Sifat Listrik Metal. Sudaryatno Sudirham

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Sifat Listrik Metal. Sudaryatno Sudirham"

Transkripsi

1 Dapublc Sfat Lstk Metal Sudayato Sudham Bebeda dega jes mateal yag la, metal memlk koduktvtas lstk da koduktvvats themal yag tgg. Dalam upaya memaham mekasme koduktvtas lstk Dude da Loetz megembagka teo yag secaa quattatf meeagka tetag koduktvtas metal. Teo klask belum memuaska dalam membeka estmas jumlah elekto-bebas, amu kta aka membahasya lebh dulu. Teo Klask Tetag Metal oleh Dude-Loetz Pada teo elekto dalam metal daggap sebaga patkel elekto yag dapat begeak bebas dalam potesal teal kstal yag kosta. Ddg potesal haya tedapat pada batas pemukaa metal, yag mecegah elekto utuk meggalka metal. Hal beat bahwa eeg elekto dalam metal hauslah lebh edah da ddg potesal d pemukaa metal. Pebedaa eeg meupaka fugs-keja sebagamaa dbahas dalam pestwa photo-lstk. lekto-bebas (elekto vales) dalam metal daggap beada pada tgkat-tgkat eeg yag beubah secaa kotyu (tdak dskt). Geaka elekto haya tehambat oleh betua dega o metal semetaa teaks ata elekto tdak dpesoalka. lektobebas sepet bepelaku sepet gas deal yag megkut psp ekupats Maxwell- Boltzma. Molekul gas deal memlk tga deajat kebebasa. eg ketk ata-ata pe deajat kebebasa adalah ½k B T, sehgga eeg ata-ata pe elekto adalah k BT. Koduktvtas Lstk. Pembea meda lstk pada metal meyebabka seluuh elekto-bebas begeak dalam metal, sejaja da belawaa aah dega aah meda lstk. Geaka elekto sejaja meda lstk meupaka tambaha pada geak themal yag acak, yag telah dmlk elekto sebelum ada meda lstk. Geak themal yag acak tesebut memlk la ata-ata ol sehgga tdak membulka aus lstk. Jka tedapat meda lstk sebesa x maka meda aka membeka pecepata pada elekto sebesa a xe () m m x dega e adalah muata elekto, m adalah massa elekto, da adalah gaya yag bekeja pada elekto. Pecepata pada elekto membeka kecepata pada elekto sebesa v yag kta sebut kecepata hayut (dft velocty). Dalam pejalaaya sejaja aah meda, elekto membetu o; da setap kal tejad betua, elekto daggap kehlaga seluuh eeg ketkya sehgga a mula lag dega kecepata ol sebelum medapat pecepata lag. Dega demka kecepata hayut elekto beubah da ol (sesaat setelah betua) sampa maksmum sesaat sebelum betua. Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal /

2 Dapublc Jka jaak ata-ata ataa satu betua dega betua bekutya adalah L, yag dsebut jala bebas ata-ata, da kecepata hayut ata-ata adalah v, sedagka kecepata themal ata-ata adalah µ, maka waktu ata-ata ataa dua betua adalah L t () µ + Kecepata hayut ata-ata v jauh lebh kecl da kecepata themal. Oleh kaea tu v t L () µ Kecepata hayut beubah da ol (sesaat setelah betua) sampa maksmum sesaat sebelum betua. Kecepata hayut ata-ata adalah v v maks a xt xe xe L t m m µ Jka keapata elekto pe satua volume adalah, maka keapata aus lstk yag tejad adalah j ev xe L e L e m µ mµ Meuut hukum Ohm, keapata aus adalah e Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal / x x j xσe (6) ρ dega ρ e adalah esstvtas mateal da σ e /ρ e adalah koduktvtas lstk. Dega membadgka (5) da (6) dpeoleh mµ ρ e ; e L σ e e L mµ Pesamaa (7) adalah fomulas utuk esstvtas da koduktvtas lstk metal. Dalam paktek dketahu bahwa esstvtas tegatug tempeatu. Pegauh tempeatu pada fomula (7) mucul pada peubaha kecepata themal µ. Relas ataa µ dega tempeatu, dambl da elas eeg utuk gas deal adalah dega k B adalah kostata Boltzma. Relas (8) membeka Dega elas (9) maka esstvtas (7) mejad mµ k BT (8) / (4) (5) (7) k µ B T (9) m / m k BT e / ρ ( mk T ) B (0) e L m e L Ilah elas yag meujukka esstvtas metal yag meupaka fugs da tempeatu. Da elas (0) kta meghaapka bahwa esstvtas meupaka fugs da T /. Hal bebeda dega keyataa, yag mempelhatka bahwa esstvtas metal, mula da

3 Dapublc tempeatu tetetu, bebadg luus dega keaka tempeatu. Walaupu fomulas tdak sesua dega keyataa amu pada tempeatu kama pehtuga ρ e dega megguaka (0) tdak jauh bebeda dega hasl ekspeme. Catata: Ketdak-sesuaa elas (0) dega keyataa dapat kta faham kaea bayak pedekata yag dlakuka dalam mempeoleh elas, sepet msalya pada peghtuga jala bebas ata-ata da waktu tempuh ata betua elekto dega o, t. Pedekata Statstk Pada tempeatu d atas 0 K, elekto-elekto medapat tambaha eeg sehgga sejumlah elekto yag semula beada d bawah amu dekat dega eeg em ak ke atas da meggalka bebeapa tgkat eeg kosog yag semula dtempatya. Pehtuga dstbus elekto pada tempeatu d atas 0 K dlakuka dega pedekata statstk. Pada 0 K, semua tgkat eeg sampa dega tgkat eeg em tes peuh sedagka tgkat eeg d atas eeg em kosog. Suatu fugs f(,t), yag belaku utuk seluuh la eeg da tempeatu bak d bawah maupu d atas 0 K, dapat ddefska sedemka upa sehgga membeka la da utuk <, da membeka la 0 utuk >. Atya pada T 0 K tgkat eeg d bawah past tes sedagka tgkat eeg d atas past kosog. eg dalam fugs tesebut tekat dega eeg elekto dalam sumu potesal da oleh kaea tu psp ketdak-pasta Hesebeg seta psp eksklus Paul haus dpehtugka. Pembatasa-pembatasa pada sfat elekto sepet tdak tedapat pada pedekata klask, yag memadag patkel-patkel dapat ddetfkas, poss da eeg patkel dapat dtetuka dega past, da tdak ada pembatasa megea jumlah patkel yag boleh beada pada tgkat eeg tetetu. Statstk kuatum yag daplkaska utuk metal adalah statstk em-dac. Walau demka, bekut kta aka melhat statstk klask lebh dulu sebaga toduks, bau kemuda melhat statstk kuatum; statstk klask tesebut dkeal sebaga statstk Maxwel-Boltzma. Statstk kuatum yag la yatu statstk Bose-ste belum aka kta tjau. Hal kta lakuka kaea dalam pembahasa metal aka dguaka statstk em- Dac. Dstbus Maxwell-Boltzma. Dalam statstk setap tgkat eeg daggap dapat dtempat oleh patkel maa saja da setap tgkat eeg memlk pobabltas yag sama utuk dtempat. Meca pobabltas peempata patkel adalah meca jumlah caa bagamaa patkel tesebut dtempatka. Jka N adalah jumlah keseluuha patkel yag telbat dalam sstem, maka caa peempata patkel adalah sebaga bekut: utuk meempatka patkel petama ada N caa (kaea ada N patkel yag telbat); utuk meempatka patkel yag kedua ada (N ) caa (kaea sesudah peempata patkel petama tggal tedapat (N ) patkel); utuk meempatka patkel yag ketga ada (N ) caa, da seteusya. Jumlah caa utuk meempatka da N patkel d tgkat adalah Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal /

4 Dapublc N N )( N )( N )...( N ) atau ( ( N N! )! Setelah patkel meempat tgkat eeg uuta peempata patkel tdak ada atya lag; sebaga msal, uuta tga patkel abc, acb, bca, bac, cab, cba, membeka keadaa yag sama dalam meempat tgkat. Jad jumlah caa peempata patkel d tgkat yag telah dpeoleh haus dbag dega! N! mejad. Jumlah caa dpeoleh dega asums bahwa setap tgkat!( N )! eeg memlk pobabltas yag sama utuk dtempat. Jka kta ambl asums bahwa tgkat eeg memlk pobabltas tksk g utuk dtempat, maka jumlah caa utuk meempatka patkel d tgkat eeg mejad g N! P ()!( N )! Jka tgkat eeg ke dua,, dtempat oleh patkel sedagka pobabltas tskya adalah g maka jumlah caa utuk meempatka patkel d tgkat adalah P g ( N )! da juga!( N )! P g ( N )!!( N )! da seteusya sampa seluuh N meempat possya. Pobabltas utuk tejadya dstbus yag demka, yatu patkel meempat, patkel meempat, patkel meempat, 4 patkel meempat 4 da seteusya, adalah N! g g g... P P P P... ()!!!... Sekaag dambl asums bahwa patkel-patkel adalah detk da tdak dapat dbedaka, atya petukaa tempat patkel ata tgkat eeg bsa saja tejad tapa megubah dstbus yag sudah ada. Dega asums maka () haus dbag dega N! sehgga dpeoleh g g g... P P P P... ()!!!... Pesamaa () lah pobabltas dstbus dalam statstk Maxwell-Boltzma. Keadaa kesembaga, yag tekat dega dstbus yag palg mugk tejad, dapat kta peoleh dega meca la maksmum da P pada (). Pecaa maksmum P tdak lagsug dlakuka dega membuat dp 0 melaka membuat dlp 0 kaea d l P (/ P) dp sehgga jka dp 0 maka juga dlp 0. l g g g g... l P l l!!!!... Jka cukup besa, maka fomula Stlg dapat dguaka utuk meca pedekata la l! yatu l! l sehgga Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal 4/

5 Dapublc da l P N l g l g l( ( l ) ( l ) / g ) + ( d ) l( / g (4) d (l P) dn ) d (5) Jka jumlah patkel N tdak beubah sehgga dn 0, dapat daggap pula d 0 sehgga da (5) dpeoleh ( l( / g )) d 0 d (l P) (6) Jka peubaha d sembaag, pesamaa (6) bsa tepeuh jka l( / g ) 0 yag beat g. Aka tetap peubaha d tdaklah sepeuhya sembaag; sebab jka kta petmbagka eeg total yag juga dapat kta aggap kosta, maka d tdak bsa sembaag. Jka kta aggap kosta maka ada suatu la ata-ata yag kosta yatu atau N N dn d sehgga adalah tgkat eeg yag dtempat oleh. Dega (7) maka (5) mejad (7) d (l P) d ( d ) l( / g ) d (8) Lagage memasukka paamete α da β sedemka upa sehgga d αd da d β Utuk kods d (l P) 0, da (8) da (9) ddapatka ( l( / g ) + α + β ) d 0 (9) (0) Kesembaga dstbus tecapa bla apa yag beada dalam tada kuug (0) sama dega ol yatu sehgga Kaea N maka l( / g ) + α + β 0 atau l( / g ) α β α β g e () Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal 5/

6 Dapublc α β α N ge e e α Z g e β () dega β ge α Z. Z dsebut fugs pats. Dega () kta dapat meyataka e N / Z sehgga () dapat kta tulska N β g e () Z Ilah fomulas dstbus Maxwell-Boltzma. Paamete β tekat dega eeg ataata electo β ~ /. Da teo ketk gas dambl k B T dega k B adalah kostata Boltzma; maka dmasukka sehgga () mejad β / k B T N Z / k T B g e (4) Dstbus em-dac. Dalam tjaua patkel daggap detk da tak dapat dbedaka satu tehadap laya; patkel-patkel juga megkut psp eksklus Paul sehgga tdak lebh da dua patkel beada pada status yag sama. Patkel dega sfat demka basa dsebut femo (co em ). Utuk geak patkel dbawah pegauh gaya setal (lhat tjaua pada aplkas pesamaa Schödge pada stuktu atom), eeg tdak tegatug da oetas mometum sudut d obtal sehgga tejad degeeas sebesa l + da meupaka pobabltas tksk da tgkat eeg yag besagkuta. Jka patkel memlk sp maka total degeeas adalah (l + ). Psp eksklus tdak mempekeaka lebh da dua patkel beada pada satu status eeg dega blaga kuatum yag sama, maka jumlah pobabltas tksk meupaka jumlah maksmum patkel (femo) yag boleh beada pada tgkat eeg tesebut. Pegeta megea pobabltas tsk yag kta keal dalam pembahasa statsk klask Maxwell-Boltzma beubah mejad status kuatum dalam pembahasa statstk kuatum. Jka g adalah jumlah status dalam suatu tgkat eeg, da adalah jumlah patkel pada tgkat eeg tesebut, maka hauslah g. Caa peempata patkel adalah sebaga bekut. Patkel petama dapat meempat salah satu dataa g ; patkel kedua dapat meempat salah satu da (g ); patkel ketga dapat meempat salah satu da (g ) da seteusya. Jumlah caa utuk meempatka g! patkel d tgkat, adalah. Kaea patkel tdak dapat dbedaka satu sama ( g )! la, maka jumlah caa utuk meempatka patkel d tgkat mejad da P g! ;!( g )! P g! P (5)!( g )! g! ; da seteusya sampa P.!( g )! Jumlah keseluuha caa utuk meempatka patkel adalah Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal 6/

7 Dapublc g!!( g P P P P... (6) )! Sepet halya pada dstbus Maxwell-Boltzma, kta ca maksmum P melalu lp. Dega megguaka pedekata Stlg l x! x l x x kta peoleh l P g l g l ( g ) l( g ) (7) [ l l( g )] d d(l P) 0 Dega megtoduks paamete α da β sepet pada dstbus Maxwell- Boltzma, dpeoleh Da s dpeoleh dstbus em Dac α β l l( g ) + α + β atau e g g (8) α+β e + Paamete β bepea sama sepet pada dstbus Maxwell-Boltzma, β/k B T. Paamete α bekata dega melalu hubuga αk B T sehgga (8) mejad Jka kta pehatka pesamaa (9), kta lhat lm e T 0 g (9) ( ) / kbt e + ( ) / k T B 0 utuk ( utuk ( ) < 0 ) > 0 Dega demka maka pesamaa (9) meujukka bahwa jka T 0 maka g yag beat semua tgkat eeg sampa tes peuh da d atas tdak tes ( 0). lah tgkat em. Jka kta gambaka kuva /g tehadap kta peoleh betuk kuva sepet pada Gb..a. sedagka Gb..b. mempelhatka pegsa tgkat eeg pada tempeatu datas 0 K. Bla dbadgka dega pegsa pada 0 K, telhat bahwa pada tempeatu > 0 K peubaha pegsa haya tejad d sekta tgkat em. /g T 0 T > 0 T >> N tgkat eeg yag tes pada T > 0 K 0 0 (a) (b) Gb.. /g pada tga tempeatu bebeda meuut statstk em-dac da pegsa tgkat-tgkat eeg pada T > 0K. Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal 7/

8 Dapublc Aplkas Dstbus em-dac Utuk Meghtug ms Themal Pada Metal Pada tempeatue kama, electo dalam metal tdak meggalka metal. Gb.. mempelhatka eeg potesal ddalam da d lua metal. Sumu-sumu potesal tebetuk d sekta t atom. D pemukaa metal ddg sumu potesal jauh lebh tgg da ddg potesal d sekta o dalam metal. Oleh kaea tu elekto yag bebas dalam metal tdak meggalka metal. eg eφ Hampa Gb.. Pegsa pta koduks pada metal. Pada tempeatu kama elekto meempat tgkat eeg d pta koduks sampa d sekta tgkat em, sepet dpelhatka pada Gb..b. Utuk megeluaka elekto da dalam metal dpeluka tambaha eeg; d Gb. tambaha eeg dtujukka oleh eφ da φ dsebut wok fucto da metal. Pada tempeatu yag tgg, tambaha eeg yag dtema elekto d sekta eeg em cukup besa sehgga a mampu melewat ddg potesal d pemukaa metal. Pestwa keluaya elekto da metal kaea pegauh themal dsebut ems themal. Megguaka dstbus em-dac utuk meghtug jumlah elekto yag mampu mecapa pemukaa metal utuk kemuda meggalka metal, dpeoleh elas me e k T e kt j 4 π φ / B / ( k BT ) e AT e φ (0) h dega j adalah keapata aus. Pesamaa (0) dkeal sebaga pesamaa Rchadso- Dushma. Pelu kta gat bahwa pesamaa tesebut tdak sepeuhya tepeuh kaea bebeapa hal: a. ems elekto d pemukaa sagat sestf tehadap kods pemukaa; b. ems elekto juga sestf tehadap aah omal pemukaa tehadap ks kstal dalam metal; c. wok fucto beubah tehadap tempeatu; mak tgg tempeatu bayak elekto yag mak jauh da tgkat em. φ φ0 + αt φ 0 adalah wok fucto pada 0 K; α adalah koefse tempeatu, α d φ / dt Bebeapa macam metal yag basa dguaka sebaga katoda (yag dpaaska) utuk mempeoleh sumbe elekto dbeka pada Tabel-. Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal 8/

9 Dapublc Tabel.. Bebeapa metal sebaga katoda sumbe elekto.[6]. Mateal katoda ttk leleh [K] tempeatu keja wok fucto [K] [ev] W ,5 0,060 Ta , 0,4 0,6 Mo , 0,55 Th 500,4 0,60 Ba ,5 0,60 Cs 0 9,9,6 kostata A [0 6 amp/m K ] Koduktvtas da Resstvtas Metal Mu Meda lstk,, mempegauh status mometum dalam padata. lektoelekto dega eeg tgg (d sekta eeg em) medapat tambaha mometum sejaja sehgga tejadlah pegesea uag mometum sepet dpelhatka pada Gb.. p z p z p p p y dp p y (a) Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal 9/ (b) Gb.. Pegesea uag mometum oleh meda lstk. Setap elekto yag meema pegauh meda aka meema gaya sebesa Kaea gaya e () p maka () membeka peubaha mometum sebesa t p e t () lekto yag semula begeak acak dega total mometum ol, dega adaya tambaha mometum sejaja geak acak elekto memlk total mometum eto tetetu, tdak lag ol. Tambaha mometum meyebabka tejadya kecepata eto sejaja, amu kecepata tdak teus-meeus betambah mejad tak-hgga. Dalam pejalaaya, jka kta bayagka elekto sebaga patkel, aka membetu o, seta baga-baga kstal yag tak sempua sebagamaa dbahas d Bab-7. Akbatya adalah bahwa sesaat setelah tejad betua kecepata elekto aka tuu dasts mejad ol atau hamp ol. Utuk elekto sebaga gelombag, de Bogle membeka elas ataa mometum da blaga gelombag sebaga p hk. Dega elas () aka membeka pegesea blaga gelombag d uag blaga gelombag sebesa e k p t h h ()

10 Dapublc Jka waktu ata-ata yag dpeluka oleh elekto, ataa saat awal medapat pecepata oleh da saat teaksya dega o atau cacat-cacat kstal adalah τ, maka peubaha kecepata elekto dapat ddekat dega p eτ v m m τ dsebut waktu elaksas d maa τ t da meupaka waktu tejadya pegesea uag mometum, yag semula smets (bola) mejad tak smets da kembal lag mejad smets. Relas (4) tekat dega pegeta mobltas elekto, µ, yatu peubaha kecepata elekto pe satua kuat meda v eτ µ m Keapata aus lstk adalah keapata elekto yag bepatspas dalam tmbulya aus lstk, yatu keapata elekto yag memlk petambaha kecepata v kal muata elekto e. Jka keapata elekto adalah maka keapata aus adalah (4) (5) j e v e τ Koduktvtas metal dtetuka melalu hukum Ohm m j σ e sehgga (6) σ e j Resstvtas, ρ e, adalah kebalka da koduktvtas, yag dapat kta peoleh da (7) σ /. Tabel-. memuat esstvtas bebeapa usu pada suhu d sekta suhu kama. e ρ e Tabel-. Resstvtas (ρ e ) usu sekta suhu kama.[]. Usu ρ e [Ω.cm.] Usu ρ e [Ω.cm.] Usu ρ e [Ω.cm.] Ag Na 4, 0 6 Hg 98,4 0 6 Al, N 6, I 8,7 0 6 Au,5 0 6 Pb 0, I 5, 0 6 Be Pd 0,8 0 6 L 8, B 06,8 0 6 Pt 0,6 0 6 Ta, C (gaft), Re 9, 0 6 Th 0 6 Ca,9 0 6 Rh 4,5 0 6 T Cd 6,8 0 6 Sb 9,0 0 6 Tl Co 6,4 0 6 S x ) U 0 6 C,9 0 6 S 0 6 W 5, Cu, e 9,7 0 6 Z 5, Mg 4, Ge x ) x ) tdak mu e m τ (7) Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal 0/

11 Dapublc Resstvtas Metal Tdak Mu Meuut teo mekaka gelombag, electo bebas dalam kstal dapat begeak tapa kehlaga eeg. Aka tetap kaea adaya pegotoa, dslokas, da ketdaksempuaa kstal yag cukup bayak tejad aka meggaggu pegeaka elekto sehgga mateal memlk esstas lstk. Adaya esstas teamat sampa tempeatu sagat edah medekat 0 K. Dalam metal, esstvtas lstk ted da dua kompoe, yatu esstvtas themal (ρ T ) yag tmbul kaea tejadya hambata pegeaka elekto akbat vbas atom dalam ks-ks kstal, da esstvtas esdu (ρ ) yag tmbul kaea adaya pegotoa da ketdak sempuaa kstal. Resstvtas themal tegatug tempeatu sedagka esstvtas esdu tdak tegatug pada tempeatu. Resstvtas total mejad ρ ρt + ρ (8) σe Pesamaa (8) dsebut kadah Matthesse. Vefkas secaa ekspemetal atas kadah telah dlakuka pada alloy Cu-N pada pesetase N da 0 sampa sekta %. Haslya adalah bahwa esstvtas megkat dega megkatya pesetase N. Namu pada pesetase pegotoa yag tgg, kadah tdak akuat. hf D D atas tempeatu Debye θ D, kompoe themal beubah secaa le k B tehadap tempeatu, da dapat dyataka dega ρ ρ ( + α( )... 0 T R, T + T (9) dega ρ 0 adalah esstvtas pada tempeatu kama. Nla α utuk metal mu adalah sekta 0,004 pe o C sedagka utuk metal alloy pada umumya lebh edah. Pesamaa (9) tdak belaku utuk tempeatu yag sagat tgg. Pada tempeatu sagat edah (helum ca 4, K), kompoe themal tdak lag bepea sehgga ρ ρ. Hal membeka caa utuk mela kemua kodukto, yatu dega mempebadgka esstas pada tempeatu kama dega esstas pada suhu 4, K. Pada mateal komesal la pebadga tu cukup edah, sampa d bawah 00 bahka bsa mecapa pada bebeapa alloy. Mak tgg pegotoa mak tgg pula esstas esdu pada tempeatu 4,K sehgga mak edah la pebadga tu beat pesetase pegotoa mak tgg. Resstvtas esdu tegatug da kosetas pegoto. Jka x adalah kosetas pegoto (pada pegoto tuggal), esstvtas esdu dapat dyataka dega fomula ρ ( x) Ax( x) (40) dega A adalah kostata yag tegatug da jes pegoto da mateal duk. Relas (40) dsebut kadah Nodhem. Pada campua metal yag sagat luak, d maa x <<, elas (40) mejad ρ ( x) Ax (4) Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal /

12 Dapublc Resstvtas Lauta Padat Bekut kta aka melhat esstvtas lstk da logam yag meupaka lauta padat da dua kompoe. (Tetag lauta padat dbahas dalam topk themodamka). Utuk logam sepet kta dapat membuat model utuk batag logam sebaga ted da flame-flame kecl. Sebatag logam dega luas peampag A da pajag L, tebagu da flame-flame yag masg-masg mempuya luas peampag A fl. Setap flame meupaka sambuga slh begat ataa kompoe α da β, sepet dpelhatka pada Gb.4. Pajag total flame adalah L sama dega pajag batag logam, sedagka pajag setap baga fasa adalah l α da l β. Gb.4. lame padata campua α+β. Resstas flame adalah esstas se α da β, yatu R fl α lα ρβ lβ ρα Lαfl ρβlβfl + + (4) A fl A fl A fl A fl ρ dega ρ α da ρ β masg-masg adalah esstvtas kompoe α da β, da adalah pajag total setap kompoe dalam setap flame. Lα fl da Lβfl Jka padata meupaka campua homoge, kta dapat melakuka pedekata bahwa popos volume α da β dalam setap flame sama dega popos volume masg-masg kompoe dalam keseluuha padata. Oleh kaea tu popos pajag total setap kompoe d setap flame aka sama dega popos pajag total setap kompoe tehadap pajag padata. Kaea flame-flame tehubug paalel dalam membetuk padata homoge tesebut, maka jka tedapat N flame dalam padata dapat kta tulska esstas padata R padat R fl ( ρα Lα + ρβlβ ) ( ρα Lα + ρβlβ ) (4) N NA A fl Relas (4) mp dega elas esstas kodukto yag sudah kta keal. Namu pajag masg-masg kompoe L da L tdak dapat duku da haus dhtug dega elas α β α β α β α β α β α β α L α β α β α Lβ Apadat A padat padat V V da (44) Pelu dgat pula bahwa dalam pecampua mateal basaya dlakuka melalu pebadga massa sehgga pelu dlakuka pehtuga ulag dega meggat massa jes. Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal /

13 Dapublc Bebeapa Kostata ska Kecepata ambat cahaya c, mete / detk Blaga Avogado N 0 6,0 0 molekul / mole Kostata gas R 8, joule / (mole)( o K) Kostata Plack h 6,6 0 4 joule-detk Kostata Boltzma k B,8 0 joule / o K Pemeabltas µ 0,6 0 6 hey / mete Pemtvtas ε 0 8,85 0 faad / mete Muata elekto e, coulomb Massa elekto dam m 0 9, 0 kg Mageto Boh µ B 9,9 0 4 amp-m Pustaka (beuut sesua pemakaa). Zbgew D Jastzebsk, The Natue Ad Popetes Of geeg Mateals, Joh Wley & Sos, ISBN , Dael D Pollock, Physcal Popetes of Mateals fo gees, Volume I, CRC Pess, ISBN , 98. Wllam G. Moffatt, Geoge W. Peasall, Joh Wulf, The Stuctue ad Popetes of Mateals, Vol. I Stuctue, Joh Wley & Sos, ISBN , Macelo Aloso, dwad J., udametal Uvesty Physcs, Addso-Wesley, Robet M. Rose, Lawece A. Shepad, Joh Wulf, The Stuctue ad Popetes of Mateals, Vol. IV lectoc Popetes, Joh Wley & Sos, ISBN , Sudayato Sudham, P. Gomes de Lma, B. Despax, C. Mayoux, Patal Sythess of a Dschage-ffects O a Polyme Chaactezed By Themal Stmulated Cuet makalah, Cof. o Gas Dshage, Oxfod, Sudayato Sudham, Répose lectque d u Polymde Soums à ue Déchage Lumescete das l Ago, Desetas, UNPT, Sudayato Sudham, Aalss Ragkaa Lstk, Bab- da Lampa-II, Peebt ITB 00, ISBN W. Tlla Shugg, Hadbook of lectcal ad lectoc Isulatg Mateals, I Pess, 995, ISBN Dael D Pollock, Physcal Popetes of Mateals fo gees, Volume III, CRC Pess, ISBN , 98.. Jee H. Bophy, Robet M. Rose, Joh Wulf, The Stuctue ad Popetes of Mateals, Vol. II Themodyamc of Stuctue, Joh Wley & Sos, ISBN X, L. Solyma, D. Walsh, Lectues o the lectcal Popetes of Mateals, Oxfod Sce. Publcato, ISBN X, Dael D Pollock, Physcal Popetes of Mateals fo gees, Volume II, CRC Pess, ISBN , G. Boue, C. Boussel, J.J. Moe, Chme Ogaque, Cedc/ edad Natha, ed W. Bllmeye, J, Textbook of Polyme Scece, Joh Wley & So, 984. Sudayato Sudham, Sfat Lstk Metal /

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. 9-2 Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. 9-2 Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1) Sudaryato Sudrham g Utar Megeal Sfat-Sfat Materal () 9- Sudaryato S & Ng Utar, Megeal Sfat-Sfat Materal () BAB 9 Sfat Lstrk Metal Berbeda dega jes materal yag la, metal memlk koduktvtas lstrk da koduktvvats

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. 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

Sudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi

Sudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi Sudaryato Sudrham Permutas da Kombas Permutas Permutas adalah bayakya peelompoka sejumlah tertetu kompoe ya dambl dar sejumlah kompoe ya terseda; dalam setap kelompok uruta kompoe dperhatka Msalka terseda

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 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 terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di 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 terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMAN Teusa Nuya. Populas dalam peelta adalah seluuh sswa kelas X SMAN Teusa Nuya semeste geap tahu pelajaa / yag bejumlah lma kelas. Kemampua

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

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS 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 terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 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 terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 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 terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN 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 terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM 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 terperinci

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai

BAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai BAB III MATERI DAN METODE Peelta tetag hubuga ataa bobot potog dega bobot kakas da o kakas kambg Jawaadu beta dlaksaaka pada bula Jul sampa dega Oktobe 2016 d tempat pemotoga hewa (TPH) Bustama d Jala

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-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 terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Bulet Ilmah Mat. Stat. da eapaa (Bmaste) Volume 0, No. (0), hal 79-86. ANALISIS FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI ANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Zaal Ap, Muhlasah Novtasa Maa, Neva Satahadew

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: 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 terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB 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 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

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB 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 terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS 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 terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 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 terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji 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 terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB 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 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

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 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 terperinci

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J) STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.

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

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN 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 terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang 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 terperinci

KUNCI JAWABAN UJI KOPETENSI SEMESTER 1 A.

KUNCI JAWABAN UJI KOPETENSI SEMESTER 1 A. KUNCI JWN UJI KOPETENSI SEMESTER. Piliha Gada. Jawaba: b Titik da G mempuyai fase sama sebab aahya sama (ke atas) da beada di atas gais setimbag (sb x).. Jawaba: d Gelmbag elektmagetik adalah gelmbag yag

Lebih terperinci

BAB IV Metode Pemecahan Persamaan Schrödinger Benda Jamak Pada Quantum dot

BAB IV Metode Pemecahan Persamaan Schrödinger Benda Jamak Pada Quantum dot 3 BAB IV Metode Pemeaha Peamaa Shödge Beda Jamak Pada Quatum dot 4. Peamaa Shödge Beda Jamak Peamaa daa mekaka kuatum dapat dgeeal utuk peoala beda jamak. Utuk tem atu elekto fug gelombag elekto dyataka

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB 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 terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN 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 terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup: PENDAULUAN D dalam modul Ada aka mempelajar teor gaggua bebas waktu yag mecakup: teor gaggua tak degeeras bebas waktu, teor gaggua degeeras bebas waktu, da efek Stark. Oleh karea tu, sebelum mempelajar

Lebih terperinci

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI MINGGU KE-0 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI Hubuga atar koverges Hrark atar koverges dyataka dalam teorema berkut. Teorema Msalka X da X, X, X 3,... adalah varabel radom yag ddefska pada ruag probabltas yag

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

* 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

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN 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 terperinci

Mengubah bahan baku menjadi produk yang lebih bernilai melalui sintesis kimia banyak dilakukan di industri

Mengubah bahan baku menjadi produk yang lebih bernilai melalui sintesis kimia banyak dilakukan di industri Megubah baha baku mead produk yag lebh berla melalu stess kma bayak dlakuka d dustr Asam sulfat, ammoa, etlea, proplea, asam fosfat, klor, asam trat, urea, bezea, metaol, etaol, da etle glkol Serat/beag,

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema

Lebih terperinci

MENUJU INTERPRETASI STATISTIK EKSPERIMEN CELAH GANDA: ANALISIS VARIABEL ACAK (BAGIAN I)

MENUJU INTERPRETASI STATISTIK EKSPERIMEN CELAH GANDA: ANALISIS VARIABEL ACAK (BAGIAN I) W.S.B.Dwadau Meuju Itepetas Statstk MENUJU INTERPRETASI STATISTIK EKSPERIMEN CELAH GANDA: ANALISIS VARIABEL ACAK (BAGIAN I) Oleh: W.S.B. Dwadau - Laboatoum Elektoka da Istumetas, Juusa Fska, Uvestas Nege

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

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 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 terperinci

SEMIKONDUKTOR. Gambar 6.1 Ikatan kovalen silikon dalam dua dimensi

SEMIKONDUKTOR. Gambar 6.1 Ikatan kovalen silikon dalam dua dimensi 6 BAHAN SEMIKONDUKTOR 6.1 Semkoduktor Itrsk (mur) Slko da germaum meruaka dua jes semkoduktor yag sagat etg dalam elektroka. Keduaya terletak ada kolom emat dalam tabel erodk da memuya elektro vales emat.

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 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 terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. 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 terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 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 terperinci

Hand Out Fisika II HUKUM GAUSS. Fluks Listrik Permukaan tertutup Hukum Gauss Konduktor dan Isolator

Hand Out Fisika II HUKUM GAUSS. Fluks Listrik Permukaan tertutup Hukum Gauss Konduktor dan Isolator HUKUM GAUSS Fluks Lstk Pemukaan tetutup Hukum Gauss Kondukto dan Isolato 1 Mach 7 1 Gas gaya oleh muatan ttk - 1 Mach 7 Gas gaya akbat dpol - 1 Mach 7 Fluks Lstk Defns: banyaknya gas gaya lstk yang menembus

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMA YP Ula Badalampug yag belokas d Jl. Jedal R. Supapto No.88 Tajug Kaag Badalampug. Populas yag dguaka dalam peelta adalah seluuh sswa kelas

Lebih terperinci

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

MATEMATIKA 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 terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & 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 terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS 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 terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB 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 terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI 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 terperinci

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean 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 terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA 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 terperinci

; θ ) dengan parameter θ,

; θ ) dengan parameter θ, Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas

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

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

PRINSIP 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 terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan 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 terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

ENUMERASI ISOMORFISME GRAF SEDERHANA DENGAN MENGGUNAKAN TEOREMA POLYA I & II

ENUMERASI ISOMORFISME GRAF SEDERHANA DENGAN MENGGUNAKAN TEOREMA POLYA I & II ENUMERASI ISOMORFISME GRAF SEDERHANA DENGAN MENGGUNAAN TEOREMA POLYA I & II Dsusu utuk memeuh tugas Mata ulah Matematka Dskt Semeste I Peode 006/007 Dsusu oleh : Daag Aef Setaa 505090 PROGRAM STUDI TENI

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

Regresi & Korelasi Linier Sederhana Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah

Lebih terperinci

KALKULUS VARIASI JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

KALKULUS VARIASI JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA KALKULUS VARIASI JURUSAN PENDIDIKAN ISIKA PMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Smak Petanaan! Bang A B Bentuk kuva apakah ang menunjukkan jaak tepenek ang menghubung-kan ttk A an ttk B alam bang ata

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh,

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh, Deet Bolak-balik Alteatig Seies Deet bolak-balik adalah deet yag suku-sukuya begati tada. Sebagai cotoh, + 4 + + + Deet bolak-balik beikut: = + a, dega a positif, kovege jika memeuhi dua syaat i. Setiap

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB 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 terperinci

3.1 Biaya Investasi Pipa

3.1 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 terperinci

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

Notasi 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 terperinci

DERET BALMER DARI ATOM HIDROGEN

DERET BALMER DARI ATOM HIDROGEN DERET BALMER DARI ATOM HIDROGEN I. Tujuan: Menentukan haga konstanta ydbeg dan spectum atom hydogen II. Teo Dasa Pengamatan menunjukan bahwa gas yang besuhu tngg memancakan cahaya dengan spectum gas yang

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. 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 terperinci

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)

Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal. Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1) Sudaryatno Sudrham ng Utar Mengenal Sfat-Sfat Materal () Sudaryatno S & Nng Utar, Mengenal Sfat-Sfat Materal () BAB 9 Sfat Lstrk Metal Berbeda dengan jens materal yang lan, metal memlk konduktvtas lstrk

Lebih terperinci

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

TATAP 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 terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. 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 terperinci

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

SOLUSI 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 terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1 68 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Hasl Peelta Adapu hasl peelta aka djelaska sebaga bekut : TABEL 4. Tabel IQ, Iteleges Gada da Tes Hasl Belaja pada Pokok Bahasa Kesebagua Kelas

Lebih terperinci

Estimasi Densitas Mulus dengan Metode Kernel. (Kernel Method in Smooth Density Estimation)

Estimasi Densitas Mulus dengan Metode Kernel. (Kernel Method in Smooth Density Estimation) Supat da Sudago Estmas Destas Mulus dega Metode Keel (Keel Metod Smoot Desty Estmato) Ole Supat 1) da Sudago ) Let X Abstact = 1,,, be depedet obsevato data fom a dstbuto wt a ukow desty fucto f. Te fucto

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

BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA

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 terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar 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 terperinci

Ensambel Statistik Distribusi Binomial Nilai Rata-rata Sistem Spin Distribusi Probabilitas Kontinu

Ensambel Statistik Distribusi Binomial Nilai Rata-rata Sistem Spin Distribusi Probabilitas Kontinu BAB 3 Penganta Metode Statstk Ensambel Statstk Dstbs Bnomal la Rata-ata Sstem Spn Dstbs Pobabltas Kontn Rvew Bab : Konsep pobabltas sangat pentng dgnakan ntk memaham sstem makoskopk Penggnaan Konsep Pobabltas:.

Lebih terperinci

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

ALGORITMA 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 terperinci

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si. Ukura Pemusata Data Arum Had P., M.Sc Ayudyah K., M.S. Notas utuk Populas da Sampel Notas: Mea (rata-rata) Sample x Populas μ Varas s 2 σ 2 Smpaga baku s σ Ukura Pemusata Data 1. Mea (rata-rata) 2. Meda

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi

Analisis Korelasi dan Regresi Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 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 terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk

Lebih terperinci