MAKALAH STATISTIK 1. Disusun Oleh : Kelompok 6 Sesi : 12
|
|
- Sugiarto Susanto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MAKALAH STATISTIK 1 Disusun Oleh : Kelompo 6 Sesi : Adzanny belina nusha ( ) 2. Via ariesti Audini ( ) 3. Meldiana agustin putri ( ) 4. Ramdhan setiawan ( ) 5. Miftahul mubin ( ) 6. Irsyad Mahfud ( ) 7. Mutiara osadini ( ) FAKULTAS FISIOTERAPI UNIVERSITAS ESA UNGGUL
2 PERHITUNGAN DATA KATEGORIK A. RATE Merupaan salah satu bentu perbandingan yang menguur emunginan terjadinya peristiwa/ ejadian terrtentu Rate memenuhi unsur-unsur sbb: X : Pembilang adalah jumlah asus penyait yang terdapat di dalam populasi atau dalam suatu elompo suatu populasi Y : Penyebut adalah populasi atau elompo di dalam populasi yang mempunyai resio untu mendapatan penyait yang bersangutan. Watu, misalnya 1 hari, 1 bulan, 1 tahun dll. 1 Rate dipaai untu menyataan freuensi distribusi suatu peristiwa yang terjadi. Rate adalah pernyataan numeri, yang menggunaan sebuah rumus untu menghitung freuensi suatu ejadian yang berasal dari pembagian jumlah asus (pembilang) dengan jumlah populasi total yang menglamai ejadian tersebut. rate = jumlah asus populasi di area dalam periode watu tertentu x Contoh Pada tanggal 26 Agustus 2009 di luwu terdapat asus diantara pendudu yang berjumlah orang rata-rata asus di luwu pada tanggal 26 agustus 2009 adalah : Rate = (4.000 / ) = 0,285 A. Rasio Rasio bisa diartian sama dengan di banding dengan Rasio merupaan perbandingan antara 2 uantitas yaitu uantitas pembilang dan uantitas penyebut, Kedua uantitas tersebut dibandingan tida harus memilii sifat / ciri yang sama.rasio juga bisa di artian sebagai freuensi relatif dari suatu sifat tertentu dibandingan dengan freuensi dari sifat lain. rasio = uantitas numerator / uantitas denaminator 3 Keterangan: x = Jumlah ejadian pertama y = Jumlah ejadian edua = Konstanta Ratio = x y x 1 Imron, Moch, Statisti Kesehatan (Bahan ajar mahasiswa Kesehatan), Sagung Seto, Sentul City, Ferry Efendi dan Mahfudli, Keperawatan Kesehatan Komunitas: Teori dan Prati dalam Keperawatan, Salemba Media, Jaarta, 2009, hal Bustan, 2002, Pengantar Epidemiologi, Jaarta, PT. Rinea Cipta
3 Contoh : Sex ratio = jumlah pendudu pria : jumlah pendudu wanita X Keterangan : M= Male F= Famele K= Konstanta Mi Fi x Dalam suatu ejadian KLB penyait Diare jumlah penderita lai-lai sebanya 1200 orang dan jumlah perempuan sebanya 60 orang di ecematan luwu timur Rasio = 120 : 60 = 2 : 1 B. Proporsi Bentu husus dalam perhitungan rasio adalah proporsi Proporsi = pembilang merupaan bagian dari penyebut Proporsi artinya jumlah / freuensi dari suatu sifat tertentu di bandingan dengan seluruh populasi dimana sifat tersebut didapatan. 1 Rumusan dari proporsi yaitu : Keterangan : x x + y Proporsi = = Anga ejadian tertentu = Jumlah ejadian seluruhnya = Konstanta x x+y x Contoh Proporsi pendudu wanita : Proposi ematian pedudu pria : Jumlah pendudu wanita Jumlah pendudu (Pria+Wanita) X K Jumlah pendudu pria Jumlah pendudu (pria+wanita) X K Dari ejadian KLB Busung Lapar jumlah penderita lai-lai sebanya 70 orang dan jumlah perempuan sebanya 10 orang Proporsi = 70 / ( ) X 100% = 87,5% Proporsi dapat dinyataan dalam bentu presentase sehingga nilai proporsi adalah : 0 < Proporsi <1 atau 0 % < Proporsi < 100% 4 4 Imron, Moch, Statisti Kesehatan (Bahan ajar mahasiswa Kesehatan), Sagung Seto, Sentul City, 2010
4 UKURAN-UKURAN DALAM EPIDEMIOLOGI 1. PROPORSI Proporsi adalah perbandingan yang pembilangnya merupaan bagian dari penyebut. Proporsi digunaan untu melihat omposisi suatu variabel dalam populasi Rumus Proporsi : x / (x+y) x Contoh: Proporsi Mhs wanita = Jumlah Mahasiswa wanita Jumlah Mahasiswa wanita + pria Proporsi Mahasiswa berprestasi Proporsi Mahasiswa hafal Al Qur an 2. RATIO Ratio adalah perbandingan dua bilangan yang tida saling tergantung. Ratio digunaan untu menyataan besarnya ejadian. Rumus Ratio: (x/y) Ratio dapat juga dinyataan sebagai perbandingan Ratio x : y = 1 : 2 jumlah pria Contoh: Sex ratio = jumlah wanita Pria : Wanita = x : y Dependency ratio = Jumlah Usia (0 <14th)+(>65th) Jumlah Usia (15 16 th) Contoh: Jumlah Mahasiswa Sties = 100, ratio pria : wanita = 2 : 3. Berapa jumlah masing2 mahasiswa? 5 3. RATE Rate adalah perbandingan suatu ejadian dengan jumlah pendudu yang mempunyai risio ejadian tersebut. Rate digunaan untu menyataan dinamia dan ecepatan ejadian tertentu dalam masyaraat. Rumus Rate: (x/y) X: anga ejadian Y: populasi berisio K: onstanta (anga elipatan dari 10) Contoh: Campa berisio pada balita Diare berisio pada semua pendudu Cancer servi berisio pada wanita Contoh Soal: Jumlah pasien di RS A = 150, dengan rincian pria = 90 dan wanita = 60 Berapa proporsi pasien wanita? Berapa sex ratio pasien di RS A? 6 5 Bustan, 2002, Pengantar Epidemiologi, Jaarta, PT. Rinea Cipta 6 Notoatmojo, 2003, Ilmu Kesehatan Masyaraat, Prinsip Prinsip Dasar, Jaarta, PT. Rinea Cipta
5 PENGUKURAN ANGKA KESAKITAN/ MORBIDITAS 1. INCIDENCE RATE Incidence rate adalah freuensi penyait baru yang berjangit dalam masyaraat di suatu tempat / wilayah / negara pada watu tertentu. Rumus Incidence Rate (IR): Jumlah penyait baru Jumlah populasi berisio 2. PREVALENCE RATE Prevalence rate adalah freuensi penyait lama dan baru yang berjangit dalam masyaraat di suatu tempat/ wilayah/ negara pada watu tertentu. Prevalence Rate yang ditentuan pada watu tertentu (misal pada Juli 2000) disebut Point Prevalence Rate. Prevalence Rate yang ditentuan pada periode tertentu (misal 1 Januari 2000 s/d 31 Desember 2000) disebut Periode Prevalence Rate Rumus Prevalence Rate (PR): Jumlah penyait lama + baru Jumlah populasi berisio 3. ATTACK RATE Attac Rate adalah jumlah asus baru penyait dalam watu wabah yang berjangit dalam masyaraat di suatu tempat/ wilayah/ negara pada watu tertentu. Rumus Attac Rate (AR): Jumlah penyait baru Jumlah populasi berisio (dalam watu wabah berlangsung) Contoh Soal: Data desa Jombang pada tahun 2007 adalah sbb: Jumlah pendudu = Ratio pria : wanita = 2 : 3 Ratio balita : buan balita = 2 : 8 Kasus lama/baru campa: Feb=2/10, Mar=5/20, Jun=4/15 Kasus lama/baru diare: Ags= 2/15, Sep=3/25, Ot=5/10 Kasus lama/baru cancer servi: Apr=3/5, Jul=8/5 Hitunglah: Incidence Rate Campa tahun 2007 Point Prevalence Rate Campa pada bulan Feb, Maret dan Juni? Periode Prevalence Rate Campa pada tahun 2007? Attac Rate Campa? Hitunglah: Incidence Rate Diare tahun 2007 Point Prevalence Rate Diare pada bulan Ags, Sep dan Ot? Periode Prevalence Rate Diare pada tahun 2007? Attac Rate Diare?
6 Hitunglah: Incidence Rate Ca Servi tahun 2007 Point Prevalence Rate Ca servi pada bulan Apr dan Jul? Periode Prevalence Rate Ca Servi pada tahun 2007? 7 PENGUKURAN MORTALITY RATE 1. CRUDE DEATH RATE CDR adalah anga ematian asar atau jumlah seluruh ematian selama satu tahun dibagi jumlah pendudu pada pertengahan tahun. Jumlah semua ematian Rumus: CDR (Crude Death Rate) : Jumlah semua Pendudu 2. SPECIFIC DEATH RATE SDR adalah jumlah seluruh ematian aibat penyait tertentu selama satu tahun dibagi jumlah pendudu pada pertengahan tahun. Jumlah ematian penyait x Rumus: SDR (Specific Death Rate) : Jumlah semua Pendudu 3. CASE FATALITY RATE CFR adalah persentase anga ematian oleh sebab penyait tertentu, untu menentuan egawatan/ eganasan penyait tersebut. Jumlah ematian Penyait x Rumus CFR (Case Fatality Rate): Jumlah Kasus Penyait x 4. MATERNAL MORTALITY RATE MMR = AKI = Anga ematian Ibu adalah jumlah ematian ibu oleh sebab ehamilan/ melahiran/ nifas (sampai 42 hari post partum) per elahiran hidup. Rumus MMR (Maternal Mortality Rate): Jumlah ematian Ibu Jumlah Kelahiran hidup x INFANT MORTALITY RATE IMR = AKB = anga ematian bayi adalah jumlah ematian bayi (umur <1tahun) per 1000 elahiran hidup. Jumlah ematian bayi Rumus IMR (Infant Mortality Rate): x Jumlah elairan Hidup 6. NEONATAL MORTALITY RATE NMR = AKN = Anga Kematian Neonatal adalah jumlah ematian bayi sampai umur < 4 minggu atau 28 hari per 1000 elahiran hidup. Rumus NMR (Neonatal Mortality Rate): Jumlah ematian neonatus x 1000 Jumlah elahiran hidup 7 Noor, 1997, Pengantar Epidemiologi Penyait Menular, Jaarta, PT. Rinea Cipta 8 Bustan, 2002, Pengantar Epidemiologi, Jaarta, PT. Rinea Cipta
7 7. PERINATAL MORTALITY RATE PMR = AKP = anga Kematian Perinatal adalah jumlah ematian janin umur 28 minggu s/d 7 hari seudah lahir per 1000 elahiran hidup. Rumus PMR (Perinatal Mortality Rate): Jumlah ematian perinatal x 1000 Jumlah elahiran hidup Contoh Soal: Pendudu Indonesia pada pertengahan tahun 1990 = orang dengan jumlah ematian selama tahun 1990 = orang. Berapa CDR tahun 1990? Bila jumlah ematian arena tetanus pada tahun 1990 = orang. Berapa SDR tetanus per 1000 pendudu? Jumlah ematian ibu oleh sebab ehamilan di Singapura hanya 1 orang pada tahun 1990, dengan jumlah seluruh elahiran hidup sebanya orang. Berapa MMR pada tahun 1990? Hasil sensus pendudu Jepang tahu 1990, dilaporan jumlah ematian bayi <1 tahun sebanya orang, jumlah ematian bayi umur 4 minggu sebanya orang, jumlah ematian janin umur 28 minggu s/d 7 hari post partum sebanya orang. Jia jumlah elahiran hidup orang. Berapa IMR tahun 1990? Berapa PMR tahun 1990? Berapa NMR tahun 1990? 9 B. RASIO Rasio adalah perbandingan antara 2 besaran atau lebih. Dalam menghitung rasio harus menggunaan satuan yang sama, apabila terdapat perbedaan maa harus dilauan penyamaan satuan terlebh dahulu. Secara umum rasio dilambangan dengan a/b atau a : b, dimana b 0. Contoh: 1 Rasio 15 terhadap 105 adalah 15/105 = 1/ 7= 1 : 7 Contoh :.2 Di elas 5 SD Suamaju ada 15 siswa lai-lai dan 20 siswa perempuan. Sedangan di elas 6 SD tersebut ada 12 siswa lai-lai dan 16 siswa perempuan. a. Nyataan banyanya siswa lai-lai dan perempuan di elas 5 SD tersebut sebagai sebuah rasio. b. Nyataan banyanya siswa lai-lai dan perempuan di elas 6 SD tersebut sebagai sebuah rasio Jawab: a. Rasionya adalah 15/20 b. Rasionya adalah 12/16 9 Vaughan, Morrow, 1993, Panduan Epidemiologi Bagi Pengelolaan Kesehatan Kabupaten, Bandung, ITB
8 Beriut ini contoh-contoh soal yang menggunaan rasio dan proporsi 1. Jia terdapat 3 buah alulator untu setiap 4 orang siswa di sebuah seolah dasar. Berapa banya alulator yang dibutuhan untu 44 orang siswa? Jawab: banyanya alulator = 3 = n Banyanya siswa 4 44 = 3 x 44 = n x 4 = 132 = 4 n = n = 132/ 4 = n = Jia seeor ura-ura berjalan 5 cm tiap deti, berapa m ura-ura itu berjalan selama 50 deti? Jawab: 5 cm = 0,05 m 0,05 m = n 10 deti 50 deti 0,05 m x 50 deti = n x 10 deti 2,5 m/ deti = 10 n deti n = 2, 5 m /deti / 10 deti n = 0,25 m 3. Pa Amin, pa Badrun, dan pa Candra memperoleh uang Rp ,- untu pengerjaan pengecetan sebuah rumah. Pa Amin beerja selama 30 jam, pa Badrun beerja selama 50 jam dan pa Candra beerja selama 60 jam. Merea membagi uang itu sesuai dengan proporsi jam erja merea. Berapa besar uang yang merea terima masing-masing? Jawab: rasio jam beerja merea adalah 30 : 50 : n + 50 n + 60 n = n = n = / 140 n = Dengan demiian, pa amin menerima = 30 n = 30 x = Rp ,- pa badrun menerima = 50 n = 50 x = Rp ,- pa candra menerima = 60 n = 60 x = Rp ,- untu memerisa ebenaran jawaban ini, ita menemuan bahwa = C. Proporsi Proporsi adalah pecahan yang pembilangnya merupaan bagian dari penyebutnya. Proporsi artinya jumlah / freuensi dari suatu sifat tertentu di bandingan dengan seluruh populasi dimana sifat tersebut didapatan. Digunaan unu melihat omposisi suatu variable dalam populasi. Bentu ini sering dinyataan dalam persen, yaitu dengan mengalian pecahan ini dengan 100%. Dua rasio diataan proporsional jia dan hanya jia pecahan-pecahan yang mewailinya euivalen.
9 PROPORSI = X 100% Contoh: Pada populasi yang terdiri atas 50 ibu hamil, terdapat 5 ibu yang mengalami plasenta previa. Berapa proporsi ibu hamil yang mengalami plasenta previa? Jawab: PROPORSI = X 100% = x 100 % = 10 % Sifat sifat proporsi 1. Untu setiap bilangan rasional dan, dengan a 0 dan c 0, = jia dan hanya jia = Contoh: pada sebuah too swalayan 7 butir jeru super dijual dengan harga Rp ,-. Di too swalayan lain 21 butir jeru super dijual dengan harga Rp ,-. Pada too swalayan mana harga heru super yang lebih murah? Jawab: jia harga 7 butir jeru adalah Rp ,- maa harga 3 x 7 butir jeru adalah 3 x Rp ,-. Dengan menggunaan rasio, ita tahu bahwa rasio banyanya jeru sama dengan rasio harganya, al ini berarti 7/21 = / Untu sebarang bilangan-bilangan rasional dan, dengan 0, = jia dan hanya jia dan Contoh: di dalam sebuah pabri mobil, peraitan mobil menggunaan robot-robot. Jia 3 robot dapat merait 17 mobil dalam watu 10 menit, berapa banya mobil dapat dirait oleh 14 robot dalam watu 45 menit jia semua robot mempunyai emampuan erja yang sama? Jawab: Masalah ini dapat diselesaian tanpa menulis persamaan apapun. Karena 1 robot merait 17/30 mobil dalam watu 1 menit, 14 robot merait 14 x 17/30 mobil dalam watu 1 menit. Dengan demiian dalam watu 45 menit, 14 robot merait 45 x 14 x 17/30 = 357 mobil ibid
UKURAN-UKURAN DALAM EPIDEMIOLOGI
UKURAN-UKURAN DALAM EPIDEMIOLOGI 1. PROPORSI Proporsi adalah perbandingan yang pembilangnya merupakan bagian dari penyebut. Proporsi digunakan untuk melihat komposisi suatu variabel dalam populasi Rumus
Lebih terperinciPENGUKURAN FREKUENSI PENYAKIT
PENGUKURAN FREKUENSI PENYAKIT Dalam epidemiologi ukuran yg banyak digunakan dlm menentukan morbiditas dan mortalitas adalah: Angka, Rasio, dan Proporsi RASIO merupakan nilai relatif yg dihasilkan dari
Lebih terperinciCARA PENGUKURAN ANGKA KESAKITAN DAN ANGKA KEMATIAN
CARA PENGUKURAN ANGKA KESAKITAN DAN ANGKA KEMATIAN - Ukuran dasar epidemiologi RATE - Penyusunan rate perlu 3 hal: 1. Jumlah orang yang terserang penyakit / meninggal 2. Jumlah penduduk tempat asal penderita
Lebih terperinci2. Proporsi Perbandingan 2 nilai kuantitatif yang pembilangnya merupakan bagian dari penyebut. Contoh: Proporsi 12/(12+20)= 0,375
OLEH KELOMPOK IV 1. Rasio merupakan nilai relatif yang dihasilkan dari perbandingan dua nilai kuantitatif yang pembilangnya tidak merupakan bagian dari penyebut Contoh: Keracunan makanan terdapat 32 orang
Lebih terperinciHUBUNGAN SIKAP DENGAN PRAKTIK PERAWATAN BAYI SEHARI-HARI PADA IBU PRIMIPARA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS NGAMPEL PABUPATEN KENDAL ABSTRAK
HUBUNGAN SIKAP DENGAN PRAKTIK PERAWATAN BAYI SEHARI-HARI PADA IBU PRIMIPARA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS NGAMPEL PABUPATEN KENDAL Afifah *), Indri Subeti **) *) Mahasiswa Abid Unisa **)Dosen Abid Unisa ABSTRAK
Lebih terperinciDASAR DASAR EPIDEMIOLOGI &
DASAR DASAR EPIDEMIOLOGI & APLIKASINYA (UKURAN 2 EPIDEMIOLOGI) DALAM KEBIDANAN PENGUKURAN FREKUENSI MASALAH KESEHATAN Cara mengukur frekwensi masalah kesehatan yang dapat dipergunakan dalam Epidemiologi
Lebih terperinciEpidemiologi Kesehatan Reproduksi - 2
Pengertian, tujuan dan kegunaan Terjadinya penyakit / masalah kesehatan reproduksi Faktor resiko terjadinya masalah kesehatan reproduksi Ukuran-ukuran status kesehatan epidemiologi yang terkait dalam kespro
Lebih terperinciBAB III METODE SCHNABEL
BAB III METODE SCHNABEL Uuran populasi tertutup dapat diperiraan dengan teni Capture Mar Release Recapture (CMRR) yaitu menangap dan menandai individu yang diambil pada pengambilan sampel pertama, melepasan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti
Lebih terperinciBahan Ajar untuk Guru Kelas 5 Rasio dan Proporsi
Bahan Ajar untuk Guru Kelas 5 Rasio dan Proporsi Bilangan-bilangan rasional dat diinterpretasikan sebagai sebuah rasio. Sebagai contoh, rasio jumlah pria dan jumlah wanita adalah 1 dan 2, maksudnya bahwa
Lebih terperinciOleh: SYAFRIANI, M.Kes Prinsip-prinsip Epidemiologi STIKES TUANKU TAMBUSAI RIAU
Oleh: SYAFRIANI, M.Kes Prinsip-prinsip Epidemiologi STIKES TUANKU TAMBUSAI RIAU Ukuran Frekuensi; Ukuran Asosiasi; Ukuran Dampak. Ukuran frekuensi merupakan ukuran dalam epidemiologi deskriptif; Ukuran
Lebih terperinciBAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI
BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI 3. Pengertian Prinsip Sangar Burung Merpati Sebagai ilustrasi ita misalan terdapat 3 eor burung merpati dan 2 sangar burung merpati. Terdapat beberapa emunginan bagaimana
Lebih terperinciBAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA
BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan
Lebih terperinciFISIKA. Kelas X GETARAN HARMONIS K-13. A. Getaran Harmonis Sederhana
K-13 Kelas X FISIKA GETARAN HARMONIS TUJUAN PEMBELAJARAN Setelah mempelajari materi ini, amu diharapan memilii emampuan sebagai beriut. 1. Memahami onsep getaran harmonis sederhana pada bandul dan pegas
Lebih terperinci30/10/2015. Tujuan epidemiologi kebidanan :
Pengertian, tujuan dan kegunaan Terjadinya penyakit / masalah kesehatan reproduksi Faktor resiko terjadinya masalah kesehatan reproduksi Ukuran-ukuran status kesehatan epidemiologi yang terkait dalam kespro
Lebih terperinciRINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN
RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN SAMSUL ARIFIN 04/177414/PA/09899 DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM YOGYAKARTA 2008 HALAMAN PENGESAHAN
Lebih terperinci( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
Latar Belaang Terdapat banya permasalahan atau ejadian dalam ehidupan sehari hari yang dapat dimodelan dengan suatu proses stoasti Proses stoasti merupaan permasalahan yang beraitan dengan suatu aturan-aturan
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar Email: nanni.cliq@gmail.com Abstra. Pada artiel ini dibahas
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:syafruddinside@yahoo.com Info: Jurnal MSA Vol. 3
Lebih terperinci3. Sebaran Peluang Diskrit
3. Sebaran Peluang Disrit EL2002-Probabilitas dan Statisti Dosen: Andriyan B. Susmono Isi 1. Sebaran seragam (uniform) 2. Sebaran binomial dan multinomial 3. Sebaran hipergeometri 4. Sebaran Poisson 5.
Lebih terperincimungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing
. DISTRIUSI INOMIL pabila sebuah oin mata uang yang memilii dua sisi bertulisan ambar () dan nga () dilempar satu ali, maa peluang untu mendapatan sisi ambar adalah,5 atau. pabila oin tersebut dilempar
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
36 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Jenis penelitian yang digunaan adalah penelitian desriptif, yaitu penelitian terhadap fenomena atau populasi tertentu yang diperoleh peneliti dari subye
Lebih terperinciUKURAN-UKURAN DEMOGRAFI
UKURAN-UKURAN DEMOGRAFI 1. Rasio Jenis Kelamin (Sex Ratio) Rasio Jenis Kelamin adalah perbandingan banyak jumlah penduduk laki-laki dan jumlah penduduk perempuan pada suatu daerah dan waktu tertentu. Sex
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV
PERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV Nama Mahasiswa : Husien Haial Fasha NRP : 1207 100 011 Jurusan : Matematia FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : Drs. Suharmadi, Dipl.
Lebih terperinciPenentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway
Rea Racana Jurnal Online Institut Tenologi Nasional Teni Sipil Itenas No.x Vol. Xx Agustus 2015 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway ENDI WIRYANA
Lebih terperinciMAT. 12. Barisan dan Deret
MAT.. Barisan dan Deret i Kode MAT. Barisan dan Deret U, U, U3,..., Un,... Un a + (n-)b U + U +..., Un +... n?? Sn? BAGIAN PROYEK PENGEMBANGAN KURIKULUM DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN DIREKTORAT
Lebih terperinciBAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas
BAB ELASTISITAS 4. Elastisitas Zat Padat Dibandingan dengan zat cair, zat padat lebih eras dan lebih berat. sifat zat padat yang seperti ini telah anda pelajari di elas SLTP. enapa Zat pada lebih eras?
Lebih terperinciBAB 1 KONSEP DASAR EPIDEMIOLOGI
BAB 1 KONSEP DASAR EPIDEMIOLOGI Pendahuluan Era globalisasi yang sedang dihadapi oleh negara-negara berkembang dapat memberikan dampak baik positif maupun negatif. Contoh dampak negatif dari era globalisasi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. saat menghadapi berbagai ancaman bagi kelangsungan hidupnya seperti kesakitan. dan kematian akibat berbagai masalah kesehatan.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Berbagai upaya pembangunan di bidang kesehatan diarahkan untuk meningkatkan kelangsungan hidup bayi dan anak. Bayi menjadi fokus dalam setiap program kesehatan karena
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar belaang Metode analisis yang telah dibicaraan hingga searang adalah analisis terhadap data mengenai sebuah arateristi atau atribut (jia data itu ualitatif) dan mengenai sebuah variabel,
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN
BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa
Lebih terperinciMORTALITAS (KEMATIAN)
MORTALITAS (KEMATIAN) Pengantar: Kematian terkait dengan masalah sosial dan ekonomi Komitmen MDGs pada tahun 2015: - Angka Kematian Bayi menjadi 20 per 1000 kelahiran hidup - Angka Kematian Ibu menjadi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya
Lebih terperinciUKURAN FREKUENSI PENYAKIT
UKURAN FREKUENSI PENYAKIT ade.heryana24@gmail.com 6 Desember 2015 Universitas Esa Unggul - Jakarta Jenis Ukuran dalam Epidemiologi Tipe Matematik Dengan denominator Tanpa denominator Tipe Epidemiologik
Lebih terperinciBAB I BUNGA TUNGGAL DAN DISKONTO TUNGGAL. Terminologi: modal, suku bunga, bunga, dan jangka waktu.
BAB I BUNGA TUNGGAL DAN DISKONTO TUNGGAL Terminologi: modal, suu bunga, bunga, dan janga watu. Modal adalah sejumlah uang yang disiman atau ditabung atau diinjam ada (dari) suatu Ban atau badan lain. Suu-bunga
Lebih terperinciUji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group
Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Joncheere Terpstra dan Modifiasinya Ridha Ferdhiana Statistics Peer Group Jurusan Matematia FMIPA Universitas Syiah Kuala Banda Aceh, Aceh, 23 email:
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman
JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 271-278 BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman trianisr@yahoo.com.au ABSTRACT.
Lebih terperinciTEORI KINETIKA REAKSI KIMIA
TORI KINTIK RKSI KII da (dua) pendeatan teoreti untu menjelasan ecepatan reasi, yaitu: () Teori tumbuan (collision theory) () Teori eadaan transisi (transition-state theory) atau teori omples atif atau
Lebih terperinciALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER
ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER Oleh: Supardi SEKOLAH PASCA SARJANA JURUSAN ILMU FISIKA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 2012 1 PENDAHULUAN Liquid Crystal elastomer (LCE
Lebih terperinciMENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL
MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL Sarta Meliana 1, Mashadi 2, Sri Gemawati 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan
Lebih terperinciMODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU
MDEL MATEMATIKA KNSENTRASI KSIGEN TERLARUT PADA EKSISTEM PERAIRAN DANAU Sutimin Jurusan Matematia, FMIPA Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto SH Tembalang, Semarang 5075 E-mail: su_timin@yanoo.com
Lebih terperinciMORTALITAS. Tara B. Soeprobo Lembaga Demografi Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia TBS-M
MORTALITAS Tara B. Soeprobo Lembaga Demografi Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia TBS-M 1 Mortalitas Salah satu dari tiga komponen demografi selain fertilitas dan migrasi, yang dapat mempengaruhi jumlah
Lebih terperinciBAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK
BAB IV : ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK 56 BAB IV ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK Salah satu apliasi dari eori erron-frobenius yang paling terenal adalah penurunan secara alabar untu beberapa sifat yang dimilii
Lebih terperinciBAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK
BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama
Lebih terperinciAnalisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus
Jurnal Teni Industri, Vol.1, No., Juni 013, pp.96-101 ISSN 30-495X Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus Apriyani 1, Shanti Kirana Anggaraeni,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3.1 Pengertian Analisis Disriminan Analisis disriminan merupaan sala satu metode yang digunaan dalam analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana ubungan antar variabel
Lebih terperinciPENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Wahyudi, Sorihi, dan Iwan Setiawan. Jurusan Teni Eletro Faultas Teni Universitas Diponegoro Semarang e-mail : wahyuditinom@yahoo.com.
Lebih terperinciUkuran Pemusatan Data
Uuran Pemusatan Data Atina Ahdia, S.Si., M.Si. Universitas Islam Indonesia Uuran Pemusatan Data 1. Mean (rata-rata) 2. Median (nilai tengah) 3. Modus Mean 1. Rata-rata Hitung Misalan terdapat N observasi,
Lebih terperinciSah Tidaknya Sidik Ragam. Data Bermasalah. Data Bermasalah PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH)
Sah Tidanya Sidi Ragam PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH) Oleh: Dr. Ir. Dirvamena Boer, M.Sc.Agr. HP: 081 385 065 359 Universitas Haluoleo, Kendari dirvamenaboer@yahoo.com http://dirvamenaboer.tripod.com/
Lebih terperinciUKURAN MORTALITAS. Nunik Puspitasari, S.KM, M.Kes Dept. Biostatistika dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga
UKURAN MORTALITAS Nunik Puspitasari, S.KM, M.Kes Dept. Biostatistika dan Kependudukan Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Airlangga Pengukuran mortalitas membutuhkan ketepatan dalam: 1. Kelompok
Lebih terperinciFAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEJADIAN KURANG ENERGI KRONIS PADA IBU HAMIL (Studi Analitik Di Puskesmas Baturetno Kabupaten Wonogiri)
FATOR YANG MMPNGARUHI JADIAN URANG NRGI RONIS PADA IBU HAMIL (Studi Analiti Di abupaten Wonogiri) *Sri Handayani *Putri Halimu Husna *) Staf Pengajar Aademi eperawatan Giri Satria Husada Wonogiri ABSTRA
Lebih terperinciPENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR
PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu
Lebih terperinciAnalisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA
. Pendahuluan. Distribusi F Analisis Varians Analysis of Variance ANOVA χ² pengujian beberapa (>) proporsi ANOVA pengujian beberapa (>) nilai rata-rata Dasar perhitungan ANOVA ditetapan oleh Ronald A.
Lebih terperinciPENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT
Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyaarta, 16 Juni 2007 PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT I ing Mutahiroh, Indrato, Taufiq Hidayat Laboratorium
Lebih terperinciASPEK KEPENDUDUKAN III. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-13 Geografi K e l a s XI ASPEK KEPENDUDUKAN III Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan mempunyai kemampuan sebagai berikut. 1. Memahami perhitungan angka kelahiran.
Lebih terperinciDESKRIPSI SISTEM ANTRIAN PADA BANK SULUT MANADO
DESKRIPSI SISTEM ANTRIAN PADA BANK SULUT MANADO 1 Selvia Hana, Tohap Manurung 1 Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Sam Ratulangi Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Sam Ratulangi Abstra Antrian merupaan
Lebih terperinciPenerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik
Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untu Merancang Algoritma Kriptografi Klasi Hendra Hadhil Choiri (135 08 041) Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,
Lebih terperinciMEKANIKA TANAH HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS MODUL 3
MEKANIKA TANAH MODUL 3 HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bintaro Setor 7, Bintaro Jaya Tangerang Selatan 15224 Silus hidrologi AIR TANAH DEFINISI : air yang terdapat
Lebih terperinciVI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice)
VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice) 6.. UMUM Tujuan: Mengetahui proporsi pengaloasian perjalanan e berbagai moda transportasi. Ada dua emunginan situasi yang dihadapi dalam meramal pemilihan moda:
Lebih terperinciOSN 2014 Matematika SMA/MA
Soal 5. Suatu barisan bilangan asli a 1, a 2, a 3,... memenuhi a + a l = a m + a n untu setiap bilangan asli, l, m, n dengan l = mn. Jia m membagi n, butian bahwa a m a n. Solusi. Andaian terdapat bilangan
Lebih terperinciHUBUNGAN PENERAPAN KAWASAN TANPA ROKOK (KTR) DENGAN PERILAKU MEROKOK MAHASISWA KESEHATAN MASYARAKAT DI KOTA SEMARANG
Volume, Nomor, Juli 6 (ISSN: 56-6) HUBUNGAN PENERAPAN KAWASAN TANPA ROKOK (KTR) DENGAN PERILAKU MEROKOK MAHASISWA KESEHATAN MASYARAKAT DI KOTA SEMARANG Firnanda Zia Azmi *) Tinu Istiarti **) Kusyogo Cahyo
Lebih terperinciMENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE
MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE Desfrianta Salmon Barus - 350807 Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung Bandung e-mail: if807@students.itb.ac.id ABSTRAK
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Statisti Inferensia Tujuan statisti pada dasarnya adalah melauan desripsi terhadap data sampel, emudian melauan inferensi terhadap data populasi berdasaran pada informasi yang
Lebih terperinciBioStatistik. Amiyella Endista Website :
Amiyella Endista E-mail : amiyella.endista@yahoo.com Website : www.berandakami.wordpress.com 1. Statistik Kelahiran 2. Statistik Kematian 3. Statistik Kesakitan Konsep Angka Kelahiran Tahunan Indikator
Lebih terperinciMUSLIM, MPH 5/8/2010. Akademi Kebidanan Anugerah Bintan
EPIDEMIOLOGI DALAM PELAYANAN KEBIDANAN MUSLIM, MPH Blog: muslimpinang.wordpress.com Blog: akbidanugrahbintan.wordpress.com Email: muslimmph@yahoo.co.id HP. 081 27768269 Akademi Kebidanan Anugerah Bintan
Lebih terperinciPEMODELAN GENERALIZED REGRESI POISSON PADA FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROVINSI SULAWESI SELATAN TAHUN 2014
PEMODELAN GENERALIZED REGRESI POISSON PADA FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROVINSI SULAWESI SELATAN TAHUN 2014 SKRIPSI Diajuan Untu Memenuhi Salah Satu Syarat Meraih Gelar Sarjana
Lebih terperinci4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem
Dalam pembahasan terdahulu ita telah mempelajari penerapan onsep dasar probabilitas untu menggambaran sistem dengan jumlah partiel ang cuup besar (N). Pada bab ini, ita aan menggabungan antara statisti
Lebih terperinciBAB IV Solusi Numerik
BAB IV Solusi Numeri 4. Algoritma Genetia Algoritma Genetia (AG) [2] merupaan teni pencarian stoasti yang berdasaran pada meanisme selesi alam dan prinsip penurunan genetia. Algoritma genetia ditemuan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Graf adalah kumpulan simpul (nodes) yang dihubungkan satu sama lain
8 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf adalah umpulan simpul (nodes) yang dihubungan satu sama lain melalui sisi/busur (edges) (Zaaria, 2006). Suatu Graf G terdiri dari dua himpunan
Lebih terperinciMORTALITAS & MORBIDITAS
MORTALITAS & MORBIDITAS Angka Kematian o Death Rate (crude death rate) adalah jumlah kematian per 1000 penduduk pada tahun tertentu o CDR= ΣD P tengah tahun x k o CDR=crude death rate o D= jumlah kematian
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan
I. PENDAHULUAN. Latar Belaang Teori graf merupaan salah satu bagian ilmu dari matematia dan merupaan poo bahasan yang relatif muda jia dibandingan dengan cabang ilmu matematia yang lain seperti aljabar
Lebih terperinci( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
LANDASAN TEORI Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam ondisi yang sama yang hasilnya tida dapat dipredisi secara tepat tetapi ita dapat mengetahui semua emunginan hasil
Lebih terperinciBEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si
BEBERAPA ODIFIKASI ETODE NEWTON RAPHSON UNTUK ENYELESAIKAN ASALAH AKAR GANDA Suriadi Putra,,Si Laboratorium Komutasi Numeri Jurusan atematia Faultas atematia & Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Kamus
Lebih terperinciStudi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya
Studi dan Analisis mengenai Hill ipher, Teni Kriptanalisis dan Upaya enanggulangannya Arya Widyanaro rogram Studi Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung Email: if14030@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciPELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman.
JMP : Volume 6 Nomor, Juni 04, hal. - PELABELAN FUZZY PADA GRAF Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman email : oeytea0@gmail.com ABSTRACT. This paper discusses
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN KOMULAN TERHADAP BEBERAPA JENIS DISTRIBUSI KHUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution
Jurnal Bareeng Vol. 8 No. Hal. 5 0 (04) ANALISIS PRBANDINGAN OMULAN TRHADAP BBRAPA JNIS DISTRIBUSI HUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution ABRAHAM ZACARIA WATTIMNA,
Lebih terperinciMakalah Seminar Tugas Akhir
Maalah Seminar ugas Ahir Simulasi Penapisan Kalman Dengan Kendala Persamaan Keadaan Pada Kasus Penelusuran Posisi Kendaraan (Vehicle racing Problem Iput Kasiyanto [], Budi Setiyono, S., M. [], Darjat,
Lebih terperinciPEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA
PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA Iing Mutahiroh, Fajar Saptono, Nur Hasanah, Romi Wiryadinata Laboratorium Pemrograman dan Informatia
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunaan data seunder bersifat runtun watu (time series) dalam periode tahunan dan data antar ruang (cross section). Data seunder tersebut
Lebih terperinciUJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure
8/9/01 UJI TUKEY UJI DUNCAN UJI BARTLETT UJI COCHRAN UJI DUNNET Elty Sarvia, ST., MT. Faultas Teni Jurusan Teni Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung Macam Metode Post Hoc Analysis The Fisher
Lebih terperinciAplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov
J. Sains Dasar 2014 3(1) 20-24 Apliasi diagonalisasi matris pada rantai Marov (Application of matrix diagonalization on Marov chain) Bidayatul hidayah, Rahayu Budhiyati V., dan Putriaji Hendiawati Jurusan
Lebih terperinciAnalisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA
Analisis Varians Analysis of Variance ANOVA. Pendahuluan. Distribusi F χ² pengujian beberapa (>) proporsi ANOVA pengujian beberapa (>) nilai rata-rata Dasar perhitungan ANOVA ditetapan oleh Ronald A. Fisher.
Lebih terperinciPenggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler
Penggunaan Indusi Matematia untu Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Espresi Reguler Husni Munaya - 353022 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,
Lebih terperinciPemodelan Dan Eksperimen Untuk Menentukan Parameter Tumbukan Non Elastik Antara Benda Dengan Lantai
Pemodelan Dan Esperimen Untu enentuan Parameter Tumbuan Non Elasti Antara Benda Dengan Lantai Puspa onalisa,a), eda Cahya Fitriani,b), Ela Aliyani,c), Rizy aiza,d), Fii Taufi Abar 2,e) agister Pengajaran
Lebih terperinciDeret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII
Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No., (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) Implementasi Algoritma Pencarian Jalur Sederhana Terpende dalam Graf Anggaara Hendra N., Yudhi Purwananto, dan Rully Soelaiman Jurusan
Lebih terperinciSUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA
SUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA I Nengah Suparta dan I. B. Wiasa Jurusan Pendidian MatematiaUniversitas Pendidian Ganesha E-mail: isuparta@yahoo.com ABSTRAK:
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Keranga Pemiiran Pemerintah ahir-ahir ini sering dihadapan pada masalah persediaan pupu bersubsidi yang daya serapnya rendah dan asus elangaan di berbagai loasi di Indonesia.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Fuzzy 2.1.1 Dasar-Dasar Teori Fuzzy Secara prinsip, di dalam teori fuzzy set dapat dianggap sebagai estension dari teori onvensional atau crisp set. Di dalam teori crisp
Lebih terperinciEPIDEMIOLOGI GIZI. Saptawati Bardosono
EPIDEMIOLOGI GIZI Saptawati Bardosono Pendahuluan Epidemiologi adalah suatu ilmu yang mempelajari distribusi dan determinan dari frekuensi penyakit pada manusia Epidemiologi mempelajari distribusi penyakit
Lebih terperinciANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)
Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)
Lebih terperinciANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT
Jurnal Sipil Stati Vol. No. Agustus (-) ISSN: - ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI - DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Revie Orchidentus Francies Wantalangie Jorry
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK
PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK Nurul Khotimah *), Farida Hanum, Toni Bahtiar Departemen Matematia FMIPA, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor
Lebih terperinciKata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan
Statisti Respon Kanal Radio Dalam Ruang Pada Freuensi,6 GHz Christophorus Triaji I, Gamantyo Hendrantoro, Puji Handayani Institut Tenologi Sepuluh opember, Faultas Tenologi Industri, Jurusan Teni Eletro
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. penduduknya memiliki kemampuan untuk menjangkau pelayanan kesehatan serta
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Gambaran masyarakat Indonesia di masa depan yang ingin dicapai melalui pembangunan kesehatan adalah masyarakat, bangsa, dan negara yang ditandai dengan penduduknya
Lebih terperinciKORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak
KORELASI ANARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISEM ADAPIF Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1 Abstra Masud pembahasan tentang orelasi dua sinyal adalah orelasi dua sinyal yang sama aan tetapi
Lebih terperinciMODEL SISTEM ANTRIAN
BB V MODEL SISTEM TRI ada teori antrian, suatu model antrian digunaan untu memperiraan suatu situasi antrian sesungguhnya, sehingga elauan antrian dapat dianalisa secara matemati. Dengan model sistem antrian
Lebih terperinciMODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM
MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM 1,2 Faultas MIPA, Universitas Tanjungpura e-mail: csuhery@sisom.untan.ac.id, email: dedi.triyanto@sisom.untan.ac.id Abstract
Lebih terperinciBAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.
BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN. Ruang Vetor Nyata. Subruang. Kebebasan Linier 4. Basis dan Dimensi 5. Ruang Baris, Ruang Kolom dan Ruang Nul 6. Ran dan Nulitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Variabel Variabel ialah sesuatu yang nilainya berubah-ubah menurut watu atau berbeda menurut elemen/tempat. Umumnya nilai arateristi merupaan variabel dan diberi simbol huruf X.
Lebih terperinci