Fermat s Little Theorem dan Aplikasinya pada Algoritma RSA
|
|
- Erlin Sugiarto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Fermat s Lttle Theorem dan Alkasnya ada Algortma RSA Akbar Gumbra Program Stud Teknk Informatka, Insttut Teknolog Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mal : f18106@students.f.tb.ac.d ABSTRAK Pada makalah n, enuls membahas tentang Fermat s Lttle Theorem beserta beberaa embuktannya dar beberaa sudut andang. Selan tu enuls juga menyertakan alkas Fermat s Lttle Theorem ada Algortma RSA. Fermat s Lttle Theorem n meruakan teorema yang mendasar dar ranah lmu teor blangan. Bahkan dengan menggunakan teorema n, kta daat menurunkan Euler s Theorem dengan bantuan sfat dar fungs Euler φ, walauun sebenarnya Fermat s Lttle Theorem n meruakan kasus khusus dar Euler s Theorem. Kemudan enuls membahas Algortma RSA serta memberkan bukt bahwa roses dekrs RSA vald dengan menggunakan Fermat s Lttle Theorem. Keamanan dar Algortma RSA n akan terjamn selama belum ada algortma yang efsen untuk memfaktorkan blangan komost menjad faktor rmanya. Kata kunc: Fermat s Lttle Theorem, RSA, rma. 1. PENDAHULUAN Pada ranah lmu blangan, hotess Chna meruakan konjektur yang terbantahkan. Hotess n menyatakan bahwa sebuah blangan bulat n meruakan blangan rma, jka dan hanya jka memenuh konds n 2 n 2. Atau dalam kata lan, n meruakan blangan rma jka dan hanya jka 2 n 2 mod n. Hotess n berlaku jka n blangan rma, maka 2 n 2 mod n, yang meruakan kasus khusus dar Fermat s Lttle Theorem. Namun, konversnya dar hotess n, dalam hal n jka 2 n 2 mod n maka n adalah blangan rma, adalah salah. Oleh karena tu, hotess Chna tersebut secara keseluruhan adalah salah. Contoh enyangkal terkecl dar hotess n adalah 341. Kemudan Fermat menggeneralsas hotess tersebut yang sekarang dkenal dengan Fermat s Lttle Theorem. Menurut sejarah teorema n dberkannya tana emberan bukt darnya, karena menurutnya bukt yang dmlknya terlalu anjang. Fermat s Lttle Theorem n tertuls ada sebuah surat yang dkrm oleh Fermat untuk temannya, yatu Frencle De Bessy. Setelah tu, Gottfred Lebnz ada sebuah manuskr tana tanggal memberkan bukt dar teorema tersebut dan da juga menuls bahwa da telah mengetahu bukt tersebut sebelum tahun Namun, konvers dar generalsas Fermat s Lttle Theorem tersebut juga tdak berlaku. Blangan-blangan komost yang memenuh teorema uj kermaan dengan menggunakan Fermat s Lttle Theorem n dnamakan fermat seudormes. Selan dgunakan untuk menguj kermaan dar suatu blangan, Fermat s Lttle Theorem juga dgunakan sebaga dasar dar Algortma RSA. RSA meruakan algortma untuk mengenkrs kunc ublk, hal n berart nstruks untuk mengenkrs sebuah esan mungkn dketahu oleh umum walauun algortma dalam mendeskrs esan tesebut aman. Algortma n dnamakan dar enemunya, yatu Ron Rvest, Ad Shamr, dan Len Adleman, yang ertama kal mengumumkannya ada tahun 1977 ketka bekerja d MIT. RSA meruakan algortma ertama yang cocok untuk dgtal sgnature. RSA sama saat n mash dgunakan secara luas dalam rotokol electronc commerce. 2. Fermat s Lttle Theorem Perre De Fermat lahr d Beaumont-de-Lomagne, Tarn-et- Garonne, Prancs. Ia memberkan banyak sekal kontrbus ada lmu teor blangan. Salah satu teoremanya yang terkenal adalah Fermat Lttle Theorem. Teorema n ertama kal dnyatakannya ada sebuah surat untuk temannya, Frencle de Bessy, ada tanggal 18 Oktober Pada surat tersebut tertuls : membag a -1-1 untuk suatu blangan rma dan a salng rma dengan. Secara formal, Fermat s Lttle Theorem n daat dtuls : Msalkan a suatu blangan bulat ostf dan suatu blangan rma. Maka berlaku a a mod. Untuk GCD a, = 1, berlaku a 1 1 mod. 2.1 Pembuktan Fermat s Lttle Theorem Pada makalah n, enuls memberkan ulasan tentang bukt dar Fermat s Lttle Theorem n, bukt dar Fermat s Lttle Theorem n adalah sebaga berkut : Makalah IF2091 Struktur Dskrt Tahun 2009 Page 1
2 Pembuktan Menggunakan Induks Sebaga bass nduks, untuk a = 1, teorema n vald, sebab 1 1. Kemudan untuk langkah nduks, msalkan teorema tersebut vald untuk suatu nla a, sehngga memenuh a a. Selanjutnya erlu dbuktkan bahwa a + 1 (a + 1). Untuk membuktkan hal n, erhatkan bahwa : (a + 1) a + 1 = a + atau daat dtuls menjad : 1 =1 (a + 1) a + 1 = (a a) + a + 1 (a + 1) 1 =1 a Karena untuk 1 1 dan berdasarkan asums a a, maka daat dsmulkan a + 1 (a + 1). Pembuktan Menggunakan Kongruens Kta daat mengalkan kongruens, untuk seta = 1,.., n, dan c d (mod ), sehngga c 1 c 2 c n d 1 d 2 d n mod (1) Kemudan, msalkan gcd a, = 1. Kta bentuk barsan berkut : a, 2a, 3a,, 1 a (2) Tdak ada dua dar suku tersebut yang kongruen dengan modulo. Karena a k a mod k mod = k Oleh sebab tu, seta suku dar barsan yang dbuat kongruen teat ada satu dar blangan berkut : 1, 2, 3,.., 1 (3) Dengan menggunakan ersamaan (1), (2), dan (3) deroleh a (mod ) Karena dan 1! salng rma, maka ersamaan datas daat dtuls menjad : a 1 1 (mod ) Pembuktan Menggunakan Teor Kombnatork Msalkan terdaat mutara-mutara dengan banyak warna sejumlah a warna. Dar mutara n dbentuk kalung dengan teat menggunakan sejumlah mutara. Pertama, dbentuk sebuah untaan mutara. Terdaat a untaan strng berbeda yang daat dbentuk. Jka kta buang untaan tersebut yang hanya terds dar satu warna saja, yatu sebanyak a. Maka terdaat ssa sebanyak a a untaan. Kemudan, ujung dar ta untaan tersebut untuk mendaatkan kalung. Kta daat melhat bahwa dua untaan yang dbedakan oleh hanya sebuah ermutas skls dar mutaranya menghaslkan kalung yang tak daat dbedakan. Namun. Terdaat sejumlah ermutas skls dar mutara ada sebuah untaan. Oleh sebab tu, banyak kalung yang berbeda adalah sejumlah a a. Karena banyak kalung n mereresentaskan blangan bulat, maka daat dsmulkan bahwa a a. Sebaga catatan sejarah, sektar 500 tahun sebelum maseh, matematkawan cna sudah mengetahu bahwa jka adalah sebuah blangan rma, maka berlaku 2 2 mod, atau lebh dkenal dengan nama Hotess Chna. Hal n meruakan kasus khusus dar Fermat s Lttle Theorem. Namun, mereka dan juga Lebnz ratusan tahun kemudan berkr bahwa konvers dar teorema tersebut benar, atau dalam hal n, jka 2 n 2 mod n, maka n haruslah blangan rma. Counterexamle terkecl dar keyaknan mereka tersebut adalah n = 341 = 11 31, dmana : (mod 341) Blangan yang memlk sfat seert 341 tersebut dsebut seudorme terhada bass 2. Beberaa blangan juga meruakan seudormes terhada semu bass. Blangan n dsebut absolute seudormes atau Carmchael Numbers. Carmchael Number yang terkecl yatu Contoh Penggunaan Fermat s Lttle Theorem Berkut beberaa ermasalan yang daat dselesakan dengan bantuan Fermat s Lttle Theorem : Contoh Htung (mod 41) Karena 5 dan 41 adalah blangan rma, maka menurut Fermat s Lttle Theorem berlaku : (mod 41) Karena = , maka (5 40 ) (1) (mod 41) Sehngga tnggal dhtung 5 7 (mod 41). Karena (mod 41), maka (mod 41) Jad mod 41 = 20. Contoh Buktkan bahwa angkat 8 dar sebarang blangan selalu berbentuk 17m atau 17m ± 1 untuk suatu m blangan bulat. Makalah IF 2091 Struktur Dskrt Tahun 2009 Page 2
3 Msal N sebarang blangan, akan dcar N 8. Jka N kelatan 17, maka N 8 juga kelatan 17. Sehngga N 8 memunya bentuk 17m. Sekarang, erlu dbuktkan jka N salng rma dengan 17. Karena N blangan rma, maka menurut Fermat s Lttle Theorem berlaku : N 16 1 (mod 17) atau N (mod 17) (N 8 1)(N 8 + 1) 0 (mod 17) Jad, N 8 ±1 mod 17, sehngga N 8 = 17m ± 1 untuk suatu blangan bulat m. Contoh Buktkan bahwa n 37 n habs dbag untuk semua blangan asl n. Kta harus mengurakan blangan dalam faktor rmanya, yatu : = Selanjutnya, berdasarkan Fermat s Lttle Theorem, kta memunya : n k (mod k) Atau n k n 0 (mod k) Dengan k = 2, 3, 5, 7, 13, 19, 37. Perhatkan bahwa n 1 membag n Karena n 36 1 = (n 2 ) 18 1, maka n 2 1 habs membag n Hal yang sama untuk n 3 1, n 4 1, n 6 1, n 12 1, n 18 1 semuanya habs membag n Jad n k n habs membag n 37 n untuk k = 2, 3, 5, 7, 13, 19, 37. Dengan demkan, menurut Chnese Remander Theorem, maka : n 37 n 0 (mod ) n 37 n 0 (mod ) Contoh Msalkan adalah suatu blangan rma dengan bentuk 3k + 2 dmana membag a 2 + ab + b 2 untuk suatu blangan bulat a dan b. Buktkan bahwa a dan b keduanya habs dbag oleh. Jawab : Kta akan melakukan endekatan secara tdak langsung, yatu dengan mengasumskan bahwa tdak habs membag a. Karena habs membag a 2 + ab + b 2, juga habs membag a 3 b 3 = a b (a 2 + ab + b 2 ). Sehngga a 3 b 3 (mod ). Hal n daat derumum menjad a 3k b 3k (mod ). Oleh karena tu, juga tdak habs membag b. Dengan menggunakan Fermat s Lttle Theorem, menghaslkan : a 1 b 1 1 (mod ) atau a 3k+1 b 3k+1 (mod ) Karena relatf rma terhada a, maka daat dutuskan bahwa a b (mod ) Hal n, dengan mengngat sebelumnya bahwa a 2 + ab + b 2 0 (mod ) mengakbatkan 3a 2 0 (mod ). Karena 3, n mengndkaskan bahwa habs membag a, yang menghaslkan sebuah kontradks dar asums awal. Contoh Msalkan suatu blangan rma. Tunjukkan bahwa terdaat tak hngga banyaknya blangan bulat ostf n sehngga habs membag 2 n n Jka = 2, trval bahwa habs membag 2 n n untuk seta n blangan bulat ostf gena. Kta asumskan bahwa adalah ganjl. Dengan menggunakan Fermat s Lttle Theorem, ddaat (mod ) atau daat dtuls menjad 2 1 2k 1 (mod ) Kemudan erhatkan bahwa ( 1) 2k 1 (mod ). Sehngga 2 1 2k 1 ( 1) 2k (mod ), yang secara ekslst menunjukkan bahwa habs membag 2 n n untuk n = ( 1) 2k. 3. Alkas Fermat s Lttle Theorem ada RSA Algortma RSA djabarkan oleh tga orang yang berasal dar MIT (Massachusetts Insttute of Technology), yatu Ron Rvest, Ad Shamr, dan Len Adleman ada tahun RSA mendasarkan roses enkrs dan deksrs ada konse blangan rma dan artmetka modulo. Bak kunc ekrs mauun kunc dekrs keduanya meruakan blangan bulat. Kunc ekrs n tdak drahasakan dan dketahu umum (dnamakan kunc ublk), namun kunc untuk dekrs bersfat rahasa. Kunc dekrs dbangktkan dar beberaa buah blangan rma bersamasama dengan kunc enkrs. Algortma n datenkan oleh MIT ada tahun 1983 d Amerka Serkat sebaga U.S. Patent Paten n berlaku hngga 21 Setember Langkah-langkah dar Algortma RSA adalah sebaga berkut : 1. Ambl dua blangan rma sembarang, msalkan a dan b. Jaga kerahasaan a dan b n. 2. Htung n = a b. Besaran n n tdak drahasakan. 3. Htung m = a 1 (b 1). Sekal m telah dhtung, a dan b daat dhaus untuk mencegah dketahunya oleh hak lan. 4. Plh sebuah blangan bulat untuk kunc ublc, sebut namanya e, yang relatf rma terhada m. 5. Bangktkan kunc dekrs, d, dengan kekongruenan ed 1 mod m. Lakukan enkrs terhada s esan dengan ersamaan e c = mod n, yang dalam hal n adalah blok lanteks, c adalah Makalah IF 2091 Struktur Dskrt Tahun 2009 Page 3
4 cherteks yang deroleh, dan e adalah kunc enkrs (kunc ublk). Harus dernuh ersyaratan bahwa nla harus teletak dalam hmunan nla 0, 1, 2,, n 1 untuk menjamn hasl erhtungan tdak berada d luar hmunan. 6. Proses dekrs dlakukan dengan menggunakan ersamaan = c d mod n, yang dalam hal n d adalah kunc dekrs. Dua blangan rma yang dambl, yatu a dan b, seharusnya secara kasar memlk ukuran yang sama, namun tdak begtu dekat. Nla dar a dan b n daat dcar dengan mencoba-coba blangan bulat yang mendekat n. Basanya b < a < 2b. Dgt dar a dan b daat dhaslkan dengan random sehngga blangan tersebut teruj kermaanya dengan menggunakan Fermat s Lttle Theorem. Tdak ada aturan yang jelas dalam memerhatkan bagamana nla e dlh selan e harus relatf rma terhada m. Namun, terdaat nla standar untuk memlh e n yang basanya dgunakan karena memerceat roses erhtungan. Nla decodng d dhtung menggunakan algortma extended eucld. Teorema yang meruakan dasar dar Algortma RSA menyatakan bahwa untuk sembarang dua buah blangan rma, msal dan q, dan msal terdaat blangan bulat x sehngga x salng rma terhada dan q. Maka berlaku : x 1 (q 1) 1 (mod q) Hal n daat dbuktkan sebaga akbat dar Fermat s Lttle Theorem. Berkut embuktannya : Karena GCD x, = 1, maka juga berlaku GCD x q 1, = 1. Dengan mengunakan Fermat s Lttle Theorem deroleh x q 1 ( 1) 1 mod. Dengan melakukan hal yang sama untuk q, deroleh x q 1 ( 1) 1 mod q. Dar kedua ersamaan yang deroleh, daat dnyatakan bahwa terdaat blangan bulat k dan k sehngga memenuh : k = (x q 1 ) 1 1, dan k q = (x q 1 ) 1 1 atau dalam hal n dan q meruakan faktor dar (x q 1 ) 1 1. Sehngga, karena dan q keduanya meruakan blangan rma, maka q (x q 1 ) 1 1. Atau daat kta tuls : (x q 1 ) 1 = 1 (mod q). Hal n menunjukkan bahwa roses endekrsan ada Algortma RSA vald. Sebaga lustras, berkut gambaran dar RSA : Msal And ngn mengznkan Bud untuk mengrmkan esan rbad adanya. And melakukan langkah-langkah berkut untuk membuat asangan kunc ublk dan kunc rvat : 1. Ambl dua blangan rma sembarang, msalkan a dan b. Jaga kerahasaan a dan b n. 2. Htung n = a b. Besaran n n tdak drahasakan. 3. Htung m = a 1 (b 1). Sekal m telah dhtung, a dan b daat dhaus untuk mencegah dketahunya oleh hak lan. 4. Plh sebuah blangan bulat untuk kunc ublc, sebut namanya e, yang relatf rma terhada m. 5. Bangktkan kunc dekrs, d, dengan kekongruenan ed 1 mod m. Kemudan And mengrmkan kunc ublk ada Bud, dan teta merahasakan kunc rvat yang dgunakan. Kemudan, msalkan Bud ngn mengrm esan A ke And. Bud mengubah A menjad angka x < n menggunakan rotokol yang sebelumnya telah dseakat dan dkenal sebaga addng scheme. Paddng Scheme In harus dbangun secara hat-hat agar tdak menmbulkan masalah keamanan. Dar sn, Bud memlk x dan mengetahu n dan e yang telah dberkan oleh And. Kemudan, Bud menghtung chertext c yang terkat ada x, yatu : c = x e mod n Setelah tu, And menerma c dar Bud, dan mengetahu kunc rvat yang dgunakan olehnya. And kemudan mambangktkan n dar c yatu dengan erhtungan : x = c d mod n Hasl n akan memberkan nla x, sehngga And daat mengembalkan esan semula. Keamanan dar RSA n bergantung ada dua asums. Pertama, satu-satunya cara untuk mendaatkan d dar n dan e adalah memfaktorkan n. Kedua, tdak ada algortma yang efsen untuk memfaktorkan n n. Sejauh yang kta tahu, kedua asums tersebut adalah benar, namun keduanya belum dlakukan embuktan. Pada tahun 1993, Rchard Shor mengumumkan sebuah algortma untuk memfaktorkan blangan bulat dengan waktu yang dbutuhkan bersfat olnomal ada komuter kuantum. Jad, sstem RSA sama saat n mash aman untuk dgunakan, walauun kemajuan dalam komutas membuatnya menjad tdak aman d masa yang akan datang. Pada tahun 2005, blangan faktorsas terbesar yang dgunakan secara umum yatu seanjang 663 bt dengan menggunakan dstrbus murakhr. Kunc RSA ada umumnya seanjang bt. Beberaa akar meyakn bahwa kunc 1024-bt ada kemungknan decahkan ada waktu dekat, namun tak seorangun berendaat bahwa kunc seanjang 2048-bt akan ecah ada masa dean dengan terredks. Untuk menghndar serangan ada keamanan dar RSA n, maka sstem harus dmlemantaskan dengan hathat. Sebaga contoh, mengkonverskan seta karakter dar suatu esan ke suatu blangan dan meng-encode blangan tersebut akan menghaslkan kode yang mudah untuk decahkan. Karena blangan dar karakter tersebut Makalah IF 2091 Struktur Dskrt Tahun 2009 Page 4
5 kecl, seorang enyerang daat dengan mudah menggunakan kunc ublk untuk mengenkrskan semua kemungknan kode. Masalah n daat dselesakan dengan mengkonverskan esan kedalam suatu blangan untuk dlakukan encodng atau dengan menggunakan addng schemes untuk mengkonverskan blangan kecl ke blangan yang lebh besar. Penemu algortma n menyarankan nla a dan b yang dambl (dua blangan rma) anjangnya lebh dar 100 dgt. Dengan demkan hasl n = a b akan berukuran lebh dar 200 dgt sehngga susah untuk dlakukan emfaktoran dar n, karena menurut Rvest dan temannya, untuk mencar faktor dar n n akan membutuhkan waktu komutas selama 4 mlyar tahun, dengan asums bahwa algortma emfaktoran yang dgunakan meruakan algortma yang terceat saat n dan komuter yang dgunakan memlk kecean 1 mldetk. Number Theory Problems From the Tranng of USA IMO Team. Brkhauser Boston [5] Munr, Rnald. Dktat Kulah Struktur Dskrt. Bandung : Program Stud Teknk Informatka, Insttut Teknolog Bandung [6] htt://d.wkeda.org/wk/rsa. Tanggal akses : 18 Desember Pukul [7] htt://en.wkeda.org/wk/chnese_hyothess. Tanggal akses : 18 Desember Pukul IV. KESIMPULAN Dar semua yang telah daarkan sebelumnya, ada beberaa kesmulan yang daat dtark dar makalah n, yatu : 1. Dalam lmu teor blangan, Fermat s Lttle Theorem meruakan teorema dasar yang entng untuk daham. Teorema n daat dgunakan untuk menguj kermaan suatu blangan dan sebaga dasar dar algortma RSA. Bahkan untuk kasus ekstrm, seert untuk membuktkan Euler s Theorem, Fermat s Lttle Theorem daat dgunakan. Walauun Fermat s Lttle Theorem meruakan kasus khusus dar Euler s Thorem. 2. Blangan-blangan komost yang lolos dar uj kermaan dengan Fermat s Lttle Theorem dnamakan fermat seudormes. Blangan seudorme terhada semua bass dnamakan Carmchael Number. Namun, blangan-blangan n relatf jarang. 3. Tngkat keamanan dar algortma RSA untuk sama saat n mash daat dkatakan terjamn. REFERENSI [1] Engel, Arthur. Problem-Solvng Strateges. New York : Srnger-Verlag [2] Ksacann, Branslav. Mathematcal Problems and Proofs Combnatorcs, Number Theory, and Geometry. Kluwer Academc Publshers [3] Budh, Wono Setya. Langkah Awal Menuju ke Olmade Matematka.Jakarta : CV. Rcardo [4] Ttu Andreescu, Dorn Andrca, Zumng Feng. 104 Makalah IF 2091 Struktur Dskrt Tahun 2009 Page 5
UJI PRIMALITAS. Sangadji *
UJI PRIMALITAS Sangadj * ABSTRAK UJI PRIMALITAS. Makalah n membahas dan membuktkan tga teorema untuk testng prmaltas, yatu teorema Lucas, teorema Lucas yang dsempurnakan dan teorema Pocklngton. D sampng
Lebih terperinciTeori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang
Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan
Lebih terperinciKAITAN ANTARA SUPLEMEN SUATU MODUL DAN EKSISTENSI AMPLOP PROYEKTIF MODUL FAKTORNYA DALAM KATEGORI σ[m]
KAITAN ANTARA SULEEN SUATU ODUL DAN EKSISTENSI ALO ROYEKTIF ODUL FAKTORNYA DALA KATEGORI σ[] Ftran urusan atematka FIA Unverstas Lamung l rofdr Soemantr Brojonegoro No1 Bandar Lamung Abstract Let be an
Lebih terperinciBab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381
Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua
Lebih terperinciOleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw
Oleh : Harfa Hanan Yoga A Nugraha Gemur Safar ka Sautr Arya Andka Dumanau Dosen : Dr.rer.nat. Ded osad, S.S., M.Sc. Program Stud Statstka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Gadah Mada
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciKAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah
BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk
Lebih terperinciPADA GRAF PRISMA BERCABANG
PELABELAN TOTAL SUPER (a, d)-busur ANTI AJAIB PADA GRAF PRISMA BERCABANG Achmad Fahruroz,, Dew Putre Lestar,, Iffatul Mardhyah, Unverstas Gunadarma Depok Program Magster Fakultas MIPA Unverstas Indonesa
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA
BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciAPLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K
Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH Yun Yulda dan Muhammad Ahsar K Program Stud Matematka Unverstas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciBILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, )
Charul Imron dan dy Tr Baskoro, Blangan Ramsey Ss BILANGAN RAMSY SISI DARI r ( P, ) (Ramsey Number from the Sde r ( P, ) ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro Jurusan Matemátca, FMIPA ITS Surabaya mron-ts@matematka.ts.ac.d
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya
Lebih terperinciSistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map Dengan Pertukaran Kunci Diffie-Hellman
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Sstem Krptograf Stream Cpher Berbass Fungs Chaos Crcle Map Dengan Pertukaran Kunc Dffe-Hellman A-6 Muh. Fajryanto 1,a), Aula Kahf 2,b), Vga Aprlana
Lebih terperinciPENGGABUNGAN PADA SUPER EDGE-MAGIC PETERSEN GRAPH DENGAN VERTEX PADA SETIAP VERTEX YANG ADA. Ida Christiana 1,Chairul Imron 2 ABSTRAK
PENGGABUNGAN PADA SUPER EDGE-MAGIC PETERSEN GRAPH DENGAN VERTEX PADA SETIAP VERTEX YANG ADA Ida Chrstana 1,Charul Imron ABSTRAK Pelabelan suatu grah adalah suatu emetaan dar hmunan elemen grah (vertex,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciSISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS
SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d
Lebih terperinciDekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya
A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Lebih terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dibahas mengenai ring embedding dan faktorisasi. tunggal pada ring komutatif tanpa elemen kesatuan.
BAB III PEMBAHASAN Pada bab n akan dbahas mengena rng embeddng dan faktorsas tunggal pada rng komutatf tanpa elemen kesatuan. A. Rng Embeddng Defns 3.1 (Malk et al. 1997: 318 Suatu rng R dkatakan embedded
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinciUJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD
UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj
Lebih terperinciDIMENSI PARTISI GRAF GIR
Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk
Lebih terperinciContoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
Lebih terperinciANALISIS ATRIBUT KEAMANAN TERHADAP PERBAIKAN PROTOKOL GROUP KEY TRANSFER : PROTOKOL HSU
JMP : Vol. 9 No., Jun 207, hal. 3-22 ISSN 2085-456 ANALISIS ATRIBUT KEAMANAN TERHADAP PERBAIKAN PROTOKOL GROUP KEY TRANSFER : PROTOKOL HSU I Made Mustka Kerta Astawa Lembaga Sand Negara Kadek9_katanboy@yahoo.com
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK
BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.
Lebih terperinciALJABAR LINIER LANJUT
ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada
Lebih terperinciEvaluasi Tingkat Validitas Metode Penggabungan Respon (Indeks Penampilan Tanaman, IPT)
Evaluas Tngkat Valdtas Metode Penggabungan Reson (Indeks Penamlan Tanaman, IPT) 1 Gust N Adh Wbawa I Made Sumertajaya 3 Ahmad Ansor Mattjk 1 Mahasswa S3 Pascasarjana Statstka IPB,3 Staf Pengajar Deartemen
Lebih terperinciPENGAMANAN PESAN RAHASIA MENGGUNAKAN ALGORITMA KRIPTOGRAFI ELGAMAL ATAS GRUP PERGANDAAN Zp*
SKRIPSI PENGAMANAN PESAN RAHASIA MENGGUNAKAN ALGORITMA KRIPTOGRAFI ELGAMAL ATAS GRUP PERGANDAAN Zp* Sebaga salah satu syarat untuk memperoleh derajat S-1 Program Stud Matematka pada Jurusan Matematka Dsusun
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada
3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada
Lebih terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih terperinciBAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas
9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran
Lebih terperinciBab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak
Bab 3 Teor Comonotonc Pada bab n konsep teor comonotonc akan dpaparkan dar awal dan berakhr pada konsep teor n untuk jumlah dar peubah - peubah acak 1. Setelah tu untuk membantu pemahaman akan dberkan
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap
5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciAnalisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan :
Analss Regres Pokok Bahasan : Dagnosa Model Melalu Pemerksaan Ssaan dan Identfkas Pengamatan Berpengaruh Itasa & Y Angran Dep. Statstka FMIPA-IPB Ssaan Ssaan adalah menympangnya nla amatan y terhadap dugaan
Lebih terperinciPembangkitan Kunci Berantai Semi-Random Untuk Algoritma One Time Pad
embangktan Kunc Beranta Sem-Random Untuk Algortma One Tme ad Made Harta Dwjaksara 1) 1) rogram Stud Teknk Informatka, ITB, Bandung 40132, emal: f14137@students.f.tb.ac.d Abstraks One tme pad adalah algortma
Lebih terperinciMINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN
MINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN Tujuan Instruksonal Umum :. Mahasswa mampu memaham apa yang dmaksud dengan ukuran penyebaran. Mahasswa mampu memaham berbaga pengukuran untuk mencar nla ukuran penyebaran
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
Lebih terperinciPENGUKURAN DAYA. Dua rangkaian yg dpt digunakan utk mengukur daya
Pengukuran Besaran strk (TC08) Pertemuan 4 PENGUKUN DY Pengukuran Daya dalam angkaan DC Daya lstrk P yg ddsaskan d beban jka dcatu daya DC sebesar E adl hasl erkalan antara tegangan d beban dan arus yg
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat
Lebih terperinciDISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA
DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA Dstrbus Bnomal Msalkan dalam melakukan percobaan Bernoull (Bernoull trals) berulang-ulang sebanyak n kal, dengan kebolehjadan sukses p pada tap percobaan,
Lebih terperinciCatatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K
Lebih terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciVLE dari Korelasi nilai K
VLE dar orelas nla Penggunaan utama hubungan kesetmbangan fasa, yatu dalam perancangan proses pemsahan yang bergantung pada kecenderungan zat-zat kma yang dberkan untuk mendstrbuskan dr, terutama dalam
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciSCHEMATICS 2009 National Programming Contest
SCHEMATICS 2009 Natonal Programmng Contest No Nama Problem 1 Berhtung 2 Gelang Cantk 3 Jalan 4 Kubangan Lumpur 5 Ayam dan Bebek 6 Schematcs09 7 Pagar Labrn JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI
Lebih terperinciBAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )
28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau
Lebih terperinciI. PENGANTAR STATISTIKA
1 I. PENGANTAR STATISTIKA 1.1 Jens-jens Statstk Secara umum, lmu statstka dapat terbag menjad dua jens, yatu: 1. Statstka Deskrptf. Statstka Inferensal Dalam sub bab n akan djelaskan mengena pengertan
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciBAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
Lebih terperinciPERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG
Lebih terperinciI BBB TINJAUAN PUSTAKA
I BBB TINJAUAN PUTAKA. Pendahuluan Dalam enulsan mater okok dar skrs n derlukan beberaa teor-teor yang mendukung, yang menjad uraan okok ada bab n. Uraan dmula dengan membahas dstrbus varabel acak kontnu,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Regresi Logistik
5 TINJAUAN PUSTAKA Tngkat Keberhaslan Mahasswa Secara gars besar, faktor-faktor yang memengaruh keberhaslan mahasswa dalam enddkan (Munthe 983, dacu dalam Halm 29 adalah:. Faktor ntelektual seert masalah
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciJurnal Pendidikan Matematika & Matematika
Jurnal Penddkan Mateatka & Mateatka Syasah. (2011). Pengaruh Puasa Terhadap Konsentras Belajar Sswa. Jakarta: UIN Syarf Hdayatullah Jakarta. Thabrany, Hasbullah. (1995). Rahasa Sukses Belajar. Jakarta:
Lebih terperinciBAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI
BAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI. Tentukan banyak blangan bulat dar sampa dengan 0.000 yang tdak habs dbag 4, 6, 7 atau 0. Jawab: Msal: S = {, 2, 3, 4, 5,..., 0.000} a = {sfat habs dbag 4} a 2 = {sfat habs
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciTeori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul 1 Teor Hmpunan Dr. Subanar K PENDHULUN arena banyak karakterstk dar masalah probabltas dapat dnyatakan secara formal dan dmodelkan secara rngkas dengan menggunakan notas hmpunan elementer, maka pertama-tama
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tnjauan Pustaka Dar peneltan yang dlakukan Her Sulstyo (2010) telah dbuat suatu sstem perangkat lunak untuk mendukung dalam pengamblan keputusan menggunakan
Lebih terperinciPENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN
PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN Pada koreks topograf ada satu nla yang belum dketahu nlanya yatu denstas batuan permukaan (rapat massa batuan dekat permukaan). Rapat massa batuan dekat permukaan dapat dtentukan
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI KRIPTOGRAFI KUNCI ASIMETRI EL-GAMAL UNTUK KERAHASIAAN DATA CITRA DIGITAL
Semnar Nasonal Teknolog Informas & Komunkas Teraan (Semantk ) ISBN 979-6-55- IMPLEMENTASI KRIPTOGRAFI KUNCI ASIMETRI EL-GAMAL UNTUK KERAHASIAAN DATA CITRA DIGITAL Est Suryan Fakultas Matematka dan Ilmu
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciKONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-3 & KE-4 1 Defns 1 Probabltas dar sebuah kejadan A adalah jumlah bobot dar tap ttk sampel yang termasuk dalam A. Selanjutnya: 0 < P(A) < 1,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun
Lebih terperinciSEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7
ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan
Lebih terperinciTaksiran Kurva Regresi Spline pada Data Longitudinal dengan Kuadrat Terkecil
Vol. 11, No. 1, 77-83, Jul 2014 Taksran Kurva Regres Slne ada Data Longtudnal dengan Kuadrat Terkecl * Abstrak Makalah n mengka tentang estmas regres slne khususnya enggunaan ada data longtudnal. Data
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
41 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Berdasarkan masalah yang akan dtelt dengan melhat tujuan dan ruang lngkup dserta dengan pengolahan data, penafsran serta pengamblan kesmpulan, maka metode
Lebih terperinci