GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN
Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN"

Transkripsi

1 GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN JUDUL MATA KULIAH : Pean Sistem NOMOR KODE / SKS : IKB 7137 / 3 DESKRIPSI SINGKAT : Mata kuliah ini membahas tentang ilmu pean system, system, cara membuat dan memformulasikan, matematika, system deterministic, system Stokastik, parameter&validasi, : Mahasiswa diharapkan dapat mekan suatu sistem dan dapat mengaplikasikannya ke dalam UMUM keadaan existing dengan metode-metode yang sudah diajarkan. 1 Mahasiswa dapat Konsep - Definisi. - Menjelaskan definisi Model.. - Mengetahui tujuan pean. - Karakteristik yang baik. - Klasifikasi. - Prinsip-prinsip pean. - Memahami prinsip pean & klasifikasinya 2 x 50 menit. 1. Askin, Stand 2. Eriyatno, Murthy DNP 4. Schoderbek, 5. Togar Simat 6. Vemuri V, M an Introduct 7. Vinsen Gasp Tarsito, Ban 2 Mahasiswa dapat - Menjelaskan definisi. - Mengetahui tujuan pean. - Memahami prinsip pean & klasifikasinya Konsep Model. - Definisi. - Karakteristik yang baik. - Klasifikasi. - Prinsip-prinsip pean. 2 x 50 menit Optimizing 2. Askin, Stan of Manufac 3. Eriyatno, 1 Meningkatk 4. Murthy DN University 5. Schoderbek

2 Manageme 6. Togar Sima Sistem, Nin 7. Vemuri V, 8. Vinsen Gas Terapan, Ta 3 Mahasiswa dapat Pengenalan Menjelaskan ttg masalah sistem, sistem karakteristiknya, prinsip pendekatan sistem. 4 Mahasiswa dapat Menjelaskan ttg sistem, karakteristiknya, prinsip pendekatan sistem. Pengenalan masalah sistem 8. Vinsen Gasp Tarsito, Ban Kreativitas & masalah sistem dll. Kreativitas & masalah sistem dll Schoderbek, 7. Togar Simat

3 5 Mahasiswa dapat menjelaskan Menjelaskan untuk membuat serta memformulasikan dengan masalah yang ada. Pengembang an - Tahap pengembangan. - Konsep Formulasi. - Formulasi. - Implementasi. 6 Mahasiswa dapat menjelaskan Menjelaskan untuk membuat serta memformulasikan dengan masalah yang ada. Pengembang an - Tahap pengembangan. - Konsep Formulasi. - Formulasi. - Implementasi. 7 Mahasiswa dapat menjelaskan Menjelaskan bgmn memformulasikan suatu matematik Model Matematika - Definisi Model matematika. - Proses pean matematika. - Contoh kasus masalah sistem. 8. Vemuri V, M Vinsen Gaspe Tarsito, Bandu Vinsen Gasp Vinsen Gasp E

4 8 Mahasiswa dapat menjelaskan Menjelaskan bgmn memformulasikan suatu matematik Model Matematika - Definisi Model matematika. - Proses pean matematika. - Contoh kasus masalah sistem. Vinsen Gasp Vinsen Gasp 9 Mahasiswa dapat - Klasifikasi formulasi matematis. - Formulasi statis. - Formulasi Dinamis. - Formulasi statis : Persm. Aljabar. - Optimasi fungsi. 10 Mahasiswa dapat - Klasifikasi formulasi Formulasi deterministik. Formulasi Memberikan pemahaman yg baik ttg perbedaan tipe formulasi matematik yg ada Memberikan pemahaman yg baik ttg perbedaan tipe formulasi 2 x 50 menit 8. Vinsen Gasp 2 x 50 menit

5 matematis. - Formulasi statis. - Formulasi Dinamis. - Formulasi statis : Persm. Aljabar. - Optimasi fungsi. deterministik. matematik yg ada 11 Mahasiswa mampu Menjelaskan formulasi stokastik. FormulasiMo del Stokastik. Variabel random dan proses Stokastik Sifat markov Tipe formulasi stokastik Formulasi statis : Analisis Variansi Regresi Formulasi Diskret Schoderbek, 7. Togar Simat 8. Vemuri V, M 8. Vinsen Gasp 12 Mahasiswa mampu FormulasiMo Variabel random dan proses Menjelaskan formulasi del Stokastik. Stokastik Sifat markov stokastik. Tipe formulasi stokastik Formulasi statis : Analisis Variansi Regresi Formulasi Diskret

6 13 Mahasiswa mampu menjelaskan parameter Parameter Pendahuluan : Notasi, Estimasi Data sistem, Estimasi parameter deterministik, Estimasi parameter stokastik, Contoh kasus : Pendekatan persen galat. 14 Mahasiswa mampu menjelaskan parameter Parameter Pendahuluan : Notasi, Estimasi Data sistem, Estimasi parameter deterministik, Estimasi parameter stokastik, Contoh kasus : Pendekatan persen galat. 8. Vinsen Gasp 15 Mahasiswa mampu Validasi Konsep Validasi, menjelaskan validasi Validasi matematis, Validasi deterministik,

7 16 Mahasiswa mampu menjelaskan validasi Validasi Validasi Stokastik. Konsep Validasi, Validasi matematis, Validasi deterministik, Validasi Stokastik.

8

dokumen-dokumen yang mirip

Outline 0 PENDAHULUAN 0 FORMULASI MODEL 0 FORMULASI MODEL DETERMINISTIK 0 FORMULASI MODEL STOKASTIK

Outline 0 PENDAHULUAN 0 FORMULASI MODEL 0 FORMULASI MODEL DETERMINISTIK 0 FORMULASI MODEL STOKASTIK Outline 0 PENDAHULUAN 0 FORMULASI MODEL 0 FORMULASI MODEL DETERMINISTIK 0 FORMULASI MODEL STOKASTIK Pendahuluan 0 Dalam formulasi model, seorang analis dipengaruhi oleh pengalaman dalam bidang profesinya

Lebih terperinci

SILABUS. Tatap Muka Ruang Kelas, papan tulis, OHP, sound system. Evaluasi latihan/quiz selama proses pembelajaran berlangsung. Bentuk angka (0-100)

SILABUS. Tatap Muka Ruang Kelas, papan tulis, OHP, sound system. Evaluasi latihan/quiz selama proses pembelajaran berlangsung. Bentuk angka (0-100) Kode Mata Kuliah Nama Mata Kuliah Jumlah SKS Semester Deskripsi Mata Kuliah SILABUS : AK043308 : Pean Sistem : 3 SKS : VII : Merupakan salah satu mata kuliah ranah pengambilan keputusan dalam sistem perencanaan

Lebih terperinci

4. Mahasiswa menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang keahliannya secara mandiri. (S10); Garis Entry Behavior

4. Mahasiswa menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang keahliannya secara mandiri. (S10); Garis Entry Behavior Mata kuliah: Pemodelan dan Simulasi Sistem (AK043327) / 3 sks CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA KULIAH PEMODELAN DAN SIMULASI SISTEM : 1. Mah Menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif dalam

Lebih terperinci

MODEL STOKASTIK.

MODEL STOKASTIK. 11 12. MODEL STOKASTIK alsen.medikano@gmail.com 1 PENDAHULUAN Model Stokastik adalah model matematika dimana gejala-gejala dapat diukur dengan derajat kepastian yang tidak stabil. Pada Model Stokastik

Lebih terperinci

SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-303 Nama Mata Kuliah : Pemodelan Sistem Jumlah SKS

SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-303 Nama Mata Kuliah : Pemodelan Sistem Jumlah SKS SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-303 Nama Mata Kuliah : Pemodelan Sistem Jumlah SKS : 2 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-101 Pengantar Teknik Industri

Lebih terperinci

SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-211 Nama Mata Kuliah : Model Stokastik Jumlah SKS : 2 Semester :

SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-211 Nama Mata Kuliah : Model Stokastik Jumlah SKS : 2 Semester : SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-211 Nama Mata Kuliah : Model Stokastik Jumlah SKS : 2 Semester : IV Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-202 Model Deterministik Deskripsi

Lebih terperinci

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND Pengenalan Penyusunan Model Lisensi Dokumen: Copyright 2010 ssista.wordpress.com Seluruh dokumen di ssista.wordpress.com dapat digunakan dan disebarkan secara bebas untuk tujuan bukan komersial (nonprofit),

Lebih terperinci

Pertemuan 14. Teknik Simulasi

Pertemuan 14. Teknik Simulasi Pertemuan 14 Teknik Simulasi Pengantar Dalam mempelajari sistem dapat dilakukan dengan pendekatan eksperimental, baik dengan menggunakan sistem aktual, maupun menggunakan model dari suatu sistem. Eksperimen

Lebih terperinci

Teknik Simulasi. Eksperimen pada umumnya menggunakan model yg dapat dilakukan melalui pendekatan model fisik atau model matametika.

Teknik Simulasi. Eksperimen pada umumnya menggunakan model yg dapat dilakukan melalui pendekatan model fisik atau model matametika. Teknik Simulasi Dalam mempelajari sistem dapat dilakukan dengan pendekatan eksperimental, baik dengan menggunakan sistem aktual, maupun menggunakan model dari suatu sistem. Eksperimen pada umumnya menggunakan

Lebih terperinci

BUKU RANCANGAN PEMBELAJARAN

BUKU RANCANGAN PEMBELAJARAN BUKU RANCANGAN PEMBELAJARAN MATEMATIKA EKONOMI DAN BISNIS Oleh ARIS YUNANTO Program Studi Ilmu Ekonomi Departemen Ilmu Ekonomi UNIVERSITAS INDONESIA 2010 1 DAFTAR ISI PENGANTAR... 3 BAB I INFORMASI UMUM...

Lebih terperinci

Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian. IRA PRASETYANINGRUM, S.Si,M.T

Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian. IRA PRASETYANINGRUM, S.Si,M.T Pengambilan Keputusan dalam keadaan ada kepastian IRA PRASETYANINGRUM, S.Si,M.T Model Pengambilan Keputusan dikaitkan Informasi yang dimiliki : Ada 3 (tiga) Model Pengambilan keputusan. 1. Model Pengambilan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA Mata Kuliah Kode / SKS Program Studi Fakultas : Statistika 2 / Probabilitas Terapan : IT012249 / 2 SKS : Sistem Komputer : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi 1. Distribusi sampling populasi, sampel, tehnik

Lebih terperinci

Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM

Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM Teknik Riset Operasional Semester Genap Tahun Akademik 2015/2016 Teknik Informatiaka UIGM Dosen: Didin Astriani Prassetyowati, M.Stat Silabus MATAKULIAH TI214 TEKNIK RISET OPERASI (2 SKS) TUJUAN Agar mahasiswa

Lebih terperinci

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c PROGRAM MAGISTER AGRIBISNIS UNIVERSITAS JAMBI Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. & Ir. R. Sihotang, MS. Mata Kuliah Kode / SKS Mata Kuliah :

Lebih terperinci

8. MODEL MATEMATIKA.

8. MODEL MATEMATIKA. 8. MODEL MATEMATIKA alsen.medikano@gmail.com 1 1. DEFINISI Matematika, mempelajari keteraturan hubungan antar lambang/simbol/unsur yang mempunyai arti (mewakili obyek tertentu) dengan aturan tertentu dan

Lebih terperinci

Formulasi Model dan Parameterisasi

Formulasi Model dan Parameterisasi Formulasi Model dan Parameterisasi Pemodelan Simulasi 1. Pengertian Formulasi Model Formulasi model adalah pembentukan model secara formal berdasarkan variabel-variabel dan parameter-parameter serta relasi-relasi

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : E1203 / Metode Stokastik Revisi Satuan Kredit Semester : 3 SKS Tgl revisi : 16 Juli 2015 Jml Jam kuliah dalam seminggu :

Lebih terperinci

Analisis Model dan Simulasi. Hanna Lestari, M.Eng

Analisis Model dan Simulasi. Hanna Lestari, M.Eng Analisis Model dan Simulasi Hanna Lestari, M.Eng Simulasi dan Pemodelan Klasifikasi Model preskriptif deskriptif diskret kontinu probabilistik deterministik statik dinamik loop terbuka - tertutup Simulasi

Lebih terperinci

OPERATION RESEARCH-1

OPERATION RESEARCH-1 OPERATION RESEARCH-1 Prof.Dr.H.M.Yani Syafei,MT MATERI PERKULIAHAN 1.Pemrograman Linier (Linear Programming) Formulasi Model Penyelesaian dengan Metode Grafis Penyelesaian dengan Algoritma Simplex Penyelesaian

Lebih terperinci

PENGANTAR MODEL STOKASTIK. Teknik Industri 2015

PENGANTAR MODEL STOKASTIK. Teknik Industri 2015 PENGANTAR MODEL STOKASTIK hanna.udinus@gmail.com Teknik Industri 2015 the model must fit the data, not vice versa J.P. Benzecri Agenda Masalah Industri Konsep Model Klasifikasi dan Jenis Model Model Stokastik

Lebih terperinci

MATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233/ 2 SKS]

MATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233/ 2 SKS] MATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233/ 2 SKS] Ady Daryanto SP MSi E-mail : adydaryanto@staff.gunadarma.co.id MATA KULIAH RISET OPERASIONAL [KODE/SKS : IT045233 / 2 SKS] KONTRAK KULIAH Jumlah

Lebih terperinci

PEMODELAN SISTEM. Pemodelan & simulasi TM04

PEMODELAN SISTEM. Pemodelan & simulasi TM04 PEMODELAN SISTEM Pemodelan & simulasi TM04 Pemodelan untuk permasalahan apa? Mengetahui tinggi menara Pisa tanpa mengukur secara langsung, Mengetahui lebar sebuah sungai tanpa benar-benar menyeberanginya,

Lebih terperinci

MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT / 2 SKS]

MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT / 2 SKS] MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 2 [KODE/SKS : IT011215 / 2 SKS] Ady Daryanto SP MSi E-mail : adydaryanto@yahoo.com MATA KULIAH MATEMATIKA SISTEM INFORMASI 1 [KODE/SKS : IT011241 / 2 SKS] KONTRAK

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2. Pengertian Distribusi Eksponensial Distribusi eksponensial adalah distribusi yang paling penting dan paling sederhana kegagalan mesin penghitung otomatis dan kegagalan komponen

Lebih terperinci

Sri Subanti TEORI PELUANG SEBELAS MARET UNIVERSITY PRESS. iii

Sri Subanti TEORI PELUANG SEBELAS MARET UNIVERSITY PRESS. iii TEORI PELUANG i Sanksi Pelanggaran Pasal 72 Undang-undang Nomor 19 Tahun 2002 Perubahan atas Undang-undang Nomor 7 Tahun 1987 Perubahan atas Undang-undang Nomor 6 Tahun 1982 Tentang Hak Cipta 1. Barang

Lebih terperinci

Outline. 0 Pendahuluan 0 Formulasi Model dengan DUDE 0 Formulasi Model Deterministik

Outline. 0 Pendahuluan 0 Formulasi Model dengan DUDE 0 Formulasi Model Deterministik Outline 0 Pendahuluan 0 Formulasi Model dengan DUDE 0 Formulasi Model Deterministik Pendahuluan 0 Dalam formulasi model, seorang analis dipengaruhi oleh pengalaman dalam bidang profesinya yang dapat berguna

Lebih terperinci

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES 2.3. Peubah Acak dan Distribusi Peluang Pada statistika kita melakukan percobaan dimana percobaan tersebut akan menghasilkan suatu peluang. Ruang sampel pada percobaan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Teori Simulasi 2.1.1. Pengantar Simulasi Dalam dunia manufaktur, simulasi digunakan untuk menentukan schedule produksi, inventory level, dan prosedur maintenance, merencanakan

Lebih terperinci

Laporan Studi Jadwal Kelas PROGRAM STUDI HARI JAM MULAI JAM SELESAI KELAS KODE MK NAMA MK RUANG JML PESERTA Matematika SENIN 07:30:00 09:15:00 A

Laporan Studi Jadwal Kelas PROGRAM STUDI HARI JAM MULAI JAM SELESAI KELAS KODE MK NAMA MK RUANG JML PESERTA Matematika SENIN 07:30:00 09:15:00 A Laporan Studi Jadwal Kelas PROGRAM STUDI HARI JAM MULAI JAM SELESAI KELAS KODE MK NAMA MK RUANG JML PESERTA Matematika SENIN 07:30:00 09:15:00 A MAM4722 PERANGKAT LUNAK MATEMATIKA lab A 24 Matematika SENIN

Lebih terperinci

Karakteristik Model & Struktur Model. Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng

Karakteristik Model & Struktur Model. Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng Karakteristik Model & Struktur Model Ratih Setyaningrum, MT Hanna Lestari, M.Eng Referensi Prof Dr Ir Soemarno, MS MALANG, 2007 Pemodelan Proses membangun atau membentuk model dari suatu sistem nyata dalam

Lebih terperinci

6/15/2015. Simulasi dan Pemodelan. Keuntungan dan Kerugian. Elemen Analisis Simulasi. Formulasi Masalah. dan Simulasi

6/15/2015. Simulasi dan Pemodelan. Keuntungan dan Kerugian. Elemen Analisis Simulasi. Formulasi Masalah. dan Simulasi Simulasi dan Pemodelan Analisis lii Model dan Simulasi Klasifikasi Model preskriptif deskriptif diskret kontinu probabilistik deterministik statik dinamik loop terbuka - tertutup Hanna Lestari, M.Eng Simulasi

Lebih terperinci

Arisma Yuni Hardiningsih. Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si. Jurusan Matematika. Surabaya

Arisma Yuni Hardiningsih. Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si. Jurusan Matematika. Surabaya ANALISIS KESTABILAN DAN MEAN DISTRIBUSI MODEL EPIDEMIK SIR PADA WAKTU DISKRIT Arisma Yuni Hardiningsih 1206 100 050 Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si Jurusan Matematika Institut Teknologi

Lebih terperinci

Sem 7-4. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP)

Sem 7-4. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP) Sem 7-. Garis Besar Rencana Pembelajaran (GBRP) Nama Matakuliah Kode MK/SKS Semester Mata Kuliah Prasyarat : Pemodelan Statistika : H0/SKS : Awal/7 (Tahun IV) : Metode Statistika, Teori Peluang, Ilmu Stokastik,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam Kamus Bahasa Inggris dari Oxford [13] menjelaskan simulasi : The

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam Kamus Bahasa Inggris dari Oxford [13] menjelaskan simulasi : The BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Simulasi Dalam Kamus Bahasa Inggris dari Oxford [13] menjelaskan simulasi : The Technique of imitating then behaviour of some situation or system (economic, mechanical,

Lebih terperinci

Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran. Oleh: Prof. Dr. F.X. Susilo (PJ Matakuliah)

Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran. Oleh: Prof. Dr. F.X. Susilo (PJ Matakuliah) GBPP Matakuliah Statistika Pertanian (AGT 212) Page 1 of 10 Garis Besar Program Pembelajaran (GBPP) Kontrak Pembelajaran Matakuliah Statistika Pertanian (AGT 212) Kelas D SEMESTER GENAP 2011/2012 Oleh:

Lebih terperinci

BUKU RANCANGAN PENGAJARAN

BUKU RANCANGAN PENGAJARAN BUKU RANCANGAN PENGAJARAN Mata Kuliah STATISTIK SOSIAL Disusun oleh: SYAHRUL, S.T., M.Eng Program Studi Ilmu Administrasi Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas 17 Agustus 1945 Samarinda 2015

Lebih terperinci

Riset Operasi Bobot: 3 SKS

Riset Operasi Bobot: 3 SKS Riset Operasi Bobot: 3 SKS Tujuan Perkuliahan Setelah mahasiswa mengikuti kuliah ini selama satu semester, mahasiswa diharapkan dapat mengaplikasikan metode-metode kuantitatif dalam pengambilan keputusan

Lebih terperinci

SILABUS MATA KULIAH. : Dapat menyelesaikan permasalahan probabilitas dan mampu mengaplikasikan dalam kehidupan

SILABUS MATA KULIAH. : Dapat menyelesaikan permasalahan probabilitas dan mampu mengaplikasikan dalam kehidupan SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 306203 Mata kuliah : Probabilitas Bobot : 3 SKS Semester : III Mata Kuliah Prasyarat : - Deskripsi Mata Kuliah : Mata kuliah

Lebih terperinci

Pengantar Riset Operasi. Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP

Pengantar Riset Operasi. Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP Pengantar Riset Operasi Riset Operasi Minggu 1 (pertemuan 1) ARDANESWARI D.P.C., STP, MP 1 Kontrak Perkuliahan Keterlambatan 15 menit Mengoperasikan HP dan sejenisnya : di luar kelas Mengerjakan laporan/tugas

Lebih terperinci

Matematika: Persamaan Kuadrat 11/22/2011 PERSAMAAN KUADRAT. Oleh Syawaludin A. Harahap, MSc

Matematika: Persamaan Kuadrat 11/22/2011 PERSAMAAN KUADRAT. Oleh Syawaludin A. Harahap, MSc Matematika: Persamaan Kuadrat //0 MATA KULIAH : MATEMATIKA KODE MATA KULIAH : UNM0.0 SKS : (-) ) PERSAMAAN KUADRAT Oleh Syawaludin A. Harahap, MSc UNIVERSITAS PADJADJARAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN

Lebih terperinci

2) Jurusan Statistika Program Studi Statistika (S1) Para lulusan program Strata 1 Statistika ini diharapkan mempunyai:

2) Jurusan Statistika Program Studi Statistika (S1) Para lulusan program Strata 1 Statistika ini diharapkan mempunyai: Katalog Universitas Terbuka 2010 57 2) Jurusan Statistika Program Studi Statistika (S1) Para lulusan program Strata 1 Statistika ini diharapkan mempunyai: Kompetensi Utama: Mampu memahami, merumuskan dan

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR KAMPUS CIBIRU UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SILABUS

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR KAMPUS CIBIRU UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SILABUS PROGRAM STUDI PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR KAMPUS CIBIRU UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SILABUS Nama Mata Kuliah : Pendidikan Matematika II Kode Mata Kuliah : GD302 Bobot SKS : 3 (Tiga) Tingkat/ Semester

Lebih terperinci

HAND OUT ANALISIS REAL 1 (MT403) KOSIM RUKMANA

HAND OUT ANALISIS REAL 1 (MT403) KOSIM RUKMANA HAND OUT ANALISIS REAL 1 (MT403) KOSIM RUKMANA JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN IPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 2008 1 Identitas Mata Kuliah 1. Nama Mata Kuliah : Analisis

Lebih terperinci

UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS BAHASA DAN SENI RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) MATA KULIAH : KOMPOSISI 2

UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS BAHASA DAN SENI RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) MATA KULIAH : KOMPOSISI 2 1. Fakultas / Program Studi : FBS / Pendidikan Seni Musik 2. Mata Kuliah & Kode : Komposisi 2 Kode : MUS 252 3. SKS : Teori : 1 SKS Praktik : 1 SKS : Sem : Gasal Waktu : 100 menit 4. Standar Kompentensi

Lebih terperinci

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari. 6.. Proses Kelahiran Murni Dalam bab ini, akan dibahas beberapa contoh penting dari waktu kontinu, state diskrit, proses Markov. Khususnya, dengan kumpulan dari variabel acak {;0 } di mana nilai yang mungkin

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TEORI PROBABILITAS ATA /12/2013 MMA frekuensi H frekuensi T. Probabilitas hujan = 18 / 30?

PENDAHULUAN TEORI PROBABILITAS ATA /12/2013 MMA frekuensi H frekuensi T. Probabilitas hujan = 18 / 30? TEORI PROBABILITAS ATA 2012-13 PENDAHULUAN MMA 10211 1 2 I. Diberikan data observasi harian (selama bulan Januari 2013) hujan / tidaknya pada sore hari # (banyaknya) H : # (banyaknya) T : 18 12 frekuensi

Lebih terperinci

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c

Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c PROGRAM STUDI AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS JAMBI Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Mata Kuliah : RISET OPERASI (RO) Kode / SKS

Lebih terperinci

BAB I. PENDAHULUAN. 1.1 Pengertian Ekonometrika. 1.2 Ekonometrika Merupakan Suatu Ilmu

BAB I. PENDAHULUAN. 1.1 Pengertian Ekonometrika. 1.2 Ekonometrika Merupakan Suatu Ilmu 1.1 Pengertian Ekonometrika BAB I. PENDAHULUAN Apakah ekonometrika itu?. Ekonometrika berarti pengukuran masalah ekonomi (economic measurement) secara kuantitatif. Walaupun pengukuran merupakan bagian

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki

BAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan, dan hal tersebut biasanya diselidiki sifat hubungannya.

Lebih terperinci

GEOSTATISTIKA. Peranan Geostatistik dalam Kegiatan Eksplorasi Sumber Daya Alam

GEOSTATISTIKA. Peranan Geostatistik dalam Kegiatan Eksplorasi Sumber Daya Alam GEOSTATISTIKA Peranan Geostatistik dalam Kegiatan Eksplorasi Sumber Daya Alam Oleh : Ristio Efendi 270110120047 Geologi E FAKULTAS TEKNIK GEOLOGI UNIVERSITAS PADJADJARAN Peranan Geostatistik dalam Kegiatan

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR KAMPUS CIBIRU UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SILABUS

PROGRAM STUDI PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR KAMPUS CIBIRU UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SILABUS PROGRAM STUDI PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR KAMPUS CIBIRU UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SILABUS Nama Mata Kuliah : Pendidikan Matematika II Kode Mata Kuliah : GD302 Bobot SKS : 3 (Tiga) Tingkat/ Semester

Lebih terperinci

LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS

LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS LABORATORIUM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DAN INTELIGENSIA BISNIS Latar Belakang Pelayanan terpusat di satu tempat Antrian pemohon SIM yg cukup panjang (bottleneck) Loket berjauhan Sumber daya terbatas Lamanya

Lebih terperinci

KAJIAN MODEL MARKOV WAKTU DISKRIT UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR PADA MODEL EPIDEMIK SIR. Oleh: RAFIQATUL HASANAH NRP.

KAJIAN MODEL MARKOV WAKTU DISKRIT UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR PADA MODEL EPIDEMIK SIR. Oleh: RAFIQATUL HASANAH NRP. TUGAS AKHIR KAJIAN MODEL MARKOV WAKTU DISKRIT UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR PADA MODEL EPIDEMIK SIR Oleh: RAFIQATUL HASANAH NRP. 1208 100 021 Dosen Pembimbing: Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si. Drs.

Lebih terperinci

Asusmi/Penyederhanaan Sistem

Asusmi/Penyederhanaan Sistem Mata Kuliah : Matematika Rekayasa Lanjut Kode MK : TKS 8105 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi XV PEMODELAN e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Model Sistem yang sebenarnya

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH SIMULASI (KB) KODE / SKS : KK / 3 SKS

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH SIMULASI (KB) KODE / SKS : KK / 3 SKS KODE / SKS : KK-01333 / 3 SKS 1 Pengertian dan tujuan 1. Klasifikasi Model 1 Simulasi. Perbedaan penyelesaian problem Dapat menjelaskan klasifikasi model dari matematis secara analitis dan numeris suatu

Lebih terperinci

Sufa atin Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Sufa atin Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Sufa atin Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 1. Membahas teknik-teknik riset operasi yang digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan 2. Konsep dasar ilmu matematika (himpunan,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. adanya kemampuan manusia dalam mempertimbangkan segala kemungkinan sebelum

BAB 1 PENDAHULUAN. adanya kemampuan manusia dalam mempertimbangkan segala kemungkinan sebelum 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan yang pesat di bidang ilmu dan teknologi dewasa ini menuntut adanya kemampuan manusia dalam mempertimbangkan segala kemungkinan sebelum mengambil keputusan

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI A. KERANGKA PEMIKIRAN B. PENDEKATAN SISTEM

IV. METODOLOGI A. KERANGKA PEMIKIRAN B. PENDEKATAN SISTEM IV. METODOLOGI A. KERANGKA PEMIKIRAN Lele merupakan salah satu ikan air tawar yang sudah cukup dikenal oleh masyarakat Indonesia. Banyak jenis maupun varietas yang ada dan dikembangbiakkan di Indonesia.

Lebih terperinci

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN-1

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN-1 METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1 Mohamad Sidiq PERTEMUAN-1 KONTRAK KULIAH METODE NUMERIK TEKNIK INFORMATIKA S1 3 SKS Mohamad Sidiq MATERI PERKULIAHAN SEBELUM-UTS Pengantar Metode Numerik Sistem

Lebih terperinci

Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN

Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN Mata Kuliah :: Riset Operasi Kode MK : TKS 4019 Pengampu : Achfas Zacoeb Sesi X ANALISIS KEPUTUSAN e-mail : zacoeb@ub.ac.id www.zacoeb.lecture.ub.ac.id Hp. 081233978339 Pendahuluan Causes Problems Actions

Lebih terperinci

MATA KULIAH SEMESTER GANJIL

MATA KULIAH SEMESTER GANJIL N O MATA KULIAH SEMESTER KODE MATA KULIAH Distribusi Mata Kuliah Ganjil dan Genap Program Studi S1 Matematika Jur. Matematika FMIPA UB (KURIKULUM LAMA 2011 DAN KURIKULUM BARU 2015) KURIKULUM 2015 KETERANGAN

Lebih terperinci

Kontrak Kuliah Metode Statistika 2

Kontrak Kuliah Metode Statistika 2 Kontrak Kuliah Metode Statistika 2 Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Deskripsi Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Metode Statistika 2 Semester/SKS : I / 3 SKS Kompetensi

Lebih terperinci

PENDAHULUAN METODE NUMERIK

PENDAHULUAN METODE NUMERIK PENDAHULUAN METODE NUMERIK TATA TERTIB KULIAH 1. Bobot Kuliah 3 SKS 2. Keterlambatan masuk kuliah maksimal 30 menit dari jam masuk kuliah 3. Selama kuliah tertib dan taat aturan 4. Dilarang makan dan minum

Lebih terperinci

SILABUS. Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks

SILABUS. Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks SILABUS Fakultas : FPMIPATI Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks Semester : II Waktu Pertemuan : 2 x 50 Mata Kuliah Prasyarat

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. (b) Variabel independen yang biasanya dinyatakan dengan simbol

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. (b) Variabel independen yang biasanya dinyatakan dengan simbol BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Regresi Regresi adalah suatu studi statistik untuk menjelaskan hubungan dua variabel atau lebih yang dinyatakan dalam bentuk persamaan. Salah satu variabel merupakan variabel

Lebih terperinci

Penelitian Permodelan

Penelitian Permodelan Penelitian Permodelan 1 1 Program Studi Teknik Pertanian Universitas Jenderal Soedirman Mata Kuliah Metodologi dan Komunikasi Ilmiah Outline Model 1 Model 2 3 4 Capaian Pembelajaran Khusus Capaian Pembelajaran

Lebih terperinci

PREDIKSI JUMLAH LULUSAN DAN PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA FMIPA UNTAN TAHUN ANGKATAN 2013/2014 DENGAN METODE RANTAI MARKOV

PREDIKSI JUMLAH LULUSAN DAN PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA FMIPA UNTAN TAHUN ANGKATAN 2013/2014 DENGAN METODE RANTAI MARKOV Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3(2015), hal 347-352. PREDIKSI JUMLAH LULUSAN DAN PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA FMIPA UNTAN TAHUN ANGKATAN 2013/2014 DENGAN METODE RANTAI

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun ajaran dan

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun ajaran dan 19 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun ajaran 2012-2013 dan bertempat di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

Oleh : Anna Nur Nazilah Chamim

Oleh : Anna Nur Nazilah Chamim Oleh : Anna Nur Nazilah Chamim 1. Silabus 2. Referensi 3. Kriteria Penilaian 4. Tata Tertib Perkuliahan 5. Pembentukan Kelompok 6. Materi 1 : pengantar Analisa Numerik Setelah mengikuti mata kuliah metode

Lebih terperinci

2 SKS. Oleh ; N. Setyaningsih

2 SKS. Oleh ; N. Setyaningsih 2 SKS Oleh ; N. Setyaningsih MATERI PERKULIAHAN (1)Pendahuluan peran statistika dalam penelitian ; (2)Penyajian data : dalam bentuk (a) tabel dan (b) diagram; (3) ukuran tendensi sentaral, ukuran penyimpangan,

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. kemajuan. Salah satunya adalah cabang ilmu matematika yang sampai saat ini

I. PENDAHULUAN. kemajuan. Salah satunya adalah cabang ilmu matematika yang sampai saat ini 1 I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Masalah Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi sampai saat ini terus mengalami kemajuan. Salah satunya adalah cabang ilmu matematika yang sampai saat ini mengalami

Lebih terperinci

9 10. MODEL DETERMINISTIK.

9 10. MODEL DETERMINISTIK. 9 10. MODEL DETERMINISTIK alsen.medikano@gmail.com 1 PENDAHULUAN Model Deterministik adalah model matematika dimana gejala-gejala dapat diukur dengan derajat kepastian yang cukup tinggi. Pada Model Deterministik

Lebih terperinci

Pengertian Kerangka Validasi Teknik-Teknik Validasi

Pengertian Kerangka Validasi Teknik-Teknik Validasi Validasi Model Pengertian Kerangka Validasi Teknik-Teknik Validasi 1. Pengertian Validasi adalah tahapan untuk memperoleh gambaran apakah model telah sesuai (match) dengan sistem yang diwakilinya (representativeness)

Lebih terperinci

Modul 14. PENELITIAN OPERASIONAL I MODEL SIMULASI. Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

Modul 14. PENELITIAN OPERASIONAL I MODEL SIMULASI. Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI . PENELITIAN OPERASIONAL I MODEL SIMULASI Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 007 MODEL SIMULASI PENDAHULUAN

Lebih terperinci

PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP. Tarno. Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang. Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta

PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP. Tarno. Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang. Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP Tarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta Abstrak Tulisan ini membicarakan tentang penerapan bootstrap

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pendidikan merupakan dasar untuk melakukan banyak hal. Tanpa memiliki

BAB 1 PENDAHULUAN. Pendidikan merupakan dasar untuk melakukan banyak hal. Tanpa memiliki BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pendidikan merupakan hal yang sangat penting dalam kehidupan. Pendidikan merupakan dasar untuk melakukan banyak hal. Tanpa memiliki pendidikan yang baik, orang akan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis survival adalah analisis data yang memanfaatkan informasi kronologis dari suatu kejadian atau peristiwa (event). Respon yang diperhatikan adalah waktu sampai

Lebih terperinci

Pemodelan dan Simulasi

Pemodelan dan Simulasi Pemodelan dan Simulasi rev 2.1 Prihantoosa pht854@gmail.com toosa@teknosoftmedia.com http://openstat.sekolahku.com Simulasi : Pendahuluan p : 1 Pendahuluan Tujuan : agar dapat mempelajari suatu sistem

Lebih terperinci

RISET OPERASIONAL. Kosep Dasar Riset Operasional. Disusun oleh: Destianto Anggoro

RISET OPERASIONAL. Kosep Dasar Riset Operasional. Disusun oleh: Destianto Anggoro RISET OPERASIONAL Kosep Dasar Riset Operasional Disusun oleh: Destianto Anggoro SEJARAH RISET OPERASIONAL Pembentukan kelompok formal OR Berlangsung Inggris (1939) Perang Dunia II Amerika mengikuti dengan

Lebih terperinci

Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Bab 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah Bab 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sebagian besar mahasiswa ITB mengambil mata kuliah MA1122 Kalkulus I pada tahun pertama perkuliahannya. Mata kuliah ini merupakan salah satu mata kuliah yang

Lebih terperinci

BAB V KESIMPULAN, IMPLIKASI DAN REKOMENDASI. Berdasarkan rumusan masalah dan hasil penelitian yang telah dibahas

BAB V KESIMPULAN, IMPLIKASI DAN REKOMENDASI. Berdasarkan rumusan masalah dan hasil penelitian yang telah dibahas BAB V KESIMPULAN, IMPLIKASI DAN REKOMENDASI A. Kesimpulan Berdasarkan rumusan masalah dan hasil penelitian yang telah dibahas pada bab sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan yang berkaitan

Lebih terperinci

DESKRIPSI MATA KULIAH

DESKRIPSI MATA KULIAH DESKRIPSI MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Logika Matematika Kode Mata Kuliah : IF33216 (Strata 1) Kredit : 3 SKS (3 x 45 menit) Deskripsi: Mata Kuliah logika matematika ini membahas mengenai himpunan, Aljabar

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA A. MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Analisa Deret Waktu Kode/sks : MAS 4133 / 3 Semester : V Status (Wajib/Pilihan) : Wajib (W) Prasyarat : MAS

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Pengertian Regresi Linier Pengertian Regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih Analisis

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) METODE STOKASTIK OLEH : KHAMALUDIN, S.T., M.T.

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) METODE STOKASTIK OLEH : KHAMALUDIN, S.T., M.T. RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) METODE STOKASTIK OLEH : KHAMALUDIN, S.T., M.T. PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM SYEKH-YUSUF

Lebih terperinci

2) Jurusan Statistika Program Studi Statistika (S1)

2) Jurusan Statistika Program Studi Statistika (S1) 10 Katalog Kurikulum FEKON, FISIP, FMIPA, FKIP Universitas Terbuka 2016 2) Jurusan Statistika Program Studi Statistika (S1) Visi Menjadi Program Studi Statistika yang berkualitas dengan sistem pendidikan

Lebih terperinci

PEMODELAN. Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas.

PEMODELAN. Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas. PEMODELAN DEFINISI Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas. Fenomena dapat berupa entity, jika fenomena itu berupa instansi maka instansi sebagai

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 21 Pengertian Regresi Linier Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih

Lebih terperinci

Pertemuan 3 PEMODELAN

Pertemuan 3 PEMODELAN Pertemuan 3 PEMODELAN DEFINISI Model adalah abstraksi dari sesuatu, yang mewakili beberapa fenomena berbentuk objek atau aktivitas. Fenomena dapat berupa entity, jika fenomena itu berupa instansi maka

Lebih terperinci

Model Matematis, Sistem Dinamis dan Sistem Kendali

Model Matematis, Sistem Dinamis dan Sistem Kendali Model Matematis, Sistem Dinamis dan Sistem Kendali PENDAHULUAN Beberapa istilah pada karakteristik tanggapan : Sistem : kombinasi beberapa komponen yang bekerja secara bersama-sama dan membentuk suatu

Lebih terperinci

[C6, A3, P3]:8 2.Mahasiswa mampu menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang metode stokastik (mg. ke 15)

[C6, A3, P3]:8 2.Mahasiswa mampu menunjukkan sikap bertanggungjawab atas pekerjaan di bidang metode stokastik (mg. ke 15) Mata kuliah: Metode Stokastik (IT043239) / 2 sks CAPAIAN PEMBELAJARAN MATA KULIAH METODE STOKASTIK: 1. Mahasiswa mampu menerapkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan inovatif (KU1, KU 2); 2. Mahasiswa

Lebih terperinci

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 2 Sinyal Acak

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 2 Sinyal Acak TK 403 SISTM PNGOLAHAN ISYARAT Kuliah Sinyal Acak Indah Susilawati, S.T., M.ng. Program Studi Teknik lektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta 009 KULIAH SISTM PNGOLAHAN

Lebih terperinci

SUMBER: Arwin DW, TEKNOLOGI SIMULATOR PESAWAT TERBANG DARI MASA KE MASA

SUMBER: Arwin DW, TEKNOLOGI SIMULATOR PESAWAT TERBANG DARI MASA KE MASA DEFINISI DAN ISTILAH PEMODELAN DAN SIMULASI Pemodelan dan Simulasi PEMODELAN DAN SIMULASI MODEL adalah representasi dalam bahasa tertentu dari suatu sistem nyata (realita PEMODELAN adalah tahapan atau

Lebih terperinci

Materi minggu ke-2 r a z I q h a s a n

Materi minggu ke-2 r a z I q h a s a n pengertian Simulasi dan pemodelan Materi minggu ke-2 r a z I q h a s a n PENGERTIAN SISTEM, PEMODELAN DAN SIMULASI DEFINISI SISTEM Sekelumpulan / sehimpunan bagian atau komponen yang saling berhubungan

Lebih terperinci

DAFTAR TABEL. Perbedaan Pembelajaran Kontekstual dengan Pembelajaran Biasa... 33

DAFTAR TABEL. Perbedaan Pembelajaran Kontekstual dengan Pembelajaran Biasa... 33 DAFTAR TABEL Tabel 2.1. Perbedaan Pembelajaran Kontekstual dengan Pembelajaran Biasa... 33 Tabel 3.1. Rancangan Penelitian... 73 Tabel 3.2. Kisi-Kisi Tes Kemampuan Penalaran... 76 Tabel 3.3. Skor Alternatif

Lebih terperinci

SILABUS PERKULIAHAN. : Drs. Mamat Ruhimat, M.Pd/0658 Bagja Waluya, S.Pd/2163

SILABUS PERKULIAHAN. : Drs. Mamat Ruhimat, M.Pd/0658 Bagja Waluya, S.Pd/2163 SILABUS PERKULIAHAN MATA KULIAH/KODE SEMESTER/SKS DOSEN/KODE : STATISTIKA GEOGRAFI /GG411 : GENAP/4 : Drs. Mamat Ruhimat, M.Pd/0658 Bagja Waluya, S.Pd/2163 Standar Kompetensi: memahami prinsip-prinsip,

Lebih terperinci

LAPORAN PENYUSUNAN MODUL BAHAN AJAR PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA

LAPORAN PENYUSUNAN MODUL BAHAN AJAR PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA LAPORAN PENYUSUNAN MODUL BAHAN AJAR PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA Hal Ke-69 PROGRAM STUDI S1 MATEMATIKA Kepada Yth. Hendro Wuryanto, S.Si., M.M,., selaku Ketua Program Studi S1 Matematika, berdasarkan data

Lebih terperinci

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)

RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : A12.56405 / Probabilitas dan Statistik Revisi 1 Satuan Kredit Semester : 3 SKS Tgl revisi : 2 Pebruari 2015 Jml Jam kuliah

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) CSG2F3 PEMODELAN SISTEM Disusun oleh: Novian Anggis Suwastika PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS INFORMATIKA UNIVERSITAS TELKOM LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat

BAB I PENDAHULUAN. sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jika kita mempunyai data yang terdiri dari dua atau lebih variabel maka sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat berhubungan, hubungan

Lebih terperinci
2024 © DocPlayer.info Pengaturan dan alat privasi | Ketentuan | Tanggapan