BAB II LANDASAN TEORI
|
|
- Djaja Setiawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 5 BAB II LANDAAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor maemaka keuangan dan saska yang mendukung dalam penurunan formula Lookback Opons pada Bab III dan pembuaan program pada Bab IV. Teor-eor yang akan dbahas berupa asse, dnamka harga saham, dsrbus normal dan lognormal, eorema lm pusa, random walk dan gerak Brown, gerak Brown Geomerk, model harga saham, lemma Io, formula Black- choles, dervaves, ops, lookback opons, dan meode bnomal. Teor-eor yang elah dsebukan sebelumnya nannya dak akan dsnggung lag pada bab-bab selanjunya namun akan langsung derapkan dalam analss maupun kompuasnya.. Asse Asse adalah objek keuangan (fnansal) yang nlanya sekarang dkeahu dan dapa berubah d masa daang, msalnya saham, komodas, dan maa uang. Harga dar asse-asse n berflukuas dan erkadang mengalam flukuas yang sanga besar. Jka seseorang dapa menganspas flukuas harga n maka orang ersebu dapa menghaslkan uang dengan sanga cepa. Adapun yang dmaksud dengan asse dalam ugas akhr n adalah saham, khususnya saham yang dak memberkan dvden. Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk
2 . Dnamka Harga aham Pergerakan harga saham dkaakan mengku suau proses sokask bla nlanya berubah seap saa dalam kedakerauran. Proses sokask merupakan barsan peubah acak ndeks Τ X dengan sebaga ndeks parameer aas suau hmpunan (Dalam kasus n, parameer merepresenaskan waku). Unuk kemudahan, ka akan gunakan noas ndeks X ( ) dbandngkan { }. Jka hmpunan Τ dskr maka proses sokask X, Τ dsebu proses sokask dskr sedangkan bla Τ konnu maka dsebu sebaga proses sokask konnu. Pada kenyaaannya, harga saham berubah hanya pada saa-saa erenu (dskr) selama pasar saham dbuka. Unuk kemudahan, asumskan se ndeks Τ adalah konnu. X Proses Markov adalah suau proses sokask, dberkan nla X s maka nla dar X, > s hanya berganung erhadap X s dan bukannya erhadap Xu, u< s. Msalkan harga saham mengku Proses Markov maka hanya harga saham saa nlah yang relevan dgunakan unuk menaksr harga saham d masa daang. Proses Markov n sesua dengan keadaan pasar saham yang mengasumskan bahwa harga saham saa n sudah mengandung nformas-nformas dar masa lampau dan suau hal yang dak relevan unuk menaksr harga saham d masa mendaang dengan menggunakan pola lnasan harga-harga saham masa lampau..3 Dsrbus Normal dan Lognormal Fungs pada peluang dar suau peubah acak yang berdsrbus normal dengan raa-raa μ dan varans σ adalah f ( ) μ = ep σ π σ Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 6
3 Jka peubah acak normal ersebu memlk nla raa-raanya adalah 0 dan varansnya adalah maka dsebu sebaga peubah acak normal sandar. Fungs pada peluang dan fungs dsrbus dar peubah acak normal sandar beruruuru dnyaakan oleh n( ) dan N( ), yakn n N = ep, π = ep d. π Jka berdsrbus normal dengan raa-raa μ dan varans σ, maka dkaakan berdsrbus lognormal. Fungs pada peluang lognormal adalah g z lnz μ = ep σ σ π z = e dan nla raa-raa dan varansnya beruru dnyaakan oleh μ z dan σ, yakn σ μz = ep μ +, σz = ep μ + σ ep σ..4 Teorema Lm Pusa Teorema Lm Pusa menyaakan bahwa sejumlah besar dar peubah acak yang salng bebas dan memlk dsrbus peluang yang sama akan mendeka peubah acak normal. Unuk lebh jelasnya, msalkan X, X,... adalah barsan dar peubah acak yang denk dan salng bebas dengan raa-raa dan varansnya masng-masng adalah μ dan σ dan msalkan n n = X. = Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 7
4 Teorema. Unuk nla n yang sanga besar, n akan menghampr peubah acak normal dengan raa-raa nμ dan varans nσ. Haslnya, unuk seap sembarang dperoleh nμ P n Φ σ n dan hampran yang dperoleh menjad lebh akura serng dengan berambah besarnya nla n. ( ).5 Random Walk dan Gerak Brown esua dengan namanya, random walk berar gerak yang random (acak) dan basanya d dalam keuangan dgunakan unuk mendeskrpskan pergerakan dar harga saham. Harga saham dkaakan mengku random walk yang dkaakan sebaga gerak Brown karena keacakannya. Berku akan derangkan mengena random walk sau dmens. Msalkan erdapa parkel pada k pusa sumbu-. parkel hanya dapa melompa ke kr aau ke kanan sejauh jarak yang sama, yakn δ. Defnskan adalah peubah acak poss parkel yang bernla δ aau δ keka parkel bergerak ke kanan aau ke kr pada saa ke-. Asumskan bahwa peluang dar lompaan ke kanan dan ke kr dak pernah berubah aau dengan kaa lan, selalu sama unuk seap saa. Tulskan peluangnya sebaga ( ) p ( ) Pr = δ =, Pr = δ = q, dengan p+ q =, p dan q salng bebas erhadap. Tap lompaan salng bebas sehngga peubah acak salng bebas juga. Defnskan peubah acak Xn = n, yang menyaakan poss s parkel pada saa langkah ke n. Nla ekspekas dar adalah = δ δ = ( ) δ, =,,..., n, E p q p q Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 8
5 dan karena salng bebas maka ka peroleh Varans dar adalah sehngga n n E( Xn) = E = E( ) = n( p q) δ = =. var = δ p+ δ q E = δ p q δ = 4 pqδ, δ var X = 4 pq n. n Dengan mengambl jarak pndah sekecl mungkn dar random walk d aas maka dapa dhaslkan gerak Brown sau dmens. Gerak Brown perama kal dama oleh seorang ahl boan, Rober Brown, pada ahun 87. Belau mendeskrpskan adanya gerak ak sewajarnya oleh suau parkel yang erdspers d dalam za car aau gas. Penjelasan mengena gerak n perama kal dkemukakan oleh Alber Ensen pada ahun 905. Gerak Brown perama kal dkenalkan oleh maemakawan Perancs, Bacheler, pada ahun 900 yang menggunakannya dalam dseras dokornya unuk memodelkan pergerakan harga saham dan komodas. Defns. Proses okask {, 0} koefsen drf μ dan parameer varans σ apabla: X dsebu Gerak Brown dengan. eap nkremen X ( + s) X ( s) berdsrbus normal dengan raaan μ dan varans σ ; μ dan σ bernla konsan.. Unuk seap... n, nkremen < < < X X X X,..., n n adalah peubah acak yang salng bebas dan berdsrbus seper yang erera pada pon (a). {, 0} X memlk nkremen sasoner dan salng bebas. 3. X ( 0) = 0 dan lnasan dar X ( ) adalah konnu. Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 9
6 .6 Gerak Brown Geomerk Gerak Brown dan gerak Brown Geomerk sama-sama memegang prnsp bahwa harga saham masa mendaang hanya berganung pada harga saham saa n. Pada gerak Brown, selsh harga sahamlah yang berdsrbus normal sedangkan pada gerak Brown Geomerk logarma dar raso harga sahamlah yang berdsrbus normal. (Ross, 997) Msalkan X () adalah gerak Brown dengan parameer drf μ 0 dan parameer varans σ. Proses sokask X( Y = e ), 0 dsebu gerak Brown Geomerk dengan raa-raa dan varans unuk Y( ) beruru-uru dnyaakan oleh σ EY ( () Y( 0) = y0) = y 0ep μ + var ( Y() Y( 0) = y0) = y0 ep( μ + σ ) ep( σ ) Ka kaakan bahwa Y( ) berdsrbus lognormal dengan raa-raa dan varans seper d aas. Fungs pada peluang dar Y( ) adalah g y ( ln y μ) = ep, y > 0 yσ π σ.7 Model Harga Asse Model dskr merupakan model harga saham yang sederhana namun mempunya ngka kepercayaan yang cukup ngg. Pada model dskr, selang waku [ 0, ] dbag dalam n subselang seragam dengan lebar ( ) adalah harga asse pada saa = δ. δ = n. Msal Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 0
7 Model dengan > 0, σ 0, μδ σ δ + = + + Y μ dan Y, Y,... d ~ ( 0, ) Y. 0, N Dengan rekursf dperoleh Unuk 0 n () = 0 ( + μδ + σ δ ) Y, δ dan ln( ) = 0 ( μδ σ δ Y ) n = = 0 ln ln + ka peroleh. elanjunya, n ln μδ + σ δ Y σ δy. 0 = 0 E μδ + σ δ Y σ δy = μδ σ δ Y, μ δ σ δ σ δ σ δ ο δ Var + Y Y = +, dan Teorema Lm Pusa membawa ka kepada perolehan ln ~ N μ σ, σ. 0 Berdasarkan perolehan d aas, formulas harga asse pada saa () 0 + = e μ σ σ dengan Z ~ N( 0,). Z Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk
8 Perhakan bahwa () dapa dulskan dalam benuk eksponensal dengan μ σ + σ lognormal dengan Z adalah peubah acak normal, sehngga 0 E = e μ, μ σ () 0 ( ) Var = e e. () berdsrbus.8 Dervaves Dervaves adalah suau asse yang harganya berganung pada harga suau asse lannya (basa dsebu underlyng asse). Dengan dervaves, para nvesor dapa memlh cara mereka dalam menjajak pasar asse dengan cara berspekulas, berharap mendapakan keunungan besar dengan hanya menanamkan nvesas kecl aaupun melakukan hedgng dengan harapan mengurang rsko yang sebelumnya elah mereka mlk..9 Ops Ops adalah salah sau dervaves yang banyak dperdagangkan dan menjad favor para nvesor. Dua jens ops yang palng serng djumpa adalah call dan pu. Call adalah ops unuk membel sedangkan pu adalah ops unuk menjual. ebuah call opon memberkan hak, bukan kewajban, kepada pemlknya unuk membel sebuah saham dar wrer dengan harga yang elah dsepaka (dsebu srke prce aau eercse prce), dan hak ersebu berakhr pada waku yang elah denukan (dsebu maury aau epraon dae). ebuah pu opon memberkan hak, bukan kewajban, kepada pemlknya unuk menjual sebuah saham kepada wrer dengan harga yang elah denukan (dsebu srke prce aau eercse prce), dan hak ersebu berakhr pada waku yang elah denukan (dsebu maury aau epraon dae). Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk
9 Ops yang dapa d-eercse pada seap saa sebelum aaupun pada saa epraon dae dkenal sebaga Amercan opons sedangkan ops yang hanya dapa d-eercse pada saa epraon dae-nya dkenal sebaga European opons. Masng-masng European dan Amercan opon memlk dua pe yakn call dan pu. Pada saa maury me T, seap ops bak European maupun Amercan akan memberkan suau nla eksrnsk, yakn payoff. Payoff dapa darkan sebaga keunungan yang dperoleh oleh s pemlk ops ersebu. Berku n adalah conoh payoff unuk European call opon dan European pu opon.. Pada saa T, sebuah European call opon dengan srke prce K dan maury me T mempunya payoff sebesar payoff = maks ( ( T ) K,0). Pada saa T, sebuah European pu opon dengan srke prce K dan maury me T mempunya payoff sebesar payoff = maks ( K ( T ),0 ).0 Lemma Iô Msalkan X () adalah proses sokask yang ddefnskan oleh dengan berlaku = (, ) + (, ) dx a X d b X dz dz adalah proses Wener. Jka u adalah fungs dar X () dan maka u u du a X b X u = + + d b X u dz + X X X (, ) (, ) (, ) (). Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 3
10 . Formula Black-choles Unuk dapa menurunkan formula Black-choles maka erdapa beberapa asums yang harus dpauh, yakn:. Transaks dapa erjad seap saa dan dak dkena baya ambahan;. uku bunga dkeahu dan nlanya konsan; 3. Asse dak memberkan dvden; 4. Harga saham berdsrbus lognormal dengan raa-raa dan varans yang konsan; 5. Jumlah asse yang dbel bsa dalam benuk pecahan; 6. hor sellng djnkan; 7. Tdak ada peluang erjadnya arbrage. Msalkan ka ngn menurunkan benuk PDP Black-choles unuk call Eropa dengan C adalah harga European call opon dan perubahan harga saham dberkan oleh persamaan d = μ d + σ dz. Dengan Lemma Iô, ka peroleh benuk PDP Black-choles unuk European call opon adalah C C C C dc = + μ + σ d σ dz +.. Lookback Opons Lookback opons adalah salah sau jens ops yang nla payoff-nya berganung pada perjalanan harga saham pada suau perode dan bukan hanya berganung pada harga saham akhr perode saja. Ops dengan sfa seper n serng dsebu sebaga pah dependen opons. Beberapa conoh lan dar pah dependen opons adalah Asan opons dan Barrer opons. alah sau hal yang membedakan kega jens ops n adalah pada saa penenuan nla payoff-nya. ebaga conoh, Asan opons berganung pada nla raa-raa harga saham, Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 4
11 Barrer opons berganung pada nla baas (barrer), dan Lookback opons berganung pada nla maksmum aau mnmum harga saham..3 Meode Bnomal Meode Bnomal berangka dar suau model dskr pergerakan harga saham yang sederhana. elang waku [ ] 0,T yakn maury me dbag menjad N sub selang yang sama panjang dengan k-k bag 0 = < <... < N = T dengan 0 T N = Δ ( = 0,,..., ), Δ = dan ( ) N = adalah harga saham pada saa. Asums :. Dalam selang waku Δ, harga saham dapa nak aau urun menjad u aau d dengan 0< d < < u. Peluang harga saham nak P( nak) = p p (-p) Δ u d Harga saham nak dengan fakor kenakan u dengan peluang p Harga saham urun dengan fakor penurunan d dengan peluang (-p) Gambar kema pergerakan harga saham pada meode bnomal 3. Ekspekas reurn harga saham besarnya sama dengan rsk-free rae r sehngga unuk harga saham yang bergerak secara acak dar pada saa menjad pada saa + +. In berar E( ) + = r e Δ Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 5
12 Dar asums (3) ka peroleh E reurn = rδ, E = rδ. + Dar asums () dan () dperoleh sehngga E + = p u+ p d ( ) r e pu p Δ = + d, rδ e d p = u d. (.) Perhakan persamaan (.), karena 0 p maka rδ d e u. Dar model konnu ka mlk ( + ) E ( r σ ) = e + Δ rδ σ Δ Var = E E = e e, dan dar model dskr ka punya + + +, Var + = p u + p d pu + p d. Dengan menyamakan kedua varans (dskr dan konnu) maka ka dapakan e pu p rδ+ σ Δ = + d (.) Persamaan (.) dan (.) memberkan hubungan unuk u, d, dan p. Persamaan kega dapa ka plh. Persamaan kega yang serng dgunakan adalah ud = aau p = /. Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 6
13 Unuk p = / solusnya adalah ( ), ( ) u e e d e e σ Δ σ Δ σ Δ σ Δ = + =, dan unuk ud = solusnya adalah rδ ( r+ σ ) Δ β = e + e, u d = β + β = β β rδ e d p =. u d,, Pada solus ud =, nla u dan d ersebu dapa dhampr dengan nla u dan d pada meode Co, Ross, dan Rubensen yakn u = ep( σ Δ ) dan d = ep( σ Δ ). Hampran n dapa dunjukkan dengan mudah. Perama-ama, ka hampr nla ep( ) dengan ( ) ( σ ) ( Δ r ) ep rδ, + Δ + Δ + σ Δ ep r r. ep +, sehngga elanjunya dapa pula ka hampr, β ( σ ) σ β + σ Δ + Δ = + Δ ( β ) yang membawa ka kepada perolehan σ Δ u = β + β + σ Δ + σ Δ = + σ Δ = ep σ Δ. Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 7
14 eelah u, harga saham dhung unuk seap k bag ( ) yakn j = 0 u j d j dengan j menyaakan harga saham pada saa dengan elah erjad kenakan harga saham sebesar j kal sera penurunan harga saham sebesar (-j) kal (unuk = 0,,..., N dan j = 0,,..., ). Proses mundur 0 u 3 0 u 3,3 0 u, 0 u, 0,3 (N+) k 0, 0 d 0 d 0, 0 d 0, 0 d 3 0,3,3 = 0 = = =3 =N Gambar kema perjalanan harga saham unuk seap k bag = Proses dlanjukan dengan mencar nla payoff unuk semua nla j yang mungkn pada saa epraon dae ( = N). Adapun pada saa selalu erdapa + kemungknan sehngga pada saa epraon dae erdapa (N+) Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 8
15 kemungknan. ehngga VjM maks{ jm K,0} { } jm jm,0 = unuk ops call dan V = maks K unuk ops pu (unuk j = 0,,..., N ). Meode Bnomal selanjunya bekerja secara mundur (dalam waku) unuk memperoleh nla ops pada saa = 0. Unuk ap k berlaku V ( pv + p) V ) rä j = e j+ + ( j + Perhakan bahwa persamaan ersebu hanya berlaku unuk European call aaupun pu. Unuk Amercan opons, mash perlu adanya pengujan dkarenakan Amercan opons mengjnkan erjadnya early eercse. ehngga unuk Amercan opons berlaku { *, } rä + + ( ) + * = { j,0} unuk call * = { j,0} unuk pu V = maks payoff e pv + p V j j j payoff maks K payoff maks K Perlu dnga pula bahwa ka akan menghung V j secara mundur sehngga nla dan j yang dgunakan adalah = N, N,...,0 dan j = 0,,..., Penenuan Harga Lookback Opons secara Analk dan Numerk 9
BAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa
Lebih terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciHidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal
Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciBAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST
BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:
Lebih terperinciBAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciBAB II MATERI PENUNJANG. 2.1 Keuangan Opsi
Bab II Maeri Penunjang BAB II MATERI PENUNJANG.1 Keuangan.1.1 Opsi Sebuah opsi keuangan memberikan hak (bukan kewajiban) unuk membeli aau menjual sebuah asse di waku yang akan daang dengan harga yang disepakai.
Lebih terperinciANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor
ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya
Lebih terperinciPENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1
PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan
Lebih terperinciKONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu
Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
I. PENDAHULUAN. Laar Belakang Menuru Sharpe e al (993), invesasi adalah mengorbankan ase yang dimiliki sekarang guna mendapakan ase pada masa mendaang yang enu saja dengan jumlah yang lebih besar. Invesasi
Lebih terperinciKajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR
JURAL TEKK POT Vol, o, (0) -6 Kajan odel arkov Waku Dskr Unuk Penyebaran Penyak enular Pada odel Epdemk R Rafqaul Hasanah, Laksm Pra Wardhan, uhud Wahyud Jurusan aemaka, Fakulas PA, nsu Teknolog epuluh
Lebih terperinciBAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan
Lebih terperinciAPLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a
APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang
Lebih terperinciBAB 2 Materi Penunjang
BAB. MATERI PENUNJANG 4 BAB Maeri Penunjang. Vanilla Opion Derivaives adalah salah sau conoh dari insrumen keuangan, aau lebih sederhananya bisa dianggap sebagai perjanjian anara dua orang, yang nilainya
Lebih terperinci(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.
5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciKresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan
Kresnano C Moel Sebaran Pergerakan Kresnano C Tujuan Uama: Mengeahu pola pergerakan alam ssem ransporas serng jelaskan alam benuk arus pergerakan (kenaraan, penumpang, an barang) yang bergerak ar zona
Lebih terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
Lebih terperinci9. 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( L ). Matriks varians kovarians dari
LIVIA PUSPA T 677 9.3 METODE KOMPONEN UTAMA Informas yang dbuuhkan daam eknk komponen uama suau daa ddapa dar marks varans kovarans, aau marks koreasnya. Meode komponen uama n, beruuan unuk menaksr parameer
Lebih terperinci(A.7) OPTIMISASI PORTOFOLIO BERDASARKAN MEAN-VALUE AT RISK DI BAWAH MODEL INDEKS BERGANDA DENGAN VOLATILITAS TAK KONSTAN
Prosdng Semnar Nasonal Saska Unversas Padjadjaran, 3 November 00 (A.7) OPIMISASI POROFOIO BERDASARKAN MEAN-VAUE A RISK DI BAWAH MODE INDEKS BERGANDA DENGAN VOAIIAS AK KONSAN Agus Suprana, F. Sukono, Bunga
Lebih terperinciDi bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif
Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS
PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana
Lebih terperinciMEMAKSIMUMKAN NILAI HARAPAN KEKAYAAN INVESTOR DENGAN STRATEGI INVESTASI SAHAM DUA PERUSAHAAN YANG BERGABUNG NUR AZIEZAH
MEMAKIMUMKAN NILAI HARAPAN KEKAYAAN INVETOR DENGAN TRATEGI INVETAI AHAM DUA PERUAHAAN YANG BERGABUNG NUR AZIEZAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTA MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciModifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat
Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga
Lebih terperinciPROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : 4-858 ROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMOK ADA ROSES YULE- FURRY Samsuryad Jurusan Maemaka FMIA Unversas Srwaya
Lebih terperinciDINAMIKA INTERAKSI DARI SPEKULASI DAN DIVERSIFIKASI PADA SAHAM DARWISAH
DINAMIKA INTERAKSI DARI SPEKULASI DAN DIVERSIFIKASI PADA SAHAM DARWISAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 009 ABSTRACT DARWISAH. Dynamcs
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan
Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik
6 BAB LANDASAN TEORI. Model Persedaan.. Model Deermnsk Model Deermnsk adalah model yang menganggap nla-nla parameer elah dkeahu dengan pas. Model n dbedakan menjad dua: a. Deermnsk Sas. D dalam model n
Lebih terperinciNILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA
Jurnal Ilmu Maemaka dan Terapan Desember 015 Volume 9 Nomor Hal. 97 10 NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA R. D. S. Rahangmean 1, M. I. Tlukay, F. Y. Rumlawang,
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciReliabilitas. A. Pengertian
Relablas A. Pengean Relablas adalah sejauh mana hasl ujan sswa eap aau konssen da posedu penlaan (Nko, 007:66). Menuu Ellen, suau es dkaakan elabel jka sko obsevas nla awal behubungan dengan sko yang sebenanya.
Lebih terperincix 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.
Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER
ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan
Lebih terperinciMuthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H
PERBANDINGAN MODEL COX PROPORTIONAL HAZARD DAN MODEL PARAMETRIK BERDASARKAN ANALISIS RESIDUAL (Sud Kasus pada Daa Kanker Paru-Paru yang Dperoleh dar Conoh Daa pada Sofware S-Plus 2000 dan Smulas unuk Dsrbus
Lebih terperinciFisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang
Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciLine Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )
ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)
Lebih terperinciKAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah
BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas analisis deret waktu, diagram kontrol Shewhart, Average Run Length
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pendahuluan Dalam enulsan maer okok dar skrs n derlukan beberaa eor-eor yang mendukung, yang menjad uraan okok ada bab n Uraan dmula dengan membahas analss dere waku, dagram konrol
Lebih terperinciAnalisis Jalur / Path Analysis
Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan
Lebih terperinci1. Mistar A. BESARAN DAN SATUAN
A. BESARAN DAN SATUAN Teor Sngka : D dalam Fska gejala alam dama melalu pengukuran. Pengukuran adalah membandngkan suau besaran dengan besaran sejens yang dsepaka sebaga paokan (sandar). Besaran adalah
Lebih terperinciPERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1
PERSAMAAN GERAK Posisi iik maeri dapa dinyaakan dengan sebuah VEKTOR, baik pada suau bidang daar maupun dalam bidang ruang. Vekor yang dipergunakan unuk menenukan posisi disebu VEKTOR POSISI yang diulis
Lebih terperinciANALISIS METODE BEDA HINGGA CRANK-NICHOLSON DENGAN TRANSFORMASI PEUBAH PADA PERHITUNGAN HARGA OPSI ASIA SKRIPSI OLEH DIAH PRAMINIA NIM.
ANALII METODE BEDA HINGGA CRANK-NICHOLON DENGAN TRANFORMAI PEUBAH PADA PERHITUNGAN HARGA OPI AIA KRIPI OLEH DIAH PRAMINIA NIM. 6006 JURUAN MATEMATIKA FAKULTA AIN DAN TEKNOLOGI UNIVERITA ILAM NEGERI MAULANA
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013
3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade
Lebih terperinciBAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis
BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN A. Permasalahan Nyaa Penyebaran Penyaki Tuberculosis Tuberculosis merupakan salah sau penyaki menular yang disebabkan oleh bakeri Mycobacerium Tuberculosis. Penularan penyaki
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciBAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR
15 BAB III MODEL PERTUMBUHA EKOOMI DUA SEKTOR 3.1 Aum dan oa Model perumbuhan dua ekor n merupakan model perumbuhan dengan dua komod yang dhalkan, yau barang modal dan barang konum. Kedua barang n dproduk
Lebih terperinciBAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciFaradina GERAK LURUS BERATURAN
GERAK LURUS BERATURAN Dalam kehidupan sehari-hari, sering kia jumpai perisiwa yang berkaian dengan gerak lurus berauran, misalnya orang yang berjalan kaki dengan langkah yang relaif konsan, mobil yang
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di
Lebih terperinciBab II Dasar Teori Kelayakan Investasi
Bab II Dasar Teori Kelayakan Invesasi 2.1 Prinsip Analisis Biaya dan Manfaa (os and Benefi Analysis) Invesasi adalah penanaman modal yang digunakan dalam proses produksi unuk keunungan suau perusahaan.
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
TKE 305 ISYARAT DAN SISTEM B a b I s y a r a Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Teknik Elekro Fakulas Teknik dan Ilmu Kompuer Universias Mercu Buana Yogyakara 009 BAB I I S Y A R A T Tujuan Insruksional.
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK
BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciPERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR
B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon
Lebih terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinci1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu
.4 Persamaan Schrodinger Berganung Waku Mekanika klasik aau mekanika Newon sanga sukses dalam mendeskripsi gerak makroskopis, eapi gagal dalam mendeskripsi gerak mikroskopis. Gerak mikroskopis membuuhkan
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciTeori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang
Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waku Peneliian Peneliian ini dilakukan di Dafarm, yaiu uni usaha peernakan Darul Fallah yang erleak di Kecamaan Ciampea, Kabupaen Bogor, Jawa Bara. Pemilihan lokasi
Lebih terperinciPERBAIKAN ASUMSI KLASIK
BAHAN AJAR EKONOMETRI AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIAH OGAAKARTA PERBAIKAN ASUMSI KLASIK 6.. Mulkolnearas Jka model ka mengandung mulkolneras yang serus yakn korelas yang ngg anar varabel ndependen,
Lebih terperinciBAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan
BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus
Lebih terperinciFIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI
KTSP & K-13 FIsika K e l a s XI KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran Seelah mempelajari maeri ini, kamu diharapkan mampu menjelaskan hubungan anara vekor posisi, vekor kecepaan, dan vekor percepaan unuk gerak
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang
Lebih terperinci3. Kinematika satu dimensi. x 2. x 1. t 1 t 2. Gambar 3.1 : Kurva posisi terhadap waktu
daisipayung.com 3. Kinemaika sau dimensi Gerak benda sepanjang garis lurus disebu gerak sau dimensi. Kinemaika sau dimensi memiliki asumsi benda dipandang sebagai parikel aau benda iik arinya benuk dan
Lebih terperinciBAB III. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan perhitungan untuk menilai
BAB III PENILAIAN HARGA WAJAR SAHAM PAA SEKTOR INUSTRI BATUBARA ENGAN MENGGUNAKAN TRINOMIAL IVIEN ISCOUNT MOEL 3.. Pendahuluan Pada bab ini akan dijelaskan mengenai ahapan perhiungan unuk menilai harga
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,
BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu
Lebih terperinciFISIKA. Kelas X GLB DAN GLBB K13 A. GERAK LURUS BERATURAN (GLB)
K3 Kelas X FISIKA GLB DAN GLBB TUJUAN PEMBELAJARAN Seelah mempelajari maeri ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan beriku.. Memahami konsep gerak lurus berauran dan gerak lurus berubah berauran.. Menganalisis
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan
Lebih terperinciPENAKSIRAN PELUANG KESEMBUHAN
Prosdng SNaPP2011 Sans, Teknolog, dan Kesehaan ISSN:2089-3582 PENAKSIRAN PELUANG KESEMBUHAN DENGAN KEKAMBUHAN BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL 1 Abdul Kudus, 2 R. Dachlan Muchls, dan 3 Tk Respa 1,2 Jurusan Saska,
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN NUMERIK
BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK Dengan memperhaikan fungsi sebaran peluang berahan dari masingmasing sebaran klaim, sebagai mana diulis pada persamaan (3.45), (3.70) dan (3.90), perhiungan numerik idak mudah
Lebih terperinci' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN
j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme
Lebih terperinciPemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun
Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro
Lebih terperinciBAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF
BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF.1 Pendahuluan Di lapangan, yang menjadi perhaian umumnya adalah besar peluang dari peubah acak pada beberapa nilai aau suau selang, misalkan P(a
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON*
PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON* BERLIAN SETIAWATY DAN HIRASAWA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor
Lebih terperinciAPLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER (CONTOH KASUS DI G. KELUD)
Alkas Iners Non Lner Dengan Pendekaan Lner Unuk Menenukan Hosener Conoh Kasus d G. Kelud) Cece Sulaeman) APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER CONTOH KASUS DI
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinci