KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MUKTI RAHAYU G

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MUKTI RAHAYU G"

Transkripsi

1 KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MUKTI RAHAYU G DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 008

2 ABSTRACT MUKTI RAHAYU Cosistey of Estimator for the Itesity Futio of a Periodi Poisso Proess i the Presee of Power Futio Tred Supervised y I WAYAN MANGKU ad I GUSTI PUTU PURNABA I this mausript we disuss osistey of estimator for the itesity futio of a periodi Poisso proess i the presee of power futio tred The ases 0 ad have ee studied i Helmers Magku ad Zitikis (003 ad Helmers ad Magku (007 So i this mausript we oly disuss the ase for i iterval (0 It is assumed that oly a sigle realizatio of the Poisso proess oserved i iterval [0] Aother assumptio is the period of the periodi ompoet is kow ut the periodi ompoet itself is ukow Therefore it is eeded a estimator for estimatig this ompoet There are two ases I the first ase it is assumed that the slope of the power futio tred is kow ad i the seod ase it is ot assumed that the slope of the power futio tred is kow Therefore it is eeded a estimator of this slope I this mausript we disuss overgee i proaility ad overgey of MSE(Mea Square Error of a estimator for the periodi ompoet of the itesity of a Poisso proess i the presee of power futio tred We also disuss weak osistey strog osistey ad asymptoti ormality of a estimator for the slope of the power futio tred

3 ABSTRAK MUKTI RAHAYU Kekosistea Peduga Fugsi Itesitas Proses Poisso Periodik dega Tre Fugsi Pagkat Diimig oleh I WAYAN MANGKU da I GUSTI PUTU PURNABA Pada karya ilmiah ii diahas kekosistea peduga fugsi itesitas dari proses Poisso periodik dega tre fugsi pagkat Pagkat utuk kasus 0 da telah dikaji pada Helmers Magku da Zitikis (003 da Helmers da Magku (007 Sehigga dalam karya ilmiah ii haya diahas kasus pagkat pada iterval (0 Proses Poisso dalam karya ilmiah ii diasumsika diamati pada iterval [0 ] Diasumsika pula ahwa periode dari kompoe periodik adalah diketahui tetapi kompoe periodikya tidak diketahui sehigga diutuhka suatu peduga agi kompoe periodik terseut Terdapat dua kasus dalam megasumsika kemiriga dari tre fugsi pagkat Utuk kasus pertama diasumsika ahwa kemiriga dari tre fugsi pagkat diketahui da utuk kasus kedua tidak diasumsika ahwa kemiriga tre fugsi pagkat adalah diketahui Oleh karea itu utuk kasus yag kedua diutuhka suatu peduga agi kemiriga tre fugsi pagkat terseut Dalam tulisa ii telah diuktika kekovergea dalam peluag da kekovergea dari MSE(Mea Square Error peduga kompoe periodik dari fugsi itesitas proses Poisso periodik dega tre fugsi pagkat Di sampig itu juga telah diuktika kekosistea lemah da kuat serta seara ormal asimtotik dari peduga kemiriga tre fugsi pagkat

4 KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT Skripsi Seagai salah satu syarat utuk memperoleh gelar Sarjaa Sais pada Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Istitut Pertaia Bogor Oleh: MUKTI RAHAYU G DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 008

5 Judul : Kekosistea Peduga Fugsi Itesitas Proses Poisso Periodik dega Tre Fugsi Pagkat Nama : Mukti Rahayu NRP : G Meyetujui: Pemimig I Pemimig II Dr Ir I Waya Magku MS Dr Ir I Gusti Putu Puraa DEA NIP NIP Megetahui: Deka Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Istitut Pertaia Bogor Dr Drh Hasim DEA NIP Taggal Lulus:

6 RIWAYAT HIDUP Peulis dilahirka pada taggal 3 Jui 986 di Bogor Peulis merupaka aak ketiga dari tiga ersaudara aak dari pasaga Budiyoo da Marsiah Pada tahu 00 peulis melajutka pedidika ke jejag pedidika sekolah meegah umum di SMU Negeri 39 Jakarta Pada tahu 004 peulis lulus dari tigkat SMU da melajutka pedidika ke tigkat Pergurua Tiggi di Istitut Pertaia Bogor (IPB Peulis masuk IPB melalui jalur USMI da megamill program studi Matematika Departeme Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Istitut Pertaia Bogor utuk tigkat Strata (S Selama mejalai pedidika di IPB peulis memperoleh kesempata utuk medapatka easiswa PPA pada tahu Selai itu peulis juga terliat dalam eerapa kegiata atara lai megikuti Program Guru Tamaha tigkat Sekolah Dasar (004/005 aggota Devisi Keputria Himpro GUMATIKA (005/006 Aggota Tim Khusus Matematika Ria (006 megikuti Pelatiha Peyegara Materi (007 Asiste Dose Mata Kuliah Kalkulus III (007 da Asiste Dose Mata Kuliah Pegatar Teori Peluag (007

7 KATA PENGANTAR Puji da syukur peulis pajatka kepada Allah SWT yag telah melimpahka rahmat da karuia-nya sehigga peulis dapat meyelesaika karya ilmiah ii Peyusua karya ilmiah ii tidak terlepas dari atua eragai pihak Oleh karea itu dalam kesempata ii peulis meguapka terimakasih yag seesar-esarya kepada : Dr Ir I Waya Magku MS selaku dose pemimig I (terimakasih atas segala ilmu kesaara motivasi koreksi da imigaya selama ii DrIr I Gusti Putu Puraa DEA selaku dose pemimig II (terimakasih atas ilmu koreksi da imigaya selama ii 3 Ir Reto Budiarti MS selaku dose peguji (terimakasih atas ilmu sara da motivasiya 4 Semua dose Departeme Matematika (terimakasih atas segala ilmu kesaara da motivasiya selama ii 5 Bu Susi Bu Ade Bu Marisi Mas Boo Mas Dei Mas Yoo 6 Keluarga terita: Bapak (terimakasih atas doa dukuga kesaara keperayaa da kasih sayagya Iu (terimakasih atas doa dukuga kesaara keperayaa da kasih sayagya Mas Beu (terimakasih atas doa motivasi da laptopya Ma Mul (terimakasih atas doa da motivasiya Mas Agus (terimakasih atas motivasiya Lek Siem Lek Sisri Om Tri da kepoakaku Kevi (kamu luu aget sih! 7 Sahaat-sahaatku: Feria (terimakasih ya Ri dah mau jadi sahaatku aku ayak elajar dari kamu Jaga lupa ya Ri sama aku Ayo Ri semagat!! Lia Mulyaah (terimakasih atas atua kesaarada dukugaya selama ii Eli Gusdiyati (terimakasih atas sara atua da dukugaya selama ii Maryam HK (terimakasih atas kesaaraya medegarka erita-eritaku sara da dukugaya selama ii 8 Tema-tema satu imiga: Ro fah (terimakasih atas kesaara motivasi da atuaya selama ii da Lia Yuliawati (terimakasih Liay atas atua motivasi da kesempata yag dierika sehigga aku memiliki pegalama mejadi asiste dose 9 Tema-tema se-kost-a: Ramah (terimakasih atas atuaya selama ii Puteri Apry Deka Neeh Gais Jei Nova da Sihol 0 Kakak-kakak kelas Math 40: Ma Mayag (terimakasih atas semua atuaya selama ii Teh Via (terimakasih atas motivasi da iformasiya da Teh Walidah (terimakasih atas iformasi da atuaya Tema-tema Math 4: Nurjaah (terimakasih atas dukuga da atuaya selama ii Ika (terimakasih atas sara dukuga da atuaya selama ii Sifa (terimakasih atas sara da atuaya selama ii Ita (terimakasih atas dukugaya selama ii Ahdiai (terimakasih atas motivasi sara da atuaya Dee-dee Mahar Eva Ei Armi Ayu Ai Tities Tia Fitri Darwisah Edit Sita Nike Rizul Rita Fariz Adji Fredrik Ragga M Mimi Mahur Triyadi Idris Yaya da semua tema- tema Math 4 yag tidak dapat diseutka satu per satu (terima kasih kalia sudah mejadi keaga yag idah dalam hidupku Ma Tati Mahasiswa S Departeme Matematika IPB (terima kasih atas atuaya selama ii 3 Semua pihak yag telah mematu yag tidak dapat peulis seutka satu per satu Semoga karya ilmiah ii ermafaat agi semua pihak khususya agi pihak yag memiliki ketertarika dalam idag Matematika da dapat mejadi ispirasi utuk peelitia-peelitia selajutya Bogor Jauari 008 Mukti Rahayu

8 DAFTAR ISI DAFTAR ISI DAFTAR LAMPIRAN vii viii PENDAHULUAN Latar Belakag Tujua LANDASAN TEORI Ruag Cotoh da Kejadia Peuah Aak da Searaya Kekoverga Mome da Nilai Harapa 3 Peduga Takias da Peduga Kosiste 4 Beerapa Defiisi da Lema Tekis 4 Proses Stokastik da Proses Poisso 6 HASIL DAN PEMBAHASAN 7 Gamara Umum 7 Kasus : Pedugaa agi λ ( dega asumsi a diketahui 7 Kekosistea dari λ ( s 8 Kasus : Pedugaa agi λ ( s dega asumsi tidak diketahui 4 Pedugaa agi a 4 Kekosistee peduga λ 8 a KESIMPULAN 0 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN 3 vii

9 DAFTAR LAMPIRAN Bukti Lema 4 Bukti Lema 3 4 Bukti Lema 4 5 Bukti Lema 5 5 Bukti Lema 6 6 Bukti Lema 7 viii

10 PENDAHULUAN Latar Belakag Proses stokastik merupaka suatu permasalaha yag erhuuga dega perhituga peluag karea perilaku yag aka terjadi tidak dapat diprediksi seara tepat Salah satu etuk khusus dari proses stokastik adalah proses Poisso Dalam kehidupa sehari-hari ayak peristiwa yag dapat dimodelka dega suatu proses Poisso Beerapa otoh peristiwa terseut atara lai: ayakya kedaraa yag melewati jala raya pada suatu selag waktu tertetu proses kedataga tagiha (laim oleh para asaah pada suatu perusahaa asurasi da lai-lai Salah satu etuk khusus dari proses Poisso adalah proses Poisso periodik dega tre fugsi pagkat Seagai otoh proses kedataga pelagga pada suatu atria di pusat servis (ak kator pos da lai-lai dapat dimodelka dega suatu proses Poisso periodik dega periode satu hari Namu jika laju kedataga pelagga terseut meigkat megikuti suatu fugsi pagkat maka model yag sesuai utuk kasus ii adalah proses Poisso periodik dega tre fugsi pagkat Pada tulisa ii diahas kekosistea peduga kerel dari fugsi itesitas proses Poisso periodik dega tre fugsi pagkat Model fugsi itesitas dalam kasus ii dapat diformulasika seagai erikut λ( s λ ( s + as dega λ ( s adalah suatu fugsi periodik dega periode da as adalah kompoe tre fugsi pagkat dega a meyataka kemiriga dari tre terseut Kasus 0 telah dikaji dalam Helmers Magku da Zitikis (003 Sedagka kasus telah dikaji dalam Helmers da Magku (007Oleh karea itu pemahasa dalam karya ilmiah ii diatasi utuk kasus dega pagkat pada iterval (0 Pada kajia ii diasumsika periode dari kompoe λ ( s diketahui yaitu dega > 0 da fugsi itesitas λ teritegralka lokal Karea λ ( s tidak diketahui maka diperluka suatu metode utuk meduga fugsi terseut Salah satu peduga yag dapat diguaka utuk meduga fugsi itesitas terseut adalah peduga tipe kerel Tujua Tujua dari peulisa ii atara lai : i Mempelajari pemetuka peduga kerel agi kompoe periodik fugsi itesitas pada proses Poisso periodik dega tre fugsi pagkat ii Memuktika kekosistea da eerapa jeis kekovergea dari peduga agi λ ( s da a LANDASAN TEORI Ruag Cotoh da Kejadia Defiisi (Peroa Aak Ruag Cotoh da Kejadia Peroaa aak adalah suatu peroaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama yag hasilya tidak dapat diprediksi seara tepat tetapi semua kemugkia hasil yag muul dapat diketahui Himpua semua hasil yag mugki dari suatu peroaa aak diseut ruag otoh da diotasika dega Ω Suatu kejadia A adalah himpua agia dari ruag otoh [Ross 996] Defiisi (σ-field Suatu himpua F yag aggotaya terdiri atas himpua agia dari Ω diseut dega σ-field jika memeuhi kodisi erikut : (i φ F (ii Jika A A F maka F (iii Jika A F maka A i A F [Grimmett da Stirzaker 99] σ-field terkeil yag megadug semua selag eretuk ( r] r R diseut i

11 meda Borel da diotasika B (F; da aggota dari meda Borel diseut himpua Borel Defiisi 3 (Ukura Peluag Ukura peluag P pada (Ω F adalah fugsi P: F [0] yag memeuhi : (i P (φ 0 P(Ω (ii Jika A A adalah himpua salig lepas yag merupaka aggota dari F yaitu A i A j φ utuk setiap i j dega i j maka P( A P( A i Tripel (Ω peluag i i i F P diseut dega ruag [Grimmett da Stirzaker 99] Defiisi 4 (Kejadia Salig Beas Kejadia A da B dikataka salig eas jika P (A B P(AP(B Seara umum himpua kejadia { A i ; i I} dikataka salig eas jika P ( Ai P( A i i J i J utuk setiap himpua agia J dari I [Grimmett da Stirzaker 99] Peuah Aak da Searaya Defiisi 5 (Peuah Aak Peuah aak X adalah fugsi X : Ω R dega { ω Ω: X ( ω x} F utuk setiap x R [Grimmett da Stirzaker 99] Peuah aak diotasika dega huruf kapital seperti X Y da Z Sedagka ilai peuah aak diotasika dega huruf keil seperti x y da z Setiap peuah aak memiliki fugsi seara Defiisi 6 (Fugsi Seara Fugsi seara suatu peuah aak X adalah F : R [0] yag didefiisika oleh X FX ( x P(X x [Grimmett da Stirzaker 99] Defiisi 7 (Peuah Aak Diskret Peuah aak X dikataka diskret jika semua himpua ilai { x x } dari X merupaka himpua teraah [Grimmett da Stirzaker 99] Fugsi kerapata peluag utuk peuah aak diskret didefiisika seagai erikut Defiisi 8 (Fugsi Kerapata Peluag Fugsi kerapata peluag dari peuah aak diskret X adalah fugsi p x : R [0] dega px ( x P( X x [Grimmett da Stirzaker 99] Kekovergea Defiisi 9 (Kekoverea Barisa Bilaga Nyata Barisa { a } diseut memiliki limit L da dapat dituliska lim a L atau a L jika apaila utuk setiap ε > 0 terdapat seuah ilaga M sedemikia rupa sehigga jika > M maka a - L < ε Jika lim a L ada dikataka arisa terseut koverge Jika limitya tidak ada maka dikataka arisa terseut diverge [Stewart 999] Lema (Deret-p Deret (diseut juga deret- p p koverge jika p> da diverge jika p Bukti : Lihat Stewart (999 Defiisi 0 (Koverge dalam Peluag Misalka X X X adalah arisa peuah aak dalam ruag peluag (Ω F P X dikataka koverge dalam peluag ke P X ditulis X X utuk jika utuk setiap ε > 0 erlaku lim P( X X ε 0 [Serflig 980]

12 3 Defiisi (Koverge dalam Rataa ke r Misalka X X X adalah peuah aak dalam ruag peluag (Ω F P X dikataka koverge dalam rataa ke-r ke peuah aak X dega r ditulis r X utuk jika X E X r < utuk semua da r E( X X 0 utuk [Grimmett da Stirzaker 99] Defiisi (Koverge Hampir Pasti Misalka X X X adalah peuah aak dalam ruag peluag (Ω F P Suatu arisa peuah aak X X X dikataka koverge hampir pasti ke peuah aak X as ditulis X X utuk jika utuk setiap ε > 0 P (lim X X < ε Dega kata lai koverge hampir pasti adalah koverge dega peluag satu [Grimmett da Stirzaker 99] Defiisi 3 (Koverge Legkap Misalka X X X adalah peuah aak dalam ruag peluag (Ω F P Suatu arisa peuah aak X X X dikataka koverge legkap ke peuah aak X jika utuk setiap ε > 0 erlaku P( X X > ε < [Grimmett da Stirzaker 99] Defiisi 4 (Koverge dalam Seara Misalka X X X adalah peuah aak dalam ruag peluag (Ω F P Suatu arisa peuah aak X X dikataka koverge dalam seara ke peuah aak X d ditulis X jika X PX ( x PX ( x utuk utuk semua titik x dega fugsi seara F ( x adalah kotiu X Mome da Nilai Harapa [Grimmett da Stirzaker 99] Defiisi 5 (Mome Jika X adalah peuah aak diskret maka mome ke-m dari X didefiisika seagai m m EX [ ] x p ( x i i X i jika jumlahya koverge di maa x i utuk i meyataka semua kumpula ilai X dega p X ( x i > 0 Jika jumlahya diverge maka mome ke-m dari peuah aak X dikataka tidak ada [Taylor da Karli 984] Mome pertama dari peuah aak X yaitu utuk m diseut seagai ilai harapa dari X da diotasika dega E[X] atau μ Defiisi 6 (Mome Pusat Mome pusat ke-m dari peuah aak X didefiisika seagai mome ke-m dari peuah aak ( X EX [ ] [Taylor da Karli 984] Mome pusat pertama adalah ol Ragam dari peuah aak X adalah mome pusat kedua dari peuah aak terseut da diotasika seagai Var( X E[( X E[ X ] ] Lema Jika X adalah peuah aak diskret dega ragam yag erhigga maka utuk searag kostata da d erlaku Var( X + d Var( X [Casela da Berger 990] Bukti: Lihat Lampira Defiisi 7 (Covaria Misalka X da Y adalah peuah aak diskret da misalka pula μ X da μ Y masig-masig meyataka ilai harapa dari X da Y Covaria dari X da Y didefiisika seagai Cov( X Y E(( X μ ( Y μ X [Casela da Berger 990] Y

13 4 Lema 3 Misalka X da Y adalah peuah aak diskret da misalka pula da d adalah dua uah kostata searag maka Var( X + dy Var( X + d V ar( Y + dcov( X Y Jika X da Y peuah aak salig eas maka Var( X + dy Var( X + d V ar( Y Bukti: Lihat Lampira [Casela da Berger 990] Peduga Tak Bias da Peduga Kosiste Defiisi 8 (Statistik Statistik merupaka suatu fugsi dari satu atau leih peuah aak yag tidak tergatug pada parameter (yag tidak diketahui [Hogg da Craig 995] Defiisi 9 (Peduga Misalka X X X adalah otoh aak Suatu statistik U U( X X X U( X yag diguaka utuk meduga fugsi parameter g( θ dikataka seagai peduga agi g( θ Nilai amata U( X X X dari U dega ilai amata X x X x X x diseut seagai dugaa agi g( θ [Hogg da Craig 995] Defiisi 0 (Peduga Tak-ias U( X diseut peduga tak ias agi g( θ ila E[U( X ] g( θ Bila E[U( X ]- g( θ ( θ maka ( θ diseut ias dari peduga Bila lim EU [ ( X] gθ ( maka U( X diseut seagai peduga tak ias asimtotik agi g( θ [Hogg da Craig 995] Defiisi (Peduga Kosiste (i Suatu statistik U( X X X yag koverge dalam peluag ke parameter g( θ yaitu p U( X X X g( θ utuk diseut peduga kosiste agi g( θ as (ii Jika U( X X X g( θ utuk maka U( X X X diseut peduga kosiste kuat agi g( θ r (iii Jika U( X X X g( θ utuk maka U( X X X diseut peduga kosiste dalam rataa ke-r agi g( θ [Grimmett da Stirzaker 99] Defiisi (Mea Square Error Mea Square Error (MSE dari peduga ˆ θ utuk parameter θ adalah fugsi dari θ yag didefiisika oleh E ( ˆ θ θ θ [Casela da Berger 990] Dega kata lai MSE adalah ilai harapa kuadrat dari selisih atara peduga ˆ θ da parameter θ Dari sii diperoleh ˆ ˆ ˆ Eθ( θ θ Var( θ + ( Eθ ( θ θ Var( ˆ θ + ( Bias( ˆ θ Beerapa Defiisi da Lema Tekis Defiisi 3 (O( da o( Simol-simol ii adalah ara utuk memadigka esarya dua fugsi u(x da v(x dega x meuju suatu limit L ux ( Oux ( x L (i Notasi ( (ii meyataka ahwa ux ( vx ( teratas utuk x L Notasi ux ( oux ( x L meyataka ahwa utuk x L ( ux ( 0 vx ( [ Serflig 980] Defiisi 4 (Mome Kedua Teratas Peuah aak X diseut mempuyai mome kedua teratas jika E( X teratas [Helms 996]

14 5 Defiisi 5 (Fugsi Idikator Fugsi Idikator dari suatu himpua A serig ditulis I A ( x didefiisika seagai ( { jika x A IA x 0 jika x A [Casela da Berger 990] Lema 4 (Ketaksamaa Markov Jika X adalah peuah aak dega E(X teratas da t > 0 maka E[ X ] P( X t t [Helms 996] Bukti: Lihat Lampira 3 Lema 5 (Ketaksamaa Cheyshev Jika X adalah peuah aak dega ilai harapa μ da ragam teratas σ maka σ P( X μ δ δ utuk setiapδ 0 [Helms 996] Bukti: Lihat Lampira 4 Lema 6 (Ketaksamaa Cauhy-Shwarz Jika X da Y adalah peuah aak dega mome kedua teratas maka ( EXY [ ] EX [ ] EY [ ] da aka erilai sama dega jika da haya jika P(X 0 atau P(Y ax utuk suatu kostata a [Helms 996] Bukti: Lihat Lampira 5 Lema 7 (Lema Borel-Cotelli (i Misalka { A } adalah searag kejadia Jika PA { } < maka P( A terjadi seayak tak higga kali0 (ii Misalka { A } adalah searag kejadia yag salig eas Jika PA { } maka P( A terjadi seayak tak higga kali Bukti: Lihat Durret (996 Lema 8 (Teorema Limit Pusat Misalka X X X adalah suatu arisa peuah aak yag eas da searaya idetik dega ilai harapa fiite μ da ragam tak ol σ < Jika X + X + + X μ Z maka Z σ koverge ke seara ormal aku da ditulis d Z Normal (0 utuk atau y x lim PZ ( x e dy π Bukti: Lihat Ghahramai (005 Lema 9 (Teorema Deret Taylor Suatu fugsi f diseut memiliki represetasi deret Taylor di a (atau di sekitar a atau yag erpusat di a jika memeuhi persamaa ( f ( a f ( x ( x a 0! ' f ( a f ( a + ( x a! '' f ( a ( + x a +! [Stewart 999] Lema 0 (Teorema Fuii Jika f 0 atau f dμ < maka f( x y μ ( dy μ ( dx fdμ XY μ μ YX f ( x y ( dx ( dy Bukti: Lihat Durret (996 XxY Defiisi 6 (Teritegralka Lokal Fugsi itesitas λ diseut teritegralka lokal jika utuk searag himpua Borel teratas B kita peroleh μ ( B λ ( sds< B [Dudley 989] Defiisi 7 (Titik Leesgue Suatu titik s diseut titik Leesgue dari suatu fugsi λ jika h lim λ( u + s λ( s du 0 h 0 h h [Wheede da Zygmud 977]

15 6 Proses Stokastik da Proses Poisso Defiisi 8 (Proses Stokastik Proses stokastik {N(t t T} adalah suatu himpua dari peuah aak yag memetaka suatu ruag otoh Ω ke ruag state S [Ross 996] Utuk setiap t pada himpua ideks T N(t adalah suatu peuah aak Ideks t serig diiterpretasika seagai waktu (meskipu dalam eragai peerapaya t tidak selalu meyataka waktu da N(t kita seut seagai state dari proses pada waktu t Ruag state S mugki erupa: (i SZ (himpua ilaga ulat atau himpua agiaya (ii SR (himpua ilaga yata atau himpua agiaya Suatu proses stokastik N diseut proses stokastik dega waktu diskret jika himpua ideks T adalah himpua teraah sedagka N diseut proses stokastik dega waktu kotiu jika T adalah suatu iterval Defiisi 9 (Proses Peaaha Suatu proses stokastik {N(t t 0} diseut proses peaaha jika N(t meyataka ayakya kejadia yag telah terjadi sampai waktu t [Ross 996] Defiisi 30 (Proses Poisso Suatu proses peaaha {N(t t 0} diseut dega proses Poisso dega laju λ λ > 0 jika dipeuhi tiga syarat: (i N(0 0 (ii Proses terseut memiliki ikreme eas (iii Bayakya kejadia pada searag iterval waktu dega pajag t memiliki seara (distriusi Poisso dega ilai harapa λt Jadi utuk semua t s > 0 λt k e ( λt PNs ( ( + t Ns ( k k0 k! [Ross996] Dari syarat (iii dapat diketahui ahwa proses Poisso memiliki ikreme stasioer Dari syarat ii juga dapat diperoleh ahwa E(N(t λt Proses Poisso dega laju λ yag merupaka kostata utuk semua waktu t diseut proses Poisso homoge Jika laju λ uka kostata tetapi merupaka fugsi dari waktu λ(t maka diseut proses Poisso takhomoge Utuk kasus ii λ(t diseut fugsi itesitas dari proses Poisso terseut Fugsi itesitas λ(t harus memeuhi syarat λ(t 0 utuk t 0 Lema Misalka X da Y adalah peuah aak salig Kadagkala proses peaaha {N(t t 0} eas memiliki seara Poisso dega ditulis N([0t] yag meyataka ayakya parameter erturut-turut u da v Maka X + Y kejadia yag terjadi pada selag waktu [0t] memiliki seara Poisso dega parameter Proses peaaha N(t harus memeuhi u+v syarat-syarat seagai erikut: [Taylor da Karli 984] (i N(t 0 utuk semua t [0 (ii Nilai N(t adalah ilaga ulat Bukti: Lihat Lampira 6 (iii Jika s < t maka N(s N(t s t [0 (iv Utuk s< t maka N(t-N(s sama dega Defiisi 3 (Fugsi Periodik ayakya kejadia yag terjadi pada Suatu fugsi λ diseut periodik jika selag (st] λ (s+k λ(s Suatu proses peaaha diseut memiki utuk semua s R da k Z Kostata ikreme eas jika ayakya kejadia yag terkeil yag memeuhi persamaa di atas terjadi pada searag dua selag waktu yag diseut periode dari fugsi λ terseut tidak tumpag tidih (tidak overlap adalah eas Sedagka suatu proses peaaha [Browder 996] diseut memiliki ikreme stasioer jika seara (distriusi dari ayakya kejadia yag terjadi pada searag selag waktu haya tergatug dari pajag selag terseut Salah satu proses peaaha yag petig adalah proses Poisso yag merupaka proses stokastik dega waktu kotiu Defiisi 3 (Proses Poisso Periodik Proses Poisso periodik adalah proses Poisso dega fugsi itesitas λ adalah siklik (periodik [Magku00]

16 HASIL DAN PEMBAHASAN Gamara Umum Misalka N adalah proses Poisso ohomoge pada iterval [0 dega fugsi itesitas λ (s Fugsi ii diasumsika teritegralka lokal da terdiri dari kompoe yaitu kompoe periodik atau kompoe siklik dega periode yag diketahui > 0 da seuah tre fugsi pagkat Dega kata lai utuk semarag s [0 kita dapat meuliska fugsi itesitas λ seagai erikut : λ( s λ ( s + as ( dega λ ( s adalah seuah fugsi periodik dega periode da a adalah kemiriga dari tre pagkat Utuk kasus 0 fugsi itesitas λ( s λ ( s + a masih merupaka fugsi periodik Kasus ii telah dikaji dalam jural Helmers Magku da Zitikis (003 Sedagka utuk kasus maka fugsi itesitasya adalah λ( s λ ( s + as kasus ii juga telah dikaji dalam jural Helmers da Magku (007 Sehigga dalam karya ilmiah ii aka diahas utuk kasus pagkat pada iterval (0 Dalam tulisa ii kita megasumsika λ adalah fugsi periodik dega persamaa λ ( s + k λ( s ( erlaku utuk semua s [0 da k Z dega Z adalah himpua ilaga ulat Karea λ periodik dega periode maka utuk meduga λ utuk s [0 ukup diduga ilai λ pada s [0 Asumsi laiya yag diguaka dalam tulisa ii adalah haya terdapat seuah realisasi N(ω dari proses Poisso N yag terdefiisi dalam ruag peluag (Ω F P dega etuk fugsi itesitas dalam persamaa ( da ω Ω Oleh karea itu pemetuka peduga kosiste agi λ pada s [0 haya megguaka seuah realisasi N(ω dari proses Poisso yag diamati pada iterval [0] Selai itu diasumsika juga ahwa ilai a > 0 karea fugsi itesitas λ (s harus memeuhi ( da tak-egatif Terdapat kasus dalam megasumsika ilai a Kasus pertama diasumsika ilai a diketahui Sedagka utuk kasus kedua ilai a tidak diketahui sehigga diutuhka peduga agi a utuk memetuk peduga agi λ (s Utuk kasus kedua diperluka asumsi ahwa kita megetahui θ λ ( s ds yaitu fugsi itesitas gloal 0 dari kompoe periodik λ Selai itu pada kedua kasus kita asumsika ahwa periode diketahui tetapi fugsi λ tidak diketahui sehigga diutuhka peduga agi λ utuk memetuk peduga agi λ (s Kasus : Pedugaa agi λ ( s dega asumsi a diketahui Utuk kasus pertama yaitu peduga agi λ di titik s [0 dega asumsi a da periode diketahui dapat diformulasika seagai erikut : N([ s+ k h s+ k + h] λ L k h k a ( s k L k + (3 k dega L da h k k adalah arisa ilaga real positif yag koverge meuju 0 h 0 (4 utuk Berikut aka diuraika proses pemetuka peduga agi λ yaitu λ Perlu diigat ahwa haya ada seuah realisasi dari proses Poisso N yag diamati pada iterval [0] Dari ( da ( utuk semarag titik s da k Z maka λ( s λ( s+ k (5 Berdasarka (5 kita dapat meuliska λ( s λ( s+ k L k k k + + L k ( λ( s k a( s k

17 8 a λ ( s+ k ( s+ k L k L k k k Utuk memperoleh pedekata suku pertama persamaa di atas diutuhka asumsi ahwa s adalah titik Leasgue dari λ da asumsi (4 dipeuhi sehigga diperoleh λ( udu L k h k [ s+ k h s+ k+ h ] a ( s + k L k k Karea [ s+ k h s+ k+ h ] (6 λ( udu adalah ilai harapa dari N([ s+ k h s+ k + h] maka persamaa (6 dapat dituliska EN ([ s + k h s + k + h] L k h k a ( s k L k + (7 Perilaku k N([ s+ k h s+ k + h] yag merupaka padaa stokastikya sehigga persamaa (7 dapat ditulis N([ s+ k h s+ k + h] L k h k EN ([ s + k h s + k + h ] a ( s + k (8 L k k yag merupaka peduga agi λ ( s dega periode a kemiriga dari tre pagkat yag diasumsika diketahui da tre pagkat dega pagkat (0 Jika a diasumsika tidak diketahui maka kita gati a pada persamaa (8 dega peduga agi a yaitu aˆ yag aka diahas pada kasus Kekosistea dari λ Lema (Ketakiasa Asimtotik Misalka fugsi itesitas λ seperti pada persamaa ( da teritegralka lokal Jika asumsi (4 erlaku maka Eλ ( s λ ( s (9 utuk asalka s adalah titik Leesgue dari λ Dega kata lai λ adalah peduga tak ias asimtotik agi λ ( s Bukti : Utuk memuktika persamaa (9 erarti aka ditujukka ahwa Lim Eλ ( s λ( s (0 Perhatika dahulu ruas kiri dari persamaa (0 yaitu ilai harapa dari λ Misalka suku pertama dari ruas kaa persamaa (3 adalah X da suku keduaya adalah X maka Eλ ( ( s E X X ( Suku pertama ruas kaa persamaa ( dapat diuraika seagai erikut : E( X E L k k N([ s+ k h s+ k + h] h EN ([ s + k h s + k + h] L h k k ( Nilai harapa dari kejadia proses Poisso dega parameter λ yag terjadi pada iterval [ s + k h s+ k + h ] adalah s+ k + h λ( udu Oleh karea itu ruas kaa s+ k h persamaa ( mejadi s+ k + h t ( udu L h k λ k s+ k h Dega megguaka peggatia variael x u s k sehigga u x+ s+ k da du dx maka persamaa di atas dapat dituliska h λ( x + s+ k dx L h k k h Dari persamaa ( diperoleh ahwa λ( x + s + k λ ( ( x + s + k + a x+ s + k sehigga persamaa di atas dapat dituliska h [ λ ( x + s+ k L h k k h + ax ( + s+ k ] dx (3

18 9 Karea λ ( s merupaka fugsi periodik dega periode maka λ ( x + s+ k λ ( x+ s sehigga persamaa (3 dapat ditulis: h h k k h λ ( x + sdx + L L h ( + + h k k h ax s k dx (4 Suku pertama dari persamaa (4 dapat diuraika seagai erikut : L h k k h h λ ( x + sdx h λ ( s L k h + k h [ λ( x + s λ( s] dx h L λ ( s dx+ L L h L h h h h [ λ ( x + s λ ( s] d h λ ( s dx + h h h h h x [ λ ( x + s λ ( s] d x (5 Karea s adalah titik Leesgue dari λ maka h h h [ λ ( x + s λ ( s] dx o( Sehigga persamaa (5 mejadi h λ ( s dx + o ( h h h λ ( s dx + o( h h λ ( s + o ( (6 utuk Suku kedua dari persama (4 dapat diuraika seagai erikut : a h ( x + s+ k dx (7 L k h k h Berdasarka Teorema Deret Taylor maka x ( x+ s+ k ( s+ k + ( s+ k! k x + ( ( s+ k +! ( s + k + O ( h (8 Sehigga persamaa (7 dapat ditulis: a h [( s + k + O( h ] dx L k h h k a h ( s + k dx+ L k h h L a k k h h h Oh ( dx h a ( s+ k dx + L k k h h k h a Oh ( k h L k h dx a ( s+ k + Oh ( (9 L k utuk da Oh ( 0 Dega mesustitusika persamaa (6 da (9 ke dalam persamaa ( maka diperoleh : Eλ ( s λ( s + o( + a ( s+ k a ( s+ k L k L k k k λ ( s + o ( utuk maka persamaa (0 terukti sehigga persamaa (9 juga terukti Lema 3 (Kekovergea Ragam Misalka fugsi itesitas λ seperti ( da teritegralka lokal Jika asumsi (4 erlaku da h (0 utuk dipeuhi maka Var ( λ ( s 0 ( utuk asalka λ teratas di sekitar s Bukti: Misalka suku pertama dari persamaa (3 adalah X da suku keduaya adalah X Karea suku kedua pada persamaa (3 adalah determiistik maka suku kedua persamaa (3 merupaka suatu kostata Oleh karea itu utuk meetuka Var ( λ ( s pada

19 0 kasus kita ukup meetuka Var ( X Berikut Var Var ( ( s ( ( s λ : merupaka proses meetuka λ Var ( X N([ s+ k h s+ k+ h] L k h k Var ( Utuk yag esar maka selag [ s + k h s+ k + h ] da [ s + j h s+ j + h ] utuk k j tidak salig tumpag tidih (tidak overlap Sehigga N([ s + k h s+ k + h da N([ s + j h s+ j + h ] salig eas utuk k j Maka ruas kaa persamaa ( dapat dituliska: ( L ( k k h ] Var( N ([ s + k h s+ k + h ] (3 ( Perhatika ahwa L + O( (4 utuk Seelum meguraika persamaa (3 kita uraika dahulu Berdasarka persamaa (4 maka L ( ( + O( + O ( ( ( + O L Dega megguaka deret geometri utuk suku maka persamaa di atas + O dapat dituliska ( ( O ( + ( ( O ( (5 Berdasarka persamaa (5 da karea N adalah Proses Poisso maka erlaku Var(N E(N sehigga utuk semarag ilai k persamaa (3 dapat dituliska : ( O ( k k ( + h ( ([ ] E N s+ k h s+ k + h Nilai harapa dari kejadia proses Poisso dega parameter λ yag terjadi pada iterval [ s + k h s+ k + h ] adalah s+ k + h s+ k h λ( udu Oleh karea itu persamaa di atas mejadi ( ( O ( + 4h s+ k + h s+ k h λ( udu 3 3 k k Dega megguaka peggatia variael x u s k sehigga u x+ s+ k da du dx maka persamaa terseut mejadi ( ( O ( h k k x dx h λ( + s+ k h Dari persamaa ( diperoleh ahwa λ( x + s + k λ ( x + s + k + a( x+ s + k sehigga persamaa di atas dapat dituliska ( ( O ( h k k

20 h [ λ ( x++ s k + a( x+ s+ k ] dx h ( O ( k k ( + h h λ ( x++ s k dx+ h O ( ( ( k h h k h ax ( + s+ k dx (6 Perhatika suku pertama persamaa (6 Karea λ merupaka fugsi periodik dega periode maka erlaku λ( x+ s+ k λ ( x + s Sehigga suku pertama persamaa (6 dapat dituliska: ( ( O ( h k k h λ ( x + sdx h ( O ( 3 3 k ( + h k h λ ( x + sdx h h (7 Dega megasumsika λ teratas di sekitar s maka λ ( x+ s λ 0 dega λ 0 merupaka kostata semarag Dega h demikia λ ( ( h x+ s dx O h Sehigga persamaa (7 mejadi ( ( O O ( h k k (8 Sedagka ilai dari dapat k k diedaka ke dalam tiga kasus yaitu: (i Kasus pertama utuk 0 < < / maka ( + O( utuk k k sehigga persamaa (8 mejadi ( O h + O + O + h h 3 3 h ( ( O O ( h + O( O O h (9 utuk (ii Kasus kedua utuk / maka l + O( utuk sehigga k k persamaa (8 mejadi (/ + O O (l + 3/ h O( Dega megalika masig-masig suku kemudia dijumlahka maka diperoleh O l h O ( / l h (30 utuk (iii Kasus ketiga utuk / < < maka O( utuk sehigga k k persamaa (8 dapat dituliska: ( ( O O O( ( h O ( h (3 utuk Utuk memperoleh suku pertama dari persamaa (6 maka kita pilih ilai yag

21 teresar dari persamaa (9 (30 da (3 yaitu O (3 ( h utuk Suku kedua persamaa (6 dapat diuraika dega megguaka Teorema Deret Taylor Berdasarka Teorema Deret Taylor da (8 maka diperoleh ( x + s+ k ( s + k + O ( h Sehigga suku kedua persamaa (6 dapat diyataka seagai erikut : a ( ( O h ( h [( s + k + O( h ] dx (33 k k h h Seelumya kita uraika dahulu suku h [( s + k + O( h ] dx k k h dari h persamaa (33 yaitu ( s k + O ( h k k k k + ( s+ k + O ( k k sehigga persamaa (33 mejadi a h k ( ( ( + O 3 3 ( s+ k + O ( k Perhatika s s+ k + k k k k (34 ahwa ( k (35 Dega megguaka deret Taylor maka diperoleh s + k k + O k + k s + k k k s + ( 4 + k k Sehigga persamaa (35 mejadi s + O k + k k k k k + ( / ( O( k + k k k + + O( + O( ( (36 Dega mesustitusika persamaa (36 ke persamaa (34 maka persamaa (34 mejadi a h ( + ( O ( O( + O ( ( Dega megalika masig-masig suku pada persamaa di atas maka diperoleh a h ( O ( + h (37 Dega meggaugka persamaa (3 da persamaa (37 maka diperoleh ( λ( a ( Var s O h ( + h Dega megeluarka faktor kedua persamaa di atas maka diperoleh a h ( + O h ( dari suku Karea o( utuk maka diperoleh Var ( λ( s a ( + o h h ( utuk Karea h utuk maka diperoleh ahwa Var ( ( s meuju ol Lema 3 terukti λ koverge Teorema (Kekovergea dalam Peluag Misalka fugsi itesitas λ seperti ( da teritegralka lokal Jika asumsi (4 da (0 dipeuhi maka

22 3 λ ( s λ ( s (38 utuk asalka s adalah titik Leesgue dari P λ Dega kata lai λ ( s adalah peduga kosiste agi λ ( s Bukti: Utuk memuktika persamaa (38 erdasarka Defiisi 0 erarti aka ditujukka ahwa utuk setiap ε > 0 lim P λ ( s λ ( s > ε 0 (39 ( Seelumya kita uraika dahulu P( λ ( s λ( s >ε dari persamaa (39 yaitu P( λ ( s λ( s >ε (40 ( P ( λ( s Eλ( s ( E λ ( s λ ( s + >ε (4 Berdasarka ketaksamaa segitiga kita peroleh λ ( s λ ( s λ ( s Eλ ( s + Eλ ( s λ( s sehigga persamaa (4 mejadi P λ ( s Eλ ( s + ( E λ ( s λ( s > ε ( λ s Eλ P ( ( s > ε E λ ( λ( s (4 Berdasarka Lema diperoleh lim Eλ ( s λ ( s 0 (43 sehigga utuk ε > 0 ada N agar E ( s ( s ε λ λ < (44 utuk N Berdasarka persamaa (43 da (44 diperoleh ahwa persamaa (4 mejadi ε P λ ( s Eλ ( s > ε ε P λ ( s Eλ ( s > (45 Sehigga dari (40 da (45 diperoleh ahwa ( λ ( λ( ε P s s > ε P λ ( s Eλ ( s > Jadi utuk memuktika persamaa (39 ukup ditujukka ε lim P λ ( s Eλ ( s > 0 Dega Ketaksamaa Cheyshev dapat diperoleh ε P λ ( s Eλ ( s > ( λ s 4 Var ( ε Jadi kita tiggal memuktika ahwa ( λ s 4 Var ( lim 0 (46 ε Berdasarka Lema 3 maka persamaa (46 terukti Jadi Teorema terukti Teorema (Kekovergea MSE Misalka fugsi itesitas λ seperti ( da teritegralka lokal Jika asumsi (4 da (0 dipeuhi maka MSE( λ ( s 0 (47 utuk asalka s adalah titik Leesgue dari λ Dega kata lai λ koverge dalam rataa kuadrat agi λ ( s yaitu r λ ( s λ( s utuk Bukti: Utuk memuktika persamaa (47 erdasarka Defiisi erarti aka diuktika ahwa Var [ Bias( λ ] + ( λ 0 (48 utuk Pertama aka dihitug [ Bias( λ ] yaitu ( λ λ s [ Bias( λ ( s ] E ( s ( Berdasarka Lema diperoleh ahwa Bias( λ ( s koverge meuju ol sehigga [ Bias( λ ( ] juga koverge meuju ol Sedagka utuk meghitug suku kedua ruas kiri persamaa (48 maka diguaka Lema 3 Berdasarka Lema 3 diperoleh ahwa Var( λ koverge meuju ol Karea [ Bias( λ ( ] da Var( λ koverge meuju ol maka persamaa (48 terukti Dega demikia

23 4 persamaa (47 terukti sehigga Teorema terukti Kasus : Pedugaa agi λ ( s dega asumsi a tidak diketahui Pedugaa agi a Pada kasus kedua diasumsika ahwa ilai a tidak diketahui tetapi θ diketahui sehigga diutuhka suatu peduga agi a utuk memetuk peduga agi λ ( s Peduga agi a dapat diformulasika seagai erikut ( + N [0 ] ( θ a + (49 ˆ ( + Peduga agi λ ( s utuk kasus yag kedua dapat diformulasika seperti pada persamaa (3 dega meggati ilai a pada persamaa terseut dega peduga agi a yaitu aˆ Berikut aka diuraika proses pemetuka peduga agi a Seelumya utuk memetuk peduga agi a diutuhka lema erikut Lema 4 Jika fugsi itesitas λ adalah periodik (dega periode da teritegralka lokal maka ( λ sds θ utuk dega 0 θ λ ( s ds 0 [Damiri 003] Bukti: Lihat Damiri (003 Pertama perhatika ahwa EN ( [0 ] λ( sds 0 ( λ ( s + as ds 0 λ ( s ds + as ds ( Perhatika suku pertama persamaa (50 Berdasarka Lema 4 maka diperoleh λ ( sds θ 0 Sedagka suku kedua persamaa (50 adalah a ( + as ds + 0 Dega meggati E( N[0 ] dega padaa stokastikya yaitu N[0 ] maka diperoleh a ( + N[0 ] θ Kedua ruas dikalika dega ( sehigga ( + ( + N[0 ] θ + a ( + ( + ( + N [0 ] ( + θ ( + a + Akhirya diperoleh peduga agi adalah ( + N [0 ] ( + θ a ˆ ( + Utuk memetuk kekosistea peduga agi λ ( s maka diperluka kekosistea peduga agi a dega suatu laju tertetu Lema 5 Misalka fugsi itesitas λ dierika pada persamaa ( da teritegralka lokal Maka Ea ( ˆ a+ O + (5 da ( + a Var( a ˆ + + O + (5 utuk dega θ λ ( s ds Akiatya a ˆ 0 a merupaka peduga kosiste agi a dega Mea Square Error-ya adalah ( + a MSE( a ˆ + + O + (53 utuk Bukti: Berdasarka persamaa (49 maka ilai harapa dari aˆ dapat diuraika seagai arikut: ( + N [0 ] ( + θ Ea ( ˆ E ( + ( + ( + θ ( + EN ( [0 ] (54 utuk Suku pertama persamaa (54 dapat diuraika seagai erikut:

24 5 ( + λ( sds ( + 0 ( + ( + ( λ ( s + as ds 0 ( + + ( + θ + a + O( + θ ( + + a+ O + (55 Dega mesutitusika persamaa (55 ke persamaa (54 maka diperoleh Ea ( ˆ a+ O + (56 utuk Utuk memperoleh ragam dari a diguaka ara yag serupa sehigga ˆ Var( aˆ ( + N [0 ] ( + θ Var ( + ( + (+ Var( N[0 ] Karea N merupaka proses Poisso maka Var(N E(N sehigga persamaa di atas mejadi ( + E( N[0 ] ( + ( + λ( sds (+ 0 ( + (+ 0 ( + (+ ( λ ( s + as ds ( + (+ O ( + a + λ ( s ds+ as ds ( + a + + O + (57 utuk MSE( aˆ ˆ ˆ Var( a + ( Bias( a ( a O a + ( ˆ ( Bias( aˆ E( a a + O + (58 Berdasarka persamaa (57 da (58 maka diperoleh MSE ( ( a + a ˆ O utuk Lema 5 terukti Teorema 3 (Kekosistea a Peduga aˆ agi a yaitu utuk ˆ merupaka peduga kosiste aˆ P a (59 Bukti: Utuk memuktika persamaa (59 erdasarka Defiisi 0 erarti aka ditujukka ahwa utuk setiap ε > 0 lim P aˆ a > ε 0 (60 ( Berdasarka ketaksamaa segitiga maka ( aˆ ˆ ˆ Ea + ( Ea a ( aˆ ˆ ˆ Ea + ( Ea a sehigga dapat diperoleh ahwa P( aˆ a > ε P( ( aˆ ˆ ˆ Ea + ( Ea a > ε P( ( aˆ ˆ ˆ Ea + ( Ea a > ε (6 Sedagka erdasarka Lema 5 diperoleh ahwa lim Eaˆ a 0 sehigga utuk ε > 0 ada N agar ε Eaˆ a < utuk N Sehigga pertidaksamaa (6 dapat diyataka ε P( ( aˆ ˆ Ea > ε ε P( ( aˆ ˆ Ea > Jadi ε P( aˆ ( ( ˆ ˆ a > ε P a Ea > Sehigga utuk memuktika persamaa (60 ukup diuktika ahwa ε lim P( ( aˆ ˆ Ea > 0 Dega ketaksamaa Cheyshev diperoleh ahwa ε 4 Var( aˆ P( ( aˆ ˆ Ea > ε maka tiggal diuktika ahwa 4 Var( aˆ lim 0 (6 ε

25 6 Berdasarka Lema 5 Var a ˆ ( koverge meuju 0 utuk sehigga persamaa (6 terukti Jadi Teorema 3 terukti Teorema 4 (Kekovergea Legkap agi a ˆ Peduga aˆ adalah koverge legkap ke a yaitu aˆ a utuk Bukti: Berdasarka Defiisi 3 utuk memuktika ahwa aˆ merupaka peduga yag koverge legkap agi a erarti aka ditujukka ahwa utuk setiap ε > 0 P( aˆ a > ε < (63 Seelumya kita uraika dahulu kompoe P( aˆ a > ε Berdasarka ketaksamaa segitiga diperoleh ( aˆ ˆ ˆ Ea + ( Ea a ( aˆ ˆ ˆ Ea + ( Ea a da dega uraia yag sama dega ukti Teorema maka diperoleh ε P( aˆ ( ( ˆ ˆ a > ε P a Ea > Dega ketaksamaa Cheyshev diperoleh ahwa ε 4 Var( aˆ P( ( aˆ ˆ Ea > ε Dega mejumlahka kedua ruas pada persamaa di atas maka ε 4 Var( aˆ P( ( aˆ ˆ Ea > ε Sehigga utuk memuktika persamaa (63 ukup diuktika ahwa 4 Var( aˆ < ε Berdasarka Lema 5 da Lema diperoleh 4 Var( aˆ ( + a O ε + + < + Jadi persamaa (63 terukti sehigga Teorema 4 terukti Akiat (Kekosistea Kuat agi a ˆ Peduga aˆ adalah peduga kosiste kuat agi a yaitu as aˆ a utuk Bukti: Berdasarka Defiisi utuk memuktika a ˆ adalah peduga kosiste kuat agi a maka setara dega memuktika ahwa P(lim aˆ a < ε atau P(lim aˆ a ε 0 Dari Teorema 4 diketahui ahwa P( aˆ a > ε < Berdasarka agia (i Lema Borel-Catelli (Lema 7 jika P( aˆ a > ε < maka kejadia { ˆ a a > ε } haya terjadi seayak terhigga yag erimplikasi ahwa P(lim aˆ a ε 0 Sehigga Akiat terukti Laju kekovergea dari dilihat dari teorema erikut aˆ dapat Teorema 5 (Kekovergea dalam Seara dari a ˆ ( + ( + ( aˆ a adalah koverge dalam seara ke Normal (0 a utuk Bukti: Utuk memuktika Teorema 5 maka kita uraika dahulu persamaa erikut ( + ( + ˆ ˆ ( a a ( a ( + ( + ( + Eaˆ ˆ + ( Ea a ( + Sehigga utuk memuktka Teorema 5 ukup diuktika ahwa

26 7 ( + d ( aˆ ˆ Ea N(0 a ( + da ( + Eaˆ (64 ( a 0 (65 ( + Pertama kita memuktika (64 yag dapat diuraika seagai erikut ( + ( + ( ( + N ([0 ] ( + θ + ( + N ([0 ] ( + θ E + ( + ( + N ([0 ] ( + θ ( ( + ( + θ EN ([0 ] + ( + ( + + ( + ( + ( + ( N([0 ] EN([0 ] Var( N ([0 ] N([0 ] EN([0 ] Var( N ([0 ] Berdasarka Teorema Limit Pusat maka diperoleh N([0 ] EN([0 ] d N (0 (66 Var( N ([0 ] jika Maka utuk memuktika (64 tiggal diuktika ( + ( + Karea Var( N ([0 ] N([0 ] a (67 merupaka peuah aak Poisso maka Var( N ([0 ] EN ([0 ] sehigga diperoleh ( + ( + ( + ( + Var( N ([0 ] E( N([0 ] + ( + a θ + + O( ( ( + a θ O( a+ O (68 utuk Perhatika ahwa O koverge ke ol utuk sehigga O o( Oleh karea itu persamaa (68 dapat dituliska mejadi a o( + Misalka x a+ o( f ( x x Berdasrka Teorema Deret Taylor maka f '( a f '( a f ( x f( a + ( x a +!! ( x a + a + ( o( ( o( a 3 4 a + a + O(( o( + o( a + o( utuk Jadi persamaa (67 terukti Berdasarka persamaa (66 da (67 maka (64 terukti Utuk memuktika (65 maka diguaka Lema 5 sehigga ( + ( + ( Eaˆ a ( + ( + a+ O a + ( + ( + O + O ( + utuk Karea O ( + koverge meuju ol utuk maka diperoleh ahwa ( + Eaˆ ( a 0 jika Jadi ( + (65 terukti Berdasarka (64 da (65 maka Teorema 5 terukti

27 8 Kekosistea peduga ˆ λ ( s Pada kasus kedua formulasi peduga ˆ λ ( s tidak ereda jauh dega peduga λ ( s pada kasus pertama Utuk kasus ii peduga ˆ λ ( s dapat diformulasika sama dega kasus pertama tetapi dega meggati ilai a pada kasus pertama dega peduga agi a yaitu aˆ Sehigga peduga ˆ λ ( s pada kasus kedua dapat diformulasika seagai erikut N([ s + k h ] ˆ s + k + h λ L k h dega k ˆ a ( s k L k k + (69 L k k da adalah arisa ilaga real positif yag koverge meuju 0 h utuk serta aˆ merupaka peduga agi a Lagkah-lagkah pemetuka peduga ˆ λ ( s pada kasus kedua sama dega pemetuka peduga λ ( s pada kasus 0 h pertama Peredaaya haya terletak pada peduga agi a Pada kasus pertama telah dikaji ahwa peduga λ ( s merupaka peduga yag kosiste agi λ ( s Utuk kasus yag kedua dega asumsi ilai a tidak diketahui maka kita perlu megkaji ulag kekosistea peduga ˆ λ ( s Berikut aka diuraika kekosistea peduga ˆ λ ( s utuk kasus yag kedua Lema 6 (Ketakiasa Asimtotik agi peduga ˆ λ ( s Misalka fugsi itesitas λ seperti pada persamaa ( da teritegralka lokal Jika asumsi (4 erlaku maka E ˆ λ ( s λ ( s (70 utuk asalka s adalah titik Leesgue dari λ Dega kata lai ˆ λ ( s adalah peduga tak ias asmtotik agi λ ( s Bukti: Misalka suku pertama dari persamaa (69 adalah Y da suku keduaya adalah Y maka E( ˆ λ ( s EY ( EY ( (7 Utuk EY ( telah dikaji pada kasus pertama da diperoleh a ( s+ k EY ( λ ( s + o( + (7 L k k Karea EY ( telah dikaji dalam kasus pertama maka utuk kasus ii kita tiggal meguraika EY ( yaitu aˆ EY ( E ( s+ k L k k Ea ( ˆ ( s + k L k k Berdasarka Lema 5 maka persamaa di atas mejadi a+ O ( s k + + L k a L k k ( s + k + O k k + ( s + k (73 L k Dega mesustitusika persamaa (7 da (73 ke dalam persamaa (7 maka diperoleh ˆ a ( s+ k E( λ ( s λ( s + o( + L k k L k a ( s + k + O k k + L ( s + k k λ ( s o( O + L k k + ( s + k (74 Berdasarka persamaa (4 diperoleh ahwa

28 9 L k k ( ( + O da karea ( s + k O ( maka persamaa (74 mejadi ( λ ( s + o( O ( O + + O ( λ ( s + o( + O (75 utuk Perhatika ahwa O pada persamaa (75 koverge ke ol utuk sehigga O o( Jadi E( ˆ λ ( s λ ( s + o( utuk sehigga persamaa (70 terukti Lema 7 (Kekovergea Ragam Misalka fugsi itesitas λ seperti ( da teritegralka lokal Jika asumsi (4 da (0 erlaku maka Var ˆ λ ( s 0 (76 ( utuk asalka λ teratas di sekitar s Bukti: Misalka suku pertama dari persamaa (69 adalah Y da suku keduaya adalah Y maka varia dari ˆ λ ( s adalah Var ˆ λ ( s Var + Var + ( ( Y ( Y ( Pertama kita hitug dulu suku pertama persamaa (77 yaitu Dalam kasus Cov Y Y (77 Var ( Y Var ( Y da yag pertama telah dihitug diperoleh a ( Var ( Y o h ( + h (78 utuk Sekarag kita tiggal meghitug suku kedua da ketiga dari persamaa (77 Suku kedua persamaa (77 dapat diuraika seagai erikut: aˆ Var ( Y Var ( s+ k L k k Var ( aˆ ( s + k L k k Berdasarka Lema 5 maka persamaa di atas dapat dituliska a( + + O ( s k L k k da erdasarka persamaa (5 serta k ( s+ k k O ( maka diperoleh ( a( + ( + O ( O O( 3 3 Dega megalika masig-masig suku pada persamaa di atas maka diperoleh O (79 utuk Dari persamaa (78 (79 da Ketaksamaa Chauy-Shwarz maka suku ketiga dari persamaa (77 tidak aka meleihi a ( o O h ( + h O + o ( ( h h O h O O ( h h h o( Var ( λ o ( h o (80 h utuk Dega meggaugka persamaa (78 (79 da (80 kita peroleh

29 0 utuk Karea h maka kita peroleh persamaa (76 Terukti Teorema 6 (Kekovergea dalam Peluag Misalka fugsi itesitas λ seperti ( da teritegralka lokal Jika asumsi (4 da (0 dipeuhi maka ˆ P λ s λ ( s (8 utuk asalka s adalah titik Leesgue dari λ Dega kata lai peduga kosiste agi ( Bukti: Lagkah-lagkah pemuktia Teorema 6 serupa dega pemuktia pada Teorema Sehigga pemuktia Teorema 6 dapat dilihat pada pemuktia Teorema Teorema 7 (Kekovergea MSE Misalka fugsi itesitas λ seperti ( da teritegralka lokal Jika asumsi (4 da (0 dipeuhi maka MSE( ˆ λ ( s 0 (8 utuk asalka s adalah titik Leesgue dari λ Dega kata lai ˆ λ ( s koverge dalam rataa kuadrat ke λ ( s yaitu ˆ ( r λ s λ ( s utuk Bukti: Lagkah-lagkah pemuktia Teorema 7 serupa dega pemuktia pada Teorema Sehigga pemuktia Teorema 7 dapat dilihat pada pemuktia Teorema KESIMPULAN Tulisa ii memahas kekosistea peduga kerel dari fugsi itesitas pada proses Poisso periodik dega tre fugsi pagkat Pagkat dalam kasus ii diatasi pada iterval (0 Model fugsi itesitas dalam kasus ii dapat diformulasika seagai erikut λ( s λ ( s + as dega λ ( s adalah suatu fugsi periodik dega periode da as adalah kompoe tre fugsi pagkat dega a meyataka kemiriga dari tre terseut Utuk kasus 0 fugsi itesitas λ( s λ ( s + a masih merupaka fugsi periodik Kasus ii telah dikaji dalam jural Helmers Magku da Zitikis (003 Sedagka utuk kasus maka fugsi itesitasya adalah λ( s λ ( s + as kasus ii juga telah dikaji dalam jural Helmers da Magku (007 Sehigga pagkat dalam karya ilmiah ii diatasi pada iterval (0 Terdapat dua kasus dalam megasumsika ilai a Pertama diasumsika ahwa ilai a diketahui Pada kasus pertama peduga kompoe periodik λ ( s dari proses Poisso yag dikaji dapat diformulaska seagai erikut N([ s + k h s + k + h] λ L k k h a ( s + k L k k dega L da h k k adalah arisa ilaga real positif yag koverge meuju ol h 0 utuk Sedagka kasus kedua diasumsika ahwa ilai a tidak diketahui sehigga diutuhka suatu peduga agi a Utuk kasus kedua diperluka juga asumsi ahwa kita megetahui θ λ ( s ds yaitu fugsi 0 itesitas gloal dari kompoe periodik λ Peduga agi a dapat diformulasika seagai erikut ( + N [0 ] ( + θ a ˆ ( + Utuk kasus dega asumsi ilai a tidak diketahui maka formulasi peduga agi λ ( s yaitu ˆ λ ( s serupa dega kasus a ˆ pertama tiggal meggati dega a

30 Dari hasil kajia kasus diperoleh eerapa kesimpula megeai peduga λ ( s atara lai: a Peduga λ ( s merupaka peduga takias asimtotik agi λ ( s utuk Ragam dari peduga λ ( s koverge meuju ke ol utuk Peduga λ ( s merupaka peduga kosiste agi λ ( s utuk e MSE( λ ( s koverge meuju ol utuk Sedagka dari hasil kajia kasus diperoleh eerapa kesimpula megeai peduga da λ atara lai : a ˆ ˆ a Peduga aˆ merupaka peduga kosiste agi a utuk Peduga aˆ adalah koverge legkap ke a utuk Peduga a adalah peduga kosiste a ˆ kuat agi utuk ( + ( + d ( aˆ a adalah koverge dalam seara ke Normal (0 a utuk e Peduga ˆ λ ( s merupaka peduga takias asimtotik agi λ ( s utuk f Ragam dari peduga ˆ λ ( s koverge meuju ke ol utuk g Peduga ˆ λ ( s merupaka peduga kosiste agi λ ( s utuk h MSE( ˆ λ ( s koverge meuju ol utuk

31 DAFTAR PUSTAKA Browder A 996 Mathematial Aalysis: a Itrodutio Spiger New York Casella G da RL Berger 990 Statistial Iferee Ed Ke- Wadsworth & Brooks/Cole Pasifi Grove Califoria Damiri SD003 Metode Utuk Meduga Fugsi Itesitas Gloal pada Proses Poisso Periodik [Skripsi] Bogor: Istitut Pertaia Bogor Dudley RM 989 Real Aalysis ad Proaility Wadsworth & Brooks Califoria Durret R996 Proaility: Theory ad Examples Ed ke- Duxury Press New York Gahramai S 005 Fudametal of Proaility Ed ke- Pretie Hall New Jersey Grimmet G R da D R Stirzaker99 Proailiy ad radom Proesses Ed Ke- laredo Press Oxford Helmers R da I W Magku 007 Estimatig the Itesity of a Cyli Poisso Proess i the Presee of Liear Tred Aepted y Aals Istitute of Statistial Mathematis Helmers R I W Magku da R Zitikis 003 Cosistet Estimatio of the Itesity Futio of a Cyli Poisso Proess Joural of Multivariate Aalysis Helms L L 996 Itrodutio to Proaility Theory: With Cotemporary Appliatio W H Freema & Compay New York Hogg R V da A T Craig 995 Itroutio to Mathematial Statistis Ed Ke-5 Pretie Hall Eglewood Clifs New Jersey Purell E J da D Varerg998 Kalkulus da Geometri Aalisis Jilid Ed Ke-5 Peerit Erlagga Jakarta Ross R M 996 Stohasti Proesses Ed ke- Joh Wiley & Sos New York Serflig R J 980 Aproximatio theorems of Mathematial Statistis Joh Wiley & Sos New York Stewart J 999 Kalkulus Jilid Ed Ke-4 Peerit Erlagga Jakarta Taylor H M da S Karli 984 A Itrodutio to Stohastis Modellig Aademi Press I Orlado Florida Wheede R L da A Zygmud 977 Measure ad Itegral: A Itrodutio to Real Aalysis Marel Dekker New York

32 LAMPIRAN

33 4 Lampira (Pemuktia Lema Lema Jika X adalah peuah aak diskret dega ragam yag erhigga maka utuk searag kostata da d Var( X + d Var( X Bukti: Dari defiisi ragam ahwa Jadi Lema terukti Var( X + d E(( X + d E( X + d EX ( EX E( X EX Var( X Lampira (Pemuktia Lema 3 Lema 3 Misalka X da Y adalah peuah aak diskret da misalka pula da d adalah dua uah kostata searag maka Var( X + dy Var( X + d V ar( Y + dcov( X Y Jika X da Y peuah aak salig eas maka Var( X + dy Var( X + d V ar( Y Bukti: Nilai harapa X + dy E( X + dy EX + dey μ X + dμy dega μ X EX da μ Y EY sehigga Var( X + dy E(( X + dy E( X + dy (( dy ( μ X μy ( ( μx + dy ( μy μ X d μy μx E X + + d EX E ( ( X + ( Y + d( X ( Y μ VarX ( + dvary ( + dcovxy ( Jika X da Y adalah peuah aak salig eas maka Cov( X Y 0 Jadi Lema 3 terukti Y

34 5 Lampira 3 (Pemuktia Lema 4 Lema 4 (Ketaksamaa Markov Jika X adalah peuah aak dega E(X teratas da t > 0 maka E[ X ] P( X t t Bukti: Misalka A {[ X] t} maka [ X ] ti A dega I A adalah fugsi idikator dari A yaitu: Jika ditetuka ilai harapaya maka diperoleh EX [ ] EtI ( Jadi Lema 4 terukti I A tei jika X t 0 jika X < t A A ( t tp X EX P X t ( t Lampira 4 (Pemuktia Lema 5 Lema 5 (Ketaksamaa Cheyshev Jika X adalah peuah aak dega ilai harapa μ da ragam teratas σ maka utuk setiap δ 0 σ P( X μ δ δ Bukti: Berdasarka Ketaksamaa Markov P X μ δ P ( X μ δ Jadi Lema 5 terukti ( ( E ( X μ δ σ δ

35 6 Lampira 5 (Pemuktia Lema 6 Lema 6 (Ketaksamaa Cauhy-Shwarz Jika X da Y adalah peuah aak dega mome kedua teratas maka ( EXY [ ] EX [ ] EY [ ] da aka erilai sama dega jika da haya jika P(X 0 atau P(Y ax utuk semua kostata a Bukti: Utuk semua ilaga real a Sehigga ( X ay 0 X XYa a Y + 0 Karea peuah aak oegatif maka ilai harapaya juga oegatif yaitu E( X XYa+ a Y 0 E( X E( XY a+ a E( Y 0 Dega meuliska dalam persamaa polyomial derajat maka EY ( a E( XY a + E( X 0 Misalaka A Ε ( Y B Ε ( XYda C Ε ( X Perhatika ahwa poliomial erderajat yag memiliki palig ayak seuah akar real maka diskrimiaya tak positif Sehigga Jadi Lema 6 terukti [ ] 4AC 0 4 Ε( XY 4 Ε( X Ε( Y 0 B [ ] Ε( XY Ε( X Ε ( Y

36 7 Lampira 6 (Pemuktia Lema Lema Misalka X da Y adalah peuah aak salig eas memiliki seara Poisso dega parameter erturut-turut u da v Maka X + Y memiliki seara Poisso dega parameter u+v Bukti: Berdasarka Hukum Pejumlaha Peluag P{ X + Y } P{ X k Y k} k 0 k 0 P{ X k} P{ Y k} k u k v u e v e k 0 k! ( k! ( u+ v e! k k uv! k 0 k!( k! Perluasa iomial dari ( u + v adalah! k k ( u + v u v k 0 k!( k! Sehigga diperoleh ( u+ v e ( u + v P{ X + Y } 0! Merupaka etuk seara Poisso Jadi Lema terukti

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Ruag Cotoh, Kejadia da Peluag Defiisi.1 (Ruag cotoh da kejadia) Suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak bisa diprediksi secara tepat tetapi

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang 2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua

Lebih terperinci

PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN PEPI RAMDANI

PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN PEPI RAMDANI PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN PEPI RAMDANI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

KEKONSISTENAN PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK PERKALIAN FUNGSI PERIODIK DENGAN TREN KUADRATIK PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN

KEKONSISTENAN PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK PERKALIAN FUNGSI PERIODIK DENGAN TREN KUADRATIK PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN EONSISTENAN PENDUGA OMPONEN PERIODI FUNGSI INTENSITAS BERBENTU PERALIAN FUNGSI PERIODI DENGAN TREN UADRATI PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN TASLIM SEOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 0 PERNYATAAN

Lebih terperinci

PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR WALIDATUSH SHOLIHAH G

PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR WALIDATUSH SHOLIHAH G PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR WALIDATUSH SHOLIHAH G54338 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA

BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA 3. Perumusa Peduga Misalka N adala proses Poisso o omoge pada iterval [, dega fugsi itesitas yag tidak diketaui. Fugsi ii diasumsika teritegralka

Lebih terperinci

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN CASMAN

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN CASMAN SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN CASMAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 0

Lebih terperinci

PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN LINEAR SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN PENDAHULUAN

PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN LINEAR SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN PENDAHULUAN PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN LINEAR SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN W. ISMAYULIA, I W. MANGKU, SISWANDI Abstrat I tis mausript, estimatio of te periodi

Lebih terperinci

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions) Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEBAHASAN 4.. Algoritme utuk etode Kaczmarz etode Kaczmarz merupaka salah satu metode iteratif utuk meyelesaika SPL eretuk Ax = () dega matriks koefisie A erorde N, vektor peyelesaia x erorde

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT) BARISAN DAN DERET Nurdiitya Athari (NDT) BARISAN Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) = a Fugsi tersebut dikeal sebagai barisa bilaga

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model. BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha

Lebih terperinci

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI

Lebih terperinci

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut

Lebih terperinci

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real: BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014 MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2013/2014 12 Februari 2014 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 82 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg

Lebih terperinci

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET Kalkulus Rekayasa Hayati DERET 1 Isi Bab Pedahulua Barisa tak-higga Deret tak-higga Deret Positif : Uji kekovergea Deret Gati Tada Deret Pagkat Deret Taylor da Maclauri 2 Kompetesi Dasar Setelah megikuti

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ...

SISTEM PERSAMAAN LINEAR ... SISTEM PERSAMAAN LINEAR Pertemua : 5&6 TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS :. Mejelaska pegertia sistem persamaa liear serta solusi dari SPL. Mejelaska cara merepesetasika sistem persamaa liear ke dalam etuk perkalia

Lebih terperinci

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) .   Definisi L.2 (Kejadian lepas ) 33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil

Lebih terperinci

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1 Barisa Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 9/0/06 Matematika Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka susua dari bilaga bilaga yag urutaya berdasarka bilaga

Lebih terperinci

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada 8 BAB III RUANG HAUSDORFF Pada bab ii aka dibahas megeai ruag Hausdorff, kekompaka pada ruag Hausdorff da ruag regular legkap. Pembahasa diawali dega medefiisika Ruag Hausdorff da beberapa sifatya kemudia

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu: Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira

Lebih terperinci

2 BARISAN BILANGAN REAL

2 BARISAN BILANGAN REAL 2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya

Lebih terperinci

(The Method of Separation of Variables). Metode ini dapat digunakan pada PDP linier, khususnya PDP dengan koefisien konstan.

(The Method of Separation of Variables). Metode ini dapat digunakan pada PDP linier, khususnya PDP dengan koefisien konstan. METODE PEMISAHAN PEUBAH (The Method of Separatio of Variales) Metode ii dapat diguaka pada PDP liier, khususya PDP dega koefisie kosta Tujua Istruksioal : Setelah megikuti perkuliaha mahasiswa dapat: 1

Lebih terperinci

PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT LIA YULIAWATI G

PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT LIA YULIAWATI G PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLBAL DARI PRSES PISSN PERIDIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT LIA YULIAWATI G5444 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUN ALAM INSTITUT PERTANIAN BGR BGR 8

Lebih terperinci

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2016/2017 3 Februari 2017 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg Batas

Lebih terperinci

BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h

BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM. ) menyatakan banyaknya kejadian pada interval [ 0, n ] dan h BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA DENGAN MENGGUNAKAN KERNEL SERAGAM 4.1 Peduga dega Kerel Seragam Pada bab ii diguaka peduga dega kerel eragam. Hal ii karea aya belum berail memperole ebara aimtotik dari

Lebih terperinci

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember

Lebih terperinci

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA DARI FUNGSI INTENSITAS SUATU PROSES POISSON PERIODIK ZAENAL ARIFIN

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN KEDUA DARI FUNGSI INTENSITAS SUATU PROSES POISSON PERIODIK ZAENAL ARIFIN SEBARAN ASIMTOTI PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN TURUNAN EDUA DARI FUNGSI INTENSITAS SUATU PROSES POISSON PERIODI ZAENAL ARIFIN SEOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK

PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 71 75 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK SUCI SARI WAHYUNI,

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 1 Latar belakag Model pertumbuha Solow-Swa (the Solow-Swa growth model) atau disebut juga model eoklasik (the eo-classical model) pertama kali dikembagka pada tahu 195 oleh Robert Solow da

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 14 Februari 2014

Hendra Gunawan. 14 Februari 2014 MA20 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 203/204 4 Februari 204 Sasara Kuliah Hari Ii 9. Barisa Tak Terhigga Memeriksa kekovergea suatu barisa da, bila mugki, meghitug limitya 9.2 Deret Tak Terhigga

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1

BARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1 BARISAN DAN DERET 05//06 Matematika Tekik BARISAN Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 05//06 Matematika Tekik Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka

Lebih terperinci

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN Modul Deret Fourier Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDAHULUAN ada modul ii dibahas masalah ekspasi deret Fourier Sius osius utuk suatu fugsi periodik ataupu yag diaggap periodik, da dibahas pula trasformasi

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

9 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <

II. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 < II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keterbagia Secara umum apabila a bilaga bulat da b bilaga bulat positif, maka ada tepat satu bilaga bulat q da r sedemikia sehigga : = +, 0 < dalam hal ii b disebut hasil bagi

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram Statistika Matematika Soal da embahasa M Samy Baladram Bab 4 Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios Ubiasedess, Cosistecy, ad Limitig istributios 41 Ekspektasi Fugsi Key oits Ṫeorema 411 Jika T

Lebih terperinci

MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd

MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR Dose Pegampu : Darmadi, S.Si, M.Pd Disusu : Kelas 5A / Kelompok 5 : Dia Dwi Rahayu (084. 06) Hefetamala (084. 4) Khoiril Haafi (084. 70) Liaatul Nihayah (084. 74)

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN

Lebih terperinci

MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA

MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA Telah dikeal bahwa X 1, X 2...X sampel radom dari distribusi ormal dega mea µ da variasi σ 2, maka x µ σ/ atau xi µ σ

Lebih terperinci

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA BARIAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA Bajar/Barisa Tak Higga Barisa tak higga { } adalah suatu fugsi dari dimaa daerah domaiya adalah himpua bilaga bulat positif (bilaga asli). Cotoh: Bila.. maka fugsi

Lebih terperinci

ISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25

ISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25 head office : Kompleks Sawaga Permai Blok A5 No.1A, Sawaga, Depok 16511 Telp.01-951 1160. cotact perso : 0-878787-1-8585 / 081-8691-10 Bidag Studi Kode Berkas Waktu : Matematika : MA-L01 (solusi) : 90

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem

Lebih terperinci

Himpunan/Selang Kekonvergenan

Himpunan/Selang Kekonvergenan oki eswa (fmipa-itb) Deret Pagkat Kita aka mempelajari beberapa tehik utuk meyajika suatu fugsi f (x) dalam betuk deret pagkat (power series), yaitu meetuka derat pagkat c (x a) sehigga f (x) = c (x a)

Lebih terperinci

KELUARGA EKSPONENSIAL Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Inferensial Dosen Pengampu: Nendra Mursetya Somasih Dwipa, M.Pd

KELUARGA EKSPONENSIAL Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Inferensial Dosen Pengampu: Nendra Mursetya Somasih Dwipa, M.Pd KELUARGA EKSPONENSIAL Utuk Memeuhi Tugas Mata Kuliah Statistika Iferesial Dose Pegampu: Nedra Mursetya Somasih Dwipa, M.Pd Disusu Oleh : V A4 Kelompok. Nuuk Rohaigsih (444009). Rochayati (444000) 3. Siam

Lebih terperinci

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari. Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT

SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT Jural Matematika UNAND Vol. 4 No. 1 Hal. 12 22 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT ENIVA RAMADANI

Lebih terperinci

Bab 2. Sistem Bilangan Real Aksioma Bilangan Real Misalkan adalah himpunan bilangan real, P himpunan bilangan positif dan fungsi + dan.

Bab 2. Sistem Bilangan Real Aksioma Bilangan Real Misalkan adalah himpunan bilangan real, P himpunan bilangan positif dan fungsi + dan. Bab Sistem Bilaga Real.. Aksioma Bilaga Real Misalka adalah himpua bilaga real, P himpua bilaga positif da fugsi + da. dari ke da asumsika memeuhi aksioma-aksioma berikut: Aksioma Lapaga Utuk semua bilaga

Lebih terperinci

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor Bab 6 Deret Taylor da Deret Lauret BAB 6 DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT 6 Deret Taylor Misal fugsi f aalitik pada - < R ligkara dega pusat di da jari-jari R Maka utuk setiap titik pada ligkara itu f dapat

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

Modul Kuliah statistika

Modul Kuliah statistika Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi

Lebih terperinci

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2 Bab Bilaga kompleks BAB BILANGAN KOMPLEKS Defiisi Bilaga Kompleks Sebelum medefiisika bilaga kompleks, pembaca diigatka kembali pada permasalah dalam sistem bilaga yag telah dikeal sebelumya Yag pertama

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara

Lebih terperinci

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa

Lebih terperinci

BAB V. INTEGRAL. Lambang anti-turunan (integral tak-tentu) oleh Leibniz adalah... dx, sehingga

BAB V. INTEGRAL. Lambang anti-turunan (integral tak-tentu) oleh Leibniz adalah... dx, sehingga BAB V. INTEGRAL 5.. Ati Turua (Itegral Tak-tetu) Defiisi: F suatu ati-turua f pada selag I jika da haya jika D F() = f() pada I, yaki F () = f() utuk semua dalam I. (Jika suatu titik ujug I, F () haya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya

Lebih terperinci

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3 PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang II. LANDASAN TEORI Pada bab ii aka diberika beberapa istilah, defiisi serta kosep-kosep yag medukug dalam peelitia ii. 2.1 Kosep Dasar Teori Graf Berikut ii aka diberika kosep dasar teori graf yag bersumber

Lebih terperinci

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) MATEMATIKA II DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) sugegpb.lecture.ub.ac.id aada.lecture.ub.ac.id BARISAN Barisa merupaka kumpula suatu bilaga (atau betuk aljabar) yag disusu sehigga membetuk suku-suku yag

Lebih terperinci

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b. Didowload dari ririez.blog.us.ac.id HALAMAN 36 37 5. Dega defiisi limit barisa buktika limit berikut ii : a. lim = 0 lim 1 2 + 3 = 0 > 0 h 1 = 2 + 3 0 = 1 2 + 3 1 2 1 2 1 2 < jadi terbukti bahwa lim =

Lebih terperinci

Distribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir

Distribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir BAB 1 Distribusi Sampel, Likelihood da Peaksir 1.1 Sampel Acak Misalka X 1, X 2,..., X sampel acak berukura (radom sample of size ). Fugsi peluag -variat ya adalah f X1,X 2,,X (x 1, x 2,..., x ) = f Xi

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag

Lebih terperinci

TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL

TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL Jural UJMC, Volume 3, Nomor, Hal. - 6 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL Guawa Uiversitas Muhammadiyah Purwokerto, gu.oge@gmail.com Abstract This paper aims at describig

Lebih terperinci

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET Pertemua 7. BAHAN AJAR ANALISIS REAL Matematika STKIP Tuaku Tambusai Bagkiag 5. da kekovergeaya 5. DERET Diberika sebuah barisa a, dapat didefeisika barisa bilaga real S N dega S N := N a = a + a 2 +...

Lebih terperinci

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. Hal. 7 34 ISSN : 33 9 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA EKA RAHMI KAHAR, DODI DEVIANTO Program

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2) Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara

Lebih terperinci

Gambar 1. Partisi P dari empat persegi panjang R = [a, b] x [c, d] adalah dua himpunan i i

Gambar 1. Partisi P dari empat persegi panjang R = [a, b] x [c, d] adalah dua himpunan i i INTEGAL LIPAT. Itegral Lipat Dua dalam Koordiat Kartesius Pada bagia ii, dipelajari itegral lipat dua dalam. Misalka diketahui dua iterval tertutup [a, b] da [c, d]. Hasil kali kartesius dari kedua iterval

Lebih terperinci

TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian

TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian TEORI ANTRIAN Teori atria merupaka studi matematis megeai atria atau waitig lies yag di dalamya disediaka beberapa alteratif model matematika yag dapat diguaka utuk meetuka beberapa karakteristik da optimasi

Lebih terperinci

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika BARISAN DAN DERET BILANGAN Peyusu: Atmii Dhoruri, MS Kode: Jejag: SMP T/P: / A. Kompetesi yag diharapka. Meetuka suku ke- barisa aritmatika da barisa geometri. Meetuka jumlah suku pertama deret aritmatika

Lebih terperinci

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 Statistika Iferesia: Pedugaa Parameter Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : Parameter Sampel : Statistik Statistik merupaka PENDUGA bagi parameter populasi Pegetahua megeai distribusi

Lebih terperinci

Pengantar Statistika Matematika II

Pengantar Statistika Matematika II Pegatar Statistika Matematika II Metode Evaluasi Atia Ahdika, S.Si., M.Si. Prodi Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia April 11, 2017 atiaahdika.com Pegguaa metode estimasi yag berbeda dapat meghasilka

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT KABUPATEN/KOTA 010 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 0 Prestasi itu diraih buka didapat!!! SOLUSI SOAL Bidag Matematika Disusu oleh : Eddy Hermato, ST Olimpiade Matematika Tk

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

Lebih terperinci

Aji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru

Aji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru Jural Matematika Muri da Terapa εpsilo Vol.8 No.2 (24) Hal. 39-45 APLIKASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENENTUKAN FORMULA TRANSFORMASI LAPLACE Aji Wiratama, Yui Yulida, Thresye Program Studi Matematika

Lebih terperinci

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas

Lebih terperinci

(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES

(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00 S.3 EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES ulhaif adi Suriadi Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Padadara Badug

Lebih terperinci

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus

Lebih terperinci

) didefinisikan sebagai persamaan yang dapat dinyatakan dalam bentuk: a x a x a x b... b adalah suatu urutan bilangan dari bilangan s1, s2,...

) didefinisikan sebagai persamaan yang dapat dinyatakan dalam bentuk: a x a x a x b... b adalah suatu urutan bilangan dari bilangan s1, s2,... SISEM PERSAMAAN LINIER DAN MARIKS. SISEM PERSAMAAN LINIER Secara umum, persamaa liier dega variabel ( x, x,..., x ) didefiisika sebagai persamaa yag dapat diyataka dalam betuk: a x a x a x b... dega a,

Lebih terperinci

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab

Lebih terperinci

Lampiran 1. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

Lampiran 1. Beberapa Definisi dan Lema Teknis Lampiran 1. Beberapa Definisi dan Lema Teknis Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam kondisi yang sama, yang hasilnya tidak dapat diprediksi dengan tepat tetapi kita

Lebih terperinci

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4)

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4) 3 II LANDASAN TEORI 2.1 Peubah Kompleks da Fugsi Kompleks Sebuah bilaga kompleks dapat diyataka dalam betuk z = x + jy, (2.1) dega x da y adalah bilaga-bilaga real da j = 1. Bilaga x disebut bagia real

Lebih terperinci

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya TKS 4007 Matematika III Fugsi Kompleks (Pertemua XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Brawijaya Pedahulua Persamaa x + 1 = 0 tidak memiliki akar dalam himpua bilaga real. Pertayaaya,

Lebih terperinci