Modul 1 Modul 2 Modul 3 Modul 4 Modul 5 Modul 6
|
|
|
- Sonny Gunawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 i B Tijaua Mata Kuliah uku Materi Pokok (BMP) Matematika Aktuaria ii disampaiika dalam sembila modul (pokok bahasa) yag diorgaisasika sebagai berikut. Modul 1. Probabilitas Modul 2. Teori Buga Modul 3. Auitas Pasti Modul 4. Model Survival Modul 5. Auitas Jiwa Modul 6. Asurasi Jiwa Modul 7. Premi Asurasi Jiwa Modul 8. Cadaga Asurasi Modul 9. Model Multi Life da Multi Decremet (Peyusuta Bergada) Buku materi pokok ii membahas bagaimaa memodelka berbagai hal yag meyagkut operasioal perusahaa Asurasi, seperti peetua Premi maupu cadaga Asurasi. Pedekata yag diambil dari buku ii adalah pedekata aalitik, artiya dimulai dari memodelka feomea dasar yag medasari bisis asurasi, seperti pemodela fiasial da juga survival, baru kemudia dilajutka dega membetuk teorema-teorema yag berupaya merumuska perhituga-perhituga operasioal perusahaa Asurasi, seperti premi maupu cadaga. Pada Modul 1, dibahas kosep dasar probabilitas, percobaa, ruag sampel, da kejadia. Bagi pembaca yag telah memahami bagia ii dapat melajutka ke modul berikutya. Pada Modul 2 dibahas megeai dasardasar Matematika Fiasial, seperti kosep Nilai Sekarag (Preset Value), da diskoto. Diharapka setelah pembaca meyelesaika modul ii, pegetahua dasar tetag Preset Value dapat dipahami. Kemudia pembahasa Modul 3 aka megajak utuk mempelajari bagaimaa memperhitugka ilai sekarag dari seragkaia pembayara, seperti pada cicila berkala yag disebut auitas. Pada Modul 4 aka diperkealka kosep model survival. Dega demikia, diharapka aka dapat memahami pemodela survival baik kotiu maupu diskrit, bagaimaa memperhitugka risiko kematia. Modul 5 adalah pegembaga Modul 3 dega diperkuat kosep survival pada Modul 4. Dalam Modul 5 dibahas valuasi (perhituga) pembayara-pembayara yag berheti apabila si pembayar meiggal duia. Dalam Modul 6 dibahas iti dari buku materi
2 pokok ii, yaitu evaluasi pembayara yag terjadi apabila si pembayar meiggal duia yag dapat memodelka pembayara satua bagi tertaggug yag megikuti program Asurasi Jiwa. Dalam Modul 7 dibahas berbagai betuk pembayara premi. Betuk ii memugkika pembayara premi bervariasi atarbesar da durasi pembayara sehigga tidak haya dibayar sekali saja di muka. Dalam Modul 8, dibahas tetag cadaga, yaitu suatu daa yag harus disisihka oleh perusahaa Asurasi gua megatisipasi pembayara klaim di masa depa. Akhirya di Modul 9 dikembagka perluasa dari model-model sebelumya, yaitu model Multi Life da Multi Decremet (peyusuta bergada) yag bergua dalam perhituga asurasi kumpula maupu pada daa pesiu. Akhir kata peulis berharap semoga buku ii dapat bermafaat bagi kepetiga pedidika khususya bidag Aktuaria. Selamat belajar!
3 i Peta Kompetesi Matematika Aktuaria/MATA4450/3 sks Modul 9 Multi Life da Multi Decremet
4 ii
5 iii Modul 1. Probabilitas Pr A Probabilitas dari suatu kejadia A. Daftar Simbol Pr A B Probabilitas bersyarat, yaitu kejadia A terjadi dega syarat kejadia B telah terjadi. Pr A Probabilitas pelegkap atau complemet dari suatu kejadia A yag tidak terjadi. Pr A B Probabilitas A irisa B (A itersectio B) kejadia A da B keduaya terjadi. Pr A B Probabilitas A gabuga B (A uio B kejadia A atau B keduaya terjadi p.d.f. Probability Desity Fuctio atau fugsi desitas probabilitas. E(X) Nilai harapa atau epected value dari rata-rata variabel radom.x. σ Deviasi stadar (SD) dari suatu variabel radom diskrit adalah akar kuadrat dari variasi. σ 2 Variasi (Var) dari suatu variabel radom. μ Rata-rata dari variabel X. μ Rata-rata dari variabel Y. y Modul 2. Teori Buga AV Accumulatio Value atau ilai akumulasi. AV t Nilai kumulasi pada waktu t. i Suku buga omial. m Suku buga omial yag dibayarka m kali setahu, di i maa m bilaga bulat positif > 1 FV Future Value (ilai akumulasi) pada periode ke- PV 0 Preset Value ( ilai sekarag) Modul 3. Auitas Pasti a Nilai sekarag dari auitas akhir (auity-immediate) selama periode. S Nilai akumulasi atau ilai masa medatag dari auitas akhir (auity-immediate) selama periode. v Nilai sekarag di akhir periode pada pembayara periode pertama. v Nilai sekarag utuk pembayara pada periode terakhir.
6 iv a Nilai sekarag dari auitas awal (auity-due) selama periode. S Nilai akumulasi auitas awal (auity-due) selama periode. m Nilai sekarag dari auitas akhir (auity-immediate) a selama periode yag dibayarka m kali setahu. m Nilai akumulasi dari auitas akhir (auity-immediate) s selama periode yag dibayarka m kali setahu. a Nilai sekarag dari auitas akhir tuda selag m tahu, m yag pembayaraya dilakuka selama tahu. m a Nilai sekarag dari auitas awal tuda selag m tahu, yag pembayaraya dilakuka selama tahu. m Nilai akumulasi dari auitas akhir periode, yag s 1 i didiamka m periode setelah pembayara terakhir. a Nilai tuai dari suatu auitas kotiu. s Nilai akumulasi dari suatu auitas kotiu. a Nilai sekarag dari suatu perpetuiti-akhir atau (perputuityimmediate). a Nilai sekarag dari suatu perpetuiti-awal atau (perputuitydue). Ia Nilai tuai dari auitas meaik (Icreasig auity). Is Nilai akumulasi dari auitas meaik (Icreasig auity). Da Nilai tuai dari auitas meuru (Decreasig auity). Ds Nilai akumulasi dari auitas meuru (Decreasig auity). Modul 4. Model Survival st Model survival pada waktu t. F Fugsi distribusi dari variabel radom kotiu X yag meyataka usia higga terjadiya kematia dari suatu kelahira. s( ) fugsi survival merupka peluag yag meyataka seseorag aka bertaha hidup mecapai usia. T Sisa usia dari seseorag saat megikuti produk asurasi, sebagai usia maka yaitu X. jiwa
7 v t t p q tu q K m aka bertaha hidup mecapai usia t. Peluag seseorag yag berusia aka meiggal mecapai usia t. Peluag seseorag yag berusia aka meiggal u tahu kemudia atau meiggal pada usia atara t da t u. Sisa usia diskrit (curtate-future-lifetime), yaitu ilai bilaga bulat terbesar dari T. Peluag seseorag yag berusia Media atau ilai tegah dari sisa usia seseorag. laju kematia (force of mortality). e UDD l 0 l 1 Harapa hidup legkap (complete-epectatio-of-life) yaitu rata-rata lama hidup yag dapat dicapai. Distribusi kematia seragam (Uiform Distributio of Death) Jumlah bayi yag baru lahir, umur bayi-bayi tersebut adalah 0 tahu. Kelompok bayi yag lahir secara bersamaa disebut kohort (cohort), dalam pegertia sejumlah bayi-bayi yag mecapai umur 1 tahu. l Kelompok bayi yag berumur 1 tahu da mecapai usia 2 2 tahu. l Bayakya orag yag bertaha hidup berumur tahu. d 0 d 1 Bayi berumur 0 tahu yag meiggal sebelum mecapai usia 1 tahu. Bayi yag meiggal sebelum mecapai usia 2 tahu. d Bayakya orag berumur tahu yag meiggal sebelum mecapai usia 1 tahu. D Bayakya kematia orag yag terjadi atara usia da. L ( ) Bayakya orag dalam suatu kelompok yag mecapai usia tahu.
8 vi Modul 5. Auitas Jiwa a Auitas jiwa kotiu di maa T adalah usia masa depa T orag yag berusia utuk setiap T 0. a Nilai sekarag dari auitas jiwa kotiu seumur hidup, di maa subscript di belakag a meyataka bahwa auitas berheti saat seseorag berusia tahu. a Nilai sekarag aktuaria dari auitas jiwa berjagka 1 tahu :1. utuk seseorag yag berusia a Nilai sekarag aktuaria dari auitas jiwa berjagka -tahu :. Z a utuk seseorag yag berusia Variabel radom ilai sekarag utuk asurasi dwigua (edowmet) -tahu. Auitas jiwa seumur hidup tertuda -tahu. E Asurasi Dwigua muri yag pembayaraya dilakuka pada akhir suatu periode apabila seseorag hidup sampai periode waktu tertetu. a Nilai sekarag aktuaria dari auitas jiwa da pasti selama : tahu, apabila seseorag masih tetap hidup setelah usia ( + ) tahu. a K 1 Nilai sekarag aktuaria dari auitas awal jiwa seumur hidup, di maa K adalah variabel radom sisa usia bulat dari seseorag yag berusia tahu. a Nilai sekarag aktuaria dari auitas awal jiwa seumur hidup dega pembayara di awal periode bagi seseorag yag berusia tahu da dituda selama -tahu. s Nilai akumulasi dari auitas awal jiwa seumur hidup yag : pembayaraya di awal periode selama -tahu. ( m ) a Nilai sekarag dari auitas jiwa selama setahu yag dibayar m kali. ( m ) a Nilai sekarag dari auitas jiwa awal tertuda tahu dega m-kali pembayara. ( m ) a Nilai sekarag aktuaria utuk auitas jiwa akhir dega m- K J m kali pembayara. Modul 6. Asurasi Jiwa Fugsi mafaat. b v t t Faktor diskoto suku buga saat diterbitkaya polis sampai dega mafaat kematia dibayarka.
9 vii z t T EZ A A 1 : A 1 A : 1 A : m I A DA 1 : Nilai sekarag utuk ilai polis dari pembayara mafaat kematia. Variabel radom sisa usia seseorag yag diasurasika pada usia. Nilai harapa dari variabel radom ilai sekarag aktuaria. Nilai sekarag aktuaria dari asurasi dega pembayara mafaat kematia 1 uit. Nilai sekarag aktuaria asurasi berjagka -tahu dega pembayara mafaat kematia sebesar 1 uit da dilakuka seketika pada saat () megalami kematia. Nilai sekarag aktuaria asurasi seumur hidup. Nilai sekarag aktuaria utuk asurasi jiwa berjagka tahu. Nilai sekarag aktuaria utuk dwigua muri berjagka tahu. Nilai sekarag aktuaria utuk asurasi jiwa seumur hidup dega mafaat kematia meigkat m buah iterval selama jagka waktu asurasi. Nilai sekarag aktuaria utuk asurasi jiwa seumur hidup dega mafaat kematia meuru per tahu. Modul 7. Premi Asurasi Jiwa L Variabel radom ilai sekarag kerugia perusahaa asurasi. P Premi tahua yag dibayarka secara kotiu. P Tigkat mafaat premi tahua utuk asurasi jiwa seumur hidup. P 1 Premi asurasi berjagka -tahu. : P : Premi asurasi dwigua -tahu. P Premi asurasi jiwa seumur hidup tahu h-pembayara. h P : Premi asurasi dwigua -tahu h-pembayara. P 1 Premi asurasi dwigua muri -tahu. :
10 viii Premi auitas jiwa seumur hidup tertuda -tahu. P a P A Premi tahua bersih. m Premi asurasi seumur hidup betuk pecaha dibayar P sebayak m-kali dalam satu periode dega mafaat dibayarka di akhir tahu kematia (diskrit). m Premi asurasi seumur hidup betuk pecaha dibayar P A sebayak m-kali dalam satu periode dega mafaat dibayarka seketika pada saat kematia ( kotiu). m Premi asurasi seumur hidup betuk pecaha terbagi sama P A utuk kasus yag semikotiu. m Premi asurasi dwigua betuk pecaha terbagi sama h P A : berjagka -tahu dega pembayara premi selama h- tahu yag dibayarka sebayak m-kali dalam satu tahuya. A Variabel radom ilai sekarag aktuaria utuk asurasi 1 : berjagka tahu dega satua meuru. Modul 8. Cadaga Premi Notasi aktuaria iterasioal utuk cadaga model tv A kotiu asurasi jiwa seumur hidup. k t kv V h k V m : m A Biaya asurasi terakumulasi. Cadaga dega metode prospektif utuk asurasi diskrit peuh dega pembayara premi tahua da pembayara mafaat di akhir tahu. Cadaga pada akhir tahu ke-k dega h-kali pembayara utuk suatu polis asurasi bila premi dibayarka m-kali dalam setahu utuk asurasi berjagka tahu. Cadaga mafaat asurasi jiwa seumur hidup dega pembayara sebesar 1 saat kematia dari seseorag () yag dibayarka dega auitas terbagi samadi awal. Modul 9. Model Multi Life da Multiple Decremet Fugsi desitas peluag (p.d.f.) bersama dari X da Y. f, y T T y j q t F s, t Fugsi distribusi bersama dari T() da T(y). Peluag peyusuta (decremet ) ke-j terjadi sebelum waktu ke t.
11 i j t Laju peyusuta (force of decremet) ke-j terjadi sebelum waktu ke t. j d Jumlah orag yag gagal karea sebab j selama usia da +. j t p Fugsi peyusuta tuggal terhubug (associated sigle decremet). iid Distribusi salig bebas da idetik (idepedet ad idetically distributed)
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
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
(A.4) PENENTUAN CADANGAN DISESUAIKAN MELALUI METODE ILLINOIS PADA PRODUK ASURANSI DWIGUNA BERPASANGAN
Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 (A.4) PENENTUAN CADANGAN DSESUAKAN MELALU METODE LLNOS PADA PRODUK ASURANS DWGUNA BERPASANGAN Suhartii, Lieda Noviyati, Achmad Zabar
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
II. LANDASAN TEORI. Kajian tentang perhitungan nilai aktuaria yang akan dibayarkan n-kali pertahun
4 II. LANDASAN TEORI Kajia tetag perhituga ilai aktuaria yag aka dibayarka -kali pertahu utuk berbagai produk asurasi jiwa, dapat dilakuka dega terlebih dahulu megetahui beberapa teori-teori dasar terkait
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
ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE
2 ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE Sri Purwati 1, Johaes Kho 2, Aziskha 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika FMIPA Uiversitas Riau email : srii_purwatii@yahoo.co.id
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/
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL
PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL Des Alwie Zayati JurusaMatematika, FMIPA, UiversitasSriwijaya Email : dalwiezayati@yahoo.com ABSTRAK Pemodela asurasi jiwa berdasarka asumsi
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
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
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
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
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,
(A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METODE OHIO PADA PRODUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN
Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 (A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METDE HI PADA PRDUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN Puput
BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN
BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,
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
Peubah Acak. Peubah Acak Diskrit dan Distribusi Peluang. Peubah Acak. Peubah Acak
Peubah Acak Peubah Acak Diskrit da Distribusi Peluag Peubah Acak (Radom Variable): Sebuah keluara umerik yag merupaka hasil dari percobaa (eksperime) Utuk setiap aggota dari ruag sampel percobaa, peubah
BAB III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
BB III PERNCNGN PROGRM PLIKSI 3.1 Peracaga Program Utuk meracag program aplikasi perhituga premi ii dega pedekata Gompertz, peulis megguaka Delphi 7.0 yag dioperasika pada Microsoft Widows 2000. lgoritma
BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
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
MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL
MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL Karmila 1*, Hasriati 2, Haposa Sirait 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika 2 Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam
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.
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
MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK. Oleh Sudianto Manullang, S.Si., M.Sc ABSTRAK
MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK Oleh Sudiato Maullag, S.Si., M.Sc ABSTRAK Peelitia ii bertujua utuk medapatka model premi asurasi jiwa edowme dega megguaka suku
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
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
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
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
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
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.
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
Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 8
Seragam (Uiform) [D1] : Fugsi probabilita Uiform utuk semua ilai. Dimaa merupaka bayakya 1 f ( ) obyek da diasumsika memiliki sifat yag sama. Biomial [D2] : Sifat percobaa Biomial : Percobaa dilakuka dalam
ANALISIS ANUITAS PADA PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA SKRIPSI
ANALISIS ANUITAS PADA PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA SKRIPSI Oleh: LIFARA MARGARETA NIM. 06510055 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG 2010
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
Eksakta: Jurnal Imu-Ilmu MIPA p. ISSN: e. ISSN: Mujiati Dwi Kartikasari
Mujiati Dwi Kartikasari Program Studi Statistika, Uiversitas Islam Idoesia, Jala Kaliurag Km 14,5 Slema, Yogyakarta mujiatikartikasari@uii.ac.id ABSTRACT Premium pricig is oe of importat activities i isurace.
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Model Pertumbuha Betuk ugsi pertumbuha satu jeis spesies pada umumya megguaka otasi ugsi aalitik yag diyataka dalam satu persamaa. Secara umum ugsi pertumbuha meyataka hubuga
BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada
8 BAB III RUANG HAUSDORFF Pada bab ii aka dibahas megeai ruag Hausdorff, kekompaka pada ruag Hausdorff da ruag regular legkap. Pembahasa diawali dega medefiisika Ruag Hausdorff da beberapa sifatya kemudia
PERCOBAAN 4 VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI PROBABILITASNYA
PERCOBAAN 4 VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI PROBABILITASNYA 4.. Tujua : Setelah melaksaaka praktikum ii mahasiswa diharapka mampu : Membedaka data berdasarka jeis variabelya Mapatka mea da varias dari distribusi
MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA
MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA Telah dikeal bahwa X 1, X 2...X sampel radom dari distribusi ormal dega mea µ da variasi σ 2, maka x µ σ/ atau xi µ σ
HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI
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
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,
Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
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.
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN
JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat
Distribusi Sampel Sampling Distribution
Chapter 5 Studet Lecture otes 5-1 Samplig Distributio Pegatar Distribusi mea Sampel dari ilai Rata-rata Distribusi mea Sampel dari ilai Proporsi Chap 5-1 Distribusi sampel adalah f() distribusi dari ratarata
9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK
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
DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL
0 DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL Kita sudah membahas fugsi peluag atau fugsi desitas, baik defiisiya maupu sifatya. Fugsi peluag atau fugsi desitas ii merupaka ciri dari sebuah distribusi, artiya fugsi
JENIS PENDUGAAN STATISTIK
ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka
BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
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
LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang
2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua
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
METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
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
BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
IV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta
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
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
4/15/2009. Arti investasi : a. Hasil penjualan. b. Biaya c. Ekspektasi dan kepercayaan.
Arti ivestasi : a. Hasil pejuala. b. Biaya c. Ekspektasi da kepercayaa. Ivestasi : peigkata barag modal berujud Kekuata Ekoomi Utama; Hasil pegembalia ivestasi yag dipegaruhi oleh struktur ekoomi, biaya
PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
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,
Teorema Nilai Rata-rata
Nilai Kus Prihatoso April 27, 2012 Yogyakarta Nilai Suatu Fugsi Masih igatkah ada tetag ilai rata-rata dari sekmpula bilaga? Berapakah ilai rata-rata dari sebayak bilaga y 1, y 2,..., y? Nilai Suatu Fugsi
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
KONTRAK PERKULIAHAN. Disusun Oleh: Supardi Nani, SE., M.Si
KONTRAK PERKULIAHAN Disusu Oleh: Supardi Nai, SE., M.Si Mata Kuliah : Maajeme Pemasara Kode : 9114-6-0253 Program Studi : Peddika Ekoomi Jurusa : Pedidika Ekoomi Fakultas : Ekoomi da Bisis Jumlah Pertemua
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
Distribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir
BAB 1 Distribusi Sampel, Likelihood da Peaksir 1.1 Sampel Acak Misalka X 1, X 2,..., X sampel acak berukura (radom sample of size ). Fugsi peluag -variat ya adalah f X1,X 2,,X (x 1, x 2,..., x ) = f Xi
Statistika Inferensial
Cofidece Iterval Ara Fariza Statistika Iferesial Populasi Sampel Simpulka (estimasi) tetag parameter Medapatka statistik Estimasi: estimasi titik, estimasi iterval, uji hipotesa 2 1 Proses Estimasi Populasi
II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang
II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI S1 TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS RIAU
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI S1 TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS RIAU 1 Nama Mata Kuliah : Matematika I 2 Kode Mata Kuliah : TSS - 1105 3 Semester : I 4 (sks) : 2 5 Dose Pegampu
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
MODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 11
SMA IPA Kelas BARISAN DAN DERET ARITMATIKA. Betuk umum: a, ( a b), ( a b) ( a b). Rumus suku ke- ( ) a ( ) b a : suku pertama b : beda. Jumlah suku pertama (S ) S ( a ) atau S (a ( ) b) Dega S dapat juga
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /
Pedugaa Parameter 7 Debria Puspita Adriai E-mail : debria.ub@gmail.com / debria@ub.ac.id Outlie Pedahulua Pedugaa Titik Pedugaa Iterval Pedugaa Parameter: Kasus Sampel Rataa Populasi Pedugaa Parameter:
PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai
1. Pegertia Statistika PENDAHULUAN Statistika berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah. Statistika peyajia DATA utuk memperoleh
BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
Ketidaksamaan Chebyshev Hukum Bilangan Besar pada Bisnis Asuransi
Vol. 5, No., 86-9, Jauari 009 Ketidaksamaa Chebyshev Hukum Bilaga Besar pada Bisis Asurasi Georgia M. Tiugki Abstrak Bisis asurasi sagat erat kaitaya dega teori statistik, khususya teori probabilitas (kemugkia)
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
SILABUS PEMBELAJARAN
SILABUS PEMBELAJARAN Sekolah :... Kelas : IX (Sembila) Mata Pelajara : Matematika Semester : II (dua) BILANGAN Stadar : 5. Memahami sifat-sifat da betuk akar serta pegguaaya dalam pemecaha masalah sederhaa
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..
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab
BAB III METODE PENELITIAN Metode peelitia merupaka suatu cara atau prosedur utuk megetahui da medapatka data dega tujua tertetu yag megguaka teori da kosep yag bersifat empiris, rasioal da sistematis.
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
BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.
BAB 1 PENDAHUUAN 1.1 atar Belakag Pada dasarya masalah optimisasi adalah suatu masalah utuk membuat ilai fugsi tujua mejadi maksimum atau miimum dega memperhatika pembatas pembatas yag ada. Dalam aplikasi
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
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi
UJIAN MASUK BERSAMA PERGURUAN TINGGI (UMB - PT) Mata Pelajara : Matematika Dasa Taggal : 06 Jui 009 Kode Soal : 0 0 www.olieschools.ame. Produksi beras propisi P tahu 990 adalah 00 ribu to da sampai tahu
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
RENCANA PROGRAM PEMBELAJARAN KE - 1. : 6 jam pelajaran
RENCANA PROGRAM PEMBELAJARAN KE - 1 Satua Pedidika Mata Pelajara Kelas/Semester Materi Pokok Waktu : SMA N 6 YOGYAKARTA : Matematika : XII IPS/ : Barisa da Deret : 6 jam pelajara 1. Stadar Kompetesi 4.
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
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT
Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag
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
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