BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK"

Transkripsi

1 BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK 2.1. Buga Majemuk Ada sedikit perbedaa atara suku buga tuggal da suku buga majemuk. Pada suku buga tuggal, besarya buga B = Mp tidak perah digabugka dega modal M. Sebalikya pada suku buga majemuk, besar buga pada akhir jagka waktu selalu ditambahka kepada modal M. Dega demikia modal M maki besar karea buga yag telah didapat pada setiap akhir jagka waktu diperbugaka lagi. Dega kata lai buga berbuga. Lambag modal pada awal jagka waktu pertama dilambagka dega M 0, da pada awal jagka waktu ke-k dega M k. Teorema 1: Modal sebesar M 0 ditabug di bak dega suku buga p% per tahu (majemuk) selama tahu. Maka Jumlah uag tabuga pada akhir tahu ke adalah: M k = M 0 (1 + p%) = M 0 (1,0p) Bukti: Perlu diigat bawa besar modal pada akhir jagka waktu pertama sama dega besar modal pada awal jagka waktu kedua. Modal pada akhir tahu pertama = M 1 = modal pada awal tahu + buga. Jadi, M 1 = M 0 + pm 0 = M 0 (1 Modal pada akhir tahu kedua = M 2 = modal awal tahu + buga Maka, M 2 = M 0 (1 + p M 0 (1 = M 0 (1 (1 = M 0 (1 2. Dari pola ii tampak bahwa, M k. = M 0 (1 k, da M = M 0 (1 Rumus ii harus dibuktika lewat iduksi matematik. Cotoh 1: Saya meabug Rp ,- di bak dega suku buga 3% per tahu majemuk. Berapa besar tabuga saya pada (a) akhir tahu ke 3? (b) Awal tahu ke 7? (a) Besar tabuga saya pada akhir tahu ke 3 = M k = M 0 (1 k. Di sii k = 3, p = 3%, M 0 = Maka, M 3 = (1 + 3%) 3 = (1,03) 3 = , = ,6 Jadi, modal tersebut pada akhir tahu ke 3 = Rp ,- (dibulatka ke 1 rupiah). Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 1

2 (b) Awal tahu ke 7 = akhir tahu ke 6. Maka, M 6 = (1,03) 8 = , = ,1482 Jadi modal tersebut pada awal tahu ke 7 besarya mejadi Rp , Nilai Akhir da Nilai Tuai sebuah modal Nilai Akhir A sebuah modal yag ditabug atas dasar suku buga majemuk adalah ilai modal itu pada akhir jagka waktu tertetu. Cotoh 1 di atas adalah ilai akhir sebuah seluruh modal da bugaya. Nilai Tuai T sebuah modal dari sebuah modal adalah modal yag harus dibayarka (ditabug) pada awal jagka waktu tertetu yag diketahui ilai akhirya. Teorema 2: (a) Nilai Akhir A dari modal sebesar M yag ditabug atas dasar suku buga majemuk p% per tahu selama tahu adalah A = M(1. (b) Nilai Tuai T sebuah modal yag ditabug selama tahu dega suku buga p% pertahu agar ilai akhir mejadi A adalah : A T = ( 1 Bukti: Bagia (a) sudah termasuk dalam Teorema 1, sehigga haya perlu membuktika bagia (b). Bukti pertama. Nilai Tuai T dibayar pada awal tahu. T berbuga selama tahu dega suku buga majemuk p%, mejadi T(1. Hasil A ii adalah ilai akhir A. Jadi T(1 = A sehigga T = Bukti kedua. Rumus buga majemuk M = M o (1 + p%), dalam kasus ii (Nilai Tuai T), maka M = A, M 0 = T, da p sama saja, dapat diperoleh A = T(1 A sehigga T =. ( 1 Cotoh 2:. Berapakah saya harus membayar (ilai tuai) ke bak pada awal tahu pertama apabila 4 tahu medatag tabuga saya mejadi Rp ,- jika suku buga majeuk 4% per tahu? A Dalam rumus T =, diperoleh A = , p = 4%, = 4. ( Maka, T = = = , = , (1,04) (1,04) Jadi ilai tuai yag harus saya bayar adalah Rp ,-. ( 1 + p) Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 2

3 2.2. Cicila Seseorag dapat memijam sejumlah uag atau membeli suatu barag dega membayarya kembali dalam jagka waktu tertetu da dega buga tertetu atas dasar kesepakata. Pembayara dega cara ii disebut kredit. Besar uag yag dibayarka setiap periode pembayara disebut agsura. Cara pembayara da besar buga maupu suku bugaya disepakati atara pemberi pijama da pemijam. Adapu caraya ada beberapa macam seperti yag aka dibahas di bawah ii. 1. Sistem I: Besar Buga Merata da Agsura Tetap Ii adalah cara perhituga yag termudah. Besar buga dihitug berdasarka besarya ilai pijama, sedagka jagka waktu sesuai dega kesepakata da besarya pijama. Misalka seseorag megambil kredit sebesar P dalam jagka bula dega suku buga p% per bula. Pemijam aka meluasi kreditya dalam jagka agsura (bula ). Tiap agsura A = P/ harus ditambah buga sebesar pp. Jadi besarya tiap agsura adalah P/ + pp. Nilai ii besarya tetap. Jadi, diperoleh teorema berikut ii: Teorema 1.1: Misalka kredit sebesar P dega suku buga p% per bula da buga merata dalam jagka waktu kredit bula. Maka besarya agsura A diberika oleh rumus berikut ii: A = P/ + pp. Cotoh 1.1: P = , p = 1,25% per bula (atau 15% per tahu), = 12 bula. Agsura setiap bula, A = P/ + pp = + 0, = = ,- Jadi agsura setiap bula adalah Rp ,- Cotoh 1.2: Jaka membeli sepeda motor seharga Rp ,- dibayar cicila dega buga tetap da suku buga 15% per tahu (atau 12%/12 = 1,25% per bula) dega jagka waktu 12 bula Agsura yag harus dibayar setiap bulaya adalah (rumus P/ + pp) = /12 + 0, = = Jadi Jaka harus membayar Rp ,00 setiap bulaya. Tabel di bawah ii meggambarka agsura dega besar buga tetap. Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 3

4 Tabel 1. Agsura tetap dega besar buga merata sebesar 1.25%, jagka waktu 12 bula, da besar pijama Rp ,00. Agsura ke Buga 1.25% Agsura Pijama Sisa Pijama Cara ii memag palig mudah meghitug, tetapi belum tetu megutugka bagi pemijam atau pemilik modal. 2. Sistem II. Agsura pokok tetap, buga meuru Dalam Sistem ii besar buga dihitug dari sisa pijama sedagka agsura pokok pijama tetap. Jadi, jika pokok pijama P dega jagka waktu bula da suku buga p, maka setiap bula besarya agsura pokok adalah P/ sedag buga dihitug dari sisa pijama. Perhatikalah Tabel 2 di bawah ii: Tabel 2. Pijama P, suku buga p% per bula meuru, jagka waktu 12 bula Agsura ke Besar Buga Agsura Pokok Sisa Pijama 1. P/ +pp pp P/ P 1P/ 2. P/ + pp( 1)/ pp( 1)/ P/ P 2P/ 3. P/ + pp( 2)/ pp( 2)/ P/ P 3P/... P/ + pp/ pp/ P/ P P/ I II P 0 Dalam Tabel 2, terlihat bahwa agsura pertama terdiri dari agsura pokok P/ ditambah dega buga dari sisa pijama yag dalam kasus agsura pertama sisa pijama masih utuh P, sehigga agsura pertama adalah P/ + pp. Agsura kedua terdiri dari agsura pokok P/ ditambah buga dari sisa pijama yag dalam kasus agsura kedua sisaya adalah P P/, sehigga besar bugaya p(p P/) = pp( 1)/. Jadi, besarya agsura kedua adalah P/ + pp( - 1)/. Sisa pijama setelah agsura kedua adalah P 2P/. Maka Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 4

5 besarya agsura ketiga = P/ + p(p 2P/) = P/ + pp( 2)/. Dst. Dapat dilihat pola yag terjadi. Besarya setiap agsura maupu keseluruha agsura (kolom pertama) merupaka deret aritmetika meuru dega suku pertama adalah P/ + pp, dega beda yaitu pp/, da bayak suku yaitu. Demikia juga besar buga (kolom kedua) merupaka deret aritmetika meuru dega suku pertama pp, dega beda adalah pp/ da bayak suku yaitu. Diiggatka bahwa jumlah deret aritmetika adalah S = ½(t 1 + t ) dega t 1 adalah suku pertama da t r adalah suku terakhir. Dapat dilihat bahwa agsura ke k, A k adalah A k = P/ + pp( k + 1)/. Besar buga agsura ke-k, B k, adalah (diperoleh dari rumus A k ) B k = pp( k + 1)/ Jumlah seluruh agsura, P,, adalah P = ½ {(P/ + pp) + (P/ +pp/)} = P + ½pP( + 1). Jumlah seluruh buga, B, adalah B = ½(pP + pp/) = ½pP( + 1). Tetu saja ilai ii dapat diperoleh dari jumlah seluruh agsura dikuragi pokok pijamaya. Jadi ditemuka teorema berikut ii: Teorema 2.1: Misalka kredit sebesar P diluasi dalam jagka waktu bula, suku buga p% dega buga meuru megikuti sisa pijama. Maka besar agsura ke-k, besarya buga pada agsura ke-k, jumlah seluruh agsura, P, da jumlah seluruh buga, B, diberika oleh rumus-rumus berikut ii: P + pp( k + 1) A k = B k = pp( k + 1)/ P = P + ½pP( + 1) B = ½pP( + 1). Cotoh 2.1: Badu megambil kredit Rp ,- dari sebuah bak dega jagka waktu peluasa 12 bula da dega suku buga 3% perbula meuru meurut sisa pijama. Berapakah besarya: (a) agsura ke-5? (b) buga agsura ke-6, (c) seluruh agsura, (d) seluruh buga, da (e) Buatlah tabel seluruh agsura! Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 5

6 Dalam kasus ii P = , p = 3%, = 12. P + pp( k + 1) (a) Agsura ke-5 dega rumus A k = sehigga , ( ) A 5 = = = = Agsura ke-5 adalah Rp ,- (b) Buga pada agsura ke-6 dega rumus B k = pp( k + 1)/. Uutuk k = 6 sehigga B 6 = 0, ( )/12 = ( ) = = ,- Buga agsura ke-6 adalah Rp ,- (c) Agsura keseluruha dega rumus P = P + ½pP( + 1) sehigga P 12 = ½ 0, (12 + 1) = = Agsura keseluruha adalah Rp ,- (d) Buga keseluruha megguaka rumus B = ½pP( + 1) sehigga B = ½ 0, (12 +1) = Buga keseluruha adalah Rp ,- (e) Tabel agsura legkap Tabel ii sebaikya memuat kolom-kolom: Agsura, Besar Buga, Agsura Pokok, da Sisa Pijama. Dalam baris akhir memuat jumlah masig masig kolom utuk memeriksa kecocoka dega data. Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 6

7 Tabel 3. Kredit Rp ,- jagka waktu 12 bula dega suku buga 3% meuru meurut sisa pijama Agsura ke Besar Buga Agsura Pokok Sisa Pijama Cotoh 2.2: Cadra kredit mobil bekas seharga Rp dega jagka waktu 5 tahu dega buga 1% per bula meuru meurut sisa pijama. Jika pembayara itu setiap bula, berapakah seluruh pembayara agsuraya? Di sii P = ,- p = 1%, = 5 12 = 60 Maka dega rumus P = P + ½pP( + 1), dipuyai P 60 = ½ 0, (60 + 1) = = Seluruh pemyara kreditya adalah Rp , - da buga yag telah dibayarkaya adalah Rp ,- 3. Sistem III. Agsura merata dega buga meuru Dalam sistem ii, besarya agsura adalah merata, artiya setiap kali megagsur besarya tidak berubah, sedagka besar bugaya meuru meurut sisa pijama. Jika A adalah besarya agsura yag merata, maka tetulah bahwa A diperhitugka sebagai agsura pokok yag berubah-ubah da buga yag juga berubah-ubah. Umpamaya, besarya kredit P da suku buga p%. Pada agsura pertama besarya buga adalah pp. Jadi besar agsura pokok adalah A pp, da sisa pijama adalah P (A pp) = P + pp - A. Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 7

8 Teorema 3.1: Dalam sistem kredit dega agsura merata, jika besar pijama (kredit) adalah P, suku buga p%, jagka waktu, maka besarya agsura setiap bulaya, A, adalah A =. (1 Bukti pertama. Lihatlah Tabel 3 di bawah ii Tabel agsura merata (A) pijama P, suku buga p% meuru meurut sisa pijama, jagka waktu. Agsura ke Buga Agsura Pokok Sisa Pijama 1. A pp A pp P A + pp 2. A p(p A + pp) A - p(p A + pp) P A + pp [A - p(p A + pp)] Dst. Perhatikalah: Agsura pokok I: = A pp, sisa pijama P + pp - A Agsura pokok II = A p(p A + pp) = A pp + pa p 2 P = A(1 = (A pp)(1. da seterusya. Melihat polaya maka, diperkiraka Agsura ke- = (A pp)(1-1. Jumlah agsura I s/d ke adalah jumlah deret geometrik dega suku pertama = A pp, rasio = (1, da bayak suku. Tetapi jumlah ii haruslah sama besar dega pijama P (luas). Jadi, diperoleh ( A pp) [(1 ] ( A pp) [(1 ] P = = (1 p pp = A(1 A - + pp 0 = A(1 A- A[(1 1] =. p. sehigga A =. (1 Bukti dega iduksi matematik. Tuliska rumus itu dalam betuk: A(1 A =. Pagkal iduksi: utuk = 1, memberika A(1 - A = +p) Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 8

9 A + pa A = pa = A = P + pp A pp = P Ruas kiri berbuyi agsura pokok, ruas kaa berbuyi besar pijama. Bear, sebab sekali dibayar (utuk = 1) sudah luas. Kita coba utuk = 2 (walaupu sebearya tidak perlu) A(1 2 A = 2. A(1 + 2p + p 2 ) A = + 2p + p 2 ) Ap(2 = + 2p + p 2 ) A(2 = P(1 + 2p + p 2 ) bear, sebab, pada waktu agsura kedua telah dilaksaaka, sisa pijama harus ol, yaki, P 2A pa + 2pP + p 2 P = 0. Sisa pijama setelah agsura kedua sama dega sisa agsura pertama yaitu P A + pp dikuragi agsura kedua sebesar A (P (A pp)p), lihat tabel. Hipotesis iduksi:. Rumus diaggap bear utuk = k. Jadi A(1 k A = k Lagkah: Aka dibuktia bahwa rumus juga bear utuk = k + 1. Pada agsura ke (k +1) sisa pijama sudah habis (ol). Jadi, [A(1 k A]/p - P(1 k + A + Ap[(1 k 1]/p - k = 0, A[(1 k 1](1 /p A/p - P(1 k+1 = 0 A[(1 k+1 1]/p - P(1 k+1 A(1 k+1 A = k+1 Jadi terbukti rumus bear utuk = k + 1. Kesimpulaya rumus bear utuk semua ù. Terdapat korolari (teorema akibat) utuk Teorema 3.1 ii, yaki tetag jumlah seluruh pembayara kreditya, yaitu, A = (1 =. (1 Korolari 3.2: Misalka seseorag mempuyai kredit sebesar P dega agsura merata A, suku buga p%, da jagka waktu peluasa bula, maka jumlah seluruh agsura, S, diberika oleh rumus berikut ii Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 9

10 S = A =. (1 Cotoh 3.1: P = , p = 2%, da = 12, maka besarya agsura A = A = 12 0, ,02 = 12 (1 1, , = , , Jadi besarya agsura Rp ,- Jumlah seluruh agsura = A = ,9664 = ,6. Jadi jumlah seluruh agsura Rp ,- Cotoh 3.2: Diberika P = , p = 2%, da = 24 dega agsura merata. Besarya agsura A = (1 Jadi besarya agsura Rp ,- 24 0, ,02 = 24 1,02 0, , = = ,9726 Jumlah seluruh agsura = A = ,9726 = ,34. Jadi besarya seluruh agsura = Rp ,- Cotoh 3.3: David membuat perjajia kredit sepeda motor bekas seharga Rp ,-. Ia sepakat setiap bula megagsur Rp ,- da pemilik kedaraa meerapka suku buga 2%. Dalam berapa bula David aka meluasi kreditya? Besarya agsura A = (1 Di sii A = , p = 2%, P = , da aka dicari. Jelas bahwa = 0, ,02 1,02 Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 10

11 , = 1,02 Kedua ruas dibagi dega , 5 (1,02 1) = 4 1,02 5 1,02 5 = 4 1,02 (5 4) 1,02 = 5 1,02 = 5 log 1,02 = log 5 0, = 0, = 0, : 0, = 81, Jadi jagka waktu kredit adalah 82 bula. Hasil 82 bula adalah pembulata. Jadi dapat diperkiraka bahwa agsura tetap itu tetu kurag sedikit dari Utuk = 82, maka agsura tetapya sebesar: 0, ,02 A = = 82 (1 1,02 A = ,8046. Jadi agsura merata itu sebearya cukup Rp ,- berbeda Rp 712,- dari kesediaa David. Cotoh 3.4: Edi mampu meyisihka peghasilaya Rp ,- sebula selama 10 tahu. Berapakah kredit yag dapat dimitaya jika pemberi kredit meetapka suku buga 2% dega agsura merata. Ii tetulah sistem III, sebab agsuraya merata. Jadi dapat diguaka rumus berikut: A = (1 Di sii A = , p = 2%, = = 120. Igi dicaari P, besar pijama yag mugki. Masukka data ke dalam rumus di atas = 0,02 P 1, , (1,02 ) P = = , ,02 1,02 Jadi Edi dapat megajuka kredit sebesar Rp ,- 120 Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 11 82

12 Pertayaa: 1. Sebutka tiga sistem kredit yag telah dibahas? 2. Maakah sistem kredit yag palig megutugka bagi pemijam? 3. Maakah yag dapat salig dikaitka? 3. Ekuivalesi Utuk membadigka tiga sistem kridet yag ada, aka dicari ekuivalesi atara kredit Sistem I da Sistem III. Kredit Sistem I adalah kredit dega besar pijama sebesar P suku buga p% jagka waktu. Dalam sistem ii besarya agsura adalah P/ + pp, dega kata lai besar agsura tetap da dapat dikataka buga merata, yaki selalu sebesar pp. Dalam Sistem III, kredit sebesar P suku buga p% da jagka waktu, besar agsura adalah A merata. Agsura ii diperhitugka sebagai agsura pokok da buga dari sisa pijama (jadi meyerupai P + pp). Sistem III ii diamaka agsura tetap da buga meuru. Igi dicari syarat-syarat agar Sistem I da III ii ekuivale. Tetu saja kata ekuivale ii tidak persis seperti dalam cabag-cabag matematika pada umumya. Jadi, dipuyai kredit sebesar P dega suku buga p% merata dalam jagka waktu. Kredit ii diubah mejadi kredit sebesar P dega suku buga b% dega agsura tetap da buga meuru dalam jagka waktu. Dalam kasus ii P da kosta da igi dicari hubuga atara b da p. Dapat diaggap bahwa p diketahui da b dicari. Perhatikalah Tabel di bawah ii, yaki tabel tetag agsura tetap da buga meuru. Dalam sistem I, besar agsura tetap adalah P/ + pp. Dalam Sistem III, agsura ii adalah A. Kemudia A ii kita pecah mejadi agsura pokok da buga meuru (tergatug sisa pijama) atas suku buga b%. Lihat tabel di bawah ii: Tabel 4. Peyesuaia buga merata p% ke b% buga meuru pijama sebesar P da jagka waktu Agsura ke Buga meuru Agsura Pokok Sisa Piama 1. P/ +pp bp P/ +pp bp P P/ - pp + bp 2. P/ +pp b(p/ +pp bp) P/ + pp P P/ - pp + bp b( P/ +pp bp) - [P/ + pp b(p - (P/ + pp bp)] P/ +pp 0 P Teorema 4: Kredit sebesar P dega sistem buga merata (tetap) dega suku buga p% da jagka waktu, diubah ke agsura tetap A dega buga meuru da suku buga b%, jagka waktu. Maka hubuga atara b da p adalah sebagai berikut: Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 12

13 ( 1 [(1 (1 ] = + p (1 1 b Bukti. Bukti megguaka iduksi matematik Pagkal iduksi: Utuk = 1, dipuyai (1 = (1 [1 + b 1 b]/b = 1 + p 1 + b = 1 + p bear, sebab utuk = 1 berarti tidak ada lagi sisa pijama. Jadi, lihat tabel, P P/ - pp + bp = 0 P P - pp + bp = 0 P + bp = P pp 1 + b = 1 + p setelah kedua ruas dibagi dega P. Dicoba utuk = 2, (walaupu sebearya tidak perlu) (1 Rumus ( 1 [(1 (1 ] = 1 + p b Utuk = 2: (1 2 (1 + 2p)(1 + 2b + b 2 1 2b)/2b = 1 + 2p 1 + 2b + b 2 (1 + 2p)(b/2) = 1 + 2p 1 + 2b + b 2 b/2 - pb = 2p b 2 + 3b/2 pb = 2p bear, sebab, setelah agsura kedua sisa pijama harus ol. Jadi, lihat tabel, P P/ - pp + bp - [P/ + pp b[p - (P/ + pp bp)] = 0 Utuk = 2 P P/2 - pp + bp - [P/2 + pp b[p (P/2 + pp bp)] = 0 Kedua ruas dibagi dega P 1 ½ - p + b - [ ½ + p b[1 ( ½+ p b)] = 0 1 ½ - p + b ½ - p + b[1 - ½ - p + b] = 0 - p + b p + ½ b - bp + b 3 = 0 3b/2 bp + b 2 = 2p. + Hipotesis: Rumus diaggap bear utuk = k, atau ( 1 k [(1 (1 + kb) ] = + kp k (1 + pk ) 1 kb k [(1 (1 + kb) ] kp k (1 + pk ) ( 1 1 = 0. kb Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 13

14 Lagkah: Dibuktika bahwa rumus bear utuk = k + 1.Sisa pijama setelah agsura ke-(k +1) habis (ol). k [(1 (1 + kb) ] kp k (1 + pk ) ( 1 1 = 0 kb Sisa buga setelah agsura ke-(k + 1) (1 k (1 + kp)[(1 k (1 + kb)]/kb + b[(1 k (1 + kp){(1 k (1 k (1 + kb)] 1 kp = 1 + kp + p (1 k (1 (1 + pk) (1 k (1 /kb + (1 + kb)(1 + kp)/kb + (1 + kp) [(1 + kb) b(1 + kb)]/kb (1 k+1 - )1 + kp) (1 k+1 /kb 1 (k + 1)p + (1 + kp)(1+ lp/kb + (1 + kp) (1 + kb)/kb b(1 + kp) (1 k+1 (1 + kp) (1 k+1 + [(1 + kp) (1 + kb + b + kb 2 kb 2 ]/kb (1) Karea jagka waktuya sekarag (k +1) bula, maka (1) mejadi (1 k+1 (1 + kp) (1 k+1 + (1 + kp)[1 + kb + b]/kb = 1 + (k + 1)p. (1 k+1 (1 + kp) (1 k+1 + (1 + kp)[1 + (k + 1)b]/kb = 1 + (k + 1)p...(2) Jadi rumus bear utuk = k +1. Cotoh 4.1:. Jika = 3, p = 1,25%, berapakah b? Jadi, ( 1 [(1 (1 ] = + p (1 1 b (1 +b) 3 - (1,0375)[(1 +b) 3 (1 + 3b)]/3b = 1,0375. Ii adalah persamaa pagkat 3 dalam variabel b, ada cara (disebut cara Cardao) tetapi juga tidak sederhaa. Maka biasaya dilakuka dega coba-coba (lihat metode umeric). Jika dimasukka b = 1,9, diperoleh 1, ,01984 = 1,03825 Nilai ruas kiri = 1,01986 selisihya dega ruas kaa (1,03825) = 0, Jadi masih ada kesalaha (galat) sebesar 1,8%. Sukardjoo, Kaa, Rosita ( 2005) 14

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si.

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si. ANUITAS 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmato,S.Si. 1 OVERVIEW Auitas adl suatu pembayara dalam jumlah tertetu, yag dilakuka setiap selag waktu da lama tertetu, secara berkelajuta. Suatu auitas yg pasti dilakuka

Lebih terperinci

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas. 4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha

Lebih terperinci

MATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM

MATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM MATEMATIKA BISNIS OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM BAB BARISAN DAN DERET A. BARISAN Barisa bilaga adalah susua bilaga yag diurutka meurut atura tertetu.betuk umum barisa bilaga a,

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH #12&13 Bunga Majemuk

CATATAN KULIAH #12&13 Bunga Majemuk CATATAN KULIAH #12&13 Buga Majemuk 10.1 Pedahulua Pada pembahasa sebelumya diasumsika bahwa P atau ilai pokok pembayara tidak megalami perubaha dari awal higga akhir sehigga ilai buga selalu dihitug dari

Lebih terperinci

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi. MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah

Lebih terperinci

Nilai Waktu dan Uang (Time Value of Money)

Nilai Waktu dan Uang (Time Value of Money) Nilai Waktu da Uag (Time Value of Moey) Kosep Dasar Jika ilai omialya sama, uag yag dimiliki saat ii lebih berharga daripada uag yag aka diterima di masa yag aka datag Lebih baik meerima Rp juta sekarag

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sidagsari Kta Bgr Telp. 0251-8242411, email: prhumasi@smkwikrama.et, website : www.smkwikrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dari simpaa

Lebih terperinci

III BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

III BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar BAB III BARISAN DAN DERET Tujua Pembelajara Setelah mempelajari materi bab ii, Ada diharapka dapat:. meetuka suku ke- barisa da jumlah suku deret aritmetika da geometri,. meracag model matematika dari

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Materi ke 1

BARISAN DAN DERET. Materi ke 1 BARISAN DAN DERET Materi ke 1 Pola Bilaga adalah? Susua bilaga yag disusu meurut atura tertetu. Cotoh : 1. Pola Bilaga Gajil 1, 3, 5,... 2. Pola Bilaga Geap 2, 4, 6,... PERHATIKAN SSNAN BILANGAN DI BAWAH

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

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

Lebih terperinci

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3 SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika BARISAN DAN DERET BILANGAN Peyusu: Atmii Dhoruri, MS Kode: Jejag: SMP T/P: / A. Kompetesi yag diharapka. Meetuka suku ke- barisa aritmatika da barisa geometri. Meetuka jumlah suku pertama deret aritmatika

Lebih terperinci

Muniya Alteza

Muniya Alteza NILAI WAKTU UANG 1. Kosep dasar ilai waktu uag (time value of moey) 2. Nilai masa depa (future value) 3. Nilai sekarag (preset value) 4. Auitas (auity) 5. Perpetuitas (perpetuity) 6. Buga tahua efektif/

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

theresiaveni.wordpress.com NAMA : KELAS :

theresiaveni.wordpress.com NAMA : KELAS : theresiaveiwordpresscom NAMA : KELAS : 1 theresiaveiwordpresscom BARISAN DAN DERET Barisa da deret dapat diguaka utuk memudahka peyelesaia perhituga, misalya buga bak, keaika produksi, da laba/rugi suatu

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi Modul ke: 05 KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Program Studi Akutasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Pedahulua Kosep ilai waktu dari uag (time value of moey) pada dasarya mejelaska

Lebih terperinci

Barisan, Deret, dan Notasi Sigma

Barisan, Deret, dan Notasi Sigma Barisa, Deret, da Notasi Sigma B A B 5 A. Barisa da Deret Aritmetika B. Barisa da Deret Geometri C. Notasi Sigma da Iduksi Matematika D. Aplikasi Barisa da Deret Sumber: http://jsa007.tripod.com Saat megedarai

Lebih terperinci

2 BARISAN BILANGAN REAL

2 BARISAN BILANGAN REAL 2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

Lebih terperinci

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) MATEMATIKA II DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) sugegpb.lecture.ub.ac.id aada.lecture.ub.ac.id BARISAN Barisa merupaka kumpula suatu bilaga (atau betuk aljabar) yag disusu sehigga membetuk suku-suku yag

Lebih terperinci

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3 BAB XII. SUKU BANYAK A = a Pegertia: f(x) = a x + a x + a x + + a x +a adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a, a,.,a, a, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <

II. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 < II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keterbagia Secara umum apabila a bilaga bulat da b bilaga bulat positif, maka ada tepat satu bilaga bulat q da r sedemikia sehigga : = +, 0 < dalam hal ii b disebut hasil bagi

Lebih terperinci

E-learning matematika, GRATIS 1

E-learning matematika, GRATIS 1 E-learig matematika, GRATIS Peyusu Editor : Teag Idriyai, S.P ; Taufiq Rahma, S.P : Drs. Keto Susato, M.Si. M.T. ; Istijab, S.H. M.Hum. Imam Idra Guawa, S.Si.. Pegertia Barisa da Deret Barisa bilaga adalah

Lebih terperinci

SOAL-SOAL. 1. UN A Jumlah n suku pertama deret aritmetika dinyatakan dengan S n n

SOAL-SOAL. 1. UN A Jumlah n suku pertama deret aritmetika dinyatakan dengan S n n Husei Tampomas, Barisa da Deret, 06 SOAL-SOAL. UN A 0 Jumlah suku pertama deret aritmetika diyataka dega S. Suku ke-0 A. B. C. 0 D. 8 E. 6. UN A, D7, da E8 0 Sebuah pabrik memproduksi barag jeis A pada

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014 MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2013/2014 12 Februari 2014 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 82 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

Projek. Contoh Menemukan Konsep Barisan dan Deret Geometri a. Barisan Geometri. Perhatikan barisan bilangan 2, 4, 8, 16,

Projek. Contoh Menemukan Konsep Barisan dan Deret Geometri a. Barisan Geometri. Perhatikan barisan bilangan 2, 4, 8, 16, Projek Himpulah miimal tiga masalah peerapa barisa da deret aritmatika dalam bidag fisika, tekologi iformasi, da masalah yata di sekitarmu. Ujilah berbagai kosep da atura barisa da deret aritmatika di

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

Buku Padua Belajar Maajeme Keuaga Chapter 0 KONSEP NILAI WAKTU UANG. Pegertia. Nilai Uag meurut waktu, berarti uag hari ii lebih baik / berharga dari pada ilai uag dimasa medatag pada harga omial yag sama.

Lebih terperinci

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor Bab 6 Deret Taylor da Deret Lauret BAB 6 DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT 6 Deret Taylor Misal fugsi f aalitik pada - < R ligkara dega pusat di da jari-jari R Maka utuk setiap titik pada ligkara itu f dapat

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

Modul ini adalah modul ke-3 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini

Modul ini adalah modul ke-3 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini Aritmetika odular da Aritmetika Sosial ARITETIKA ODULAR DAN ARITETIKA SOSIAL podul p p3p p p PENDAHULUAN odul ii adalah modul ke-3 dalam mata kuliah atematika. Isi modul ii membahas tetag aritmetika modular

Lebih terperinci

SOAL-SOAL LATIHAN BARISAN DAN DERET ARITMETIKA DAN GEOMETRI UJIAN NASIONAL

SOAL-SOAL LATIHAN BARISAN DAN DERET ARITMETIKA DAN GEOMETRI UJIAN NASIONAL SOAL-SOAL LATIHAN BARISAN DAN DERET ARITMETIKA DAN GEOMETRI UJIAN NASIONAL Peserta didik memiliki kemampua memahami kosep pada topik barisa da deret aritmetika da geometri. Peserta didik memilki kemampua

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

-1- U n : suku ke-n barisan aritmetika a : suku pertama n : banyak suku b : beda/selisih

-1- U n : suku ke-n barisan aritmetika a : suku pertama n : banyak suku b : beda/selisih -- BARISAN DAN DERET PENGERTIAN BARISAN DAN DERET Bisa yaitu susua bilaga yag didapatka di pemetaa bilaga asli yag dihubugka dega tada,. Jika pada bisa tada, digati dega tada, maka disebut deret. Bisa

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk

Lebih terperinci

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET Pertemua 7. BAHAN AJAR ANALISIS REAL Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 5. da kekovergeaya 5. DERET Diberika sebuah barisa a, dapat didefeisika barisa bilaga real S N dega S N := N a = a + a 2 +...

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah

Lebih terperinci

BARISAN FIBONACCI DAN BILANGAN PHI

BARISAN FIBONACCI DAN BILANGAN PHI BARISAN FIBONACCI DAN BILANGAN PHI Fiboacci Matematikawa terbesar pada abad pertegaha adalah Leoardo dari Pisa, Italia (80 0). Ia lebih dikeal dega ama Fibo-acci. Artiya, aak Boaccio. Meara Pisa yag terkeal

Lebih terperinci

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real: BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif

Lebih terperinci

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN

Lebih terperinci

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2016/2017 3 Februari 2017 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg Batas

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut: Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah

Lebih terperinci

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta

Induksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta Iduksi Matematika Pertemua VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusa Tekik Iformatika UPN Vetera Yogyakarta Metode pembuktia utuk peryataa perihal bilaga bulat adalah iduksi matematik. Cotoh

Lebih terperinci

SEBARAN t dan SEBARAN F

SEBARAN t dan SEBARAN F SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita

Lebih terperinci

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai

Lebih terperinci

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

Lebih terperinci

Barisan dan Deret. Modul 1 PENDAHULUAN

Barisan dan Deret. Modul 1 PENDAHULUAN Modul Barisa da Deret Reto Wika Tyasig Ada P PENDAHULUAN okok bahasa dalam modul ii terdiri atas dua kegiata belajar. Yag pertama tetag barisa, yag kedua tetag deret da cotoh-cotoh pemakaia deret. Pembahasa

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Pegertia-pegertia Lapaga pekerjaa adalah bidag kegiata dari pekerjaa/usaha/ perusahaa/kator dimaa seseorag bekerja. Pekerjaa utama adalah jika seseorag haya mempuyai satu pekerjaa

Lebih terperinci

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT METODE NUMERIK TKM4104 Kuliah ke- DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT DERET TAYLOR o Deret Taylor adalah alat yag utama utuk meuruka suatu metode umerik. o Deret Taylor bergua utuk meghampiri ugsi ke dalam

Lebih terperinci

SOAL-SOAL SPMB 2006 MATEMATIKA DASAR (MAT DAS) 63 n, maka jumlah n suku. D n n 2. f n log3 log 4 log5... log n, maka f 2...

SOAL-SOAL SPMB 2006 MATEMATIKA DASAR (MAT DAS) 63 n, maka jumlah n suku. D n n 2. f n log3 log 4 log5... log n, maka f 2... SOAL-SOAL SPMB 006 MATEMATIKA DASAR (MAT DAS). SPMB, MAT DAS, Regioal I, 006 Tiga bilaga membetuk suatu deret geometri aik. Jika jumlahya 6 da hasikaliya 6, maka rasio deretya adalah A. B. C. D. 4 E. 5.

Lebih terperinci

LOGO MATEMATIKA BISNIS (Deret)

LOGO MATEMATIKA BISNIS (Deret) LOGO MATEMATIKA BISNIS (Deret) DOSEN FEBRIYANTO, SE., MM. www.febriyato79.wordpress.com 1 MATEMATIKA BISNIS Matematika Bisis memberika pemahama ilmu megeai kosep matematika dalam bidag bisis. Sehigga suatu

Lebih terperinci

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc. METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai

Lebih terperinci

Kekeliruan dalam Perhitungan Numerik dan Selisih Terhingga Biasa

Kekeliruan dalam Perhitungan Numerik dan Selisih Terhingga Biasa Modul 1 Kekelirua dalam Perhituga Numerik da Selisih Terhigga Biasa D PENDAHULUAN Dr. Wahyudi, M.Pd. i dalam pemakaia praktis, peyelesaia akhir yag diigika dari solusi suatu permasalaha (soal) dalam matematika

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder 3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari. Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah

Lebih terperinci

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut

Lebih terperinci

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b. Didowload dari ririez.blog.us.ac.id HALAMAN 36 37 5. Dega defiisi limit barisa buktika limit berikut ii : a. lim = 0 lim 1 2 + 3 = 0 > 0 h 1 = 2 + 3 0 = 1 2 + 3 1 2 1 2 1 2 < jadi terbukti bahwa lim =

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT) BARISAN DAN DERET Nurdiitya Athari (NDT) BARISAN Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) = a Fugsi tersebut dikeal sebagai barisa bilaga

Lebih terperinci

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { } adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila.. maka fugsi

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP ( Metode Beda Higga ) December 9, 2013 Sebuah persamaa differesial apabila didiskritisasi dega metode beda higga aka mejadi sebuah persamaa beda. Jika persamaa differesial parsial mempuyai solusi eksak

Lebih terperinci

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS 1.1. Pedahulua Dalam pertemua ii Ada aka mempelajari beberapa padaga tetag permutasi da kombiasi, fugsi da metode perhituga probabilitas, da meghitug probabilitas. Pada

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum

BAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum BAB II TEORI DASAR 2.1 Aljabar Liier Defiisi 2. 1. 1 Grup Himpua tak kosog G disebut grup (G, ) jika pada G terdefiisi operasi, sedemikia rupa sehigga berlaku : a. Jika a, b eleme dari G, maka a b eleme

Lebih terperinci

Ekonomi Rekayasa Koreksi

Ekonomi Rekayasa Koreksi Ekoomi Rekayasa Koreksi Koreksi pembeara karea kesalaha tada kurug tidak tampil dalam rumus da perhituga Gambar 2.15Tigkat akurasi peratura 72 da 69 2.4.6 Peratura 113 Selai itu ada juga perhituga dega

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

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

Lebih terperinci

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1 Barisa Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 9/0/06 Matematika Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka susua dari bilaga bilaga yag urutaya berdasarka bilaga

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

Program Bonus Mempertahankan Tingkat Pencapaian Dalam Rangka Pembelian Kendaraan Bermotor (Program Kendaraan Bermotor)

Program Bonus Mempertahankan Tingkat Pencapaian Dalam Rangka Pembelian Kendaraan Bermotor (Program Kendaraan Bermotor) Program Bous Mempertahaka Tigkat Pecapaia Dalam Ragka Pembelia Kedaraa Bermotor (Program Kedaraa Bermotor) Perusahaa : PT. Family Member Group Idoesia (FM Group Idoesia) Mulai Program : 1 Jauari 2015 Kualifikasi

Lebih terperinci

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET Kalkulus Rekayasa Hayati DERET 1 Isi Bab Pedahulua Barisa tak-higga Deret tak-higga Deret Positif : Uji kekovergea Deret Gati Tada Deret Pagkat Deret Taylor da Maclauri 2 Kompetesi Dasar Setelah megikuti

Lebih terperinci

) didefinisikan sebagai persamaan yang dapat dinyatakan dalam bentuk: a x a x a x b... b adalah suatu urutan bilangan dari bilangan s1, s2,...

) didefinisikan sebagai persamaan yang dapat dinyatakan dalam bentuk: a x a x a x b... b adalah suatu urutan bilangan dari bilangan s1, s2,... SISEM PERSAMAAN LINIER DAN MARIKS. SISEM PERSAMAAN LINIER Secara umum, persamaa liier dega variabel ( x, x,..., x ) didefiisika sebagai persamaa yag dapat diyataka dalam betuk: a x a x a x b... dega a,

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA

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

Lebih terperinci

BAB VI DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT

BAB VI DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT BAB VI DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT. Deret Taylor Misal fugsi f() aalitik pada - < R ( ligkara dega pusat di da jari-jari R ). Maka utuk setiap titik pada ligkara itu, f() dapat diyataka sebagai : f

Lebih terperinci

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus

Lebih terperinci

Galat dan Perambatannya

Galat dan Perambatannya Modul 1 Galat da Perambataya Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDHULUN ada Modul 1 ii dibahas masalah galat atau derajat kesalaha da perambataya, dega demikia para peggua modul ii diharapka telah memahami

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala

Lebih terperinci

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3. Eleme Dasar Model Atria. Aktor utama customer da server. Eleme dasar :.distribusi kedataga customer. 2.distribusi waktu pelayaa. 3.disai fasilitas pelayaa (seri, paralel atau jariga). 4.disipli atria (pertama

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan = Konfidensi Interval = Confidence Interval Pedugaa Parameter. Pedahulua Pedugaa Parameter Popoulai dilakuka dega megguaka ilai Statitik Sampel Mial :. x diguaka ebagai peduga bagi. diguaka ebagai peduga bagi 3. p atau p diguaka ebagai peduga bagi

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

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

Lebih terperinci

UNIVERSITAS GUNADARMA POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN BAHAN AJAR. Oleh : Muhammad Imron H. Modul Barisan dan Deret Hal. 1

UNIVERSITAS GUNADARMA POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN BAHAN AJAR. Oleh : Muhammad Imron H. Modul Barisan dan Deret Hal. 1 BAHAN AJAR POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN Oleh : Muhammad Imo H 0 Modul Baisa da Deet Hal. BARISAN DAN DERET A. POLA BILANGAN. Pegetia Baisa Bilaga Baisa bilaga adalah uuta bilaga-bilaga dega atua tetetu.

Lebih terperinci

BAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA

BAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA BAB VII DITRIBUI AMPLING DAN DEKRIPI DATA 7. Distribusi amplig (samplig distributio) amplig distributio adalah distribusi probabilitas dari suatu statistik. amplig distributio tergatug dari ukura populasi,

Lebih terperinci