IMPLEMENTASI DELAY DIFFERENTIAL EQUATION PADA SOLVER ORDINARY DIFFERENTIAL EQUATION MATLAB. Rully Soelaiman dan Yudhi Purwananto
|
|
- Yohanes Pranoto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IMPLEMENTASI DELAY DIFFERENTIAL EQUATION PADA SOLVER ORDINARY DIFFERENTIAL EQUATION MATLAB Rull Soelama da Yudh Purwaato Fakulta Tekolog Iorma, Ittut Tekolog Sepuluh Nopember Kampu ITS, JlRaa ITS Sukollo, Surabaa 60, Idoea Telp (0) 5994, Fa (0) 5996 Emal: { rull, udh }@t-bedu ABSTRAK Ordar Deretal Equato (ODE) da Dela Deretal Equato (DDE) baak dguaka utuk meeragka kejada-kejada pada dua ata ODE melbatka dervat ag dpegaruh oleh peeleaa waktu ekarag dar varabel-varabel ag tdak bergatug pada waktu Semetara, DDE memlk tambaha dervat ag juga dpegaruh oleh peeleaa pada waktu ebeluma Peeleaa peroala DDE dega la tuda kota dokuka pada metode ekplt Ruge Kutta trple B,) ag dguaka juga oleh olver Matlab ot pada ode Utuk megmplemetaka permaalaha DDE dega waktu tuda kota dega megguaka metode Ruge-Kutta ekplt dbutuhka tga rumua atu rumua utuk meghtug la pada etap tahapa tegra, rumua utuk meghtug beara tep ze erta rumua utuk meghtug cotuou eteo Pada peelta, daplkaka metode Ruge Kutta ekplt dega rumua embedded dar Bogack-Shampe ag mempua order erta rumua cotuou eteo dega terpola Hermte kubk Kata kuc : Dela Deretal Equato, Ordar Deretal Equato, Ruge Kutta PENDAHULUAN Ordar Deretal Equato (ODE) da Dela Deretal Equato (DDE) baak dguaka utuk meeragka kejada-kejada pada dua ata ODE melbatka dervat ag dpegaruh oleh peeleaa waktu ekarag dar varabel-varabel ag tdak bergatug pada waktu Semetara, DDE memlk tambaha dervat ag juga dpegaruh oleh peeleaa pada waktu ebeluma Mekpu ODE da DDE memlk mlarta, olu ag dguaka pada ODE da DDE berbeda ecara gka DDE ag aka dbaha mempua betuk peramaa ebaga berkut : ( t) ( t, ( t), ( t ), ( t ),,( t )) k ag peeleaaa berada pada terval atb dega kod htor (t)=t) pada ta Nla tuda kota dataka dega =m (,, k )>0 DDE dega la tuda kota merupaka betuk umum DDE ag baak daplkaka utuk keperlua pemodela dua ata (Baker, Paul, Wlle) Peeleaa peroala DDE dega la tuda kota dokuka pada metode ekplt Ruge Kutta trple B,) ag dguaka juga oleh olver Matlab ot pada ode Stematka pembahaa melput pegatar DDE, perluaa metode B,) pada peroala DDE, aal koverge da tablta, mplemeta olver dde da uj coba pada beberapa peroala pemodela matematka PENGANTAR DELAY DIFFERENTIAL EQUATION Perbedaa utama atara DDE da ODE terletak pada data ala Peeleaa ODE etuka oleh la peramaa pada ttk al t-a Sedagka utuk megevalua DDE pada terval a t b, jka terdapat uku (t- j ) dapat merepreetaka la dar olu pada ttk-ttk ebelum ttk al Cotoha, olu pada t = a etuka oleh la pada a- j Sehgga jka terdapat T ag merupaka la tuda terbear, maka utuk meeleaka uatu peroala DDE perlu dedaka t) atara a- T t a Karea metode umerk pada ODE da DDE aka juga daplkaka pada peroala ag memlk beberapa dervat ag kotu, maka dkotu pada low-order dervat memerluka peagaa khuu Secara umum terjad dkotu pada olu dervat pertama d ttk al karea S ( a) ( a) ( a, a), a ),, a )) k IMPLEMENTASI DELAY DIFFERENTIAL EQUATION PADA SOLVER ORDINARY 79 DIFFERENTIAL EQUATION MATLAB Rull Soelama & Yudh Purwaato
2 Dkotu dapat terjad juga pada aat ebelum da eudah ttk al Dkotu dapat megalam propaga Jka terjad dkotu pada ebuah dervat, maka aka terjad perulaga dkotu pada terval-terval elajuta dega jarak etuka oleh la tudaa Propaga dapat ddekrpka ecara ormal ebaga berkut : jka terjad dkotu d t* pada derajat k atau dega kata la terjad lompata pada (k) d t*, maka aka terjad dkotu d t*+ j pada derajat ekurag-kuraga k+, aka terjad juga dkotu d t*+ j pada derajat ekurag-kuraga k+ da eterua Berkut merupaka cotoh dkotu pada DDE Terdapat peramaa (t)= -(t-) () pada 0 t dega ug htor t)= utuk t 0 Maka aka ddapatka hal ebaga berkut (, utuk 0 ( ) (, utuk! ( ) ( ) (,!! utuk Gambar Grak olu peramaa () PENDEKATAN EKSPLISIT RUNGE KUTTA Pada pembahaa berkut aka dguaka metode Ruge Kutta Trple ag umum dguaka pada olver ode utuk meeleaka permaalaha =(,) pada terval [a,b] dega (a) dketahu Sebuah trple pada tage aka melbatka tga buah rumua Mala, dketahu aprokma ug () pada atu da aka dhtug aprokma pada + = +h Utuk =,,, tage, ) ddeka dega uku ( ch da h j Peramaa aprokma ag dguaka utuk meetuka la tegra elajuta adalah a j j h b Peramaa terebut dapat ulka juga dega megguaka ug cremet (, ) Utuk memeuh peeleaa ug ambahka uatu la redu ag debut local trucato error ehgga peramaa mejad ( ) ( ) h (, ( )) lte Beara error pada peramaa terebut adalah p O( h ) Rumua la pada trple ulka dega peramaa ebaga berkut * * * h b h (, Bear local trucato error dar peramaa terebut adalah O( p ) h Rumua terebut haa dguaka utuk meetuka beara tep ze Rumua ketga ulka ebaga berkut h b b ( ) h (,, ) Rumua terebut merupaka cotuou eteo dar rumua pertama Dega kata la, rumua pertama merupaka kod khuu dar cotuou eteo dega = Agar metode Ruge-Kutta trple dapat daplkaka utuk peeleaa DDE, maka dbutuhka trateg utuk meaga uku htor ) pada peramaa ( j (,, ( ), ( k) Terdapat dua keadaa ag haru dbedaka atu : h da h > j pada beberapa j Dmalka dketahu ug aprokma pada ( utuk etap Jka h, maka j da (,, ), k) merupaka rumua ekplt Fug merupaka htor al pada a Setelah dlakuka peghtuga pada lagkah, elajuta dega megguaka cotuou eteo ddeka pada retag, ] dega rumua [ S h ) ( Dega data htor ag ) 80, Volume, Nomor, Jul 00 : 79 84
3 telah ddeka terebut dapat dlakuka peghtuga lagkah berkuta Jka h > j pada beberapa j, maka uku htor aka devalua pada pa dar curret tep da emua rumua aka ddeka ecara mplt Lagkah ag empuh utuk meeleaaka kod terebut adalah ebaga berkut ; aat tercapa, ddeka utuk Selajuta de terebut dperlua hgga retag, h ] Hal terebut dataka ebaga ( S 0 ( ug ) Tahapa tera elajuta dmula dega melakuka peghtuga terhadap aprokma hal S m ( Itera elajuta dhtug dega rumua ekplt ebaga berkut ( m) S ( h ) ( m) h (,, ; S ( ) Rumua terebut meujukka kotrak da terde pada terval 4 KARAKTERISTIK SOLVER DDE DDE dmplemetaka dega megacu pada olver ODE, ag merupaka mplemeta dar paaga ekplt Ruge-Kutta (,) Bogack da Shampe ag debut BS Kogura Arra Butcher utuk BS adalah ebaga berkut 0 ½ ½ ¾ 0 ¾ /9 / 4/9 /9 / 4/9 0 ^ -5/7 / /9 -/8 Metode BS memeuh olu order dega kod ebaga berkut b +b +b = pada arra Butcher BS : /9+/+4/9= b c +b c =/ pada BS : /*/+4/9*/4=/6 b c +b c =/ pada BS : /*/4+4/9*9/6=/ 4 b c a =/6 pada BS : 4/9*/*/4=/6 Pada DDE, lagkah awal ag dlakuka adalah memberka predk S 0 ( ) dega la kota 0 Selajuta, erapka propert cotuou eteo pada lagkah ebeluma utuk mejad S 0 ( pada lagkah ekarag Pada DDE dguaka terpola cubc Hermte ebaga ug polomal pada cotuou eteo Predk terebut ecara kuattat dapat dukur dega peramaa local trucato error tk h dar metode BS ag dajuka Dormad ebaga berkut A 88 (4) 4 ( ) ( ) dega Beara rao error atara haru lebh kecl atau ama dega utuk harga Peeuaa (adjutmet) tep ze ag dguaka pada DDE ama dega ag dguaka pada ODE Utuk meguj koverge, dlakuka dega tera utuk meghtug harga m m ag tdak lebh bear dar /0 akura ag dbutuhka 5 ANALISIS KONVERGENSI DAN STABILITAS Utuk dapat megaal apek koverge da tablta terhadap metode ag daplkaka dega BS, maka perlu etuka terlebh dahulu model permaalaha ag aka dguaka Model terebut merupaka betuk kalar dega rumua ebaga berkut ( L( M( ) 5 Apek Koverge Apek koverge dapat daal dega pembukta berkut Jka tep ze h memeuh h m, ( L M ) maka tera aka koverge utuk emua la ag relat kecl Jumlah tage mplt ag dkerjaka aka bergatug dega perbadga bear h dega Pada pembukta daumka terdapat h >>, ehgga BS meghalka tage mplt ag makmal Perama terpola polomal cotuou eteo ag dguaka adalah Hermte kubk, ehgga olver juga mecatat lope pada ttk ebaga tambaha pada olu Pada uatu lagkah tera mecapa h la, da ) adalah ed Nla cotuou eteo aka etuka oleh la-la ed terebut da vektor (m) T v (, ) Jka meataka curret appromato, maka dega batua tool Maple dapat etuka matrk tera J ag memeuh v IMPLEMENTASI DELAY DIFFERENTIAL EQUATION PADA SOLVER ORDINARY 8 DIFFERENTIAL EQUATION MATLAB Rull Soelama & Yudh Purwaato
4 v Jv ( m ) ( m ) c Dapat dketahu juga bahwa emua eleme matrk J merupaka betuk polomal kubk dar Dmalka J 0 meataka matrk ag devalua pada aat = 0 Jka D dag {, h}, maka dapat etuka M (9 Lh) / 7 M (5 6Lh) /44 DJ 0D h L M 0 Selajuta jka h memeuh, maka radu pektral J 0 aka memeuh peramaa ( J 0 ) DJ D Dega radu pektral J o elalu lebh kecl dar, maka tera aka meuju koverge dega h, L, M da ag relat kecl 5 Apek Stablta Berdaarka hal pegamata Harer etal utuk L da M real, ucet coo utuk mejaga tablta pada DDE adalah L 0 da M L Dtujukka pula bahwa la dela pada M 0 dguaka utuk metablka ebuah ODE pada kod utable debabka L 0 Berdaarka pegamata ddapat bahwa perlaku BS aka mlar dega metode oe-tep pada aat 0 Dmalka proe tegra telah mecapa dega tep ze h Dega la ag relat kecl, atu-atua argume ag tdak berada pada pa dar curret tep adalah Argume terebut aka berada pada pada daerah h, Dketahu pula bahwa 0 merupaka ug terpola Hermte kubk dega argume Dega megguaka Maple la S ) dapat,,, ( dataka dalam betuk terpola ebaga berkut ) O( ) () Haa melalu la S ) terebut ( peghtuga la dapat dpegaruh oleh, la Berdaarka kod terebut, aal tablta pada lmt 0 dapat dlakuka pada curret tep Sehgga tegra Nla dataka tabl jka ddeka ecara mplt berdaarka peramaa L M ) () dega megguaka peramaa () ddapatka peramaa () L M M O( ) Peramaa terebut mlar utuk Selajuta ddeka parameter z = hl da Z = hm Dega megguaka Maple pula ddapatka olu utuk tet equato dega ebaga berkut P( z) z z z Polomal P (z) merupaka polomal tablta dar metode ODE Peramaa dereal dkataka tabl jka Re( z ) 0, da metode dkataka tabl jka P ( z) Metode dkataka damped jka P ( z) 6 EKSPERIMEN 6 Aplka Pemodela Peakt Meular Berkut adalah aplka pemodela matematka utuk peebara wabah peakt meular Model klak ag aka dbaha, dajuka oleh Kermack- McKedrck (97) Pada model terebut terdapat tga buah ug atu ( ag meujukka baga dar popula ag reta utuk terjagkt wabah peakt, ( ag meujukka baga dar popula ag terjagkt wabah peakt da ( ag meujukka baga dar popula ag kebal terhadap wabah peakt Selajuta daumka bahwa jumlah dvdu ag terjagkt wabah peakt tap atua waktu aka proporoal terhadap ( ), epert pada reak kma ( bmolekular Jka daumka juga bahwa jumlah dvdu ag kebal terhadap wabah peakt aka proporoal terhadap jumlah dvdu ag terjagkt peakt maka model terebut dapat ulka ebaga berkut Setelah wabah peakt berjagkt, eluruh dvdu akhra aka mejad kebal terhadap wabah terebut Jka daumka dvdu ag telah kebal terhadap peakt dapat kembal mejad reta etelah kuru waktu tertetu mala = 0, maka aka terjad lag terjagkta wabah peakt pada maa tertetu Jka dberka maa kuba berla =, maka model matematkaa aka mejad 6 8, Volume, Nomor, Jul 00 : 79 84
5 Dketahu la ae al 5, ( 0, ( ; utuk 0 ( ( ( ( ( ) ( ) ( 0) ( 0) ( Solu permaalaha terebut dapat dlhat pada gambar Suku terebut meataka akta bahwa pembetuka el plama aka megalam peurua blamaa uatu orgama edag tererag ek Karaktertk eraga ek m(t) dberka oleh peramaa keempat atu dm h6v h7m Jka dketahu parameter-parameter model adalah ebaga berkut 4,50 h, h,80 h 0, h4 07, h5,50 h7 0, h8 8 Selajuta la ae al utuk model terebut adalah ebaga berkut 6 V ( t) ma(0,0 t) jka t 0 C(0) ; F( t) jka m(0) 0 t 0 Parameter h6 dberka la 0 da 00 Solu permaalaha terebut dapat dlhat pada gambar Gambar Grak olu pemodela peakt meular 6 Model Matematka pada Immuolog Pada cotoh berkut aka dbaha model Marchuk ag medekrpka perlaku vru V(t), atbod F(t) da el plama pada orgama ag tererag peakt ag debabka oleh vru dv ( h hf ) V dc ( m) hf ( t ) V ( t ) h5 ( C ) df h4 ( C F) h8 FV Peramaa pertama adalah peramaa predator-pre Volterra-Lotk Peramaa kedua medekrpka pembetuka el plama baru dega waktu tuda dakbatka oleh terjada ek Dega adaa uku kedua pada peramaa terebut aka megakbatka keetmbaga terjad pada aat C= Peramaa ketga meataka pembetuka atbod dar el plama (h 4 C), peguragaa karea umur ( -h 4 F) da peggabugaa dega atge ( -h 8 FV) Suku (m) ddeka ebaga berkut ; jka m 0 ( m) ( m) ; 0 0 jka m 9 Gambar Grak olu pemodela muolog 7 KESIMPULAN Berdaarka hal mplemeta da aal ujcoba ag telah dlakuka, dapat dambl kempula ebaga berkut : Utuk megmplemetaka permaalaha DDE dega waktu tuda kota dega megguaka metode Ruge-Kutta ekplt dbutuhka tga rumua atu rumua utuk meghtug la pada etap tahapa tegra, rumua utuk meghtug beara tep ze erta rumua utuk meghtug cotuou eteo Pada peelta, daplkaka metode Ruge Kutta ekplt dega rumua embedded dar Bogack-Shampe ag mempua order IMPLEMENTASI DELAY DIFFERENTIAL EQUATION PADA SOLVER ORDINARY 8 DIFFERENTIAL EQUATION MATLAB Rull Soelama & Yudh Purwaato
6 erta rumua cotuou eteo dega terpola Hermte kubk Dega megguaka model peramaa kalar ( L( M( ) dapat dlakuka aal terhadap apek koverge da tablta ebaga berkut: Jka tep ze h memeuh h m, ( L M ) maka tera aka koverge utuk emua la ag relat kecl Ddapatka olu utuk tet equato dega ebaga berkut P( z) z z z 6 Polomal P (z) merupaka polomal tablta dar metode ODE 8 DAFTAR PUSTAKA [] EHarer, SPNrett, GWaer, Solvg Ordar Deretal Equato I : Not Problem, Sprger-Verlag, 987 [] JDLambert, Numercal Method or Ordar Deretal Stem, Joh Wle & So Ltd, Eglad, 99 [] LF Shampe, MW Rechlet, The MATLAB ODE Sute, SIAM JSc Comput, 8, 997 [4] Steve C Chapra, Ramod P Caale, Numercal Method or Egeer rd Eo, McGraw-Hll, 998 [5] Ur MAcher, Lda R Petzold, Computer Method or Ordar Deretal Equato ad Deretal-Algebrac Equato, Socet or Idutral ad Appled Mathematc, 998 [6] LF Shampe, S Thompo, Solvg DDE MATLAB, Maucrpt, Maret 000 [7] LF Shampe, S Thompo, Evet Locato or Ordar Deretal Equato, Comp& Math Wth Appl, to appear 84, Volume, Nomor, Jul 00 : 79 84
BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA
9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta
Lebih terperinciBAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain
BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain Dalam ubbab 3., kta aka mempelaar alah atu fat petg dar kode wa-dual geap. Sfat terebut dberka oleh Teorema 3.(Teorema Gleao), Teorema ecara megeaka telah meetuka betuk
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )
PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka hpote 0 (H 0 ) da at hpote (H ) malya: H 0 : µ 00 H : µ 00 atau H : µ > 00 atau H : µ < 00 PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka je dtrbu yag cocok: bla > 30 da
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1
8 III. MEODOLOGI PEELIIA A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela X SMA eger Bagurejo Lampug egah tahu pelajara 009/00 ebayak 75 orag yag terdtrbu dalam lma kela dmaa tgkat kemampua
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Dekrp Data Hal Peelta Setelah melakuka peelta, peelt medapatka hal tud lapaga utuk memperoleh data dega tekk te, etelah dlakuka uatu pembelajara atara kelompok
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema
II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFISIEN KURTOSIS
PENAKIR RAIO YANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDERHANA MENGGUNAKAN MEDIAN DAN KOEFIIEN KURTOI abarah * Haro H rat Mahawa Program Matematka Doe Jurua Matematka Fakulta Matematka da
Lebih terperinciPENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto
Prodg ear Naoal Peelta Peddka Peerapa MIPA akulta MIPA Uverta Neger Yogyakarta 6 Me 009 M-8 PENYELEAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOOLIO UY MENGGUNAKAN PENDEKATAN UNGI LAGRANGE ugyarto MIPA Matematka Uverta Ahmad
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP
III. METODE PENELITIAN A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela VII emeter gajl SMP Ba Mulya Badar Lampug Tahu Pelajara 0/0 dega jumlah wa ebayak 03 wa yag terbag dalam 3 kela. Sampel
Lebih terperinci5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS
5//04 Matakulah: T EDALI Tahu : 04 Pertemuaa 45 Tempat eduduka Akar(Root Lou Aaly) Learg Outome Pada akhr pertemua, dharapka mahawa aka mampu : meerapka aal da aplka Tempat keduduka Akar dalam dea tem
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Lebih terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinci100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400
h t t p : / / m a t e m a t r c k. b l o g p o t. c o m Meetuka uur-uur pada dagram lgkara atau batag Rgkaa Mater : Uur uur pada dagram lgkara yag pokok haya hal :. Meetuka bear baga dalam lgkara ( dapat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciKOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI
KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI Defl Ardh 1, Frdaus, Haposa Srat defl_math@ahoo.com
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciKALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.
KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana
Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB
Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d
Lebih terperinciBAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI
Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg
Lebih terperinciBAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI
BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN :
Vol. 4. No. 3, 5-59, Deember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agu Rugyoo Jurua Matematka FMIPA UNDIP Abtrak Dberka popula
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif, karena data yang
BAB III METODE PENELITIAN A. Je Peelta Je peelta merupaka je peelta kuattatf, karea data yag dperoleh adalah data kuattatf megea hal belajar wa, yag dguaka utuk megaal data dega megguaka hpote keamaa dua
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Populasi penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas X SMA Negeri 2 Bandar
7 III. METDE PENELITIAN A. Populai Peelitia Populai peelitia ii yaitu eluruh iwa kela MA Negeri Badar Lampug dega ampel kela, pada emeter geap Tahu Pelajara 0/0. B. ampel Peelitia Tekik pegambila ampel
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinciBAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran
Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..
Lebih terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciPendugaan Parameter 1
Topik Bahaa: Pedugaa Parameter 1 (Selag Pedugaa, Pedugaa Selag 1 Rata-Rata) Pertemua ke II 1 Ilutrai Statitika Ifereia : Mecakup emua metode yag diguaka utuk pearika keimpula atau geeraliai megeai populai
Lebih terperinciPerancangan Pengendali PID. Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Peracaga Pegedal PID Ittut Tekolog Seuluh Noember Pegatar Mater Cotoh Soal Latha Rgkaa Pegatar Mater Cotoh Soal Peracaga Pegedal P Peracaga Pegedal PI Peracaga Pegedal PD Peracaga Pegedal PID Latha Rgkaa
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEOR. Aal Regre Salah atu tuua aal data adalah utuk memperkraka/memperhtugka beara efek kuattatf dar perubaha uatu keada terhadap keada laa. Setap kebaka (polc), bak dar pemertah maupu wata,
Lebih terperinciBAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLING. dilakukan melalui dua tahap pengambilan sampel atau lebih (Cochran, 1977:314).
BAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLIG A. Pedahulua Metode ulttage cluter aplg adalah proe pegabla apel ag dlakuka elalu dua tahap pegabla apel atau lebh (Cochra, 977:34). Pearka apel dega etode ebeara
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,
Lebih terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinciPENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
ENAKSI DUAL ATIO-UM-ODUT UNTUK ATA-ATA OULASI ADA SAMLING AAK SEDEHANA hrsta ajata, Frdaus, Haposa Srat Mahasswa rogram Stud S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu egetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode
II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam proses peelta utuk megaalss aproksmas fugs dega metode mmum orm pada ruag hlbert C[ab] (Stud kasus: fugs rasoal) peuls megguaka defs teorema da kosep dasar sebaga berkut:.. Aproksmas
Lebih terperinciBAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
Lebih terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinciPENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS
PENAKIR REGREI CUM RAIO UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFIIEN KURTOI DAN KOEFIIEN KEWNE usta Wula ar *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciINTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi
BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciPELABELAN-k TOTAL TAK TERATUR SISI DAN NILAI KETAKTERATURAN TOTAL SISI DARI GRAF LINTANG. oleh DWI HANDAYANI M
PELABELAN-k TOTAL TAK TERATUR SISI DAN NILAI KETAKTERATURAN TOTAL SISI DARI GRAF LINTANG oleh DWI HANDAYANI M 9 SKRIPSI dtul da dauka utuk memeuh ebaga peryarata memperoleh gelar Saraa Sa Matematka FAKULTAS
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinci3.1 Biaya Investasi Pipa
BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN
PENAKI AIO UNTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLING ACAK EDEHANA MENGGUNAKAN KOEFIIEN VAIAI DAN MEDIAN sk ahmada *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)
Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 5 No.1 Juni 2011: 12-20
Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 5 No.1 Ju 011: 1-0 PENGARUH PEMBERIAN VITAMIN C DAN SULFAS FERROSES (SF) PADA IBU HAMIL UNTUK MENGURANGI RISIKO ANEMIA PADA SAAT PERSALINAN MENGGUNAKAN ANALISIS DATA
Lebih terperinciBAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciI adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu
METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujua Peelta Berdaarka rumua maalah pada BAB I, peelta kuattatf yag aka dlakaaka bertujua utuk megetahu adaya perbedaa hal belajar peerta ddk pada metode Numbered Head
Lebih terperinciANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si
ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor
Lebih terperinciOrbit Fraktal Himpunan Julia
Vol. 3, No., 6-7, Jauar 7 Orbt Fraktal Hmpua Jula Ad Kresa Jaya, Nswar Alasa Abstrak Makalah membahas kumpula ttk-ttk yag berada dalam daerah hmpua Jula d ruag kompleks da memperlhatka sebuah algortma
Lebih terperinciOn A Generalized Köthe-Toeplitz Duals
JMP : Volume 4 Nomor, Ju 202, hal. 3-39 O A Geeralzed Köthe-Toepltz Duals Sumardoo, Supama 2, da Soepara Darmawaa 3 PPPPTK Matematka, smrd2007@gmal.com 2 Mathematcs Departmet, Gadah Mada Uverst, supama@ugm.ac.d
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEOR. Aal Regre alah atu tuua aal data adalah utuk memperkraka/memperhtugka beara efek kuattatf dar perubaha uatu keada terhadap keada laa. etap kebaka polc, bak dar pemertah maupu wata, elalu
Lebih terperinciMASALAH NORM MINIMUM PADA RUANG HILBERT DAN APLIKASINYA
Masalah Norm Mmum (Karat) MASALAH NORM MINIMUM PADA RUANG HILBERT DAN APLIKASINYA Karat da Dhorva Urwatul Wutsqa Jurusa Peddka Matematka FMIPA Uverstas Neger Yogakarta Abstract I ths paper, wll be dscussed
Lebih terperinciNORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS
NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag
Lebih terperinciPENAKSIR RATIO-CUM-PRODUCT YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS
PEASIR RATIO-UM-PRODUT AG EFISIE UTU RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLIG AA SEDERHAA MEGGUAA OEFISIE VARIASI DA OEFISIE URTOSIS Lza armata *, Arsma Ada, Frdaus Mahasswa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciPERBADINGAN BIAS ESTIMATOR KERNEL NADARAYA-WATSON DAN LOCALLY LINEAR PADA REGRESI NONPARAMETRIK
SAINTEBU Jural Sa da Tekolog PERBADINGAN BIAS ESTIMATOR ERNEL NADARAYA-WATSON DAN LOCALLY LINEAR PADA REGRESI NONPARAMETRI BIAS COMPARISON NADARAYA WATSON AND LOCALLY LINEAR ERNEL ESTIMATOR OF NONPARAMETRIC
Lebih terperinciFMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani
FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciUKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI UKURAN SIMPANGAN. Rentang= 4/1/2013 KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI.
//03 UKURAN SIMPANGAN DAN UKURAN VARIASI KANIA EVITA DEWI S.PD., M.SI. UKURAN SIMPANGAN Ukura mpaga merupaka tattk yag meggambarka peympaga data-data terhadap rata-rataya Semak bear ukura mpaga emak meyebar
Lebih terperinciSUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS
C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah
Lebih terperinciBAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI ANALISIS DATA A. Dekripi Data Peelitia ii megguaka peelitia ekperime, ubyek peelitiaya dibedaka mejadi dua kela, yaitu kela kotrol da kela ekperime. Kela kotrol pada peelitia ii merupaka
Lebih terperinciDiagram Kendali Simpangan Baku Eksak untuk Proses Berdistribusi Normal dengan Parameter σ Diketahui
Statitika, Vol. No., 5 6 Mei Diagram Kedali Simpaga Baku Ekak utuk Proe Berditribui Normal dega Parameter Diketahui Aceg Komarudi Mutaqi, Suwada Program Studi Statitika Fakulta MIPA Uiverita Ilam Badug,
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciPENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Mayag Novhta Sar *, Bustam, Sgt Sugarto Mahasswa Program Stud S Matematka FMIPA Uverstas Rau Dose Fakultas
Lebih terperinci