peyaja Data Numercal Techques Tekk Grafk (Graphcal Techques) Secara vsual, grafs merupaka gambar-gambar yag meujukka data berupa agka yag basaya dbuat berdasarka tabel yag
Lebih terperinciKOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI
KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI Defl Ardh 1, Frdaus, Haposa Srat defl_math@ahoo.com
Lebih terperinci