PEMANFAATAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) UNTUK MERAMALKAN DEBIT PUNCAK PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI
|
|
|
- Leony Muljana
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PEMANFAATAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR UNTUK MERAMALKAN DEBIT PUNCAK PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI Nur Atiah* Abstra : Debit uca daerah alira sugai diegaruhi beberaa fator, salah satu fator yag memegaruhi adalah fator osisi geografis Aalisis regresi meruaa salah satu aalisis utu meetua tigat egaruh suatu variabel ideede da variabel deede Masalah utama dari metode ii adalah jia metode ii diteraa ada data sasial Megatasi ermasalaha ada data sasial, metode statisti yag aa diguaa adalah Geograhically Weighted Regressio (GWR, yaitu model yag megguaa fator geografis sebagai variabel ideede yag daat memegaruhi variabel deede Kata uci : Regresi, Data Sasial, Geograhically Weighted Regressio (GWR PENDAHULUAN Beberaa tahu terahir terjadi erubaha ilim da cuaca yag tida meetu sehigga meyebaba musim huja mauu musim emarau sulit utu diredisi Perubaha ilim meyebaba erubaha ola curah huja, sehigga sewatu-watu itesitas huja bisa sagat tiggi da teradag juga bisa redah Itesitas huja yag sagat tiggi serig meyebaba becaa bajir, sedaga itesitas huja yag redah serta bereajaga daat meyebaba becaa eeriga Becaa bajir hamir setia musim eghuja melada sebagia besar wilayah Idoesia terutama di wilayah erotaa yag adat edudu da wilayah deat Daerah Alira Sugai (DAS Berdasara ilai erugia da freuesi ejadia becaa bajir terlihat adaya eigata yag cuu berarti dari tahu e tahu Bajir daat diartia sebagai suatu eadaa dimaa tiggi mua air sugai (atau debit sugai melebihi suatu batas yag ditetaa oleh suatu eetiga tertetu Bajir meruaa hasil rusaya esetimbaga air aibat beruragya ilai ifiltrasi (eyeraa da eveotrasirasi (eguaa, sehigga ilai debit alira ermuaa mejadi lebih besar dariada aasitas agut debit air ada sistem draiase (alami mauu buata Nilai aasitas agut yag lebih ecil ii meyebaba air melua dari taggul da meggeagi daerah seitarya Pegelolaa Daerah Alira Sugai (DAS yag tida otimal mejadi salah satu eyebab utama Daerah Alira Sugai (DAS meruaa suatu wilayah temat megumulya air huja da megalira alira sugai Asda ( meyataa bahwa DAS meruaa wilayah darata yag secara toografi dibatasi oleh uggug-uggug guug yag meamug da meyima air huja utu emudia meyaluraya e laut melalui sugai utama, atau dieal sebagai daerah tagaa air (catchmet area Meurut Sosrodarsoo da Taeda (985, alira sugai tergatug dari berbagai fator Salah satu fator alira sugai berhubuga dega limasa, yag dibagi dua eleme, yaitu elemeeleme meteorologi da eleme-eleme daerah * Faultas Matematia da Ilmu Pegetahua Alam, Uiversitas Negeri Malag Magistra No 87 Th XXVI Maret 4 ISSN 5-95
2 Pemafaata Metode Geograhically Weighted Regressio (GWR Utu egalira yag meyataa sifat-sifat fisi DAS seerti: luas, egguaa laha, odisi toografi, jeis taah, arateristi jariga sugai, da lailai Debit uca meruaa alira limasa masimum ada saat terjadi huja da mejadi salah satu idiator euata huja yag bergua utu redisi besarya sedimetasi Semai luas DAS maa semai lama limasa mecaai titi eguura da debit uca semai berurag Aalisis regresi meruaa salah satu aalisis yag alig ouler da luas emaaiaya Regresi adalah salah satu metode utu meetua tigat egaruh suatu variabel ideede da variabel deede Data sasial meruaa data eguura dega egamata di suatu loasi yag bergatug ada egamata di loasi lai yag berdeata (eighborig Cressie (993 meyataa bahwa data sasial meruaa salah satu jeis data deede, area data diumula dari loasi sasial berbeda yag megidiasia terdaatya etergatuga atara eguura data dega loasi Jia metode regresi diteraa ada data sasial dega metode Ordiary Least Square (OLS utu megestimasi arameter model regresi dega asumsi error ideti ideede da berdistribusi ormal, maa aa dieroleh suatu model tasira utu semua data Hal iilah yag meyebaba etidasesuaia model ada data sasial area ada aalisis regresi diasumsia bahwa loasi geografis tida memegaruhi reso model Asumsi ii bisa meyebaba esimula yag salah da meghasila error autoorelasi sasial Metode lai yag bisa diguaa adalah Geograhically Weighted Regressio (GWR, yaitu metode yag megguaa fator geografis sebagai variabel bebas yag daat memegaruhi variabel reso (Fotherigham, et al, Metode GWR daat diteraa dalam berbagai bidag, salah satuya utu meramala debit uca air MODEL REGRESI Persamaa regresi yag biasa didefiisia dega megguaa metode edugaa arameter Ordiary Least Square (OLS, secara umum daat ditulisa: y i ( i IID ~ N(, i i e i =,,,, =,,, dega,,, adalah arameter model Pada model ii, hubuga atara variabel ideede da variabel deede diagga sama ada setia loasi geografis Dalam betu matris ditulis sebagai beriut: Y = Xβ +ε y y y Pedugaa dilaua dega megguaa metode OLS dega memiimuma jumlah uadrat error Estimator dari arameter model didaat dari ersamaa T T X X X Y βˆ ( dega T X Magistra No 87 Th XXVI Maret 4 ISSN 5-95
3 Pemafaata Metode Geograhically Weighted Regressio (GWR Utu βˆ : vetor dari arameter yag ditasir beruura (+ X : matri data beruura (+ dari variabel ideede yag eleme ada olom ertama berilai Y : vetor observasi dari variabel deede beruura ( MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR Metode GWR adalah suatu tei yag membawa eraga dari model regresi sederhaa mejadi model regresi yag terboboti (Fotherigham d, Model ii meruaa model regresi liier loal (locally liier regressio yag meghasila easir arameter model yag bersifat loal utu setia titi atau loasi dimaa data tersebut diumula Pada model GWR, variabel deede diredisi dega variabel ideede yag masigmasig ilai arameter regresiya bergatug ada loasi dimaa data tersebut diamati Model GWR daat ditulis sebagai beriut : y u, v u, v i i i i i i i (3 dega y i = egamata ada loasi e-i (i =,,, i = ilai observasi variabel ideede ada egamata e-i (u i =oordiat (logitude, latitude dari titi e-i ada suatu loasi geografis b (u i = arameter regresi ada titi e-i i = error yag diasumsia ideti, ideede, da berdistribusi Normal dega mea ol da variasi osta e Jia ilai arameter regresi osta ada tiatia wilayah geografis, maa model GWR adalah model global Artiya tia-tia wilayah geografis memuyai model yag sama Hal ii meruaa asus sesial dari GWR Pada model GWR diasumsia bahwa data observasi yag deat dega titi e-i memuyai egaruh yag besar ada estimasi dari b (u i dariada data yag berada jauh dari titi e-i Persamaa di atas meguur hubuga model ada semua titi e-i Pada GWR sebuah observasi diboboti dega ilai yag berhubuga dega titi e-i Bobot w ij, utu j =,,,, ada tia loasi (u i dieroleh sebagai fugsi yag otiu dari jara atara titi e-i da titi data laiya Misal matris beriut meruaa matris dari loal arameter β B β u, v β u, v β u, v u, v β u, v β u, v (4 Estimasi tia baris megguaa ersamaa beriut ˆ T T ( i X W( ix X W( i Y (5 dega: X = matri data dari variabel ideede Y = vetor variabel deede W (i = matris embobot = diag [w i, w i,, w i ] (6 Estimasi dari ersamaa (5 meruaa estimasi least square tetai matris embobot tida osta, sehigga W (i dihitug utu tia i da w ij megidiasia edeata atau bobot tia titi data dega loasi i Hal ii yag membedaa GWR dega tradisioal WLS (Weighted Least Square yag memuyai matri bobot yag osta Magistra No 87 Th XXVI Maret 4 ISSN
4 Pemafaata Metode Geograhically Weighted Regressio (GWR Utu Selai meghasila estimasi arameter loal utu tia-tia loasi geografis, GWR juga meghasila versi loal utu seluruh stadar regressio ada seluruh loasi geografis misalya uura goodess of fit Hal ii daat memberia iformasi ada emahama aliasi dari model da utu eelitia lebih lajut aaah dierlua eambaha variabel ideede ada model GWR Hal yag etig laiya adalah titi dimaa arameter loal diestimasi dega model GWR tida memerlua titi dimaa data diambil Estimasi dari arameter daat didaat dari semua loasi geografis Pera embobot ada model GWR sagat etig area ilai embobot ii mewaili leta data observasi satu dega laiya Oleh area itu, sagat dibutuha eteata cara embobota (Chasco d, 7 Sema embobota ada GWR daat megguaa beberaa metode yag berbeda, salah satu metode embobota yag biasa diguaa adalah erel Gaussia da fugsi embobota bisquare (Bocci d, 6 Fugsi Gaussia utu meghitug titi e- yag terdeat adalah d ij / b W ij e (7 dega: j = salah satu titi e- yag terdeat dari titi e- i b = jara titi e- yag terdeat dij = meruaa jara Euclidea = ( u u ( v v i j i j Kriteria utu eetua ilai yag teat daat dieroleh dega edeata least square yaitu dega megguaa riteria cross-validatio y ˆ i yi* ( b CV (8 i dega i* i da yˆ i * ( b adalah ilai dugaa utu y i dega egamata ada titi e-i diabaia dalam roses easira UJI GOODNESS OF FIT MODEL GWR Uji hiotesis yag ertama dilaua adalah egujia model secara sereta utu meguji sigifiasi dari fator geografis yag meruaa iti dari model GWR Betu hiotesisya adalah: Hiotesis: : ( u, v,,, i i (tida ada egaruh fator geografis ada model H : alig tida ada satu ( u, v i i (ada egaruh fator geografis ada model Statisti uji model GWR, berdasar ada uji F, yag daat diguaa utu membadiga model GWR da model regresi global Uji ii berdasara hasil SSE dibagi dega baya derajat bebas yag efetif yag medeati distribusi dega derajat bebas baya derajat bebas yag efetif Secara matematis ditulisa sebagai beriut: SSE F SSE / / ( SSE / df T (9 tr( S tr( S S SSE / df Tola jia F hit > F á;(df;df atau P_value < á Setelah melaua egujia model secara sereta, selajutya dilaua egujia arameter secara arsial Pegujia ii utu megetahui arameter maa saja yag sigifia memegaruhi variabel ideedeya Betu hiotesisya adalah sebagai beriut: 4 Magistra No 87 Th XXVI Maret 4 ISSN 5-95
5 Pemafaata Metode Geograhically Weighted Regressio (GWR Utu Hiotesis: : ( ui, vi, =,,, H : alig tida ada satu ( ui, vi yag tida berilai Uji ii berdasara easir arameter yag dibagi dega SE df Secara matematis ditulisa sebagai beriut: ˆ (, ui vi t SE( ˆ ( ( ui, vi Jia diberia level eyaia sebesar á, maa eutusa diambil dega meola jia ilai t hitug t (, df, dimaa t, df didaat dari t tabel PEMBAHASAN ( Fator-fator yag memegaruhi debit uca air atara lai ajag sugai, rata-rata curah huja, da emiriga sugai Sebelum megguaa GWR utu aalisis data, terlebih dahulu megguaa model regresi utu megaalisis data Hasil ersamaa regresi diasumsia sama da diberlaua utu semua wilayah ada Daerah Alira Sugai Secara umum, model regresi atara debit uca da fator-fator yag memegaruhiya adalah: y = Pajag + Huja + 3 Mirig + Model regresi yag laya diguaa daat dilihat dari ilai R Nilai R dialia % meujua ersetase eragama di dalam variabel Y yag daat diberia oleh model regresi yag didaata Semai besar ilai R, semai bai model regresi yag dieroleh Utu mejaga aurasi hasil yag dieroleh, maa erlu dilaua beberaa tahaa uji asumsi model Uji asumsi model dilaua utu mejawab sah atau tidaya suatu model regresi yag aa diaai sebagai model ejelas bagi egaruh atar variabel Beberaa asumsi yag dibutuha dalam model regresi diataraya varia homoge (homosedastisitas, tida ada autoorelasi atar error (ideedesi, da error megiuti distribusi ormal Aabila asumsi-asumsi sudah tereuhi, selajutya dilaua egujia arameter model yaitu egujia arameter secara sereta da egujia arameter secara arsial Pegujia arameter model dega uji sereta Betu hiotesisya adalah: Hiotesis: : 3 H : Miimal ada arameter model (,, atau yag tida berilai 3 Uji ii megguaa uji F dega daerah eolaa adalah F F hitug ( ; df, df Aabila H ditola, maa model regresi yag dieroleh daat diguaa Setelah dilaua egujia arameter model dega uji sereta, selajutya dilaua egujia arameter model dega uji arsial Betu hiotesisya adalah: : j = H : j dimaa j =,,, 3 Uji arsial megguaa uji t dega daerah eolaa adalah jia ilai t hitug t (, df, dimaa t(, df didaat dari t tabel Aabila H ditola, maa variabel ideede memilii otribusi yag sigifia terhada variabel deede Magistra No 87 Th XXVI Maret 4 ISSN
6 Pemafaata Metode Geograhically Weighted Regressio (GWR Utu Selajutya dilaua aalisis dega model GWR Lagah-lagah utu membagu model GWR adalah dega memilih badwidth otimum, meetua embobot, easira arameter da egujia hiotesis Peasira arameter model GWR dieroleh dega memasua embobot sasial dalam erhitugaya Jia embobot yag diguaa adalah fugsi erel maa emiliha badwidth ii sagatlah etig, area badwidth meruaa egotrol eseimbaga atara esesuaia urva terhada data da emulusa data Salah satu metode yag diguaa utu meetua badwidth otimum adalah metode Cross Validatio (CV (Fotherigham d, Badwidth yag otimum dieroleh dega memiimuma Persamaa (8 Badwidth otimum meruaa besarya radius sehigga setia titi egamata yag berada dalam radius tersebut diagga memilii egaruh yag sigifia dalam meduga arameter GWR ada titi e-i Lagah awal medaata matris embobot adalah dega mecari jaraeuclide loasi ui, vi e semua loasi eelitia Matris embobot yag terbetu dega fugsi Gauss di loasi e-i da ilai badwidth tertetu daat ditulis sebagai beriut: W ij d ij / b e Matris embobot ii atiya diguaa utu measir arameter di loasi dega megguaa rumus: T T X W( i, i X X W( i, i Y ˆ β ( ui, vi u v u v Model yag diguaa dalam meduga arameter GWR adalah : Debit (i = i i + i i u i, v u i, + i ui, vihuja (i + i, imirig 3i (i + i u v v Pajag (i Setelah dieroleh hasil estimasi bai model GWR da regresi OLS, selajutya melaua uji arameter model secara sereta dega megguaa statisti uji F Adau betu hiotesisya adalah: : ( ui, vi, =,,, 3 H : alig tida ada satu ( u, v i i Setelah dilaua uji arameter model secara sereta, maa erlu dilaua egujia arameter model secara arsial Pegujia arameter model secara arsial dimasuda utu megetahui fatorfator yag beregaruh terhada tiggi debit uca di setia loasi Betu hiotesisya adalah: : H : Idetifiasi bahwa model GWR meruaa model yag lebih bai dariada model OLS dalam mejelasa hubuga variabel deede dega variabel ideede, dilaua egujia secara global dega megguaa ANOVA Nilai yag besarya urag dari 5% meyataa bahwa model GWR lebih bai dalam mejelasa hubuga variabel deede dega variabel ideede dibadiga model OLS Salah satu idiator model yag lebih bai adalah yag meghasila ilai MSE terecil Aabila ilai MSE ada model GWR lebih ecil dariada ilai MSE ada model OLS, daat disimula bahwa model yag dihasila dega metode GWR meruaa model yag lebih bai dariada model OLS 6 Magistra No 87 Th XXVI Maret 4 ISSN 5-95
7 Pemafaata Metode Geograhically Weighted Regressio (GWR Utu DAFTAR PUSTAKA Asda, C Hidrologi da Pegelolaa Daerah Alira Sugai Gajah Mada Uiversity Press Yogyaarta Bocci, C, Petrucci, A, da Rocco, E 6 A Alicatio of Geograhically Weighted Regressio to Agricultural Data for Small Area Estimates Diartimeto di Statistica G Pareti Uiversita degli Studi di Fireze, Italy Casella, G da Berger, RL 99 Statistical Iferece Wadsworth, Ic Califoria Chasco, C, Garcia, I, da Vices, J 7 Modelig satial variatios i household disosable icome with Geograhically Weighted Regressio Muich Persoal RePEc Archive Paer No 68 Cressie, NAC 99 Statistics For Satial Data Joh Wiley & Sos, Ic Uited States of America Draer, NR, Smith, H 998 Alied Regressio Aalysis 3 th ed Joh Wiley & Sos, Ic Uited States of America Fotherigham, AS, Brudso, C, da Charlto, M Geograhically Weighted Regressio: the aalysis of satially varyig relatioshis Joh Wiley & Sos Ltd, Eglad Kuter, MH, Nachtsheim, CJ, da J Neter, J 4 Alied Liear Regressio Models 4 th ed New Yor: McGraw-Hill Comaies, Ic Leug, Y Statistical Tests for Satial No- Statioarity Based o the Geograhically Weighted Regressio Model Joural, The Chiese Uiversity of Hog Kog, Hog Kog Sosrodarsoo, S da K Taeda 985 Hidrologi utu Pegaira PT Pradya Paramita Jaarta Magistra No 87 Th XXVI Maret 4 ISSN
Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik
Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu
3. Integral (3) (Integral Tentu)
Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag
MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL
MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL 1.1 Uji Biomial 1. Uji esesuaia Chi Kuadrat 1.3 Uji Kesesuaia K-S 1.4 Uji Ideedesi Chi Kuadrat 1.5 Uji Pasti Fisher UJI BINOMIAL Meruaa uji roorsi dalam suatu oulasi Poulasi
Metode Kuadrat Terkecil Tertimbang pada Model Regresi Semiparametrik Terboboti Geografis
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Metode Kuadrat Terkecil Tertimbag ada Model Regresi Semiarametrik Terboboti Geografis S-8 Haif Fakhria Afriastii 1, Dewi Reto Sari Sautro 2, Purami
Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat
Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia
TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS
Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia
1. Integral (1) Pembahasan yang akan kita lakukan hanya mengenai bentuk persamaan diferensial seperti contoh yang pertama.
Darublic www.darublic.com 1. Itegral (1) (Macam Itegral, Pedeata Numeri) Sudarato Sudirham Dalam bab sebeluma, ita memelajari salah satu bagia utama alulus, aitu alulus diferesial. Beriut ii ita aa membahas
BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.
Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
Representasi sinyal dalam impuls
Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha
FUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p )
βeta -ISSN: 85-5893 e-issn: 54-458 Vol. 3 No. (Noember), Hal. 79-89 βeta DOI: htt://dx.doi.org/.44/betajtm.v9i.7 FUNCTIONALLY SMALL RIMANN SUMS (FSRS) DAN SSNTIALLY SMALL RIMANN SUMS (SRS) FUNGSI TRINTGRAL
UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI
UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI 35475 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPOK
x x x1 x x,..., 2 x, 1
0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata
Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif
Megaji Perbedaa Diagoalisasi Matris Atas Field da Matris Atas Rig Komutatif Teorema : Jia A adalah matris x maa eryataa eryataa beriut eivale satu sama lai : a A daat didiagoalisasi b A memuyai vetor eige
Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan, vol.7, no. 1, Mei 2010, hal PERBANDINGAN MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN REGRESI SPLINE DAN KERNEL
Jural Ilmiah Matematika da Teraa, vol.7, o., Mei 0, hal. -7. Abstrak PERBANDINGAN MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN REGRESI SPLINE DAN KERNEL Lilis Laome ) ) Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Haluoleo
TEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE
Teorema Keovergea Fugsi Teritegral Hestoc(Aiswita) TORMA KKONVRGNAN FUNGSI TRINTGRAL HNSTOCK- KURZWIL SRNTAK DAN FUNGSI BRSIFAT LOCALLY SMALL RIMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG UCLID K RUANG BARISAN Aiswita,
MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng
MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag
PROSIDING ISBN:
S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas
BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi
BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag
ANALISIS KESALAHAN Deskripsi : Objektif : 6.1 Pendahuluan 6.2 Koefesien Kesalahan Statik
96 VI ANALISIS ESALAHAN Desrisi : Bab ii memberia gambara tetag aalisis esalaha da eeaa ada sistem edali yag terdiri dari oefesie esalaha stati, oefesie esalaha diami da aalisis eeaa sistem Objetif : Memahami
Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2016 Volume 10 Nomor 1 Hal
Jural Ilmu Matematia da Terapa Maret 16 Volume 1 Nomor 1 Hal. 61 68 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPERNGARUHI KANKER LEHER RAHIM DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER (Studi asus: Pasie
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH
BAB ENDAHULUAN. LATAR BELAKANG MASALAH Dalam kehidua yata, sejumlah feomea daat diikirka sebagai ercobaa yag mecaku sederata egamata yag berturut-turut da buka satu kali egamata. Umumya, tia egamata dalam
BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012)
BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di ota Maassar pada tahu 003 sampai tahu 0) PAISAL, H, HERDIANI, E.T. DAN SALEH, M 3 Jurusa Matematia, Faultas
BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan
BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu
MODUL BARISAN DAN DERET
MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi
MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG
0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA
Model Antrian Multi Layanan
Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah
Praktikum Perancangan Percobaan 9
Praktikum Peracaga Percobaa 9 PRAKTIKUM RANCANGAN ACAK LENGKAP A. Tujua Istruksioal Khusus Mahasiswa diharaka mamu: a. Megguaka kalkulator utuk meyelesaika aalisis ragam RAL b. Megguaka kalkulator ada
Bab 16 Integral di Ruang-n
Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat
IV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,
Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
Anova (analysis of varian)
ova (aalysis of varia) Ui hipotesis perbedaa ilai rata-rata dari atau lebih elompo idepede Cotoh: daah perbedaa berat bayi lahir dari eluarga E tiggi dega E sedag atau E redah sumsi Ui ova: 1. ube diambil
BAB III METODOLOGI START. Baca Input Data γ, c, φ, x 1, y 1, x 2, y 2, x 3, y 3, x 4, y 4, D. Menghitung FK Manual. Tidak.
BAB III METODOLOGI 3.. ALUR PROGRAM (FLOW CHART) Seerti telah dijelaska sebelumya, bahwa tujua dari eelitia ii adalah utuk megaalisis suatu kasus stabilitas lereg. Aalisis stabilitas lereg tergatug ada
Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier
Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg
III. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
MAKALAH TEOREMA BINOMIAL
MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)
Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Risio Operasioal.1.1 Defiisi Dewasa ii risio operasioal semai diaui sebagai salah satu fator uci yag perlu dielola da dicermati oleh para pelau usaha, hususya di bidag jasa euaga.
PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)
PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar
Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu
Metode Perhituga Grafi.. P. Maurug Metode Perhituga Grafi Dalam Geolistri Tahaa Jeis Bumi Dega Derajat Pedeata Satu Posma Maurug Jurusa Fisia, FMIPA Uiversitas Lampug Jl. S. Brojoegoro No. Badar Lampug
BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)
BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil
STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS
STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS (Tati Octavia et al.) STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS Tati Octavia Dose Faultas
BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya peningkatan
BAB III METODE PENELITIAN A. Desai Peelitia Peelitia ii bertujua utu megetahui ada tidaya peigata emampua siswa dalam pealara setelah megguaa model pembelajara berbasis masalah terstrutur dalam pembelajara
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR
Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri
Pengenalan Pola. Regresi Linier
Pegeala Pola Regresi Liier PTIIK - 014 Course Cotets 1 Defiisi Regresi Liier Model Regresi Liear 3 Estimasi Regresi Liear 4 Studi Kasus da Latiha Defiisi Regresi Liier Regresi adalah membagu model utuk
Penggunaan Transformasi z
Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:
ANALISA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHADAP FREKUENSI REPAIR SEBELUM DAN SESUDAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PADA SAMBUNGAN COLD SPLICING ABSTRAKSI
ANALIA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHAAP FREKUENI REPAIR EBELUM AN EUAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PAA AMBUNGAN COL PLICING ABTRAKI Ach. Hadi Widodo¹,Priyagug Hartoo²,uatmio³ ¹Mahasiswa Tei Mesi,Uiversitas
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Dalam peulisa materi poo dari sripsi ii diperlua beberapa teori-teori yag meduug, yag mejadi uraia poo pada bab ii. Uraia dimulai dega membahas distribusi ormal da distribusi
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA
STATISTIKA ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER SEDERHANA OUTLINE LANJUTAN Peetua garis duga regresi dega Metode OLS kostata a da koefisie b Aalisis Varias komposisi variasi sekitar garis r da r Stadard
Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit
Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit
PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)
JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this
Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak
Prosidig SI MaNIs (Semiar Nasioal Itegrasi Matematia da Nilai Islami) Vol1, No1, Juli 2017, Hal 453-457 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halama 453 Kovolusi pada Distribusi dega Support Kompa Cythia
MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN
MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN EPS DAN INFORMASI LAPORAN KEUANGAN KELEMAHAN PELAPORAN EPS DALAM LAPORAN KEUANGAN ANALISIS RASIO PROFITABILITAS PERUSAHAAN EARNING PER SHARE (EPS) PRICE EARNING RATIO (PER)
BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial
5 BAB II LANDASAN TEORI A. Persamaa Diferesial Dari ata persamaa da diferesial, dapat diliat bawa Persamaa Diferesial beraita dega peelesaia suatu betu persamaa ag megadug diferesial. Persamaa diferesial
SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL
SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL Edag Habiuddi (Staf Pegajar UP MKU Politei Negeri Badug (Email : ed_.hab@yahoo.co.id ABSTRAK Sistem ragaia listri RLC seri
UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI
UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH SKRISI JANUARINA ANGGRIANI 080655 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU ENGETAHUAN ALAM ROGRAM STUDI SARJANA
Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik
ELECTRICIAN Jural Reayasa da Teologi Eletro 0 Pemiliha Kapasitas Da Loasi Optimal Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listri Osea Zebua Jurusa Tei Eletro, Faultas Tei, Uiversitas Lampug Jl. Prof. Sumatri
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
UJI STATISTIK PENGARUH PERLAKUAN PERMUKAAN TERHADAP UMUR FATIK DENGAN DATA TERBATAS
Uji Statisti Pegaruh Perlaua Permuaa terhadap dega Data Terbatas (Agus Suhartoo) Areditasi LIPI omor : 536/D/007 Taggal 6 Jui 007 UJI STATISTIK PEGARUH PERLAKUA PERMUKAA TERHADAP UMUR FATIK DEGA DATA TERBATAS
KONTRUKSI RUMUS NORMA ALTERNATIF UNTUK 1 ABSTRAK
KONTRUKSI RUMUS NORMA ALTERNATIF UNTUK RUANG FUNGSI L ([ 0,]) Wayuiati, Era Ariliai, Eridai ABSTRAK Rua usi L (X ) meruaa rua berorma utu Semua rua asil ali dalam adala rua berorma, tetai tida selalu berlau
ANALISIS INTENSITAS HUJAN DI STASIUN KALIBAWANG KABUPATEN KULONPROGO
ANALISIS INTENSITAS HUJAN DI STASIUN KALIBAWANG KABUPATEN KULONPROGO Titiek Widyasari 1 1 Program Studi Tekik Sipil, Uiversitas Jaabadra Yogyakarta, Jl. Tetara Rakyat Mataram 55 57 Yogyakarta Email: myso_jayastu@yahoo.co.id
T 22 Studi dan Implementasi Hill Cipher menggunakan binomial newton berbasis komputer
T 22 Sudi da Imlemeasi Hill Ciher megguaa biomial ewo berbasis omuer Rojali Jurusa Maemaia, Shool Of Shool of Comuer Siee Bius Uiversiy, Jaara, Idoesia 48 email: rojali@bius.edu Absra Algorima Hill Ciher
Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.
2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug
TINJAUAN PUSTAKA Statistical Proses Control Control Chart
TINJAUAN PUTAKA tatistical Proses Cotrol tatistical Proses Cotrol adalah salah satu cabag ilu statistia yag eelajari tetag eeraa tei statistia utu eguur da egaalisis variasi yag terjadi selaa roses rodusi
Kuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Genap 2015/2016 Dosen : 1. Novrianti.,MT. Novrianti.,MT_Rekayasa Hidrologi II 1
Kuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Geap 2015/2016 Dose : 1. Novriati.,MT 1 Materi : 1.Limpasa: Limpasa Metoda Rasioal 2. Uit Hidrograf & Hidrograf Satua Metoda SCS Statistik Hidrologi Metode Gumbel Metode
MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?
Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai
REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA
REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA Apa yag disebut Regresi? Korelasi? Aalisa regresi da korelasi sederhaa membahas tetag keterkaita atara sebuah variabel (variabel terikat/depede) dega (sebuah) variabel lai
I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI. mandiri jika tidak mengandung t secara eksplisit di dalamnya. (Kreyszig, 1983)
I PENDAHULUAN Latar Belaag Permasalaha ebiaa pemaea ia yag memberia eutuga masimum da berelauta (tida teradi epuaha dari populasi ia yag dipae) adalah hal yag sagat petig bagi idustri periaa Para ilmuwa
Pendekatan Teori Antrian : Kasus Nasabah Bank pada Pukul WIB di Bank BNI 46 Cabang Bengkulu
Jural Gradie Vol. No. Juli 5 : 9-97 edeata Teori Atria : Kasus Nasabah Ba pada uul 8.-. WIB di Ba BNI 46 Cabag Begulu Fahri Faisal Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas
PROSIDING ISSN:
PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi
Keywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual-
Jural MIPA FST UNDANA, Volume 2, Nomor, April 26 DUAL-, DUAL- DAN DUAL- DARI RUANG BARISAN CS Albert Kumaereg, Ariyato 2, Rapmaida 3,2,3 Jurusa Matematia, Faultas Sais da Tei Uiversitas Nusa Cedaa ABSTRACT
1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi
Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )
(Fey Nilawati Kusuma et al.) PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) I Gede Agus Widyadaa I Nyoma Sutapa Dose Faultas Teologi
Bab 6: Analisa Spektrum
BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi
BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling
Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,
BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 85-88 Latiha 1 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepedet variabel serta a. Hitug Sum of for Regressio (X) b. Hitug
Statistika 2. Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.
Statistika Toik Bahasa: Pegujia Hiotesis Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc. E-mail: edi_m@staff.guadarma.ac.id. Pedahulua Hiotesis eryataa yag meruaka edugaa berkaita dega ilai suatu arameter oulasi (satu
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Aplikasi Pemetaan Kucing Arnold pada Logo UNHAS
Vol. 3, No., -, Jauari 07 Aliasi Peetaa Kucig Arold ada Logo UNHAS Ara Efedi Abstra Peetaa ii eetaa bujursagar S x, y 0 x,0 y secara satu-satu da ada egguaa trasforasi Tx, y x y, x y od. Misala x, y adalah
Gerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 06 S - 3 Gera Brow Frasioal da Sifat-sifatya Chataria Ey Murwaigtyas, Sri Haryatmi, Guardi 3, Herry P Suryawa 4,,3 Uiversitas Gadjah Mada,4 Uiversitas
KAJIAN METODE EMPIRIS UNTUK MENGHITUNG DEBIT BANJIR SUNGAI NEGARA DI RUAS KECAMATAN SUNGAI PANDAN (ALABIO)
ISSN 085-5761 (Prit) Jural POROS TEKNIK, Volume 8 No., Desember 016 : 55-103 ISSN 44-7764 (Olie) KAJIAN METODE EMPIRIS UNTUK MENGHITUNG DEBIT BANJIR SUNGAI NEGARA DI RUAS KECAMATAN SUNGAI PANDAN (ALABIO)
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
1. Pendahuluan. Materi 3 Pengujuan Hipotesis
Materi 3 Pegujua Hiotesis. Pedahulua Hiotesis eryataa yag meruaka edugaa berkaita dega ilai suatu arameter oulasi (satu atau lebih oulasi) Kebeara suatu hiotesis diuji dega megguaka statistik samel hiotesis
KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING
Kode Maalah M- KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING SEM Oleh : Nur Rusliah Prof. Dr. Dra. Susati Liuwih, M.Stat Dra. Kartia Fitriasari, M.Si. ABSTRAK Structural Equatio
Inferensia dan Perbandingan Vektor Nilai Tengah
Iferesia da Perbadiga Vektor Nilai egah Perbadiga Kasus Peubah uggal da Peubah Gada Peduga titik arameter ilai tegah Peduga selag ilai tegah Peguia hioteis ilai tegah satu oulasi Peguia beda ilai tegah
BAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Metode Kuadrat Terkecil Aalisis regresi merupaka aalisis utuk medapatka hubuga da model matematis atara variabel depede (Y) da satu atau lebih variabel idepede (X). Hubuga atara
MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI
Vol. 11, No. 1, 45-55, Juli 2014 MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Fauziah Baharuddi 1, Loey Haryato 2, Nurdi 3 Abstra Peulisa ii bertujua utu medapata perumusa
Prosiding Statistika ISSN:
Prosidig Statistia ISSN: 460-6456 Ui Kesamaa Beberapa Rata-Rata Pegaruh Pemafaata Bateri Peghasil Fitase (Patoea agglomeras) Dalam Rasum Terhadap Bobot Potog Ayam Broiler Megguaa Ui Krusal-Wallis da Over-Mea-Ra
BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA
BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...
Pendugaan Parameter Model
Det. Statistika IPB, 05 Pedugaa Parameter Model Aabila ilai, d, da q sudah daat diidetifikasi, maka selajutya dilakuka edugaa terhada arameter model, yaitu,,..., utuk model AR() da,,..., q utuk model MA(q)
MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN
MASALAH RUTE DISTRIBUSI MULTIDEPOT DENGAN KAPASITAS DAN KECEPATAN KENDARAAN HETEROGEN Adam Priyo Hartoo 1), Farida Haum 2), Toi Bahtiar 3) 1)2)3) Departeme Matematia, FMIPA, Istitut Pertaia Bogor Kampus
REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.
BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya