2-RP. rate, 10).Model Antrian. Deskripsi. sistem finansial, sistem komunikasi. Semester : V Hal: 1 dari 7. Dosen : SPW, NI, HY No.
|
|
- Sugiarto Doddy Sanjaya
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 RP S1 SP 06 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 1.1 : Mampu menerapkan Metode Statistika dalam manajemen. 2. CP 2.2 : Mampu memodelkan & menginterpretasikan fenomena ekonomi 3. CP 8.1 : Mampu memformulasikan masalah ke dalam pemodelan statistikaa 4. CP11.1 : Mampu menganalisis data kuantitatif baik secara univariat maupun multivariate Hal: 1 dari 7 CP11.1 dalam mata kuliah Proses Stokstik diberi kode CP11.1 Prosto yang meliputi 10 sub Capaian Pembelajaran, yaitu : CP11.1 Prosto1 sd CP11.1Prosto10. B. Untuk mencapai CP di atas diperlukan 10 sebagai berrikut 1).Pengertian Proses Stokastik dan Rantai Markov, 2). Probabilitas transisi 1 langkah, 3). Probabilitas transisi n langkah 4.) Distribusi Limit,5). First passage time 6.) Ekspektasi Biayaa 7).Rantai Markov Kontinyu 8).Dekomposisi dan superposisi Proses Poisson, 9).Matriks Rate,diagram rate, 10).Model Antrian C. Matakuliah Prasyarat : Teori Probabilitas dan Matematika Statistika I D. Deskripsii CP secara umumm KKNI Level 6 Kemampuan Deskripsi Penguasaan pengetahuan 6.1 Menguasai konsep dan mampu menerapkan Model Markov Diskrit untuk mempelajari fenomena fenomena ketidakpastian ( uncertainty ) dalam dunia bisnis, manajemen, industri dan teknologi 6.2. Mampu mengindentifikasi ruang keadaan ( state space ) dan waktu (parameter space ) dari suatu proses atau sistem stokastik serta mampu memprediksi kinerja atau performansi proses dalam jangka panjang ( steady state ) 6.3 Mampu menerapkan model Markov diskret dan Kontinyu untuk menganalisis sistem manufaktur, sistem cuaca, sistem inventori, sistem finansial, sistem komunikasi 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur
2 RP S1 SP 06 Hal: 2 dari 7 Kemampuan Deskripsi Mampu menyusun matriks rate dan mampu mendapatkan matriks stokastik dari matriks rate untuk analisis transient. 6.5 Memahami dan menguasai konsep Model Markov Kontinyu serta mampu membedakannya dengan Model Markov Diskrit. 6.6 memahami konsep dan mampu menerapkan Model Markov Kontinyu. Pengertian parameter space kontinyu adalah transisi transisi yang mungkin antar state space dapat terjadi setiap saat. Banyak penomena Model Markov Kontinyu. Kemampuan kerja 6.7. Mampu menghitung kinerja atau performansi proses, antara lain occupancy times, first passage times dan penomena dalam bisniss dan industri mempunyai parameter space kontinyu sehingga dapat dianalisis dengan ekspetasi beaya total dan ekspetasi beaya persatuan waktu dari proses jika berada diruang keadaan tertentu dalam jangka panjang ( steady state ) Mampu Menggunakan IPTEKS pada bidangnya dalam penyelesaian masalah serta 6.9 Mampu beradaptasi terhadap situasi yang dihadapi Kemampuan manjerial 6.10 Mampu mengambil keputusan yang tepat berdasarkan analisis informasi dan data, serta mampu mengkomunikasikan hasil analisis baik secara lisan maupun tertulis 6.11 Mampu memberikan petunjuk dalam memilih berbagai alternatif solusi secara mandiri dan kelompok; 6.12 Bertanggung jawab pada pekerjaan sendiri dan dapat diberi tanggung jawab atas pencapaian hasil kerja organisasi Sikap dan tata nilai 6.13 Mempunyai Etika Profesi, kerjasama, menghargai orang lain, patuh aturan, cerdas amanah kreatif 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur
3 CAPAIAN PEMAN 1. Dapat Menjelaskan Pengertian Proses Stokastik dan Rantai Markov CP11.1 Prosto1 1. Mampu menjelaskan perbedaan proses stokastik dengan parameter dan state spacenya 2. mampu mengindentifikasi ruang keadaan ( state space ) dan waktu keadaan (parameter space ) dari suatu proses atau sistem stokastik Mampu mengindentifikasi transisi transisi yang mungkin antar ruang keadaan seuai waktu proses, dan mampu menyusun matriks stokas knya untuk 1 langkah 1. Pengertian Prosess Stokastik dan Rantai Markov 2. Probabilitas transis 1 langkah, [1] Bab 1 1. CI 2.Diskusi 3.La han [1] Bab 2 1. CI 2.Diskusi 3.La han 2. Dapat menghitung dengann benar Probailitas transisi satu langkah besert sifat CP11.1 sifatnyaa Prosto2 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur TT 0 P L 5%/5% TT P O 10%/15% Hal: 3 dari 7
4 CAPAIAN PEMAN 3. Dapat menghitung dan memahami tujuan membuat matriks Probabilitas transisi n langkah. CP11.1Prosto3 4.Dapat menghitung distribusi limit suatu matriks stokastik bila distribusi limit itu ada CP11.1 Prosto4 5. Dapat menghitung performansi suatu proses (sistem) pada saat mencapai keadaan tertentu pertama Mampu mengindentifikasi transisi transisi yang mungkin antar ruang keadaan seuai waktu proses, dan mampu menyusun matriks stokastiknya untuk n langkah Dapat menganalisis apakah matriks stokastik P mencapai kondisi steady state dan mempunyai distribusi limit pada langkah ke n bila n. Dapat menentukan, Misal T adalah waktu pertama kali sistem masuk ke state 3. Probabilitas transis n langkah 4. Distribusi Limit [1] Bab 5 P G LS D 5. First passage Times [1].lampiran B7 [1] Bab 4 Presentasi Game Latihan soal & Diskusi (P G LS D) P G LS D Hal: 4 dari 7 TT P O 10%/25% TT 0 P L 5%/30% % TT P O 10%/40% 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur
5 13 14 CAPAIAN PEMAN kalinya CP 11.1 Prosto5 6. Dalam bagian ini akan dibahas cara menghitung biaya yang timbul bila proses (sistem) berada pada suatu state dalam jangka waktu tertentu dan dalam jangka waktu panjang CP11.1 Prosto6 Dapat menghitung ekspektasi biaya total (EBT) dari suatu proses dalam jangka waktu tertentu n. Serta menghitungg ekspektasi biaya persatuan waktu dalam jangka panjang. 6. Ekspektasi Biaya Hal: 5 dari 7 10%/50% Dapat menjelaskan Sifat Stationary and independent increment dalam proses poisson serta menghitung peluang dari F(x) dan R(x) serta peluang dari a. Memahami dan menguasai konsep Model Markov Kontinyu serta mampu membedakannya dengan Model Markov Diskrit. b. Mampu menyusun 7. Model Markov Kontinyu 8. Dekomposisi dan superposisi proses Poisson. [1]. B8, B9 P G LS D TT P O 30%/80% 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur
6 CAPAIAN PEMAN proses poisson CP11.1Prosto7 CP11.1Prosto9 matriks rate dan mampu mendapatkan matriks stokastik dari matriks rate untuk analisis transient. c. Mampu menyusun sistem persamaan beda Proses diferensial untuk Poisson dan mampu menyelesaikannya. d. Mampu menghitung performansi proses, antara lain occupancy times, firstpassage times, menghitung ekspetasi beaya total dan ekspetasi beaya persatuan waktu jika poses berada pada state tertentu dalam jangka panjang. 9. Matriks Rate dan diagram rate Hal: 6 dari 7 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur
7 CAPAIAN PEMAN [1]. B12,B Dapat Menjelaskan 1. Mampu 10. Model Antrian konsep dan mampu mengidentifikasi sistem (proses input menerapkan Model antri sesuai prosesnya output, sistem Antriann dan faham 2. Mampu menghitung antrian bahwa Proses Antrian kinerja performasi sistem kapasitas merupakan kejadian antri jalur tunggal dan terbatas dan khusus dari Model jalur ganda tak Markov Kontinyu, 3. Mampu menghitung terbatas ) khususnya proses performansi sistem antri input output ( birthprocess jaringan Jackson ). Selain death itu mhs diharapkan mampu menghitung performansi beberapa sistem antri yang banyak dijumpai seharhari. CP11.1Prosto10 1. Karlin, S. & Taylor, H.M., An Introduction to Stochastic Modeling 3 rd Ed., Academic Press, Kulkarni, V.G., Modeling, Analysis, Design and Control of Stochastic System, Springer, New York, 2010 P G LS D Hal: 7 dari 7 TT P O 20%/100% 7 Prosedurr Cek soal / Porosedur
PRODI. Dosen : MM No.Revisi : 00. Semester : I Hal: 1 dari 5. kelompok. Deskripsi 2 populasi. Kemampuan. Kemampuan kerja.
RP S1 SP 01 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 11.1 : Mampu menganalisis data secara kuantitatif baik secara univariat maupun Multivariat serta menerapkannya. 2. CP 8.1 : Memformulasikan masalah ke dalam pemodelan
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) IKG3F3 PEMODELAN STOKASTIK Disusun oleh: Sri Suryani P, S.Si., M.Si. PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTASI FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY 2015 LEMBAR PENGESAHAN Rencana
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA A. MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Proses Stokastik Kode/sks : MAS 4113 /3 Semester : III Status (Wajib/Pilihan) : Pilihan (P) Prasyarat : MAS
Lebih terperinciAktuariaa. Dosen : SS. Semester : V No.Revisi : 00. Hal: 1 dari 5. tim. 1).Konsep. dimodifikasi). Kemampuan. Deskripsi. asuransi jiwa
Kode/SKS: SS141427 / (2/1/0) Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 2.4 : Mampu memahami dan menerapkann konsep konsep matematika keuangan dan peluang untuk menganalisa masalah dalam asuransi jiwa
Lebih terperinciSILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-211 Nama Mata Kuliah : Model Stokastik Jumlah SKS : 2 Semester :
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-211 Nama Mata Kuliah : Model Stokastik Jumlah SKS : 2 Semester : IV Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-202 Model Deterministik Deskripsi
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Simulasi Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : NI, PPO Semester : V
RP-S1-SK-04 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.1 : Membuat suatu sistem informasi manajemen di berbagai bidang 2. CP 9.3 : Mampu merancang pengumpulan data
Lebih terperinci2-RP. Semester : VIIII No.Revisi : 00. Dosen : MM. Hal: 1 dari 5. kelompok, Peran
Hal: 1 dari 5 Deskripsi Mataa Kuliah Tujuan dari Mata Kuliah ini adalah untuk memberikan kemampuan mahasiswa menjadi konsultan statistik yang efektif. Mataa Kuliah ini membutuhkan kematangan dalam berfikir
Lebih terperinciANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION
ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION Oleh: Desi Nur Faizah 1209 1000 17 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA
Lebih terperinci2-RP. Penguasaan Pengetahuan. Kemampuan. kerja. Kemampuan. Manajerial. Sikap dan Tata Nilai 5-PBS 1-CP 2-RP 3-RE
RP-S1-SLK-02 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 7 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 5.1 : Menganalisis data di bidang kedokteran/kesehatan, pertanian/perikanan/kelautan
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Data II Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : HK Semester : VII
RP-S1-SK-07 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik. CP10.1 : Mampu melakukan manajemen
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Survival Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP Semester :
RP-S1-SLK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik 2. CP 5.1 : Menganalisis
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 6: Rantai Markov Waktu Kontinu Atina Ahdika, S.Si, M.Si Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia 2015 Pendahuluan Rantai Markov Waktu Kontinu Pendahuluan Pada bab ini, kita akan belajar mengenai
Lebih terperinciSemester : VII Hal: 1 dari 5. Dosen : Har & Imam RP S1 SB 03. No.Revisi : 00. secara umum KKNI. Level 6 Kemampuan. C. Deskripsi CP.
RP S1 SB 03 A. : CP 3 : Mampu menerapkanmetodestatistikasalammatematikakeuangan P15.1 : Mampu Berkomunikasi secara lisan dan tertulis dalam Bahasa Indonesia CP15.3 :Mampu mengelola dan bekerja dalam tim
Lebih terperinciDeskripsi. Dosen : No.Revisi : 00. Semester : VII Hal: 1 dari 5. tim. Kemampuan 5-PBS 3-RE 1-CP 2-RP
A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 2.1 : Merancang dan melakukan riset serta mengevaluasi strategi. CP 2.2 : Memodelkan dan menginterpretasikan fenomena ekonomi. CP15.1 : Mampu berkomunikasi secara lisan dan
Lebih terperinciRENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : E1203 / Metode Stokastik Revisi Satuan Kredit Semester : 3 SKS Tgl revisi : 16 Juli 2015 Jml Jam kuliah dalam seminggu :
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Statistika Spasial Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : Sutikno Semester : VII
RP-S1-SLK-01 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 5.2 : Mampu menganalisis data di bidang Statistika Lingkungan dan Kesehatan, serta bidang lainnya
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. X(t) disebut ruang keadaan (state space). Satu nilai t dari T disebut indeks atau
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Proses Stokastik Menurut Gross (2008), proses stokastik adalah himpunan variabel acak Semua kemungkinan nilai yang dapat terjadi pada variabel acak X(t) disebut ruang keadaan
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Analisis Data I Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : HK Semester : VI
RP-S1-SK-06 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 7 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik. CP10.1 : Mampu melakukan manajemen
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Jaringan Syaraf Tiruan Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : BSSU Semester : III
RP-S1-SK-12 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 3.3 : Mampu menyelesaikan masalah di bidang Stat komputasi dan Membuat program untuk mengoptimalkan
Lebih terperinci2-RP. C. PRASYARAT : Desain Eksperimen. D. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6. Kemampuan Deskripsi Penguasaan
RP S1 SP 05 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 8 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : CP 8.1 : Memformulasikan masalah dalam pemodelan sta s ka CP 11.2 : Mampu menganalisis
Lebih terperinciOleh: Isna Kamalia Al Hamzany Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita W, M.Si. Dra. Nur Asiyah, M.Si
Oleh: Isna Kamalia Al Hamzany 1207 100 055 Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita W, M.Si. Dra. Nur Asiyah, M.Si Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Riset Operasi 1 Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SMR, Ir, Wiba Semester : III
RP-S1-SI-01 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 1.3 : Mampu menentukan metode terbaik untuk solusi permasalahan riil CP 15.1 : Mampu Berkomunikasi
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis tingkat persediaan liner yang optimal dan ekspektasi keuntungan yang didapat PT Indonesia
Lebih terperinciRANCANGAN KURIKULUM PROGRAM DOKTOR STATISTIKA (STK) DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM DOKTOR STATISTIKA (STK) DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM DOKTOR STATISTIKA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1 2 I. Deskripsi
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Perancangan Kualitas Kode/sks : SS141413/ (2/1/0 ) Dosen : SS Semester : V
RP-S1-SI-06 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 8 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 1.2 : Menentukan optimasi melalui perancangan eksperimen. CP15.2 : Mampu mengelola dan bekerja
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
: Dasar-dasar Probabilitas Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Diskusi 1. Misalkan sebuah koin yang mempunyai peluang muncul muka sebesar.7, dilantunkan tiga kali. Misalkan X menyatakan banyaknya
Lebih terperinciPemodelan Sistem Antrian Satu Server Dengan Vacation Queueing Model Pada Pola Kedatangan Berkelompok
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015 Pemodelan Sistem Antrian Satu Server Dengan Vacation Queueing Model Pada Pola Kedatangan Berkelompok Sucia Mentari, Retno Subekti, Nikenasih
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Data Mining Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : SWP, KF Semester : VII
RPS1SK08 Kurikulum 2014, Edisi : September2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.2 : Melakukan analisis data dengan menggunakan program statistik 2. CP 10.3 : Mampu menganalisis big data dengan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. sumber yang dapat dipercaya, petunjuk atau reputasi yang telah dibuat.
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Pengambilan keputusan adalah pemilihan di antara alternatifalternatif mengenai sesuatu cara bertindak serta inti dari perencanaan. Suatu rencana dapat dikatakan tidak
Lebih terperinciMODEL STOKASTIK PERTUMBUHAN POPULASI (PURE BIRTH PROCESS)
Jurnal Euclid, Vol. 4, No. 1, p.675 MODEL STOKASTIK PERTUMBUHAN POPULASI (PURE BIRTH PROCESS) Surya Amami Pramuditya 1, Tonah 2 1,2 Pendidikan Matematika FKIP Universitas Swadaya Gunung Jati Cirebon amamisurya@fkip-unswagati.ac.id
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan nyata, hampir seluruh fenomena alam mengandung ketidakpastian atau bersifat probabilistik, misalnya pergerakan lempengan bumi yang menyebabkan gempa,
Lebih terperinciPREDIKSI JUMLAH LULUSAN DAN PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA FMIPA UNTAN TAHUN ANGKATAN 2013/2014 DENGAN METODE RANTAI MARKOV
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3(2015), hal 347-352. PREDIKSI JUMLAH LULUSAN DAN PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA FMIPA UNTAN TAHUN ANGKATAN 2013/2014 DENGAN METODE RANTAI
Lebih terperinciKarakteristik Model & Struktur Model. Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng
Karakteristik Model & Struktur Model Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng Referensi Prof Dr Ir Soemarno, MS MALANG, 2007 Pemodelan Proses membangun atau membentuk model dari suatu sistem nyata dalam
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sebagian besar mahasiswa ITB mengambil mata kuliah MA1122 Kalkulus I pada tahun pertama perkuliahannya. Mata kuliah ini merupakan salah satu mata kuliah yang
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 3: Rantai Markov Diskrit Atina Ahdika, S.Si, M.Si Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Rantai Markov Rantai Markov Rantai Markov Misalkan sebuah proses stokastik {X t } dengan t = 0, 1, 2,....
Lebih terperinciANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION Desi Nur Faizah, Laksmi Prita Wardhani. Jurusan Matematika, Fakultas
Lebih terperinciArisma Yuni Hardiningsih. Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si. Jurusan Matematika. Surabaya
ANALISIS KESTABILAN DAN MEAN DISTRIBUSI MODEL EPIDEMIK SIR PADA WAKTU DISKRIT Arisma Yuni Hardiningsih 1206 100 050 Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si Jurusan Matematika Institut Teknologi
Lebih terperinciSilabus. Proses Stokastik (MMM 5403) Proses Stokastik. Contoh
Silabus Proses Stokastik (MMM 5403) Status: Wajib Minat Statistika Rantai Markov, klasifikasi rantai Markov. Limit rantai Markov dan aplikasinya. Rantai Markov kontinu, contoh-contoh klasik. Proses renewal,
Lebih terperinciMODEL STOKASTIK.
11 12. MODEL STOKASTIK alsen.medikano@gmail.com 1 PENDAHULUAN Model Stokastik adalah model matematika dimana gejala-gejala dapat diukur dengan derajat kepastian yang tidak stabil. Pada Model Stokastik
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. komoditas, model pergerakan harga komoditas, rantai Markov, simulasi Standard
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas beberapa tinjauan mengenai teori yang diperlukan dalam pembahasan bab-bab selanjutnya antara lain tentang kontrak berjangka komoditas, model pergerakan
Lebih terperinciRantai Markov Diskrit (Discrete Markov Chain)
#10 Rantai Markov Diskrit (Discrete Markov Chain) 10.1. Pendahuluan Berbagai teknik analitis untuk mengevaluasi reliability dari suatu sistem telah diuraikan pada bab terdahulu. Teknik analitis ini mengasumsikan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini terdiri dari 3 bagian. Pada bagian pertama diberikan tinjauan pustaka dari penelitian-penelitian sebelumnya. Pada bagian kedua diberikan teori penunjang untuk mencapai tujuan
Lebih terperinciCAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai PENGUASAAN PENGETAHUAN 5.1 Mampu menyajikan data secara deskriptif dengan gambar dan ukuran numerik
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengantar Pada bab ini akan diuraikan beberapa landasan teori untuk menunjang penulisan skripsi ini. Uraian ini terdiri dari beberapa bagian yang akan dipaparkan secara terperinci
Lebih terperinci2-RP RENCANA PEMBELAJARAN. Semester : VI Hal: 1 dari 5. No.Revisi : 00. tim. Regresi Nonparametrik. Deskripsi. Kemampuan. lokal).
RP S1 SP 14 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 11.1 : Mampu memodelkan data kuantitatif univariat linier nonlinier. CP15.2 : Mampu mengelola berja dalam tim CP15.4 : Bertanggung jawab atas hasil rja mandiri
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA A. MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Riset Operasi Kode/sks : MAS 4241 /3 Semester : Genap Status (Wajib/Pilihan) : P Prasyarat : MAS 4141(Pemrograman
Lebih terperinciPROSES MARKOV KONTINYU (CONTINOUS MARKOV PROCESSES)
#11 PROSES MARKOV KONTINYU (CONTINOUS MARKOV PROCESSES) 11.1. Pendahuluan Masalah keandalan yang berhubungan dengan sistem secara normal adalah space memiliki sifat diskrit yaitu sistem tersebut dapat
Lebih terperinciPr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.
6.. Proses Kelahiran Murni Dalam bab ini, akan dibahas beberapa contoh penting dari waktu kontinu, state diskrit, proses Markov. Khususnya, dengan kumpulan dari variabel acak {;0 } di mana nilai yang mungkin
Lebih terperinciKONTRAK PEMBELAJARAN
KONTRAK PEMBELAJARAN RISET OPERASI PROBABILISTIK Semester Jurusan : VI / 2 sks : Matematika Oleh: Dra. RR Sri Sulistijowati H., M.Si NIP. 19690116199022001 Nughthoh Arfawi Kurdhi, S.Si., M.Sc NIP. 19850717
Lebih terperinciRENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) METODE STOKASTIK OLEH : KHAMALUDIN, S.T., M.T.
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) METODE STOKASTIK OLEH : KHAMALUDIN, S.T., M.T. PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM SYEKH-YUSUF
Lebih terperinci2-RP. C. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6
RP-S1-SK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.3 : untuk mengoptimalkan penggunaan program paket metode statistika yang sudah ada 2. CP 15.1
Lebih terperinciKAJIAN ANTRIAN TIPE M/M/ DENGAN SISTEM PELAYANAN FASE CEPAT DAN FASE LAMBAT
KAJIAN ANTRIAN TIPE M/M/ DENGAN SISTEM PELAYANAN FASE CEPAT DAN FASE LAMBAT QUEUES ANALYSIS M/M/ TYPE WITH SLOW AND FAST PHASE SERVICE SYSTEM Oleh: Erida Fahma Nurrahmi NRP. 1208 100 009 Dosen Pembimbing:
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)
INSTITUT KEUANGAN PERBANKAN INFORMATIKA ASIA (ASIAN BANKING FINANCE INFORMATICS INSTITUTE) PERBANAS JAKARTA SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) MATA KULIAH: KODE MATA KULIAH: PROGRAM STUDI : BOBOT: SEMESTER
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV
SEMINAR TUGAS AKHIR PERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV Oleh : Husien Haikal Fasha 1207 100 011 Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Rantai Markov RANTAI MARKOV
Penelitian Operasional II Rantai Markov 49 4. RANTAI MARKOV 4. PENDAHULUAN Dalam masalah pengambilan suatu keputusan, seringkali kita diperhadapkan dengan suatu ketidakpastian. Permasalahan ini dapat dimodelkan
Lebih terperinciPRODI. Semester : Hal: 1 dari 6 RP S1 SB 05. No.Revisi : 00. CP 2.5 : Menerapkan Teori Resiko. Di Industri Keuangan. (Rating perusahaan, Model
Hal: 1 dari 6 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN: CP 2.5 : Menerapkan Teori Resiko Di Industri Keuangan CP 15.2: Mampu mengelola dan berja dalam tim CP 15.4: Bertanggung jawab atas hasil rja mandiri dan lompok CP
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. 4.1 Distribusi probabilitas banyaknya pelanggan dalam sistem antrian
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Distribusi probabilitas banyaknya pelanggan dalam sistem antrian M/M/1/K Pada model antrian, kedatangan pelanggan dalam sistem antrian dan kepergian pelanggan yang telah
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN EK.354 REKAYASA TRAFIK
EK.354 REKAYASA TRAFIK Dosen: Ir. Arjuni BP, MT : Overview Rekayasa Trafik Tujuan pembelajaran umum : Para mahasiswa mengetahui ruang lingkup Rekayasa Trafik Jumlah pertemuan : 1(satu) kali Pertemuan Tujuan
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : 4
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : 4 Berlaku mulai: Genap/2010 MATA KULIAH : RISET OPERASIONAL KODE MATA KULIAH/SKS : 410102053 / 3 SKS MATA KULIAH PRASYARAT
Lebih terperinciPendekatan Rantai Markov Waktu Diskrit dalam Perencanaan Kebutuhan Tempat Tidur Rumah Sakit. Oleh: Enjela Puspadewi
Pendekatan Rantai Markov Waktu Diskrit dalam Perencanaan Kebutuhan Tempat Tidur Rumah Sakit Oleh: Enjela Puspadewi 1207 100 026 Abstrak Rumah sakit adalah institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan
Lebih terperinciANALISIS ANTRIAN TIPE M/M/c DENGAN SISTEM PELAYANAN FASE CEPAT DAN FASE LAMBAT. Oleh : Budi Setiawan
ANALISIS ANTRIAN TIPE M/M/c DENGAN SISTEM PELAYANAN FASE CEPAT DAN FASE LAMBAT Oleh : Budi Setiawan 1206 100 034 Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita W, M.Si. Drs. Sulistiyo, MT. ABSTRAK Penggunaan teori
Lebih terperinciPENENTUAN PROBABILITAS ABSORPSI DAN EKSPEKTASI DURASI PADA MASALAH KEBANGKRUTAN PENJUDI
PENENTUAN PROBABILITAS ABSORPSI DAN EKSPEKTASI DURASI PADA MASALAH KEBANGKRUTAN PENJUDI Aditya Candra Laksmana, Respatiwulan, dan Ririn Setiyowati Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Keputusan yang nyata biasanya dibuat dalam keadaan ketidakpastian. Untuk memodelkan ketidakpastian, selama ini digunakan teori probabilitas yang ditemukan
Lebih terperinciCatatan Kuliah MA4181 Pengantar Proses Stokastik Precise and Stochastic. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Catatan Kuliah MA4181 Pengantar Proses Stokastik Precise and Stochastic Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2015 Tentang MA4181 (Pengantar)
Lebih terperinciLABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR
TNR 12 space 1.15 LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR LAPORAN RESMI MODUL IV TNR 12 Space 2.0
Lebih terperinciPRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS RENCANA PEMBELAJARAN KODE/ MATA KULIAH/ SKS/ SEMESTER : SS /PENGANTAR METODE STATISTIKA / (2/1/1) I
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu melakukan deskripsi, eksplorasi dan interpretasi data serta Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Mampu
Lebih terperinciPENENTUAN KLASIFIKASI STATE PADA RANTAI MARKOV DENGAN MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DARI MATRIKS PELUANG TRANSISI
PENENTUAN KLASIFIKASI STATE PADA RANTAI MARKOV DENGAN MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DARI MATRIKS PELUANG TRANSISI Yohanes A.R. Langi 1) 1) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi, Manado 95115
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Diskusi 1: Dasar-dasar Probabilitas Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia 215 Latihan 1 Dasar-dasar Probabilitas Latihan 1 1. Diketahui Tentukan: a. P ( ) X > 1 4 b. Tentukan F (x) 2. Diketahui
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam kehidupan sehari-hari, sering dijumpai peristiwa-peristiwa yang terjadi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam kehidupan sehari-hari, sering dijumpai peristiwa-peristiwa yang terjadi secara beruntun dan dengan kemungkinan yang berbeda-beda. Sebagai contoh sekarang
Lebih terperinciRANCANGAN PEMBELAJARAN
RANCANGAN PEMBELAJARAN Mata Kuliah : dan Proses Stokastik Semester : Jurusan : Dosen : TIU : respon sistem linear dengan input menggunakan konsep probabilitas dan proses stokastik (C4) No.. Mahasiswa mampu
Lebih terperinciCAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Mampu mengidentifikasi permasalahan multivariat 5.2 Mampu menerapkan konsep
Lebih terperinciANALISA SISTEM ANTRIAN M/M/1/N DENGAN RETENSI PELANGGAN YANG MEMBATALKAN ANTRIAN
Analisa Sistem Antrian (Ayi Umar Nawawi) 11 ANALISA SISTEM ANTRIAN M/M/1/N DENGAN RETENSI PELANGGAN YANG MEMBATALKAN ANTRIAN ANALYSIS OF M/M/1/N QUEUEUING SYSTEM WITH RETENTION OF RENEGED CUSTOMERS Oleh:
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 1: Dasar-Dasar Probabilitas Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Peluang Percobaan adalah kegiatan yang menghasilkan keluaran/hasil yang mungkin secara acak. Contoh: pelemparan sebuah dadu.
Lebih terperinci6.6 Rantai Markov Kontinu pada State Berhingga
6.6 Rantai Markov Kontinu pada State Berhingga Markov chain kontinu 0 adalah proses markov pada state 0, 1, 2,.... Diasumsikan bahwa probabilitas transisi adalah stasioner, pada persamaan, (6.53) Pada
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. Contoh 1:
BAB 3 PEMBAHASAN 3.1 Pengolahan Data Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, rantai markov atau proses markov akan digunakan untuk menganalisa data yang diperoleh dalam penelitian ini. Contoh kasus yang
Lebih terperinciDeskripsi Umum, Learning Outcomes, dan Kurikulum Inti Program Studi Teknik Industri
Deskripsi Umum, Learning Outcomes, dan Kurikulum Inti Program Studi Teknik Industri Oleh: Dr. Ir. TMA. Ari Samadhi, M.Sc. Rapat BKSTI, Bandung 10 Oktober 2012 Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia (KKNI)
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI : SISTEM KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, DAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NAROTAMA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI : SISTEM KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, DAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NAROTAMA MATA KULIAH KODE MATA KULIAH Mata Kuliah Prasyarat Big
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Smart and Stochastic. disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Catatan Kuliah MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Smart and Stochastic disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014 Tentang MA4181 (Pengantar)
Lebih terperinciBAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Sistem pelayanan multiple (multiple-server system) atau biasa disebut multiserver single queue merupakan baris antrian tunggal yang dilayani
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Kriptografi
TINJAUAN PUSTAKA Kriptografi Kriptografi adalah studi teknik matematika yang berhubungan dengan aspek-aspek pengamanan informasi seperti kerahasiaan, integritas data, autentikasi entitas, dan autentikasi
Lebih terperinciREKAYASA TRAFIK ARRIVAL PROCESS.
REKAYASA TRAFIK ARRIVAL PROCESS ekofajarcahyadi@st3telkom.ac.id OVERVIEW Point Process Fungsi Distribusi Point Process Karakteristik Point Process Teorema Little Distribusi Point Process PREVIEW Proses
Lebih terperinciSemester : VI Hal: 1 dari 6. No.Revisi : 00. Deskripsi. Kemampuan manjerial. tertulis. Sikap dan. tata nilai 2-RP 1-CP DN, PA,BAK& RN)
PROD S1 STATSTKA FMPA TS RP S1 SP 08 Kurikulum 2014, Edisi : September 2014 A. CAPAAN PEMBELAJARAN : CP 11.11 : Mampu menganalisis data secara KUANTTATF baik secara Univariat maupun Multivariat serta menerapkannya
Lebih terperinciRANTAI MARKOV ( MARKOV CHAIN )
RANTAI MARKOV ( MARKOV CHAIN ) 2.1 Tujuan Praktikum Rantai markov (Markov Chain ) merupakan salah satu materi yang akan dipelajari dalam praktikum stokastik. Berikut ini terdapat beberapa tujuan yang akan
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 1: Dasar-Dasar Probabilitas Atina Ahdika, S.Si, M.Si Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Ruang Sampel dan Kejadian Ruang Sampel dan Kejadian Ruang Sampel dan Kejadian Percobaan adalah kegiatan
Lebih terperinciDISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP. Abstrak
DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Dalam proses stokhastik yang mana kejadian dapat muncul kembali membentuk proses pembahauruan. Proses pembaharuan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2. Persamaan DifferensialParsial Persamaan differensial adalah suatu persamaan yang melibatkan turunan dari satu variabel terikat ( dependent variable) terhadap satu atau lebih variabel
Lebih terperinciTabel 1. Penjabaran Learning Outcome PS ESL S1 Pernyataan Kompetensi: Setelah menyelesaikan program studi ini,lulusan dapat menjadi analis dalam
Tabel 1. Penjabaran Learning Outcome PS S1 Pernyataan Kompetensi: Setelah program studi ini,lulusan dapat menjadi analis dalam bidang ilmu ekonomi pertanian, lingkungan serta kebijakan dalam bidang pertanian,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
18 BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dikemukakan metode-metode yang akan digunakan pada bab selanjutnya. Metode-metode pada bab ini yaitu metode Value at Risk dengan pendekatan distribusi normal
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sangat pesat,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sangat pesat, menjadikan statistika memegang peranan penting dalam kehidupan. Hampir semua fenomena yang terjadi
Lebih terperinciANALISIS ANTRIAN TIPE M/M/c DENGAN SISTEM PELAYANAN FASE CEPAT DAN FASE LAMBAT
ANALISIS ANTRIAN TIPE M/M/c DENGAN SISTEM PELAYANAN FASE CEPAT DAN FASE LAMBAT OLEH : Budi Setiawan 106 100 034 Dosen Pebibing : Dra. Laksi Prita W, M.Si. Drs. Sulistiyo, MT. JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Pengantar Proses Stokastik
Bab 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diberikan penjelasan singkat mengenai pengantar proses stokastik dan rantai Markov, yang akan digunakan untuk analisis pada bab-bab selanjutnya. 2.1 Pengantar Proses
Lebih terperinciPOISSON PROSES NON-HOMOGEN. Abdurrahman Valid Fuady, Hasih Pratiwi, dan Supriyadi Wibowo Program Studi Matematika FMIPA UNS
POISSON PROSES NON-HOMOGEN Abdurrahman Valid Fuady, Hasih Pratiwi, dan Supriyadi Wibowo Program Studi Matematika FMIPA UNS ABSTRAK. Proses Poisson merupakan proses stokastik sederhana dan dapat digunakan
Lebih terperinciModel Matematis, Sistem Dinamis dan Sistem Kendali
Model Matematis, Sistem Dinamis dan Sistem Kendali PENDAHULUAN Beberapa istilah pada karakteristik tanggapan : Sistem : kombinasi beberapa komponen yang bekerja secara bersama-sama dan membentuk suatu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bidang statistika berhubungan dengan cara atau metode pengumpulan data, pengolahan, penyajian, dan analisisnya serta pengambilan kesimpulan berdasarkan data dan analisis
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 4: Distribusi Eksponensial Atina Ahdika, S.Si, M.Si Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia 2015 Pendahuluan Distribusi Eksponensial Pendahuluan Distribusi eksponensial dapat dipandang sebagai
Lebih terperinciPENERAPAN PROSES POISSON NON-HOMOGEN UNTUK MENENTUKAN DISTRIBUSI PROBABILITAS KEDATANGAN NASABAH DI BNI BANJARBARU
tnp PENERAPAN PROSES POISSON NON-HOMOGEN UNTUK MENENTUKAN DISTRIBUSI PROBABILITAS KEDATANGAN NASABAH DI BNI BANJARBARU Mida Yanti 1 Nur Salam 1 Dewi Anggraini 1 Abstract: Poisson process is a special event
Lebih terperinciPRODI. Dosen : Set. Semester : IV No.Revisi : 00. Hal: 1 dari 7. monopoli, serta KEMAMPUAN DESKRIPSI. baik secara lisan. maupun tertulis 3-RE 2-RP
RP S1 SB 01 Hal: 1 dari 7 A. : 1. CP 2.2 : Mampu memahami konsep teori Ekonomi Mikro dan Ekonomi Makro dengan menggunakan pendekatan verbal, pendekatan grafik serta pendekatan matematis 2. CP15.1 : Mampu
Lebih terperinciPenentuan Probabilitas Absorpsi dan Ekspektasi Durasi pada Masalah Kebangkrutan Penjudi
Penentuan Probabilitas Absorpsi dan Ekspektasi Durasi pada Masalah Kebangkrutan Penjudi Aditya Candra Laksmana 1*, Respatiwulan 2, dan Ririn Setiyowati 3 1, 3 Program Studi Matematika Fakultas MIPA, Universitas
Lebih terperinciPENERAPAN KALKULUS STOKASTIK PADA MODEL OPSI
PENERAPAN KALKULUS STOKASTIK PADA MODEL OPSI Nizaruddin Program Studi Pendidikan Matematika FPMIPA IKIP PGRI Semarang Jl. Sidodadi Timur 24 Semarang Abstrak Opsi merupakan salah satu pilihan investasi
Lebih terperinci