METODE ELEMEN HINGGA UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN SCHRÖDINGER ATOM HIDROGENIK

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "METODE ELEMEN HINGGA UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN SCHRÖDINGER ATOM HIDROGENIK"

Transkripsi

1 METODE ELEMEN INGGA NTK PENYELESAIAN PERSAMAAN SCRÖDINGER ATOM IDROGENIK Pake Padaga vestas Tebuka Supyad A. Akudato vestas Jembe ABSTRACT Te eseac computed te eegy levs ad adal wave fuctos of te ydoge Atom. Te metod used fo computato was FEM fte emet metod. sg te vaatoal metod appoac, FEM was appled to te acto tegal of Scödge equato. Ts lead to te egevalue equato te fom of global matx equato. Te esults of computato wee depeded o bouday of te acto tegal of Scödge equato ad umbe of emets. Fo bouday 0-00a 0 ad 00 emets, tey wee te ealstc ad best coce of computato to te closed aalytc esults. Te computato of fst fve eegy levs esulted E = R, E = R, E = R, E 4 = R ad E 5 = R wee R =.6 ev. Tey ad atve eo ude 0.% to te aalytc esults. Key wods: FEM, ydoge atom, Scödge equato. Taa mkoskops atom doge dega megguaka pesamaa Scödge sejau ta dkejaka dega bak secaa aaltk Nkskov, 004. tuk atom mult ekto, maka solus aaltk yag dgka sebaga pemecaa pesamaa Scödgeya mejad mak umt dpeole da memeluka apoksmas leb lajut. Sala satu apoksmas yag dapat dadops adala meca solus umek megguaka metode umek yag ada. Metode umek pemecaa pesamaa dfeesal msalya pesamaa Scödge yag umum dguaka adala metode fte dffeece FD. Metode umek yag la adala metode eme gga fte emet metods, FEM yag saat mula bayak deksploas da bekembag cepat utuk dteapka pada poblem-poblem fska. Sala satu keba FEM adala dapat dteapka utuk poblem fss dmaa betuk potesalya dalam pesamaa Scödge sagat kompleks da kuag smets Bugo, 995. Pada set yag kam lakuka, sebaga set pedaulua, kam mecoba megguaka metode FEM utuk atom doge yatu megtug tgkat-tgkat eegya secaa fst pcple, yatu memecaka pesamaa Scödge utuk atom doge. asl umek yag dpeole kemuda dbadgka dega asl aaltk yag suda ada.

2 Jual Matematka, Sas, da Tekolog, Volume 7, Nomo, Maet 006, - Solus Aaltk Pesamaa Scödge Atom doge Pesamaa Scödge bebas waktu utuk atom doge dmaa potesalya dyataka dalam satua CGS adala e E m e Dalam sstem koodat bola, pesamaa datas dapat dyataka dega e sθ ψ,θ,φ E,, φ m sθ θ θ s θ φ e Peyesaa legkap secaa aaltk secaa pajag leba ta bayak dbaas dalam buku teks Moa, 00, yag megaslka solus utuk atom doge adala: e,6 E ev,,,... a 0 Itegal Aks Damka sstem fss, bak klask maupu kuatum sebeaya megkut umusa pesamaa dfeesal yag dapat dtuuka da psp aks stasoe yag besfat umum. Dalam al, Eule da Lagage ta membeka suatu famewok utuk meealsaska psp dalam memecaka poblem fska. D dalam mekaka klask, maka azas aks stasoe meyataka utuk sstem kosevatf tegal bekut t b L q, q, t dt 4 t a besfat stasoe Bugo, 995. L adala Lagaga da vaab Λ dsebut dega tegal aks atau sgkatya dsebut aks. Bedasaka syaat batas BC = Bouday Codtos tegal aks Λ dambl pada la ektemum meuut syaat 0 5 Evaluas tegal aks sagat membatu kta dalam megkaj damka sstem kuatum, dalam al pesamaa Scödge, dega megguaka FEM. Metode Eleme gga FEM Kosep dasa yag madas FEM adala psp dsktsas. Secaa umum, dsktsas dapat datka sebaga upaya utuk membag sstem da poblem yag aka dsesaka obyek mejad baga-baga yag leb kecl. Baga-baga yag leb kecl tesebut sajutya dsebut sebaga eme gga. Dsktsas mucul kaea adaya kesulta utuk mempaja sstem secaa kesuua. Pedekata yag seg dguaka utuk meumuska suatu poblem fss ke dalam aalog dsktsas FEM yatu metode Galek da metode vaas Gasoowcz, 995. Peumusa FEM dega megguaka metode Galek ddasaka pada mmas esdu ssa yag tetggal seta suatu solus pedekata dsubstuska ke dalam pesamaa dfeesal da suatu poblem fss. Sedagka metode vaas ddasaka pada la-la stasoe da suatu fugs atau besaa skala yag bekata dega suatu poblem fss utuk medapatka solusya Takappa, 985.

3 Padaga, Metode Eleme gga utuk Peyesaa Pesamaa Scödge Atom dogek Peumusa FEM dalam peta dpl pedekata metode vaas dega megguaka tegal aks yag dpeole da psp aks stasoe. Dega pedekata, peumusa FEM beagkat da defs tegal fugs. Msalka kta mempuya fugs fx yag aka dtegalka dalam sag da xa,xb. Dega metode tapezum kta dapat megtug tegal tetetu dalam betuk jumlaa da eme-eme luas secaa kesuua, sepet pada gamba a. Eleme-eme luas dapoksmas dega sebua kostata atau leb umum sebua polomal Gasoowcz, 995. tuk poblem fss satu dmes dalam daea [xm, xmak] maka petuga tegal aks dapat dlakuka dalam betuk dsktsas ego. Daea tegas dbag mejad eme-eme yag leb kecl yag dsebut eme-eme gga, sepet pada gamba b. Itegal aks meupaka jumlaa tegal-tegal aks tu sed pada masg-masg eme segga dapat dtulska mejad em 6 x m x max a b Gamba. a Itegal fx meupaka jumlaa eme-eme luas d bawa kuva b Daea dsketsas Peeapa azas vaas odal yatu dega memvaaska tegal aks teadap vaab odal msalka ψα*, maka ddapatka pesamaa smulta utuk koefse ψβ yag bum dketau M 0 7 * Bebeapa koefse ψβ dketau da syaat batas BC da dmasukka ke dalam pesamaa smulta. Koefse-koefse yag laya dapat dpeole dega metode matks stada seta la batas dteapka utuk koefse yag besagkuta Gasoowcz, 995. METODOLOGI PENELITIAN Peta yag dlakuka adala peta dalam bdag fska teo-komputas. Metode yag dguaka utuk medapatka ege la atom doge dalam peta adala

4 Jual Matematka, Sas, da Tekolog, Volume 7, Nomo, Maet 006, - pedekata umek umecal appoac dega megguaka metode eme gga fte emet metod, FEM. Dega megguaka kesalaa atf, asl umek beupa ege eeg atom doge dbadgka teadap asl aaltk. EN ET kesalaa atf x E T EN mewakl tgkat-tgkat eeg atom doge secaa umek sedagka ET mewakl tgkat-tgkat eeg atom doge secaa aaltk. Ege eeg atom doge dkataka akuat jka kesalaa atfya kuag da %. Sedagka aalss teadap fugs gombag adal dlakuka secaa kualtatf malu vsualsas gafk. asl petuga umek fugs gombag adal atom doge mempuya kesesuaa yag bak jka smpaga teadap asl aaltkya cukup kecl. ASIL DAN PEMBAASAN Peumusa Metode Eleme gga tuk Poblem Atom doge Baga Radal Dega megambl baga adal da pesamaa dega batasa utuk keadaa s, maka dapat dtulska e m e d d d d ψ E tuk tujua komputas masala atomk, pesamaa d atas dapat dtulska kembal dalam satua yag leb sesua yatu ja-ja Bo ao sebaga satua pajag da Rydbeg R R =.6 ev sebaga satua eeg. d d 0 d d Psp aks stasoe dapat dteapka utuk meuuka betuk dsket da pesamaa Scödge malu pedekata metode vaas[,5,7]. d *' ' * 0 Pada daea asmtotk yatu d =, fugs gombag da tuuaya meglag secaa ekspoesal, segga aga dapat dsesaka secaa umek, maka batas atas tegal aks aus duba begga, = c. Nla c dpl sedemka upa segga fugs gombagya medekat ol d daea asmtotk jau. c 0 d *' ' * 9 4

5 Padaga, Metode Eleme gga utuk Peyesaa Pesamaa Scödge Atom dogek Dega megguaka psp daea dsktsas, maka tegal aks d atas dapat dpekaka dega memeca daea tegas mejad em bua eme kecl satu dmes. tuk daea fss [0, c] sepet gamba bekut. Gamba. Eleme d dalam daea 0, c kua setap eme yatu / c em Eleme ke η ode ode ode R = +η Gamba. Koodat dalam eme Desa, 988 Pesamaa devaluas dalam dsket da utuk eme ke- dapat dyataka d *' ' * 4 0 Fugs gombag ψ pada pesamaa dapat dtepolas dega megguaka tepolas polomal Lagage. Itepolas polomal Lagage yag dguaka memeluka dua bua ode = utuk setap eme, sepet dtujukka pada dbawa. Nη N η N η 0 η Gamba 4. Fugs Lagage utuk tepolas lea-dua ode tap eme Bugo, 995 5

6 Jual Matematka, Sas, da Tekolog, Volume 7, Nomo, Maet 006, - 6 Fugs gombag ψ mejad N N 5 meupaka ttk awal da meupaka ttk ak. Pada Gamba 4 dguaka koodat lokal η dalam sebua eme yag mempuya batas [0,] segga ttk-ttk odal-ya 6 Substus ttk-ttk odal 6 ke dalam fugs gombag 5 ddapatka 7 Da pesamaa dapat dketau bawa fugs tepolas polomal lokal pada ttk awal Nη = - η da pada ttk ak Nη = η. Tuua da fugs gombag ψ adala d d 8 Fakto sebaga deomato mucul akbat tasfomas koodat da mejad η. Jka tegal aks pada sebua eme pesamaa 4 dtulska dalam otas matks buju sagka x, maka *, * 0 d 9 Itegal aks d atas dapat dtulska dalam betuk *, * 0 d maa 6 6

7 Padaga, Metode Eleme gga utuk Peyesaa Pesamaa Scödge Atom dogek = Matks global dapat dbetuk dega mejumlaka kesuua kotbus tegal aks da em bua eme dega syaat bawa ata eme kotu. Dalam epesetas matks, kotutas ata eme megjka pejumlaa eme matks pada, al belaku juga utuk matks. tuk tga eme dapat dgambaka j, j Gamba 5. Matks global da utuk tga eme Dega megguaka deks global sebaga peggat deks lokal maka ode da dalam eme dyataka kembal sebaga ode α = da α +. Demka juga la odal fugs gombag mejad ψα da ψα+. Total tegal aks utuk suu eme ;,,,..., em, Matks global da memlk dmes em+ x em+. Bedasaka psp aks stasoe dega vaas tegal aks teadap * maka * 0 * * Kaea vaas * adala sembaag maka betuk umum pesamaa la ege 0 4 Jad masala la ege aka dpecaka sebaga masala matks malu pesamaa. Vaab yag dca adala la ege ε yag meupaka eeg atom doge dalam satua Rydbeg R. Aalsa Petuga Tgkat-tgkat Eeg Atom doge Dega megguaka kode kompute yag ta dbuat ddapatka la ege yag meyataka tgkat-tgkat eeg atom doge. Pemla kombas da paamete-paameet put yag tepat megaslka tgkat-tgkat eeg atom doge dega akuas yag tgg. Peuls megguaka bebeapa pla kombas paamete-paamete put yatu batas atas tegas c a0 da jumla eme em eme. 7

8 Jual Matematka, Sas, da Tekolog, Volume 7, Nomo, Maet 006, - Gamba 6. Tampla put - output kode kompute Potesal Coulomb dalam tegal aks aka medekat ol utuk yag besa segga mempuya la ege postf. tuk atom doge dmaa ekto tekat pada t boud state maka aya la ege egatf yag djka. Nla ege egatf tesebut meupaka tgkat-tgkat eeg atom doge. Tgkat-tgkat eeg atom doge secaa aaltk dapat dumuska E R 5 dmaa adala blaga kuatum utama. asl petuga tgkat-tgkat eeg atom doge secaa umek da secaa aaltk dalam satua Rydbeg R seta kesalaa atfya dapat dketau secaa lagsug dega kode kompute yag ta dbuat. Aalsa secaa tepsa paamete put batas atas tegas c dlakuka dega membeka put batas atas tegas 00 a0, 00 a0, 500 a0 da 000 a0 dega jumla eme 000. Dapat dlat bawa semak besa batas atas tegas maka semak bayak tgkat-tgkat eeg atom doge yag dapat dtug. Bebeapa tgkat eeg tetgg mempuya kesalaa atf yag cukup besa. al dsebabka kaea pegau syaat batas, dmaa pada = c fugs gombag adal ψc datu bela ol. 8

9 Padaga, Metode Eleme gga utuk Peyesaa Pesamaa Scödge Atom dogek Pegau jumla eme yag dguaka sama petuga em teadap akuas data yag aka daslka dapat dketau dega megaalss asl petuga tgkat-tgkat eeg atom doge secaa umek utuk put c = 00 a0 da em = 00, 600 da 000. Jka jumla eme yag dguaka dalam petuga semak besa maka akuas asl petuga aka semak bak. al dbuktka dega kesalaa atf utuk masg-masg tgkat eeg semak kecl. Sebaga tambaa, jumla eme sagat bepegau teadap lamaya ug tme da kode kompute yag dbuat. al dsebabka kaea jumla eme yag dguaka sama petuga meetuka besaya ode matks global yag aus dtaga. Semak besa jumla eme maka ode matks global juga semak besa, akbatya ug tme yag dbutuka semak lama. Batas atas tegas da jumla eme secaa besama-sama, dyataka dega ukua eme pesamaa juga mempegau akuas asl petuga. Jka dalam petuga sama, maka aka mempuya keadaa dasa goud state yag sama pula. Msalya utuk = yatu pasaga batas atas tegas c da jumla eme em 0 a0 : 0, 00 a0 :00, da 000 a0 : 000 mempuya keadaa dasa yag tepat sama sebesa R dega kesalaa atf %. al dsebabka kaea 0 eme petama dalam petuga bak utuk 0 eme, 00 eme maupu 000 eme, mempuya dstbus eme yag sama pada suu daea kts yag beubuga dega keadaa dasa. Demka juga utuk =/6 yatu pasaga batas atas tegas c da jumla eme em 0 a0 : 0, da 00 a0 : 600 juga mempuya keadaa dasa yag sama sebesa R dega kesalaa atf %. Da dua coto la d atas, dapat dlat bawa = /6 mempuya kesalaa atf yag leb kecl dbadgka =. al beat petuga keadaa dasa utuk = /6 mempuya akuas yag leb bak. Bedasaka la kesalaa atf masg-masg tgkat eeg utuk dua la tesebut da la yag la yatu /, /5 da /0 dapat dsmpulka bawa semak kecl ukua eme maka akuas petuga secaa umek juga semak bak. Taa atom doge basaya aya mbatka bebeapa tgkat eeg petama yatu yatu keadaa dasa da bebeapa keadaa ekstas exctato states petama < 0. Pasaga put batas atas tegas c da jumla eme em 00 a0 : 600, 00 a0 : 000, da 00 a0 : 000 megaslka ege eeg utuk eam tgkat petama dega kesalaa atf kuag da %. Baka utuk pasaga put 00 a0 : 000 sampa sembla tgkat petama mempuya kesalaa atf kuag da %. Jka dtjau aya pada lma tgkat eeg petama saja yatu keadaa dasa da empat keadaa ekstas petama, maka kombas paamete put batas atas tegas c 00 a0 da jumla eme sebayak 000 meupaka pla ealsts da membeka cukup fomas megea tgkat-tgkat eeg atom doge dega akuas yag bak dmaa kesalaa atfya kuag da 0,%. E = R dega kesalaa atf 0,08789%, E = R dega kesalaa atf 0,06%, E = R dega kesalaa atf 0,05059%, E4 = R dega kesalaa atf 0,04565%, E5 = R dega kesalaa atf 0, %. Secaa umum, paamete put yag dguaka sama petuga dapat datu sedemka gga utuk medapatka tgkat-tgkat eeg atom doge dega akuas yag tgg. Tetuya, dega tetap mempeatka spesfkas da kompute yag dguaka. 9

10 Jual Matematka, Sas, da Tekolog, Volume 7, Nomo, Maet 006, - Aalsa Fugs Gombag Radal da Pobabltas Radal Da petuga umek yag ta dlakuka, juga ddapatka fugs ege yag meyataka fugs gombag adal atom doge utuk keadaa s. Secaa aaltk, fugs gombag adal atom doge utuk tga keadaa s yag petama dalam satua atomk a.u dapat dumuska Basde & Joaca, exp / 0 / / exp / 6 / / / 0 / 7 exp / Vsualsas fugs gombag adal atom doge secaa umek da secaa aaltk utuk tga keadaa petama s, s da s utuk pla kombas paamete put Rc = 00 a0 da em 00 dtujukka pada Gamba 7 sampa Gamba 9. Kesesuaa ataa fugs gombag adal atom doge secaa umek da secaa aaltk dapat dketau dega membadgka secaa lagsug malu vsualsas gafk. Sepet alya dalam aalss tgkat-tgkat eeg atom doge, batas atas tegas c da jumla eme em yag dguaka sama petuga sagat mempegau akuas fugs gombag adal yag daslka. Fugs gombag adal atom doge tdak sama dega ol pada = 0. Begtu juga dega tuuaya d / d 0 pada = 0. al dsebabka kaea eeg potesal utuk atom doge bela tak gga pada ttk = 0. tuk la-la yag besa keadaa-keadaa ekstas, fugs gombag adal dpegau ole pembea syaat batas dmaa pada = c fugs gombag adal datu bela ol, c 0. Secaa umum, utuk yag besa tgkat kesesuaa ataa fugs gombag adal atom doge secaa umek da secaa aaltk leb kecl. Msalya utuk batas tegas 0 a0, telat bawa 0 mempuya smpaga yag leb besa jla dbadgka dega 0 da 0 juga mempuya smpaga yag leb besa bla dbadgka dega 0. Bedasaka vsualsas fugs gombag adal atom doge utuk bebeapa pla kombas paamete put, semak besa batas atas tegas yag dbeka maka semak bak kesesuaa ataa fugs gombag adal atom doge secaa umek da secaa aaltk. al teutama telat utuk keadaakeadaa ekstas. Jumla eme yag dguaka juga mempegau akuas fugs gombag adal atom doge yag daslka dmaa semak bayak jumla eme yag dguaka maka semak bak kesesuaa ataa fugs gombag adal atom doge secaa umek da secaa aaltk. al belaku bak utuk keadaa dasa maupu keadaa-keadaa ekstas. Kta ta megtug fugs gombag adal atom doge dmaa kuadat da fugs gombag adal meyataka keapata ekto sebaga fugs da koodat adal. Pobabltas pe satua pajag bawa ekto dapat dtemuka pada jaak da t dsebut fugs dstbus adal Basde & Joaca, 995. D s s 7 0

11 Padaga, Metode Eleme gga utuk Peyesaa Pesamaa Scödge Atom dogek Gamba 7. Fugs Gombag Radal Atom doge utuk = Batas Itegas 00 da Jumla Eleme 00 Gamba 8. Fugs Gombag Radal Atom doge utuk = Batas Itegas 00 da Jumla Eleme 00

12 Jual Matematka, Sas, da Tekolog, Volume 7, Nomo, Maet 006, - Gamba 9. Fugs Gombag Radal Atom doge utuk = Batas Itegas 00 da Jumla Eleme 00 Da vsualsas fugs dstbus adal dapat dketau bawa pobabltas tebesa utuk meemuka ekto pada jaak tetetu sebadg dega. Nla maksmum fugs dstbus adal semak jau da t jka semak besa. Aalss kesesuaa ataa fugs dstbus adal secaa umek da aaltk tdak dbaas dega alasa fugs dstbus adal meupaka kuadat da fugs gombag adal. Atya jka fugs gombag adal secaa umek mempuya kesesuaa yag bak dega asl secaa aaltk maka fugs dstbus adal secaa umek juga mempuya kesesuaa yag bak dega asl aaltk. KESIMPLAN Taa poblem atom doge secaa umek dega megguaka FEM megaslka tgkattgkat eeg da fugs gombag adal atom doge. asl petuga yag ddapatka sagat begatug pada paamete put yag dguaka. Batas tegas da tegal aks pesamaa Scödge da jumla eme, bak secaa tepsa maupu secaa besama sama, sagat mempegau asl petuga umek. Pla kombas batas atas tegas 00 a0 dega jumla eme sebayak 000 membeka tgkat-tgkat eeg atom doge dega akuas yag bak. tuk lma tgkat eeg petama yatu E = R, E = R, E = R, E4 = R da E5 = R dmaa R =.6 ev. Masgmasg tgkat eeg tesebut mempuya kesalaa atf kuag da 0. % teadap asl aaltk.

13 Padaga, Metode Eleme gga utuk Peyesaa Pesamaa Scödge Atom dogek REFERENSI Basde, B.. & Joaca, C. J Pyscs of atoms ad molecules. New Yok: Jo Wley & Sos, Ic. Bugo, J. P Fte emet metod quatum mecacs. ttp:// Dambl 9 Oktobe 004. Gasoowcz, S Quatum pyscs. SA: Jo Wley & Sos, Ic. Moa, L. R. 00. Fte emet ad bouday emet applcatos quatum mecacs. New Yok: Oxfod vesty Pess. Nkskov, G. P Itoducto to te fte eme metod. Lectue Note. vesty of Azau, Japa. Takappa, V. K Quatum mecacs. New D: Wley Easte Lmted.

Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1

Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1 Itegras Metode Itegral Rema Metode Itegral Trapezoda Metode Itegral Smpso Itegras Permasalaa Itegras Pertuga tegral adala pertuga dasar yag dguaka dalam kalkulus, dalam bayak keperlua. Itegral secara det

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR

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

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk

Lebih terperinci

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

Deret Taylor dan Analisis Galat

Deret Taylor dan Analisis Galat Deret Taylor da Aalss Galat Des : Adakata da semua turuaya,,,, meerus d dalam selag [a,b]. Msalka : o є[a,b], maka la-la d sektar o da є[a,b], dapat dperluas dekspas ke dalam deret Taylor :...!...! 1!

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

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

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

Lebih terperinci

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

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

Lebih terperinci

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

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

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

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

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

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 11 Latar Belakag Peelta yag dlakuka oleh Va der Pol pada sebuah tabug trode tertutup, yatu sebuah alat yag dguaka utuk megedalka arus lstrk dalam suatu srkut pada trasmtter da recever meghaslka

Lebih terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

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

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed

Lebih terperinci

PENDUGAAN SELANG KEPERCAYAAN BOOTSTRAP PADA REGRESI NON PARAMETRIK KERNEL

PENDUGAAN SELANG KEPERCAYAAN BOOTSTRAP PADA REGRESI NON PARAMETRIK KERNEL Gust Ngua Ad Wbawa, et al//paadgma, Vol 7 No, Apl 03, lm -8 PENDUGAAN SELANG EPERCAYAAN BOOTSTRAP PADA REGRESI NON PARAMETRI ERNEL Gust Ngua Ad Wbawa, Badd Abap Sta Pegaja Juusa Matematka, FMIPA, Uvestas

Lebih terperinci

Pertemuan VII IV. Titik Berat dan Momen Inersia

Pertemuan VII IV. Titik Berat dan Momen Inersia Baa jar Mekaka Baa Mulat, ST., MT Pertemua V V. Ttk Berat da Mome ersa. Ttk Berat Peampag Mome pertama suatu luasa eleme teradap suatu sumbu d dalam bdag luasa dberka dega produk luasa eleme da jarak tegak

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

KAJIAN METODE ADAMS BASHFORTH MOULTON PADA MASALAH NILAI BATAS SKRIPSI. oleh : ERNI NUR INDAH LESTARI NIM

KAJIAN METODE ADAMS BASHFORTH MOULTON PADA MASALAH NILAI BATAS SKRIPSI. oleh : ERNI NUR INDAH LESTARI NIM KAJIAN METODE ADAMS BASHFORTH MOULTON PADA MASALAH NILAI BATAS SKRIPSI ole : ERNI NUR INDAH LESTARI NIM. 655 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi) B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm

Lebih terperinci

Jurusan Fisika FMIPA Universitas Jember ABSTRAK

Jurusan Fisika FMIPA Universitas Jember ABSTRAK Supyad dkk., Solus Numek Pesamaan SOLSI NERIK PERSAAAN SCRÖDINGER ATO IDROGEN DENGAN ETODE ELEEN INGGA (FINITE ELEENT ETODS) (Numecal Solutons of the Schodnge Equaton of ydogen Atom usng Fnte Element ethod)

Lebih terperinci

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real

Lebih terperinci

ESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER

ESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER Supart da Sudargo Estmas Regres Deret Fourer ESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER Supart da Sudargo 2 ) Jurusa Matematka, FMIPA, Udp 2) Jurusa Ped. Matematka, FPMIPA, IKIP PGRI, Semarag

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma

Lebih terperinci

REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR SEDERHANA MODUL Dra. Sr Pagest, S.U. PENDAHULUAN A alss regres merupaka aalss statstk yag mempelajar ubuga atara dua varabel atau leb. Dalam aalss regres lear dasumska berlakuya betuk ubuga

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian BAB IV HASIL PENELITIAN Hasl peelta berdasarka data yag dperole dar kegata peelta yag tela dlaksaaka ole peelt d MTs Salafya II Radublatug Blora pada kelas VIII A tau ajara 1 11. Data asl peelta tersebut

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB III ISI. x 2. 2πσ BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

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

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

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

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

Lebih terperinci

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala

Lebih terperinci

PENERAPAN INTEGRASI NUMERIK MENGGUNAKAN METODE SEGIEMPAT (RECTANGLE RULE) UNTUK MENGHITUNG LUAS DAERAH TIDAK BERATURAN

PENERAPAN INTEGRASI NUMERIK MENGGUNAKAN METODE SEGIEMPAT (RECTANGLE RULE) UNTUK MENGHITUNG LUAS DAERAH TIDAK BERATURAN Teco.COM, Vol., No., November : -9 PENERAPAN INTEGRASI NUMERIK MENGGUNAKAN METODE SEGIEMPAT (RECTANGE RUE) UNTUK MENGHITUNG UAS DAERAH TIDAK BERATURAN Bowo Nuradyoo, Yuars Raayu Program Stud Tekk Iormatka,

Lebih terperinci

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari: 5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

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

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU Suku Buga Nomal Suku Buga Efektf Hubuga ataa Suku Buga Nomal da Efektf Aus Daa Dskt da Aus Daa Kotyu SUKU BUNGA NOMINAL & SUKU BUNGA EFEKTIF Selama daggap aus daa (peemaa

Lebih terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

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

Lebih terperinci

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

Estimasi Parameter Data Tersensor Tipe I Berdistribusi Loglogistik Menggunakan Maximum Likelihood Estimate dan Iterasi Newton-Rhapson

Estimasi Parameter Data Tersensor Tipe I Berdistribusi Loglogistik Menggunakan Maximum Likelihood Estimate dan Iterasi Newton-Rhapson Estmas Paamete Data Teseso Tpe I Bedstbus Loglogstk Megguaka Maxmum Lkelhood Estmate da Iteas Newto-Rhapso Alfes Fauk Fakultas MIPA, Uvestas Swjaya; emal: alfesfauk@us.ac.d Abstact: Suvval aalyss s oe

Lebih terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka

Lebih terperinci

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

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc & Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

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

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

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

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d

Lebih terperinci

BAB I PENGUAT TRANSISTOR BJT PARAMETER HYBRID / H

BAB I PENGUAT TRANSISTOR BJT PARAMETER HYBRID / H Elektonka nalog BB I PENGUT TRNSISTOR BJT PRMETER HYBRID / H TUJUN Setela mempelaja bab n, nda daapkan dapat: Menca menca penguatan us dengan paamete Menca menca penguatan tegangan dengan paamete Menca

Lebih terperinci

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

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

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

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

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

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge

Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (015 337-350 (301-98X Pt D175 Pemodela Ideks Pembagua Mausa (IPM Povs Jawa mu Dega Megguaka Metode Reges Logstk Rdge Dw Maumee Puta da Vta Ratasa Juusa Statstka, Fakultas

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

MODEL PENGENDALIAN PERSEDIAAN MULTI ITEM DENGAN KEDATANGAN SUPPLY BERTAHAP SERTA MEMPERHITUNGKAN KENDALA ANGGARAN PEMBELIAN BARANG YANG TERBATAS

MODEL PENGENDALIAN PERSEDIAAN MULTI ITEM DENGAN KEDATANGAN SUPPLY BERTAHAP SERTA MEMPERHITUNGKAN KENDALA ANGGARAN PEMBELIAN BARANG YANG TERBATAS Jual ekolog Idust Vol. IV No. 1 Jaua 000 : 3-34 MODEL PENGENDALIAN PERSEDIAAN MULI IEM DENGAN KEDAANGAN SUPPLY BERAHAP SERA MEMPERHIUNGKAN KENDALA ANGGARAN PEMBELIAN BARANG YANG ERBAAS RZ Abdul Azz Juusa

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam. pernyataan matematis (Widowati & Sutimin, 2007 : 1).

BAB II LANDASAN TEORI. merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam. pernyataan matematis (Widowati & Sutimin, 2007 : 1). BAB II LANDASAN EORI.. Model Matematka Model Matematka merupaka represetas matematka yag dhaslka dar pemodela Matematka. Pemodela Matematka merupaka suatu proses merepresetaska da mejelaska permasalaha

Lebih terperinci

BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA

BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA 3. Pegkodea Matrks Ketetaggaa Matrks ketetaggaa A adaah matrks smetr, sehgga, dega memh semua eeme pada dagoa utama da eeme-eeme dbawah dagoa utama, maka aka

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE RISI IKLUSI- EKSKLUSI ICLUSIO- EXCLUSIO RICILE rsp Iklus-Eksklus Ada berapa aggota dalam gabuga dua hmpua hgga? A A = A A - A A Cotoh Ada berapa blaga bulat postf lebh kecl atau sama dega 00 yag habs dbag

Lebih terperinci

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

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange Praktkum 0 Iterpolas Polomal da Lagrage PRAKTIKUM 0 Iterpolas Polomal da Lagrage Tuua : Mempelaar berbaga metode Iterpolas ag ada utuk meetuka ttkttk atara dar buah ttk dega megguaka suatu fugs pedekata

Lebih terperinci

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

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

Lebih terperinci

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit) Jural Sas Matematka da Statstka, Vol., No. I, Jauar ISSN - Peyelesaa Sstem Persamaa Ler Kompleks Dega Ivers Matrks Megguaka Metode Faddev Cotoh Kasus: SPL Kompleks da Hermt F. rya da Tka Rzka, Jurusa Matematka,

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2 INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas

Lebih terperinci

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2 INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau

Lebih terperinci

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

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

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

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi. TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci