PERLUASAN MODEL CUTTING STOCK DUA DIMENSI
|
|
- Susanto Sudirman Budiman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PERLUAAN MODEL CUTTING TOCK DUA DIMENI Khuul Novagh Jurua Pedda Matemata Faulta Pedda Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverta Pedda Idoea emal: Abtra Terdapat m je baha bau berbetu pereg pajag ag aa dpotog mejad fal-fal berbetu pereg pajag edema ehgga baa produ ag deluara utu memeuh demad emmum mug. Dalam peelta, tpe pemotoga ag dambl adalah tpe gullote dega oreta pemotoga tetap. Dmala pula bahwa terdapat bataa jumlah baha bau utu etap tpea. Maalah dapat dformulaa ebaga model teger programmg dmaa te colum geerato aa dguaa utu mecar olu dar model relaaa. Utu megeerate pola pemotoga baru, dbagu ub model ag ddaar oleh metode trpe. Utu medapata olu blaga bulat, dlaua lagah-lagah berut. olu model relaa ta bulata e bawah, emuda htug euraga demad etap fal. elajuta ta bagu ebuah algortma tambaha ag dguaa utu memeuh euraga demad. olu optmal adalah gabuga dar pembulata e bawah olu model relaa dtambah olu dar model tambaha. Keword: Cuttg toc, teger programmg, colum geerato.. Pedahulua Peelta membaha uatu permaalaha ag erg djumpa dalam bdag dutr, epert dutr pegolaha aca, dutr pegolaha ult da dutr pembuata apal, dalam memmuma ebutuha baha bau. Baha bau ag tereda umuma berbetu pereg ag haru dpotog-potog mejad betu-betu ag lebh ecl ag debut fal. etap fal mempua jumlah permtaa (demad) tertetu. Maalah pemotoga baha bau deal dega ebuta maalah cuttg toc. Ja fal ag ada berbetu pereg pajag, maa maalah cuttg toc terebut debut maalah cuttg toc dua dme. aat, d ebaga bear dutr, maalah pemotoga baha bau mah derjaa ecara maual haa megadala pegalama operator dalam meetua pola pemotoga (cuttg patter). Hal pemotoga dega cara maual tda efe area meghala a baha bau ag baa. Karea mahala harga baha bau, maa perlu dcar uatu olu maalah cuttg toc. olu ata dharapa dapat megurag ogo produ. Maalah d ata dapat dformulaa ebaga maalah teger programmg. Metode oveoal ag ada tda mug dguaa utu mecar olu area agat ult utu mecar emua emuga cuttg patter ag jumlaha agat baa. Glmore da Golmor [5,6] telah meemua ebuah te utu meeleaa eulta terebut, atu te colum geerato. Dega megguaa te, ta haa perlu beberapa cuttg patter aja ebaga ala. Cuttg patter baru ag dapat memamala reduced cot dar mater problem dbagta dega meeleaa ub problem dar maalah Kapac. Cuttg patter baru aa teru dbagta ampa memperoleh hal optmal. Te-te peeleaa laa
2 demuaa oleh Hf [7,8] ag megombaa depth frt earch megguaa trateg hll-clmbg da program dam. Peerapa te colum geerato utu meeleaa Maalah cuttg toc dua dme dega tpe pemotoga gullote da baha bau tuggal telah dbaha dalam K. Novagh d [9]. Tpe pemotoga gullote adalah uatu te pemotoga dmaa etap pemotoga ag dlaua aa elalu meghala dua pereg pajag. Fou dar peelta adalah mecar olu dar perluaa maalah dalam K. Novagh d [9], atu maalah cuttg toc dua dme dega tpe pemotoga gullote da je baha bau ag tereda lebh dar atu. Tap je baha bau mempua harga tertetu. Dauma bahwa oreta pemotoga adalah tetap, atu fal beruura l w tda dapat dpotog mejad fal beruura w l ela tu, terdapat bataa apata dar me pemotoga, atu bata ata dar baaa tap je baha bau ag dapat dpotog oleh me pemotog pada perode watu tertetu. Dauma bahwa etap bataa apata me tda alg bergatug utu etap tpea. olu dar maalah adalah cuttg patter ag meghala ogo produ palg mmum. Model perluaa utu maalah cuttg toc atu dme dapat dlhat d Bchop []. Tujua dar peelta terpra dar maalah cuttg toc d PT. PAL Idoea dalam memmuma ebutuha lempega baja ag dperlua utu megotru apal laut. Fal ag ada berbetu bdag-bdag ag tda teratur. Peeleaa maalah aa lebh ult dar pada maalah dalam peelta, tetap dharapa bahwa hal dar peelta dapat dmplemetaa utu meeleaa maalah cuttg toc d PT. PAL. Gambar : (a) Tpe Pemotoga Gullote. (b) Tpe Pemotoga No Gullote 2. Model Matemata Mal terdapat m je baha bau berbetu pereg pajag, mag-mag beruura L W. Terdapat je fal dega uura l w dega permtaa (demad) mag-mag d. Dmala pula bahwa P adalah hmpua cuttg patter da ddefa a j ebaga baaa fal f ag dperoleh ja pereg pajag je dpotog mejad cuttg patter j. Ja meataa bataa apata dar baha bau je da c adalah harga baha bau je per-ut, dega medefa x j ebaga baaa baha bau je ag dpotog dega cuttg patter j, maalah perluaa cuttg toc dua dme dapat drumua ebaga model program lear berut: Memmuma: c x Berdaar: x j j a d =,2,..., () j j j x j =,2,...,m j x 0 teger j, j
3 Metode oveoal ag baa ta guaa utu mecar olu maalah program lear, tda dapat lagug ta terapa utu mecar maalah (). Hal area tdalah mudah utu mecar emua emuga cuttg patter. Dalam peelta, ta aa meerapa te Colum Geerato utu meeleaa model program lear relaa dar (). elajuta, model () ta ebut ebaga mater problem. Te Colum Geerato deala oleh Glmore da Gomor [5,6] utu meeleaa maalah cuttg toc atu dme. Te terbut efetf utu meeleaa maalah program lear ag matr oefea tda mudah utu dtetua. Te ddaar oleh metode mple ag drev (reved mplex method), dmaa ta dapat meetua olu fbel ba dar (+m) (+m) ubmatr dar matr oefe ag ogular. ubmatr debut matr ba, da dotaa dega B. Utu mecar matr B dar maalah (), ta cuup mecar ( ) ubmatr ag merepreetaa buah cuttg patter ag berbeda utu etap baha bau je. ubmatr ( ) ta ber ota D. Cuttg patter tdalah ult utu dcar. ebaga cotoh, utu etap je baha bau, plh ebuah matr dagoal orde dmaa etap etr dagoal e- ber jumlah fal mamum ag mug dtempata pada ebuah baha bau. m (+m) ubmatr aa adalah matr ag etap etra berla. etelah meetua matr B, olu ba d fbel dperoleh dar rela x B = B - b, dmaa b=. Utu meetua apaah olu ag dperoleh optmal atau tda, utu etap je baha bau, ta geerate ebuah olom baru dega eleme, =,2,...,. Mal π adalah hadow prce ag beraoa dega apata dar otra utu baha bau je dmaa π adalah eleme e dar matr cp - dega c adalah matr bar berdme m ag etra adalah ogo perut etap baha bau da P adalah matr dagoal berorde m ag emua etra berla. Reduced cot ag beraoa dega ba B utu etap baha bau je adalah c π λ. hadow prce λ dega eleme λ, =,2,, adalah λ= m D - adalah hadow prce ag beraoa dega mag-mag permtaa fal, dmaa m adalah matr bar berdme m ag emua etra berla. Kod optmal tercapa ja mmum reduced cot berla oegatve. Ja mmum reduced cot berla egatve, olom baru aa mau ebaga ba. Kolom baru aa teru dgeerate elama od optmal mater problem () belum tercapa. = 3. ubmodel utu Me-geerate olom Baru Kolom baru ag dapat memperba olu ba fbel x B dgeerate dega meeleaa model teger programmg, dmaa olu optmal aa meghala fbel cuttg patter dega la reduced cot ag beraoa dega x B utu etap je baha bau mmum. Dega ata la, reduced cot c π λ aa mejad fug objetf. Pembata dbagu edema ehgga olom baru adalah cuttg patter ag fbel. =
4 Utu membagu model matemata dar cuttg patter ag fbel, peul terpra oleh te ag terdapat pada Hf [7,8]. Te juga telah berhal dterapa utu meeleaa maalah cuttg toc dua dme dega baha bau tuggal pada K.Novagh d [9]. Utu etap baha bau je, ta defa ebuah tpe ag beraoa fal f, atu ubpereg pajag hal pemotoga ecara vertal. tpe mempua uura pajag L da lebar w. Pada tpe ta dapat meempata fal f da fal f j dmaa w w j. Utu etap fal f da f j dega w = w j, j haa atu trpe ag dpadag. Pada etap tpe dar baha bau je, ta aa dapata ebaa W buah trpe. Karea ta mempua fal, maa jumlah mamum tpe ag w W mug ada ebaa =. = w Utu =,2,3,...,,. Mal w adalah lebar trpe e dar baha bau je. 2. Defa varabel z dmaa z = ja trpe e dar baha bau je terplh dalam cuttg patter, z = 0 utu ag laa. θ = =,2,...,, w w. 3. Dea { } 4. Utu θ,defa varabel ag meataa baaa fal f pada trpe dar baha bau je. Berdaara def, baaa fal f pada olom baru adalah Karea memmuma c π λ euvale dega dega memamuma λ = adalah ebaga berut: = = =, maa ub problem utu megeerate cuttg patter baru. Memamuma: Berdaar: = = λ w l θ = z W L z, teger o-egatf,, θ (2) 4. olu Blaga Bulat Te Colum Geerato ag telah djelaa pada ubbab 3 dguaa utu meeleaa program lear relaa (). olu optmal ag dperoleh dar () dapat berupa blaga ag tda bulat. Utu memperoleh olu blaga bulat, dguaa
5 algortma heurtc ag debut Larget I Leat Empt (LILE). Algortma dterapa utu memeuh euraga permtaa. Lagah-lagah dar algortma LILE adalah ebaga berut:. olu Optmal hal () ta bulata ebawah, emuda htug euraga permtaa. 2. Uruta fal berdaar fal dega euraga permtaa ag palg baa e fal dega euraga permtaa palg edt. 3. Tempata fal dega euraga permtaa terbear pada baha bau ag mempua harga per-ut palg ecl ag dapat memuat fal ebaa mug. Ja mah ada fal ag belum dtempata, tempata fal terebut pada baha bau tambaha. 4. Lajuta proe ampa emua euraga permtaa fal terpeuh. 5. Kempula Te Colum Geerato dapat daplaa utu meeleaa model perluaa dar maalah cuttg toc dua dme dega tpe pemotoga Gullote da oreta pemotoga tetap. ub model ag dguaa utu megeerate olom baru ddaar pada metode trpe. olu Blaga bulat dperoleh dar pembulata ebawah olu optmal hal model lear relaa dtambah dega baha bau tambaha ag dbutuha utu memeuh euraga permtaa berdaar algortma LILE. 6. Du Algortma data ederhaa, tetap tda elalu membera olu ag optmal. Utu mejam bahwa ta aa medapata olu optmal, perlu dbagu model teger programmg ag aa dguaa utu mecar jumlah baha bau tambaha ag dbutuha utu memeuh euraga permtaa. 7. Daftar Putaa [] Bchop, J.J, (999), AIMM - Optmzato modelg, Parago Deco Tecolog B.V, Nether- lad. [2] Carla, A, Nerau, M, Crta, M, Two-tage ad cotraed two-dmeoal cuttg toc problem, VI Ofcaa de Problema de Corte e Empacotameto 9-0, [3] Chv atal, V, (983), Lear programmg, W.H. Freema ad compa, New Yor. [4] Faard, D, Zmopoulu, V, (995), A approxmato algorthm for olvg ucotraed two-dmeoal apac problem, Europea Joural of Operatoal Reearch 84, [5] Glmore, P.C, Gomor, R.E, (96), A lear programmg approach to the cuttgtoc problem, part, Joural of Operato Reearch 9, [6] Glmore, P.C, Gomor, R.E, (963), A lear programmg approach to the cuttgtoc problem, part, Joural of Operato Reearch, [7] Hf, M, Zmopoulu, M, (996), A recurve exact algorthm for weghted two-dmeoal gullote cuttg problem, Europea Joural of Operatoal Reearch 9, [8] Hf, M, (2004), Damc programmg ad hll-clmbg techque for cotraed two- dmeoal cuttg toc problem, Joural of Combatoral Optmzato 8, [9] K. Novagh, R. Hadat,. Uttuggadewa, (2007), Colum Geerato Techque for olvg Two-Dmeoal Cuttg toc Problem: method of trpe approach, Joural of The Idoea Mathematcal ocet (MIHMI)3, 6-72.
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN. Latar elaag Salah atu baga petg yag tda dapat dpaha dalam eolah tgg da uverta adalah maalah peadwala mata ulah dega edala watu yag dga (prefere doe, mahawa, da bayaya ruaga yag terbata.
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS. Saniagus Munendra 1) Hery Susanto 2)
SIFAT-SIFAT RADIKAL DARI SUATU SUBMODUL DARI MODUL PERKALIAN BEBAS Saagu Muedra 1) Hery Suato 2) Abtra: Sfat-fat yag berlau pada radal uatu deal teryata tda emuaya berlau pada oep radal uatu ubmodul Raaee
Lebih terperinciRangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
Lebih terperinciKoefisien Korelasi Spearman
Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah
Lebih terperinciANALYSIS SENSITIVITAS PADA PROGRAM INTEGER CAMPURAN
Aaly Setvta pada Program Iteger Campura Fagzduhu Bu ulolo ANAYSIS SENSIIVIAS PADA PROGRAM INEGER CAMPRAN Fagzduhu Bu ulolo Departmet Mathemat, verta Sumatera tara, Meda 2055 Idoea Abtra: Metode Smple merupaa
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciBAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain
BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain Dalam ubbab 3., kta aka mempelaar alah atu fat petg dar kode wa-dual geap. Sfat terebut dberka oleh Teorema 3.(Teorema Gleao), Teorema ecara megeaka telah meetuka betuk
Lebih terperinciPREDIKSI CUACA MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION-NEURAL NETWORK (PSONN)
emar Naoal Matemata da Aplaa, Otober 07 urabaa, Uverta Arlagga PREDIKI CUACA MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE WARM OPTIMIZATION-NEURAL NETWORK (PONN Dta Rahmala, Teguh Herlambag Program tud Matemata, Uverta
Lebih terperinciII. 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 terperinciBAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA
9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta
Lebih terperinciadalah 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 terperinciPenyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4)
ISSN : 69 7 Peyeleaa Maalah Traporta Dega Metoda Pral-Dual Wawa Lakto YS 4) Abtrak Maalah Traporta erupaka peraalaha pedtrbua uatu produk hooge dar beberapa uber ke beberapa tuua dega cara yag palg optal.
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciMateri Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat
Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciHIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Lebih terperinciH dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelta Tujua ag g dcapa dalam peelta adalah utu megetahu apaah hasl belajar perserta dd elas IX MP Nusa Bagsa Mragge Dema pada mater poo volume bagu ruag ss legug
Lebih terperinciPENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto
Prodg ear Naoal Peelta Peddka Peerapa MIPA akulta MIPA Uverta Neger Yogyakarta 6 Me 009 M-8 PENYELEAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOOLIO UY MENGGUNAKAN PENDEKATAN UNGI LAGRANGE ugyarto MIPA Matematka Uverta Ahmad
Lebih terperinciKAJIAN MODEL REGRESI ASYMTOTIC
Podg Sema Naoal Peelta, Pedda da Peeaa MIPA aulta MIPA, Uveta Nege Yogaata, 6 Me 009 KAJIAN MODEL REGRESI ASYMOIC Yul Ada, Da Cahawat, da Nov Yat Juua Matemata MIPA UNSRI Abta Model Rege ole meml ebaa
Lebih terperincidan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel
Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE ESTIMASI-, ESTIMASI-, DAN ESTIMASI- PADA MODEL REGRESI ROBUST UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKSI KEDELAI DI INDONESIA
PERBANDINGAN METODE ESTIMASI-, ESTIMASI-, DAN ESTIMASI- PADA MODEL REGRESI ROBUST UNTUK MEMPREDIKSI PRODUKSI KEDELAI DI INDONESIA Jural Daua epada Faulta Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverta Neger Yogyaarta
Lebih terperinciBAB IV HASIL ANALISIS
BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk
5 BAB II KAJIAN TEOI A. Sstem Blaga eal Sstem blaga real adalah hmpua blaga real ag dserta dega operas pejumlaha da perala sehgga memeuh asoma tertetu (Martoo, 999). Sstem blaga real dotasa dega. Utu lebh
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciKAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
Lebih terperinciPENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA
PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda
Lebih terperinciMETODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k
Prma: Jural Program Stud Pedda da Peelta Matemata Vol. 6, No., Jauar 07, hal. 7-59 P-ISSN: 0-989 METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l UNTUK BEBERAPA NILAI
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
Lebih terperinciJEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC
JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc
Lebih terperinciPerancangan Pengendali PID. Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Peracaga Pegedal PID Ittut Tekolog Seuluh Noember Pegatar Mater Cotoh Soal Latha Rgkaa Pegatar Mater Cotoh Soal Peracaga Pegedal P Peracaga Pegedal PI Peracaga Pegedal PD Peracaga Pegedal PID Latha Rgkaa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
Lebih terperinciANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si
ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor
Lebih terperinci100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400
h t t p : / / m a t e m a t r c k. b l o g p o t. c o m Meetuka uur-uur pada dagram lgkara atau batag Rgkaa Mater : Uur uur pada dagram lgkara yag pokok haya hal :. Meetuka bear baga dalam lgkara ( dapat
Lebih terperinci5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS
5//04 Matakulah: T EDALI Tahu : 04 Pertemuaa 45 Tempat eduduka Akar(Root Lou Aaly) Learg Outome Pada akhr pertemua, dharapka mahawa aka mampu : meerapka aal da aplka Tempat keduduka Akar dalam dea tem
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFISIEN KURTOSIS
PENAKIR RAIO YANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFIIEN KURTOI abarah * Haro H rat Mahawa Program Matematka Doe Jurua Matematka Fakulta Matematka da
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Pembagian Statistik
PEDAHULUA PERAA STATISTIKA Dadar atau tda peraa tatta telah baya dguaa dalam ehdupa ehar-har. Dua peelta atau ret, dmaapu dlaua, bua aja telah medapata maaat yag ba dar tatta tetap erg haru megguaaya.
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode
II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam proses peelta utuk megaalss aproksmas fugs dega metode mmum orm pada ruag hlbert C[ab] (Stud kasus: fugs rasoal) peuls megguaka defs teorema da kosep dasar sebaga berkut:.. Aproksmas
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Program Bilangan Bulat PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING)
Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 37 3 PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING) 3 PENDAHULUAN : Formulas Program Blaga Bulat da Aplasya Program Lear (LP) Program Lear basa dormulasa secara matemats
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Lebih terperinciI adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinci=, adalah keluaran real negara j, y j. menunjukkan tingkat persaingan negara j terhadap negara i,,
Salmah Ar S Ch. R I Idah W Bagu S dega ebuah bak berama au uroea Ceral Bak CB. odel megabaka erak ekeral dega egara-egara o uuk eederhaaa. odel memeuh eramaa-eramaa r & m / / / / dega adalah keluara real
Lebih terperinciSTATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
Lebih terperinciOPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK
Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas
Lebih terperinciBukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Lebih terperinciBAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
Lebih terperinciPendekatan Matematika Model Ekonomi Makro
Vol. 2 No.1 1-7 Juli 2005 Pedeata Matematia Model Eoomi Maro Jer uuma Abtra Model matematia diberia utu mejelaa eomea dalam duia eoomi maro eperti modal/apital teaa erja peetahua iovai dalam riet da peembaaa.
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
Lebih terperinci8.4 GENERATING FUNCTIONS
8.4 GEERATIG FUCTIOS Fugs pembagt Fugs pembagt dguaa utu merepresetasa barsa secara efse dega megodea usur barsa sebaga oefse deret pagat dalam varabel. Fugs pembagt dapat dguaa utu: memecaha berbaga masalah
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016
Prosdg Semar Nasoal Matemata da Pembelajaraya. Jurusa Matemata, FMIPA UM. Agustus 06 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN ARAH PENCARIAN RERATA ARITMATIKA Rumoo Bud Utomo Uverstas Muhammadyah Tagerag
Lebih terperinciBAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLING. dilakukan melalui dua tahap pengambilan sampel atau lebih (Cochran, 1977:314).
BAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLIG A. Pedahulua Metode ulttage cluter aplg adalah proe pegabla apel ag dlakuka elalu dua tahap pegabla apel atau lebh (Cochra, 977:34). Pearka apel dega etode ebeara
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN :
Vol. 4. No. 3, 5-59, Deember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agu Rugyoo Jurua Matematka FMIPA UNDIP Abtrak Dberka popula
Lebih terperinciModel Persediaan dengan Batasan Kapasitas Gudang dan Modal pada Kasus Backorder dan Lost Sales
odel ersedaa dega atasa Kapastas Gudag da odal pada Kasus acorder da ost Sales Valeraa utosar urusa atemata Isttut Teolog Sepuluh Nopember Surabaya bstra ada model persedaa terdapat seragaa ebjaa memotor
Lebih terperinciAnalisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube
Aalsa Probablst Algortma Routg pada Jarga ypercube Zuherma Rustam Jurusa Matemata Uverstas Idoesa Depo 644. E-mal : rustam@maara.cso.u.ac.d Abstra Algortma routg pada suatu arga teroes suatu measme utu
Lebih terperinciMEAN SQUARE ERROR TERKECIL DARI KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA
MEA QUARE ERROR TERKEIL DARI KOMBIAI PEAKIR RAIO-PRODUK UTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLIG AAK BERTRATA R Kurat *, gt ugarto, Ruam Efed Maasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da
Lebih terperinciPELABELAN-k TOTAL TAK TERATUR SISI DAN NILAI KETAKTERATURAN TOTAL SISI DARI GRAF LINTANG. oleh DWI HANDAYANI M
PELABELAN-k TOTAL TAK TERATUR SISI DAN NILAI KETAKTERATURAN TOTAL SISI DARI GRAF LINTANG oleh DWI HANDAYANI M 9 SKRIPSI dtul da dauka utuk memeuh ebaga peryarata memperoleh gelar Saraa Sa Matematka FAKULTAS
Lebih terperinciDeret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
Lebih terperinciOleh : H. BERNIK MASKUN
Uverstas Padjadjara, 3 November 00 (D.5) ANALISIS VARIANS UNTUK MENGUJI KEKUATAN LEKAT SEMEN ADHESIF PADA PERMUKAAN LOGAM KARENA EMPAT MACAM PERLAKUAN (Stud Esperme pada Bdag Ortodot Kedotera Gg) Oleh
Lebih terperinciNORM 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 terperinciPEMILIHAN THRESHOLD OPTIMAL PADA ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE CROSS VALIDASI
Pemlha Threshold Optmal (Supart) PEMILIHAN THRESHOLD OPTIMAL PADA ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE CROSS VALIDASI Supart, Taro, Paula Mela Dw Hapsar 3, Staf Pegaar Program Stud Statsta
Lebih terperinciBAB 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 terperinciHUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
Lebih terperinciBAB 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 terperinciInterpretasi Kombinatorial Bilangan Euler. Rektor Sianturi 1. Abstrak
Retor Satur, Iterpretas Kombatoral Blaga Iterpretas Kombatoral Blaga Euler Retor Satur 1 bstra Kombatoral blaga Euler alah suatu proses yag meghtug bayaya alteratf permutas ar hmpua blaga ega umlah geap.
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)
BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciBAB III TEORI PERRON-FROBENIUS
BB III : EORI PERRON-FROBENIUS 34 BB III EORI PERRON-FROBENIUS Pada Bab III aa dbahas megea eor Perro-Frobeus, yatu teor hasl otrbus dar seorag matematawa asal Germa, Osar Perro da Ferdad Georg Frobeus
Lebih terperinciDeret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen
BAB DAAR TEOR ALRAN DAA. Umum,,3,4 stem teaga lstr Electrc ower stem terdr dar tga ompoe utama, atu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar ag membetu
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.
BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama
Lebih terperinciLEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M
JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.
Lebih terperinciPelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur
Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
Lebih terperinciUKURAN 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 terperinciSudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi
Sudaryato Sudrham Permutas da Kombas Permutas Permutas adalah bayakya peelompoka sejumlah tertetu kompoe ya dambl dar sejumlah kompoe ya terseda; dalam setap kelompok uruta kompoe dperhatka Msalka terseda
Lebih terperinci3. BAHAN DAN METODE. Lokasi penelitian yang dikaji adalah daerah perairan Samudera Hindia
3. BAHA DA METODE 3.1. au da Loa Peela Loa peela yag daj adalah daerah perara Samudera Hda pada 0,5 LS, 7,5º LS, 16,5º LS, 31,5 LS dar 40,5 BT ampa 100,5 BT, eper pada Gambar 7. Pembaga lag berdaara lea
Lebih terperinciEKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM
Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal
Lebih terperinciUntuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt
LAMIRA 4 5 Lamra eetua t eta ar eramaa 3. Utu metua tt teta ar eramaa 3. maa eramaa tereut uat ama ega ol yatu a ee alam eramaa erut t t t..................3 Dar eramaa aa eroleh la eaga erut t Dar eramaa
Lebih terperinciANALISIS 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 terperinciBab II Landasan Teori
Bab II adaa eori Bab ii meyajika kajia item da teori-teori yag aka medaari da diguaka dalam mecari betuk model tereduki. Beberapa hal yag aka dikaji dalam bab ii adalah item PV da beberapa teori daar yag
Lebih terperinciPenggunaan Metode Branch and Bound dan Gomory Cut dalam Menentukan Solusi Integer Linear Programming
JURNAL SAINTIFIK VOL. NO., JANUARI 0 Penggunaan Metode Branch and Bound dan Gomory Cut dalam Menentukan Solu Integer Lnear Programmng Wahyudn Nur, Nurul Mukhlah Abdal Program Stud Matematka FMIPA Unverta
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1
8 III. MEODOLOGI PEELIIA A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela X SMA eger Bagurejo Lampug egah tahu pelajara 009/00 ebayak 75 orag yag terdtrbu dalam lma kela dmaa tgkat kemampua
Lebih terperinciEstimator Robust S Pada Model Seemingly Unrelated Regression. The S Robust Estimator in Seemingly unrelated Regression Model
Jural ILMU DASAR Vol. 9 No. Jul 008 : 5-7 5 Estmator Robust S Pada Model Seemgl Urelated Regresso he S Robust Estmator Seemgl urelated Regresso Model Sulato Jurusa Matemata FMIPA Uverstas Arlagga ABSRAC
Lebih terperinciUKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI UKURAN SIMPANGAN. Rentang= 4/1/2013 KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI.
//03 UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. UKURAN SIMPANGAN Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear
JURNL TKNIK ITS Vol. Sept ISSN: -97 - Implemetas lgortma Partcle Swarm utu Meyelesaa Sstem Persamaa Nolear rdaa Rosta Yudh Purwaato da Rully Soelama Jurusa Te Iformata Faultas Teolog Iformas Isttut Teolog
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 ANDAAN EOI Pada a aa dperlhata teor-teor yag erhuuga dega peelta sehgga dapat djada seaga ladasa erfr dalam melaua peelta da aa mempermudah dalam hal pemahasa hasl utama pada a erutya. eor terseut
Lebih terperinciUKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI. Rentang Antar Kuartil. Rentang= 3/26/2012
/6/0 UKURAN SIMPANGAN UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar
Lebih terperincidalam proses produksi dan distribusi, seperti bahan mentah, komponen produk setengah jadi dan produk jadi yang belum menjadi pendapatan.
BAB LANDASAN EORI. Persedaa Yag damaa persedaa adalah semua produ da materal yag dguaa d dalam proses produs da dstrbus, sepert baha metah, ompoe produ setegah jad da produ jad yag belum mejad pedapata.
Lebih terperinciMETODE PRIMAL AFFINE-SKALING UNTUK MASALAH PROGRAM LINEAR
PLGI ERUPKN INDKN IDK ERPUJI EODE PRIL FFINE-SKLING UNUK SLH PROGR LINER Srps Dajua utu emeuh Salah Satu Sarat emperoleh Gelar Sarjaa Sas Program Stud atemata Oleh: jeg Retojwat NI : 343 PROGR SUDI EIK
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK VARIANSI POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL DARI KARAKTER TAMBAHAN PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
PEAKIR RAIO UTUK VARIAI POPULAI MEGGUAKA KUARTIL DARI KARAKTER TAMBAHA PADA AMPLIG ACAK EDERHAA Ari Elvita *, Arima Ada, Hapoa irait Mahaiwa Program Matematika Doe Jurua Matematika Fakulta Matematika da
Lebih terperinci