BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI"

Transkripsi

1 BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI 3. Pengertian Prinsip Sangar Burung Merpati Sebagai ilustrasi ita misalan terdapat 3 eor burung merpati dan 2 sangar burung merpati. Terdapat beberapa emunginan bagaimana burung-burung itu menempati sangarnya. Beriut ini disaian peristiwa bagaimana burung merpati menempati sangar-sangar itu Gambar 3.. Peristiwa 3 burung merpati dan 2 sangar Dari eempat peristiwa yang teradi pada ilustrasi di atas tampa bahwa di setiap peristiwa itu selalu ada satu sangar burung atau lebih yang ditempati beberapa burung merpati. Lebih tepatnya ita ataan paling sediit ada satu sangar burung yang ditempati oleh paling sediit dua eor burung merpati. Kita perhatian bagaimana yang teradi ia terdapat 4 burung merpati yang menempati 3 sangar burung. Peristiwa yang teradi di antaranya dapat dilihat pada gambar beriut. Pertama-tama ita perhatian emunginan yang teradi ia semua sangar terisi. Karena banyanya merpati melebihi banyanya sangar maa peristiwa semua sangar terisi ini dapat digambaran sebagai beriut: Gambar 3.2. Peristiwa 4 burung merpati dan 3 sangar (asus ) Jia terdapat satu sangar yang tida terisi maa emunginan yang dapat teradi adalah seperti di bawah ini: Gambar 3.3. Peristiwa 4 burung merpati dan 3 sangar (asus 2). Terahir adalah peristiwa 2 sangar yang tida ditempati burung-burung itu sehingga terdapat 4 eor burung yang menempati salah satu di antara etiga sangar yang tersedia. Semua peristiwa yang mungin tentang tida terisinya dua sangar ini dapat digambaran sebagai beriut Gambar 3.3. Peristiwa 4 burung merpati dan 3 sangar (asus 3) Dari gambar-gambar di atas yang memperlihatan berbagai situasi yang berlainan dapat disimpulan bahwa manaala banyanya burung melebihi banyanya sangar maa aan selalu terdapat paling sediit satu sangar burung yang ditempati oleh paling sediit dua eor burung merpati. Kita rumusan hasil disusi ini pada teorema beriut. Teorema 3. (Prinsip Sangar Burung Merpati) Jia + obye atau lebih ditempatan pada ota maa terdapat paling sediit satu ota yang memuat dua obye atau lebih. Buti: Misalan tida terdapat satu ota pun yang memuat lebih dari satu obye. Maa ini menunuan bahwa banyanya obye secara eseluruhan tentulah paling banya adalah. Namun ini adalah sebuah ontradisi arena ini berarti paling sediit hanyalah ada + obye. 3.2 Prinsip Sangar Burung Merpati yang Diperumum Prinsip sangar burung merpati menyataan bahwa terdapat paling sediit 2 obye dalam ota yang sama ia terdapat obye yang lebih banya dari otanya. Misalnya di antara 3 anga desimal pasti terdapat paling sediit 4 anga yang sama. Ini arena ia e 3 anga tadi didistribusian pada 0 ota satu ota tentu aan memilii lebih dari 3 obye. Secara umum situasi ini ita rumusan sebagai beriut. Teorema 3.2 (Prinsip Sangar Burung Merpati yang Diperumum) Jia N obye ditempatan pada ota maa terdapat paling sediit ota yang memuat Buti: Misalan bahwa ta ada ota yang memuat lebih dari / banya adalah N N N dengan etidasamaan N N N / obye. N obye. Maa eseluruhan obye paling 4

2 telah digunaan. Namun ini merupaan sebuah ontradisi arena total banyanya obye adalah N. Beberapa masalah yang sering muncul biasanya adalah tentang menentuan banyanya obye minimum demiian sehingga paling sediit r obye dari obye-obye ini harus terdapat dalam satu dari ota ia obyeobye ini didistribusian di antara ota-ota itu. Jia ita memilii N obye prinsip sangar burung merpati yang diperumum menyataan bahwa paling sediit terdapat r obye dalam ota asalan N r. Bilangan bulat N terecil dengan N r yaitu N = (r-) + merupaan bilangan bulat terecil yang memenuhi etidasamaan N r. Munginah ada nilai N yang lebih ecil? Tentu tida arena ia ita memilii (r-) obye ita menempatan r- di antaranya pada tiap-tiap ota dari ota yang tersedia dan ta ada ota pun yang ditempati oleh paling sediit r obye. Teorema 3.3 Tiap-tiap barisan dari n 2 + bilangan real yang berbeda memuat sebuah barisan bagian yang panangnya n+ dan barisan bagian ini merupaan barisan nai atau turun. Apliasi prinsip sangar burung merpati memperlihatan adanya (esistensi) suatu barisan bagian (subsequence) yang nai atau turun dengan panang tertentu dalam sebuah barisan bilangan bulat. Sebuah barisan bagian dari barisan a a2 an didefinisian sebagai sebuah barisan dalam bentu a i ai a 2 i m dengan i i2 i m in. Ini berarti sebuah barisan bagian yang diperoleh dari suatu barisan tertentu diperoleh dengan mengambil beberapa suu dari barisan tersebut dalam urutan aslinya dan mungin tida memuat suu-suu lainnya. Sebuah barisan diataan nai ia tiap-tiap suunya selalu lebih besar daripada suu-suu sebelumnya dan diataan turun ia tiap-tiap suu selalu lebih ecil daripada suu-suu sebelumnya. Latihan Soal-soal: 3. Di antara 367 orang yang menghadiri sebuah seminar matematia pasti ada 2 orang yang berulang tahun pada hari yang sama. Mengapa? 3.2 Di antara anga yang ditulis pasti ada paling sediit anga yang berulang. Jelasan. 3.3 Jia seseorang diminta menulisan 28 ata yang disusun berdasaran huruf-huruf dalam abad maa pasti paling sediit ada dua ata yang diawali dengan huruf yang sama. Mengapa? 3.4 Dalam uian ahir semester matematia ombinatori mahasiswa mendapat sor minimal 0 dan masimal 00. Jia ita ingin agar terdapat paling sediit 2 mahasiswa yang mendapat nilai uian dengan sor yang sama berapa banyanya mahasiswa yang harus mengiuti uian itu? 3.5 Di antara 40 siswa dalam sebuah elas berapa orang yang lahir pada hari yang sama? 3.6 Di antara 0 mahasiswa yang mengontra mata uliah persamaan diferensial berapa orangah di antaranya yang lahir pada bulan yang sama? 3.7 Berapaah banyanya mahasiswa paling sediit yang harus menghadiri peruliahan matematia ombinatori agar terdapat paling sediit 6 mahasiswa yang memilii nilai huruf yang sama (dari nilai-nilai A B C D dan E) di ahir peruliahan? 3.8 Dari 52 artu bridge berapa artu harus dipilih agar terdapat paling sediit 3 artu dari (a) enis yang sama terpilih? (b) enis hati terpilih? 3.9 Dalam sebuah provinsi mau di antara pendudunya terdapat 25 uta eluarga yang masing-masing memilii unit telepon abel yang nomornya terdiri atas 0 anga. Dietahui bahwa nomor telepon tersebut dinyataan dalam bentu AXX-AXX-XXXX A merupaan anga 2 hingga 9 tiga anga pertama menyataan ode abupaten sedangan yang lainnya merupaan anga sembarang mulai dari 0 hingga 9. Berapa paling sediit ode daerah yang perlu disediaan agar semua pendudu memilii nomor telepon yang berlainan? 3.0 Dalam satu bulan tertentu yang terdiri atas 30 hari sebuah tim olah raga memainan paling sediit pertandingan setiap harinya tapi ta lebih dari 45 pertandingan. Perlihatan bahwa diperluan adanya satu periode tertentu yang terdiri atas beberapa hari yang berturut-turut dan pada periode ini tim olah raga tersebut harus memainan tepat 4 pertandingan. 3. Perlihatan bahwa di antara n+ bilangan bulat positif yang tida lebih dari 2n terdapat sebuah bilangan bulat yang membagi habis salah satu bilangan asli lainnya. 3.2 Barisan memilii 0 suu. Perhatian bahwa 0 = Terdapat 4 barisan bagian nai dengan panang 4 yaitu 462; 467; 460; dan 457. Terdapat pula sebuah barisan bagian turun dengan panang 4 yaitu Misalan dalam sebuah pesta yang dihadiri 6 orang tiap-tiap sepasang orang yang hadir saling merupaan teman atau saling merupaan musuh. Butian bahwa terdapat tiga orang yang hadir saling merupaan teman atau tiga orang yang hadir saling merupaan musuh. 42

3 Soal-soal Latihan:. Butian bahwa dalam tiap umpulan 6 mata pelaaran pasti ada dua mata pelaaran yang teradwal pada hari yang sama ia ta ada pelaaran yang diselenggaraan di hari Sabtu. 2. Misalan di sebuah pertemuan terdapat 28 orang. Maa paling sediit terdapat 2 orang yang namanya diawali dengan huruf yang sama. 3. Sebuah laci lemari diisi selusin aus ai berwarna biru dan selusin aus ai berwarna colat yang bercampur tida berpasangan. Seorang ana mengambil beberapa aus ai tersebut dalam egelapan malam. a. Berapa aus ai harus diambil agar dia yain bahwa paling sediit dia memperoleh dua aus ai yang berwarna sama? b. Berapa aus ai harus dia ambil agar paling sediit diperoleh dua aus ai berwarna biru? 43

4 4. Misalan terdapat sebuah himpunan bilangan bulat. Maa terdapat dua bilangan bulat yang sama memilii sisa yang sama ia eduanya dibagi Misalan a adalah bilangan asli. Tunuan bahwa di antara senbarang grup dari a+ bilangan asli (ta perlu berurutan) terdapat 2 bilangan asli yang memilii sisa yang sama ia eduanya dibagi bilangan a. 6. Misalan p adalah sebuah bilangan bulat positif. Perlihatan bahwa dalam tiap sembarang himpunan n bilangan bulat positif berurutan terdapat tepat bilangan bulat yang habis dibagi p. 7. Di awal tahun terdapat calon mahasiswa dari 40 provinsi yang mendaftar e perguruan tinggi. Jia ita ingin agar paling sediit terdapat 60 calon mahasiswa berasal dari provinsi yang sama berapa banyanya calon paling sediit yang harus mendaftar? 8. Tunuan bahwa ia 5 bilangan asli dipilih dari 8 bilangan asli pertama maa pasti terdapat sepasang bilangan asli yang umlahnya adalah Misalan dari 8 bilangan bulat positif pertama diambil 4 bilangan. Apaah pasti terdapat sepasang bilangan bulat positif yang umlahnya 9? 0. Perlihatan bahwa ia 7 bilangan dipilih dari 0 bilangan asli pertama maa pasti terdapat paling sediit dua pasang bilangan yang umlahnya.. Misalan 6 bilangan dipilih dari 0 bilangan asli pertama. Apaah pasti terdapat paling sediit dua pasang bilangan yang umlahnya? 2. Berapa banyanya bilangan yang harus dipilih dari himpunan {2345} untu memastian bahwa paling sediit sepasang bilangan dari bilangan-bilangan dalam himpunan ini umlahnya Berapa banyanya bilangan yang harus dipilih dari himpunan {23456} untu memastian bahwa paling sediit sepasang bilangan dari bilangan-bilangan dalam himpunan ini umlahnya Berapa banyanya bilangan yang harus dipilih dari himpunan { } untu memastian bahwa paling sediit sepasang bilangan dari bilangan-bilangan dalam himpunan ini umlahnya Di sebuah peruliahan matematia ombinatori terdapat sembilan mahasiswa. Perlihatan bahwa di peruliahan tersebut paling sediit terdapat paling sediit lima mahasiswa pria atau paling sediit lima mahasiswa wanita. Tunuan pula bahwa di peruliahan tersebut terdapat paling sediit tiga mahasiswa pria atau paling sediit tuuh mahasiswa wanita. 6. Misalan bahwa tiap-tiap mahasiswa yang mengontra mata uliah persamaan diferensial yang umlahnya mencapai dua puluh lima orang adalah mahasiswa asal Pulau Jawa Pulau Sumatra atau Pulau Kalimantan. Perlihatan bahwa terdapat paling sediit sembilan mahasiswa asal Pulau Jawa paling sediit sembilan mahasiswa asal Pulau Sumatra atau paling sediit sembilan mahasiswa asal Pulau Kalimantan. Tunuan pula bahwa terdapat paling sediit tiga mahasiswa asal Pulau Jawa paling sediit sembilan belas mahasiswa asal Pulau Sumatra atau paling sediit lima mahasiswa asal Pulau Kalimantan. 7. Susunlah sebuah barisan yang terdiri atas enam belas bilangan asli yang mengandung barisan bagian dengan lima suu demiian sehingga barisan bagian tersebut termasu barisan nai atau barisan turun. 8. Perlihatan bahwa di antara 0 peserta seminar yang tinggi badannya semuanya berbeda terdapat sebelas orang yang dapat diminta berdiri dalam satu barisan dengan tinggi badan dari terecil e terbesar atau sebalinya. 44

5 9. Dalam sebuah elompo yang terdiri atas 5 orang di antara dua orang dalam elompo tersebut saling merupaan teman atau saling merupaan musuh. Perlihatan bahwa tidalah mungin terdapat tiga orang dalam elompo tersebut yang saling merupaan musuh satu sama lain atau saling merupaan teman satu sama lain. 20. Dalam sebuah elompo yang terdiri atas 0 orang di antara dua orang dalam elompo tersebut saling merupaan teman atau saling merupaan musuh. Perlihatan bahwa pasti terdapat tiga orang dalam elompo tersebut yang saling merupaan musuh satu sama lain atau empat orang yang saling merupaan teman satu sama lain dan tiga orang yang saling merupaan musuh satu sama lain atau empat orang yang satu sama lainnya merupaan teman. 2. Dalam sebuah elompo yang terdiri atas 20 orang di antara dua orang dalam elompo tersebut saling merupaan teman atau saling merupaan musuh. Perlihatan bahwa pasti terdapat empat orang dalam elompo tersebut yang saling merupaan musuh satu sama lain atau empat orang yang saling merupaan teman satu sama lain. 22. Misalan a a2 an merupaan bilangan asli. Butian bahwa ia sebanya ( a a2 n n a ) ( ) merpati ditempatan e dalam n sangar maa sangar yang e-i dengan i = 2... n ditempati oleh paling sediit a i burung merpati. 23. Di tepi sebelah iri sepanang alan raya sebuah ota terdapat 23 rumah. Tiap-tiap rumah mempunyai nomor mulai dari 00 hingga 43. Perlihatan bahwa ada paling sediit 2 rumah yang mempunyai nomor berurutan Misalan m i n untu i 2 n. Dengan prinsip sangar burung merpati yang diperumum tunuan bahwa terdapat n+ suu i i i. 2 n a dengan a a i i 2 i n m m m dan i i 2 i n Contoh 3. Di antara 367 orang yang menghadiri sebuah seminar matematia pasti ada 2 orang yang berulang tahun pada hari yang sama arena hanya ada 366 hari ulang tahun yang mungin dalam setiap tahunnya. Contoh 3.2 Di antara anga yang ditulis pasti ada paling sediit anga yang berulang arena hanya ada 0 anga yani mulai dari 0 hingga 9. Contoh 3.3 Jia seseorang diminta menulisan 28 ata yang disusun berdasaran huruf-huruf dalam abad maa pasti paling sediit ada dua ata yang diawali dengan huruf yang sama arena abad hanya memuat 26 huruf saa. Contoh 3.4 Dalam uian ahir semester matematia ombinatori mahasiswa mendapat sor minimal 0 dan masimal 00. Jia ita ingin agar terdapat paling sediit 2 mahasiswa yang mendapat nilai uian dengan sor yang sama berapa banyanya mahasiswa yang harus mengiuti uian itu? 45

6 Dalam hal ini sor yang ada adalah dari 0 hingga 00. Ini artinya terdapat 0 sor yang berlainan yang dapat diperoleh mahasiswa peserta uian tersebut. Sesuai dengan prinsip sangar burung merpati di antara 02 mahasiswa yang mengiuti uian ahir semester terdapat paling sediit 2 mahasiswa mendapat sor yang sama. Contoh 3.5 Di antara 40 siswa dalam sebuah elas berapa orang yang lahir pada hari yang sama? Di antara 40 mahasiswa terdapat paling sediit 40 / 7 = 6 mahasiswa yang memilii hari ulang tahun yang sama. Contoh 3.6 Di antara 0 mahasiswa yang mengontra mata uliah persamaan diferensial berapa orangah di antaranya yang lahir pada bulan yang sama? Di antara 0 mahasiswa terdapat paling sediit 0 /2 9 mahasiswa yang lahir pada bulan yang sama. Contoh 3.7 Berapaah banyanya mahasiswa paling sediit yang harus menghadiri peruliahan matematia ombinatori agar terdapat paling sediit 6 mahasiswa yang memilii nilai huruf yang sama (dari nilai-nilai A B C D dan E) di ahir peruliahan? Untu memastian bahwa paling sediit terdapat 6 mahasiswa memperoleh nilai yang sama maa banyanya mahasiswa yang diperluan paling sediit dapat dinyataan dengan bilangan bulat terecil demiian sehingga N / 5 5. Bilangan terecil ini adalah N = = 26. Jia ita hanya mempunyai 25 mahasiswa maa bisa teradi adanya 5 mahasiswa yang masing-masing memperoleh nilai demiian sehingga di antara eenam mahasiswa ta ada yang memperoleh nilai yang sama. Ini berarti diperluan paling sediit 26 mahasiswa agar paling sediit terdapat 6 mahasiswa memperoleh nilai yang sama. Contoh 3.8 Dari 52 artu bridge berapa artu harus dipilih agar terdapat paling sediit 3 artu dari enis yang sama terpilih? Misalan terdapat 4 ota dan di saat artu dipilih artu-artu itu ditempatan pada ota yang telah dihususan untu ditempati artu dari enis itu. Dengan menggunaan prinsip sangar burung merpati tampa bahwa ia N artu dipilih maa paling sediit terdapat ota yang memuat paling sediit N / 4 artu. Aibatnya terdapat paling sediit 3 artu dari enis yang sama terpilih ia N / 4 3. Bilangan bulat terecil demiian sehingga N / 4 3adalah N = = 9 sehingga 9 artu diperluan. Andaian 9 artu dipilih maa bisa diperoleh 2 artu dari enis yang sama demiian sehingga lebih dari 9 artu yang diperluan. Impliasinya adalah bahwa 9 artu harus dipilih untu menamin agar paling sediit 3 artu dari enis yang sama terpilih. Perlu dicatat bahwa setelah artu e-8 dipilih ita ta aan mampu menghindari teradinya artu etiga dari enis lainnya. Contoh 3.9 Dari 52 artu bridge berapa artu harus dipilih agar terdapat paling sediit 3 artu dari enis hati terpilih? Dalam masalah ini ita hanya ingin memastian bahwa etiga artu itu berasal dari enis hati dan buan berasal dari enis yang sama semata. Kita tentu saa dapat memilih seluruh artu dari enis bata daun atau eriting yani 39 artu semuanya sebelum ahirnya ita memilih sebuah artu hati. Tiga artu beriutnya semuanya berupa artu hati. Ini menunuan bahwa ita perlu memilih 42 artu untu memperoleh 3 artu hati. Contoh 3.0 Dalam sebuah provinsi mau di antara pendudunya terdapat 25 uta eluarga yang masing-masing memilii unit telepon abel yang nomornya terdiri atas 0 anga. Dietahui bahwa nomor telepon tersebut dinyataan dalam bentu AXX-AXX-XXXX A merupaan anga 2 hingga 9 tiga anga pertama menyataan ode abupaten sedangan yang lainnya merupaan anga sembarang mulai dari 0 hingga 9. Berapa paling sediit ode daerah yang perlu disediaan agar semua pendudu memilii nomor telepon yang berlainan? Terdapat 8 uta nomor yang berlainan dalam bentu tersebut arena ode daerah dalam bentu AXX terdiri atas 8 0 0=800 ode. Terdapat beberapa nomor telepon yang ode daerahnya sama sehingga perbedaan antara nomor telepon yang satu dengan yang lainnya tentu saa sangat tergantung pada 7 anga beriutnya yani yang dibentu oleh AXX-XXXX. Konfigurasi ini memberian = nomor yang berlainan. Dengan demiian berdasaran Prinsip Sangar Burung Merpati dari 25 uta pemili telepon tersebut terdapat di antaranya yang memilii nomor telepon yang sama. Dengan demiian paling sediit terdapat 4 ode wilayah yang diperluan agar esepuluh anga tersebut berlainan. Banya seali penerapan prinsip sangar burung merpati yang amat menari. Di antara penerapan itu misalnya bagaimana obye-obye yang ita pilih ita tempatan e dalam ota-ota secara cerdi. Contohcontoh beriut memberi ilustrasi penerapan seperti itu. 46

7 0 Contoh 3. Dalam satu bulan tertentu yang terdiri atas 30 hari sebuah tim olah raga memainan paling sediit pertandingan setiap harinya tapi ta lebih dari 45 pertandingan. Perlihatan bahwa diperluan adanya satu periode tertentu yang terdiri atas beberapa hari yang berturut-turut dan pada periode ini tim olah raga tersebut harus memainan tepat 4 pertandingan. Misalan a menyataan banyanya pertandingan yang dimainan pada hari e- atau hari sebelumnya dalam bulan tertentu. Maa a a2 a30 merupaan sebuah barisan nai dari bilangan bulat positif yang berlainan dengan a 45. Selain itu a 4 a2 4 a30 4 uga merupaan barisan nai dari bilangan bulat positif berlainan dengan 5 a Terdapat enam puluh bilangan bulat positif yaitu a a2 30 a 4 a2 4 a30 4 yang semuanya tida melebihi 59. Ini berarti sesuai dengan prinsip sangar burung merpati dari bilanganbilangan bulat ini dua bilangan di antaranya adalah sama. Karena bilangan bulat a = semuanya berlainan dan a + 4 = semuanya berlainan pula maa terdapat indes i dan dengan a i = a + 4. Dengan demiian terdapat tepat 4 pertandingan yang dilasanaan mulai dari hari + hingga hari i. Contoh 3.2 Perlihatan bahwa di antara n+ bilangan bulat positif yang tida lebih dari 2n terdapat sebuah bilangan bulat yang membagi habis salah satu bilangan asli lainnya. Kita tulis n+ bilangan bulat a a2 an sebagai pangat dari hasil ali antara2 dan sebuah bilangan asli ganil. Dengan ata lain misalan bahwa a 2 q untu =2... n+ dengan sebagai bilangan bulat ta negatif dan q merupaan sebuah bilangan ganil. Bilangan bulat q q2 qn merupaan bilangan bulat positif ganil yang urang dari 2n. Karena terdapat hanya n bilangan bulat positif ganil yang urang dari 2n maa berdasaran prinsip sangar burung merpati dua bilangan dari bilangan-bilangan q q q tentulah bernilai sama. Dengan demiian terdapat bilangan bulat i dan demiian sehingga q i 2 N = q. Misalan q merupaan nilai perseutuan dari q i dan q. Maa a 2 q. Ini berarti ia i < maa a i membagi habis a ; sedangan ia i > maa a membagi habis a i. Apliasi prinsip sangar burung merpati memperlihatan adanya (esistensi) suatu barisan bagian (subsequence) yang nai atau turun dengan panang tertentu dalam sebuah barisan bilangan bulat. Sebuah barisan bagian dari barisan a a2 an didefinisian sebagai sebuah barisan dalam bentu a i ai a 2 i m dengan i i2 i m in. Ini berarti sebuah barisan bagian yang diperoleh dari suatu barisan tertentu diperoleh dengan mengambil beberapa suu dari barisan tersebut dalam urutan aslinya dan mungin tida memuat suu-suu lainnya. Sebuah barisan diataan nai ia tiap-tiap suunya selalu lebih besar daripada suu-suu sebelumnya dan diataan turun ia tiap-tiap suu selalu lebih ecil daripada suu-suu sebelumnya. Contoh 3.3 Barisan memilii 0 suu. Perhatian bahwa 0 = Terdapat 4 barisan bagian nai dengan panang 4 yaitu 462; 467; 460; dan 457. Terdapat pula sebuah barisan bagian turun dengan panang 4 yaitu Contoh 3.4 Misalan dalam sebuah pesta yang dihadiri 6 orang tiap-tiap sepasang orang yang hadir saling merupaan teman atau saling merupaan musuh. Butian bahwa terdapat tiga orang yang hadir saling merupaan teman atau tiga orang yang hadir saling merupaan musuh. Misalan O adalah salah seorang di antara yang hadir di pesta itu. Di antara lima orang lainnya yaitu O 2 O 3 O 4 O 5 dan O 6 terdapat tiga orang atau lebih yang merupaan teman O atau tiga orang atau lebih merupaan musuh. Ini berdasaran prinsip sangar burung merpati yang diperumum arena ia 5 obye dibagi menadi dua himpunan maa salah satu himpunan memilii paling sediit 5/ 2 3 anggota. Dalam asus yang pertama misalan O 2 O 3 dan O 4 adalah teman dari O. Jia dua orang di antara yang tiga orang ini saling merupaan teman satu sama lain maa edua orang ini bersama-sama dengan O membentu sebuah elompo yang terdiri atas tiga orang yang saling merupaan teman satu sama lain. Jia tida demiian halnya maa O 2 O 3 dan O 4 membentu sebuah elompo yang saling merupaan musuh satu sama lain. Pembutian asus edua dapat dibutian dengan cara yang serupa. 47

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN. Ruang Vetor Nyata. Subruang. Kebebasan Linier 4. Basis dan Dimensi 5. Ruang Baris, Ruang Kolom dan Ruang Nul 6. Ran dan Nulitas

Lebih terperinci

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam

Lebih terperinci

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK BAB IV : ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK 56 BAB IV ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK Salah satu apliasi dari eori erron-frobenius yang paling terenal adalah penurunan secara alabar untu beberapa sifat yang dimilii

Lebih terperinci

3.1 TEOREMA DASAR ARITMATIKA

3.1 TEOREMA DASAR ARITMATIKA 3. TEOREMA DASAR ARITMATIKA Definisi 3. Suatu bilangan bulat > disebut (bilangan) rima, jia embagi ositif bilangan tersebut hanya dan. Jia bilangan bulat lebih dari satu buan bilangan rima disebut (bilangan)

Lebih terperinci

2.1 Bilangan prima dan faktorisasi prima

2.1 Bilangan prima dan faktorisasi prima BAB 2 BILANGAN PRIMA 2.1 Bilangan prima dan fatorisasi prima Definisi 2.1.1. Bilangan bulat p > 1 diataan prima jia ia hanya mempunyai pembagi p dan 1. Dengan ata lain bilangan prima tida mempunyai pembagi

Lebih terperinci

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama

Lebih terperinci

OSN 2014 Matematika SMA/MA

OSN 2014 Matematika SMA/MA Soal 5. Suatu barisan bilangan asli a 1, a 2, a 3,... memenuhi a + a l = a m + a n untu setiap bilangan asli, l, m, n dengan l = mn. Jia m membagi n, butian bahwa a m a n. Solusi. Andaian terdapat bilangan

Lebih terperinci

MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 2 [KODE/SKS : KD / 2 SKS] Ruang Vektor

MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 2 [KODE/SKS : KD / 2 SKS] Ruang Vektor MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK [KODE/SKS : KD4 / SKS] Ruang Vetor FIELD: Ruang vetor V atas field salar K adalah himpunan ta osong dengan operasi penjumlahan vetor dan peralian salar. Himpunan ta osong

Lebih terperinci

MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL

MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL Sarta Meliana 1, Mashadi 2, Sri Gemawati 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan

Lebih terperinci

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler Penggunaan Indusi Matematia untu Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Espresi Reguler Husni Munaya - 353022 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini disampaian beberapa pengertian dasar yang diperluan pada bab selanutnya. Selain definisi, diberian pula lemma dan teorema dengan atau tanpa buti. Untu beberapa teorema

Lebih terperinci

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN SAMSUL ARIFIN 04/177414/PA/09899 DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM YOGYAKARTA 2008 HALAMAN PENGESAHAN

Lebih terperinci

MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE

MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE Desfrianta Salmon Barus - 350807 Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung Bandung e-mail: if807@students.itb.ac.id ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Graf adalah kumpulan simpul (nodes) yang dihubungkan satu sama lain

BAB II LANDASAN TEORI. Graf adalah kumpulan simpul (nodes) yang dihubungkan satu sama lain 8 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf adalah umpulan simpul (nodes) yang dihubungan satu sama lain melalui sisi/busur (edges) (Zaaria, 2006). Suatu Graf G terdiri dari dua himpunan

Lebih terperinci

SUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA

SUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA SUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA I Nengah Suparta dan I. B. Wiasa Jurusan Pendidian MatematiaUniversitas Pendidian Ganesha E-mail: isuparta@yahoo.com ABSTRAK:

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK POHON FUZZY

KARAKTERISTIK POHON FUZZY KARAKTERISTIK POHON FUZZY Yuli Stiawati 1, Dwi Juniati 2, 1 Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Surabaya, 60231 2 Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan

Lebih terperinci

BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR

BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR 3. Dimensi Partisi Graf Kipas (F n ) Berdasaran Proposisi dan Proposisi, semua graf G selain graf P n dan K n memilii 3 pd(g) n -. Lebih husus, graf Kipas

Lebih terperinci

PELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman.

PELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman. JMP : Volume 6 Nomor, Juni 04, hal. - PELABELAN FUZZY PADA GRAF Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman email : oeytea0@gmail.com ABSTRACT. This paper discusses

Lebih terperinci

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang Latar Belaang Terdapat banya permasalahan atau ejadian dalam ehidupan sehari hari yang dapat dimodelan dengan suatu proses stoasti Proses stoasti merupaan permasalahan yang beraitan dengan suatu aturan-aturan

Lebih terperinci

Ruang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya

Ruang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 2, No. 1, May. 2005, 37 45 Ruang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya Sadjidon Jurusan Matematia Institut Tenologi Sepuluh Nopember,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya

Lebih terperinci

STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT

STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT TUGAS AKHIR STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT 040803023 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU

Lebih terperinci

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas BAB ELASTISITAS 4. Elastisitas Zat Padat Dibandingan dengan zat cair, zat padat lebih eras dan lebih berat. sifat zat padat yang seperti ini telah anda pelajari di elas SLTP. enapa Zat pada lebih eras?

Lebih terperinci

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang LANDASAN TEORI Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam ondisi yang sama yang hasilnya tida dapat dipredisi secara tepat tetapi ita dapat mengetahui semua emunginan hasil

Lebih terperinci

3. Sebaran Peluang Diskrit

3. Sebaran Peluang Diskrit 3. Sebaran Peluang Disrit EL2002-Probabilitas dan Statisti Dosen: Andriyan B. Susmono Isi 1. Sebaran seragam (uniform) 2. Sebaran binomial dan multinomial 3. Sebaran hipergeometri 4. Sebaran Poisson 5.

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman

BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 271-278 BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman trianisr@yahoo.com.au ABSTRACT.

Lebih terperinci

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing . DISTRIUSI INOMIL pabila sebuah oin mata uang yang memilii dua sisi bertulisan ambar () dan nga () dilempar satu ali, maa peluang untu mendapatan sisi ambar adalah,5 atau. pabila oin tersebut dilempar

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Fuzzy 2.1.1 Dasar-Dasar Teori Fuzzy Secara prinsip, di dalam teori fuzzy set dapat dianggap sebagai estension dari teori onvensional atau crisp set. Di dalam teori crisp

Lebih terperinci

KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL

KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL. Sistem Bilang Real. Fungsi dan Grafi. Limit dan Keontinuan 4. Limit Ta Hingga 5. Turunan Fungsi 6. Turunan Fungsi Trigonometri 7. Teorema Rantai 8. Turunan Tingat Tinggi 9.

Lebih terperinci

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov J. Sains Dasar 2014 3(1) 20-24 Apliasi diagonalisasi matris pada rantai Marov (Application of matrix diagonalization on Marov chain) Bidayatul hidayah, Rahayu Budhiyati V., dan Putriaji Hendiawati Jurusan

Lebih terperinci

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT 3.1 Studi Literatur tentang Pengelolaan Sampah di Beberapa Kota di Dunia Kaian ilmiah dengan metode riset operasi tentang masalah

Lebih terperinci

( ) terdapat sedemikian sehingga

( ) terdapat sedemikian sehingga LATIHAN.. Misalan A R, : A R, c R adala titi cluster dari A (c, ). Maa pernyataan beriut equivalen : a. lim b. Barisan ( ) yan onveren e c seina dan >., maa barisan ( ) onveren e. Buti : lim ( ) Berarti

Lebih terperinci

INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON. Makalah. Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik. yang dibimbing oleh

INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON. Makalah. Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik. yang dibimbing oleh INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON Maalah Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numeri yang dibimbing oleh Dr. Nur Shofianah Disusun oleh: M. Adib Jauhari Dwi Putra 146090400111001

Lebih terperinci

Bilangan Bulat. Modul 1 PENDAHULUAN

Bilangan Bulat. Modul 1 PENDAHULUAN Modul Bilangan Bulat Prof. Drs. Gatot Muhsetyo, M.Sc. D PENDAHULUAN alam modul Bilangan Bulat ini diuraian tentang awal pembahasan bilangan sebagai ebutuhan hidup manusia, meliputi bilangan asli, bilangan

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN 36 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Jenis penelitian yang digunaan adalah penelitian desriptif, yaitu penelitian terhadap fenomena atau populasi tertentu yang diperoleh peneliti dari subye

Lebih terperinci

BAB 3 RUANG BERNORM-2

BAB 3 RUANG BERNORM-2 BAB RUANG BERNORM-. Norm- dan Ruang ` De nisi. Misalan V ruang vetor atas R berdimensi d (dalam hal ini d boleh ta hingga). Sebuah fungsi ; V V! R yang memenuhi sifat-sifat beriut;. x; y 0 ia dan hanya

Lebih terperinci

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris Optimasi Non-inier Metode Numeris Pendahuluan Pembahasan optimasi non-linier sebelumnya analitis: Pertama-tama mencari titi-titi nilai optimal Kemudian, mencari nilai optimal dari fungsi tujuan berdasaran

Lebih terperinci

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyaarta, 16 Juni 2007 PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT I ing Mutahiroh, Indrato, Taufiq Hidayat Laboratorium

Lebih terperinci

BAB II KONSEP DAN DEFINISI

BAB II KONSEP DAN DEFINISI 6 BAB II KONSEP DAN DEFINISI Pada bab ini aan dijelasan onsep dan definisi-definisi yang digunaan dalam metode pada penelitian ini. 2.1 DATA TRANSAKSI isalan = { 1, 2, 3,..., } adalah himpunan semua produ

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar Email: nanni.cliq@gmail.com Abstra. Pada artiel ini dibahas

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL

CATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL CATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan minggu pertama ( x 50 menit) Pemrograman Bulat Linear (Integer Linear Programming - ILP) Tuuan Instrusional Umum : Mahasiswa dapat menggunaan algoritma yang

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT QUASI-IDEAL MINIMAL PADA RING TRANSFORMASI LINEAR 1

BEBERAPA SIFAT QUASI-IDEAL MINIMAL PADA RING TRANSFORMASI LINEAR 1 BEBERAPA SIFAT QUASI-IDEAL MINIMAL PADA RING TRANSFORMASI LINEAR K a r y a t i Jurusan Pendidian Matematia FMIPA Uniersitas Negeri Yogyaarta e-mail : yatiuny@yahoo.com Abstra. Misalan R adalah ring, Q

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Variabel Variabel ialah sesuatu yang nilainya berubah-ubah menurut watu atau berbeda menurut elemen/tempat. Umumnya nilai arateristi merupaan variabel dan diberi simbol huruf X.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Di aman searang sebuah adal yang tersusun rapi merupaan ebutuhan bagi setiap individu. Namun masalah penyusunan sebuah adal merupaan sebuah masalah umum yang teradi,

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:syafruddinside@yahoo.com Info: Jurnal MSA Vol. 3

Lebih terperinci

MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/f(x) DAN h(x)/f(x) ABSTRACT

MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/f(x) DAN h(x)/f(x) ABSTRACT MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/(x DAN h(x/(x Yuliana Saitri 1, Sri Gemawati 2, Musraini 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan

Lebih terperinci

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA . Pendahuluan. Distribusi F Analisis Varians Analysis of Variance ANOVA χ² pengujian beberapa (>) proporsi ANOVA pengujian beberapa (>) nilai rata-rata Dasar perhitungan ANOVA ditetapan oleh Ronald A.

Lebih terperinci

SOLUSI BAGIAN PERTAMA

SOLUSI BAGIAN PERTAMA SOLUSI BAGIAN PERTAMA 1. 13.. 931 3. 4 9 4. 63 5. 3 13 13 6. 3996 7. 1 03 8. 3 + 9 9. 3 10. 4 11. 6 1. 9 13. 31 14. 383 8 15. 1764 16. 5 17. + 7 18. 51 19. 8 0. 360 1 SOLUSI BAGIAN PERTAMA Soal 1. Misalan

Lebih terperinci

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA Iing Mutahiroh, Fajar Saptono, Nur Hasanah, Romi Wiryadinata Laboratorium Pemrograman dan Informatia

Lebih terperinci

SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK (STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS)

SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK (STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS) Prosiding Semirata15 bidang MIPA BKS-PTN Barat Hal 357-36 SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS) Budi Rudianto 1, Narwen Jurusan

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa

Lebih terperinci

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( ) PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursati (13507065) Program Studi Teni Informatia, Seolah Teni Eletro dan Informatia, Institut Tenologi Bandung Jalan Ganesha No. 10 Bandung, 40132

Lebih terperinci

KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W

KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 8, No. 2, November 2011, 43 49 KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W Sunarsini. 1, Sadjidon 2 Jurusan

Lebih terperinci

PERTEMUAN 02 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU

PERTEMUAN 02 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU PERTEMUAN 2 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU 2. SISTEM WAKTU DISKRET Sebuah sistem watu-disret, secara abstra, adalah suatu hubungan antara barisan masuan dan barisan eluaran. Sebuah

Lebih terperinci

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA Analisis Varians Analysis of Variance ANOVA. Pendahuluan. Distribusi F χ² pengujian beberapa (>) proporsi ANOVA pengujian beberapa (>) nilai rata-rata Dasar perhitungan ANOVA ditetapan oleh Ronald A. Fisher.

Lebih terperinci

BAB I BUNGA TUNGGAL DAN DISKONTO TUNGGAL. Terminologi: modal, suku bunga, bunga, dan jangka waktu.

BAB I BUNGA TUNGGAL DAN DISKONTO TUNGGAL. Terminologi: modal, suku bunga, bunga, dan jangka waktu. BAB I BUNGA TUNGGAL DAN DISKONTO TUNGGAL Terminologi: modal, suu bunga, bunga, dan janga watu. Modal adalah sejumlah uang yang disiman atau ditabung atau diinjam ada (dari) suatu Ban atau badan lain. Suu-bunga

Lebih terperinci

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu

Lebih terperinci

- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB)

- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB) PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN DIFERENSIAL Persamaan diferensial biasanya digunaan untu pemodelan matematia dalam sains dan reayasa. Seringali tida terdapat selesaian analiti seingga diperluan ampiran

Lebih terperinci

MODEL OPTIMASI PEMETAAN MATA KULIAH BERPRASYARAT UNTUK RENCANA STUDI MAHASISWA (STUDI KASUS PROGRAM STUDI MATEMATIKA FMIPA UT)

MODEL OPTIMASI PEMETAAN MATA KULIAH BERPRASYARAT UNTUK RENCANA STUDI MAHASISWA (STUDI KASUS PROGRAM STUDI MATEMATIKA FMIPA UT) MODEL OPTIMASI PEMETAAN MATA KULIAH BERPRASYARAT UNTUK RENCANA STUDI MAHASISWA (STUDI KASUS PROGRAM STUDI MATEMATIKA FMIPA UT) Asmara Iriani Tarigan (asmara@ut.ac.id) Sitta Alief Farihati Jurusan Matematia

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan

I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan I. PENDAHULUAN. Latar Belaang Teori graf merupaan salah satu bagian ilmu dari matematia dan merupaan poo bahasan yang relatif muda jia dibandingan dengan cabang ilmu matematia yang lain seperti aljabar

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-9 Distribusi Seragam Disrit Jia sebuah variabel random X mengambil nilai x 1, x 2,, x dengan probabilitas yang sama, maa distribusi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Watu Penelitian Penelitian ini dilauan di Jurusan Matematia Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Watu penelitian dilauan selama semester

Lebih terperinci

ANALISIS PERBANDINGAN KOMULAN TERHADAP BEBERAPA JENIS DISTRIBUSI KHUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution

ANALISIS PERBANDINGAN KOMULAN TERHADAP BEBERAPA JENIS DISTRIBUSI KHUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution Jurnal Bareeng Vol. 8 No. Hal. 5 0 (04) ANALISIS PRBANDINGAN OMULAN TRHADAP BBRAPA JNIS DISTRIBUSI HUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution ABRAHAM ZACARIA WATTIMNA,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB TINJAUAN PUSTAKA.1 Sifat Dasar Neutron Neutron yang dihasilan dari reator nulir biasanya merupaan neutron berenergi rendah. Secara umum, neutron energi rendah dapat dilasifiasian dalam tiga enis yaitu

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Statisti Inferensia Tujuan statisti pada dasarnya adalah melauan desripsi terhadap data sampel, emudian melauan inferensi terhadap data populasi berdasaran pada informasi yang

Lebih terperinci

Penggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untuk Mencari Akar-akar Suatu Persamaan

Penggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untuk Mencari Akar-akar Suatu Persamaan Jurnal Penelitian Sains Volume 16 Nomor 1(A) Januari 013 Penggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untu Menari Aar-aar Suatu Persamaan Evi Yuliza Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Sriwijaya, Indonesia Intisari:

Lebih terperinci

BAB III METODE SCHNABEL

BAB III METODE SCHNABEL BAB III METODE SCHNABEL Uuran populasi tertutup dapat diperiraan dengan teni Capture Mar Release Recapture (CMRR) yaitu menangap dan menandai individu yang diambil pada pengambilan sampel pertama, melepasan

Lebih terperinci

MAT. 12. Barisan dan Deret

MAT. 12. Barisan dan Deret MAT.. Barisan dan Deret i Kode MAT. Barisan dan Deret U, U, U3,..., Un,... Un a + (n-)b U + U +..., Un +... n?? Sn? BAGIAN PROYEK PENGEMBANGAN KURIKULUM DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN DIREKTORAT

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti

Lebih terperinci

BAB VII ARITMATIKA : BARISAN DAN DERET

BAB VII ARITMATIKA : BARISAN DAN DERET BAB VII ARITMATIKA : BARISAN DAN DERET Definisi : Suatu barisan berhingga adalah suatu fungsi dengan daerah definisi adalah n bilangan asli pertama. Suatu barisan ta hingga adalah suatu fungsi dengan definisi

Lebih terperinci

Model Pembelajaran Off-Line Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teknik Elektronika PENS 2009

Model Pembelajaran Off-Line Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teknik Elektronika PENS 2009 Model Pembelaaran Off-Line Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Untu Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teni Eletronia PENS 2009 Arie Setya Wulandari#, Eru Puspita S.T., M.Kom#2 # Jurusan

Lebih terperinci

KORELASI ANTARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANTITATIF DALAM ANALISIS KANONIK

KORELASI ANTARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANTITATIF DALAM ANALISIS KANONIK Jurnal Pengaaran MIPA, Vol. 0 No. Desember 007 ISSN: -097 KORELASI ANARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANIAIF DALAM ANALISIS KANONIK Oleh : Dewi Rachmatin, S.Si., M.Si. Jurusan Pendidian Matematia FPMIPA Universitas

Lebih terperinci

PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Wahyudi, Sorihi, dan Iwan Setiawan. Jurusan Teni Eletro Faultas Teni Universitas Diponegoro Semarang e-mail : wahyuditinom@yahoo.com.

Lebih terperinci

BEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si

BEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si BEBERAPA ODIFIKASI ETODE NEWTON RAPHSON UNTUK ENYELESAIKAN ASALAH AKAR GANDA Suriadi Putra,,Si Laboratorium Komutasi Numeri Jurusan atematia Faultas atematia & Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Kamus

Lebih terperinci

PENENTUAN JENIS PRODUK KOSMETIK PILIHAN BERDASARKAN FAKTOR USIA DAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN

PENENTUAN JENIS PRODUK KOSMETIK PILIHAN BERDASARKAN FAKTOR USIA DAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PENENTUAN JENIS PRODUK KOSMETIK PILIHAN BERDASARKAN FAKTOR USIA DAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN Amethis Otaorora 1, Bilqis Amaliah 2, Ahmad Saihu 3 Teni Informatia, Faultas Tenologi

Lebih terperinci

PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB

PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB Wirda Ayu Utari Universitas Gunadarma utari.hiaru@gmail.com ABSTRAK Program pengenalan pola ini merupaan program yang dibuat

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM

PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM Seminar Nasional Sistem dan Informatia 2007; Bali, 16 November 2007 PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM Fajar Saptono 1) I ing Mutahiroh

Lebih terperinci

GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH

GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRACT SUNARSIH.

Lebih terperinci

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham Materi IF37325P - Grafia Komputer Geometri Primitive Menggambar garis Irfan Malii Jurusan Teni Informatia FTIK - UNIKOM IF27325P Grafia Komputer 2008 IF27325P Grafia Komputer 2008 Halaman 2 Garis adalah

Lebih terperinci

Solusi Pengayaan Matematika Edisi 16 April Pekan Ke-4, 2005 Nomor Soal:

Solusi Pengayaan Matematika Edisi 16 April Pekan Ke-4, 2005 Nomor Soal: Solusi Pengayaan Matematia Edisi 6 pril Pean Ke-4, 00 Nomor Soal: -60. Jia. sin cos tan 00 00, maa nilai adalah... cos sin 00 00. 40 Solusi: [] sin cos tan 00 00 cos sin 00 00 sin sin 00 00 cos sin 00

Lebih terperinci

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)

Lebih terperinci

PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL

PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL Reisha Humaira NIM 13505047 Program Studi Teni Informatia Institut Tenologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if15047@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

KORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak

KORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak KORELASI ANARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISEM ADAPIF Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1 Abstra Masud pembahasan tentang orelasi dua sinyal adalah orelasi dua sinyal yang sama aan tetapi

Lebih terperinci

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untu Merancang Algoritma Kriptografi Klasi Hendra Hadhil Choiri (135 08 041) Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Keranga Pemiiran Pemerintah ahir-ahir ini sering dihadapan pada masalah persediaan pupu bersubsidi yang daya serapnya rendah dan asus elangaan di berbagai loasi di Indonesia.

Lebih terperinci

BAB V ALGORITMA PEMBELAJARAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN

BAB V ALGORITMA PEMBELAJARAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN BAB V ALGORITMA PEMBELAJARAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN Kompetensi : 1. Mahasiswa memahami onsep pembelaaran dalam JST Sub Kompetensi : 1. Dapat mengetahui prinsip algoritma Perceptron 2. Dapat mengetahui

Lebih terperinci

UJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure

UJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure 8/9/01 UJI TUKEY UJI DUNCAN UJI BARTLETT UJI COCHRAN UJI DUNNET Elty Sarvia, ST., MT. Faultas Teni Jurusan Teni Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung Macam Metode Post Hoc Analysis The Fisher

Lebih terperinci

Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming

Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming JURAL TEKIK POMITS Vol. 2, o. 2, (2013) ISS: 2337-3539 (2301-9271 Print) B-137 Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming Yunan Helmy Amrulloh, Rony Seto Wibowo, dan Sjamsjul

Lebih terperinci

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN 15 BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1Relasi Dispersi Pada bagian ini aan dibahas relasi dispersi untu gelombang internal pada fluida dua-lapisan.tinjau lapisan fluida dengan ρ a dan ρ b berturut-turut merupaan

Lebih terperinci

PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Konferensi Nasional Sistem dan Informatia 2008; Bali, November 5, 2008 PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Wahyudi Setiawan

Lebih terperinci

Kegiatan Belajar 4. Fungsi Trigonometri

Kegiatan Belajar 4. Fungsi Trigonometri Page o Kegiatan Belajar A. Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari egiatan belajar, diharapan siswa dapat a. Menentuan nilai ungsi trigonometri b. Menentuan persamaan grai ungsi trigonometri c. Menggambar

Lebih terperinci

NOTASI SIGMA. Lambang inilah yang disebut sebagai SIGMA, but please remove. the exaggerated flower around it! Hahaha...

NOTASI SIGMA. Lambang inilah yang disebut sebagai SIGMA, but please remove. the exaggerated flower around it! Hahaha... NOTASI SIGMA Lambang inilah yang disebut sebagai SIGMA, but lease remove the exaggerated flower around it! Hahaha... Mananya adalah menjumlahan sesuatu. Sesuatu aa? Sesuatu yang muncul di belaangnya. Mengaa

Lebih terperinci

PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN FASILITAS KESEHATAN DASAR DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS KLASTER DUA TAHAP

PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN FASILITAS KESEHATAN DASAR DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS KLASTER DUA TAHAP PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN FASILITAS KESEHATAN DASAR DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS KLASTER DUA TAHAP Hazmira Yozza 1, Izzati Rahmi HG, Juliana Jurusan Matematia, Universitas Andalas,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Terdahulu Penelitian yang aan dilauan meruju epada beberapa penelitian terdahulu yang sudah pernah dilauan sebelumnya, diantaranya: 1. I Gst. Bgs. Wisuana (2009)

Lebih terperinci

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bab III Desain Dan Apliasi Metode Filtering Dalam Sistem Multi Radar Tracing BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bagian pertama dari bab ini aan memberian pemaparan

Lebih terperinci

PEMODELAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH HIV DAN AIDS PROVINSI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI POISSON BIVARIAT

PEMODELAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH HIV DAN AIDS PROVINSI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI POISSON BIVARIAT PEMODELAN FAKOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH HIV DAN AIDS PROVINSI JAWA IMUR MENGGUNAKAN REGRESI POISSON BIVARIA Novi ri Ratnasari, Purhadi Jurusan Statistia, Faultas MIPA, Institut enologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

MASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS

MASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS Seminar Sains Penidi Sains VI UKSW Salatiga Juni 0 MSLH VEKTOR EIGEN MTRIKS INVERS MONGE DI LJBR MX-PLUS Farida Suwaibah Subiono Mahmud Yunus Jurusan Matematia FMIP Institut Tenologi Sepuluh Nopember Surabaya

Lebih terperinci

PERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV

PERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV PERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV Nama Mahasiswa : Husien Haial Fasha NRP : 1207 100 011 Jurusan : Matematia FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : Drs. Suharmadi, Dipl.

Lebih terperinci

BAB V PEMBAHASAN DAN SIMPULAN

BAB V PEMBAHASAN DAN SIMPULAN BAB V PEMBAHASAN DAN SIMPULAN A. Pembahasan Pembahasan ini penulis aan membahas tentang asus yang diambil dengan judul Penerapan Terapi Musi Rebana Pada Lansia ng Mengalami Stres Di Unit Rumah Pelayanan

Lebih terperinci