BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
|
|
- Fanny Lie
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 7 BAB TINJAUAN PUSTAKA. Sstem Perml Cerds Perlku Kosume Sstem Perml Cerds Perlku Kosume dlh sebuh sstem g berfugs utuk merml sub produk p g seber dbutuhk oleh kosume ketk g membel sutu produk berdsrk kods demogrf g dmlk oleh kosume tersebut pd st tu []. Kods demogrf g dmksud dlm hl dlh krkterst dvdu g dmlk kosume tersebut, g melput: us ge, peghsl come, tpe kelurg tpe of household, rs rce, derh tempt tggl rego d ltr belkg peddk eductol bckgroud [4]. Adpu dgrm blok dr Sstem Perml Cerds Perlku Kosume dlh sepert pd Gmbr. []. Gmbr.. Dgrm blok Sstem Perml Cerds Perlku Kosume sebelum Uversts Sumter Utr
2 8 Sebgm pd Gmbr.., Sstem Perml Cerds Perlku Kosume megguk du thp pemroses. Pd pemroses thp wl megguk metode fuzz logc d pd pemroses thp berkut megguk Ordl Structure Fuzz odel OSF. suk utuk sstem tersebut berup vrbel best customer d bggest customer g bergtug kepd jes demogrf g dplh. Kelur dr tgkt pemroses wl dr sstem dlh deks dr sub produk p g plg dsuk oleh kosume dr jes produk g g dbel. Thp pemroses berkut dlh merupk thp khr dr pemroses pd sstem. suk pd pemroses thp merupk kelur dr pemroses thp wl utuk dproses pd ut Ordl Structure Fuzz odel OSF. Ut Ordl Structure Fuzz odel OSF megguk model fuzz g terstruktur secr berurut []. Kelur dr pemroses thp khr berup perorts produk tu produk g plg memeuh kebutuh kosume sesu deg demogrf. Kelur dr pemroses pd thp merupk hsl khr dr Sstem Perml Cerds Perlku Kosume... Demogrf Kt demogrf bersl dr bhs Yu g berrt Demos dlh rkt tu peduduk d Grfe dlh meuls. Jd Demogrf dlh tuls-tuls tu krg-krg mege rkt tu peduduk. Istlh dpk pertm kl oleh Achlle Gullrd dlm krg g berjudul Elemets de Sttstque Hume o Demogrphc Compres pd thu 885 [4]. Uversts Sumter Utr
3 9 Berdsrk ultlgul Demogrphc Dctor [4] defs demogrf dlh sebg berkut: Demogrph s the scetfct stud of hum populto prmr wth the respect to ther sze, ther structure composto d ther developmet chge. Terjemh sebg berkut: Demogrf mempeljr peduduk sutu wlh terutm mege jumlh, struktur komposs peduduk d perkembg perubh [4]. Phlp. Huser d Duddle Duc 959 megusulk defs demogrf sebg berkut: Demogrph s the stud of the sze, terrtorl dstrbuto d composto of populto, chges there d the compoets of such chges whch mbe detfed s tlt, terrtorl movemet mgrto, d socl moblt chges of sttes. Terjemh sebg berkut: Demogrf mempeljr jumlh, persebr, terrtorl d komposs peduduk sert perubhperubh d peebb perubh tu, g bs tmbul kre tlts fertlts, mortlts, gerk terrtorl mgrs d moblss sosl perubh sttus [4]. sh bk lg hl demogrf g mejelsk tetg pegert demogrf. Dr kedu defs d ts mk dpt dsmpulk bhw demogrf dlh lmu g mempeljr tetg struktur d proses peduduk d sutu wlh. Struktur peduduk melput jumlh, persebr, d komposs peduduk. Struktur sellu berubh-ubh, d perubh tersebut dsebbk kre proses demogrf, sepert: kelhr fertlts, kemt mortlts, d mgrs peduduk [4]. Demogrf dlm pegert g sempt dtk sebg demogrf forml g memperhtk ukur tu jumlh peduduk, dstrbus tu Uversts Sumter Utr
4 persebr peduduk, struktur peduduk tu komposs, d dmk tu perubh peduduk. Ukur peduduk metk jumlh org dlm sutu wlh tertetu. Dstrbus peduduk metk persebr peduduk d dlm sutu wlh pd sutu wktu tertetu, bk berdsrk wlh geogrf mupu kosetrs derh pemukm. Stuktur peduduk metk komposs peduduk berdsrk jes kelm tu golog umur. Sedgk perubh peduduk secr mplst metk pertmbh peduduk tu peuru jumlh peduduk secr prsl tupu keseluruh sebg kbt berubh tg kompoe utm perubh jumlh peduduk. Kelhr, kemt, d mgrs [4]. Dlm pegert g lebh lus, demogrf jug memperhtk berbg krkterstk dvdu mupu kelompok, g melput tgkt sosl, bud, d ekoom. Krkterstk sosl dpt meckup sttus kelurg, tempt lhr, tgkt peddk, d l sebg. Krkterstk ekoom melput tr l ktvts ekoom, jes pekerj, lpg pekerj, d pedpt. Sedgk spek bud berkt deg perseps, sprs d hrp-hrp [4]. Peggu 6 jes demogrf pd Sstem Perml Cerds Perlku Kosume, tu: us ge, pedpt come, tpe kelurg tpe household, rs rce, wlh tempt tggl rego, d ltr belkg peddk educto bckgroud cukup memd utuk meggmbrk perlku kosume []. Dm demogrf us dlh melput berp us kosume st memsukk dt ke dlm sstem, demogrf peghsl dlh melput peghsl kosume st tu, demogrf tpe kelurg dlh melput sttus perkh kosume, sepert sudh mekh tu belum, d klu sudh mekh Uversts Sumter Utr
5 berp jumlh k g dmlk. Demogrf rs dlh melput rs dr kosume, demogrf derh tempt tggl dlh melput d egr tu beu m kosume berdomsl st tu, d demogrf ltr belkg peddk dlh melput peddk terkhr g dmlk oleh kosume st tu... Best customer pelgg terbk Best customer pelgg terbk tu dsebut jug deg spedg de deks pegelur tu pembelj dlh gk perbdg pegelur setp segme demogrf deg tpe rumh tgg rt-rt. Utuk meghtug deks, jumlh rt-rt setp segme tpe rumh tgg g belj pd tem tu produk tertetu dbg deg berp bk rumh tgg rt-rt meghbsk pd tem produk tersebut, kemud klk hsl deg. Ideks pd dlh rt-rt utuk semu tpe rumh tgg. Jd, jk sutu deks pd 5 berrt rt-rt pegelur rumh tgg d segme dlh 5 perse d ts rtrt dtmbh 5. Sutu deks pd 75 berrt rt-rt pegelur rumh tgg d segme dlh 5 perse d bwh rt-rt dkurg 5 []. Ideks pegelur dpt dtulsk sepert pd Persm.. S ve Best Customer. S ve Uversts Sumter Utr
6 Dm, Sve dlh jumlh rt-rt setp segme tpe rumh tgg g belj pd tem tu produk tertetu d Sve dlh bk rumh tgg rt-rt g meghbsk pd tem tersebut... Bggest customer pelgg terbesr Bggest customer pelgg terbesr tu mrket shre de deks pgs psr meujukk d bel pd msg-msg segme demogrf utuk setp tem d dpt membut perbdg pd g m segme rumh tgg dlh pelgg terbesr dr setp tem / produk. Utuk meghslk gk pgs psr, jumlh totl semu rumh tgg g membeljk pd setp tem dhtug deg meglk rt-rt pegelur rumh tgg pd tem deg jumlh totl rumh tgg. Kemud, totl rumh tgg membeljk tem utuk setp segme demogrf deg meglk pegelur tu pembelj rt-rt segme pd setp tem deg jumlh rumh tgg d segme. Utuk meghtug persetse dr totl pembelj pd tem g dkedlk oleh msg-msg segme demogrf tu, pgs psr, pembelj setp segme pd tem dbg deg totl pegelur rumh tgg pd tem dberk sebgm dtujukk pd Persm. []. Bggest Cusromer j j Best Customer. j m j j Uversts Sumter Utr
7 Dm j dlh pegelur rumh tgg d dlm setp segme pd demogrf j d m dlh jumlh segme pd setp demogrf...4 Averge spedg pegelur rt-rt Averge spedg pegelur rt-rt dlh hubug tr totl pegelur rumh tgg d semu segme d jumlh totl rumh tgg d semu segme. Agk pegelur rt-rt bergu utuk meetuk potes psr pd produk tu l d derh setempt. Rt-rt pegelur dpt dtetuk deg megguk persm sepert g terter pd Persm. []. S ve S N T. Dm Sve dlh pembelj rt-rt pd semu rumh tgg, ST dlh totl pembelj rumh tgg pd segme, N dlh totl jumlh rumh tgg d dlm segme, d jumlh totl segme. Utuk msg-msg segme, rt pembelj dpt dtulsk sepert pd Persm.4. S T S ve.4 N Segme dreferesk sebg stu demogrf rumh tgg. Uversts Sumter Utr
8 4..5 Dsr-dsr fuzz logc Hmpu fuzz mempu per g petg dlm perkembg mtemtk khusus dlm mtemtk hmpu. temtkw Germ George Ctor dlh org g pertm kl secr forml mempeljr kosep tetg hmpu. Teor hmpu sellu dpeljr d d terpk sepjg ms, bhk smp st mtemtkw sellu megembgk tetg bhs mtemtk teor hmpu. Bk peeltpeelt g megguk teor hmpu fuzz d st bk lterturltertur tetg hmpu fuzz, msl g berkt deg tekk cotrol, fuzz logc d rels fuzz [5]. Ide hmpu fuzz fuzz set d wl dr mtemtk d teor sstem dr L.A Zdeh [6], pd thu 965. Jk dterjemhk, fuzz rt tdk jels/burm, tdk pst. Hmpu fuzz dlh cbg dr mtemtk g tertu, g mempeljr proses blg rdom: teor probblts, sttstk mtemtk, teor forms d l. Peeles mslh deg hmpu fuzz lebh mudh dr pd deg meguk teor probblts kosep pegukur. Fuzz logc seber merupk lmu tetg logk moder d metode bru g sudh dtemuk sejk thu 965, pdhl seber kosep tetg fuzz logc tu sedr sudh d sejk lm. Slh stu cotoh peggu fuzz logc pd proses put-output dlm betuk grfs sepert pd Gmbr.. Beberp ls dguk fuzz log dlh:. Kosep fuzz logc mudh dmegert Uversts Sumter Utr
9 5. Fuzz logc sgt fleksbel. Fuzz logc memlk tolers terhdp dt g kurg tept 4. Fuzz logc mmpu memodelk fugs o ler g kompleks 5. Fuzz logc ddsr pd bhs lm Fuzz Logc st bk dterpk dlm berbg bdg, dtr:. Fuzz rule Bsed Sstems. Fuzz Noler Smultos. Fuzz Decso kg 4. Fuzz Clssfcto 5. Fuzz Ptter ecogto 6. Fuzz Cotrol Sstems Sebg lustrs proses put-output dpt dlht sepert g dtujukk pd Gmbr.. Gmbr.. Proses put - output Profesor Lotf A. Zdeh [6] dlh guru besr pd Uverst of Clfor g merupk pecetus seklgus g memsrk de tetg cr meksme Uversts Sumter Utr
10 6 pegolh tu mjeme ketdkpst g kemud dkel deg logk fuzz. Dlm pej vbel-vrbel g k dguk hrus cukup meggmbrk peggu fuzz logc tetp d l phk persm-persm g dhslk dr vrble-vrbel tu hruslh cukup sederh sehgg komputs mejd cukup mudh. Kre tu Profesor Lotf A. Zdeh kemud memperoleh de utuk mejk deg meetuk derjt keggot membershp fucto dr msg-msg vrbel. Fugs keggot membershp fucto, Sudrdjt [5] dlh sutu kurv g meujukk pemet ttk put dt kedlm l keggot serg jug dsebut deg derjt keggot g memlk tervl tr smp.. Derjt Keggot membershp fucto dlh: derjt dm l crsp deg fugs keggot dr smp, jug megcu sebg tgkt keggot, l keber, tu msuk fuzz.. Lbel dlh m deskrptf g dguk utuk megdetfksk sebuh fugs keggot.. Fugs Keggot dlh medefsk fuzz set deg memetkk msuk crsp dr dom ke derjt keggot. Kosep dsr fuzz logc d korels tr derjt keggot, lbel d fugs keggot d ts dpt dlht d Gmbr.. Uversts Sumter Utr
11 7 Gmbr.. Kosep dsr logk fuzz..6 Ordl Structure Fuzz odel OSF Ordl Structure Fuzz odel OSF dlh sutu ut pemroses g m proses kerj megguk model fuzz terstruktur secr berurut. Perbed tr logk fuzz kovesol deg Ordl Structure Fuzz odel OSF dlh terutm pd perhtug l feres. Atur feres fuzz kovesol djelsk sepert pd Persm.5. R: Jk dlh A d dlh A mk dlh B,,...,.5 Deg megguk metode mome [7], l terferes dperoleh deg megguk Persm.6..6 Uversts Sumter Utr
12 8 Dm R dlh fuzz rule ke. A, A d B dlh vrbel fuzz. dlh l terferes dsmpulk. μ dlh l keber R d dlm prems c. S dlh poss setrl d re membershp fucto fugs keggot deg vrbel fuzz B. sg-msg utuk sutu -msuk, -sstem kelur, model struktur berurut dsederhk dr model sl mejd sepert pd Persm.7. R: Jk dlh A mk dlh B Rj: Jk dlh Aj mk j dlh B,,,...,.7 Kemud megguk Persm.8 []..8 Dm R dlh fuzz rule ke- deg msuk d Rj dlh tur-j deg put, W dlh bobot tur R d Wj dlh bhw dr Rj [6]. Perbed utm tr model kovesol d odel Logk Fuzz Struktur Ordl dlh bhw tur g terkhr ddefsk sebg sepergkt tur g dmt oleh kepetg. Setp tur dbobot meurut seberp bk bg kodsol meesuk kepetg. Peetu bobot buklh tugs g mudh kre k mempegruh kurs model perml pd sstem. Bs, tur-tur pegethu d peglm dr hl hrus dmsukk ke dlm sstem utuk meetuk bobot utuk setp tur. Dr Persm.8, dpt dlht bhw kt perlu meghtug bobot dr demogrf utuk semu produk Uversts Sumter Utr
13 9 d bobot utuk setp produk utuk semu produk dlm hl pelgg terbesr bggest customer d pelgg terbk best customer. es logk fuzz dguk pd Sstem Perml Cerds Perlku Kosume deg 6 output dr 6 msuk berup jes demogrf tu: us ge, peghsl come, tpe kelurg tpe of household, rs rce, derh tempt tggl rego d ltr belkg peddk eductol bckgroud sebgm terter pd Gmbr.. Dlm rgk utuk meghubugk 6 output pd ut pemroses wl dr Sstem Perml Cerds Perlku Kosume sehgg medptk kelur berup prorts produk dperluk mes fuzz logc g megguk Ordl Structure Fuzz odel OSF[]. Jk megguk mes logk fuzz md kovesol, k d bss tur besr utuk meetuk. Sebg cotoh, jk kt megguk fugs keggot utuk 6 put, k d sektr 79 tur 6 79 tur dsr []. Perhtug bobot utuk segme demogrf D dlm sstem g dguk pd peelt, lgkh-lgkh utuk meghtug bobot dr segme demogrf dlh sebg berkut: Utuk setp segme demogrf, meghtug jumlh l mksmum V g dperoleh utuk pelgg terbesr d pelgg terbk utuk semu produk ktegor d sub ktegor totl semu ktegor produk d sub ktegor. Uversts Sumter Utr
14 Jug meghtug jumlh. V l m kedu b. V l Tegh c. LV l teredh d. LV l teredh kedu eetpk pegl g berbed utuk jumlh peghtug sebg berkut: Pegl utuk. V b. V,75 c. V d. LV,5 e. LV,5 v eghtug bobot setp segme demogrf utuk semu produk deg megguk Persm.9. W V * V *.75LV *,5LV *,5V * / P T.9 Dm W dlh bobot demogrf segme utuk semu produk, PT dlh jumlh totl ktegor produk. Jumlh l mksmum berrt jumlh berp kl setp segme demogrf membut skor l tertgg utuk pelgg terbesr / pelgg terbk utuk semu ktegor produk []. Uversts Sumter Utr
15 Perhtug bobot segme demogrf utuk setp produk Utuk meghtug bobot dr segme demogrf utuk setp produk, lgkhlgkh dlh sebg berkut: eghtug skor utuk pelgg terbesr d pelgg terbk msg msg segme demogrf utuk setp sub ktegor produk. Utuk setp sub ktegor produk, urutk dr g terbesr smp g terkecl segme demogrf utuk skor pelgg terbesr d pelgg terbk, d meetpk pegl utuk l sesu deg hl berkut:. V b. V,75 c. V,5 d. LV,5 e. LV Segme demogrf g memlk l pelgg terbesr tu terbk plg tgg k medptk po, tertgg kedu k medptk ttk,75, teredh k medptk po, d kedu teredh k medptk ttk,5. Nl-l l d tr 4 l-l k medptk po,5. Prosedur dulg utuk semu sub ktegor dlm ktegor produk. Sebg cotoh, d dlm ktegor mum berlkohol, d 7 sub ktegor. Sehgg, utuk meghtug bobot msg-msg segme demogrf utuk setp ktegor produk dlh megguk Persm.. Uversts Sumter Utr
16 Gmbr.4. Tmpl GUI Sstem Perml Cerds Perlku Kosume Uversts Sumter Utr
17 4 Gmbr.5. Cotoh dr jes produk g tersed d dlm pergkt luk. etode Regres Kudrtk D dlm mtemtk, regres kudrtk dsebut jug regres poloml orde du. Pd lmu sttstc, regres poloml dlh sutu betuk regres ler g d hubug d tr vrbel depede d vrbel depede g dmodelk sebg sutu polooml orde ke- [8]. Regres poloml sesu deg sutu hubug o ler dtr l d secr kodsol Uversts Sumter Utr
18 5 berhubug pd tu dtuls deg E, d dguk utuk meggmbrk peome o ler. Umum, sutu regres poloml dlm vrbel,..., dpt dtuls sebgm pd Persm..,,..., m m ε L. Dm dlh vrbel jwb, dlh vrbel koefse, m dlh derjt pol- oml d ε dlh vrbel keslh error [8]. Betuk mtrks dr model regres poloml dlh sepert pd Persm.. m m m m ε ε ε L L L. Dm ketk megguk ots mtrks mur dtuls sebg m pd Persm.. ε X Y r. Dm X dlh mtrks rcg, Y dlh vektor jwb, r dlh vektor prmeter, d ε dlh vektor pd keslh ck. Kolom ke pd X d Y k bers l d utuk smpel dt ke. Vektor koefse regres poloml megguk bs sekurg-kurg pgkt dlh sepert terter pd Persm.4. Uversts Sumter Utr
19 6 Y X X X T T ˆ r.4 odel poloml dsmrtk ke l vrbel perml,..., dtujukk pd Persm < j j j.5 D dlm lmu sttstk, model regres kudrtk g dbetuk dr du vrbel perml d dtujukk pd Persm ε.6 Dm dlh vrbel jwb, dlh vrbel-, dlh vrbel-, d- lh koefse d ε dlh vrbel keslh error [8]. Betuk mtrks model regres kudrtk dtuls sepert pd Persm.7. m ε ε ε.7 Dm dlh vrbel jwb, dlh vrbel-, dlh vrbel-, d- lh koefse d ε dlh vrbel keslh error. Utuk model regres, vrbel respo dmodelk sebg kombs kostt d stlh ler dbetuk dr du vrbel perml d sebgm dtujukk pd Persm.8. Uversts Sumter Utr
20 7 ε dm dlh vrbel jwb, dlh vrbel koefse, d ε dlh vrbel keslh error [8]. D utuk model kudrtk mur dlh sepert pd Persm ε dm dlh vrbel jwb, dlh vrbel koefsed ε dlh vrbel keslh error [8]. Utuk meetuk persm perml, kt hrus meetuk l koefse pd persm model terlebh dhulu. Nl koefse pd persm model dpt dperoleh deg meetuk persm orml pd persm model d kemud dpechk deg megguk metode elms Guss. Utuk model regres kudrtk, deg megguk Persm.6 dperoleh persm orml sepert pd Persm.. Dm dlh vrbel jwb, dlh vrbel koefse, dlh vrbel perml pertm d dlh vrbel perml kedu, d m. [8]. 5 4 b 5 4 c 5 4 d 5 4 e f Uversts Sumter Utr
CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK
CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model
Lebih terperinciPRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange
Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)
BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker
Lebih terperinciDr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering
Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg
Lebih terperinciREGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1
REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut
Lebih terperinciREGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1
REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut
Lebih terperinciBAB VI ANALISIS REGRESI
BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet
Lebih terperinciBab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI
Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Sektor perkebu merupk sub sektor pert yg mejd slh stu fktor yg dpt medukug kegt perekoom d Idoes. Slh stu sub sektor perkebu yg cukup besr potesy dlm perekoom Idoes dlh perkebu
Lebih terperinciPENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI
PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte
Lebih terperinciPRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial
Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl
Lebih terperinciPRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk
Lebih terperinciBAB V ANALISIS REGRESI
BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug,
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso
Lebih terperinciCATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)
CATATAN KULIAH Pertemu XIII: Alss Dmk d Itegrl () A. Dmk d Itegrs Model Stts : mecr l vrel edoge yg memeuh kods ekulrum tertetu. Model Optms : mecr l vrel plh yg megoptms fugs tuju tertetu. Model Dmk :
Lebih terperinciBAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor
BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor
Lebih terperinciBab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)
Bb 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) ANAVA vs ANREG ANAVA ANREG megu perbdg vrbel tergtug () dtu dr vrbel bebs () mempredks vrbel tergtug () mellu vrbel bebs () Ksus: Peelt deg vrbel : 1 Prests Mhssw Kemmpu
Lebih terperinciPRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel
Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode
Lebih terperinciKAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT
Prosdg Semr Nsol Mtemtk d Terpy 06 p-issn : 550-084; e-issn : 550-09 KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT St Muhwh Uversts Jederl Soedrm st_muhwh@yhoo.co.d
Lebih terperinci1 yang akan menghasilkan
Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr
Lebih terperincia home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6
home se to ecellece Mt Kulh : Klkulus Kode : TSP 0 SKS : SKS Itegrl Pertemu - 6 home se to ecellece TIU : Mhssw dpt memhm tegrl fugs d plksy TIK : Mhssw mmpu mecr tegrl fugs Mhssw mmpu megguk tegrl utuk
Lebih terperinciAnuitas. Anuitas Akhir
Auts Auts bersl r kt bhs Iggrs uty yg pt efsk sebg rgk pembyr tu peerm tetp lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu tertetu. Kt uty sly berrt pembyr ul (thu), k tetp serg eg berjly wktu kt uts jug
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g
Lebih terperinciBab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor
Bb 1 Av stu Alss Vrs (Alss Of Vrce / ANOVA) stu fktor Lerg Objectves 1. Desg d coduct expermets volvg sgle d two fctors. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
b LNDSN TEORI. Hmpu Fuzzy Tdk semu hmpu yg dump dlm kehdup sehr-hr terdefs secr els, msly hmpu org msk, hmpu org pd, hmpu org tgg, d sebgy. Msly, pd hmpu org tgg, tdk dpt dtetuk secr tegs pkh seseorg dlh
Lebih terperinciDIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275
DIGRAF ESENTRIS PADA DIGRAF SIEL DIGRAF OMPLIT DAN DIGRAF OMPLIT MULTIPARTIT Reto tur umlsr d Luc Rtsr Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto SH Semrg 5075 Abstrct The eccetrc dgrph of dgrph ED ( D)
Lebih terperinci( X ) 2 ANALISIS REGRESI
ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk
Lebih terperinciMENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT
MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT Rz Phlev, Arsm Ad, Sgt Sugrto Mhssw Progrm Stud S Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki
BAB I PENDAHULUAN. Ltr Belkg Populs merupk kumpul dr dvdu orgsme yg memlk sft tumbuh growth, reks respos terhdp lgkugy, d reproduks. Pd dsry, pertumbuh mkhluk hdup pd sutu populs merupk proses yg berlgsug
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37
Jurl Mtemtk Mur d Terp Vol. 4 No. Desember : - 7 PENGGUNN BENTUK SMITH UNTUK MENENTUKN BENTUK KNONIK MTRIKS NORML DENGN ENTRI-ENTRI BILNGN KOMPLEKS Thresye Progrm Stud Mtemtk Uversts Lmbug Mgkurt Jl. Jed..
Lebih terperinciVARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA
VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA De Prm Sr Jurus Mtemtk Uersts Neger Pg, Ioes eml: eprmsr@yhoo.com Abstrk. Auts lh rgk pembyr tu peerm lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu
Lebih terperinciBab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan
Bb Peyeles Persm Ler Smult.. Persm Ler Smult Persm ler smult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjk byk vrbel bebs. Betuk persm ler smult deg m persm d vrbel bebs dpt dtulsk sebg berkut: b b
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Kurva y=sinc(x)
BAB PENDAHULUAN.. Megp Megguk Metode Numerk Tdk semu permslh mtemts tu perhtug dpt dselesk deg mudh. Bhk dlm prsp mtemtk, dlm memdg permslh g terlebh dhulu dperhtk pkh permslh tersebut mempu peeles tu
Lebih terperinci6. Selanjutnya langkah penyelesaian
MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY DALAM BENTUK A y DENGAN MENGURAIKAN y D Mstk, Mshd, Sr Gemwt Mhssw Progrm Std S Mtemtk Dose Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Pegeth Alm Uversts R Kmps Bwdy Pekbr
Lebih terperinciSoal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SBMPTN - SNMPTN 2008
Sol-sol d Pembhs Mtemtik Dsr SBMPTN - SNMPTN 8 y. Dlm betuk pgkt positif, ( y). A. ( + y ) ( y ) C. ( y ) E. - ( y ) B. - ( + y ) ( y ) D. ( y ) y ( y) y ( y) y y ( y) y (y). (y) y - ( y ) ( y + ) - (-y+
Lebih terperinciPRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel
BAB TINJAUAN TEORITIS.. Regres Ler Sederh Regres ler dlh lt sttst yg dpergu utu megethu pegruh tr stu tu beberp vrbel terhdp stu buh vrbel. Vrbel yg mempegruh serg dsebut vrbel bebs, vrbel depede tu vrbel
Lebih terperinciModel Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp
Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)
Lebih terperinciPemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga
Rset Opers Probblstk Teor Permnn (Gme Theor) Deprtement of Mthemtcs FMIPA UNS Lecture 4: Med Strteg A. Metode Cmpurn (Med Strteg) D dlm permnn d mn permnn tersebut tdk mempun ttk peln, mk pr pemn kn bersndr
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI ROBUST PADA SAMPING ACAK SEDERHANA.
PENAKI AIO ANG EFIIEN UNTUK ATA-ATA POPULAI MENGGUNAKAN KOEFIIEN EGEI OUT PADA AMPING ACAK EDEHANA M Okto Mork Arsm Ad Hpos rt moktomoo@hoo.co.d Mhssw Progrm Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults Mtemtk d Ilmu
Lebih terperinciMetode Iterasi Gauss Seidell
Metode Itersi Guss Seidell Metode itersi Guss-Seidel : metode yg megguk proses itersi higg diperoleh ili-ili yg berubh. Bil dikethui persm liier simult: Berik ili wl dri setip i (i s/d ) kemudi persm liier
Lebih terperinciPENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : PT. SINAR KENCANA INTERMODA SURABAYA)
Semr Nsol Mtemtk d Aplksy, 21 Oktober 2017 Surby, Uversts Arlgg PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : SINAR KENCANA INTERMODA
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)
III PEMBAHASAN 3 Alisis Metode Perhtik persm itegrl Volterr berikut y ( f( λ Ktyt ( ( (8 deg y( merupk fugsi yg k ditetuk sutu kostt f( fugsi sembrg yg dikethui d terdefiisi pd R d K(ty(t sutu fugsi yg
Lebih terperincibila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan )
Kus Uji d Lem Neym-Perso Kebik sutu uji serig diukur oleh d. Di dlm prktek, bisy ditetpk, d kibty wilyh peolk (WP) mejdi tertetu pul. Kierj sutu uji jug serig diukur oleh p yg disebut kus uji (power of
Lebih terperincix 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i
Iterl Tertetu..6 oe d ust ss Ttk Bert slk d du ed s-s elk ss sesr d y dletkk pd pp er de jrk erturut-turut d d d dr ttk pey pd - y ered. Ked terseut k se jk dpeuh d d. d d Sutu odel tets y k dperoleh pl
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL
III PEMBAHASAN 3.1. Betuk Umum dri Mgic Squre, Bilg Mgic, d Mtriks SPL Mislk eleme dri bris ke-i d kolom ke-j dlh i,j mk mgic squrey secr umum dlh 1,1 1, 1,,1,,,1,, Gmbr 1. Betuk umum mgic squre deg: i,j
Lebih terperinciHUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA
HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BB LNDSN TEORI. lytcl Herrchy Process (HP) lytc Herrchy Process (HP) dlh slh stu metode khusus dr Mult Crter Decso Mkg (MCDM) yg dperkelk oleh Thoms Lore Sty. HP dpt dguk utuk memechk mslh pd stus yg kompleks.
Lebih terperinciDEFINISI INTEGRAL. ' untuk
DEINISI INTEGRAL Dlm mtemtk d eerp stl sepert des, teorem, lemm Istl petg kre meujuk keeksstes Des dl peryt yg erl er kre dsepkt, d tdk perlu duktk Teorem dl peryt yg dpt duktk keery Lemm dl teorem kecl,
Lebih terperinciBAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang
BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ 3. Mtriks Toeplitz Defiisi 3. Mtriks Toeplitz dlh sutu mtriks [ t ; k, j = 0,,..., ] : T =, k j, deg ili,, d ideks yg diguk setip etriy
Lebih terperinciPEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang
PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY Oleh : Yusup Fkults Ilmu Komputer, Uversts AKI Semrg Astrt The frto of No Homoge Lerty Ajustmet System towr Cholesky Doule
Lebih terperinciBAB III STUDI PUSTAKA
BAB III STUDI PUSTAA III.. Btubr Dlm Peggu Eerg d Pembgu Ekoom Idustr btubr memberk kotrbus pd pembgu ekoom dlm betuk, yg berkt deg tmbg btubr d peggu btubr. Hl yg terkt deg peggu btubr dlh pembgkt teg
Lebih terperinciDIKTAT. Mata Kuliah METODE NUMERIK. Oleh: I Ketut Adi Atmika
DIKTAT Mt Kulh METODE NUMERIK Oleh: I Ketut Ad Atmk JURUSAN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA 6 KATA PENGANTAR Dktt dsusu utuk memudhk mhssw dlm memhm beberp metode umerk utuk meyelesk persm-persm
Lebih terperinciINTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA. Delta Integral and Properties of Delta Integral
Jurl Brekeg Vol. 7 No. Hl. 3 8 (03) INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA Delt Itegrl d Propertes of Delt Itegrl MOZART WINSTON TALAKUA, MARLON STIVO NOYA VAN DELSEN Stf Jurus Mtemtk, FMIPA, Uptt Alum Jurus
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Alss Regres Alss regres dlh tekk sttstk yg ergu utuk memerks d memodelk huug dtr vrel-vrel. Peerpy dpt djump secr lus d yk dg sepert tekk, ekoom, mjeme, lmu-lmu olog, lmu-lmu sosl,
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI SHAFIRA
UNIVERSITAS INDONESIA PENAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI SHAFIRA 0706695 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI MATEMATIKA DEPOK JULI
Lebih terperinciFUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter
IV. FUNGSI KARAKTERISTIK Pd bgi seljuty k dijbrk megei ugsi krkteristik. Pd peeliti ii k ditetuk ugsi krkteristik dri distribusi our-prmeter geerlized t deg megguk deiisi d kemudi k membuktik ugsi krkteristik
Lebih terperinciOptimalisasi Harga Penjualan Perumahan dengan Metode Goal Programming (Studi Kasus: Golden Gindi Residence Kota Bima Nusa Tenggara Barat)
Jurl Mtemtk Vol. No., Desember 0. ISSN: 69-94 Optmlss Hrg Peul Perumh deg Metode Gol Progrmmg (Stud Ksus: Golde Gd Resdece Kot Bm Nus Teggr Brt) Llk Ik Rhmwt Jurus Mtemtk FMIPA Uversts Udy, Bukt Jmbr-Bl
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI WIDYA WAHYUNI
UNIVERSITAS INDONESIA PENAKSIRAN PARAMETER MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI WIDYA WAHYUNI 07066003 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI MATEMATIKA DEPOK
Lebih terperinciMETODE NUMERIK PERTEMUAN : 5 & 6 M O H A M A D S I D I Q 3 S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1
METODE NUMERIK S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S M O H A M A D S I D I Q PERTEMUAN : 5 & 6 PENYELESAIAN PERSAMAAN LINIER SIMULTAN S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S M O H A M A D
Lebih terperinciPROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI
PROGRA LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI Duk Utuk emeuh Slh Stu Syrt emperoleh Gelr Sr Ss (S.S) Progrm Stud temtk Oleh: Berdet Wdsh NI : 7 PROGRA STUDI ATEATIKA JURUSAN ATEATIKA FAKULTAS ATEATIKA DAN
Lebih terperinciJURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1
FITRIANA RICHA HIDAYATI 7 46 Dose Pembimbig M. ARIEF BUSTOMI, M.Si Surby, Jui JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER Alis disesuik deg geometri
Lebih terperinciBab 2 Landasan Teori
Bb 2 Lds Teor 2.1. Ler Progrmmg Model pemrogrm ler tdk mmpu meyelesk ksus-ksus mjeme yg meghedk ssr-ssr tertetu dcp secr smult. Kelemh dlht oleh A. Chres d W.M. Cooper. Merek berdu kemud megembgk model
Lebih terperinciMetode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS
Metode Numerk Regres Um S dh Polteknk Elektronk Neger Surb 008 PENS-ITS 1 Metode Numerk Topk Regres Lner Regres Non Lner PENS-ITS Metode Numerk Metode Numerk Regres vs Interpols REGRESI KUADRAT TERKECIL
Lebih terperinciMetode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS
Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. operasi penjumlahan dan operasi perkalian mempunyai sifat-sifat. 1. R merupakan grup komutatif terhadap operasi penjumlahan.
4 BAB II KAJIAN TEORI A. Sstem Blg Rel es II.A. Sstem blg rel R merpk st sstem ljbr g terhdp opers pejmlh d opers perkl memp st-st sebg berkt:. R merpk grp komtt terhdp opers pejmlh.. R -{} merpk grp komtt
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR. Nurdinintya Athari (NDT)
SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nurdiity Athri (NDT) Sistem Persm Lier (SPL) Sub Pokok Bhs Pedhulu Solusi SPL deg OBE Solusi SPL deg Ivers mtriks d Atur Crmmer SPL Homoge Beberp Apliksi Sistem Persm Lier Rgki
Lebih terperinciGEOMETRI EUCLID EG(2, p n ) UNTUK MEMBENTUK RANCANGAN BLOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG
GEOMETRI EUCLID EG(, p ) UNTUK MEMBENTUK RANCANGAN BLOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG Bmg Irwto d Yu Hdyt Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Soedrto, S.H, Semrg 5075 Astrt. A Bled Iomplete Blok (BIB) desg
Lebih terperinciDaftar Isi. Halaman i KATA PENGANTAR
KATA PENGANTAR Dftr Is Hlm DAFTAR ISI BAB I PENDAHULUAN PENGERTIAN METODE NUMERIK BILANGAN DAN ANGKA SIGNIFIKAN KONSEP DASAR KALKULUS : NILAI ANTARA DAN DERET TAYLOR GALAT DAN TOLERANSI DALAM METODE NUMERIK
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TORI. egtr roses Mrkov dt dklsfksk sesu deg sft wktu egmt roses sert stte scey. Wktu egmt roses dt bersft dskrt muu kotu d stte scey bersft dskrt muu kotu bk terbts muu tk terbts.. Dt Defs..
Lebih terperinciMatematika Dasar INTEGRAL TENTU . 2. Partisi yang terbentuk merupakan segiempat dengan ukuran x dan f ( x k ) sebagai
Mtemtik Dsr INTEGRAL TENTU Pegerti tu kosep itegrl tetu pertm kli dikelk oleh Newto d Leiiz. Nmu pegerti secr leih moder dikelk oleh Riem. Mteri pemhs terdhulu yki tetg itegrl tk tetu d otsi sigm k kit
Lebih terperinciPersamaan (1.4) adalah persamaan dari deret Mac Laurin. Persamaan (1.1) biasa dituliskan dengan mensubstitusikan x dengan x-x 0, sehingga :
Fsk Komputs I DERET TAYLOR. Deret Tlor Deret Tlor memegg per g sgt petg dlm lss umerk. Deg deret Tlor kt dpt meetuk l sutu ugs d ttk jk l ugs d ttk 0 g berdekt deg ttk dkethu. Ur deret Tlor dsektr o dtk
Lebih terperinciMetode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS
Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON
PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON SKRIPSI oleh: KHUTWATUN NASIHA NIM: 4 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI (UIN) MALANG MALANG
Lebih terperinciHUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA
HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDAARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA Aleder A.. Guw Jurus Mtetk d ttstk, Fkults s d Tekolog, Bus Uversty Jl. KH. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48. gug@bus.edu ABTRACT
Lebih terperinciDia yang menjadikan matahari dan bulan bercahaya, serta mengaturnya pada beberapa tempat, supaya kamu mengetahui bilangan tahun dan perhitunganya
Pemeljr M t e m t i k... Di g mejdik mthri d ul erch, sert megtur pd eerp tempt, sup kmu megethui ilg thu d perhitug (QS Yuus:5 ) Pedhulu us Sift : - us derh rt dlh ilg riil tk egtif - persegipjg=pjg ler
Lebih terperinciSOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT
OLUI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGI PEMBANGKIT Aleder A Guw Jurus Mtemt d ttst Fults s d Teolog, Uversts B Nustr Jl. K. H. yhd No. 9, Kemggs/Plmerh, Jrt Brt 8 gug@bus.edu ABTRACT Ths rtcle dscusses bout
Lebih terperinciBab 3 SISTEM PERSAMAAN LINIER
Alis Numerik Bh Mtrikulsi B SISTEM PERSAMAAN LINIER Pedhulu Pd kulih ii k dipeljri eerp metode utuk meelesik sistem persm liier Peelesi sistem persm deg jumlh vriel g tidk dikethui serig ditemui didlm
Lebih terperinciSOAL UJIAN AKHIR MATEMATIKA INFORMATIKA 4 (A & B) Dosen: Dr. Asep Juarna Jumlah Soal: 3 Uraian Tanggal Ujian: 02/03/12 Waktu Ujian: 2 jam
SOAL UJIAN AKHIR MATEMATIKA INFORMATIKA 4 A & B Dose: Dr. Asep Jur Jumlh Sol: Uri Tggl Uji: // Wktu Uji: jm jik. Solusi t dlh: t + log, yg dpt dibuktik sbb: t jik t t + [t/ + ] + t/ + t/4 + t/8 + 4 t/
Lebih terperinciKalkulus 2. Deret Pangkat dan Uji Konvergensi. Department of Chemical Engineering Semarang State University. Dhoni Hartanto S.T., M.T., M.Sc.
Klkulus Deret Pgkt d Uji Kovergesi Dhoi Hrtto S.T., M.T., M.S. Deprtmet o Chemil Egieerig Semrg Stte Uiversity Eperimetl Deret Pgkt Urut d deret sequees d series). Urut gk merupk rgki gk tk terbts jumlh
Lebih terperinciMASALAH PROGRAMA LINIER FUZZY DENGAN FUNGSI KEANGGOTAAN LINIER
JRNA TEKNIK INDSTRI VO. 2 NO. JNI 2000: 28-33 MASAAH PROGRAMA INIER FZZY DENGAN FNGSI KEANGGOTAAN INIER Nyom Sutp Dose Fkults Tekk Jurus Tekk Idustr versts Krste Petr ABSTRAK Asums kepst l-l prmeter dlm
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA METODE STAIRCASE UNTUK MENDAPATKAN BENTUK KANONIK JORDAN DENGAN KARAKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDYA HESTY
UNIVERSITS INDONESI METODE STIRCSE UNTUK MENDPTKN BENTUK KNONIK JORDN DENGN KRKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDY HESTY 976 Fkults Mtemtk d Ilmu Pegethu lm Progrm Stud Mtemtk Depok Februr Metode strcse...,
Lebih terperinci1. Aturan Pangkat 3. Logartima
KL UN Mtetk MA IPA 9/ No. KL Ruus. Meetuk egs pert g dperoleh dr perk kespul.. p q. p q. p q ~ (p q) = ~p ~q ~ (eu/etp p) = Ad/Beerp ~p p. ~q q r ~ (p q) = ~p ~q ~ (Ad/Beerp p) = eu/etp ~p q ~p p r p q
Lebih terperinciRENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN
Lesso Study FMIPA UNY RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINEAR II SEMESTER : III TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN SUB TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN WAKTU : X 5 A. Stdr Kompetesi:
Lebih terperinciPRAKTIKUM 1 MODELING DAN ANALISIS
PRAKTIKUM MODELING DAN ANALISIS KESALAHAN A. TUJUAN PEMBELAJARAN. Model Mtemtk. Memhm Deret Tlor. Memhm Glt 4. Memhm lgortm d pembc lowchrt B. DASAR TEORI. Model Mtemtk Model dbut utuk memudhk org dlm
Lebih terperinciBab IV Faktorisasi QR
Bb IV Ftorss QR. Pedhulu Ftorss QR dr mtr A beruur m dlh pegur mtr A mejd A Q R dm Q R m m dlh orthogol d R R m segtg ts. Ftorss serg jug dsebut ftorss orthogol (orthogol ftorzto). Ad beberp r yg dgu utu
Lebih terperinciCATATAN KULIAH Pertemuan IV: Model-model linier dan Aljabar Matriks (2)
TTN KULH ertemu V: Moel-moel ler lr Mtrks (). Mer Mtrks vers Sutu mtrks () mempuy vers l terpt sutu mtrks B, seh B B. Mtrks B seut vers mtrks, tuls -, y merupk mtrks uur skr ermes. Syrt keer r Mtrks vers
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK Pegtr Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. Msly dlm termodmk, model Deye utuk megtug kpsts ps dr ed pdt.
Lebih terperinciTEOREMA ABEL-DINI DAN DUAL KÖTHE-TOEPLITZ PADA DERET GANDA
Prosdg Semr Nsol Ss d Peddk Ss VIII, Fkults Ss d Mtemtk, UKSW Sltg, 5 Ju 203, Vol 4, No, ISSN:2087 0922 TEOREM BEL-DINI DN DUL KÖTHE-TOEPLITZ PD DERET GND Sumrdoo, Soer DW 2 & Sum 3 PPPPTK Mtemtk, Mhssw
Lebih terperinciESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES
LEMMA VOL I NO., NOV 24 ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES Adev Mur Adel Progrm Stud Peddk Mtemtk, Uversts Mhutr Muhmmd Ym, Solok devmur@gml.com Abstrk. Peelt bertuju
Lebih terperinciNuryanto,ST.,MT. Integral merupakan operasi invers dari turunan. Jika turunan dari F(x) adalah F (x) = f(x), maka F(x) = f(x) dx.
Nuryto,ST.,MT d c. INTEGRAL TAK TENTU KONSEP DASAR INTGRAL f. ALJABAR INTEGRAL f. TRIGONO CONTOH SOAL SOAL LATIHAN UJI KOMPETENSI Itegrl merupk opersi ivers dri turu. Jik turu dri F dlh F = f, mk F = f
Lebih terperinciHANDS-OUT ANALISIS NUMERIK
HANDS-OUT ANALISIS NUMERIK Oleh : Drs Her Sutro, M T Dew Rchmt, SS, MS JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 8 Pertemu
Lebih terperinciPenyelesaian Persamaan Linier Simultan
Peyelesi Persm Liier Simult Persm Liier Simult Persm liier simult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjik byk vribel bebs Betuk persm liier simult deg m persm d vribel bebs ij utuk i= s/d m d
Lebih terperinciSolusi Sistem Persamaan Linear
Sos Sstem Persm Ler Sstem persm er: h persm deg h kow j d dketh, j,,, j? So: z 6 z z () () () persm d kow Jw: z 6.5 z.5 z () () () ems : pers. ().5 pers. () pers. ().5 pers. () z 6.5 z 8z 8 () () () ems
Lebih terperinciHendra Gunawan. 21 Februari 2014
MA0 MATEMATIKA A Hedr Guw Semester II, 03/04 Februri 04 Kulih Sebelumy 9.4 Deret Positif: Uji Liy Memeriks kekoverge deret positif deg ujiperbdigd ujirsio 9.5 Deret Gti Td: Kekoverge Mutlk d Kekoverge
Lebih terperinci