=, adalah keluaran real negara j, y j. menunjukkan tingkat persaingan negara j terhadap negara i,,

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "=, adalah keluaran real negara j, y j. menunjukkan tingkat persaingan negara j terhadap negara i,,"

Transkripsi

1 Salmah Ar S Ch. R I Idah W Bagu S dega ebuah bak berama au uroea Ceral Bak CB. odel megabaka erak ekeral dega egara-egara o uuk eederhaaa. odel memeuh eramaa-eramaa r & m / / / / dega adalah keluara real egara meuukka gka eraga egara erhada egara meruaka raa-raa eaama modal gka harga da meruaka de kal d egara r & { } da la omal modal berama. Daumka bada kal mag-mag egara memmalka ug obek berbeuk kuadra dega uua aka meregulaka la keluara real da de kal ag berbeuk Semar aoal IPA 7

2 6 : Alka Peraa Dam ear uadra Sem Dekror... J θ { α & β χ } e d dega α β da χ koaa. Fug obek dambl berbeuk kuadra ebaga beuk edekaa ag cuku bak uuk embarag ug o lear. Sedagka varabel la keluara real da de kal adalah akor-akor adard ag alg beregaruh ada maalah abla ekoom makro [] [] da [5]. Sedag bak ua berama beruua memmalka J θ { α & α & β β χ } e d dega α β da χ koaa. uk eederhaaa dambl θ. { ω ω} au Raa-raa la da keluara dar kedua egara megguaka ukura rela & A ω& ω & da A ω ω Jka dambl vekor keadaa. x maka dega meuu da mereduk eramaa-eramaa d aa deroleh eramaa & φ φ φ φ 4 ag meruaka em baa lha [] [] da [5].. ASI DA PBAASA odel dam maalah ekoom d erebu meruaka em berkala bear ag ubema alg berkaa. uk eederhaaa eula aka dbaha model egara. Jka dambl vekor keadaa dekror m m m x u da keluara vekor korol maka eramaa damk model ekoom d dbawa mead em dekror ecara aural ag berbeuk x& Ax Bu aemaka

3 Salmah Ar S Ch. R I Idah W Bagu S Cx Dega megambl ae x ada em dekror deroleh ug co uuk blok egara ke berberuk blok dagoal ebaga berku: x Q x R d Sedag ug co uuk bak ua mead berbeuk x Q x R d. erlha bahwa model dam erak kal moeer egara daa dbawa mead uau ermaa dam em dekror ema.. Peeleaa omal ah uk mecar eeleaa omal ah [8] ema dbeuk maalah la ege derumum dalam alka ga egara d ada makalah berar erdaa 4 ema ~ ~ Az z. alka adalah vekor ege derumum.ag berhubuga dega la ege abl. uk maalah la ege derumum aka deroleh eramaa ~ ~ A W Parka ebaga [ ]. Jka rak r maka aka memua -r la ege ol. alka V adalah vekor ege ag berhubuga dega la-la ege ol. aka V. 5 alka V adalah mark ag berhubuga dega vekor-vekor ege ag berhubuga dega -r la ege ol dar V.. aka deroleh 6 Daumka mark V o gular. Da daumka mark 4 Semar aoal IPA 7

4 6 : Alka Peraa Dam ear uadra Sem Dekror.... R R Q Q B B A emua rak euh. aka kedal omal ah uuk ema memeuh V h h V dega berla embarag. h h emula odel eramaa dam maalah erak kal moeer egara daa dbawa ecara aural mead em dekror. Fug obek daa dbawa mead beuk kuadra blok dagoal. caa ermakah m eul megucaka ermakah ebear-beara ada Program Ie Re Daar Jo Reearch Ieraoal emmerek ahu 7 ag elah membaa eela. Daar Puaka [] Aarle B.Va gwerda J.C. ad Plama J..J. oear ad Fcal Polc Ieraco : A Damc Game Aroach Aal o erao Reearch [] gwerda J.C. Aarle B.Va ad Plama J..J. he e horzo oe-loo ah Q game: A alcao o he Aal o erao Reearch [] gwerda J.C. he oe-loo ah qulbrum he Q-game Joural o coomc Damc ad Corol aemaka 5

5 Salmah Ar S Ch. R I Idah W Bagu S [4] aaama. da amo. 99 ear Quadrac Regular ad Secral Facorzao or Coou me Decror Sem Proceedg o he Coerece o deco ad Corol uco Arzoa [5] Plama J..J. gwerda J.C. Aarle B. va Barolomeo G. d & chalak. Damc odellg o oear ad Fcal Cooerao amog ao. ew York: Srger-Verlag 6. [6] Salmah Bambag S. ababa S.. ad Wahu S. o-zero-sum ear Quadrac Damc Game wh Decror Sem Proceedg Aa Corol Coerece Sgaura [7] Salmah Bambag S. ababa S.. ad Wahu S. Geeralzed Dereal Rcca quao For wo-plaer ear Quadrac Damc Game Decror Sem Prodg ICA5 Ieraoal Coerece o Aled ahemac 5 IB Badug [8] Salmah -Plaer ear Quadrac Damc Game or Decror Sem SAS-G Coerece G Yogakara 7 dreeaka. 6 Semar aoal IPA 7

6 6 : Alka Peraa Dam ear uadra Sem Dekror... Aedx Peramaa dekror uuk erak kal moeer egara berbeuk eer eramaa dega c c c b b b a a a A a a a b b b c c c aemaka 7

7 Salmah Ar S Ch. R I Idah W Bagu S B da. C Semar aoal IPA 7 8

PROSIDING SEMINAR NASIONAL. Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA. Peningkatan Keprofesionalan Peneliti, Pendidik & Praktisi MIPA

PROSIDING SEMINAR NASIONAL. Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA. Peningkatan Keprofesionalan Peneliti, Pendidik & Praktisi MIPA ISBN : 978 979 994 9 PROSIDING SEINAR NASIONA Peela, Peddka da Peeraa IPA Pegkaa erofeoala Peel, Peddk & Prak IPA Yogyakara, 5 Aguu 7 Fakula aemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uvera Neger Yogyakara 7 Sambua

Lebih terperinci

BAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)

BAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM) 38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba

Lebih terperinci

PENDAHULUAN INTERVAL KEPERCAYAAN PENAKSIRAN TITIK PENAKSIRAN INTERVAL 5/14/2012 KANIA EVITA DEWI

PENDAHULUAN INTERVAL KEPERCAYAAN PENAKSIRAN TITIK PENAKSIRAN INTERVAL 5/14/2012 KANIA EVITA DEWI 5/4/0 INTERVAL KEPERCAYAAN Poulai θ= μ,, π PENDAHULUAN amlig amel θˆ=,, KANIA EVITA DEWI Peakira arameer ada cara:. Peakira iik. Peakira ierval aau ierval keercayaa PENAKSIRAN TITIK Peakira iik -> Jika

Lebih terperinci

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor

Lebih terperinci

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS 5//04 Matakulah: T EDALI Tahu : 04 Pertemuaa 45 Tempat eduduka Akar(Root Lou Aaly) Learg Outome Pada akhr pertemua, dharapka mahawa aka mampu : meerapka aal da aplka Tempat keduduka Akar dalam dea tem

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma. DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFISIEN KURTOSIS

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFISIEN KURTOSIS PENAKIR RAIO YANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFIIEN KURTOI abarah * Haro H rat Mahawa Program Matematka Doe Jurua Matematka Fakulta Matematka da

Lebih terperinci

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA 9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )

PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 ) PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka hpote 0 (H 0 ) da at hpote (H ) malya: H 0 : µ 00 H : µ 00 atau H : µ > 00 atau H : µ < 00 PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka je dtrbu yag cocok: bla > 30 da

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah

Lebih terperinci

Bab III. Menggunakan Jaringan

Bab III. Menggunakan Jaringan Bab III Pembuaan Jadwal Pelajaran Sekolah dengan Menggunakan Jaringan Pada bab ini akan dipaparkan cara memodelkan uau jaringan, ehingga dapa merepreenaikan uau jadwal pelajaran di ekolah. Tahap perama

Lebih terperinci

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari: 5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut

Lebih terperinci

BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain

BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain Dalam ubbab 3., kta aka mempelaar alah atu fat petg dar kode wa-dual geap. Sfat terebut dberka oleh Teorema 3.(Teorema Gleao), Teorema ecara megeaka telah meetuka betuk

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua

Lebih terperinci

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR 15 BAB III MODEL PERTUMBUHA EKOOMI DUA SEKTOR 3.1 Aum dan oa Model perumbuhan dua ekor n merupakan model perumbuhan dengan dua komod yang dhalkan, yau barang modal dan barang konum. Kedua barang n dproduk

Lebih terperinci

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Achmad Samudi, M.Pd. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 6. MENGUJI PROPORSI π : UJI DUA PIAK Mialka kia mempuyai populai biom dega propori periiwa A π Berdaarka ebuah ampel

Lebih terperinci

BAB II PENYEARAH TERKENDALI. fasa thyristor. Tegangan keluaran penyearah terkendali dapat divariasikan dengan

BAB II PENYEARAH TERKENDALI. fasa thyristor. Tegangan keluaran penyearah terkendali dapat divariasikan dengan BAB PENYEAAH TEKENDA Unuk menghalkan egangan keluaran yang erkenal gunakan pengenal faa hyror. Tegangan keluaran penyearah erkenal apa varakan engan mengonrol aau mengaur uu penyalaan hyror. Thyror nyalakan

Lebih terperinci

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag

Lebih terperinci

FINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)

FINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA) INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB 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 terperinci

APLIKASI MODEL JUKES CANTOR DALAM MENENTUKAN PELUANG BASA NITROGEN KETURUNAN SUATU INDIVIDU

APLIKASI MODEL JUKES CANTOR DALAM MENENTUKAN PELUANG BASA NITROGEN KETURUNAN SUATU INDIVIDU Bulei Ilmiah ah. a. da eraaya Bimaer Volume 5 No. 6 hal 8. LIKI ODEL JUKE NOR DL ENENUKN ELUN B NIROEN KEURUNN UU INDIVIDU Nahrul Hayai ariaul Kifiah Bayu rihadoo INIRI eia idividu memiliki DN yag meruaka

Lebih terperinci

Perancangan Pengendali PID. Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Perancangan Pengendali PID. Institut Teknologi Sepuluh Nopember Peracaga Pegedal PID Ittut Tekolog Seuluh Noember Pegatar Mater Cotoh Soal Latha Rgkaa Pegatar Mater Cotoh Soal Peracaga Pegedal P Peracaga Pegedal PI Peracaga Pegedal PD Peracaga Pegedal PID Latha Rgkaa

Lebih terperinci

Koefisien Korelasi Spearman

Koefisien Korelasi Spearman Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah

Lebih terperinci

Tentukan invers transformasi dari hasil kali kedua fungsi dalam kawasan frekuensi berikut :

Tentukan invers transformasi dari hasil kali kedua fungsi dalam kawasan frekuensi berikut : Tenuan nver ranforma ar hal al eua fung alam awaan freuen beru : Pen: F () an F () Inver ranforma Laplace mang-mang fung erebu enu aja aalah f () u() an f () e - u() engan menggunaan negral onvolu ang

Lebih terperinci

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg

Lebih terperinci

Transformasi Laplace Bagian 1

Transformasi Laplace Bagian 1 Modul Tranformai aplace Bagian M PENDAHUUAN Prof. S.M. Nababan, Ph.D eode maemaika adalah alah au cabang ilmu maemaika yang mempelajari berbagai meode unuk menyeleaikan maalah-maalah fii yang dimodelkan

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400 h t t p : / / m a t e m a t r c k. b l o g p o t. c o m Meetuka uur-uur pada dagram lgkara atau batag Rgkaa Mater : Uur uur pada dagram lgkara yag pokok haya hal :. Meetuka bear baga dalam lgkara ( dapat

Lebih terperinci

TE Dasar Sistem Pengaturan

TE Dasar Sistem Pengaturan TE09346 Daar Stem Pegatura Peracaga otroler : otroler Prooroal Itegral Dfereal Ir. Jo Pramujato, M.Eg. Jurua Tekk Elektro FTI ITS Tel. 594730 Fax.59337 Emal: jo@ee.t.ac. Daar Stem Pegatura 06 Objektf:

Lebih terperinci

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB III ISI. x 2. 2πσ BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)

Lebih terperinci

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -

Lebih terperinci

Perancangan Sistem Kontrol dengan Tanggapan Waktu

Perancangan Sistem Kontrol dengan Tanggapan Waktu erancangan Siem onrol dengan anggapan Waku 4 erancangan Siem onrol dengan anggapan Waku.. endahuluan ada bab ini, akan dibaha mengenai perancangan uau iem konrol ingleinpu-ingle-oupu linier ime-invarian

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 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 terperinci

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan 30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag

Lebih terperinci

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt LAMIRA 4 5 Lamra eetua t eta ar eramaa 3. Utu metua tt teta ar eramaa 3. maa eramaa tereut uat ama ega ol yatu a ee alam eramaa erut t t t..................3 Dar eramaa aa eroleh la eaga erut t Dar eramaa

Lebih terperinci

BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR

BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Bulei Ilmia Ma. Sa. da Teraaa (Bimaser) Volume 6, No. 0(07), al 8. BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Umi Salma, Mariaul Kifia, Frasiskus Fra INTISARI Beuk kaoik

Lebih terperinci

On A Generalized Köthe-Toeplitz Duals

On A Generalized Köthe-Toeplitz Duals JMP : Volume 4 Nomor, Ju 202, hal. 3-39 O A Geeralzed Köthe-Toepltz Duals Sumardoo, Supama 2, da Soepara Darmawaa 3 PPPPTK Matematka, smrd2007@gmal.com 2 Mathematcs Departmet, Gadah Mada Uverst, supama@ugm.ac.d

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA SISTEM ELEKTROMEKANIKA

MODEL MATEMATIKA SISTEM ELEKTROMEKANIKA MOD MATMATIA SISTM TOMANIA PNGANTA Pada baian ini akan dibaha enenai ebuaan odel aeaika dari ie elekroekanika baik dala benuk eraaan differenial, funi alih auun diara blok Sie elekroekanika eruakan abunan

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

Bab II Teori Pendukung Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak

Lebih terperinci

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh

Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4)

Penyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4) ISSN : 69 7 Peyeleaa Maalah Traporta Dega Metoda Pral-Dual Wawa Lakto YS 4) Abtrak Maalah Traporta erupaka peraalaha pedtrbua uatu produk hooge dar beberapa uber ke beberapa tuua dega cara yag palg optal.

Lebih terperinci

PENAKSIR 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 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 terperinci

DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL...

DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL... DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL... HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERSETUJUAN... LEMBAR PERSETUJUAN PENGESAHAN HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN.. PRAKATA.. ABSTRAK.. DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR.. DAFTAR

Lebih terperinci

A.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata

A.Interval Konfidensi pada Selisih Rata-rata A.Iterval Kofidei pada Seliih Rata-rata. Bila kita mempuyai da maig-maig adalah mea ample acak beba berukura da yag diambil dari populai dega ragam da diketahui, maka elag kepercayaa 00-% bagi - adalah

Lebih terperinci

UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI UKURAN SIMPANGAN. Rentang= 4/1/2013 KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI.

UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI UKURAN SIMPANGAN. Rentang= 4/1/2013 KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. //03 UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. UKURAN SIMPANGAN Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar

Lebih terperinci

USAHA PENANGKAPAN IKAN PELAGIS DENGAN ALAT TANGKAP GILLNET

USAHA PENANGKAPAN IKAN PELAGIS DENGAN ALAT TANGKAP GILLNET P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N A N G K A P A N I K A N P E L A G I S D E N G A N A L A T T A N G K A P G I L L N E T P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L (

Lebih terperinci

Laplace Transform. Pengantar Matematika Teknik Kimia. Muthia Elma

Laplace Transform. Pengantar Matematika Teknik Kimia. Muthia Elma Lalace Tranform Penganar Maemaika Teknik Kimia Muhia Elma Penemu Pierre-Simon LPLCE 749 87 hli Maemaika dari Peranci Lalace Tranform Rumu lain.. ω σ π σ σ j d e j x d e x j j.. 0 [x] x - [] Kone variabel

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN EORI. ijaua Puaka Daa ruu waku adalah daa yag dikumpulka meuru urua waku dalam uau reag waku ereu (Roadi, 006). Secara umum aalii ruu waku mempuyai ujua uuk pemodela da peramala. Pemodela

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 41-45, April 2001, ISSN : KETERHUBUNGAN GALOIS FIELD DAN LAPANGAN PEMISAH

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 41-45, April 2001, ISSN : KETERHUBUNGAN GALOIS FIELD DAN LAPANGAN PEMISAH Vol. 4. No. 1, 41-45, Aril 2001, ISSN : 1410-8518 KETERHUBUNGAN GALOIS FIELD DAN LAPANGAN PEMISAH Bambag Irawato Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstact I this aer, it was leared of the ecessary ad sufficiet

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud

Lebih terperinci

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram Statistika Matematika Soal da embahasa M Samy Baladram Bab 4 Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios 41 Ekspektasi Fugsi Key oits Ṫeorema 411 Jika T

Lebih terperinci

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

V. PENGUJIAN HIPOTESIS V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska

Lebih terperinci

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET

LAMPIRAN I GREEK ALPHABET LAMPIRAN I GREEK ALPHABE Α, Alpha Μ, µ Mu Ψ, Psi Β, β Ba Ν, ν Nu Ω, ω Oga. Γ, γ Gaa, δ Dla Ε, ε Epsilo Ζ, ζ Za Η, η Ea Θ, θ ha Ι, ι Ioa Κ, κ Kappa Λ, λ Labda Ξ, ξ i Ο,ο Oico Π, π Pi Ρ, ρ Rho Σ, σ Siga

Lebih terperinci

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN

HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee

Lebih terperinci

= = =

= = = = + + + = + + + = + +.. + + + + + + + + = + + + + ( ) + ( ) + + = + + + = + = 1,2,, = + + + + = + + + =, + + = 1,, ; = 1,, =, + = 1,, ; = 1,, = 0 0 0 0 0 0 0...... 0 0 0, =, + + + = 0 0 0 0 0 0 0 0 0....

Lebih terperinci

Bangun Ruang. Sifat-sifat Kubus. Jaring-jaring Kubus. jika dan hanya jika

Bangun Ruang. Sifat-sifat Kubus. Jaring-jaring Kubus. jika dan hanya jika angun Ruang. angun Ruang Sii aa 1) Pima efinii Pima adaah bangun uang yang memiiki bidang aa dan bidang aa yang ejaja dan konguen (ama), au ii ainnya bebenuk jaja genjang aau eegi anjang yang egak uu aauun

Lebih terperinci

PEMERINTAH KOTA DUMAI DINAS PENDIDIKAN KOTA DUMAI SMA NEGERI 3 DUMAI TAHUN PELAJARAN 2007/ 2008 UJIAN SEMESTER GANJIL

PEMERINTAH KOTA DUMAI DINAS PENDIDIKAN KOTA DUMAI SMA NEGERI 3 DUMAI TAHUN PELAJARAN 2007/ 2008 UJIAN SEMESTER GANJIL PEMERINTAH KOTA DUMAI DINAS PENDIDIKAN KOTA DUMAI SMA NEGERI 3 DUMAI TAHUN PELAJARAN 27/ 28 UJIAN SEMESTER GANJIL Maa Pelajar Fiika Kela XII IPA Waku 12 meni 1. Hubungan anara jarak () dengan waku () dari

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dibaa daar-daar teori yag aka diguaka dalam peulia kripi ii, yaitu megeai metode peakira maximum likeliood, metode peakira oit maximum likeliood da fier iformatio..1

Lebih terperinci

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal

Lebih terperinci

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.

Lebih terperinci

UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI. Rentang Antar Kuartil. Rentang= 3/26/2012

UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI. Rentang Antar Kuartil. Rentang= 3/26/2012 /6/0 UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE.

ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE. Prosdg Semar Nasoal Alkas Sas & Tekolog (SNAST) Yogakarta, 6 November 6 ISSN : 979 9X eissn : 54 58X ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE Noerat, Rka Herda,, Jurusa Statstka,

Lebih terperinci

= 0 diturunkan terhadap x. Karena y fungsi dari x, maka setiap kali menurunkan y harus dikalikan dengan didapat diselesaikan ke y '.

= 0 diturunkan terhadap x. Karena y fungsi dari x, maka setiap kali menurunkan y harus dikalikan dengan didapat diselesaikan ke y '. 6..MENURUNKAN FUNGSI IMPLISIT Padag y fugsi dari yag disajika dalam beuk implisi f (, y) 0. Turuaya y' didapa sebagai beriku: a. Jika mugki y diyaaka sebagai beuk eksplisi dari, lalu diuruka erhadap b.

Lebih terperinci

BANGUN RUANG. ABFE dan sisi DCGH, dan sisi ADHE dan sisi

BANGUN RUANG. ABFE dan sisi DCGH, dan sisi ADHE dan sisi NGUN RUNG. Pengeian 1. Kubu Kubu adalah bangun uang yang dibaai oleh enam buah bidang peegi yang konguen (benuk dan E beanya ama). (Pehaikan Gamba 1) Kubu mempunyai 6 ii, 8 iik udu, dan 12 uuk. Semua uuk

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK NILAI EIGEN DARI MATRIKS LAPLACIAN

KARAKTERISTIK NILAI EIGEN DARI MATRIKS LAPLACIAN JMP : Volume 3 Nomor, Jui 2 KARAKTERISTIK NILAI EIGEN DARI MATRIKS LAPLACIAN Siti Rahmah Nurshiami, Mutia Nur Estri, Noor Sofiyati Program Studi Matematika, Fakultas Sais da Tekik Uiversitas Jederal soedirma,

Lebih terperinci

Bab 9 Transformasi Laplace

Bab 9 Transformasi Laplace Meode Maemaika Aronomi- Bab 9 Tranformai aplace 9-. Definii Tranformai aplace Mialkan f() uau fungi real dengan variable dan >. Tranformai aplace didefiniikan ebagai: T f ( ) F( ) lim f ( ) e d f ( ) e

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B 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 terperinci

PENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto

PENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto Prodg ear Naoal Peelta Peddka Peerapa MIPA akulta MIPA Uverta Neger Yogyakarta 6 Me 009 M-8 PENYELEAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOOLIO UY MENGGUNAKAN PENDEKATAN UNGI LAGRANGE ugyarto MIPA Matematka Uverta Ahmad

Lebih terperinci

Universitas Sumatera Utara

Universitas Sumatera Utara 50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL

Lebih terperinci

BILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET

BILANGAN BAB V BARISAN BILANGAN DAN DERET Maemaika Kelas IX emese Baisa Bilaga da Dee BILANGAN BAB V BARIAN BILANGAN DAN DERET A. Baisa Bilaga. Pegeia Baisa Bilaga Jika bilaga-bilaga diuuka dega aua eeu maka aka dipeoleh suau baisa bilaga. Cooh

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* 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 terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

USAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI

USAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K O N V E K S I P A K A I A N J A D I P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H (

Lebih terperinci

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas

Lebih terperinci

m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN LELE

m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN LELE P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A R A N I K A N L E L E P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A

Lebih terperinci

PROSES PEMBARUAN BERHADIAH DAN SELANG- SELING SERTA PENERAPANNYA. Oleh : Lutfi Roehanah G

PROSES PEMBARUAN BERHADIAH DAN SELANG- SELING SERTA PENERAPANNYA. Oleh : Lutfi Roehanah G ROSES EMBARUAN BERHADIAH DAN SELANG- SELING SERA ENERAANNYA Oleh : Luf Roehaah G58 ROGAM SUDI MAEMAIKA AKULAS MAEMAIKA DAN ILMU ENGEAHUAN ALAM INSIU ERANIAN BOGOR 6 ROSES EMBARUAN BERHADIAH DAN SELANG-

Lebih terperinci

DEPENDENSI DALAM MODEL RESIKO INDIVIDUAL UNTUK ASURANSI JIWA KELOMPOK

DEPENDENSI DALAM MODEL RESIKO INDIVIDUAL UNTUK ASURANSI JIWA KELOMPOK J Volume Nomor Jul DNDN DALA ODL RKO NDVDUAL UNTUK AURAN JWA KLOOK DNDNC N TH NDVDUAL RK ODL OR GROU L NURANC Geu rames da r Haryam Karko rogram ud eddka aemaka A UN rogram ud aemaka A UG ATRAK Deedes

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum

Lebih terperinci

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu

Lebih terperinci

BAB 5E UMPAN BALIK NEGATIF

BAB 5E UMPAN BALIK NEGATIF Bab E, Umpan Balik Negati Hal 217 BB 5E UMPN BLIK NEGTIF Dengan pemberian umpan balik negati kualita penguat akan lebih baik hal ini ditunjukkan dari : 1. pengutannya lebih tabil, karena tidak lagi dipengaruhi

Lebih terperinci

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura

Lebih terperinci

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU Suku Buga Nomal Suku Buga Efektf Hubuga ataa Suku Buga Nomal da Efektf Aus Daa Dskt da Aus Daa Kotyu SUKU BUNGA NOMINAL & SUKU BUNGA EFEKTIF Selama daggap aus daa (peemaa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai

Lebih terperinci

Bab II Landasan Teori

Bab II Landasan Teori Bab II adaa eori Bab ii meyajika kajia item da teori-teori yag aka medaari da diguaka dalam mecari betuk model tereduki. Beberapa hal yag aka dikaji dalam bab ii adalah item PV da beberapa teori daar yag

Lebih terperinci

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya TKS 4007 Matematika III Fugsi Kompleks (Pertemua XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Brawijaya Pedahulua Persamaa x + 1 = 0 tidak memiliki akar dalam himpua bilaga real. Pertayaaya,

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA

BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA A. Dekripi Data Peelitia ii megguaka peelitia ekperime, ubyek peelitiaya dibedaka mejadi dua kela, yaitu kela kotrol da kela ekperime. Kela kotrol pada peelitia ii merupaka

Lebih terperinci

BAB IV ENTROPI GAS SEMPURNA

BAB IV ENTROPI GAS SEMPURNA BAB IV ENROPI GAS SEMPURNA Itilah etroi ecara literatur berarti traformai, da dierkealka oleh lauiu. Etroi adalah ifat termodiamika yag etig dari ebuah zat, dimaa hargaya aka meigkat ketika ada eambaha

Lebih terperinci

Matriks Transformasi

Matriks Transformasi Marik Tranformai A Marik Tranformai dan Koordina Homogen Kombinai benuk perkalian dan ranlai unuk ranformai geomeri 2D ke dalam uau marik dilakukan dengan mengubah marik 2 2 menjadi marik 3 3 Unuk iu maka

Lebih terperinci

Hidraulika Komputasi

Hidraulika Komputasi Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.

Lebih terperinci

Rancangan Acak Kelompok

Rancangan Acak Kelompok Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 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 terperinci

BEBERAPA SIFAT ALJABAR GENERALIZED INVERSE PADA MATRIKS

BEBERAPA SIFAT ALJABAR GENERALIZED INVERSE PADA MATRIKS BEBERAPA SFAT ALJABAR GEERALZED ERSE PADA MATRKS Ema Ria * S Gemawai A Siai Mahaiwa Pogam Sudi S Maemaika Doen Juuan Maemaika Fakula Maemaika dan lmu Pengeahuan Alam niveia Riau Kampu Binawidya Pekanbau

Lebih terperinci

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga

ESTIMASI. Jika parameter populasi disimbolkan dengan θ maka θ yang tidak diketahui harganya ditaksir oleh harga ESTIMASI Salah atu aek utuk mearik keimula megeai uatu oulai dega memakai amel yag diambil dari oulai terebut megguaka etimai (eakira) Jika arameter oulai diimbolka dega θ maka θ yag tidak diketahui hargaya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

Sistem Komunikasi II (Digital Communication Systems)

Sistem Komunikasi II (Digital Communication Systems) Siem Komuikai II (Digial Commuicaio Syem) Lecure #3: Demodulai / Deeki Baebad (Baebad Demodulaio / Deecio) - PAR I opik: 3. Pedahulua. 3. Repreeai Geomeri dari Siyal. 3.3 Opimal Deecio: Maximum Likelihood

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 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 terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial STATISTIK INFERENSIAL Prof. Dr. H. Almadi Syahza, SE., MP Email: ayahza@yahoo.co.id PROGRAM STUDI PENDIDIKAN EKONOMI FKIP UNIVERSITAS RIAU DISTRIBUSI SAMPLING 2 Bagia I Statitik Iduktif Metode da Ditribui

Lebih terperinci

BAB I. SIFAT-SIFAT PADATAN

BAB I. SIFAT-SIFAT PADATAN BAB I. SIFAT-SIFAT PAATA Beberaa fat adata yag etg dalam emroea adata dataraya adalah:. Betuk adata (morfolog, artcle hae). 2. Ukura artkel adata, melut: Partkel tuggal Camura artkel dega berbaga ukura.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB 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 terperinci