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

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

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

Transkripsi

1 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 adalah bilangan onstan yang dinyataan dalam ersen (%) atau erseratus. Bunga adalah jumlah uang yang dieroleh sebagai jasa atas uang yang di-tabung atau diinjam berdasaran suu bunga yang diseaati. Janga watu adalah watu antara saat menabung (meminjam) dan saat mengambil (melunasi) tabungan (injaman). Satuan watu daat tahun, bulan, minggu atau hari. Pada umumnya tahun = 360 hari atau 36 hari (Inggris). Bunga disonto adalah bunga yang dierhitungan ada saat awal janga watu eminjaman atau enabungan.. Bunga Tunggal Teorema : Modal sebesar M ditabung selama n tahun dengan suu bunga tunggal %. Maa nilai ahir A uang itu ada ahir tahun e-n adalah A = M( + n) Buti: Pada ahir tahun ertama bunga yang dieroleh = M. Pada ahir tahun edua bunga yang dieroleh = M (sebab suu bunga tunggal) bunga tahun ertama tida digabungan dengan modal M atau bunga ada ahir tahun ertama tida daat berbunga lagi. Demiian selanjutnya. Jadi ada ahir tahun e-n bunga yang dieroleh juga M. Maa jumlah bunga selama n tahun adalah B = nm Dengan demiian nilai ahir dari modal ada ahir tahun e-n adalah Nilai ahir = Modal + Bunga Atau A = M + nm = M( + n) Contoh : Modal R ,- ditabung selama 0 tahun dengan suu bunga (tunggal) % er tahun. Nilai ahir modal itu adalah. A = M( + n) Di sini M = , n = 0, dan = %. Jadi, A = ( + 0. ) = ½. = Jadi nilai ahir adalah A = R ,- Sardjana, Kana, Rosita (200)

2 Teorema 2: Setelah menabung selama n tahun dengan suu bunga (tunggal) % er tahun, nilai ahir yang diterima adalah A. Besarnya modal M dan bunga B diberian oleh ersamaan: M = A n, B = A n n Buti: Perhatianlah bahwa: nilai ahir = modal ditambah bunga atau jia ditulis dengan lambang-lambang, dieroleh: Dengan mengelimir B dieroleh, A = M + B..() B = nm..(2) yani, A = M + nm M = A n = A..(3) n Substitusi (3) e (2) memberian, B = A n n Contoh 2: Saya injam uang di ban dengan suu bunga (tunggal) % er tahun. Pada ahir tahun saya harus mengembalian R ,- Beraaah bunga yang saya bayar dan beraa injaman saya? n B = A. n Di sini, A = , = %, n =, sehingga B = = = = 9.238,3. Jadi bunga yang saya bayar R ,. [dibulatan e ruiah] Pinjaman saya adalah R , - R ,- = R ,-. Sardjana, Kana, Rosita (200) 2

3 2. Teni Menghitung Bunga Tunggal (a) Lama enabungan satuan watu dan tahun = 360 hari = 2 minggu = 2 bulan = 30 hari dsb. Teorema 4: Modal sebesar M ditabung selama satuan watu dengan bunga tunggal % er tahun. Maa bunga B yang harus dibayaran diberian oleh rumus: B = M t Dengan, t = 360 jia satuan dalam hari, t = 2 jia satuan dalam minggu, dan t = 2 jia satuan dalam bulan, dll Buti: Jia satuan adalah hari maa hari = /360 tahun. Maa daat digunaan rumus B = nm dan dalam asus ini n = /3600, sehingga dieroleh, B = nm = M 360 Dengan cara serua jia satuan adalah bulan, maa besarnya bunga adalah: B = nm = M 2 Ahirnya, jia satuan adalah minggu, maa besarnya bunga adalah: B = nm = M 2 Contoh 4: Beraaah besarnya bunga jia modal R ,- ditabung selama 4 bulan minggu 2 hari, jia diseaati suu bunga tunggal 6% er tahun? Berturut-turut ita hitung besar bunga untu: Bunga dalam janga watu 4 bulan = M % 2 Bunga dalam janga watu minggu = M % 2 Bunga dalam janga watu 2 hari = M % = (a) 2 6 = (b) = (c) 360 Jadi besar bunga dalam 4 bulan minggu 2 hari adalah (a) + (b) + (c) = ( + + ) = 9.87, Sardjana, Kana, Rosita (200) 3

4 Dengan demiian besarnya bunga jia modal R ,- ditabung selama 4 bulan minggu 2 hari adalah R ,-. (b) Teni embagi teta Di sini tahun = 360 hari. Besarnya suu bunga tunggal % er tahun adalah bilangan teta sehingga bilangan juga teta. 360 Jia satuan watu adalah hari, menurut Teorema 4 besarnya bunga untu modal M dengan suu bunga tunggal % er tahun dan dalam janga watu hari adalah B = M % yang daat ditulis sebagai beriut: 360 B = M 360 M M 360 = = 360 M Dalam ersamaan terahir ini ecahan disebut bilangan bunga dan ecahan 360 disebut embagi teta. Perlu diingat bahwa di sini tida lagi er seratus. Jadi dieroleh teorema di bawah ini: Teorema : Modal sebesar M ditabung selama hari dengan suu bunga tunggal % er tahun. Maa besarnya bunga adalah B = bilangan bunga embagi teta M dengan bilangan bunga =, dan embagi teta = 360 Keuntungan teni ini adalah bahwa rumus itu daat digunaan menghitung beberaa modal yang janga watunga berbeda-beda (suu bunganya teta). Contoh : Saya memunyai 3 tabungan dengan suu bunga tunggal 6% er tahun. Tabungan I R ,- selama 20 hari, Tabunggan II R ,- selama 240 hari, dan Tabungan III R ,- selama hari. Beraaah jumlah besar bunganya? M Tabungan I R , -. Bilangan bunga = = = Sardjana, Kana, Rosita (200) 4

5 M Tabungan II R ,-. Bilangan bunga = = = M Tabungan III R ,- Bilangan bunga = = = Jumlah bilangan bunga = = , dan Pembagi teta = = = 60 sehingga, 6 bilangan bunga jumlah besar bunga etiga tabungan = = embagi teta 60 Jadi jumlah bunga dari etiga tabungan adalah R ,-. = (c) Teni setara suu bunga % er tahun Dalam teni ini tahun = 36 hari (Inggris). Di sini janga watu enabungan dalam satuan hari. Rumus bunga B = M direayasa sebagai beriut: 36 M M M B = M M = 27 M Jadi dieroleh teorema di bawah ini: Teorema 6: Modal sebesar M ditabung selama hari dengan suu bunga tunggal % er tahun ( tahun = 36 hari). Maa besarnya bunga B diberian oleh rumus: B = M Contoh 6: Modal R ,- ditabung selama 0 hari atas dasar bunga tunggal % er tahun ( tahun = 36 hari). Beraaah besar bunga jia: (a) = ½ %, dan (b) = 6%? Hitung dulu bunga dengan suu bunga % dengan rumus: M B = = = = = Jadi bunga % selama 0 hari = R. 4.,- Sardjana, Kana, Rosita (200)

6 (a) Searang menghitung bunga untu ½% disetaraan dengan % sbb: ½ = % + ½%; emudian hitung dulu: ½% = % = %. Jadi bunga ½% = 0 R = R ,- sehingga besar bunga dengan suu bunga 0 ½% = R R = R ,- 2 (b) Untu soal ini, hitung dulu besar bunga untu % sbb: % = %. Jadi bunga % = R ,- = R ,- sehingga besar bunga atas suu bunga 6% = R ,- + R , - = R ,- (d) Teni setara watu ( tahun = 360 hari) Kembali e rumus besar bunga jia satuan janga watu dalam hari yani (Teorema 4): B = M yang daat ditulis sebagai: 360 B = M M M M = = Jia = 0, yani = = 360 M, ita eroleh B = B =. Dengan ata M 360 lain B = adalah bunga setara dengan % atau hari. Namun watu tabung adalah sehingga dierluan enghitungan besar bunga untu ( ) hari lagi. Besarnya bunga untu ( ) hari atas dasar suu bunga % adalah B 2 M = B = Jadi, besar bunga selama hari atas dasar suu bunga % adalah B = B + B 2. Kita memeroleh teorema beriut ini: Teorema 7: Modal sebesar M ditabung selama hari dengan suu bunga tunggal % er tahun ( tahun = 360 hari). Maa besar bunga yang dieroleh: M B = + M.= M 360, dengan =. Contoh 7: Modal R ,- ditabung selama 90 hari dengan suu bunga tunggal (a) %, (b) ½%. Beraaah bunga masing-masing? Sardjana, Kana, Rosita (200) 6

7 (a) Di sini = 90, M = , = %. Kita hitung watu = = = M Menurut rumus di atas, B = = = ¼ = Jadi dalam janga watu 90 hari bunga yang dieroleh R ,-. (b) Untu menghitung besar bunga dengan suu bunga ½% = % + ½%. Kita hitung dulu besar bunga B untu ½ %. Dengan menulisan ½% = 0 %. B = = Dengan demiian besar bunga dari modal R ,- selama 90 hari dengan suu bunga ½% adalah B = R ,- + R. 2.00, - = R ,- Tentu saja hasil ini daat dihitung secara langsung dengan meneraan rumus: B = nk. Untu soal (b) di sini n = 90/360 tahun = ¼ tahun, = ½% = /200, dan M = R , sehingga, sesuai dengan hasil di atas. B = ¼ /200 R ,- = R ,- 3. Tehni Menghitung Tanggal Jatuh Temo Terdaat 4 metode yang berbeda yang daat digunaan untu menghitung bunga antara dua tanggal:. Bunga ordinary dan watu esa 2. Bunga esa dan watu esa 3. Bunga ordinary dan watu iraan 4. Bunga esa dan watu esa Dalam menghitung bunga esa, diangga setahun terdaat 36 hari (tana membedaan abisat atau tida). Sedangan dalam enghitungan bunga ordinary, diasumsian terdaat 360 hari dalam setahun. Cara enghitungan bunga ordinary lebih menguntungan emberi injaman. Dalam enghitungan watu iraan, diasumsian bahwa dalam setia bulan terdaat 30 hari. Sedangan watu esa meruaan hitungan jumlah hari yang senyatanya, termasu semua hari, ecuali hari ertama. Dengan bantuan Tabel. Anga Serial dari Masing Masing Hari dalam Setahun beriut, watu esa daat dicari dengan mudah. Sardjana, Kana, Rosita (200) 7

8 Tabel I. Anga Serial dari Masing Masing Hari dalam Setahun Tgl Jan Feb Mar Ar Mei Jun Jul Agt Se Ot Nov Des Tgl Contoh : Hitung watu esa dari 9 Aril damai 3 Desember ada tahun yang sama dari Tabel I. dieroleh Tanggal Anga Seri 3 Des Ar - 99 Watu Esa 238 hari Contoh 2: Hitung watu esa dari tanggal 4 Februari samai 2 Aril dalam tahun abisat yang sama dari Tabel I. dieroleh Tanggal Anga Seri 2 Ar984 tambah untu thn abisat + 2 hari Sardjana, Kana, Rosita (200) 8

9 4 Februari Watu Esa 77 hari Contoh 3: Hitung watu esa dari tanggal 8 Mei samai Juli tahun beriutnya dari Tabel I. dieroleh Tanggal Anga Seri Juli 86 tambah 36 untu tahun + 36 hari 8 Mei -38 Watu Esa 43 hari Contoh 4: Hitung watu iraan untu contoh Tanggal Bulan Hari Bulan Hari 3 Desember 9 Aril Selisih 7 24 Watu iraan = 7 bulan 24 hari (7 x 30) hari Contoh : Hitung watu iraan untu contoh 3 Tanggal Bulan Hari Bulan Hari Juli 8 Mei Selisih 7 7 Watu iraan = 3 bulan 7 hari (3 x 30) hari Contoh 6: Hitung tanggal jatuh temo dari injaman 60 hari yang dimulai ada tanggal juni Tanggal Anga Seri Juni 66 tambah lamanya injaman + 60 tanggal jatuh temo 226, yani 4 Agustus Contoh 7: Hitung tanggal jatuh temo dari injaman 20 hari yang dimulai ada tanggal Otober 9X Tanggal Anga Seri Otober 9X 274 tambah lamanya injaman + 20 tanggal jatuh temo 394 urang tanggal jatuh temo 29, yani 29 Januari Sardjana, Kana, Rosita (200) 9

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

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

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

Diskonto adalah bunga yang dibayarkan oleh peminjam saat menerima pinjaman

Diskonto adalah bunga yang dibayarkan oleh peminjam saat menerima pinjaman 4. Diskonto Tunggal Ilustrasi: Heri meminjam uang keada Rusdi sebesar 1.000.000,- atas dasar bunga tunggal yang dikembalikan setahun kemudian. Jika saat meminjam, jumlah uang yang diterima Heri sebesar

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

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

BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI

BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI 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

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

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

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi :

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi : Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Keranga auan inersial dan Transformasi Lorent Materi : Terdaat dua endeatan ang digunaan untu menelusuri aedah transformasi antara besaran besaran fisis (transformasi

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

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

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

MATEMATIKA BISNIS BUNGA

MATEMATIKA BISNIS BUNGA MATEMATIKA BISNIS BUNGA Ada 2 macam bunga: 1. Bunga Tunggal 2. Bunga Majemuk/bunga berbunga Untuk menghitung jumlah bunga (= I) tergantung dari: Jumlah pokok baik yang ditabung atau jumlah hutang piutang

Lebih terperinci

BAB IV METODE BELAJAR HEBBIAN

BAB IV METODE BELAJAR HEBBIAN BAB IV MEODE BELAJAR HEBBIAN - Aturan Hebb meruaan salah satu huum embelajaran jaringan neural yang ertama. Diemuaan oleh Donald Hebb (949). Hebb lahir di Chester, Nova Scotia, ada ergantian abad. - Isinya

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bagian landasan teori ini aan dibahas materi-materi aa saja yang menunjang materi yang dibahas ada bab selanjutnya. Adaun materi-materi tersebut adalah analisis variansi, metode

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

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

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

( 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

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

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

2. Menentukan koleksi inti ubi kayu dan mengevaluasi kebaikan koleksi inti yang diperoleh. METODE. Data

2. Menentukan koleksi inti ubi kayu dan mengevaluasi kebaikan koleksi inti yang diperoleh. METODE. Data 2 2. Menentuan olesi inti ubi ayu dan mengevaluasi ebaian olesi inti yang dieroleh. METODE Data Data yang digunaan dalam enelitian ini berasal dari Kelomo Peneliti Pengelolaan Sumberdaya Geneti (Kelti

Lebih terperinci

LATAR BELAKANG MATEMATIS

LATAR BELAKANG MATEMATIS 8 II LATAR BELAKANG MATEMATIS Derii : Bab ini memberian gambaran tentang latar belaang matemati ang digunaan ada item endali eerti eramaan linear diferenial orde (atu), orde (dua), orde tinggi, tranformai

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

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

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

- 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

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

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

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

SOAL PREDIKSI UJIAN NASIONAL MATEMATIKA IPS TAHUN 2015

SOAL PREDIKSI UJIAN NASIONAL MATEMATIKA IPS TAHUN 2015 SOAL PREDIKSI UJIAN NASIONAL MATEMATIKA IPS TAHUN 0 PAKET Pilihan Ganda: Pilihlah satu jawaban yang aling teat.. Ingkaran dari ernyataan Jika emerintah menghauskan kebijakan subsidi bahan bakar minyak

Lebih terperinci

SEGI DELAPAN AJAIB Oleh: AHMAD ABU HAMID Jurusan Pendidikan Fisika FMIPA UNY

SEGI DELAPAN AJAIB Oleh: AHMAD ABU HAMID Jurusan Pendidikan Fisika FMIPA UNY EGI DELAPAN AJAIB Oleh: AMAD AB AMID Jurusan Pendidian isia MIPA NY I. PENDALAN A. Latar Belaang Masalah Konse-onse otensial termodinamis ersamaan Maxwell dan ersamaan d dalam ermodinamia meruaan materi

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

Kumpulan soal-soal level seleksi Kabupaten: Solusi: a a k

Kumpulan soal-soal level seleksi Kabupaten: Solusi: a a k Kumpulan soal-soal level selesi Kabupaten: 1. Sebuah heliopter berusaha menolong seorang orban banjir. Dari suatu etinggian L, heliopter ini menurunan tangga tali bagi sang orban banjir. Karena etautan,

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 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

Perkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah

Perkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah Perkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah No. 10/10/62/Th. XI, 2 Oktober 2017 BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI KALIMANTAN TENGAH Perkembangan Jasa Akomodasi Provinsi Kalimantan Tengah Selama

Lebih terperinci

PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK

PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK Nurul Khotimah *), Farida Hanum, Toni Bahtiar Departemen Matematia FMIPA, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor

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

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

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

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

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

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 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

BAB 3 Piutang Piutang Wesel (notes receivable)

BAB 3 Piutang Piutang Wesel (notes receivable) BAB 3 Piutang Piutang Wesel (notes receivable) Tujuan Pengajaran: Setelah mempelajari bab ini, mahasiswa diharapkan mampu : 1. Menjelaskan pengertian piutang wesel 2. Menjelaskan pengakuan piutang wesel

Lebih terperinci

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya Studi dan Analisis mengenai Hill ipher, Teni Kriptanalisis dan Upaya enanggulangannya Arya Widyanaro rogram Studi Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung Email: if14030@students.if.itb.ac.id

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

ANALISIS PENGGANTIAN 1. PENDAHULUAN

ANALISIS PENGGANTIAN 1. PENDAHULUAN ANALISIS PENGGANTIAN 1. PENDAHULUAN Sebuah eputusan yang seringali dihadapi oleh perusahaan maupun organisasi pemerintah adalah apaah aset yang ada saat ini harus dihentian dari penggunaannya, diterusan

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

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

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Jurnal Sipil Stati Vol. No. Agustus (-) ISSN: - ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI - DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Revie Orchidentus Francies Wantalangie Jorry

Lebih terperinci

4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem

4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem Dalam pembahasan terdahulu ita telah mempelajari penerapan onsep dasar probabilitas untu menggambaran sistem dengan jumlah partiel ang cuup besar (N). Pada bab ini, ita aan menggabungan antara statisti

Lebih terperinci

Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunakan Metode Beda Hingga dan Crank-Nicholson

Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunakan Metode Beda Hingga dan Crank-Nicholson 1 Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunaan Metode Beda Hingga dan Cran-Nicholson Durmin, Drs. Luman Hanafi, M.Sc Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Tenologi

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

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

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 TUNING PARAMETER MODEL PREDICTIVE CONTROL (MPC) FOR MAX PLUS LINEAR (MPL) SYSTEMS

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 TUNING PARAMETER MODEL PREDICTIVE CONTROL (MPC) FOR MAX PLUS LINEAR (MPL) SYSTEMS MTEMTIK DN PENDIDIKN MTEMTIK 010 Kelomo Matematia TUNING PRMETER MODEL PREDITIVE ONTROL (MP) FOR MX PLUS LINER (MPL) SYSTEMS Nurwan 1 and Subiono 1 Magister Student of Mathematics Deartment Lecturer of

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

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 IV PEMBAHASAN. Saldo Ratarata. Distribusi Bagi Hasil. Januari 1 Bulan 136,901,068,605 1,659,600, % 1,078,740, %

BAB IV PEMBAHASAN. Saldo Ratarata. Distribusi Bagi Hasil. Januari 1 Bulan 136,901,068,605 1,659,600, % 1,078,740, % 36 BAB IV PEMBAHASAN A. Analisis Sistem Pembagian Keuntungan Bagi Hasil deposito Syariah (Mudharabah) Pada Bank BTN Unit Usaha Syariah besar kecilnya pendapatan yang diperoleh nasabah dari deposito bergantung

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

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

PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JUNI 2013

PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JUNI 2013 5 Jan Jul 2 BPS PROVINSI JAWA TIMUR No.49/8/35/Th. XI, 1 Agustus 213 PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JUNI 213 Selama bulan Juni 213 jumlah wisman dari pintu masuk Juanda dan TPK hotel berbintang di

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

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series) III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunaan data seunder bersifat runtun watu (time series) dalam periode tahunan dan data antar ruang (cross section). Data seunder tersebut

Lebih terperinci

PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JUNI 2012

PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JUNI 2012 BPS PROVINSI JAWA TIMUR No.48/08/35/Th. X, 1 Agustus PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR JUNI Selama bulan Juni jumlah wisman dari pintu masuk Juanda dan TPK Hotel Berbintang di Jawa Timur masing-masing

Lebih terperinci

SEGI DELAPAN AJAIB. AHMAD ABU HAMID Jurusan Pendidikan Fisika FMIPA UNY

SEGI DELAPAN AJAIB. AHMAD ABU HAMID Jurusan Pendidikan Fisika FMIPA UNY Prosiding eminar Nasional Penelitian Pendidian dan Peneraan MIPA aultas MIPA niversitas Negeri Yogyaarta 4 Mei 0 EGI DELAPAN AJAIB AMAD AB AMID Jurusan Pendidian isia MIPA NY Abstra Potensial termodinamis

Lebih terperinci

UJIAN TENGAH SEMESTER KALKULUS I Senin, 5 Maret 1999 Waktu : 2,5 jam

UJIAN TENGAH SEMESTER KALKULUS I Senin, 5 Maret 1999 Waktu : 2,5 jam UJIAN TENGAH SEMESTER KALKULUS I Senin, 5 Maret 999 Waktu :,5 jam SETIAP NOMOR MEMPUNYAI BOBOT 0. Misalkan diketahui fungsi f dengan ; 0 f() = ; < 0 Gunakan de nisi turunan untuk memeriksa aakah f 0 (0)

Lebih terperinci

PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR AGUSTUS 2012

PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR AGUSTUS 2012 BPS PROVINSI JAWA TIMUR No.62/10/35/Th. X, 1 Oktober PERKEMBANGAN PARIWISATA JAWA TIMUR AGUSTUS Selama bulan Agustus jumlah wisman dari pintu masuk Juanda dan TPK Hotel Berbintang di Jawa Timur masing-masing

Lebih terperinci

BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA KEMENTERIAN KEUANGAN. PPN. Ditanggung Pemerintah. BPPN. TVRI. PT. KAI

BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA KEMENTERIAN KEUANGAN. PPN. Ditanggung Pemerintah. BPPN. TVRI. PT. KAI No.607, 2010 BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA KEMENTERIAN KEUANGAN. PPN. Ditanggung Pemerintah. BPPN. TVRI. PT. KAI PERATURAN MENTERI KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 221/PMK.011/2010 TENTANG PAJAK PERTAMBAHAN

Lebih terperinci

KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN

KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN Pardi Affandi, Faisal, Yuni Yulida Abstra: Banya permasalahan yang melibatan teori sistem dan teori ontrol serta apliasinya. Beberapa referensi

Lebih terperinci

Pendahuluan Teori Ensembel dan Ensembel Mikrokanik. Ref. Kerson Huang, Statistical Mechanics, Chap. 7

Pendahuluan Teori Ensembel dan Ensembel Mikrokanik. Ref. Kerson Huang, Statistical Mechanics, Chap. 7 Pendahuluan Teori nsembel dan nsembel Miroani Ref. Kerson Huang, Statistical Mechanics, Cha. 7 Ruang Fasa Klasi Classical Phase Sace Model : Gas dalam volum V sejumlah artiel lasi yang terbedaan. Satu

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

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang BAB PENDAHULUAN. Latar belaang Metode analisis yang telah dibicaraan hingga searang adalah analisis terhadap data mengenai sebuah arateristi atau atribut (jia data itu ualitatif) dan mengenai sebuah variabel,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Kendali Lup [1] Sistem endali dapat diataan sebagai hubungan antara omponen yang membentu sebuah onfigurasi sistem, yang aan menghasilan tanggapan sistem yang diharapan.

Lebih terperinci

PRESENSI DOSEN DIPEKERJAKAN KOPERTIS WILAYAH V

PRESENSI DOSEN DIPEKERJAKAN KOPERTIS WILAYAH V Pangkat/Gol. : Perguruan Tinggi : Universitas Ahmad Dahlan Jabatan Fungsional : Bulan : Januari 2014 No. HARI TANGGAL DATANG PULANG. DATANG PULANG 1 Rabu 01-Jan-14 Libur Libur Libur 2 Kamis 02-Jan-14 1.

Lebih terperinci

Estimasi Harga Saham Dengan Implementasi Metode Kalman Filter

Estimasi Harga Saham Dengan Implementasi Metode Kalman Filter Estimasi Harga Saham Dengan Implementasi Metode Kalman Filter eguh Herlambang 1, Denis Fidita 2, Puspandam Katias 2 1 Program Studi Sistem Informasi Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya Unusa Kampus B

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

PERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BINTANG

PERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BINTANG No. 04/11/81/Th. VII, 1 November 2014 PERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BINTANG DI PROVINSI MALUKU SEPTEMBER TPK HOTEL BINTANG SEPTEMBER MENCAPAI 29,30 % Tingkat penghunian kamar (TPK) hotel

Lebih terperinci

Rancangan Petak Terbagi

Rancangan Petak Terbagi Rancangan Peta Terbagi Ade Setiawan 009 Percobaan Split-plot merupaan superimpose dari dua jenis satuan percobaan dimana rancangan lingungan untu eduanya bisa sama ataupun berbeda. Satuan percobaan untu

Lebih terperinci

Dalam penelitian ini ditentukan spesifikasi awal. b. Langkah piston (S) = 3,8 cm. c. Jumlah Silinder = 1

Dalam penelitian ini ditentukan spesifikasi awal. b. Langkah piston (S) = 3,8 cm. c. Jumlah Silinder = 1 BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Data Awal Spesifiasi Kompresor Dalam penelitian ini ditentuan spesifiasi awal perhitungan adalah sebagai beriut : a. Diameter silinder (D) = 5,1 cm b. Langah piston (S) = 3,8 cm c.

Lebih terperinci

DATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS

DATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS DATA DISTRIBUSI SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS SEMESTER II-2016 Divisi Statistik, Kepesertaan, dan Premi Penjaminan Direktorat Penjaminan dan Manajemen Risiko Daftar Isi Daftar Isi... 1 KETERANGAN... 2 I.

Lebih terperinci

PERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BINTANG

PERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BINTANG No. 04/01/81/Th. VIII, 3 Januari 2017 2014 PERKEMBANGAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL BINTANG DI PROVINSI MALUKU NOVEMBER TPK HOTEL BINTANG NOVEMBER MENCAPAI 38,23 % Tingkat penghunian kamar (TPK) hotel

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

PERTUMBUHAN SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS

PERTUMBUHAN SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS PERTUMBUHAN SIMPANAN PADA BPR DAN BPRS Juni 2016 Divisi Statistik, Kepesertaan, dan Premi Penjaminan Direktorat Penjaminan dan Manajemen Risiko Daftar Isi Daftar Isi... 1 KETERANGAN... 2 I. Total Simpanan...

Lebih terperinci

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway Rea Racana Jurnal Online Institut Tenologi Nasional Teni Sipil Itenas No.x Vol. Xx Agustus 2015 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway ENDI WIRYANA

Lebih terperinci

PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI NOVEMBER 2011

PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI NOVEMBER 2011 Nop-06 Feb-07 Mei-07 Agust-07 Nop-07 Feb-08 Mei-08 Agust-08 Nop-08 Feb-09 Mei-09 Agust-09 Nop-09 Feb-10 Mei-10 Agust-10 Nop-10 Feb-11 Mei-11 Agust-11 PERTUMBUHAN SIMPANAN *) BANK UMUM POSISI NOVEMBER 2011

Lebih terperinci

Makalah Seminar Tugas Akhir

Makalah Seminar Tugas Akhir Maalah Seminar ugas Ahir Simulasi Penapisan Kalman Dengan Kendala Persamaan Keadaan Pada Kasus Penelusuran Posisi Kendaraan (Vehicle racing Problem Iput Kasiyanto [], Budi Setiyono, S., M. [], Darjat,

Lebih terperinci

TRY OUT UJIAN NASIONAL 2013 Mata Pelajaran : FISIKA

TRY OUT UJIAN NASIONAL 2013 Mata Pelajaran : FISIKA TRY OUT UJIN NSIONL 2013 Mata Pelajaran : FISIK 1. ndi menguur diameter sebuah lingaran dengan menggunaan janga sorong. Hasil penguurannya terlihat pada gambar. Diameter lingaran tersebut. 1,21 cm. 1,25

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 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

UJIAN MASUK BERSAMA (UMB) Mata Pelajaran : Matematika Dasar Tanggal : 6 Juni 9 Kde Sal : www.nlineschls.name. Jika u n adalah suku ke-n suatu barisan aritmetika naik yang memenuhi u + u + u6 = 8 dan u

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. A. Pengertian Bunga Tunggal 5. B. Menghitung Bunga Tunggal 7. A. Pengertian Bunga Majemuk 14. B. Pembahasan Masalah Bunga Majemuk 16

DAFTAR ISI. A. Pengertian Bunga Tunggal 5. B. Menghitung Bunga Tunggal 7. A. Pengertian Bunga Majemuk 14. B. Pembahasan Masalah Bunga Majemuk 16 DAFTAR ISI KOMPETENSI/SUBKOMPETENSI PENDAHULUAN 2 HITUNG KEUANGAN I Bunga Tunggal A Pengertian Bunga Tunggal B Menghitung Bunga Tunggal 7 II Bunga Majemuk A Pengertian Bunga Majemuk B Pembahasan Masalah

Lebih terperinci

BAB 2 TEORI PENUNJANG

BAB 2 TEORI PENUNJANG BAB EORI PENUNJANG.1 Konsep Dasar odel Predictive ontrol odel Predictive ontrol P atau sistem endali preditif termasu dalam onsep perancangan pengendali berbasis model proses, dimana model proses digunaan

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

BAB I PENDAHULUAN. dengan ekonomi regional dan internasional yang dapat menunjang sekaligus dapat berdampak

BAB I PENDAHULUAN. dengan ekonomi regional dan internasional yang dapat menunjang sekaligus dapat berdampak BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dalam upaya meningkatkan kesejahteraan seluruh masyarakat Indonesia menuju masyarakat yang makmur dan berkeadilan perlu adanya pembangunan ekonomi yang seimbang.

Lebih terperinci

Neural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu:

Neural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu: 2.4 Artificial Neural Networ 2.4.1 Konsep dasar Neural Networ Neural Networ (Jaringan Saraf Tiruan) merupaan prosesor yang sangat besar dan memilii ecenderungan untu menyimpan pengetahuan yang bersifat

Lebih terperinci