INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL"

Transkripsi

1 INTERVAL KREDIBEL BAYESIAN OBYEKTIF DARI PARAMETER POPULASI BERDISTRIBUSI POISSON DAN EKSPONENSIAL A Sawa Program S Mamaka Isr a Saska Faklas Sas a Mamaka Uvrsas Krs Saya Wacaa Jl Dpogoro 5-6 Salaga 57 Iosa Emal korspos : [email protected] ABSTRAK Mo sask Baysa obyk masarka paa pmlha pror a gs krga r shgga mghaslka smas rval krbl yag haya rgag paa aa a poplas aggapa. Dalam makalah aka jlaska pa rval krbl baysa obyk ar paramr bla sampl aggap brasal ar poplas yag brsrbs Posso aa yag brsrbs ksposal. Kywors: pror Jry loss co srbs posror rsc scrpacy loss co crbl rval Baysa obyk. PENDAHULUAN Irval krbl crbl rval lah jlaska alam makalah Sawa 9 paa kass srbs Broll. Dalam makalah aka jlaska k kass srbs Posso a srbs ksposal. DASAR TEORI Dalam paaga Baysa srbs posror mrpaka gabga ar ormas yag saka olh aa a ormas pror rlva yag rsa. Aka ap apabla ak rsa ormas pror maka plh gs ormav pror arya gs pror yag brpgarh mmm paa gs posror. Rrc pror apa gaka sbaga pror yag brpgarh mmal paa srbs posror. Dalam kass ms sa rrc pror mrpaka pror Jry. Dga mggaka pror maka pylsaa masalah smas haya rgag paa mol aggapa a aa pgamaa shgga smas k yag mggaka mo amaka sbaga smas k Baysa obyk. Msalka sampl =... rr ar pgamaa ar M { p X } a msalka { } aalah gs krga skrpas rsk rsc scrpacy loss yag ra jka gaka sbaga proy k. Dalam hal paramr mrpaka paramr sac. Esmas k rsk k paramr aalah * arg m ya aalah la paramr yag mmmalka harapa gs krga skrpas rsk ar rrc posror ya ga { } p a aalah rrc pror brsama ar ga mrpaka kaas yag mja prhaa Braro a Jarz 3. 73

2 74 Irval krbl rsk rsc crbl rgo ska sbaga rval krbl yag mmpya lows posror loss yag brkaa ga pggaa gs krga posror rkcl skrpas rsk a rrc pror yag brssaa. Irval krbl rsk q% q-crbl rgo rsc aalah hmpa baga R* q = R* q ar rag paramr shgga mmh q R q * k sap R* q a k sap j R* q rsk saskya mmpya sa j ga aalah harapa gs krga rrc posror sbaga proy k la ar paramr yag brka paa prsamaa Braro 5. Prsamaa mmpya bk yag prhgaya scara aalk aklah mah am ga mggaka gras mrk hal ga mah apa lakka. Poplas Posso Msalka mlk sampl... ar poplas brsrbs Posso ga gs probablas probably co k =... a >. Dskrpas rsk ar srbs ksposal aalah ] m[ ga l l l l l = l. Kara gs kpaaa probablas aalah maka l l l shgga

3 75 a. Akbaya ormas Fshr yag prolh aalah ] [ ] [ ] [ X E X E E I a sampg rrc pror ar paramr aalah = -/. Fgs lklhoo ar sampl... aalah L. Hal brar bahwa L /... shgga rrc posror yag rka aalah /... ga. Akbaya prolh sask rsk /.... Poplas Eksposal Msalka mlk sampl... ar poplas brsrbs ksposal ga gs kpaaa probablas probably sy co k > a >. Dalam hal skrpas rsk ar srbs ksposal aalah ] m[ ga l = l. Dapa bkka bahwa rrc pror ar paramr yag mja prhaa aalah = - a rrc posror yag rka aalah.... Akbaya prolh sask rsk... ga Braro 9. HASIL DAN DISKUSI Kass Dsrbs Posso Apabla brka kra sampl a sask ckp ga sampl aggap brasal ar poplas Posso maka apa ka rval krbl k paramr ya rval hmpa baga ar rag paramr yag mmh. Paa Gambar brka gambar yag mrpaka hasl prhga rsk sask jka brka bbrapa la a yag

4 mghaslka MLE yag sama k paramr ya 4 bsra ga rval krbl 95 % k paramr. Hal brar lbar rval krbl 95 % k masg-masg kass brr-r aalah a. Dmka jga paa Gambar brka gambar yag mrpaka hasl prhga rsk sask yag mghaslka MLE k paramr ya 5. Lbar rval krbl 95 % k masg-masg kass brrr aalah a 48. Akbaya spr yag harapka mak bsar kra sampl aka mak smp rval krbl yag prolh. a = =4 rval krbl : 9 84 b =5 = rval krbl : rsc sascs rsc sascs ha ha c = =4 rval krbl : =5 = rval krbl : rsc sascs 3 rsc sascs ha ha Gambar. Sask rsk k ap-ap kmgka a rval krbl yag prolh jka brka a k masg-masg kmgka. Dalam hal smaya mmpya MLE = 4. a = = rval krbl : b =5 = rval krbl : 6 43 rsc sascs 5 5 rsc sascs ha 3 4 ha c = = rval krbl : 78 8 =5 = rval krbl : rsc sascs 5 5 rsc sascs ha ha Gambar. Sask rsk k ap-ap kmgka a rval krbl yag prolh jka brka a k masg-masg kmgka. Dalam hal smaya mmpya MLE =. 76

5 Kass Dsrbs Eksposal Uk kra sampl a sask ckp yag brka ga sampl aggap brasal ar poplas ksposal maka apa ka rval krbl k paramr. Paa Gambar 3 myaaka hasl prhga rsk sask jka brka bbrapa la a yag mghaslka MLE yag sama k paramr ya. Hal brar lbar rval krbl 95 % k masg-masg kass brr-r aalah a 6 Dmka jga paa Gambar 4 brka gambar yag mrpaka hasl prhga rsk sask yag mghaslka MLE k paramr ya 5. Lbar rval krbl 95 % k masg-masg kass brr-r aalah 64 3 a 55. Dalam kass jga brlak sa bahwa mak bsar kra sampl aka mak smp rval krbl yag prolh. a = =5 shgga rval krbl : 3.58 b =4 = shgga rval krbl : IrskSask 3 4 IrskSask Tha Tha c =8 =4 shgga rval krbl : =6 =8 shgga rval krbl : 7.3 IrskSask 3 4 IrskSask Tha Tha Gambar 3. Sask rsk k ap-ap kmgka a rval krbl yag prolh jka brka a k masg-masg kmgka. Dalam hal smaya mmpya MLE =. a = = shgga rval krbl : 5 89 b =4 =8 shgga rval krbl : Irsk Sask Irsk Sask Tha Tha c =8 =6 shgga rval krbl : =6 =3 shgga rval krbl : Irsk Sask Irsk Sask Tha Tha 77

6 Gambar 4. Sask rsk k ap-ap kmgka a rval krbl yag prolh jka brka a k masg-masg kmgka. Dalam hal smaya mmpya MLE = 5. KESIMPULAN Irval krbl ga mo Baysa obyk apa ka k paramr poplas bla sampl aggap brasal ar poplas yag brsrbs Posso aa yag brsrbs ksposal. Pla apa jga kmbagka k kass srbs-srbs poplas yag la map sa asmpokya. DAFTAR PUSTAKA [] Braro J. M. 5 Irsc Crbl Rgos : A objcv Baysa Approach o Irval Esmao Ts 4 : [] Braro J. M. a M. A. Jarz 3 Irsc Esmao Baysa Sascs 7 Oor : Uvrsy Prss. [3] Sawa A. 9 Crbl Irval Baysa Obyk Prosg Smar Nasoal Mamaka Uvrsas Kaolk Parahyaga Bag. 78

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES DALAM PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL

PERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES DALAM PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL Bult Ilmah Mat. Stat. a Trapaya (Bmastr) Volum, No. (3), hal. 5 56. PRBANDINGAN MTOD MAXIMUM LIKLIHOOD STIMATION (ML) DAN MTOD BAYS DALAM PNDUGAAN PARAMTR DISTRIBUSI KSPONNSIAL Dw Nurlala, Daa Kusaar,

Lebih terperinci

ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF

ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF Adi Stiawa ([email protected]) Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya Wacaa Jl Dipogoro 52-6 Salatiga 57, Idosia Abstrak Estimasi

Lebih terperinci

INFERENSI PARAMETER SIMPANGAN BAKU POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF

INFERENSI PARAMETER SIMPANGAN BAKU POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF INFERENSI PARAMETER SIMPANGAN BAKU S - POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF Adi Setiawan Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana, Jl Diponegoro

Lebih terperinci

KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2

KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2 Kaa Kovrgs Barsa Ruag Norm-(-) Dga KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(-) DENGAN Faratul Masruroh Era Aprla Sao 3 Jurusa Matmatka FMIPA Isttut Tkolog Spuluh Nopmbr Surabaa 3 Jl. Arf Rahma Hakm Kampus

Lebih terperinci

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.1, Februari 2012

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.1, Februari 2012 IfJal Ilmah Pogam d Mamaka TKIP lwag Badg Vol No Fba PNRAPAN MTOD BARAN PIVOT DALAM PNURUNAN RUMU TAKIRAN INTRVAL DARI KOFIIN RGRI LINAR DRHANA Olh : Na Hhao Jsa Pddka Mamaka FPMIPA UPI Absak Rgs mpaka

Lebih terperinci

ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI DI INDONESIA SEBELUM DAN SETELAH KRISIS MONETER (1990 : : 4)

ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI DI INDONESIA SEBELUM DAN SETELAH KRISIS MONETER (1990 : : 4) j j hh j j hh j j hh j j hh j j hh hh jajc h jajc h jajc h jajc h jajc h hh c ja h c ja h c ja h c ja h c ja h hh c ja h h c ja h h c ja h h c ja h h c ja h h hh j j ANALISIS PERKEMBANGAN LAJU INFLASI

Lebih terperinci

Distribusi Poisson Tergeneralisasi Tak Terbatas dan Beberapa Sifat-Sifatnya ( Suatu pengembangan teori statistika matematika)

Distribusi Poisson Tergeneralisasi Tak Terbatas dan Beberapa Sifat-Sifatnya ( Suatu pengembangan teori statistika matematika) Dstrbs osso Trgralsas Ta Trbatas da Bbrapa SfatSfatya Sat pgmbaga tor statsta matmata tjah Solah Tgg Agama Islam Ngr STAIN rworto Jl A Ya No 4A rworto Abstra Dstrbs osso dmbaga mjad Dstrbs osso Trgralsas

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM INFERENSI PARAMETER POPULASI SERAGAM

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM INFERENSI PARAMETER POPULASI SERAGAM PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM INFERENSI PARAMETER POPULASI SERAGAM Adi Setiawan Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-6

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK FUNGSI DISTRIBUSI FOUR-PARAMETER GENERALIZED-t

KARAKTERISTIK FUNGSI DISTRIBUSI FOUR-PARAMETER GENERALIZED-t Jural -DuMah Volum No Jauar 6 Hlm 8- KARAKTERISTIK FUNGSI DISTRIUSI FOUR-PARAMETER GENERALIZED- Rahma Cahad Warsoo Musoa Usma Da Kurasar Pddka Mamaka STKIP Muhammadah Prgswu Emal: rahma_cahad@ahoocom Mamaka

Lebih terperinci

PEMBAURAN dan PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL 2 k SKRIPSI

PEMBAURAN dan PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL 2 k SKRIPSI PEMBAURAN da PERULANGAN FRAKSIONAL DALAM RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL k SKRIPSI Dajka tk Mmh Salah Sat Syarat Mmprolh Glar Sarjaa Sas (S.s) Program Std Matmatka Dss olh : C. Btart No Srya NIM : 003409

Lebih terperinci

S - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner

S - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S - Pgguaa Mtod Baysia Obyktif dalam Aalisis Pgukura Tigkat Kpuasa Plagga Brdasarka Kusior Adi Stiawa Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB ADASA TEORI. Varabl Varabl adalah arar ag aa d obsrvas dar u amaa. Varabl dalam pla mrupaa suau arbu dar slompo obj ag dl da mml varas aara sau obj dga obj ag la dalam lompo rsbu, msala gg bada da

Lebih terperinci

USAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI

USAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K O N V E K S I P A K A I A N J A D I P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H (

Lebih terperinci

Maximum Likelihood Estimation Model Linear dan Log-Linear dalam Regresi Poisson

Maximum Likelihood Estimation Model Linear dan Log-Linear dalam Regresi Poisson Prosdg Sar Nasoal Pla Pdda da Prapa MIPA Faulas MIPA Uvrsas Ngr Yogaara 6 M 9 Mau lhood Esao Modl ar da og-ar dala Rgrs Posso Yul Wbawa Jaa Nugraha Jurusa Sasa FMIPA-UII Kapus Trpadu UII Jl Kalurag KM

Lebih terperinci

LAMPIRAN 2 TABULASI DATA RESPONDEN

LAMPIRAN 2 TABULASI DATA RESPONDEN TABULASI DATA RESPONDEN 1 Lampiran 2 Tabulasi Data Responden Data Responden Siswa Kelas X IIS SMA Negeri Bandung No. Hasil Jenis Sekolah Subjek Resp Belajar (Y) Kelamin Usia 1 SMAN 13 Bandung AA 60 P 14

Lebih terperinci

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg

Lebih terperinci

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL

RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas

Lebih terperinci

b. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n.

b. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n. 0 DISTRIBUSI POISSO Distribusi Poisso ii diprolh dari distribusi biomial, apabila dalam distribusi biomial brlau syarat-syarat sbagai briut: a. baya pgulaga sprimya sagat bsar ( ). b. pluag trjadiya pristiwa

Lebih terperinci

PENERBITAN IJAZAH UNIVERSITAS RIAU

PENERBITAN IJAZAH UNIVERSITAS RIAU STANDARD OPERASIONAL PROSEDUR (SOP) PENERBITAN IJAZAH UNIVERSITAS RIAU Idas Pmbuaa Taggal Trb Eds I : 1 Dsmbr 2017 Taggal Trb Eds II : - Saus Rvs : 00 Dsusu Olh : Tm BAK UNRI Dprksa da dsuju olh : Kpala

Lebih terperinci

A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n... 9

A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n... 9 P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K E R U P U K I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R

Lebih terperinci

APLIKASI STATISTIKA DALAM BIDANG KESEHATAN DENGAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL

APLIKASI STATISTIKA DALAM BIDANG KESEHATAN DENGAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL APIKASI SAISIKA DAAM BIDANG KESEHAAN DENGAN EGESI OGISIK ODINA oha Bdhaa* [email protected] SIKES Kota Sabm Abstra Dalam mta varabl-varabl prdtor yag brpgarh trhadap varabl rspo dmaa varabl rspo brsala

Lebih terperinci

m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN LELE

m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN LELE P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A R A N I K A N L E L E P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A

Lebih terperinci

Bab III Aplikasi Teori Kontrol H 2 Pada Sistem Suspensi

Bab III Aplikasi Teori Kontrol H 2 Pada Sistem Suspensi Bab III Alikasi Tori Kotrol H Pada Sistm Sssi 36 Bab III Alikasi Tori Kotrol H Pada Sistm Sssi Pggaa tori kotrol H tlah bayak digaka Olh kara it brikt ii aka dirkalka da macam alikasi tori kotrol H ii

Lebih terperinci

BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT Catata Kuliah EL Aalisis Numrik BAB HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT. Pgatar Mtod Numrik Ktika kita mylsaika prsamaa-prsamaa matmatika di maa torma-tormaya masih dapat ditrapka, solusi aalitik atau solusi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. atas itulah yang dikenal dengan nama sistem.

BAB 2 LANDASAN TEORI. atas itulah yang dikenal dengan nama sistem. BAB LANDASAN TEOR. To Slas Slas ag jga apa sb pgasa aalah aa ggabaka opas-opas ag ja paa bbaga aca aslas aa poss ag ja paa khpa aa ga ggaka baa kop Law a Klo, 000, p. Faslas aa poss ag sbka aas lah ag

Lebih terperinci

Pendekatan Bayes Empirik Pada Pendugaan Statistik Area Kecil Berbasis Model Poisson-Gamma Dengan Peubah Penyerta

Pendekatan Bayes Empirik Pada Pendugaan Statistik Area Kecil Berbasis Model Poisson-Gamma Dengan Peubah Penyerta Pnkaan Bas mprk Paa Pnugaan Sask Ara Kcl Brbass Mol Posson-Gamma Dngan Pubah Pnra Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Absrak Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara kcl ang apa

Lebih terperinci

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.

DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma. DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:

Lebih terperinci

PENENTUAN ALOKASI PESANAN BAHAN BAKU DENGAN INTEGRASI METODE FUZZY-TOPSIS DAN MULTI CHOICE GOAL PROGRAMMING DI PT. DJARUM KUDUS

PENENTUAN ALOKASI PESANAN BAHAN BAKU DENGAN INTEGRASI METODE FUZZY-TOPSIS DAN MULTI CHOICE GOAL PROGRAMMING DI PT. DJARUM KUDUS Jural SIMETRIS Vol 6 No Novmbr 5 ISSN: 5-98 PENENTUN LOKSI PESNN BHN BKU ENGN INTEGRSI METOE FUZZ-TOPSIS N MULTI CHOICE GOL PROGRMMING I PT JRUM KUUS aa Puspa Sar Fakulas Tkk Program Su Tkk Iusr Uvrsas

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

INFERENSI PARAMETER MEAN POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF

INFERENSI PARAMETER MEAN POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF INFERENSI PARAMETER MEAN POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF Adi Setiawan Program Studi Matematika Industri dan Statistika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana Jl

Lebih terperinci

USAHA PENANGKAPAN IKAN PELAGIS DENGAN ALAT TANGKAP GILLNET

USAHA PENANGKAPAN IKAN PELAGIS DENGAN ALAT TANGKAP GILLNET P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N A N G K A P A N I K A N P E L A G I S D E N G A N A L A T T A N G K A P G I L L N E T P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L (

Lebih terperinci

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL Robah P Rahaat da Tatk Wdhah Juusa Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Pof. H. Sodato, S.H, Smaag 575 Abstat. Logt umulatv modl s usd to dsb th latoshp btw a spos vaabl

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF. Adi Setiawan

PENGUJIAN HIPOTESIS DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF. Adi Setiawan PENGUJIAN HIPOTESIS DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF Adi Setiawan Program Studi Matematika Industri dan Statistika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana Jl Diponegoro 5-6 Salatiga

Lebih terperinci

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol, No, Sp 0 ISSN: 0-98X A-5 Papa Mol P Cool MPC paa Kapal Aoplo a aa T S Aa Sola, Kaa, a Sba Ja Maaa, Fala Maaa a Il Paa Ala, I Tolo Spl Nopb ITS Jl A Raa Ha, Sabaya 60 Eal:

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

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

TE Dasar Sistem Pengaturan

TE Dasar Sistem Pengaturan TE09346 Daar Stem Pegatura Peracaga otroler : otroler Prooroal Itegral Dfereal Ir. Jo Pramujato, M.Eg. Jurua Tekk Elektro FTI ITS Tel. 594730 Fax.59337 Emal: [email protected]. Daar Stem Pegatura 06 Objektf:

Lebih terperinci

5 S u k u B u n g a 1 5 %

5 S u k u B u n g a 1 5 % P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) U S A H A A B O N I K A N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) U S A H A A B O N I K A N B A N K I N D O N E S I A K A

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

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

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER

LOGO ANALISIS REGRESI LINIER LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres

Lebih terperinci

PENDEKATAN BAYES EMPIRIK PADA PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL BERBASIS MODEL POISSON-GAMMA DENGAN PEUBAH PENYERTA 1)

PENDEKATAN BAYES EMPIRIK PADA PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL BERBASIS MODEL POISSON-GAMMA DENGAN PEUBAH PENYERTA 1) PNDKATAN BAS MPIRIK PADA PNDUGAAN STATISTIK ARA KCIL BRBASIS MODL POISSON-GAMMA DNGAN PUBAH PNRTA ) Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t}

TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t} Elm Dasar Modl Atria. TEORI ANTRIAN Aktor utama customr da srvr. Elm dasar :. distribusi kdataga customr.. distribusi waktu playaa. 3. disai fasilitas playaa (sri, parall atau jariga). 4. disipli atria

Lebih terperinci

0,8 9 0,9 4 1,2 4 7,1 6 %

0,8 9 0,9 4 1,2 4 7,1 6 % P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) E M P I N G M E L I N J O P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) E M P I N G M E L I N J O B A N K I N D O N E S I A K A

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 IV DATA DAN ANALISA

BAB IV DATA DAN ANALISA BAB IV DATA DAN ANALISA Pngujian yang dilakukan brupa pngujian masa hidup (lifim) cahaya dari 0 uni lampu DC 4,8 Vol olh hardwar yang lah dirancang. Hasil pngujian ini akan dianalisa raa-raa lifim µ dari

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

P r o f i l U s a h. a A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n H a r g a...

P r o f i l U s a h. a A s p e k P a s a r P e r m i n t a a n H a r g a... P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) I N D U S T R I S O H U N P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H

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

V. PENDEKATAN BAYES PADA MODEL ACAK

V. PENDEKATAN BAYES PADA MODEL ACAK 7 V PEDEKT BYES PD MODEL CK 5 Pdahulua Pada aak kasus, srgkal dapat dprolh foras awal ttag paratr ag aka dduga Saga cotoh adalah pada kasus pdugaa produkttas taaa hortkultura ag tlah dahas pada Ba Pada

Lebih terperinci

DAFTAR SISA PANJAR YANG TELAH DIKEMBALIKAN KEPADA PENGGUGAT/PEMOHON BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG

DAFTAR SISA PANJAR YANG TELAH DIKEMBALIKAN KEPADA PENGGUGAT/PEMOHON BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG BULAN JANUARI TAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG Mengetahui, Lebong, 31 Januari 2012 BULAN FEBRUARITAHUN 2012 OLEH PENGADILAN AGAMA LEBONG 1. 0001/Pdt.G/2012/PA.Lbg RA Bin N X RPW BINTI SU Rp. 690.000,-

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Dewasa ini industri asuransi telah menjadi suatu bidang usaha yang menarik dan mempunyai peranan yang tidak kecil dalam perekonomian. Keberadaan industri

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 59 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil data survai dan analisis yang dilakukan pada lahan parkir Rumah Sakit Umum Daerah RAA Soewondo Pati selama 3 hari dapat diambil kesimpulan

Lebih terperinci

BAB IV METODE BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI ASIA

BAB IV METODE BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI ASIA BAB IV : METODE BIOMIAL UTUK PEETUA HARGA OPSI ASIA 35 BAB IV METODE BIOMIAL UTUK PEETUA HARGA OPSI ASIA Pada bab ii aka dibahas sat pedekata merik tk peeta harga opsi Asia, khssya opsi Asia dega rata-rata

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Flowchart Penelitian Gambar 3.1 Flowchart Diagram 36 37 3.2 Langkah-Langkah Penelitian Metodologi penelitian merupakan tahapan yang harus ditetapkan sebelum melakukan penelitian,

Lebih terperinci

PROSIDING ISBN :

PROSIDING ISBN : PROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 METODE FINALTI UNTUK MENENTUKAN BERAT SAPI OPTIMAL Olh : H. A. Pahusp da Sska Ayua Pogam Stud Matmatka Idust da Statstka Fakultas Sas da Matmatka (FSM) Uvstas Kst Satya

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa

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

LEMBARAN DAERAH KABUPATEN CIREBON NOMOR 88 TAHUN 2005 SERI B.6 PERATURAN DAERAH KABUPATEN CIREBON NOMOR 18 TAHUN 2005 TENTANG

LEMBARAN DAERAH KABUPATEN CIREBON NOMOR 88 TAHUN 2005 SERI B.6 PERATURAN DAERAH KABUPATEN CIREBON NOMOR 18 TAHUN 2005 TENTANG LEMBARAN DAERAH KABUPATEN CIREBON NOMOR 88 TAHUN 2005 SERI B.6 PERATURAN DAERAH KABUPATEN CIREBON NOMOR 18 TAHUN 2005 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN DAERAH KABUPATEN DT II CIREBON NOMOR 14 TAHUN 1996

Lebih terperinci

(A.5) MENENTUKAN PREMI TUNGGAL NETTO MENGGUNAKAN MODEL RANTAI MARKOV PADA ASURANSI DWIGUNA MULTIPLE DECREMENT

(A.5) MENENTUKAN PREMI TUNGGAL NETTO MENGGUNAKAN MODEL RANTAI MARKOV PADA ASURANSI DWIGUNA MULTIPLE DECREMENT Prosiig Smiar Nasioal Saisika Uivrsias Pajajara 3 Novmr 200 A5 MENENTUKAN PREMI TUNGGAL NETTO MENGGUNAKAN MODEL RANTAI MARKOV PADA ASURANSI DWIGUNA MULTIPLE DECREMENT Gao Riwi Syao Jrsa Saisika Uivrsias

Lebih terperinci

LAMPIRAN LAMPIRAN 59

LAMPIRAN LAMPIRAN 59 LAMPIRAN LAMPIRAN 59 RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah Mata Pelajaran Kelas /Semester Alokasi Waktu : SMP Negeri 7 Salatiga : Matematika : VIII/II (dua) : 8 x 40 menit Standar Kompetensi

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

DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW

DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW Lampiran 1 : Daftar Penilaian Pelaksanaan Pekerjaan Pegawai Non Akademik - UKSW DAFTAR PENILAIAN PELAKSANAAN PEKERJAAN PEGAWAI NON AKADEMIK UKSW Waktu Penilaian : YANG DINILAI a. Nama b. NIP c. Pangkat,

Lebih terperinci

Perhitungan Premi dengan Asumsi Waktu Antar Klaim Berdistribusi Eksponensial

Perhitungan Premi dengan Asumsi Waktu Antar Klaim Berdistribusi Eksponensial Prhungan Pr dngan Asus Wau Anar Kla Brdsrbus Esponnsal Fahauz Zuharoh Jurusan Pnddan Maaa, STKIP, YPUP Maassar Info: Jurnal MSA Vol. 2 o. Eds: Januar Jun 24 Arl o.: 3 Halaan: 5-22 ISS: 2355-83X Prod Maaa

Lebih terperinci

PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)

PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) PENGENALAN AKSARA JAWAMENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) Alfa Ceria Agustina (1) Sri Suwarno (2) Umi Proboyekti (3) [email protected] [email protected] Abstraksi Saat ini jaringan saraf tiruan

Lebih terperinci

4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum

4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum Hardwiyao Uomo 060545 4.3 Samlig dari disribusi ormal da simasi liklihood maksimum Liklihood ormal mulivaria Kia asumsika vkor,,..., dga mrrsasika saml acak dari oulasi ormal mulivaria dga raa-raa µ da

Lebih terperinci

APLIKASI ALGORITMA GENETIKA DALAM OPTIMASI REKAYASA STRUKTUR

APLIKASI ALGORITMA GENETIKA DALAM OPTIMASI REKAYASA STRUKTUR APLIKASI ALGORITMA GENETIKA DALAM OPTIMASI REKAYASA STRUKTUR Har Alrasd Mahasswa Pasca Sarjaa Jrsa Tekk Spl Strktr Isttt Tekolog Seplh Nopember Emal: [email protected] Pjo Aj Dose Tekk Spl Isttt Tekolog

Lebih terperinci

SIFAT ASIMTOTIK NORMALITAS DAN KETAKBIASAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED GAMMA

SIFAT ASIMTOTIK NORMALITAS DAN KETAKBIASAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED GAMMA J. Sas MIPA s Khusus Tahu 8 Vo. 4 No. Ha.: 4-46 ISSN 978-873 SIFAT ASIMTOTIK NORMAITAS DAN KTAKBIASAN PNDUGA KMUNGKINAN MAKSIMUM PARAMTR DISTRIBUSI GNRAIZD GAMMA ABSTRACT Da Kurasar Doa Ra Maja Warsoo

Lebih terperinci

BAB III PROSES POISSON MAJEMUK

BAB III PROSES POISSON MAJEMUK BAB III PROSES POISSON MAJEMUK Pada bab ini membahas tentang proses stokastik, proses Poisson dan proses Poisson majemuk yang akan diaplikasikan pada bab selanjutnya. 3.1 Proses Stokastik Koleksi atau

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah

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

PERATURAN WALIKOTA MALANG NOMOR 23 TAHUN 2013 TENTANG RENCANA KERJA PEMERINTAH DAERAH KOTA MALANG TAHUN 2014 WALIKOTA MALANG,

PERATURAN WALIKOTA MALANG NOMOR 23 TAHUN 2013 TENTANG RENCANA KERJA PEMERINTAH DAERAH KOTA MALANG TAHUN 2014 WALIKOTA MALANG, SALINAN NOMOR 23, 201 3 PERATURAN WALIKOTA MALANG NOMOR 23 TAHUN 2013 TENTANG RENCANA KERJA PEMERINTAH DAERAH KOTA MALANG TAHUN 2014 WALIKOTA MALANG, Menimbang : a. ba h wa u n tu k m ela ksan a ka n keten

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

1, 1 PENANGKAPAN IKAN DENGAN PURSE SEINE

1, 1 PENANGKAPAN IKAN DENGAN PURSE SEINE P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N A N G K A P A N I K A N D E N G A N P U R S E S E I N E P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) P E N A N G K A P A

Lebih terperinci

Angka Banding Manfaat dan Biaya

Angka Banding Manfaat dan Biaya METODE ANALISIS PERENCANAAN 2 Mater 3 : TPL 311 Oleh : Ke Marta Kaskoe Agka Badg Mafaat da Baya Dalam proyek pembagua, perlu dketahu apa mafaat dar proyek tersebut? Bagamaa keutuga ekoom atau keutuga sosal

Lebih terperinci

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29

Lebih terperinci

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu

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

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

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa

Lebih terperinci

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -

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

Hormat kami, Fajar Efendi

Hormat kami, Fajar Efendi LAMPIRAN KUESIONER PENELITIAN PENGARUH PEMBERIAN UPAH PUNGUT TERHADAP KINERJA PEGAWAI NEGERI SIPIL DENGAN MOTIVASI SEBAGAI VARIABEL PEMEDIASI DAN TEAM WORK SEBAGAI VARIABEL MODERASI (Studi pada Dinas Pendapatan

Lebih terperinci

KULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk.

KULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk. ROGRA TUDI ERENANAAN WILAYAH DAN KOTA FAKULTA TEKNIK UNIVERITA EA UNGGUL ETODE ANALII ERENANAAN TL K DR. Ir. Ke arta K, T. b. Kompoe Kemata KULIAH KE ETODA KELOOK (OHORT URVIVAL ETHOD) Lajta elhat pegarh

Lebih terperinci

Laporan Perkembangan Perekonomian Daerah Istimewa Yogyakarta Triwulan II-2009

Laporan Perkembangan Perekonomian Daerah Istimewa Yogyakarta Triwulan II-2009 Laporan Perkembangan Perekonomian Daerah Istimewa Yogyakarta Triwulan II-29 YOGYAKARTA V I S I B A N K I N D O N E S I A M e n j a d i B a n k S e n t r a l y a n g k r e d i b e l s e c a r a n a s i

Lebih terperinci

MENTERI DALAM NEGERI REPUBLIK INDONESIA

MENTERI DALAM NEGERI REPUBLIK INDONESIA SALINAN REPUBLI INDONESIA PERATURAN REPUBLI INDONESIA NOMOR 47 TAHUN 2017 TENTANG BATAS DAERAH ABUPATEN MUSI RAWAS UTARA PROVINSI SUMATERA SELATAN DENGAN ABUPATEN LEBONG PROVINSI BENGULU DENGAN RAHMAT

Lebih terperinci

Lampiran 1 Strategi kampanye Earth Hour Indonesia

Lampiran 1 Strategi kampanye Earth Hour Indonesia 59 Lampiran 1 Strategi kampanye Earth Hour Indonesia 2012-2014 Sumber: WWF-Indonesia 2012 (http://www.earthhour.wwf.or.id/tentang) Lampiran 2 Dokumentasi kegiatan Earth Hour Indonesia 2012 Sumber: WWF-Indonesia

Lebih terperinci

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J) STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) : 13.1 Mengidentifikasi jenis karya seni tari berpasangan/ kelompok tari bedana

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) : 13.1 Mengidentifikasi jenis karya seni tari berpasangan/ kelompok tari bedana 160 Lampiran 1 RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Sekolah Mata Pelajaran : SMP Xaverius Metro : Seni Budaya/ Seni Tari Kelas/Semester : VII/ 2 Standar kompetensi Kompetensi Dasar Indikator : 13. Mengapresiasi

Lebih terperinci

ANGKA AGREGAT PER KECAMATAN. HASIL SENSUS PENDUDUK 2010 KOTA JAMBI Angka Agregat Per Kecamatan 1

ANGKA AGREGAT PER KECAMATAN. HASIL SENSUS PENDUDUK 2010 KOTA JAMBI Angka Agregat Per Kecamatan 1 ANGKA AGREGAT PER KECAMATAN HASIL SENSUS PENDUDUK 2010 KOTA JAMBI Angka Agregat Per Kecamatan 1 SEKAPUR SIRIH SP2010 merupakan kegiatan besar yang terdiri dari rangkaian tahapan kegiatan yang diawali dengan

Lebih terperinci

MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 5 Proses Poisson

MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 5 Proses Poisson MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 5 Proses Poisson SMART AND STOCHASTIC MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 5 Proses Poisson SMART AND STOCHASTIC Pengantar Seperti sudah disampaikan sebelumnya, analog

Lebih terperinci

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. Inegral Parsal Formula Inegral Parsal : Cara : plh u yang urunannya lebh sederhana Conoh : Hung u dv uv v du e d msal u =, maka du=d dv e d v e d e sehngga e d e e d e e C INF8

Lebih terperinci