BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi-definisi dan teorema-teorema
|
|
- Sonny Wibowo
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi-definisi dan teorema-teorema yang akan menjadi landasan untuk pembahasan pada bab III nanti, di antaranya model matematika penyebaran penyakit, sistem persamaan linear, sistem persamaan diferensial, titik ekuilibrium, linearisasi sistem persamaan diferensial nonlinier, nilai eigen dan vektor eigen, kriteria kestabilan sistem persamaan diferensial, kriteria Routh-Hurwitz, dan bilangan reproduksi dasar. Berikut akan dibahas tiap definisi dan teorema tersebut di atas. A. Model Matematika Penyebaran Penyakit Model matematika merupakan representasi matematika yang dihasilkan dari pemodelan matematika. Pemodelan matematika merupakan suatu proses merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam pernyataan matematis (Widowati & Sutimin, 2007: 1). Suatu model matematika dikatakan baik jika model matematika yang terbentuk dapat merepresentasikan atau mewakili suatu permasalahan dalam kehidupan nyata. Berikut diberikan langkah-langkah dalam pemodelan matematika menurut Widowati & Sutimin (2007: 3-5). 1. Menyatakan permasalahan nyata ke dalam pengertian matematika. Langkah ini membutuhkan pemahaman pada permasalahan yang akan dimodelkan sehingga pada langkah ini dapat dilakukan identifikasi variabelvariabel dalam masalah dan membentuk beberapa hubungan antar variabel yang dihasilkan dari permasalahan tersebut. 9
2 2. Menentukan asumsi yang akan digunakan. Pada dasarnya asumsi mencerminkan bagaimana proses berpikir sehingga diperoleh suatu model. Asumsi yang diterapkan oleh setiap individu dapat berbeda dari individu lainnya dalam suatu permasalahan yang sama. Hal ini yang nantinya akan menyebabkan adanya perbedaan pada model yang dihasilkan. 3. Membentuk model matematika. Dengan pemahaman hubungan antar variabel dan asumsi, langkah selanjutnya yaitu memformulasikan persamaan atau sistem persamaan. Formulasi model merupakan langkah yang paling penting dan sulit sehingga suatu saat diperlukan adanya pengujian kembali asumsi-asumsi agar dalam proses pembentukan formulasi dapat sesuai dan realistik. 4. Menentukan solusi atau menyelidiki sifat solusi. Tidak semua model matematika dapat dengan mudah ditentukan hasil atau solusinya sehingga pada langkah ini dapat dilakukan analisis atau menyelidiki mengenai sifat atau perilaku dari solusi model matematika tersebut. 5. Interpretasi solusi atau sifat solusi model matematika. Hal ini menghubungkan kembali formula matematika dengan permasalahan dalam kehidupan nyata. Interpretasi ini dapat diwujudkan dalam bentuk grafik yang digambarkan berdasarkan solusi yang diperoleh dan selanjutnya diinterpretasikan sebagai solusi dalam dunia nyata. 10
3 Untuk lebih mudahnya, diberikan diagram alur langkah-langkah pemodelan matematika menurut Widowati & Sutimin (2007: 3) pada Gambar 2.1. Masalah Dunia Nyata Masalah Dalam Matematika Asumsi Formulasi Persamaan/ Pertidaksamaan Solusi Dunia Nyata Interpretasi Solusi atau Sifat Solusi Menentukan Solusi atau Sifat dari Solusi Gambar 2.1. Proses pemodelan matematika menurut Widowati & Sutimin Beberapa model matematika yang sering digunakan dalam penyebaran penyakit memiliki konsep yang sama yaitu compartmental epidemiologi (pembagian kelas) yang menggambarkan penyebaran penyakit pada masingmasing kelas. Suatu populasi akan terbagi menjadi beberapa kelas yang masingmasing kelas mewakili tahapan berbeda. Beberapa istilah yang sering kita dengar dalam model epidemiologi di antaranya adalah epidemik dan endemik. Epidemik merupakan fenomena suatu penyakit tiba-tiba muncul dalam suatu populasi dan menjangkit secara cepat sebelum penyakit tersebut menghilang dan kemudian akan muncul kembali dalam interval waktu tertentu, sedangkan endemik 11
4 merupakan fenomena suatu penyakit yang muncul akan selalu dalam suatu populasi. Model penyebaran penyakit pertama kali dikemukakan oleh Kermark & McKendrick pada tahun 1927 yang terdiri atas kelas susceptible (S), infection (I), dan recovered (R) sehingga dikenal sebagai model epidemik SIR. Kelas susceptible (S) merupakan kelas individu yang rentan terhadap suatu penyakit. Kelas infection (I) merupakan kelas individu yang terinfeksi suatu penyakit terinfeksi dan mampu menularkan atau menyebarkan penyakit ke individu pada populasi rentan. Kelas recovered (R) merupakan kelas individu yang telah sembuh dari suatu penyakit. Untuk pemodelan penyebaran suatu penyakit, penambahan atau pengurangan suatu kelas dapat terjadi sesuai dengan karakteristik penyebaran penyakit yang akan dibahas. Pada model-model epidemik yang memperhatikan adanya periode laten (masa inkubasi) seperti model SEIR dan MSEIR, terdapat kelas E (exposed) yang digunakan untuk mewakili individu-individu yang baru terinfeksi dan memasuki periode laten, dalam periode ini individu tersebut tidak memiliki kemampuan untuk menularkan penyakit ke individu lain. Kelas M (maternal antibody) digunakan untuk mewakili individu-individu yang baru lahir dan memiliki kekebalan pasif yang didapatkan dari ibunya, namun hal ini hanya berlangsung sementara dan kemudian individu pada kelas ini akan memasuki kelas rentan (susceptible). Model matematika epidemik di antaranya SIR, SIRS, SEIR, MSEIR dan termasuk model SVID. 12
5 Berikut diberikan beberapa model matematika berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya dan akan dijadikan sebagai acuan dalam pembentukan model matematika pada skripsi ini. Penelitian mengenai model penyebaran penyakit tuberkulosis dilakukan oleh Fredlina, Oka, & Dwipayana (2012) dalam jurnal matematika yang berjudul Model SIR (Susceptible, Infectious, Recovery) untuk Penyebaran Penyakit Tuberkulosis yang menjelaskan tentang model penyebaran penyakit TB dan menghasilkan persamaan model penyebaran penyakit TB pada kelas susceptible (S), infectious (I), dan recovered (R). Jumlah populasi akan bertambah karena kelahiran sebesar, dengan adalah konstan dan berkurang karena kematian dengan laju, kontak langsung dengan individu yang terinfeksi menyebabkan individu pada populasi rentan akan ikut terinfeksi dan masuk menjadi populasi dengan laju penularan penyakit TB sebesar. Kelas menyatakan individu yang terinfeksi dan dapat menularkan TB kepada orang lain. Berkurangnya populasi ini disebabkan oleh kematian alami dengan laju dan kematian karena penyakit TB dengan laju. Individu yang terinfeksi TB dapat sembuh dengan laju dan masuk dalam populasi. Hal ini juga menyebabkan berkurangnya populasi. Individu dalam kelas diasumsikan tidak akan kambuh kembali menjadi penderita TB. Berkurangnya populasi ini disebabkan oleh kematian dengan laju. Berdasarkan pernyataan-pernyataan diatas diperoleh diagram alir sebagai berikut 13
6 Gambar 2.2. Diagram alir model matematika SIR menurut Fredlina, Oka, & Dwipayana sehingga diperoleh model matematika sebagai berikut dengan. Pada kenyataannya, dalam penyebaran penyakit TB terdapat individu yang terinfeksi TB namun tidak menunjukkan gejala dan belum bisa menularkan penyakit TB kepada individu lain yang disebut dengan penderita TB laten, sehingga penelitian yang dilakukan oleh Adetunde (2008) yang berjudul On the Control and Eradication Strategies of Mathematical Models of the Tuberculosis in A Community membahas model matematika SLIR yang membagi populasi menjadi empat kelas, yaitu kelas susceptible, kelas latent, kelas infectives, dan kelas recoveries. Populasi pada kelas rentan akan bertambah karena adanya kelahiran dan akan berkurang karena adanya kematian alami. Kontak langsung antara individu ini dengan individu yang terinfeksi mengakibatkan individu ikut terinfeksi sehingga populasi kelas ini berkurang dengan laju sebesar. 14
7 Kelas menyatakan individu yang telah terdeteksi TB tetapi belum menginfeksi. Populasi ini bertambah oleh masuknya individu dari kelas susceptible yang telah terinfeksi, sedangkan berkurangnya populasi disebabkan oleh kematian alami pengobatan hingga sembuh dan berkembangnya bakteri TB sehingga individu ini dapat menularkan ke individu lain Kelas menyatakan individu yang terinfeksi dan dapat menularkan TB kepada individu lain. Bertambahnya populasi kelas ini dikarenakan masuknya individu dari kelas yang disebabkan bakteri TB telah menjadi aktif Berkurangnya kelas ini dikarenakan adanya kematian alami dan kematian akibat penyakit TB dan adanya pengobatan hingga sembuh Kelas menyatakan populasi individu yang telah sembuh dari penyakit TB dan diasumsikan dapat terjangkit TB lagi sehingga masuk kembali ke kelas sebesar Populasi kelas ini bertambah karena masuknya individu yang telah sembuh dari kelas dan kelas sebesar dan Populasi ini berkurang karena adanya kematian alami Berdasarkan pernyataan-pernyataan tersebut menghasilkan model matematika yang diberikan dalam diagram alir sebagai berikut Gambar 2.3. Diagram alir model matematika SLIR menurut Adetunde 15
8 sehingga diperoleh model matemamatika sebagai berikut dengan menyatakan total area yang ditempati populasi dan menyatakan jumlah total populasi. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Rosadi (2014) dalam tesis yang berjudul Model Dua Strain Penyakit Tuberculosis menjelaskan tentang model penyebaran penyakit TB pada kelas susceptible (S), infectious (I), dan susceptible (S) dengan kelas infectious yang terdiri dari dua strain/jenis, yaitu strain kelas infeksi TB yang resisten terhadap obat anti TB dan strain kelas infeksi TB yang sensitif terhadap obat anti TB. Berikut diberikan diagram alir model penyebaran penyakit TB menurut Rosadi. Gambar 2.4. Diagram alir model matematika SIS menurut Rosadi sehingga diperoleh model matematika sebagai berikut 16
9 dengan merupakan laju kelahiran dan kematian, merupakan laju penularan penyakit TB, merupakan laju kontak antara penderita TB antar strain, dan merupakan laju sembuh. Pada penelitian-penelitian tersebut, belum ada yang membahas mengenai adanya maternal antibody sehingga Wulandari (2013) dalam skripsinya yang berjudul Analisis Model Epidemik MSEIR pada Penyebaran Penyakit Difteri menggunakan model matematika dengan adanya kelas maternal antibody dan dalam skripsi ini model tersebut akan digunakan untuk penyebaran penyakit TB. Berikut diberikan diagram alir model matematika menurut Wulandari. M Gambar 2.4. Diagram alir model matematika MSEIR menurut Wulandari berikut Berdasarkan diagram alir tersebut diperoleh model matematika sebagai 17
10 dengan adalah laju kelahiran populasi yang dilindungi oleh kekebalan tubuh, adalah laju transisi dari kelas maternal antibody ke susceptible, adalah laju transisi dari kelas susceptible ke expose, adalah laju transisi dari kelas exposed ke infected, adalah laju transisi dari kelas infected ke recovered. Laju kematian alami untuk tiap kelas dinyatakan dengan. B. Sistem Persamaan Linear Sebuah garis dalam bidang persamaan garis yang berbentuk secara aljabar dapat dinyatakan oleh sebuah. Persamaan semacam ini dinamakan persamaan linear dengan dua variabel dan. Secara umum untuk variabel yang berhingga ( ), persamaan linear dapat dinyatakan sebagai dengan dan adalah konstanta-konstanta real. Berikut akan diberikan definisi mengenai sistem persamaan linear homogen. Definisi (Anton, 1988: 19) Diberikan variabel dan persamaan. Sistem persamaan linear dikatakan homogen apabila semua suku konstanta sama dengan nol. 18
11 (2.2.1) Sistem persamaan linear homogen merupakan sistem yang konsisten sebab merupakan solusi. Solusi tersebut dinamakan sebagai solusi trivial. Jika solusi tidak sama dengan nol, maka solusi tersebut dinamakan solusi nontrivial. Oleh karena sistem persamaan linear homogen harus konsisten maka sistem tersebut akan memiliki satu solusi atau tak hingga banyak solusi. Selanjutnya sistem (2.2.1) dapat dibentuk sebagai persamaan matriks tunggal yaitu (2.2.2) dengan serta adalah matriks dengan jumlah baris dan jumlah kolom. C. Sistem Persamaan Diferensial Sistem persamaan diferensial memiliki peran penting tidak hanya di bidang matematika, namun di bidang lainnya seperti fisika, mesin, ekonomi, biologi, dan lain sebagainya. Diberikan sistem persamaan diferensial (2.3.1) dengan,,, dan. Diberikan pula kondisi awal. 19
12 Sistem (2.3.1) dapat ditulis menjadi (2.3.2) dengan,, ( ), dan syarat awal. Dalam hal ini sistem (2.3.2) disebut sistem persamaan diferensial autonomous karena variabel waktu tidak muncul secara eksplisit. Selanjutnya, jika masing-masing linear dalam maka sistem (2.3.1) disebut sistem persamaan diferensial linear. Sistem (2.3.1) dapat ditulis dalam bentuk (2.3.3) Sistem (2.3.3) dinyatakan dalam bentuk (2.3.4) dengan (, dan. Jadi, sistem (2.3.4) disebut sistem persamaan diferensial linear dari sistem (2.3.1), tetapi jika sistem (2.3.1) tidak dapat dinyatakan dalam bentuk sistem (2.3.4) maka sistem (2.3.1) tersebut disebut sistem persamaan diferensial nonlinear. Selanjutnya simbol * diferensiabel pada dan kontinu pada }. Berikut ini diberikan definisi dari solusi sistem (2.3.2). 20
13 Definisi (Perko, 2001: 71) Diberikan dengan himpunan terbuka. disebut solusi sistem (2.3.2) pada interval jika diferensiabel pada dan memenuhi ( ) untuk setiap. D. Titik Ekuilibrium Titik ekuilibrium merupakan titik tetap yang tidak berubah terhadap waktu. Berikut akan didefinisikan mengenai titik ekuilibrium dari sistem (2.3.2). Definisi (Perko, 2001: 102) Titik disebut titik ekuilibrium dari sistem (2.3.2) jika ( ). Berikut akan diberikan contoh mengenai definisi Contoh Diberikan sistem persamaan differensial yaitu ( *. Tentukan titik ekuilibrium dari sistem persamaan differensial diatas. Penyelesaian. Titik ekuilibrium dari sistem persamaan diatas dapat diperoleh jika ( ), sehingga sistem tersebut menjadi atau dapat ditulis menjadi. Berdasarkan persamaan tersebut diperoleh dan. Jika dan menurut persamaan maka diperoleh sehingga didapat titik ekuilibrium., Jika dan menurut persamaan 21
14 maka diperoleh sehingga didapat titik ekuilibrium. E. Linearisasi Sistem Persamaan Nonlinear Linearisasi merupakan proses membawa suatu sistem nonlinear menjadi sistem linear. Linearisasi dilakukan pada sistem nonlinear untuk mengetahui perilaku sistem di sekitar titik ekuilibrium sistem tersebut. Linearisasi pada sistem nonlinear dimaksudkan untuk memperoleh aproksimasi yang baik. Proses linearisasi dapat dilakukan dengan menggunakan deret Taylor untuk mencari suatu hampiran solusi di sekitar titik ekuilibrium. Deret Taylor untuk sistem di sekitar titik ekuilibrium ( ) dengan ( ) sebagai berikut ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Apabila suku-suku nonlinearnya diabaikan maka diperoleh 22
15 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Selanjutnya didefinisikan Didapat derivatifnya yaitu sehingga dan diperoleh ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (2.5.1) ( ) ( ) ( ) Jika bentuk (2.5.1) dinyatakan dalam bentuk matriks, maka diperoleh 23
16 ( ) ( ) ( ) (, ( ) ( ) ( ) (, atau ditulis menjadi ( ( ) ( ) ( ) ) ( ( )) dengan ( ( )) merupakan matriks Jacobian dan fungsi di titik ekuilibrium. Berikut merupakan definisi mengenai matriks Jacobian. Definisi (Perko, 2001) Diberikan fungsi dengan dan himpunan terbuka. Matriks ( ) ( ) ( ) ( ( )) ( ) ( ) ( ) ( ( ) ( ) ( ) ) dinamakan matriks Jacobian dari dari. Selanjutnya diberikan definisi mengenai linearisasi pada sistem persamaan nonlinear. Definisi (Perko, 2001: 102) Diberikan matriks Jacobian ( ) pada (2.5.1). Sistem linear ( ( )) disebut linearisasi dari sistem disekitar titik. 24
17 F. Nilai Eigen dan Vektor Eigen Aplikasi dari aljabar linear yang melibatkan sistem dengan persamaan dan variabel disajikan dalam definisi berikut. Definisi (Anton, 1988: 277) Jika adalah matriks maka sebuah vektor yang tak nol di dalam dinamakan vektor eigen dari jika adalah kelipatan skalar dari, yakni untuk suatu skalar. Skalar dinamakan nilai eigen dari dan dikatakan sebuah vektor eigen yang bersesuaian dengan. Nilai eigen suatu matriks yang berukuran diperoleh dari atau dapat ditulis sebagai. Persamaan tersebut secara ekuivalen dapat ditulis kembali menjadi (2.6.1) dengan merupakan matriks identitas. Persamaan (2.6.1) akan mempunyai solusi nontrivial jika dan hanya jika. Berikut didefinisikan mengenai determinan suatu matriks. Definisi (Anton, 1988: 63) Misalkan adalah sebuah matriks persegi. Fungsi determinan dinyatakan oleh dan didefinisikan sebagai jumlah semua hasil perkalian elementer yang bertanda dari. Jumlah det (A) kita namakan determinan A. Matriks berukuran mempunyai hasil kali elementer. Hasil kali elementer bertanda dari adalah hasil kali elementer dikalikan dengan +1 atau -1. Kita menggunakan tanda + jika ( ) adalah permutasi 25
18 genap dari himpunan * + dan tanda jika adalah permutasi ganjil. Determinan dari matriks persegi dapat ditentukan sebagai berikut 1. * + 2. [ ] Berikut akan diberikan contoh mengenai definisi di atas. Contoh Diberikan matriks * +. Tentukan nilai eigen dan vektor eigen dari matriks. Penyelesaian. Karena * + * + * + maka deterninan dari persamaan di atas adalah (* +). Persamaan karakteristik dari adalah sehingga diperoleh nilai eigen dari matriks adalah dan. Menurut definisi, * + adalah vektor eigen yang bersesuaian dengan jika dan hanya jika x adalah pemecahan nontrivial dari persamaan (2.6.1), yakni, dari 26
19 * + * +. (2.6.2) Jika, maka persamaan (2.6.2) menjadi * + * + Apabila persamaan di atas ditulis dalam bentuk sistem persamaan menjadi Dengan menyelesaikan persamaan sistem di atas, diperoleh penyelesaian yaitu. Misalkan,, maka sehingga * + * + * +. Jadi, vektor eigen yang bersesuaian dengan adalah * +. Jika, maka persamaan (2.6.2) menjadi * + * + yang dapat ditulis dalam bentuk sistem persamaan Dengan menyelesaikan persamaan sistem di atas, diperoleh penyelesaian yaitu. Misalkan,, maka sehingga * + * + * + Jadi, vektor eigen yang bersesuaian dengan adalah * +. Nilai determinan suatu matriks dapat ditentukan dengan menggunakan metode ekspansi kofaktor sepanjang kolom atau baris yang didefinisikan sebagai berikut. 27
20 Definisi (Anton, 1988: 77) Jika A adalah matriks persegi, maka minor entri dinyatakan oleh dan didefinisikan sebagai determinan submatriks yang tetap setelah baris ke-i dan kolom ke-j dicoret dari A. Bilangan dinyatakan oleh dan dinamakan kofaktor entri. Misalkan matriks secara umum yaitu [ ] dengan determinan dapat ditulis kembali sebagai ( ). Karena pernyataan-pernyataan di dalam kurung merupakan kofaktor-kofaktor dan maka diperoleh. Hal ini memperlihatkan bahwa determinan dapat dihitung dengan mengalikan entri-entri dalam kolom pertama dengan kofaktor-kofaktornya dan menambahkan hasil kalinya. G. Kestabilan Titik Ekuilibrium Kestabilan titik ekuilibrium dari suatu sistem persamaan diferensial baik linear maupun nonlinear diberikan dalam definisi berikut. 28
21 Definisi (Olsder & Woude, 2004: 57) Diberikan sistem persamaan diferensial orde satu dan adalah solusi persamaan tersebut pada saat dengan kondisi awal. i. Titik ekuilibrium dikatakan stabil jika diberikan, terdapat sedemikian sehingga jika, maka untuk semua. ii. Titik ekuilibrium dikatakan stabil asimtotik jika titik-titik ekuilibriumnya stabil dan terdapat sedemikian sehingga, asalkan. iii. Titik ekuilibrium dikatakan tidak stabil jika titik-titik ekuilibriumnya tidak memenuhi (i). Pada definisi diatas, menyatakan norm atau panjang pada. Berikut ilustrasi titik ekuilibrium stabil, stabil asimtotik, dan tidak stabil yang akan ditunjukkan pada gambar 2.6. Gambar 2.6. Ilustrasi tipe kestabilan titik ekuilibrium Berdasarkan Gambar 2.6, titik ekuilibrium dikatakan stabil jika solusi sistem persamaan pada saat selalu berada pada jarak yang cukup dekat dengan titik 29
22 ekuilibrium tersebut, titik ekuilibrium dikatakan stabil asimtotik jika solusi sistem persamaan pada saat akan menuju ke titik ekuilibrium, dan titik ekuilibrium dikatakan tidak stabil jika solusi sistem persamaan pada saat bergerak menjauhi titik ekuilibrium tersebut. Matriks Jacobian ( ( )) dapat digunakan untuk mengidentifikasi sifat kestabilan sistem nonliear di sekitar titik ekuilibrium asalkan titik ekuilibrium tersebut hiperbolik. Berikut diberikan definisi tentang titik ekuilibrium hiperbolik. Definisi (Perko, 2001: 102) Titik ekuilibrium dikatakan hiperbolik jika semua nilai eigen matriks Jacobian ( ( )) mempunyai bagian real tak nol. Berikut diberikan definisi mengenai sifat kestabilan suatu sistem nonlinear yang ditinjau dari nilai eigen matriks Jacobian. Definisi (Perko, 2001: 102) Suatu titik ekuilibrium pada sistem persamaan diferensial dikatakan i. stabil node (sink), jika semua nilai eigen matriks Jacobian ( ( )) mempunyai bagian real negatif, ii. tidak stabil node (source), jika semua nilai eigen matriks Jacobian ( ( )) mempunyai bagian real positif, iii. pelana (saddle), jika titik ekuilibrium hiperbolik dan terdapat nilai eigen matriks Jacobian ( ( )) mempunyai bagian real positif dan megatif. Selanjutnya, diberikan pula teorema yang menyajikan sifat kestabilan suatu sistem dengan nilai eigen dengan. 30
23 Teorema (Olsder & Woude, 2004: 58) Diberikan sistem persamaan diferensial, dengan suatu matriks yang mempunyai nilai eigen berbeda dengan. i. Titik ekuilibrium dikatakan stabil asimtotik jika dan hanya jika untuk setiap. ii. Titik ekuilibrium dikatakan stabil jika dan hanya jika untuk setiap dan jika setiap nilai eigen imajiner dengan, maka multiplisitas aljabar dan geometri untuk nilai eigen harus sama. iii. Titik ekuilibrium dikatakan tidak stabil jika dan hanya jika terdapat paling sedikit satu untuk setiap. Bukti: i. Akan dibuktikan bahwa jika titik ekuilibrium stabil asimtotik maka untuk setiap. Penyelesaian. Berdasarkan definisi (2.7.1), titik ekuilibrium stabil asimtotik jika. Hal ini berarti untuk, akan menuju. Karena merupakan solusi dari sistem persamaan diferensial, maka memuat. Akibatnya, untuk menuju, maka harus bernilai negatif. Selanjtnya, akan dibuktikan bahwa jika untuk setiap maka titik ekuilibrium stabil asimtotik. Penyelesaian. 31
24 Solusi dari sistem persamaan differensial adalah sehingga selalu memuat. Jika, maka untuk, akan menuju sehingga berdasarkan definisi (2.7.1), titik ekuilibrium stabil asimtotik. ii. Akan dibuktikan bahwa jika titik ekuilibrium stabil, maka untuk setiap. Penyelesaian. Andaikan, maka solusi persamaan diferensial yang memuat akan menuju (menjauh dari titik ekuilibrium ) untuk, sehingga sistem tidak stabil. Hal ini sesuai dengan kontraposisi pernyataan jika titik ekuilibrium stabil, maka untuk setiap. Jadi, terbukti bahwa jika titik ekuilibrium stabil, maka untuk setiap. Selanjutnya akan dibuktikan bahwa jika untuk setiap maka titik ekuilibrium stabil dan jika ada, maka multiplisitas aljabar dan geometri untuk nilai eigen harus sama. Penyelesaian. Solusi dari sistem persamaan differensial adalah sehingga selalu memuat. Jika, maka titik ekuilibrium stabil asimtotik (pasti stabil). Jika, maka nilai eigen berupa bilangan kompleks murni. Multiplisitas aljabar berhubungan dengan nilai eigen sedangkan geometri berhubungan dengan vektor eigen. Oleh karena itu, akan dibuktikan bahwa banyak nilai eigen dan vektor eigen adalah sama. 32
25 Tanpa mengurangi pembuktian secara umum, diambil sembarang sistem pada yang mempunyai nilai eigen bilangan kompleks murni. [ ] [ ] * +. (2.7.1) Nilai eigen dari sistem (2.7.1) ditentukan dengan mensubtitusi matriks [ ] ke dalam persamaan sehingga diperoleh ([ ]*. Persamaan karakteristik dari matriks adalah Akar dari persamaan di atas yaitu dan. Berdasarkan definisi, adalah vektor eigen dari yang bersesuaian dengan jika dan hanya jika adalah solusi nontrivial dari, yakni, dari [ ] * +. (2.7.2) Jika, maka (2.7.2) menjadi [ ] * +. Matriks augmentasi dari sistem di atas yaitu [ ]. Baris pertama matriks augmentasi dikali dengan augmentasi menjadi sehingga matiks 33
26 [ ]. Baris kedua matriks di atas dikali dengan sehingga diperoleh [ ]. Selanjutnya, baris kedua dikurangi dengan baris pertama sehingga diperoleh matriks dalam bentuk eselon tereduksi [ ] Berdasarkan matriks eselon baris tereduksi di atas diperoleh solusi * + [ ] atau dapat ditulis * + [ ] Jadi, vektor yang bersesuaian dengan yaitu * + [ ] Jika, maka (2.7.2) menjadi [ ] * + Matriks augmentasi dari sistem di atas yaitu 34
27 [ ]. Baris pertama matriks augmentasi dikali dengan sehingga matiks augmentasi menjadi [ ]. Baris kedua matriks di atas dikali dengan sehingga diperoleh [ ]. Selanjutnya, baris kedua dikurangi dengan baris pertama sehingga diperoleh matriks dalam bentuk eselon tereduksi [ ] Berdasarkan matriks eselon baris tereduksi di atas diperoleh solusi * + [ ] atau dapat ditulis * + [ ] Jadi, vektor yang bersesuaian dengan yaitu * + [ ] Terbukti bahwa banyaknya nilai eigen sama dengan vektor eigen. 35
28 iii. Akan dibuktikan jika titik ekuilibrium tidak stabil, maka untuk setiap. Penyelesaian. Titik ekuilibrium dikatakan tidak stabil jika, maka akan menuju. Karena merupakan solusi dari sistem persamaan diferensial, maka memuat. Untuk menuju dipenuhi jika untuk setiap. Selanjutnya, akan dibuktikan jika untuk setiap, maka titik ekuilibrium tidak stabil. Penyelesaian. Jika maka solusi persamaan diferensial yang memuat akan selalu menuju. Hal ini berarti bahwa solusi tersebut akan menjauhi titik ekuilibrium sehingga titik ekuilibrium dikatakan tidak stabil. H. Kriteria Routh-Hurwitz Permasalahan yang sering timbul dalam menentukan suatu tipe kestabilan sistem dengan menggunakan nilai eigen adalah ketika mencari akar persamaan karakteristik berorde tinggi. Oleh sebab itu, diperlukan suatu kriteria yang mampu menjamin nilai dari akar suatu persamaan karakteristik tersebut negatif atau ada yang bernilai positif. Salah satu kriteria yang efektif untuk menguji kestabilan sistem adalah kriteria Routh-Hurwitz. 36
29 Kriteria Routh-Hurwitz didasarkan pada pengurutan koefisien persamaan karakteristik sistem orde yang dituangkan ke dalam bentuk array. Diberikan suatu persamaan karaketristik dari akar-akar karakteristik matriks sebagai berikut (2.8.1) dengan dan merupakan koefisien dari persamaan karakteristik dari matriks. Tabel Routh-Hurwitz adalah tabel yang disusun berdasarkan pengurutan koefisien-koefisien karakteristik dari matriks tersebut. Berikut diberikan tabel Routh-Hurwitz yang ditunjukkan Tabel 2.1. Tabel 2.1. Tabel Routh-Hurwitz dengan didefinisikan sebagai berikut,, (2.8.2),, dan Perhitungan dalam membentuk tabel Routh-Hurtwitz terus dilakukan sampai kolom pertama menghasilkan nilai nol. Matriks dikatakan stabil menurut teorema apabila semua bagian real dari nilai eigennya bernilai 37
30 negatif, dalam kriteria Routh-Hurwitz hal ini dapat ditunjukan dengan tidak adanya perubahan tanda pada kolom pertama tabel 2.1. Artinya berdasarkan kriteria Routh-Hurwitz suatu sistem persamaan diferensial dikatakan stabil jika dan hanya jika setiap elemen di kolom pertama tabel Routh-Hurwitznya memiliki tanda yang sama. Untuk lebih jelasnya, berikut diberikan definisi mengenai kriteria Routh-Hurwitz. Definisi (Olsder & Woude, 2004: 61) Diberikan polinomial (2.8.3) dengan, akar-akar polinomial (2.8.3) memiliki bagian real negatif jika dan hanya jika tabel Routh-Hurtwitz terdiri dari baris dan semua elemen kolom pertama pada tabel tidak mengalami perubahan tanda, semua elemen pada kolom pertama bertanda positif atau negatif. I. Bilangan Reproduksi Dasar Tingkat penyebaran suatu penyakit atau infeksi dapat diketahui melalui suatu parameter tertentu yang digunakan untuk melihat seberapa besar potensi penyebaran penyakit dalam suatu populasi. Parameter yang dimaksud yakni Bilangan Reproduksi Dasar. Bilangan reproduksi dasar didefinisikan sebagai jumlah rata-rata kasus sekunder yang disebabkan oleh satu individu terinfeksi selama masa terinfeksinya dalam keseluruhan populasi rentan (Diekmann & Heesterbeek, 2000). Angka ini berbeda untuk setiap penyakit dan biasanya dipengaruhi oleh jenis penyakit, keadaan masyarakat, dan kondisi lingkungan tempat penyakit berkembang. Apabila angka reproduksi ini tinggi maka penyebaran penyakit akan meningkat. 38
31 Artinya penyebaran penyakit semakin berbahaya dan epidemik semakin meningkat. Dalam istilah lain disebut juga sebagai rata-rata pertumbuhan awal. Bilangan reproduksi dasar mempunyai nilai batas 1 (satu) sehingga jika nilai kurang dari satu ( ), maka satu individu yang terinfeksi strain penyakit TB akan menginfeksi kurang dari satu individu rentan sehingga penyakit TB kemungkinan akan hilang dari populasi atau individu yang terinfeksi oleh penyakit TB kemungkinan tidak ada dalam populasi. Sebaliknya, jika lebih dari satu ( ), maka individu yang terinfeksi oleh penyakit TB akan menginfeksi lebih dari satu individu yang rentan sehingga individu yang terinfeksi TB ada dalam populasi atau penyakit TB akan menyebar ke populasi. Metode yang digunakan untuk menentukan nilai dalam skripsi ini adalah dengan menggunakan metode Driessche & Watmough (2002) yaitu metode matriks generasi berikutnya dengan nilai. Hal ini dikarenakan banyaknya suatu individu yang terinfeksi tidak mungkin bernilai negatif. Selanjutnya, didefinisikan sebagai radius spektral dari matriks generasi berikutnya. Matriks ini merupakan matriks yang dikontruksi dari sub-sub populasi yang menyebabkan infeksi saja. Diberikan dengan 0 menyatakan proporsi kelas ke- yang terinfeksi pada saat. Misalkan proporsi kelas yang terinfeksi sebesar sehingga. Selanjutnya, didefinisikan merupakan matriks laju terjadinya infeksi baru suatu penyakit pada kelas ke- dan merupakan selisih laju perpindahan individu yang keluar dari kelas ke- dengan 39
32 laju perpindahan individu yang masuk ke dalam kelas ke- sehingga bentuk menjadi dengan merupakan laju perpindahan individu yang keluar dari kelas ke- dan merupakan laju perpindahan individu yang masuk ke dalam kelas kelas ke- Selanjutnya diperhatikan model penyebaran penyakit berikut (2.9.1) dengan Sistem (2.9.1) dapat ditulis menjadi bentuk. (2.9.2) dengan ( ) dan ( ). Matriks Jacobian dari dan hasil linearisasi di sekitar titik ekuilibrium bebas penyakit pada sistem (2.9.2) adalah ( ( )) * + dan ( ) [ ] (2.9.3) dengan dan merupakan matriks yang didefinisikan sebagai berikut ( ( )*, ( ( )*. Lebih lanjut entri matriks bernilai non-negatif dan adalah M-matriks non-singular, kemudian matriks dicari inversnya sehingga diperoleh yang merupakan matriks non-negatif. Terakhir, perkalian dari matriks dengan matriks 40
33 akan diperoleh. Bentuk merupakan matriks generasi berikutnya untuk sistem (2.9.2). Menurut Driessche dan Watmough (2002), radius spektral dari matriks generasi berikutnya merupakan bilangan reproduksi dasar untuk sistem (2.9.2) pada titik ekuilibrium bebas penyakit sehingga diperoleh Selanjutnya, diberikan teorema tentang kestabilan. Teorema (Diessche & Watmough, 2002: 33) Diberikan merupakan titik ekuilibrium bebas penyakit dari sistem persamaan, maka titik ekuilibrium bebas penyakit stabil asimtotik lokal jika dan tidak stabil jika. Selanjutnya, diberikan lemma sebagai syarat upaya titik ekuilibrium stabil lokal. Lemma (Brauer & Castillo-Chaves, 2011) Diberikan matriks nonnegatif dan M-matriks non-singular, bilangan reproduksi dasar jika dan hanya jika semua nilai eigen dari matriks mempunyai bagian real negatif. Berikut akan diberikan contoh dalam menentukan bilangan reproduksi dasar pada suatu sistem persamaan nonlinear. Contoh Berikut diberikan contoh model matematika dari penyebaran penyakit. Populasi terdiri dari empat kelas yaitu Susceptible (S) yaitu kelas yang rentan dengan penyakit, exposed (E) yaitu kelas infeksi tapi tidak menular, infection (I) yaitu kelas yang terinfeksi dan menular, dan remove (R) yaitu kelas yang sembuh 41
34 dari penyakit. Model matematika penyebaran penyakit sebagai berikut (2.9.4) Pada sistem (2.9.4) akan dicari bilangan reproduksi dasar dengan terlebih dahulu menentukan transfer infeksi baru, yaitu kelas E dan kelas I sehingga didefinisikan matriks merupakan matriks infeksi baru pada populasi. Kemudian didefinisikan matriks perpindahan individu dari kelas yang satu ke kelas yang lain dalam hal ini disimbolkan dengan. Dari definisi matriks di atas maka dapat disusun matriks dan sebagai berikut (, dan (,. diperoleh Selanjutnya, entri matriks dan dicari turunan parsialnya sehingga dan. Lebih lanjut matriks dicari inversnya sehingga diperoleh (, Perkalian dari matriks dengan matriks akan diperoleh 42
35 (, ( + Matriks merupakan matriks generasi berikutnya dan mempunyai satu nilai eigen yaitu sehingga bilangan reproduksi dasar dari sistem (2.9.4) adalah 43
BAB II LANDASAN TEORI. eigen dan vektor eigen, persamaan diferensial, sistem persamaan diferensial, titik
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini, akan dijelaskan landasan teori yang akan digunakan dalam bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung dan memperkuat tujuan penelitian. Landasan teori yang dimaksud
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang landasan teori yang digunakan pada bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi yang diuraikan berupa definisi-definisi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan mengenai landasan teori yang akan digunakan pada bab pembahasan. Materi-materi yang akan dibahas yaitu pemodelan matematika, teorema Taylor, nilai eigen,
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. digunakan pada bab pembahasan. Teori-teori ini digunakan sebagai bahan acuan
BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan mengenai landasan teori yang akan digunakan pada bab pembahasan. Teori-teori ini digunakan sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori-teori yang digunakan sebagai acuan dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta teorema-teorema
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. ibu kepada anaknya melalui plasenta pada saat usia kandungan 1 2 bulan di
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Maternal antibody merupakan kekebalan tubuh pasif yang ditransfer oleh ibu kepada anaknya melalui plasenta pada saat usia kandungan 1 2 bulan di akhir masa kehamilan.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini, akan diuraikan definisi-definisi dan teorema-teorema yang
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini, akan diuraikan definisi-definisi dan teorema-teorema yang akan digunakan sebagi landasan pembahasan untuk bab III. Materi yang akan diuraikan antara lain persamaan diferensial,
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan
BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai nilai eigen dan vektor eigen, sistem dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan sistem dinamik, kriteria Routh-Hurwitz,
Lebih terperinciBAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. ekuilibrium bebas penyakit beserta analisis kestabilannya. Selanjutnya dilakukan
BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai model matematika penyakit campak dengan pengaruh vaksinasi, diantaranya formulasi model penyakit campak, titik ekuilibrium bebas penyakit
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan diferensial Persamaan diferensial merupakan persamaan yang melibatkan turunanturunan dari fungsi yang tidak diketahui (Waluya, 2006). Contoh 2.1 : Diberikan persamaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Pada Bab I Pendahuluan ini dijelaskan mengenai latar belakang yang mendasari penelitian yang kemudian dirumuskan dalam rumusan masalah. Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah
Lebih terperinciANALISIS STABILITAS SISTEM DINAMIK UNTUK MODEL MATEMATIKA EPIDEMIOLOGI TIPE-SIR (SUSCEPTIBLES, INFECTION, RECOVER)
Jurnal Euclid, Vol.4, No.1, pp.646 ANALISIS STABILITAS SISTEM DINAMIK UNTUK MODEL MATEMATIKA EPIDEMIOLOGI TIPE-SIR (SUSCEPTIBLES, INFECTION, RECOVER) Herri Sulaiman Program Studi Pendidikan Matematika
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Ebola. Setelah model terbentuk, akan dilanjutkan dengan analisa bifurkasi pada
BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini akan dibentuk model matematika dari penyebaran penyakit virus Ebola. Setelah model terbentuk, akan dilanjutkan dengan analisa bifurkasi pada parameter laju transmisi. A.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan diferensial Persamaan diferensial adalah suatu persamaan yang di dalamnya terdapat turunan-turunan. Jika terdapat variabel bebas tunggal, turunannya merupakan
Lebih terperinciPEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN HIV-AIDS
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 2 (2015), hal 101 110 PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN MODEL PADA PENYEBARAN HIV-AIDS Dwi Haryanto, Nilamsari Kusumastuti,
Lebih terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teori Pendukung II.1 Sistem Autonomous Tinjau sistem persamaan differensial berikut, = dy = f(x, y), g(x, y), (2.1) dengan asumsi f dan g adalah fungsi kontinu yang mempunyai turunan yang kontinu
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. representasi pemodelan matematika disebut sebagai model matematika. Interpretasi Solusi. Bandingkan Data
A. Model Matematika BAB II KAJIAN TEORI Pemodelan matematika adalah proses representasi dan penjelasan dari permasalahan dunia real yang dinyatakan dalam pernyataan matematika (Widowati dan Sutimin, 2007:
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Tuberkulosis adalah penyakit yang penularannya langsung dari penderita TB yang terinfeksi oleh strain TB yaitu Microbacterium tuberculosis. Menurut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Influenza atau lebih dikenal dengan flu, merupakan salah satu penyakit yang menyerang pernafasan manusia. Penyakit ini disebabkan oleh virus influenza yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai latar belakang yang mendasari penelitian yang kemudian dirumuskan dalam rumusan masalah. Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah yang telah
Lebih terperinciMODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI
MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI Mohammmad Soleh 1, Siti Rahma 2 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl HR Soebrantas No 155 KM 15 Simpang Baru Panam Pekanbaru muhammadsoleh@uin-suskaacid
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Definisi 2 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Taklinear)
3 II. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Biasa Definisi 1 (Sistem Persamaan Diferensial Biasa Linear) Misalkan suatu sistem persamaan diferensial biasa dinyatakan sebagai = + ; =, R (1) dengan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sekilas Mengenai Tuberkulosis 2.1.1 Pengertian dan Sejarah Tuberkulosis Tuberkulosis TB adalah penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium Tuberculosis. Bakteri
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 2.1.1 Persamaan Diferensial Persamaan diferensial adalah persamaan yang memuat variabel bebas, variabel tak bebas dan derivative-derivatif
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Alam, Universitas Lampung pada semester genap tahun akademik 2011/2012.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakuakan di Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung pada semester genap tahun
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. adalah penyakit menular karena masyarakat harus waspada terhadap penyakit
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kesehatan adalah suatu hal yang sangat penting dalam kehidupan karena jika seseorang mengalami masalah kesehatan maka aktivitas seseorang tersebut akan terganggu. Masalah
Lebih terperinciMODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI TUGAS AKHIR. Oleh : SITI RAHMA
MODEL SEIR PENYAKIT CAMPAK DENGAN VAKSINASI DAN MIGRASI TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Pada Jurusan Matematika Oleh : SITI RAHMA 18544452 FAKULTAS SAINS
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas tinjauan pustaka yang akan digunakan untuk tesis ini, yang selanjutnya akan di perlukan pada Bab 3. Tinjauan pustaka yang dibahas adalah mengenai yang mendukung
Lebih terperinciAnalisis Kestabilan Model MSEIR Penyebaran Penyakit Difteri Dengan Saturated Incidence Rate
Analisis Kestabilan Model MSEIR Penyebaran Penyakit Difteri Dengan Saturated Incidence Rate I Suryani 1 Mela_YuenitaE 2 12 Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN DAN PROSES MARKOV MODEL PENYEBARAN PENYAKIT EBOLA
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 163-172 ANALISIS KESTABILAN DAN PROSES MARKOV MODEL PENYEBARAN PENYAKIT EBOLA Auliah Arfani, Nilamsari Kusumastuti, Shantika
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN DARI SISTEM DINAMIK MODEL SEIR PADA PENYEBARAN PENYAKIT CACAR AIR (VARICELLA) DENGAN PENGARUH VAKSINASI SKRIPSI
ANALISIS KESTABILAN DARI SISTEM DINAMIK MODEL SEIR PADA PENYEBARAN PENYAKIT CACAR AIR (VARICELLA) DENGAN PENGARUH VAKSINASI SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciMODEL SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS
e-jurnal Matematika Vol 1 No 1 Agustus 2012, 52-58 MODEL SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS K QUEENA FREDLINA 1, TJOKORDA BAGUS OKA 2, I MADE EKA DWIPAYANA
Lebih terperinciPenerapan Teknik Serangga Steril Dengan Model Logistik. Dalam Pemberantasan Nyamuk Aedes Aegypti. Nida Sri Utami
Penerapan Teknik Serangga Steril Dengan Model Logistik Dalam Pemberantasan Nyamuk Aedes Aegypti Nida Sri Utami Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UMS Lina Aryati Jurusan Matematika FMIPA UGM ABSTRAK
Lebih terperinciBIFURKASI PADA MODEL SUSCEPTIBLE INFECTED RECOVERED (SIR) DENGAN WAKTU TUNDA DAN LAJU PENULARAN BILINEAR SKRIPSI
BIFURKASI PADA MODEL SUSCEPTIBLE INFECTED RECOVERED (SIR) DENGAN WAKTU TUNDA DAN LAJU PENULARAN BILINEAR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN LOKAL MODEL DINAMIKA PENULARAN TUBERKULOSIS SATU STRAIN DENGAN TERAPI DAN EFEKTIVITAS CHEMOPROPHYLAXIS
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 3 (2013), hal 173 182. ANALISIS KESTABILAN LOKAL MODEL DINAMIKA PENULARAN TUBERKULOSIS SATU STRAIN DENGAN TERAPI DAN EFEKTIVITAS CHEMOPROPHYLAXIS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Bab ini memuat tentang latar belakang yang mendasari penelitian. Berdasarkan pada latar belakang tersebut, ditentukan tujuan penelitian yang ingin dicapai. Pada bab ini juga dijelaskan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Infeksi virus dengue adalah suatu insiden penyakit yang serius dalam kematian di kebanyakan negara yang beriklim tropis dan sub tropis di dunia. Virus dengue
Lebih terperinciANALISIS STABILITAS MODEL MATEMATIKA DARI PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR MELALUI TRANSPORTASI ANTAR DUA KOTA
ANALISIS STABILITAS MODEL MATEMATIKA DARI PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR MELALUI TRANSPORTASI ANTAR DUA KOTA ANALYSIS OF STABILITY OF SPREADING DISEASE MATHEMATICAL MODEL WITH TRANSPORT-RELATED INFECTION
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A Matriks 1 Pengertian Matriks Definisi 21 Matriks adalah kumpulan bilangan bilangan yang disusun secara khusus dalam bentuk baris kolom sehingga membentuk empat persegi panjang
Lebih terperinciANALISIS STABILITAS PENYEBARAN VIRUS EBOLA PADA MANUSIA
ANALISIS STABILITAS PENYEBARAN VIRUS EBOLA PADA MANUSIA Mutholafatul Alim 1), Ari Kusumastuti 2) 1) Mahasiswa Jurusan Matematika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang 1) mutholafatul@rocketmail.com
Lebih terperinciOleh Nara Riatul Kasanah Dosen Pembimbing Drs. Sri Suprapti H., M.Si
Oleh Nara Riatul Kasanah 1209100079 Dosen Pembimbing Drs. Sri Suprapti H., M.Si JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2014 PENDAHULUAN
Lebih terperinciMODEL MATEMATIKA SACR PENYEBARAN VIRUS HEPATITIS C PADA PENGGUNA NARKOBA SUNTIK SKRIPSI. memperoleh gelar Sarjana Sains
MODEL MATEMATIKA SACR PENYEBARAN VIRUS HEPATITIS C PADA PENGGUNA NARKOBA SUNTIK SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk memenuhi sebagian
Lebih terperinciModel Matematika SIV Untuk Penyebaran Virus Tungro Pada Tanaman Padi
Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika UNY 2017 Model Matematika SIV Untuk Penyebaran Virus Tungro Pada Tanaman Padi Sischa Wahyuning Tyas 1, Dwi Lestari 2 Universitas Negeri Yogyakarta 1 Universitas
Lebih terperinciAbstrak: Makalah ini bertujuan untuk mengkaji model SIR dari penyebaran
ANALISIS KESTABILAN PENYEBARAN PENYAKIT CAMPAK (MEASLES) DENGAN VAKSINASI MENGGUNAKAN MODEL ENDEMI SIR Marhendra Ali Kurniawan Fitriana Yuli S, M.Si Jurdik Matematika FMIPA UNY Abstrak: Makalah ini bertujuan
Lebih terperinciKESTABILAN TITIK TETAP MODEL PENULARAN PENYAKIT TIDAK FATAL
Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 3 Hal. 58 65 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND KESTABILAN TITIK TETAP MODEL PENULARAN PENYAKIT TIDAK FATAL AKHIRUDDIN Program Studi Matematika, Fakultas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Hama adalah organisme yang mengganggu atau merusak tanaman sehingga pertumbuhan dan perkembangannya terganggu. Secara umum, organisme tersebut adalah mikroorganisme
Lebih terperinciFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2014
JURUSAN MATEMATIKA Nurlita Wulansari (1210100045) Dosen Pembimbing: Drs. M. Setijo Winarko, M.Si Drs. Lukman Hanafi, M.Sc FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
Lebih terperinciPENYELESAIAN NUMERIK DAN ANALISA KESTABILAN PADA MODEL EPIDEMIK SEIR DENGAN PENULARAN PADA PERIODE LATEN
PENYELESAIAN NUMERIK DAN ANALISA KESTABILAN PADA MODEL EPIDEMIK SEIR DENGAN PENULARAN PADA PERIODE LATEN Oleh: Labibah Rochmatika (12 09 100 088) Dosen Pembimbing: Drs. M. Setijo Winarko M.Si Drs. Lukman
Lebih terperinciKAJIAN MODEL EPIDEMIK SIR DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA WAKTU DISKRIT. Oleh: Arisma Yuni Hardiningsih
KAJIAN MODEL EPIDEMIK SIR DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA WAKTU DISKRIT Oleh: Arisma Yuni Hardiningsih 126 1 5 Dosen Pembimbing: Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si Jurusan Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciANALISIS MODEL SEIR (SUSCEPTIBLE, EXPOSED, INFECTIOUS, RECOVERED) UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS DI KABUPATEN BOGOR
ANALII MODEL EIR (UCEPTIBLE, EXPOED, INFECTIOU, RECOVERED) UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOI DI KABUPATEN BOGOR, Rahayu Cipta Lestari Embay Rohaeti Ani Andriyati Program tudi Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciOLEH : IKHTISHOLIYAH DOSEN PEMBIMBING : Dr. subiono,m.sc
OLEH : IKHTISHOLIYAH 1207 100 702 DOSEN PEMBIMBING : Dr. subiono,m.sc JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2011 Pemodelan matematika
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al.,
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Dinamik Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al., 2002). Salah satu tujuan utama dari sistem dinamik adalah mempelajari perilaku dari
Lebih terperinciKESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI TUGAS AKHIR
KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTED, RECOVERED) PENYAKIT FATAL DENGAN MIGRASI TUGAS AKHIR Disusun sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG
Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) Volume 03, No. 3 (2014), hal 235-244 ANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIKA PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG Hidayu Sulisti, Evi Noviani, Nilamsari Kusumastuti
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Malaria adalah penyakit infeksi yang disebabkan oleh protozoa parasit
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Malaria adalah penyakit infeksi yang disebabkan oleh protozoa parasit yang merupakan golongan plasmodium yang hidup dan berkembang biak dalam sel darah merah manusia.
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. μ v. r 3. μ h μ h r 4 r 5
III PEMBAHASAN 3.1 Perumusan Model Model yang akan dibahas dalam karya ilmiah ini adalah model SIDRS (Susceptible Infected Dormant Removed Susceptible) dari penularan penyakit malaria dalam suatu populasi.
Lebih terperinciOleh : Dinita Rahmalia NRP Dosen Pembimbing : Drs. M. Setijo Winarko, M.Si.
PERMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG (MATHEMATICAL MODEL AND STABILITY ANALYSIS THE SPREAD OF AVIAN INFLUENZA) Oleh : Dinita Rahmalia NRP 1206100011 Dosen Pembimbing
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini dibahas mengenai tinjauan pustaka yang digunakan dalam penelitian ini, khususnya yang diperlukan dalam Bab 3. Teori yang dibahas adalah teori yang mendukung pembentukan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Model matematika merupakan sekumpulan persamaan atau pertidaksamaan yang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Model matematika merupakan sekumpulan persamaan atau pertidaksamaan yang mengungkap perilaku suatu permasalahan yang nyata. Model matematika dibuat berdasarkan asumsi-asumsi.
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR
ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR Oleh: Drs. M. Setijo Winarko, M.Si Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha, M.Si Subchan, Ph.D Drs. Kamiran, M.Si Noveria
Lebih terperinciPLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
MODEL SIR PENYEBARAN PENYAKIT LEPTOSPIROSIS Skripsi Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Pendidikan Program Studi Pendidikan Matematika Oleh: Symphorianus Faming Patrianto
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Tuberkulosis merupakan salah satu penyakit yang telah lama dikenal dan sampai saat ini masih menjadi penyebab utama kematian di dunia. Prevalensi tuberkulosis
Lebih terperinciAPLIKASI METODE MATRIKS GENERASI DALAM MENENTUKAN NILAI MATEMATIKA PENYEBARAN VIRUS HIV/AIDS. 10 Makassar, kode Pos 90245
APLIKASI METODE MATRIKS GENERASI DALAM MENENTUKAN NILAI MATEMATIKA PENYEBARAN VIRUS HIV/AIDS MODEL Septiangga Van Nyek Perdana Putra 1), Kasbawati 2), Syamsuddin Toaha 3) 1) Mahasiswa Jurusan Matematika,
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL MATEMATIKA MSIR PADA PENCEGAHAN PENYEBARAN PENYAKIT HEPATITIS B DENGAN PEMBERIAN VAKSINASI SKRIPSI
ANALISIS KESTABILAN MODEL MATEMATIKA MSIR PADA PENCEGAHAN PENYEBARAN PENYAKIT HEPATITIS B DENGAN PEMBERIAN VAKSINASI SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri
Lebih terperinciPEMODELAN MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT VIRUS EBOLA DAN ANALISIS PENGARUH PARAMETER LAJU TRANSMISI TERHADAP PERILAKU DINAMISNYA TUGAS AKHIR SKRIPSI
PEMODELAN MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT VIRUS EBOLA DAN ANALISIS PENGARUH PARAMETER LAJU TRANSMISI TERHADAP PERILAKU DINAMISNYA TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Semakin berkembangnya ilmu pengetahuan dan ilmu pengobatan tidak menjamin manusia akan bebas dari penyakit. Hal ini disebabkan karena penyakit dan virus juga
Lebih terperinciKestabilan Titik Ekuilibrium Model SIS dengan Pertumbuhan Logistik dan Migrasi
Kestabilan Titik Ekuilibrium Model SIS dengan Pertumbuhan Logistik Migrasi Mohammad soleh 1, Parubahan Siregar 2 1,2 Jurusan Matematika Fakultas Sains Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim
Lebih terperinciKAJIAN PERILAKU MODEL MATEMATIKA PENULARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS
Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 2 Hal. 26 32 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND KAJIAN PERILAKU MODEL MATEMATIKA PENULARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS FAIZAL HAFIZ FADILAH, ZULAKMAL Program
Lebih terperinciAnalisis Kestabilan Pada Model Transmisi Virus Hepatitis B yang Dipengaruhi Oleh Migrasi
Analisis Kestabilan Pada Model Transmisi Virus Hepatitis B yang Dipengaruhi Oleh Migrasi 1 Firdha Dwishafarina Zainal, Setijo Winarko, dan Lukman Hanafi Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi
Lebih terperinciKESTABILAN DAN BIFURKASI MODEL EPIDEMIK SEIR DENGAN LAJU KESEMBUHAN TIPE JENUH. Oleh: Khoiril Hidayati ( )
KESTABILAN DAN BIFURKASI MODEL EPIDEMIK SEIR DENGAN LAJU KESEMBUHAN TIPE JENUH Oleh: Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2013 Latar
Lebih terperinciProsiding Seminar Hasil-Hasil PPM IPB 2015 Vol. I : ISBN :
Vol. I : 214 228 ISBN : 978-602-8853-27-9 MODEL EPIDEMIK STOKASTIK PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE DI JAWA BARAT (Stochastic Epidemic Model of Dengue Fever Spread in West Java Province) Paian
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL SEII T (SUSCEPTIBLE-EXPOSED-ILL- ILL WITH TREATMENT) PADA PENYAKIT DIABETES MELLITUS TUGAS AKHIR SKRIPSI
ANALISIS KESTABILAN MODEL SEII T (SUSCEPTIBLE-EXPOSED-ILL- ILL WITH TREATMENT) PADA PENYAKIT DIABETES MELLITUS TUGAS AKHIR SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciBab 2 Tinjauan Pustaka
Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu Penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya Stabilitas Global Model SEIR Pada Penyakit Mewabah. Penelitian ini membahas tentang pembentukan model Epidemis
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI A. Matriks 1. Pengertian Matriks Definisi II. A. 1 Matriks didefinisikan sebagai susunan segi empat siku- siku dari bilangan- bilangan yang diatur dalam baris dan kolom (Anton, 1987:22).
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)]
II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)] Suatu sistem persamaan diferensial dinyatakan sebagai berikut: A adalah matriks koefisien konstan
Lebih terperinciPengembangan Model Matematika SIRD (Susceptibles- Infected-Recovery-Deaths) Pada Penyebaran Virus Ebola
JURNAL FOURIER April 2016, Vol. 5, No. 1, 23-34 ISSN 2252-763X Pengembangan Model Matematika SIRD (Susceptibles- Infected-Recovery-Deaths) Pada Penyebaran Virus Ebola Endah Purwati dan Sugiyanto Program
Lebih terperinciMODEL SIR UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG
MODEL SIR UNTUK PENYEBARAN PENYAKIT FLU BURUNG MANSYUR A. R.1 TOAHA S.2 KHAERUDDIN3 Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Hasanuddin Jln. Perintis Kemerdekaan Km.
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIK PENYEBARAN VIRUS INFLUENZA
ANALISIS KESTABILAN MODEL DINAMIK PENYEBARAN VIRUS INFLUENZA SKRIPSI Oleh Elok Faiqotul Himmah J2A413 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 28
Lebih terperinciCreated By Aristastory.Wordpress.com BAB I PENDAHULUAN. Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teori sistem dinamik adalah bidang matematika terapan yang digunakan untuk memeriksa kelakuan sistem dinamik kompleks, biasanya dengan menggunakan persamaan diferensial
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan makhluk hidup ini banyak permasalahan yang muncul seperti diantaranya banyak penyakit menular yang mengancam kehidupan. Sangat diperlukan sistem untuk
Lebih terperinciDINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED)
DINAMIKA PERKEMBANGAN HIV/AIDS DI SULAWESI UTARA MENGGUNAKAN MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS AND RECOVERED) Amir Tjolleng 1), Hanny A. H. Komalig 1), Jantje D. Prang
Lebih terperinciKESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIS DENGAN PERTUMBUHAN LOGISTIK DAN MIGRASI TUGAS AKHIR
KESTABILAN TITIK EQUILIBRIUM MODEL SIS DENGAN PERTUMBUHAN LOGISTIK DAN MIGRASI TUGAS AKHIR Disusun sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika Oleh : PARUBAHAN
Lebih terperinciANALISIS DINAMIK MODEL EPIDEMI SIRS DENGAN MODIFIKASI TINGKAT KEJADIAN INFEKSI NONMONOTON DAN PENGOBATAN
ANALISIS DINAMIK MODEL EPIDEMI SIRS DENGAN MODIFIKASI TINGKAT KEJADIAN INFEKSI NONMONOTON DAN PENGOBATAN Suryani, Agus Suryanto, Ratno Bagus E.W Pelaksana Akademik Mata Kuliah Universitas, Universitas
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR
TUGAS AKHIR ANALISIS KESTABILAN MODEL MANGSA-PEMANGSA DENGAN MANGSA YANG TERINFEKSI DI LINGKUNGAN TERCEMAR ( S TA B I L I T Y A N A LY S I S O F A P R E D AT O R - P R E Y M O D E L W I T H I N F E C T
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. tenggorokan, batuk, dan kesulitan bernafas. Pada kasus Avian Influenza, gejala
BAB III PEMBAHASAN A. Permasalahan Nyata Flu Burung (Avian Influenza) Avian Influenza atau yang lebih dikenal dengan flu burung adalah suatu penyakit menular yang disebabkan oleh virus influenza tipe A.
Lebih terperinciANALISIS KESTABILAN BEBAS PENYAKIT MODEL EPIDEMI CVPD (CITRUS VEIN PHLOEM DEGENERATION) PADA TANAMAN JERUK DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE II
M-18 ANALISIS KESTABILAN BEBAS PENYAKIT MODEL EPIDEMI CVPD (CITRUS VEIN PHLOEM DEGENERATION) PADA TANAMAN JERUK DENGAN FUNGSI RESPON HOLLING TIPE II Tesa Nur Padilah 1), Najmudin Fauji 2) 1) Universitas
Lebih terperinciJurnal Euclid, vol.3, No.2, p.501 MODEL MATEMATIKA TERHADAP PENYEBARAN VIRUS AVIAN INFLUENZA TIPE-H5N1 PADA POPULASI MANUSIA
Jurnal Euclid, vol.3, No.2, p.501 MODEL MATEMATIKA TERHADAP PENYEBARAN VIRUS AVIAN INFLUENZA TIPE-H5N1 PADA POPULASI MANUSIA Dian Permana Putri 1, Herri Sulaiman 2 FKIP, Pendidikan Matematika, Universitas
Lebih terperinciArisma Yuni Hardiningsih. Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si. Jurusan Matematika. Surabaya
ANALISIS KESTABILAN DAN MEAN DISTRIBUSI MODEL EPIDEMIK SIR PADA WAKTU DISKRIT Arisma Yuni Hardiningsih 1206 100 050 Dosen Pembimbing : Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si Jurusan Matematika Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Linear Definisi 2.1.1 Matriks Matriks A adalah susunan persegi panjang yang terdiri dari skalar-skalar yang biasanya dinyatakan dalam bentuk berikut: [ ] Definisi 2.1.2
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh:
5 II LANDASAN TEORI 2.1 Keterkontrolan Untuk mengetahui persoalan sistem kontrol mungkin tidak ada, jika sistem yang ditinjau tidak terkontrol. Walaupun sebagian besar sistem terkontrol ada, akan tetapi
Lebih terperinciMODEL EPIDEMIK SIR UNTUK PENYAKIT YANG MENULAR SECARA HORIZONTAL DAN VERTIKAL
MODEL EPIDEMIK SIR UNTUK PENYAKIT YANG MENULAR SECARA HORIZONTAL DAN VERTIKAL ILMIYATI SARI 1, HENGKI TASMAN 2 1 Pusat Studi Komputasi Matematika, Universitas Gunadarma, ilmiyati@staff.gunadarma.ac.id
Lebih terperinciModel Matematika Penyebaran Penyakit HIV/AIDS dengan Terapi pada Populasi Terbuka
Model Matematika Penyebaran Penyakit HIV/AIDS dengan Terapi pada Populasi Terbuka M Soleh 1, D Fatmasari 2, M N Muhaijir 3 1, 2, 3 Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim
Lebih terperinciPEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENULARAN PENYAKIT GONORE
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 1 (2015), hal 47-56. PEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS STABILITAS DARI PENULARAN PENYAKIT GONORE Tri Wahyuni, Bayu Prihandono, Nilamsari
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Penyakit menular merupakan masalah kesehatan utama di hampir setiap negara, termasuk Indonesia. Beberapa penyakit dapat menyebar dalam populasi hingga menyebabkan
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas
BAB II KAJIAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan mengenai matriks (meliputi definisi matriks, operasi matriks, determinan dan invers matriks), aljabar max-plus, matriks atas aljabar max-plus, dan penyelesaian
Lebih terperinciANALISIS DAN SIMULASI MODEL MATEMATIKA PENYAKIT DEMAM DENGUE DENGAN SATU SEROTIF VIRUS DENGUE
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 03, No. 3 (2014), hal 153 162. ANALISIS DAN SIMULASI MODEL MATEMATIKA PENYAKIT DEMAM DENGUE DENGAN SATU SEROTIF VIRUS DENGUE Hendri Purwanto,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Kanker adalah penyakit yang memiliki karakteristik adanya gangguan mekanisme pengaturan multiplikasi pada organisme multiseluler sehingga tumbuh secara terus-menerus,
Lebih terperinciBAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU
BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU Sistem persamaan linear orde/ tingkat satu memiliki bentuk standard : = = = = = = = = = + + + + + + + + + + Diasumsikan koefisien = dan fungsi adalah menerus
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Beberapa teori yang dibutuhkan untuk membahas pemodelan matematika pada tugas akhir ini adalah: 2.1 Persamaan Diferansial Persamaan diferensial muncul dari masalah-masalah nyata dalam
Lebih terperinciT 23 Center Manifold Dari Sistem Persamaan Diferensial Biasa Nonlinear Yang Titik Ekuilibriumnya Mengalami Bifurkasi Contoh Kasus Untuk Bifurkasi Hopf
T 23 Center Manifold Dari Sistem Persamaan Diferensial Biasa Nonlinear Yang Titik Ekuilibriumnya Mengalami Bifurkasi Contoh Kasus Untuk Bifurkasi Hopf Rubono Setiawan Prodi Pendidikan Matematika, F.KIP
Lebih terperinci