(A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METODE OHIO PADA PRODUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "(A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METODE OHIO PADA PRODUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN"

Transkripsi

1 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 (A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METDE HI PADA PRDUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN Puput Eka Fitriyai, Lieda Noviyati, Acmad Zabar Sole Jurusa Statistika, Uiversitas Padjadjara, Badug puputeka_pap@yaoo.com, Liedayt@yaoo.com, a_zabar_s@yaoo.com ABSTRAK Sala satu daya tarik asurasi adala besarya mafaat yag aka diterima da jeis proteksi yag diberika sebagai betuk perliduga teradap pemegag polis saat terjadi suatu peristiwa yag megadug risiko. Peawara produk yag meggabugka asurasi jiwa da beasiswa mejadi topik utama dalam peelitia ii sebagai betuk perliduga orag tua teradap keberlajuta pedidika aak baik saat mereka idup ataupu sala satuya meiggal duia. Asurasi jiwa dalam peelitia ii aka memproteksi tertaggug (orag tua) da juga peerima mafaat (aak) dari beberapa risiko yag terjadi pada keduaya. Dega demikia model asurasi jiwa yag diguaka adala Multiple Life Fuctio berdasarka Multiple Decremet. Selajutya, proteksi pedidika berupa taapa daa masuk sekola (SD, SMP, SMU, da PT) da Nilai tuai yag diberika secara lumpsum atau auitas saat masa asurasi berakir. Berdasarka lama proteksi produk gabuga asurasi jiwa da pedidika yaki 8 tau (saat peerima mafaat masuk PT) da tambaa biaya pada premi yag dibayarka tertaggug, maka cadaga asurasi diitug melalui metode io. Hasil simulasi, meyimpulka bawa tiga tau pertama pembayara premi megasilka ilai cadaga taua yag lebi kecil daripada cadaga premi bersi taua tapa biaya. Kata Kuci: Multiple Life Fuctio, Multiple Decremet, Cadaga disesuaika, Metode io. 52

2 I. PENDAHULUAN Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Asurasi Beasiswa adala sala satu produk asurasi berjagka tau yag meggabugka asurasi jiwa dega asurasi pedidika. Produk ii memberika dua mafaat kepada pemegag polis yaki () proteksi kematia selama masa asurasi bagi tertaggug da peerima mafaat, serta (2) proteksi pedidika berupa taapa daa masuk sekola da ilai tuai pada akir masa asurasi yag diberika pada peerima mafaat. Proteksi kematia aka didasarka pada Multiple Decremet sebagai berikut () jika tertaggug atau peerima mafaat meiggal buka karea kecelakaa selama masa asurasi maka ali waris aka meerima mafaat asurasi sebesar % Uag Pertagguga, (2) jika tertaggug meiggal terlebi dulu pada masa asurasi karea kecelakaa maka ali waris aka medapat mafaat sebesar 2% Uag Pertagguga, serta (3) jika tertaggug megalami cacat total karea kecelakaa pada masa asurasi maka ali waris aka meerima mafaat 5% Uag Pertagguga. Pada proses selajutya, besarabesara aktuaria utuk proteksi jiwa diitug dega Multiple Life Fuctio karea melibatka dua orag sekaligus yaki tertaggug (orag tua) da peerima mafaat (aak). Proteksi pedidika diberika secara berkala dega taapa sebagai berikut () % Uag Pertagguga saat aak masuk SD, 2% Uag Pertagguga saat aak masuk SMP, 3% Uag Pertagguga saat aak masuk SMA, da 5% Uag Pertagguga saat aak masuk PT. Disampig itu diakir masa asurasi, peerima mafaat aka medapatka sejumla ilai tuai yaki % Uag Pertagguga yag dibayarka secara lumpsum atau auitas. Perituga besara-besara aktuaria dalam peelitia ii aka memasukka biayabiaya yag tela da aka dikeluarka ole perusaaa seperti komisi age, biaya pembuata polis, dll. Pada awal tau polis, biaya yag dikeluarka perusaaa sagat bayak seigga ilaiya aka lebi besar dibadigka dega biaya yag dikeluarka pada tau-tau berikutya. Biaya yag dilibatka dalam peelitia ii dikeluarka utuk membayar komisi kepada age asurasi selama tiga tau pertama pembayara premi. Dega demikia, perituga cadaga asurasi Modifikasi utuk produk Beasiswa ii arus memperitugka biaya dalam peetapa besara premi taua yag arus dibayarka pemegag polis. Rumusa ii selajutya diamaka cadaga asurasi disesuaika (modified reserve). Besarya ilai cadaga asurasi disesuaika dalam peelitia ii diitug melalui metode io. 53

3 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 utput yag diarapka dalam peelitia ii adala besara-besara aktuaria yag meawarka iovasi pada produk asurasi beasiswa yag memberika mafaat proteksi kepada tertaggug da peerima mafaat dega memasukka usur biaya yag dikeluarka perusaaa dalam peetua premi taua. II. BESARAN-BESARAN AKTUARIA 2.. Simbol-simbol Aktuaria Notasi X Y i δ m γ γ 2 γ 3 b k + Keteraga Variabel acak seseorag yag berusia x tau sebagai tertaggug da sebagai orag pertama yag medapat proteksi kematia. Variabel acak seseorag yag berusia y tau sebagai peerima mafaat taapa daa masuk sekola da beasiswa sekaligus sebagai orag kedua yag medapat proteksi kematia. rate of iterest (tigkat buga efektif yag berlaku) laju perubaa suku buga teradap satua waktu terkecil (force of iterest) Waktu saat perituga cadaga Periode pembayara premi dega biaya (waktu diperitugka biaya) Jagka waktu asurasi Persetasi komisi age utuk tau pertama Persetasi komisi age utuk tau kedua Persetasi komisi age utuk tau ketiga Besarya pertagguga yag dibayarka perusaaa asurasi pada akir tau terjadi risiko k v + Nilai tuai diskrit(preset value) pada saat k+ Premi bersi dega biaya utuk tau pertama berdasarka cadaga io Premi bersi dega biaya utuk tau kedua berdasarka cadaga io Premi bersi dega biaya utuk tau ketiga berdasarka cadaga 2 io Premi bersi sekaligus dega biaya berdasarka cadaga io sekaligus Premi bersi taua dega biaya utuk tiga tau pertama taua berdasarka cadaga io UP Uag pertagugga adala jumla uag asurasi yag ditetapka pada awal megikuti asurasi sebagai acua dalam megitug besara aktuaria yag diigika. 54

4 PTB Premi Tuggal Bersi(Premi tuggal etto) Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 PTB Premi tuggal bersi yag dibebaka kepada tertaggug utuk pedidika proteksi pedidika meliputi taapa daa masuk sekola da beasiswa selama PT. PTB Premi tuggal bersi yag merupaka pejumlaa dari premi tuggal total bersi proteksi jiwa da proteksi pedidika t p xy t q xy q x + k, y + k a& A xy; A τ ( ) x y: P ( A ) V A V A xy : xy : Peluag orag yag berusia x tau da y tau masi aka idup kedua-duaya dalam t tau yag aka datag Peluag seseorag yag lebi dulu meiggal karea semua sebab dari sepasag tertaggug yag berumur x tau da y tau dalam t tau yag aka datag Peluag seseorag yag lebi dulu meiggal dari sepasag tertaggug yag berusia x+k tau da y+k tau dalam tau kemudia Auitas idup berjagka tau utuk tertaggug yag berusia x da y tau Premi tuggal bersi asurasi jiwa berjagka tau betuk kotiu utuk sepasag tertaggug yag berumur x tau da y tau Premi tuggal bersi asurasi jiwa berjagka tau berpasaga jika tertaggug yag berusia x meiggal lebi dulu dalam tau dega peyebab kematia tertetu ( τ ). Premi taua bersi asurasi jiwa berjagka tau berpasaga betuk kotiu yag dibayarka setiap awal periode utuk tertaggug berusia x da peerima mafaat berusia y tau Cadaga beefit asurasi jiwa berjagka tau berpasaga kotiu dega premi dibayarka tiap awal tau utuk setiap satua waktu Cadaga io asurasi jiwa berjagka tau berpasaga kotiu dega premi dibayarka tiap awal tau utuk setiap satua waktu 55

5 2.2 Premi Tuggal Bersi utuk Proteksi Jiwa Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Besarya premi tuggal bersi yag arus dibayarka ole idividu pertama yag berusia x tau (orag tua) da idividu kedua yag berusia y tau (aak) pada saat pertama kali ikut asurasi kepada perusaaa asurasi adala:. Jika tertaggug atau peerima mafaat meiggal buka karea kecelakaa Jika sala satu tertaggug meiggal duia maka beefit aka dibayarka sebesar % JUA atau UP sekaligus pada akir tau tertaggug meiggal duia, atau dapat diyataka sebagai berikut: b + k xy %JUA, utuk k,, 2,...,, utuk k, +,... (2.) meyataka akir masa asurasi. Dapat dirumuska fugsi preset value beefitya adala : Z %JUA. v k xy+, utuk k,, 2,...,, utuk k, +,... (2.2) karea K merupaka variabel acak, maka premi tuggal bersiya adala: ( ) kxy+ ( ) k xy k x+ k, y+ k A E Z % JUA v p q....(2.3) Persamaa (2.3) simbol premi tuggal bersiya diberi agka satu karea merupaka premi tuggal bersi dega peyebab kematia yag pertama yaitu meiggal buka karea kecelakaa. 2. Jika tertaggug meiggal karea kecelakaa Jika tertaggug meiggal duia atau dapat dikataka uruta meiggal diperatika maka beefit aka dibayarka sebesar 2% JUA sekaligus pada akir tau tertaggug meiggal duia, atau dapat diyataka sebagai berikut: b + k xy 2%JUA, utuk k,, 2,..., (2.4), utuk k, +,... fugsi preset value beefitya adala : ( ) Z 2 2%JUA. v k xy+, utuk k,, 2,...,, utuk k, +,... (2.5) karea K merupaka variabel acak, maka premi tuggal bersiya adala: (2) k+ (2) ( 2) k xy x y: k x+ k, y+ k A E Z 2%JUA v. p. q....(2.6) 56

6 Persamaa (2.6) simbol premi tuggal bersiya Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 diberi agka dua karea merupaka premi tuggal bersi dega peyebab kematia yag kedua yaitu meiggal karea kecelakaa. 3. Jika tertaggug megalami cacat total akibat kecelakaa Jika tertaggug megalami cacat total akibat kecelakaa dapat dikataka uruta meiggal diperatika dalam kasus ii beefit aya aka diberika jika tertaggug meiggal pada saat masa asurasi, atau dapat diyataka sebagai berikut: b + k xy 5% JUA fugsi preset value beefitya adala :, utuk k,, 2,...,, utuk k, +,... (2.7) Z 3 5% JUA. v k xy +, utuk k,, 2,...,, utuk k, +,... (2.8) karea K merupaka variabel acak, maka premi tuggal bersiya adala: (3) kxy+ (3) ( 3) k x y x y: k x+ k, y+ k A E Z 5% JUA v p q....(2.9) Persamaa (2.9) simbol premi tuggal bersiya diberi agka tiga karea merupaka premi tuggal bersi dega peyebab kematia yag ketiga yaitu meiggal buka karea kecelakaa. Dari Persamaa (2.3), (2.6) da (2.9) maka dapat dituliska perumusa premi tuggal bersi keselurua sebagai berikut: A A + A + A. (2.) () (2) (3) x y: x y: Persamaa (2.) tepat diguaka jika beefit diberika pada akir tau meiggal sala satu atara tertaggug atau peerima mafaat (asurasi diskrit). Pada modifikasi produk Beasiswa beefit diberika tepat sesaat setela sala satu atara tertaggug atau peerima mafaat meiggal (asurasi kotiu), utuk itu perlu meruba premi tuggal bersiya dari betuk diskrit mejadi betuk kotiu dega megguaka asumsi UDD (Uiform Distributio of Deat). Berdasarka asumsi UDD maka diperole perumusa premi tuggal bersiya mejadi : i A A (2.) δ xy : 57

7 2.3 Premi Tuggal Bersi utuk Proteksi Pedidika Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Waktu pemberia taapa beasiswa pada aak adala pada saat aak memasuki jejag pedidika SD diasumsika aak berusia 6 tau (-2), SMP saat aak berusia 2 tau (-6), SMA saat aak berusia 5 tau (-3) da pergurua tiggi saat aak berusia 8 tau (), selai itu juga diberika beasiswa berkala bulaa selama 5 tau selama kulia atau dapat juga dibayarka sekaligus pada akir masa pembayara premi sebesar % JUA. Perituga beefitya adala sebagai berikut : b 2 % JUA b 6 2% JUA bk+ b 3 3% JUA, b 5% JUA b.2 % JUA (2.2) Pada akir masa asurasi diberika taapa daa masuk PT sebesar 5%JUA da beasiswa sebesar % JUA. Utuk itu maka pada Persamaa (2.2) terdapat dua mafaat pada akir masa asurasi yaitu taapa daa masuk disimbolka dega b da beasiswa disimbolka b.2. Premi tuggal bersi utuk proteksi kelagsuga jejag pedidika dari beefit di atas adala sebagai berikut : PTB b v b v b v b v b v (2.3) pedidika Premi Tuggal Bersi utuk Asurasi Beasiswa Berdasarka Persamaa (2.) da (2.3) yag tela diperole maka premi tuggal bersi secara keselurua produk Beasiswa adala sebagai berikut: PTB A + PTB (2.4) Total xy : pedidika Dari perumusa premi tuggal bersi yag diperole, dapat dirumuska pula premi tauaya. Dalam meetuka premi taua maka perlu diketaui bagaimaa ketetua cicila premiya selama masa asurasi agar dapat diitug auitasya. Produk JS. Prestasi Modifikasi memperatika Multiple Life Fuctio seigga pembayara premi aka bereti jika sala satu diatara tertaggug atau peerima mafaat meiggal pada masa asurasi da ketetua lai adala saat meerima taapa maka tidak dikeaka premi (bebas premi). Dari pejelasa di atas maka dapat diperole perituga auitasya adala sebagai berikut: 58

8 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 k a& v.. k pxy...(2.5) k, k 2, 6, 3, Premi bersi taua Beasiswa diitug dega megguaka rumus: PTB total P(A ). xy : & ( axy : )...(2.6) 2.4. Perituga Cadaga io Pada Produk Beasiswa Peetua cadaga disesuaika melalui metode io memiliki karakteristik kusus yaitu masa pembayara premi kurag dari 2 tau. Dalam metode io, terdapat beberapa ilai premi bersi sesuai dega karakteristik produk yag tela dijelaska pada bagia pedaulua yaki : premi bersi dega biaya utuk tau pertama : premi bersi dega biaya utuk tau kedua 2 premi bersi dega biaya utuk tau ketiga P( A ) premi bersi utuk tau ke m sampai dega akir masa xy : : asurasi Premi bersi dega biaya merupaka pejumlaa dari premi bersi taua dega biaya. Utuk itu maka dapat dirumuska kodisi tersebut sebagai berikut: P( A ) + P( A ). γ (2.7) Dari Persamaa (2.7) maka diperole perumusa premi tiap tau dega biaya adala sebagai berikut : Premi bersi dega biaya tau pertama adala : ( γ ) P( A ) +,... (2.8) Premi bersi dega biaya tau kedua adala : ( γ ) P( A ) +,... (2.9) 2 Premi bersi dega biaya tau ketiga adala : ( γ ) P( A ) +,... (2.2) 2 3 Premi dega biaya juga aka dibuat tetap slama tiga tau meskipu biaya komisi age tiap tau berbeda. Utuk itu perlu diitug premi dega biaya sekaligus utuk tiga tau seigga dapat diperole premi taua dega biaya. 59

9 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 m sekaligus v. (2.2) Premi taua dega biaya diitug megguaka rumus : taua a& sekaligus m sekaligus m xy v pxy (2.22) Berdasarka perumusa premi di atas, perituga cadaga yag disesuaika dega megguaka metode io didefiisika sebagai berikut : V ( A ) V ( A ) A. a&, utuk,,..., m x+, y+ : x+, y+ : V ( A ) A P( A ). a&, utuk m, m+,..., x+, y+ : x+, y+ : (2.23) III. HASIL DAN PEMBAHASAN Aplikasi besara-besara aktuaria dari produk Asurasi Beasiswa dega melibatka biaya aka diulas pada bagia ii. Beberapa asumsi yag diguaka dalam simulasi adala () peluag meiggal didasarka pada Tabel Mortalita CS 98, (2) tigkat suku buga yag diguaka adala; i 7%, (3) masa asurasi maksimal adala 8 tau meyesuaika dega usia peerima mafaatya yaitu 8-y, (4) usia idividu pertama (orag tua); x 32 tau da usia idividu kedua (aak); y dari sampai 4 tau, (5) Jumla Uag asurasi yag aka diberika sebagai mafaat asurasi adala sebesar Rp..,, (6) biaya komisi age dibebaka pada 3 tau pertama pembayara premi. Utuk mempermuda maka perituga dilkuka aya utuk usia tertaggug 32 tau da usia peerima mafaat 3 tau utuk usia peerima mafaat laiya aya ditampilka asilya saja dalam betuk tabel. 6

10 3. Premi Tuggal Bersi utuk Proteksi Jiwa da Pedidika Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Perituga premi tuggal bersi produk Beasiswa berpasaga modifikasi betuk diskrit utuk ilustrasi yag tela disebutka sebelumya adala sebagai berikut : c. Jika tertaggug atau peerima mafaat meiggal buka karea kecelakaa dalam masa asurasi, maka premi tuggal bersiya adala Rp ,47. d. Jika tertaggug meiggal terlebi dulu karea sebab kecelakaa dalam masa asurasi, maka premi tuggal bersiya adala Rp ,5. e. Jika tertaggug megalami cacat total karea sebab kecelakaa dalam masa asurasi, maka premi tuggal bersiya adala Rp. 3.47,63. Dega demikia, premi tuggal bersi asurasi Beasiswa berpasaga modifikasi utuk proteksi kematia betuk diskrit adala pejumlaa ketiga premi tuggal bersi di atas yaki Rp ,5. Pada produk Beasiswa berpasaga modifikasi beefit diberika tepat pada saat sala satu dari tertaggug meiggal duia. le karea itu, perlu meguba asurasi Beasiswa berpasaga modifikasi betuk diskrit mejadi asurasi jiwa Beasiswa berpasaga modifikasi betuk kotiu. Dega megguaka asumsi UDD, maka besar premi tuggal bersi utuk asurasi Beasiswa berpasaga modifikasi betuk kotiu Rp ,. Premi tuggal bersi utuk proteksi pedidika adala Rp ,53. Produk Beasiswa berpasaga modifikasi adala suatu produk yag memberika mafaat proteksi kematia da proteksi pedidika seigga utuk medapat iali premi bersi sekaligus merupaka pejumlaa dari premi bersi proteksi kematia da proteksi pedidika. Premi tuggal bersi sekaligusya adala Rp ,72. Biasaya tertaggug aka berkeberata utuk membayar premi satu kali diawal tau secara sekaligus, ole karea itu perlu diitug besarya premi taua seigga tertaggug mejadi lebi riga dalam pembayara premiya tetapi tetap aka medapatka beefit yag sama. 6

11 3.2 Premi Taua Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Besar auitas berpasaga betuk diskrit due adala sebagai berikut: 32.3:5 4 k a&& v. p. k, k 3,9, ( v p32,3) ( v p32,3)... ( v 4 p32,3) +, ,3675 7,825 k Besarya premi taua adala sebagai berikut: A P A 32,3:5 a&& 32,3:5 32,3: ,825 Rp ,53 Dega demikia, mafaat proteksi kematia da proteksi pedidika diperole apabila pemegag polis membayar premi tapa biaya sebesar Rp ,72 yag dibayarka sekaligus di awal kotrak asurasi atau sebesar Rp ,53 yag pembayaraya dilakuka 2 kali secara kotiu di awal tau. 3.3 Cadaga Seperti yag tela dijelaska pada bagia pedaulua bawa perituga melibatka biaya komisi age selama tiga tau pertama maka utuk tiga tau pertama perituga premi taua da cadaga aka disesuaika dega biaya. Besar komisi age tiap tau yag arus dibayarka ole perusaaa adala : Tabel 3. Komisi Age Produk Beasiswa Berpasaga Modifikasi Berdasarka Usia Tertaggug da Peerima Mafaat 32 Tau da 3 Tau Tau Besarya Komisi Age per tau (Rp.) , , ,76 Total ,48 Besar premi bersi tapa biaya da premi bersi dega biaya selama tiga tau pertama masa asurasi yag dibayarka di awal tau dapat diliat pada tabel di bawa ii : 62

12 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Tabel 3.2 Premi Bersi Taua Produk Beasiswa Berpasaga Modifikasi Selama Tiga Tau Pertama Masa Asurasi Tau ke- Premi Bersi Taua Tapa Biaya (Rp.) Premi Bersi Taua dega Biaya (Rp.) Berdasarka tabel 3.2 di atas diketaui bawa besar premi bersi taua dega biaya tau pertama adala Rp..7.82, premi bersi taua dega biaya tau kedua Rp da ketiga adala Rp Besar premi bersi dega biaya pada tau pertama adala yag terbesar jika dibadigka tau kedua da ketiga karea sesuai dega biaya komisi age yag dikeluarka perusaaa palig besar adala utuk tau pertama. Sedagka premi bersi taua tapa biaya lebi besar dari premi bersi taua dega biaya utuk tau pertama da lebi kecil dari besar pemi bersi taua dega biaya utuk tau kedua da ketiga. Jika diitug premi bersi taua dega biaya yag tetap selama tiga tau pertama maka ilaiya adala sebesar Rp ,. Dega cara yag sama maka aka diperole asil perituga premi utuk usia peerima mafaat dari sampai 4 tau seperti yag ditampilka pada Tabel 3.3 Usia peerima Mafaat (y tau) Tabel 3.3 Premi Bersi Taua dega Biaya da Premi Bersi Taua Tapa Biaya Masa Asurasi ( tau) Premi Bersi Taua Tapa Biaya (Rp.) Premi Bersi Taua dega Biaya (Rp.) Selajutya aka diperituga cadaga utuk tiga tau pertama disesuaika dega biaya megguaka cadaga io da setela tau ketiga aka diitug berdasarka perituga cadaga premi bersi taua karea suda tidak dilibatka biaya. Hasilya dapat diliat pada Tabel

13 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 Tau ke- Tabel 3.4 Besar Cadaga Premi Asurasi pada Produk Beasiswa Berpasaga Modifikasi Cadaga JS. Prestasi Modifikasi Berdasarka Masa Asurasi da Usia Peerima mafaat (satua Rp) y y y2 y3 y Berdasarka Tabel 3.3 diketaui bawa semaki lama masa asurasiya maka arga premiya aka semaki tiggi. Sedagka premi bersi taua dega biaya utuk tiga tau pertama lebi tiggi jika dibadigka premi bersi taua tapa biaya. Sedagka Tabel 3.4 di atas memberi asil bawa besar cadaga Beasiswa Berpasaga Modifikasi selama tiga tau pertama dega megguaka metode io berilai egatif. Hasil tersebut bisa dikataka bawa perusaaa masi belum mampu meyiapka daa sebagai cadaga sampai akir tau kedua seigga perusaaa baru aka mampu meerima klaim asaba setela masuk tau ketiga. 64

14 Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 IV. KESIMPULAN 3. Masa pembayara premi produk Beasiswa berpasaga modifikasi adala kurag dari 2 tau da ada usur biaya yag diperitugka yaitu biaya komi age seigga peetua besarya cadaga disesuaika diguaka metode io. Perituga ii aka megasilka besara cadaga yag lebi kecil dibadigka dega besarya cadaga premi taua. 4. Besar premi bersi taua dega biaya utuk tau pertama adala terbesar karea biaya yag dikeluarka utuk tau pertama juga yag terbesar. Sedagka besar premi taua tapa biaya lebi kecil dari besar premi bersi taua dega biaya tetap selama tiga tau. DAFTAR PUSTAKA Bowers, N.L., Gerber, H.U., Hickma, J.C., Joes, D.A., da Nesbitt, C.J Actuarial Matematics, 2 d Ed. Te Society of Actuaries. Futami, Takasi Matematika Asurasi Jiwa Bagia I. rietal Life Isurace Cultural Developmet Cetre, Ic. Tokyo, Japa. Futami, Takasi Matematika Asurasi Jiwa Bagia II. rietal Life Isurace Cultural Developmet Cetre, Ic. Tokyo, Japa. Larso, Robert E., Gaumitz, Erwi A Life Isurace Matematics. New York. Jo Wiley & Sos, Ic. Lodo. 65

(A.4) PENENTUAN CADANGAN DISESUAIKAN MELALUI METODE ILLINOIS PADA PRODUK ASURANSI DWIGUNA BERPASANGAN

(A.4) PENENTUAN CADANGAN DISESUAIKAN MELALUI METODE ILLINOIS PADA PRODUK ASURANSI DWIGUNA BERPASANGAN Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 (A.4) PENENTUAN CADANGAN DSESUAKAN MELALU METODE LLNOS PADA PRODUK ASURANS DWGUNA BERPASANGAN Suhartii, Lieda Noviyati, Achmad Zabar

Lebih terperinci

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE

ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE 2 ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE Sri Purwati 1, Johaes Kho 2, Aziskha 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika FMIPA Uiversitas Riau email : srii_purwatii@yahoo.co.id

Lebih terperinci

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si.

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si. ANUITAS 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmato,S.Si. 1 OVERVIEW Auitas adl suatu pembayara dalam jumlah tertetu, yag dilakuka setiap selag waktu da lama tertetu, secara berkelajuta. Suatu auitas yg pasti dilakuka

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Kajian tentang perhitungan nilai aktuaria yang akan dibayarkan n-kali pertahun

II. LANDASAN TEORI. Kajian tentang perhitungan nilai aktuaria yang akan dibayarkan n-kali pertahun 4 II. LANDASAN TEORI Kajia tetag perhituga ilai aktuaria yag aka dibayarka -kali pertahu utuk berbagai produk asurasi jiwa, dapat dilakuka dega terlebih dahulu megetahui beberapa teori-teori dasar terkait

Lebih terperinci

Modul 1 Modul 2 Modul 3 Modul 4 Modul 5 Modul 6

Modul 1 Modul 2 Modul 3 Modul 4 Modul 5 Modul 6 i B Tijaua Mata Kuliah uku Materi Pokok (BMP) Matematika Aktuaria ii disampaiika dalam sembila modul (pokok bahasa) yag diorgaisasika sebagai berikut. Modul 1. Probabilitas Modul 2. Teori Buga Modul 3.

Lebih terperinci

MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL

MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL Karmila 1*, Hasriati 2, Haposa Sirait 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika 2 Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi Modul ke: 05 KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Program Studi Akutasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Pedahulua Kosep ilai waktu dari uag (time value of moey) pada dasarya mejelaska

Lebih terperinci

MATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM

MATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM MATEMATIKA BISNIS OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM BAB BARISAN DAN DERET A. BARISAN Barisa bilaga adalah susua bilaga yag diurutka meurut atura tertetu.betuk umum barisa bilaga a,

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH #12&13 Bunga Majemuk

CATATAN KULIAH #12&13 Bunga Majemuk CATATAN KULIAH #12&13 Buga Majemuk 10.1 Pedahulua Pada pembahasa sebelumya diasumsika bahwa P atau ilai pokok pembayara tidak megalami perubaha dari awal higga akhir sehigga ilai buga selalu dihitug dari

Lebih terperinci

ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan

ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan JMP : Vol. 8 No., Des. 016, al. 33-40 ISSN 085-1456 ESTIMASI DENSITAS KERNEL ADJUSTED: STUDI SIMULASI Novita Eka Cadra Uiversitas Islam Darul Ulum Lamoga ovitaekacadra@gmail.com Masriai Mayuddi Uiversitas

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

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

MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK. Oleh Sudianto Manullang, S.Si., M.Sc ABSTRAK

MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK. Oleh Sudianto Manullang, S.Si., M.Sc ABSTRAK MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK Oleh Sudiato Maullag, S.Si., M.Sc ABSTRAK Peelitia ii bertujua utuk medapatka model premi asurasi jiwa edowme dega megguaka suku

Lebih terperinci

Muniya Alteza

Muniya Alteza NILAI WAKTU UANG 1. Kosep dasar ilai waktu uag (time value of moey) 2. Nilai masa depa (future value) 3. Nilai sekarag (preset value) 4. Auitas (auity) 5. Perpetuitas (perpetuity) 6. Buga tahua efektif/

Lebih terperinci

B A B 7 DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK

B A B 7 DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK 8 B A B 7 DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK A. D I F E R E N S I A S I N U M E R I K Misal diberika set data Diketaui set data (, ), (, ), (, ),., (, ) ag memeui relasi = f() Aka ditetuka d/d dalam iterval,

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

PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL

PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL Des Alwie Zayati JurusaMatematika, FMIPA, UiversitasSriwijaya Email : dalwiezayati@yahoo.com ABSTRAK Pemodela asurasi jiwa berdasarka asumsi

Lebih terperinci

BAB III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI

BAB III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI BB III PERNCNGN PROGRM PLIKSI 3.1 Peracaga Program Utuk meracag program aplikasi perhituga premi ii dega pedekata Gompertz, peulis megguaka Delphi 7.0 yag dioperasika pada Microsoft Widows 2000. lgoritma

Lebih terperinci

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis data yang digunakan berupa data sekunder yang menggunakan Tabel

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis data yang digunakan berupa data sekunder yang menggunakan Tabel 49 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Jeis data yag diguaka berupa data sekuder yag megguaka Tabel Iput Output Idoesia Tau 2005 dega klasifikasi 9 sektor. Data tersebut berasal dari

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

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

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Model Pertumbuha Betuk ugsi pertumbuha satu jeis spesies pada umumya megguaka otasi ugsi aalitik yag diyataka dalam satu persamaa. Secara umum ugsi pertumbuha meyataka hubuga

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

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 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Optimasi 2.1.1. Pegertia Optimasi Optimasi (Optimizatio) adalah aktivitas utuk medapatka hasil terbaik di bawah keadaa yag diberika. Tujua akhir dari semua aktivitas tersebut

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Materi ke 1

BARISAN DAN DERET. Materi ke 1 BARISAN DAN DERET Materi ke 1 Pola Bilaga adalah? Susua bilaga yag disusu meurut atura tertetu. Cotoh : 1. Pola Bilaga Gajil 1, 3, 5,... 2. Pola Bilaga Geap 2, 4, 6,... PERHATIKAN SSNAN BILANGAN DI BAWAH

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

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

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

PENYELESAIAN INTEGRASI NUMERIK DENGAN MATLAB. Ratna Widyati Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Jakarta

PENYELESAIAN INTEGRASI NUMERIK DENGAN MATLAB. Ratna Widyati Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Jakarta Kode Makala M-6 PENYELESAIAN INTEGRASI NUMERIK DENGAN MATLAB Rata Widyati Jurusa Matematika, FMIPA Uiversitas Negeri Jakarta ABSTRAK Metode umerik dapat diguaka utuk megampiri itegrasi yag dapat meyelesaika

Lebih terperinci

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas. 4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

h h h n 2! 3! n! h h h 2! 3! n!

h h h n 2! 3! n! h h h 2! 3! n! Dieresiasi Numerik Sala satu perituga kalkulus yag serig diguaka adala turua/ dieresial. Coto pegguaa dieresial adala utuk meetuka ilai optimum (maksimum atau miimum) suatu ugsi y x mesyaratka ilai turua

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai

Lebih terperinci

ANALISIS ANUITAS PADA PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA SKRIPSI

ANALISIS ANUITAS PADA PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA SKRIPSI ANALISIS ANUITAS PADA PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA SKRIPSI Oleh: LIFARA MARGARETA NIM. 06510055 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG 2010

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2013 sampai Januari 2014 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka pada bula Juli 2013 sampai Jauari 201 berlokasi di Kabupate Gorotalo. B. Jeis Peelitia Peilitia tetag evaluasi program pegembaga

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN Sedagka itegrasi ruas kaa utuk ersamaa (3b) diperoleh ds / = S... (36) Dega demikia pesamaa yag harus dipecahka adalah l 1 1 u u = S (37) Dari ersamaa (37) diperoleh persamaa utuk u u S = exp S 1exp S...

Lebih terperinci

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi. MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah

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

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA PRISMA 1 (2018) PRISMA, Prosidig Semiar Nasioal Matematika https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

Disusun Oleh: Desideria Handayani ( ) Noor Eka Amalia ( ) Nadya ( ) Haniefia Insani Azmi DERIVATIF ( )

Disusun Oleh: Desideria Handayani ( ) Noor Eka Amalia ( ) Nadya ( ) Haniefia Insani Azmi DERIVATIF ( ) Disusu Ole Dederia Hadayai (120110130023) Noor Eka Amalia (120110130039) Nadya (120110130042) Haiefia Isai Azmi DERIVATIF (120110130048) Defii Jeis Coto Defii Trasak yag didasari ole suatu kotak atau perjajia

Lebih terperinci

Ekonomi Rekayasa Koreksi

Ekonomi Rekayasa Koreksi Ekoomi Rekayasa Koreksi Koreksi pembeara karea kesalaha tada kurug tidak tampil dalam rumus da perhituga Gambar 2.15Tigkat akurasi peratura 72 da 69 2.4.6 Peratura 113 Selai itu ada juga perhituga dega

Lebih terperinci

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara

Lebih terperinci

Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar

Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar J. Math. ad Its Appl. ISSN: 189-605X Vol. 3, No., Nov 006, 49 56 Batas Bilaga Ajaib Pada Graph Caterpillar Chairul Imro Jurusa Matematika FMIPA ITS Surabaya imro-its@matematika.its.ac.id Abstrak Jika suatu

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

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK 2.1. Buga Majemuk Ada sedikit perbedaa atara suku buga tuggal da suku buga majemuk. Pada suku buga tuggal, besarya buga B = Mp tidak perah digabugka dega modal M. Sebalikya

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

Pemilihan Ketua BEM Fakultas Teknik UN PGRI Kediri menggunakan Metode ELECTRE

Pemilihan Ketua BEM Fakultas Teknik UN PGRI Kediri menggunakan Metode ELECTRE Pemiliha Ketua BEM Fakultas Tekik UN PGRI Kediri megguaka Metode ELECTRE Nalsa Citya Resti Sistem Iformasi, Fakultas Tekik, Uiversitas Nusatara PGRI Kediri E-mail: alsacitya@upkediri.ac.id Abstrak salah

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

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi, BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep

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

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015 RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sidagsari Kta Bgr Telp. 0251-8242411, email: prhumasi@smkwikrama.et, website : www.smkwikrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dari simpaa

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL DENGAN METODE ADAMS BASHFORTH MENGGUNAKAN MATLAB

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL DENGAN METODE ADAMS BASHFORTH MENGGUNAKAN MATLAB Jural Ilmia Tekologi da Iformasi ASIA Vol. 3 No. April 009 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL DENGAN METODE ADAMS BASHFORTH MENGGUNAKAN MATLAB Rati Ayuigemi, S. ST Pratyaksa Kepakisa ABSTRAKSI Bayak metode

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

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

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa

Lebih terperinci

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut: Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah

Lebih terperinci

Nilai Waktu dan Uang (Time Value of Money)

Nilai Waktu dan Uang (Time Value of Money) Nilai Waktu da Uag (Time Value of Moey) Kosep Dasar Jika ilai omialya sama, uag yag dimiliki saat ii lebih berharga daripada uag yag aka diterima di masa yag aka datag Lebih baik meerima Rp juta sekarag

Lebih terperinci

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai 37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK . PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha

Lebih terperinci

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder 3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

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

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

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

STATISTIKA-38 APROKSIMASI TABEL MORTALITA MENGGUNAKAN PERSAMAAN DUFRESNE

STATISTIKA-38 APROKSIMASI TABEL MORTALITA MENGGUNAKAN PERSAMAAN DUFRESNE STATISTIKA-38 APROKSIMASI TABEL MORTALITA MENGGUNAKAN PERSAMAAN DUFRESNE Ley Jaze Siay 1 Neva Satyahadewi 2 1 PS Matematika FMIPA Uiversitas Pattimura Ambo 2 PS Statistika FMIPA Uiversitas Tajugpura Potiaak

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

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

Oleh : Bambang Supraptono, M.Si. Referensi : Kalkulus Edisi 9 Jilid 1 (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal

Oleh : Bambang Supraptono, M.Si. Referensi : Kalkulus Edisi 9 Jilid 1 (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal BAB. Limit Fugsi Ole : Bambag Supraptoo, M.Si. Referesi : Kalkulus Edisi 9 Jilid (Varberg, Purcell, Rigdom) Hal 56 - Defiisi: Pegertia presisi tetag it Megataka bawa f ( ) L berarti bawa utuk tiap yag

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

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

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua

Lebih terperinci

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc. METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai

Lebih terperinci

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada.

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada. 3 TURUNAN FUNGSI 3. Pegertia Turua Fugsi Defiisi Turua fugsi f adala fugsi f yag ilaiya di c adala f c f c f c 0 asalka it ii ada. Coto Jika f 3 + +4, maka turua f di adala f f f 0 3 4 3.. 4 0 34 4 4 4

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

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

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