APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K"

Transkripsi

1 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH Yun Yulda dan Muhammad Ahsar K Program Stud Matematka Unverstas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yan km. 36 Kampus Unlam Banjarbaru Emal: y_yulda@yahoo.com, m_ahsar@yahoo.com ABSTRAK D dalam paper n dbahas tentang menentukan eksstens dan penyelesaan sstem persamaan lnear dua peubah berbentuk: a x b y c a x b y c a x b y c n n n dengan x dan y blangan bulat, a,a,,an,b,b,,bn,c,c,, cn blangan bulat tak nol, dengan menggunakan aplkas perkongruenan lnear. Kata Kunc: Sstem Persamaan Lnear, Perkongruenan Lnear. ABSTRACT Ths paper dscusses the determnaton of exstenton and soluton of lnear equaton system wth two varables wrtten as: a x b y c a x b y c a x b y c n n n where x, y are ntegers, and a,a,,an,b,b,,bn,c,c,, cn are non-negatve ntegers, usng the applcaton of lnear congruency. Keywords: Lnear Equaton System, Lnear Congruency. () () 4

2 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6. PENDAHULUAN Penyelesaan Sstem () secara umum dapat dlakukan dengan berbaga metode, sepert elmnas, substtus dan lannya, tetap sult menentukan apakah penyelesaan yang dcar merupakan blangan bulat atau bukan, kecual langsung dselesakan dengan metode tertentu tersebut sehngga terlhat jelas setelah penyelesaannya dperoleh. Untuk keperluan n maka penelt akan mengkaj bagamana cara untuk menentukan apakah ada penyelesaan dalam blangan bulat dar sstem persamaan lnear pada sstem () dengan menggunakan aplkas perkongruenan lnear, kemudan dlanjutkan dengan menentukan penyelesaan akhr sstem ().. TINJAUAN PUSTAKA. Keterbagan Berkut n defns dan teorema yang menjelaskan tentang keterbagan. Defns Blangan bulat a membag habs blangan bulat b (dtuls a/b) bla dan hanya bla ada blangan bulat k sehngga b=ak. Jka a tdak membag habs b maka dtuls a/b. Berkut n defns dan teorema yang menjelaskan tentang keterbagan. Teorema Jka a/b dan b/c maka a/c. Teorema Jka a/b dan a/c maka a/(b+c) Teorema 3 Jka a/b maka a/cb, untuk blangan bulat c sebarang. Teorema 4 Jka a/b dan a/c maka a/(bm+cm), untuk sebarang blangan bulat m dan n... Faktor Persekutuan Terbesar (FPB) Faktor-faktor persekutuan dapat dkatakan sebaga pembag-pembag bersama dar dua atau beberapa blangan bulat. Berkut defns faktor persekutuan dab faktor persekutuan terbesar. Defns Suatu blangan bulat d adalah faktor persekutuan dar a dan b bla dan hanya bla d/a dan d/b. 5

3 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 Defns 3 Jka a dan b adalah blangan-blangan bulat yang tdak nol, d adalah faktor persekutuan terbesar dar a dan b (dtuls (a,b) ) bla dan hanya bla b faktor persekutuan dar a dan b. Jka c faktor persekutuan dar a dan b, maka c d Teorema 5 (algortma pembagan) Jka a dan b blangan bulat sehngga b>0 maka terdapat q dan r tunggal anggota blangan bulat sehngga a = bq + r dengan 0 r m..3. Kekongruenan Konsep kekongruenan mempelajar lebh mendalam mengena konsep keterbagan beserta sfat-sfatnya. Kekongruenan merupakan cara lan untuk menelaah keterbagan dalam hmpunan blangan bulat, berkut defns dan teorema tentang keterbagan Defns 4 Jka m suatu blangan bulat postf maka a kongruen dengan b modulo m (dtuls a b(mod m) bla dan hanya bla m membag (a-b). Jka m tdak membag (a-b) maka dkatakan a tdak kongruen dengan b mdulo m. Teorema 6 a b(mod m), dengan m, a dan b blangan bulat jka dan hanya jka ada blangan bulat k sedemkan sehngga a=b+km Teorema 7 Setap blangan bulat kongruen modulo m dengan tepat d antara 0,, 3,..., (m-). Jka a r (mod m) dengan 0 r m, maka r dsebut resdu terkecl dar a modulo m. Defns 5 Hmpunan blangan bulat r, r,...,r m dsebut sstem resdu lengkap modulo m bla dan hanya bla setap blangan bulat kongruen modulo m dengan satu dan hanya satu dantara r, r,...,r m. Teorema 8 a b(mod m) bla dan hanya bla a dan b memlk ssa yang sama jka dbag m. Defns 6 Hmpunan blangan bulat r, r,...,r m dsebut resdu lengkap modulo bla dan hanya bla setap blangan bulat kongruen modulo m dengan satu dan hanya satu dantara r, r,..., atau r m. 6

4 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 Teorema 9 Andakan m blangan bulat postf. Kongruens modulo m memenuh sfat-sfat berkut: () Refleksf : Jka a blangan bulat maka a a (mod m) () Smetrs : Jka a dan b blangan bulat sehngga a b(mod m) maka b a (mod m) () Transtf : Jka a, b dan c blangan bulat dengan a b(mod m) dan b c (mod m) maka a c (mod m). Teorema 0 Jka a, b, c dan m blangan bulat dengan m>0 sedemkan sehngga a b(mod m ) maka () a c b c(mod m ) () a c b c(mod m ) () ac bc(mod m ). Teorema Jka ac bc(mod m ) dan (c,m)= maka a b(mod m ). Teorema m Jka ac bc(mod m ) dan (c,m)=d maka a b(mod ). d.4. Perkongruenan Lner Perkongruenan lner ax b(mod m) akan mempunya solus (penyelesaan) bla dan hanya bla ada blangan bulat k dan x yang memenuh persamaan ax=mk + b. Msalkan r memenuh perkongruenan lner ax b(mod m), maka setap blangan bulat..., (r-3m), (r-m), (r-m), r, (r+m), (r3m),... memenuh perkongruenan tu sebab a(r+km) ar b(mod m) untuk setap blangan bulat k. Dantara blangan-blangan bulat (r+km) dengan k =...,-3, -, -, 0,,, 3,...ada tepat satu dan hanya satu, katakan s, sehngga 0 s m karena tap blangan bulat terletak d antara dua kelpatan m yang berurutan. Jka s = r - km untuk suatu blangan bulat k. Dengan kata lan, s adalah resdu terkecl modulo m yang memenuh perkongruenan ax b(mod m) dan km r ( k ) m untuk suatu blangan bulat k. Dengan kata lan, s adalah resdu terkecl modulo m yang memenuh perkongruenan ax b(mod m). Selanjutnya s dsebut solus dar perkongruenan tu. Teorema 3 Jka (a,m)/b, maka perkongruenan lner ax b(mod m) tdak memlk solus. 7

5 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 Teorema 4 Jka (a,m)=, maka perkongruenan lner ax b(mod m) mempunya tepat satu solus. Andakan solus perkongruenan lner tu tdak tunggal msalkan r dan s masngmasng solus dar ax b(mod m), maka ar b(mod m) dan as b(mod m) Dengan sfat transtf dperoleh bahawa ar as (mod m), karena (a,m)= maka r s (mod m) n berrat m/(r-s) Tap karena r dan s adalah solus dar perkongruenan tu, maka r dan s masngmasng resdu terkecl modulo m, sehngga 0 r m dan 0 s m Dar kedua ketdaksamaan dperoleh bahawa m<r-s<m, tetap m/(r-s) maka r- s=0 atau r = s. In berart bahwa solus dar perkongruenan lner tunggal (terbukt). Teorema 5 [] Jka (a,m)=d dan d/b maka perkongruenan lner ax b(mod m) mempunya tepat d solus..5. Sstem Perkongruenan Lner Berkut n teorema yang menjelaskan tentang sstem perkongruenan lner adalah: Teorema 6 (teorema ssa) Sstem perkongruenan lner x d (mod b), =,, 3,..., k dengan (b, b j )=, untuk setap j memlk solus bersama modulo(b.b.b 3...b k ) dan solus bersama tu tunggal. Bukt: Dengan menggunakan nduks matematk untuk blangan asl k Untuk k= Berart x d modb jelas mempunya solus Untuk k= Berart membentuk sstem perkongruenan lner yatu: x d modb x d dengan b b, modb Sekarang, apakah sstem d atas mempunya solus bersama? Berdasarkan defns perkongruenan lner maka x d modb maka x d kb dengan k adalah blangan bulat, kemudan substtus ke persamaan yang kedua : d kb dmodb kb d d modb (***) 8

6 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 dengan k suatu varabel karena b, b maka perkongruenan (***) n mempunya satu solus untuk k modulo b katakanlah t, maka k = t + k b untuk suatu k memenuh perkongruenan terakhr n. Jad: x d x d kb d d tb mod b b tb k b b t k b b x perkongruenan memenuh untuk k= untuk sstem x d mod b n,,3,,( r ) mempunya solus bersama msalkan solusnya s maka sstem dapat dnyatakan sebaga suatu perkongruenan yatu: x s modb. b. b3... br x d modb r r Sstem d atas mempunya solus bersama mod b b b 3 b r b b b b r b sebab b dan b j salng prma untuk j. 3 r bahwa sstem perkongruenan x d mod b n,,3, r, karena. Sehngga terbukt mempunya solus. Akan dbuktkan bahwa solus tu tunggal Msalkan r dan s adalah solus bersama dar sstem tersebut maka r d modb dan r s 0 s d modb sehngga r s ( d d ) mod b mod b maka b r s untuk =,,..., k. Jad r-s suatu kel[atan persekutuan dar b, b, b3, bk karena, b j b untuk j maka ( ( b, b, b3, b k ) ( rs). Tap r dan s adalah solus perkongruenan, berart r dan s adalah resdu terkecl modulo ( b, b, b3, bk ) sehngga ( b, b, b3, bk )< r-s < ( b, b, b3, bk ). Mengngat bahwa (r-s) adalah kelpatan persekutuan dar b b b b, untuk j dapat dsmpulkan r-s = 0 atau r = s. 3 b k dan b j Jad solus bersama dar sstem x d mod b n,,3, k tunggal., 9

7 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 Teorema 7 [] Sstem perkongruenan lner x b (mod m ), =,, 3,..., k dan M =(m.m... m k ):m, =,, 3,..., k dan s adalah solus M x (mod m ), =,, 3,..., k maka s=a s M +a s M a k s k M k memenuh sstem []. Teorema 8 [] Sstem perkongruenan lner a x a x b (mod m ),,..., r mempunya n n solus jka dan hanya jka sstem persamaan lner a x an xn m y b, y (tdak dketahu) merupakan anggota Z mempunya solus dalam hmpunan blangan bulat. Teorema 9 [] Sstem perkongruenan lner a x b (mod m ), m 0,,, r memlk solus jka dan hanya jka ( a, b ) c,,, n dan ( a b, a b ) a c a c ;, j,, n. 3. METODE PENELITIAN j j j j Metode peneltan yang dgunakan adalah metode stud lteratur. Penelt mengumpulkan buku/bahan bacaan yang berhubungan dengan konsep sstem lnear dua peubah, perkongruenan dan sstem perkongruenan lnear untuk dkaj lebh lanjut. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Dberkan Sstem (), untuk memenentukan penyelesaan Sstem () dengan menggunakan aplkas perkongruenan lnear ada dua langkah yang dlakukan yatu. Menentukan Eksstens penyelesaan blangan bulat Sstem ().. Sstem () dubah dalam bentuk sstem perkongruenan lnear (plh salah satu dalam bentuk varabel x atau y) dengan menggunakan Defns 4 dan Teorema 6. Jka dplh dalam varabel x maka Sstem () menjad a x c modb a x c modb a x c mod b. n n n atau jka dplh varable y maka berbentuk: () 0

8 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 b y c mod a b y c mod a (3) b y c mod a. n n n.. Menentukan eksstens penyelesaan blangan bulat dar sstem perkongruenan lnear yang telah dbentuk. Sstem () mempunya penyelesaan jka dan hanya jka sstem perkongruenan lnear mempunya penyelesaan. In berart Sstem () akan memlk penyelesaan blangan bulat jka Sstem () atau (3) memlk penyelesaan. Untuk keperluan tu maka harus dseldk Sstem () atau (3) terlebh dahulu. Msalkan dplh Sstem (). Sstem () dapat dtuls menjad a x c (mod b ), dengan b 0,,,, n. Sstem () memlk penyelesaan jka dan hanya jka ( a, b ) c,,, n dan ( a b, a b ) a c a c ;, j,, n (lhat kembal Teorema j j j j 9) Jka langkah n terpenuh, Sstem () atau (3) memlk penyelesaan, berakbat Sstem () memlk penyelesaan blangan bulat. Dengan kata lan eksstens penyelesaan blngan bulat Sstem () djamn. Selanjutkan, jka tdak terpenuh maka berhent sampa langkah n.. Menentukan penyelesaan dar Sstem ().. Jka pada langkah djamn eksstens penyelesaan blangan bulat maka kembal ke langkah., dengan mengunakan Sstem () yatu a x c ( mod b ) atau Sstem (3) yatu b y c ( mod a ) dengan,,, n. Kemudan dubah dalam sstem perkongruenan lner yang lebh sederhana yatu koefsen varabel x-nya adalah. Sstem () dapat dubah menjad x d mod e x d mod e x d n mod e n b dengan ketentuan nla e =b untuk kasus pada Teorema atau e untuk kasus s pada Teorema. Sebaga catatan, jka a x c ( mod b ) yang dgunakan maka b b... b dengan,,, n, jka ada nla yang sama maka dgunakan alternatf lan yatu Sstem (3) berbentuk b y c ( mod a ) dengan,,, n, lakukan hal yang sama mengubah koefsen y menjad, dengan catatan a a... a,,,, n. Jka Sstem (3) terdapat modulo yang sama maka penyelesaan tdak dapat dperoleh kesmpulan dengan cara n karena modulo pada sstem perkongruenan yang dbentuk harus tdak (4)

9 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 sama dan salng prma. Jka pada Sstem () atau (3) tdak memenuh karena ada modulo yang sama maka harus dcar alternatf penyelesaan yang lan... Menentukan penyelesaan Sstem () Sstem (4) dapat dtuls menjad x d (mod e),,,, ndengan (e, e j )=, berdasarkan Teorema 6 untuk setap j memlk penyelesaan bersama modulo (e.e.e 3...e n ) dan penyelesaan bersama tu tunggal. Penyelesaan Sstem tunggal, asalkan dperoleh suatu penyelesaan berupa nla x dan y yang tunggal. Kemudan untuk menentukan penyelesaan sstem (), pandang Sstem perkongruenan lnear x d (mod e ),,,, ndan M =(e.e... e n ):e, =,, 3,...,n dan s adalah solus Mx (mod e),,,, n maka s=d s M +d s M d n s n M n memenuh sstem (Teorema 7). Jad penyelesan Sstem () adalah penyelesaan bersama modulo(e.e.e 3...e n ). atau dapat dtulskan x s (mod ( e. e... e n ), ubah nla s dalam perkonruenan palng sederhana, dperoleh nla x sebaga penyelesaan akhr dar Sstem (). Kemudan nla x yang telah dperoleh substtus ke salah satu persamaan pada Sstem () sehngga akan dperoleh nla y sebaga penyelesaan. Jad penyelesaan akhr dar Sstem () dperoleh berupa nla x dan y yang tunggal Aplkas dalam Menentukan Penyelesaan Sstem Persamaaan Berkut beberapa contoh penggunaan aplkas perkongruenan dalam menyelesakan Sstem (). Contoh : Tentukan penyelesaan dalam blangan bulat dar sstem persamaan lner berkut n dengan aplkas perkongruenan lnear: 6 x y 3 (5) 5 x y Penyelesaan Menentukan eksstens penyelesaan blangan, dengan mengubah sstem d atas dalam bentuk perkongruenan berkut 6x 3(mod) (6) 5x (mod ) dengan a =6 b = c =3 a =5 b = c =- syarat : ( a, b ) c

10 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 untuk persamaan pertama terpenuh karena (6,) 3. Untuk persamaan kedua terpenuh karena (5, ). Jad Sstem (5) memenuh syarat. Syarat : ( a b, a b ) a c a c j j j j ( a b, a b ) a c a c (,5) Jad Sstem (5) memenuh syarat. Jad Sstem (5) memlk penyelesaan blangan bulat Langkah kedua menentukan penyelesaan Sstem (5). Perhatkan kembal Sstem (6), dubah menjad: x 0 (mod ) x (mod ) dketahu bahwa: d =0 e = M = d = e = M = sehngga dperoleh perkongruenan: x (mod ) x (mod ) menjad x 0 (mod ) x (mod ) berdasarkan Sstem (7) dperoleh s = 0 dan s = s d. s. M d. s. M = =. Jad penyelesaan sstem (7) adalah x (mod ), karena bentuk n yang sederhana, dperoleh nla s= dalam perkongruenan tdak berubah lag dan berart nla x= sebaga penyelesaan Sstem (5). Kemudan nla x = substtus ke salah satu persamaan pada sstem persamaan lnear sehngga dperoleh nla y= 3. Jad hmpunan penyelesaan sstem (5) adalah {,3}. Contoh :Tentukan penyelesaan dalam blangan bulat dar sstem persamaan lnear berkut n dengan aplkas perkongruenan lnear: xy 5 x3 y 5 3 x y5 x5y 0 (7) (8) 3

11 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 Penyelesaan Menentukan eksstens penyelesaan blangan, dengan mengubah sstem d atas dalam bentuk perkongruenan berkut: x 5(mod ) x 5(mod3) 3x 5(mod) x 0(mod5) menjad x (mod ) x (mod3) 3x 0(mod) x 0(mod5) dengan a = b = c = a = b = 3 c = a 3 = 3 b 3 = c 3 =0 a 4 = b 4 = 5 c 4 = 0 syarat : ( a, b ) c Persamaan pertama terpenuh karena (, ), persamaan kedua terpenuh karena (,3), persamaan pertama terpenuh karena (3,) 0. Untuk persamaan kedua terpenuh karena (,5) 0. Jad Sstem Memenuh syarat Syarat : ( a b, a b ) a c a c j j j j Untuk persamaan pertama dan kedua (3, ) Untuk persamaan pertama dan ketga (, 6) 3 Untuk persamaan pertama dan keempat (5, 4) Untuk persamaan kedua dan ketga (,9) 6 Untuk persamaan kedua dan keempat (5, 6) 4 Untuk persamaan ketga dan keempat (5,) 0 memenuh syarat Jad eksstens penyelesaan blangan bulat dar Sstem (8). (9) 4

12 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 Langkah kedua menentukan penyelesaan Sstem (8). Perhatkan kembal Sstem (9), dubah menjad: x (mod ) x (mod 3) x 0 (mod ) x 0 (mod5) dketahu bahwa d = e = M =5 d = e =3 M =0 d 3 =0 e 3 = M 3 =30 d 4 =0 e 4 =5 M 4 = 6 sehngga dperoleh sstem perkongruenan berkut: 5x (mod ) menjad 0x (mod 3) 30x (mod ) 6x (mod 5) x (mod ) x (mod 3) x 0 (mod ) x (mod 5) berdasarkan sstem perkongruenan lnear d atas dperoleh s = s = s 3 = 0 s 4 = s d. s. M d. s. M d3. s3. M3 d4. s4. M 4 = =35 Jad penyelesaan sstem perkongruenan lnear adalah x 35(mod (.3..5)) x 35(mod 30) x 5(mod 30). karena bentuk n yang sederhana dan dperoleh nla s=5, dan sekalgus nla x= 5 sebaga penyelesaan sstem persamaan lnear. Kemudan nla x=5 substtus ke salah satu persamaan pada sstem persamaan lnear (8) sehngga dperoleh nla y = 0. Jad Hmpunan penyelesaan Sstem (8) adalah {5,0}. 5. KESIMPULAN Penyelesaan Sstem () dengan menggunakan Perkongrueanan lnear terdr dar dua langkah.langkah pertama mentransformas menjad sstem perkongruenan 5

13 Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 lnear. Selanjutnya menentukan eksstens penyelesaan dalam blangan bulat Sstem (), jka dan hanya jka ( a, b ) c,,,, n dan ( a b, a b ) a c a c ;, j,, n. j j j j Jka tdak maka tdak dapat dlanjutkan lag ke langkah berkutnya. Jka eksstens penyelesaan blangan bulat djamn maka dlanjutkan menentukan penyelesaan dar sstem (). 6. DAFTAR PUSTAKA []. Sukarman, H.993. Teor Blangan. Jakarta. Unverstas Terbuka, Depdkbud. []. Smarandache, F Algorthms for Solvng Lner Congruences and Systems of Lner Congruences. Jurnal Gamma year X, Nos.-, october, hal: 5-6. [3]. Ahsar, M. & Soesanto, O Menentukan Solus Persamaan Lner Dophantus (PDL) melalu Solus Perkongruenan Lner. Semnar Nasonal Teor dan Aplkas Statstka: Kemarn, Har n dan Esok, Kerjasama Jurusan Matematka UNM dengan IKAPSTAT ITS, Februar. [4]. Nven, I. 97. An Introducton to the Theory of Numbers. Thrd Edton. New York, Wley. [5]. Rosen, K. H Elementary Number Theory And Its Applcatons. Thrd Edton. New Jersey, Wesley Publshng Company. [6]. Schrjver, A Theory of Lner and Integer Programmng. Amsterdam, Departemen of Econometrcs-Tlburg Unversty. [7]. Wrasto, R.M. 97. Pengantar Ilmu Blangan. Yogyakarta, Yayasan Pembnaan Fke-IKIP Yogyakarta. 6

UJI PRIMALITAS. Sangadji *

UJI PRIMALITAS. Sangadji * UJI PRIMALITAS Sangadj * ABSTRAK UJI PRIMALITAS. Makalah n membahas dan membuktkan tga teorema untuk testng prmaltas, yatu teorema Lucas, teorema Lucas yang dsempurnakan dan teorema Pocklngton. D sampng

Lebih terperinci

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam

Lebih terperinci

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan

Lebih terperinci

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak

Lebih terperinci

PADA GRAF PRISMA BERCABANG

PADA GRAF PRISMA BERCABANG PELABELAN TOTAL SUPER (a, d)-busur ANTI AJAIB PADA GRAF PRISMA BERCABANG Achmad Fahruroz,, Dew Putre Lestar,, Iffatul Mardhyah, Unverstas Gunadarma Depok Program Magster Fakultas MIPA Unverstas Indonesa

Lebih terperinci

APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS

APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS Vol No Jurnal Sans Teknolog Industr APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS Ftr Aryan Dew Yulant Jurusan Matematka Fakultas Sans Teknolog UIN SUSKA Rau Emal:

Lebih terperinci

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang

Lebih terperinci

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381 Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA

BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

DIMENSI PARTISI GRAF GIR

DIMENSI PARTISI GRAF GIR Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka

Lebih terperinci

BILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, )

BILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro, Blangan Ramsey Ss BILANGAN RAMSY SISI DARI r ( P, ) (Ramsey Number from the Sde r ( P, ) ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro Jurusan Matemátca, FMIPA ITS Surabaya mron-ts@matematka.ts.ac.d

Lebih terperinci

SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS

SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d

Lebih terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur

Lebih terperinci

BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi

BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c 6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan

Lebih terperinci

TRANSITIF KLOSUR DARI GABUNGAN DUA RELASI EKUIVALENSI PADA SUATU HIMPUNAN DENGAN STRUKTUR DATA DINAMIS

TRANSITIF KLOSUR DARI GABUNGAN DUA RELASI EKUIVALENSI PADA SUATU HIMPUNAN DENGAN STRUKTUR DATA DINAMIS TRANSITIF KLOSUR DARI PADA SUATU HIMPUNAN Sukmawat Nur Endah Program Stud Ilmu Komputer Jurusan Matematka FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Soedarto, S.H, Semarang 5275 Abstract. A relaton R on set A s an equvalence

Lebih terperinci

SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS

SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 289-297 SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS Suroto Prod Matematka, Jurusan MIPA, Fakultas Sans dan Teknk Unverstas Jenderal Soedrman e-mal : suroto_80@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai ring embedding dan faktorisasi. tunggal pada ring komutatif tanpa elemen kesatuan.

BAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai ring embedding dan faktorisasi. tunggal pada ring komutatif tanpa elemen kesatuan. BAB III PEMBAHASAN Pada bab n akan dbahas mengena rng embeddng dan faktorsas tunggal pada rng komutatf tanpa elemen kesatuan. A. Rng Embeddng Defns 3.1 (Malk et al. 1997: 318 Suatu rng R dkatakan embedded

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K

Lebih terperinci

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI QR TUGAS AKHIR

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI QR TUGAS AKHIR PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI QR TUGAS AKHIR Dajukan sebaga Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sans pada Jurusan Matematka Oleh : IIS ERIANTI

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan

Lebih terperinci

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

Sifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy

Sifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 07 Sfat-sfat Operas Perkalan Modular pada raf Fuzzy T - 3 Tryan, ahyo Baskoro, Nken Larasat 3, Ar Wardayan 4,, 3, 4 Unerstas Jenderal Soedrman transr@yahoo.com.au

Lebih terperinci

Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal

Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal 157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan

Lebih terperinci

KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah

KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk

Lebih terperinci

Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1

Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1 Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan

Lebih terperinci

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR

METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen. BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Latar Belakang

PENDAHULUAN Latar Belakang PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC

PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC Kurnawan *, Rolan Pane, Asl Srat Mahasswa Program Stud S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam

Lebih terperinci

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi. BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7

SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7 ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )

BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F ) 28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

I. PENGANTAR STATISTIKA

I. PENGANTAR STATISTIKA 1 I. PENGANTAR STATISTIKA 1.1 Jens-jens Statstk Secara umum, lmu statstka dapat terbag menjad dua jens, yatu: 1. Statstka Deskrptf. Statstka Inferensal Dalam sub bab n akan djelaskan mengena pengertan

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)

PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) Wrayant ), Ad Setawan ), Bambang Susanto ) ) Mahasswa Program Stud Matematka FSM UKSW Jl. Dponegoro 5-6 Salatga,

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan

Lebih terperinci

PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP

PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP JMP : Volume 1 Nomor 2, Oktober 2009 PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP Tryan dan Nken Larasat Fakultas Sans dan Teknk, Unverstas Jenderal Soedrman Purwokerto, Indonesa

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

Aplikasi Teori Kendali Pada Permainan Dinamis Non-Kooperatif Waktu tak Berhingga

Aplikasi Teori Kendali Pada Permainan Dinamis Non-Kooperatif Waktu tak Berhingga Semnar Nasonal eknolog Inormas Komunkas dan Industr (SNIKI) 4 ISSN : 85-99 akultas Sans dan eknolog UIN Sultan Syar Kasm Rau Pekanbaru, 3 Oktober 1 Aplkas eor Kendal Pada Permanan Dnams Non-Kooperat Waktu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap 5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap

Lebih terperinci

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )

APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi ) APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Transshipmen Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 2)

Penyelesaian Masalah Transshipmen Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 2) ISSN : 69 7 Penyelesaan Masalah Transshpmen Dengan Metoda Prmal-Dual Wawan Laksto YS ) Abstrak Masalah Pemndahan Muatan adalah masalah transportas yang melbatkan sambungan yang harus dlewat. Obektnya adalah

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan

Lebih terperinci

II. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai

II. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai II. TEORI DASAR.1 Transormas Laplace Ogata (1984) mengemukakan bahwa transormas Laplace adalah suatu metode operasonal ang dapat dgunakan untuk menelesakan persamaan derensal lnear. Dengan menggunakan

Lebih terperinci

Bab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak

Bab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak Bab 3 Teor Comonotonc Pada bab n konsep teor comonotonc akan dpaparkan dar awal dan berakhr pada konsep teor n untuk jumlah dar peubah - peubah acak 1. Setelah tu untuk membantu pemahaman akan dberkan

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

ALJABAR LINIER LANJUT

ALJABAR LINIER LANJUT ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada

Lebih terperinci

LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES

LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES Hubungan n akan dawal dar gaya yang beraks pada massa fluda. Gaya-gaya n dapat dbag ke dalam gaya bod, gaya permukaan, dan gaya nersa. a. Gaya Bod Gaya bod

Lebih terperinci

JMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 2013, hal SPEKTRUM PADA GRAF REGULER KUAT

JMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 2013, hal SPEKTRUM PADA GRAF REGULER KUAT JMP : Volume 5 Nomor, Jun 03, hal. 3 - SPEKTRUM PD GRF REGULER KUT Rzk Mulyan, Tryan dan Nken Larasat Program Stud Matematka, Fakultas Sans dan Teknk Unerstas Jenderal Soedrman Emal : rzky90@gmal.com BSTRCT.

Lebih terperinci

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan . Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor

Lebih terperinci

APLIKASI SISTEM LINEAR MAX-PLUS INVARIANT PADA SISTEM PRODUKSI TEMPE SUPER DANGSUL DI YOGYAKARTA

APLIKASI SISTEM LINEAR MAX-PLUS INVARIANT PADA SISTEM PRODUKSI TEMPE SUPER DANGSUL DI YOGYAKARTA APLIKASI SISTEM LINEAR MAX-PLUS INVARIANT PADA SISTEM PRODUKSI TEMPE SUPER DANGSUL DI YOGYAKARTA A7 Hendra Lstya Kurnawan 1, Musthofa 2 1 Mahasswa Program Stud Matematka Jurusan Penddkan Matematka FMIPA

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : JURNA MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : 1410-8518 MASAAH RUTE TERPENDEK PADA JARINGAN JAAN MENGGUNAKAN AMPU AU-INTAS Stud Kasus: Rute Peralanan Ngesrep Smpang ma Eko Bud

Lebih terperinci

Optimasi Perencanaan Hasil Produksi dengan Aplikasi Fuzzy Linear Programming (FLP)

Optimasi Perencanaan Hasil Produksi dengan Aplikasi Fuzzy Linear Programming (FLP) Semnar Nasonal Waluyo Jatmko II FTI UPN Veteran Jawa Tmur Optmas Perencanaan Hasl Produks dengan Aplkas Fuzzy Lnear Programmng (FLP) Akhmad Fauz Jurusan Teknk Informatka UPNV Veteran Jawa Tmur Emal: masuz@upnatm.ac.d

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk

Lebih terperinci

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran

Lebih terperinci

Sistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map Dengan Pertukaran Kunci Diffie-Hellman

Sistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map Dengan Pertukaran Kunci Diffie-Hellman SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Sstem Krptograf Stream Cpher Berbass Fungs Chaos Crcle Map Dengan Pertukaran Kunc Dffe-Hellman A-6 Muh. Fajryanto 1,a), Aula Kahf 2,b), Vga Aprlana

Lebih terperinci

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 33-40, April 2001, ISSN : KLASIFIKASI INTERAKSI GELOMBANG PERMUKAAN BERTIPE DUA SOLITON

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 33-40, April 2001, ISSN : KLASIFIKASI INTERAKSI GELOMBANG PERMUKAAN BERTIPE DUA SOLITON JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No., 33-40, Aprl 00, ISSN : 40-858 KLASIFIKASI INTERAKSI GELOMBANG PERMUKAAN BERTIPE DUA SOLITON Sutmn dan Agus Rusgyono Jurusan Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Pada

Lebih terperinci

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel 4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF

PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN YARAF r Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas Teknolog Industr Unverstas Islam Indonesa Yogyakarya emal: cce@ft.u.ac.d Abstrak

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

BAB IV PEMBAHASAN MODEL BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA

PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA Prosdng Semnar Nasonal Sans dan Penddkan Sans IX, Fakultas Sans dan Matematka, UKSW Salatga, 21 Jun 2014, Vol 5, No.1, ISSN :2087-0922 PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses

Lebih terperinci

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

BAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI

BAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI BAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI. Tentukan banyak blangan bulat dar sampa dengan 0.000 yang tdak habs dbag 4, 6, 7 atau 0. Jawab: Msal: S = {, 2, 3, 4, 5,..., 0.000} a = {sfat habs dbag 4} a 2 = {sfat habs

Lebih terperinci

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM. DENGAN Principal Component Analysis (PCA)

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM. DENGAN Principal Component Analysis (PCA) PROPERT DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN Prncpal Component Analyss (PCA) Oleh : Hanna aa Parhusp, usp, Deva eawdyananto a dan Bernadeta Desnova Kr Program Stud Statstka

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN : JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan

Lebih terperinci