METODE PENGUKURAN FERTILITAS
|
|
- Suparman Sanjaya
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Diisi Pua Aa Kotiu Pua aa iataa otiu jia F P apat ugsi sara ( ( iyataa sagai ( ( F u u R ga : R aala ugsi yag tritgrala. Fugsi isut ugsi pata pluag ari. [Gritt a Stirzar 199] Nilai Harapa Diisi Nilai Harapa 1. Jia aala pua aa isrt p ga ugsi assa pluag ( aa ilai arapa ari iotasia E aala ga ( E( p ( jia jula i atas ovrg utla.. Jia aala pua aa otiu ga ugsi pata pluag aa ilai arapa ari ( aala ( ( E jia itgral i atas ovrg utla. [Hogg t al 5] Diisi Mo 1. Jia aala pua aa isrt p ga ugsi assa pluag ( aa o - ari iiisia sagai ( ( E p jia jula i atas ovrg utla.. Jia aala pua aa otiu ga ugsi pata pluag aa o - ari ( iiisia sagai ( ( E jia itgral i atas ovrg utla. [Hogg t al 5] Mo prtaa ari pua aa isut ilai arapa ari yaitu ( E. Diisi 5 Fugsi Pagit Mo Fugsi pagit o ari pua aa iiisia sagai t t ( ( ( M t E utu t R jia ilai arapa i atas aa. [Hogg t al 5] Tora 6 Drt Taylor Suatu ugsi isut ilii tu rt Taylor i a jia ( a ( ( a! '( a ''( a ( a + ( a + ( a !! [Stwart 1999] METODE PENGUKURAN FERTILITAS 1. Mto Rl Mto Rl rupaa sala satu to pguura rtilitas ta lagsug utu uga Gross Rproutio Rat (GRR rasara paa osp puu stail. Nilai GRR iitug gguaa ilai Cil Wo Ratio (CWR a ilai aga arapa iup (. Paa ol puu stail iasusia awa tigat rtilitas puu aala ttap (Rl Mol Puu Stail Misala B( t yataa ayaya laira iup paa watu t a r aala laju laira ayi utu itrval watu t aa ayaya laira paa watu t+ apat itulisa: B( t+ t + r t B( t+ t r t
2 5 B( t+ t r li t t 1 B r t t+ t+ r t t t r t l B( s 1 B( s B( s t+ t+ t t r ( t+ t l B( t+ l B( t+ r l r B( t+ B( t r +. (1 [Brow 1997] Dga r a > aala watu. Prsaaa (1 ujua ayaya laira pr tau ipgarui ol laju laira ayi r. Misala P( t rupaa ayaya puu paa watu t a B( t rupaa ayaya laira iup paa watu t rasara prsaaa (1 aa ayaya laira paa watu t aala: B( t r ( a ayaya puu yag lair paa watu t (ayi uur ol sapai uur paa watu t aala B( t p( ga p( aala pluag ayi iup sapai uur. Dga iia total puu paa watu t aala P( t B( t p( B( t p( r p( ( Da total puu paa watu t+ aala: P( t+ B( t+ r p( ( r ari prsaaa (1 B( t+ aa iprol + P( t r r p( r r p( P( t r (5 prsaaa (5 ujua awa laju prtuua puu r p rupaa laju laira ayi r itu siri sigga r r r a B( t r +. p Misala F ( t yataa ayaya puu uur sapai + paa watu t a ayaya puu paa watu t aala P( t aa proporsi puu stail uur sapai + paa watu t aala r F ( t p( P( t r p( (6 ara B( t ua ugsi aa prsaaa (6 jai: r F ( t p( P( t r p( (7 prsaaa (7 yataa awa proporsi puu paa suatu slag uur trttu uala ugsi ari t sigga proporsi puu paa uur trsut tia rua. Tigat laira populasi paa watu t apat itulisa: P * ASFR( (8 ga P aala populasi waita iup sapai uur a ASFR( aala aga laira ari waita ruur. Bayaya ayi waita yag lair paa watu t apat itulisa: B P * ASFR (.5 * r( +.5 L * B * ( ASFR (9.5 l L iaa p( ga agi B l iprol r( +.5 L * * ASFR ( 1. (1.5 l
3 6 Jia α a β aala atas awa a atas atas ari uur waita rprouti sigga ASFR( utu < α atau > β aa prsaaa (8 a (9 asig-asig apat itulisa sagai riut: β P * ASFR( a α β * r( +.5 L * * (. B B ASFR α.5 l a prsaaa (1 jai β r( +.5 L * * ASFR ( 1..5 l α Btu isrit ari prsaaa (1 apat itulisa: 9 r ( i+.5 L * i * ASFR ( i 1 (11.5 l i 15 ga α 15 a β 9 1. Huuga GRR a CWR L p(. l Pugaa GRR ii ilaua ga tua uuga atara pua taas GRR ga pua as CWR. Briut otasi yag iguaa : CWR. r : laju prtuua puu. P ( : pluag puu waita iup sapai uur. P ( : pluag puu lai-lai iup sapai uur. : atas awa a atas atas ari slag uur ayi. : atas awa a atas atas ari slag uur waita rprouti. CWR rupaa praiga jula sara puu slag uur tau (ayi waita a ayi lai-lai traap jula sara puu waita slag uur CWR tau sigga rasio ( apat itulisa sagai: r r 15 B P ( + B P ( r B P ( r r 15 P ( + P ( r P ( rv 15 P ( + P ( ga rv P ( r P ( P ( r r 15 P ( + P ( 15 P ( + P ( (1 ga gguaa rt Taylor iprol U P ( P ( a 15 P ( + P ( V 15 P ( + P ( (Liat Lapira 1 U a V aala rata-rata uur waita a aa sigga U V yataa rata-rata pajag satu grasi yaitu U V T + t rv 15 P ( + P ( P ( 15 P ( + P ( r ( U V P (
4 7 Tal 1 Koisi a a utu ragai lvl AHH CWR Ko Aga Harapa Hiup C(- a W( C(- a W( C(5-9 a W( C(5-9 a W( P ( + P ( V 15 P ( + P ( (Liat Lapira 1 U a V aala rata-rata uur waita a aa sigga U V yataa rata-rata pajag satu grasi yaitu U V T + t rv 15 P ( + P ( P ( 15 P ( + P ( r ( U V P ( 15 P ( + P ( r ( T+ t r t K R ga P ( 15 P ( + P ( K a P ( R NRR K ' GRR sigga r t r t K K ' GRR K * GRR (1 Pguura rtilitas ga gguaa uuga liir atara CWR a GRR paa prsaaa (1 apat itulisa sagai ugsi liir GRR ari CWR yaitu GRR a + CWR (1 ga gguaa CWR rasara asusi ol puu stail Rl (1967 gitug ilai oisi a a yag itulisa paa Tal 1 i atas. Dari Tal 1 iprol ilai oisi a a utu prsaaa (1 ilii ilai yag ra utu asig-asig lopo uur CWR a AHH.. Mto Guasara-Palor Mto Guasara-Palor rupaa to utu guur rtilitas ga gguaa ata strutur uur puu waita a aga arapa iup waita watu lair (. Dala to ii uura rtilitas ipgarui ol sara uur puu. Data yag iguaa paa to Guasara-Palor aala ata istriusi uur puu waita utu apata ilai pua CVAG K a β yag pgarui ilai pua GRR ga: (i CVAG (oiit o variatio o al ag istriutio yaitu / µ. (ii K uula -.
5 8 (iii β K +. (iv K uula -. Diaa uula -r ari pua aa K ( K iiisia sagai r r r t oisi ari ala rt Taylor ari r! logarita asli ugsi pagit o: ( l M ( t l E( t ga Kuula -1 E( µ 1 µ. Kuula - E( µ µ. Kuula - E( µ µ. Kuula - E( µ µ. (Buti i Lapira a ( E µ β ( ( ( E µ E + 6µ E µ a K E( E( µ + µ. Mol rgrsi Guasara-Palor aala l GRR ( CVAG K β a+ l( + l( CVAG + l( β + l( K [Palor 1978] Dga gguaa ata rtilitas ari rapa gara i uia ari tau 1965 sapai tau 1975 sprti yag iguaa Palor (1978 aa iprol prsaaa rgrsi sagai riut ( l( GRR l ( l CVAG.7( lβ ( l K (15 ( GRR GRR p l( TFR.5* GRR ga asusi rasio jis lai ayi lailai a prpua yag lair aala 1.5 a 1... Data Iput Pguura Frtilitas Data yag iguaa utu gitug rtilitas aala ata asil Survi Puu Atar Ssus (SUPAS tau 5 ( a asil Survi Dograi a Ksata Iosia (SDKI tau 7 (BPS 7..1 Pgituga GRR ga to Rl Dga gguaa ata SUPAS 5 yag trapat paa Lapira apat iitug ilai CWR utu lopo uur aa a waita yag iguaa asigasig yaitu - tau a 15-9 tau saga aga arapa iup ( tau 5 aala 7. tau. Dari ata iprol jula puu usia - tau yaitu P( a Jula puu waita usia 15-9 tau yaitu P( Maa P( CWR.11 P( a prsaaa (1 jai GRR a CWR( /15 9 (16 ga sustitusi ilai a 7 7 a ilai CWR paa prsaaa (16 iprol GRR a TFR.5* GRR.5* Saga utu ata SDKI 7 yag trapat paa Lapira iprol jula puu usia - tau yaitu P(- 166 a jula puu waita usia 15-9 tau yaitu P( Maa P(- 166 CWR.819 P( ga aga arapa iup ( tau 7 aala 7. tau. Sigga prsaaa (1 jai GRR a CWR( /15 9 (17 ga [7. 6] a7. a6 + * ( a7 a6 [7 6] (1.*(-.9-( a [7. 6] * ( 7 6 [7 6] (1.*( ga sustitusi a a ilai CWR paa prsaaa (17 iprol GRR (.757*(
6 9 a TFR.5* GRR.5* TFR Hasil pgituga TFR ga gguaa to Rl utu ata SUPAS 5 a ata SDKI 7 asig-asig ssar. a.6 saga TFR asil pgituga BPS utu tau 5 a tau 7 asigasig ssar.6 a.6. Hal ii ujua asil pgituga TFR ga to Rl tia jau ra ga asil pgituga TFR yag ilaua BPS. Paa gaar 1 trliat proporsi jula puu Iosia tau 5 a 7 tia jau ra a ilii pola yag irip al ii ujua proporsi jula puu ati oisi stail sigga to Rl uup ssuai iguaa paa ata puu Iosia utu gitug rtilitas. PROPORSI SDKI 7 SUPAS 5 UMUR Gaar 1 Proporsi jula puu. Pgituga GRR ga to Guasara-Palor Dga gguaa ata SUPAS 5 yag trapat paa Lapira a aga arapa iup waita tau 5 aala 7. tau apat iprol ilai µ E( CVAG.6615 β.856 a K 7.. Saga utu ata SDKI 7 ga aga arapa iup waita tau 7 aala 7. tau iprol ilai µ E( CVAG.687 β a K Dga E( ( i+.5 j 1 1 j j j i i i ( E µ β a K E( E( µ + µ. Sustitusia ilai CVAG K a β utu ua ata trsut paa prsaaa (15 iprol asil sagai riut i Pross pgituga TFR utu ata SUPAS 5 l( GRR l l l ( ( ( ( l l( GRR ( ( ( ( l( GRR GRR p(
BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi
BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.
BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama
Lebih terperinciBAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)
BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil
Lebih terperinciTEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS
Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia
Lebih terperinciBARISAN, (1 p< ) Aniswita 1
βeta -ISSN: 85-5893 e-issn: 54-458 Vol 6 No Mei 3 Hal 46-57 βeta3 TRMA NVRGNAN FUNGSI TRINTGRAL HNSTC- URZWIL SRNTA AN FUNGSI BRSIFAT LCALLY SMALL RIMANN SUMS LSRS ARI RUANG UCLI RUANG BARISAN < Aiswita
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Ahma Sya roi, M Natsir, Eag Lily E-mail: Arolativa@yahoocom Mahasiswa Program S Matematia Dose Jurusa Matematia
Lebih terperinciBAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET
BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat
Lebih terperinciMAKALAH GEOMETRI TRANSFORMASI MEMBAHAS TENTANG GESERAN (TRANSLASI) Kelompok VI (Enam)
KLH EOETRI TRNSFORSI EHS TENTN ESERN (TRNSLSI) ENN ERSONIL : Kelopo VI (Ea) YEN RVH N : ( ) FIRN N : ( ) 3 I JEN N : ( ) 4 RIK RIYNI N : ( ) 5 SE RIZON N : ( ) 6 TRI HELENZ N : ( ) SEKOLH TINI KEURUN N
Lebih terperinciSusunan N-Antena Isotropis Segaris
TTGD Atea Moul#4b Atea a Propagasi Susua N-Atea Isotropis Segaris Oleh : Nachwa Mufti Ariasyah, ST, MT Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris Outlie Paa sub bab ii, sejumlah N atea isotropis isusu a
Lebih terperincib. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n.
0 DISTRIBUSI POISSO Distribusi Poisso ii diprolh dari distribusi biomial, apabila dalam distribusi biomial brlau syarat-syarat sbagai briut: a. baya pgulaga sprimya sagat bsar ( ). b. pluag trjadiya pristiwa
Lebih terperinciMODUL BARISAN DAN DERET
MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi
Lebih terperincix x x1 x x,..., 2 x, 1
0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata
Lebih terperinciANALISA HASIL SENSUS PENDUDUK TAHUN 2010 DAN IMPLIKASI KEPENDUDUKAN DI PROVINSI BENGKULU
ANALISA HASIL SENSUS PENDUDUK TAHUN 2010 DAN IMPLIKASI KEPENDUDUKAN DI PROVINSI BENGKULU 1. Sensus Penduduk 2010 dan penyebaran tingkat Kabupaten/Kota Penduduk Provinsi Bengkulu hasil sensus penduduk tahun
Lebih terperinciCATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik
CATATAN KULIAH ertemua VII: Kosep Total erivati a Aplikasia paa Komparati tatik A. ieresial Masalah ag ihaapi: Bagaimaa aalisis komparati-statik jika tiak aa solusi betuk-rigkas reuce-orm ikareaka oleh
Lebih terperinciPEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)
PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE NEWTON DENGAN KEKONVERGENAN ORDE TIGA.
MDIFIKASI METDE NEWTN DENGAN KEKNVERGENAN RDE TIGA Fby Satrya HP ), Agusi ), Musraii ) bysatrya@ymail.om ) Mahasiswa Program Studi S Matmatia ) Dos Matmatia, Jurusa Matmatia Faultas Matmatia da Ilmu Pgtahua
Lebih terperinciPENGUKURAN FERTILITAS DENGAN MENGGUNAKAN METODE RELE DAN GUNASEKARAN-PALMORE IKA SORVIANTI
PENGUKURN FERTILITS DENGN MENGGUNKN METODE RELE DN GUNSEKRN-PLMORE IK SORVINTI DEPRTEMEN MTEMTIK FKULTS MTEMTIK DN ILMU PENGETHUN LM INSTITUT PERTNIN BOGOR BOGOR 1 BSTRK IK SORVINTI. Penguuran Fertilitas
Lebih terperinciGambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
Lebih terperinciBAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA
BAB PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Meode Euler Meode Euler adala Meode ampira palig sederaa uu meelesaia masala ilai awal: ( Biasaa diasumsia bawa peelesaia ( dicari pada ierval erbaas ag dieaui
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciModel Antrian Multi Layanan
Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah
Lebih terperinciBab 5: Discrete Fourier Transform dan FFT
BAB 5 Dicrt Fourir Traform da FFT Bab 5: Dicrt Fourir Traform da FFT Dicrt Fourir Traform DFT. Dfiii Tuua Blaar Prta dapat mdfiiia DFT, da mghitugya. Utu mlaua aalii frui dari iyal watu dirit maa prlu
Lebih terperinciDeret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
Lebih terperinciMACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG
0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA
Lebih terperinciANALISIS STABILITAS DAN PENGENDALIAN OPTIMAL PADA TERAPI OBAT DALAM PENGOBATAN HIV
LSS SBLS D PGDL OPML PD RP OB DLM PGOB H Ol: Pitut Fariana 4 4 Piing: Dr. rna priliani M.Si stra Higly ctiv ntirtroviral rapy (HR) aala to pngoatan yang ilauan paa pnrita H yang rtujuan untu prlaat prangan
Lebih terperinciBAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT
Catata Kuliah EL Aalisis Numrik BAB HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT. Pgatar Mtod Numrik Ktika kita mylsaika prsamaa-prsamaa matmatika di maa torma-tormaya masih dapat ditrapka, solusi aalitik atau solusi
Lebih terperinciMAKALAH TEOREMA BINOMIAL
MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)
Lebih terperinciRancangan Percobaan. Arum Handini Primandari, M.Sc.
Kosep Dasar Statistika utuk Racaga Percobaa Arum aii Primaari, M.Sc. Operator Pejumlaha Operator pejumlaha: Sifat: i1 i i1 i1 k k kx k x i1 i i1 i1 i i i i i1 i1 i1 i a bx a b x x y x y x x x... x i i
Lebih terperinciTEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t}
Elm Dasar Modl Atria. TEORI ANTRIAN Aktor utama customr da srvr. Elm dasar :. distribusi kdataga customr.. distribusi waktu playaa. 3. disai fasilitas playaa (sri, parall atau jariga). 4. disipli atria
Lebih terperinciFISIKA KUANTUM 1. Radiasi Benda Hitam Gambar 1. Kurva Radiasi Benda Hitam
FISIKA KUANUM. Raiasi Ba Hitam Ba hitam (lac oy) alam ahasa fisia aalah oy yag myrap sluruh raiasi ltromagti yag jatuh paaya a tia aa raiasi yag apat luar atau ipatulaya. Istilah a hitam ii, prtama ali
Lebih terperinciDeret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka
oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu
Lebih terperinciPenggunaan Distribusi Poisson Untuk Menghitung Peluang Memenangkan Suatu Permainan
T a a a Pegguaa Distribusi Poisso Utu Meghitug Peluag Meeaga Suatu Peraia Itisari Dala tulisa ii ai aa ebahas eeraa teorea araterisasi yag erat aitaya ega istribusi Poisso aa beberaa ata seabola a baseball.
Lebih terperinciSinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit
Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit
Lebih terperinciIr. Tito Adi Dewanto
Ir. Tto A Dewato Dega megetahu la rata-rata saja,ormas yag apat aag-aag bsa salah terpretas. Msalya, ar ua elompo ata etahu rata-rataya sama, alau haya ar ormas ta suah meyataa bahwa ua elompo sama, mug
Lebih terperinciSifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik
Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu
Lebih terperinciAproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks
Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh
Lebih terperinciMODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng
MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag
Lebih terperinciMODUL BARISAN DAN DERET
MODUL BARISAN DAN DERET KELAS XII. IPS SEMESTER I Oleh : Drs. Pudjul Prijoo ( http://vidyagata.wordpress.co ) SMA NEGERI 6 Jala Mayje Sugoo 58 Malag Telp./Fax : (034) 75036 E-Mail : sa6_alag@yahoo.co.id
Lebih terperinciPerluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat
Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia
Lebih terperinciMASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?
Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai
Lebih terperinciKuliah 9 Filter Digital
TEKNIK PENGOLAHAN ISYARAT DIGITAL Kuliah 9 Filter Digital Idah Susilawati, S.T.,.Eg. Progra Studi Tei Eletro Progra Studi Tei Iforatia Faultas Tei da Ilu Koputer Uiversitas ercu Buaa Yogaarta 9 Kuliah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciPenggunaan Transformasi z
Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:
Lebih terperinciTransformasi Z Materi :
4 Trasformasi Z Matri : Dfiisi Trasformasi Darah Kovrgsi (Rgio of Covrgc) Diagram Pol Zro Sifat Trasformasi Trasformasi dalam Btu Poliomial Rasioal Fugsi Sistm atau Fugsi Trasfr H() dari Sistm Liir Tida
Lebih terperinciMateri : 5.1. Kapasitas panas fonon 5.2. Rapat keadaan model Debye 5.3. Temperatur Debye 5.4. Persamaan Debye T 3
IIKAOR Maasiswa arus dapat : Mnntuan rapat adaan modl y. Mngitung tmpratur y. Mngitung apasitas panas fonon. Mnggunaan prsamaan y untu apasitas panas fonon. Matri : 5.. Kapasitas panas fonon 5.. Rapat
Lebih terperinciRepresentasi sinyal dalam impuls
Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha
Lebih terperinciUKURAN FERTILITAS. Yuly Sulistyorini, S.KM., M.Kes Departemen Biostatistika dankependudukan FKM - Unair
UKURAN FERTILITAS Yuly Sulistyorini, S.KM., M.Kes Departemen Biostatistika dankependudukan FKM - Unair Permasalahan Pengukuran Fertilitas Sulit menentukan jumlah bayi yang lahir hidup banyak bayi yang
Lebih terperinciFERTILITAS RUMUS DAN FAKTOR
FERTILITAS RUMUS DAN FAKTOR FERTILITAS RUMUS DAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI DEFINISI Fertilitas (Fertility): merujuk pada jumlah kelahiran hidup dari penduduk wanita Fekunditas (Fecundity): merujuk pada
Lebih terperinciOLEH: DESTRIYANTI TRI BUDIARTI YULLIA HESTIANA IRWAN SEPTEMBER GUNAWAN
OLEH: DESTRIYANTI 7 58 TRI BUDIARTI 7 YULLIA HESTIANA 7 5 IRWAN SEPTEBER 7 46 GUNAWAN 7 KELAS : 6. L ATA KULIAH : ATEATIKA LANJUTAN DOSEN PENGASUH : FADLI, S.Si FAKULTAS KEGURUAN DAN ILU PENDIDIKAN UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan
BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu
Lebih terperinci1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi
Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
BAB IV ETODOLOGI PENELITIAN IV Lagkah-Lagkah Aalisis Struktur yag aka ijaika moel alam peelitia ii aalah struktur bagua latai a latai, yag iasumsika terbuat ari baja Struktur terlebih ahulu imoel ega megguaka
Lebih terperinciBREAK EVEN ANALYSIS PENYUSUTAN (DEPRESIASI)
BREAK EVEN ANALYSIS PENYUSUTAN (DEPRESIASI) 1. Brea Even Analysis Pengertian Langah-langah perhitungan Contoh 2. Penyusutan (Depresiasi) Pengertian Metoe Depresiasi Contoh BREAK EVEN ANALYSIS Paa investasi
Lebih terperinciKonvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak
Prosidig SI MaNIs (Semiar Nasioal Itegrasi Matematia da Nilai Islami) Vol1, No1, Juli 2017, Hal 453-457 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halama 453 Kovolusi pada Distribusi dega Support Kompa Cythia
Lebih terperinci(MS.6) TAKSIRAN TFR BERDASARKAN HASIL PROYEKSI PENDUDUK INDONESIA MENGGUNAKAN METODE CAMPURAN
(MS.6) TAKSIRAN TFR BERDASARKAN HASIL PROYEKSI PENDUDUK INDONESIA MENGGUNAKAN METODE CAMPURAN Yayat Karyana Jurusan Statistika FMIPA UNISBA Jl. Purnawarman No. 63 Bandung Email : yayatkaryana@gmail.com
Lebih terperinciBab 16 Integral di Ruang-n
Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat
Lebih terperinciPERTEMUAN 8 : Ir. Darmawan L. Cahya, MURP, MPA
PERTEMUAN 8 : FERTILITAS Oleh : Ir. Darmawan L. Cahya, MURP, MPA (darmawan@esaunggul.ac.id) Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota Fakultas Teknik - Universitas ESA UNGGUL Semester Genap 2012/2013
Lebih terperinciPENARAPAN METODE GOAL PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN BEBERAPA TUJUAN PADA PERUSAHAAN DENGAN KENDALA JAM KERJA, PERMINTAAN DAN BAHAN BAKU
Eisi: Otober 06. Vol. 0 No. 0 ISSN: 57-359 E-ISSN: 57-367 PENARAPAN METODE GOAL PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN BEBERAPA TUJUAN PADA PERUSAHAAN DENGAN KENDALA JAM KERJA, PERMINTAAN DAN BAHAN BAKU auziyah
Lebih terperinciHASIL PERTEMUAN PENDALAMAN TEKNIS DALAM PENETAPAN PARAMETER KEPENDUDUKAN PROPINSI BENGKULU TAHUN 2010 SAMPAI DENGAN 2035
HASIL PERTEMUAN PENDALAMAN TEKNIS DALAM PENETAPAN PARAMETER KEPENDUDUKAN PROPINSI BENGKULU TAHUN 2010 SAMPAI DENGAN 2035 I. Pendahuluan Laju pertumbuhan penduduk satu dasawarsa terakhir ini lebih tinggi
Lebih terperinci3. Integral (3) (Integral Tentu)
Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag
Lebih terperinciPEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)
JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this
Lebih terperinciDistribusi Peluang BERBAGAI MACAM DISTRIBUSI SAMPEL. Distribusi Peluang 5/6/2012
5/6/0 Distribusi Peluag BERBAGAI MACAM DISTRIBUSI SAMPEL Distribusi peluag, P( x), adalah kumpula pasaga ilai-ilai variabel acak Cotoh: Jika dua buah koi dilempar bersamaa. Kejadia bayakya mucul agka.
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
16 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Karakteristik Data Utuk megetahui karakteristik data yaitu dega memperoleh gambara posisi dari masig-masig objek, dalam hal ii egara da vektor peubah seperti IMR, PEM,
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI
UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH SKRISI JANUARINA ANGGRIANI 080655 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU ENGETAHUAN ALAM ROGRAM STUDI SARJANA
Lebih terperinciANALISIS STABILITAS MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI DENGAN FAKTOR LOGISTIK
ANALISIS STABILITAS MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA INTERAKSI DUA POPULASI DENGAN FAKTOR LOGISTIK Supani 1 Astrak Prsaingan khiupan i alam apat ikatgorikan ua jnis yaitu prtama prsaingan antara ua spsis
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciRangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
Lebih terperincih h h n 2! 3! n! h h h 2! 3! n!
Dieresiasi Numerik Sala satu perituga kalkulus yag serig diguaka adala turua/ dieresial. Coto pegguaa dieresial adala utuk meetuka ilai optimum (maksimum atau miimum) suatu ugsi y x mesyaratka ilai turua
Lebih terperinciPeluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes
eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =
Lebih terperinciKecepatan putar sebuah motor servo dengan input konstan digambar sebagai berikut: Time (s)
UJIAN TENAH SEMESTER ANJIL TAHUN / JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEORO Mata Uji : Sistem Kotrol Aalog Sifat : Terbuka Hari, taggal : Rabu, Nopember Waktu : 6.3 8. (9 meit) Ruag
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS REAL LANJUT. a b < a + A. b + B < A B.
TUGAS ANALISIS REAL LANJUT NOVEMBER 207 () (a) Jika b > 0, B > 0, da a b < A, buktika ab < ba. Kemudia buktika B a b < a + A b + B < A B. (b) Buktika [ 2 (a + b)] 2 2 (a2 + b 2 ). Kemudia tujukka bahwa
Lebih terperinciANALISIS CEPSTRUM SINYAL SUARA
MAKALAH ANALII CEPTRUM INYAL UARA Disusu Ol: NENI ARYANI L2F 300 543 JURUAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTA TEKNIK UNIVERITA DIPONEGORO E M A R A N G 2 0 0 2 DAFTAR II JUDUL... 1 ABTRAK... 1 1. Pdaulua.... 1 2.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial
5 BAB II LANDASAN TEORI A. Persamaa Diferesial Dari ata persamaa da diferesial, dapat diliat bawa Persamaa Diferesial beraita dega peelesaia suatu betu persamaa ag megadug diferesial. Persamaa diferesial
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang
2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua
Lebih terperinciMengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif
Megaji Perbedaa Diagoalisasi Matris Atas Field da Matris Atas Rig Komutatif Teorema : Jia A adalah matris x maa eryataa eryataa beriut eivale satu sama lai : a A daat didiagoalisasi b A memuyai vetor eige
Lebih terperinciBAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA
BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...
Lebih terperinciBAB III MODEL MATEMATIKA KEPENDUDUKAN
5 A III MODEL MATEMATIKA KEENDUDUKAN 3.1 Uu Filis Filis mup pfom podusi ul di sog i u slompo idividu yg pd umumy di pd sog i u slompo i. iu p uu filis yg dil olh o 1997 diy dlh Cud ih R CR u g lhi s, mup
Lebih terperinciKeywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual-
Jural MIPA FST UNDANA, Volume 2, Nomor, April 26 DUAL-, DUAL- DAN DUAL- DARI RUANG BARISAN CS Albert Kumaereg, Ariyato 2, Rapmaida 3,2,3 Jurusa Matematia, Faultas Sais da Tei Uiversitas Nusa Cedaa ABSTRACT
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
5 I PENDAHULUAN Latar Belakag Persaaa diferesial adalah suatu persaaa ag egadug sebuah fugsi ag tak diketahui dega satu atau lebih turuaa [Stewart, 3] Persaaa diferesial dapat dibedaka eurut ordea, salah
Lebih terperinciSOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL BOLTZMANN LINEAR. Agus Sugandha
JMP : Volume Nomor 2, Oober 2009 SOUSI PERSAMAAN DIFERENSIA BOTZMANN INEAR Agus Sugadha Faulas Sais da Tei, Uiversias Jederal Soedirma Purwoero, Idoesia Email : agussugadha@ymail.com ABSTRACT. I his research,
Lebih terperinciGerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 06 S - 3 Gera Brow Frasioal da Sifat-sifatya Chataria Ey Murwaigtyas, Sri Haryatmi, Guardi 3, Herry P Suryawa 4,,3 Uiversitas Gadjah Mada,4 Uiversitas
Lebih terperinciInfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012
IfiityJual Ilmiah Pogam Studi Matematia STKIP Siliwagi Badug, Vol, No., Septembe HIMPUNAN KOMPAK PADA RUANG METRIK Oleh : Cee Kustiawa Juusa Pedidia Matematia FPMIPA Uivesitas Pedidia Idoesia eeustiawa@yahoo.om
Lebih terperinciDEFINISI. Pohon adalah graf tak-berarah terhubung yang tidak mengandung sirkuit. pohon pohon bukan pohon bukan pohon 2
1 POHON DEFINISI Pohon aalah graf tak-rarah trhuung yang tiak mnganung sirkuit a a a a f f f f pohon pohon ukan pohon ukan pohon 2 Hutan (forst) aalah - kumpulan pohon yang saling lpas, atau - graf tiak
Lebih terperinciKumpulan soal-soal level seleksi provinsi: solusi:
Kumpulan soal-soal level selesi provinsi: 1. Sebuah bola A berjari-jari r menggelinding tanpa slip e bawah dari punca sebuah bola B berjarijari R. Anggap bola bawah tida bergera sama seali. Hitung ecepatan
Lebih terperinciTEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE
Teorema Keovergea Fugsi Teritegral Hestoc(Aiswita) TORMA KKONVRGNAN FUNGSI TRINTGRAL HNSTOCK- KURZWIL SRNTAK DAN FUNGSI BRSIFAT LOCALLY SMALL RIMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG UCLID K RUANG BARISAN Aiswita,
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5
Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah
Lebih terperinciRespon Frekuensi pada FIR Filter. Oleh:Tri Budi Sanrtoso ITS
Rpo Frui pada FIR Filtr Olh:Tri Budi Sartoo Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS 1 Rpo iuoida pada itm FIR Suatu itm FIR diyataa: y[ ] b x[ ] h[ ] x[ ] 0 0 (1 Siyal iput cara umum mrupaa btu ompl dirit x[ ] x[ A
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR
Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri
Lebih terperinciSTUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS
STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS (Tati Octavia et al.) STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS Tati Octavia Dose Faultas
Lebih terperinci( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
LANDASAN TEORI Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam ondisi yang sama yang hasilnya tida dapat dipredisi secara tepat tetapi ita dapat mengetahui semua emunginan hasil
Lebih terperinciBAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK
BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama
Lebih terperinciBab 6: Analisa Spektrum
BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi
Lebih terperinciAPROKSIMASI DISTRIBUSI WAKTU HIDUP YANG AKAN DATANG (Aproximations of the Future Lifetime Distribution)
Jural Bareeg Vol 5 No Hal 47 5 (2) APROKSIMASI DISRIBUSI WAKU HIDUP YANG AKAN DAANG (Aproimatios of te Future Lifetime Distributio) HOMAS PENURY RUDY WOLER MAAKUPAN 2 LEXY JANZEN SINAY 3 Guru Besar Jurusa
Lebih terperinciPENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT LIA YULIAWATI G
PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLBAL DARI PRSES PISSN PERIDIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT LIA YULIAWATI G5444 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUN ALAM INSTITUT PERTANIAN BGR BGR 8
Lebih terperinciMetode Numerik Stepest Descent Dengan Arah Pencarian Negatif Sigma Gradien
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 06 T - Metoe Numeri Stepest Descet Dega Arah Pecaria Negatif Sigma Graie Rumoo Bui Utomo Uiversitas Muhammaiyah Tagerag rumoo.bui.u@mail.ugm.ac.i
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciBAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEI Ladasa ori rdiri aas rapa ori pdukug ag aka diprguaka dalam mlsaika kovrgsi modiikasi mod kig mgguaka ugsi kuadraik.. rd Kovrgsi Kpaa suau mod kovrgsi mrupaka suau ukura kkia suau mod
Lebih terperinci