KAJIAN MODEL FRAKSIONAL PROSES DIFUSI. Siwi Tri Rahayu Universitas Jenderal Soedirman
|
|
- Leony Susman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Prosidig Semiar Nasioal Maemaika da Terapaya 6 p-issn : ; e-issn : KAJIAN MODEL FRAKSIONAL PROSES DIFUSI Siwi Tri Rahayu Uiversias Jederal Soedirma 53siwi@gmailcom Bambag Hedriya Guswao Uiversias Jederal Soedirma Nike Larasai Uiversias Jederal Soedirma ABSTRACT This research discusses he derivaio of he model ad fudameal soluio of subdiffusio equaio Subdiffusio equaio model is derived from maser equaio obaied from Coiuous Time Radom Walk (CTRW) prosess usig Capuo fracioal derivaive ad he Probabiliy Desiy Fucio (PDF) of waiig ime of paricle jump which is opoissoia Whe he waiig ime probabiliy desiy is Poissoia we obai he ormal diffusio equaio The moveme of paricle i ormal diffusio process is characerized by he paer of Mea Square Displaceme (MSD) which is liear wih respec o ime While i subdiffusio process MSD is oliear wih respec o ime ha is The fudameal soluio of subdiffusio equaio model is resriced o he The derivaio of he model ad fudameal soluio of subdiffusio equaio is doe usig Laplace rasform ad Fourier rasform Keywords: diffusio equaio subdiffusio equaio Laplace rasform Fourier rasform fudameal soluio ABSTRAK Peeliia ii megkaji peurua model da peyelesaia fudameal persamaa subdifusi Model persamaa subdifusi diuruka dari maser equaio yag diperoleh dari proses Coiuous Time Radom Walk (CTRW) dega megguaka urua fraksioal Capuo da Probabiliy Desiy Fucio (PDF) uuk waku uggu erjadiya lompaa parikel yag berdisribusi opoissoia Keika PDF uuk waku uggu berdisribusi Poissoia maka diperoleh persamaa difusi biasa Pergeraka parikel pada proses difusi biasa diadai dega pola Mea Square Displaceme (MSD) yag bersifa liier erhadap waku Semeara iu pergeraka parikel pada proses subdifusi megikui pola MSD yag bersifa oliier erhadap waku uuk Peyelesaia fudameal dari model persamaa subdifusi yag diperoleh dibaasi haya uuk variabel Peurua da peyelesaia model persamaa subdifusi dilakuka dega megguaka rasformasi Laplace da rasformasi Fourier Kaa kuci: persamaa difusi persamaa subdifusi rasformasi Laplace rasformasi Fourier solusi fudameal
2 Kajia Model Fraksioal Proses Difusi 4 PENDAHULUAN Difusi merupaka perpidaha za yag erjadi karea adaya gerak acak molekul za da adaya perbedaa koserasi za (Jorgese ) Proses meyebarya gas ammoia (NH 3 ) di udara erlaruya oksige (O ) ke dalam air aau peyebara secara meraa dari beberapa ees pewara makaa yag dimasukka ke dalam wadah berisi air merupaka beberapa cooh proses difusi Pada umumya za yag berdifusi bergerak dari daerah yag koserasiya iggi ke daerah yag koserasiya redah (Giacoli ) Selai iu hasil pergeraka mikroskopis dari kumpula parikel pada sel bakeri baha kimia hewa da sebagaiya di maa masig-masig parikel biasaya bergerak secara acak da meyebar di sekiarya juga dapa disebu sebagai proses difusi (Murray ) Pergeraka-pergeraka parikel ii dapa dimodelka dalam beuk persamaa maemaika Dalam bidag saisika Mea Squared Displaceme (MSD) adalah ukura yag biasa diguaka pada proses pergeraka acak (radom walk) Salah sauya pada persamaa difusi yag dapa dieuka sesuai dega pola dari MSD Proses difusi dapa dimodelka dega persamaa q ( x ) Dq( x ) x dega D adalah koefisie difusi da adalah operaor urua ke dua erhadap variabel ruag x Persamaa di aas diamaka sebagai persamaa difusi biasa di maa pergeraka parikel megikui pola x ) ~ ( dega x ( ) adalah MSD pada saa Persamaa di aas meggambarka proses difusi secara umum eapi erdapa beberapa proses difusi yag idak dapa lagi dimodelka dega persama ersebu Beberapa peeliia meujukka bahwa erdapa beberapa pola pergeraka parikel yag idak dapa dimodelka dega persamaa difusi biasa seperi dispersi pada akuifer yag heeroge (Adams dkk 99) peyebara io pada suau eksperime kolom (Haao dkk 998) difusi air aah (Laffaldao Purwokero 3 Desember 6
3 5 S T Rahayu dkk dkk 5) da peyebara koamia pada formasi geologi (Berkowiz dkk 6) Berbeda dega proses difusi biasa proses-proses di aas megikui pola x ( ) ~ Proses ii diamaka subdifusi yag dapa dimodelka dega persamaa D q( x ) D q( x ) x dega D adalah koefisie subdifusi da fraksioal ipe Capuo orde yag didefiisika dega D ( ) Da f ( ) D f ( ) d a ( ) adalah operaor urua Berdasarka uraia ersebu peulis erarik uuk megkaji peurua model da peyelesaia persamaa subdifusi ersebu bagaimaa Berdasarka laar belakag di aas diperoleh rumusa masalah yaiu peurua da peyelesaia model persamaa subdifusi Baasa masalah yag diguaka dalam peeliia ii adalah model diuruka dari proses Coiuous Time Radom Walk (CTRW) urua fraksioal yag diguaka adalah urua fraksioal Capuo da peyelesaia model persamaa subdifusi dibaasi haya uuk variabel Tujua dari peeliia ii adalah uuk medapaka model da peyelesaia persamaa subdifusi yag dapa dimafaaka uuk mejelaska proses-proses difusi yag idak dapa dimodelka secara baik oleh persamaa difusi biasa METODE PENELITIAN Meode peeliia yag diguaka adalah sudi pusaka yaiu dega megkaji maeri dari berbagai sumber seperi buku jural aau skripsi yag berkaia dega peeliia ii Peeliia ii dilakuka uuk megkaji peurua model da peyelesaia persamaa subdifusi Model diuruka dari proses CTRW uuk membeuk persamaa yag disebu sebagai maser equaio melalui pegguaa rasformasi Laplace da Fourier Maser equaio ii megadug Probabiliy Desiy Fucio (PDF) dari waku uggu da arah lompaa yag erliba dalam proses CTRW ersebu Pada proses CTRW ii Purwokero 3 Desember 6
4 Kajia Model Fraksioal Proses Difusi 6 waku uggu erjadiya lompaa yag diguaka berdisribusi Poissoia yag meghasilka persamaa difusi biasa da berdisribusi opoissoia yag meghasilka persamaa subdifusi Uuk meyelesaika persamaa subdifusi ii rasformasi Laplace da Fourier juga mempuyai pera peig Persamaa subdifusi dikoversi beukya erlebih dahulu melalui kedua rasformasi ersebu Kemudia dega baua pasaga rasformasi Laplace dari fugsi Miag-Leffler da pasaga rasformasi Fourier dari fugsi Wrigh peyelesaia fudameal persamaa subdifusi dapa diperoleh 3 HASIL DAN PEMBAHASAN Pada hasil da pembahasa ii dibahas megeai model persamaa subdifusi da peyelesaia fudameal dari model ersebu 3 Peurua Model Subdifusi Teori CTRW merupaka eori yag berkaia dega pergeraka acak parikel Pergeraka acak suau parikel di yag megalami seragkaia lompaa dipegaruhi oleh waku uggu erjadiya lompaa da arah lompaa Waku uggu erjadiya lompaa erdisribusi secara idepede da ideik Misalka ( ) adalah PDF uuk waku uggu erjadiya lompaa pada saa da T( x y ) adalah PDF uuk arah lompaa dari iik y ke x Oleh karea iu waku uggu erjadiya lompaa dari iik y pada saa ke iik x pada saa mempuyai PDF ( ) Selai iu diasumsika bahwa T( x y) T( x y) Sesuai dega asumsi dasar pada proses CTRW disribusi dari waku uggu da arah lompaa salig idepede Keduaya memeuhi kodisi ormalisasi ( ) d da T ( x ) dx Selajuya misalka Q ( x ) merupaka peluag bersyara parikel k mecapai x pada saa seelah k lagkah dega posisi awal x da Uuk x da maka Purwokero 3 Desember 6
5 7 S T Rahayu dkk Q ( x ) ( ) T( x y) Q ( y ) dyd k Oleh karea iu parikel yag mecapai x pada saa mempuyai PDF sebagai beriku Q( x ) Q ( x ) k k k Q ( x ) ( ) T( x y) Q ( y ) dyd k Q ( x ) ( ) T( x y) Q( y ) dyd Karea Q ( ) x merupaka fugsi Dela Dirac yaiu maka Q ( x ) ( x) ( ) Q( x ) ( x) ( ) ( ) T( x y) Q( y ) dyd Selajuya misalka q( x ) merupaka peluag parikel berada pada posisi x da pada saa dega posisi awal x da maka q( x ) ( ; x) Q( x ) d dega ( ; x) merupaka PDF dari parikel yag mecapai x pada saa da idak melompa dalam sisa wakuya ( ) Perhaika bahwa ( ; x) ( ) dega ( ) ( r ) dr ( r ) dr yag berari bahwa parikel idak melompa dalam ierval waku () Oleh karea iu q( x ) ( ) Q( x ) d ( ) ( x) ( ) ( r) T ( x y) Q( y r) dydr d ( ) ( x) ( ) ( r) d T ( x y) Q( y r) dydr ( ) ( x) ( ) ( r) d T( x y) Q( y r) dydr r r () ( ) ( x) ( ) T( x y) q( y ) dyd k Purwokero 3 Desember 6
6 Kajia Model Fraksioal Proses Difusi 8 Dega megguaka rasformasi Laplace da Fourier uuk f() da gx ( ) maka diperoleh L s f ( s) e f ( ) d ikx F { g( x)} gˆ ( k) e g( x) dx ˆ( () s q k s) ( s) qˆ ( k s) Tˆ ( k ) () s Jika kedua ruas persamaa () dibagi dega ( s) maka Jika maka Jika kedua ruas dikuragi dega maka qˆ( k s ) ( s) qˆ ( k s) Tˆ ( k) ( s) s ( s) ( s) Hs ( ) ( s) qˆ( k s ) Hs () qˆ ( k s) Tˆ ( k) ( s) s qˆ( k s ) ( s ) () s q ˆ( k s ) H ( s) q ˆ( k s ) T ˆ( k ) q ˆ ( k s) (3) s Ivers rasformasi Laplace da Fourier dari persamaa (3) adalah q ( x ) q ( x ) H ( ) q ( x ) ( ) ( ) T x y q y dy d (4) Persamaa (4) disebu sebagai maser equaio Keika PDF dari waku uggu () adalah Poissoia yaiu maka rasformasi Laplace dari () adalah () f e ( ) Purwokero 3 Desember 6
7 9 S T Rahayu dkk Oleh karea iu ( s) s () s Hs () () s s da H ( ) Dega demikia persamaa (4) mejadi q( x ) q( x) q( x ) d T( x y) q( y ) dyd T( x y) q( y ) q( x ) dyd (5) Turua perama erhadap dari persamaa (5) adalah q ( x ) T( y x)[ q( y ) q( x )] dy Diasumsika bahwa maka diperoleh Uuk x T ( y x ) ( y x ) q ( x ) ( ) ( ) ( ) y x q x y x dy T x T x xt( ) i x dx i ( x) x x T( x) dx i j ij i j ( x) q ( x ) q( x ) () diperoleh persamaa q ( x ) ( ) D q x (6) Persamaa (6) disebu persamaa difusi dega koefisie difusi D ( x) da adalah operaor urua kedua erhadap variabel ruag x Selajuya persamaa subdifusi diperoleh dari maser equaio pada persamaa (4) dega PDF uuk waku uggu () adalah opoissoia yaiu Purwokero 3 Desember 6
8 Kajia Model Fraksioal Proses Difusi dega E adalah fugsi Miag-Leffler E ( ) E (7) z ( z) ( ) z Trasformasi Laplace dari persamaa (7) adalah sehigga ( s) s () s Hs () () s s Dega demikia persamaa (4) mejadi dega da H ( ) ( ) ( ) q( x ) q( x) T( x y) qy ( ) q( x ) dyd ( ) J T( x y) qy ( ) qx ( ) dy (8) J merupaka iegral fraksioal Riemma-Lioufille yaiu ( ) Ja f ( ) f ( ) d a a a ( ) Karea urua fraksioal Riema-Liouville yaiu D a ( ) f ( ) D f ( ) d a a ( ) merupaka ivers kiri dari J maka D q( x ) q( x) T( x y) q( y ) q( x ) dy ( ) Berdasarka hubuga aara urua fraksioal Riema-Liouville D da urua fraksioal Capuo D yaiu maka diperoleh ( a) Da f ( ) D a f ( ) f ( a) a ( ) Purwokero 3 Desember 6
9 S T Rahayu dkk D q( x ) T( x y) q( y ) q( x ) dy (9) Keika x persamaa (9) dapa diulis sebagai dega D q( x ) D q( x ) () D ( x) Persamaa () disebu model persamaa subdifusi dega D merupaka koefisie subdifusi 3 Peyelesaia Fudameal Peyelesaia fudameal dari model persamaa subdifusi pada peeliia ii dibaasi haya uuk variabel dega D Jadi peyelesaia fudameal dari model persamaa subdifusi adalah peyelesaia dari persamaa dega D q( x ) q( x ) () q( x) ( x) Trasformasi Laplace da Fourier dari persamaa () adalah s qˆ( k s ) ( s k ) Dega memafaaka pasaga rasformasi Laplace dari fugsi Miag-Leffler da pasaga rasformasi Fourier dari fugsi M-Wrigh yaiu s L E ( c ) s c aau L s c / ( ) M x E k s s c E ( c ) ( ) F aau F E k M/ x () maka diperoleh dega q( x ) M / x ( ) W x (3) Purwokero 3 Desember 6
10 Kajia Model Fraksioal Proses Difusi W z ( z)! ( ) Persamaa (33) merupaka peyelesaia fudameal dari persamaa subdifusi Jika maka persamaa ersebu mejadi fugsi Gaussia x 4 q( x ) e yag merupaka peyelesaia dari persamaa difusi biasa Pergeraka parikel pada proses difusi biasa megikui pola x ( ) ~ sedagka MSD pada proses subdifusi megikui pola x ( ) ~ dega x ( ) adalah MSD pada saa 4 KESIMPULAN DAN SARAN Model persamaa difusi diuruka dari proses CTRW melalui rasformasi Laplace da Fourier sehigga meghasilka maser equaio Keika PDF dari waku uggu berdisribusi Poissoia diperoleh model persamaa difusi biasa dega pergeraka parikel pada proses ii megikui pola MSD yag liier erhadap waku Semeara iu keika PDF dari waku uggu berdisribusi opoissoia diperoleh model persamaa subdifusi dega pergeraka parikel pada proses subdifusi ii megikui pola MSD yag bersifa oliier erhadap waku uuk Peyelesaia fudameal dari model persamaa subdifusi diperoleh dega memafaaka pasaga rasformasi Laplace fugsi Miag-Leffler da pasaga rasformasi Fourier fugsi M-Wrigh yag dibaasi haya uuk variabel Peulis meyaraka agar peeliia selajuya megkaji eag peyelesaia fudameal persamaa subdifusi uuk variabel ruag Peeliia lebih laju juga dapa megkaji peurua model da peyelesaia fudameal dari proses difusi aomali yag lai yaiu super difusi Proses- Purwokero 3 Desember 6
11 3 S T Rahayu dkk proses difusi aomali dapa dikaji secara umerik Oleh karea iu peulis juga meyaraka uuk membahas eag kajia umerik proses difusi aomali DAFTAR PUSTAKA Adams EE da Gelhar L W Field Sudy of Dispersio i a Heerogeeous Aquifer Spaial Momes Aalysis Waer Resources Research 8() (99) Berkowiz B Coris A Dez M da Scher H Modelig No-Fickia Traspor I Geological Formaios as a Coiuous Time Radom Walk Reviews of Geophysics 44 RG3 (6) -49 Giacoli DC Fisika Alih Bahasa: Yuhilza Haum Jilid Edisi ke-6 Peerbi Erlagga Haao Y ad Haao N Dispersive Traspor of Ios i Colum Experimes: A Explaaio of Log-ailed Profiles Waer Resources Research 34(5) (998) 7-33 Jorgese SE Fudameal of Ecological Modellig Third Ediio Elsevier Laffaldao G Capuo M ad Mario S Experimeal ad Theoreical Memory Diffusio of Waer i Sad Hydrol Earh Sys Sci Discuss (5) Murray JD Mahemaical Biology I: A Iroducio Third Ediio Spriger- Verlag () Purwokero 3 Desember 6
METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2
METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da erapaya (Bimaser) Volume 4, No. (5), hal 7 6. PNYLSAIAN PRSAMAAN DIFRNSIAL PARSIAL LINAR DNGAN MNGGUNAKAN MOD RANSFORMASI LZAKI Noa Miari, Mariaul Kifiah, Helmi INISARI Persamaa
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR
Bulei Ilmiah Ma.Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 06, No. (07), hal -0. MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Ermawai, Helmi, Frasiskus
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL FOKKER-PLANCK DENGAN METODE GARIS
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL FOKKER-PLANCK DENGAN METODE GARIS Sii Muyassaroh Mahasiswa Jurusa Maemaika Fakulas Sais da Tekologi UIN Maulaa Malik Ibrahim Malag e-mail: muy.sms@gmail.com ABSTRAK
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peeliia Terdahulu Black da Scholes (973) meyaaka bahwa ilai ase megikui Gerak Brow Geomeri, dega drif μ (ekpekasi dari reur) da volailias σ (deviasi sadar dari reur). Berawal dari
Lebih terperinciBeberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )
33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil
Lebih terperinciJURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER
STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula
Lebih terperinciB. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH
A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka
Lebih terperinciBAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov
BAB II TEORI DASAR. Proses Sokasik Raai Markov Proses sokasik merupaka suau cara uuk mempelajari hubuga yag diamis dari suau ruua perisiwa aau proses yag kejadiaya bersifa idak pasi. Dalam memodelka perubaha
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciBAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA
3 BAB III FORMULA PEETUA HARA OPSI ASIA Pada Bab III ii aka dibahas megeai opsi Asia da aalisisya, di maa yag aka dibahas hayalah beberapa ipe opsi Asia, da erbaas pada eis Europea call saa. Jeis-eis opsi
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah
III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka
Lebih terperinciINTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ
INTEGRL TK TENTU pecaha rasioal gusia Pradjaigsih, M.Si. Jurusa Maemaika FMIP UNEJ agusia.fmipa@uej.ac.id DEFINISI Fugsi suku bayak derajad dega bula o egaif 0 dimaa, 0 a a a a a P Fugsi kosa dipadag sbg
Lebih terperinciPEMETAAN LINIER KONTINU PADA RUANG BERNORMA KABUR. Muhammad Ahsar K. dan Yuni Yulida
Jural Maemaika Muri da Terapa Vol. 3 No. Desember 009: 39-50 PEMETAAN LINIER KONTINU PADA RUANG BERNORMA KABUR Muhammad Ahsar K. da Yui Yulida Program Sudi Maemaika Uiversias Lambug Magkura Jl. Jed. A.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Ruag sampel da Kejadia Defiisi Himpua semua hasil yag mugki dari suau percobaa disebu ruag sampel da diyaaka dega S Mogomery, 2004: 7. Tiap hasil dari ruag sampel disebu usur aau
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosidig Semiar Nasioal Sais da Pedidika Sais IX, Fakulas Sais da Maemaika, UKSW Salaiga, Jui 4, Vol 5, No, ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN
Lebih terperinciV. PENGUJIAN HIPOTESIS
V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Pada bab ii aka dibahas megeai eori-eori dasar yag berhubuga dega ivesasi, persamaa diferesial sokasik da simulasi yag mejadi ladasa berpikir uuk mempermudah dalam pembahasa pada bab
Lebih terperinciRumus-rumus yang Digunakan
Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.
BAB II LANDASAN TEORI Pada bagia ii aka dibahas tetag teori-teori dasar yag diguaka utuk dalam megestimasi parameter model.. MATRIKS DAN VEKTOR Defiisi : Trace dari matriks bujur sagkar A a adalah pejumlaha
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA
PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga
Lebih terperinciPROSIDING ISSN:
PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciPREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia
PREMI ASURANSI JIWA CONTINGENT DENGAN HUKUM DE MOIVRE Eli Trisiai Hasriai Rola Pae Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam Uierias Riau Kampus Bia Widya
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciAji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru
Jural Matematika Muri da Terapa εpsilo Vol.8 No.2 (24) Hal. 39-45 APLIKASI METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENENTUKAN FORMULA TRANSFORMASI LAPLACE Aji Wiratama, Yui Yulida, Thresye Program Studi Matematika
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciBAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciPREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP
Prosidig SPMIPA. pp. 57-6. 6 ISBN : 979.74.47. PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP Sri Rahayu, Taro Jurusa Maemaika FMIPA UNDIP Semarag Jl. Prof. Soedaro, Kampus UNDIP Tembalag,
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000).
of Porfolio Trasaios (Almgre & Chriss 000 14 Sisemaika Peulisa Karya ilmiah ii erdiri aas eam bagia Bagia perama berupa pedahulua, erdiri aas laar belakag, ujua peulisa, meode peulisa, da sisemaika peulisa
Lebih terperinciPENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT
Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinciPENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 05, No. 2 (206), hal 79-86 PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Sii Faimah, Neva Sayahadewi, Shaika Marha INTISARI
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciρ = sehingga momen pertama dan kedua BAB 2 TEORI DASAR 2.1 Random Walk ρi = ε) = q= 1 p. Posisi suku bunga bergerak pada
BAB EORI DASAR Uuk meeuka ieres rae differeial, peulis aka membahas erlebih dahulu beberapa eori yag berkaia dega proses sokasik Pergeraka suau parikel yag bergerak secara acak aau disebu juga megikui
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Mei 06 ISSN 085-789 Peramala Jumlah Peduduk Koa Samarida Dega Megguaka Meode Pemulusa Ekspoesial Gada da Tripel Dari Brow Forecasig he Populaio of he Ciy of Samarida
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciMETODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER
Vol.1 No.1 (16) Hal. 38-45 METODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER Siar Ismaya, Yui Yulida *, Na imah Hijriati Program Studi Matematika Fakultas MIPA
Lebih terperinciBarekeng, Juni hal Vol. 1. No. 1
Barekeg, Jui 7 hal46-5 Vol No ANALISIS VARIANS MULTIVARIAT PADA EKSPERIMEN DENGAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Variace Mulivaria Aalysis for Eperime wih Complee Radom Desig Th PENTURY Jurusa Maemaika FMIPA
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.
BAB 1 PENDAHUUAN 1.1 atar Belakag Pada dasarya masalah optimisasi adalah suatu masalah utuk membuat ilai fugsi tujua mejadi maksimum atau miimum dega memperhatika pembatas pembatas yag ada. Dalam aplikasi
Lebih terperinci(The Method of Separation of Variables). Metode ini dapat digunakan pada PDP linier, khususnya PDP dengan koefisien konstan.
METODE PEMISAHAN PEUBAH (The Method of Separatio of Variales) Metode ii dapat diguaka pada PDP liier, khususya PDP dega koefisie kosta Tujua Istruksioal : Setelah megikuti perkuliaha mahasiswa dapat: 1
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciBENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR
Bulei Ilmia Ma. Sa. da Teraaa (Bimaser) Volume 6, No. 0(07), al 8. BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Umi Salma, Mariaul Kifia, Frasiskus Fra INTISARI Beuk kaoik
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT
Buleti Ilmiah Math. Stat. da Terapaya (Bimaster) Volume 02, No. 1(2013), hal 1-6. PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT Demag, Helmi, Evi Noviai INTISARI Permasalaha di bidag tekik
Lebih terperinci= 0 diturunkan terhadap x. Karena y fungsi dari x, maka setiap kali menurunkan y harus dikalikan dengan didapat diselesaikan ke y '.
6..MENURUNKAN FUNGSI IMPLISIT Padag y fugsi dari yag disajika dalam beuk implisi f (, y) 0. Turuaya y' didapa sebagai beriku: a. Jika mugki y diyaaka sebagai beuk eksplisi dari, lalu diuruka erhadap b.
Lebih terperinciTri Handhika Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Universitas Gunadarma Abstrak
PENGGUNAAN MEODE EMPIRICAL BES LINEAR UNBIASED PREDICION (EBLUP) PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL ri Hadhika Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Kampus D 139 Uiversitas Guadarma trihadika@staff.guadarma.ac.id
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Pada Bab II aka dijelaska pegeria pegeria da eori dasar yag diguaka sebagai ladasa pembahasa pada bab selajuya. Teori yag aka dibahas pada Bab II ii secara garis besar
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 terperinciKALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN
KALKULUS Dra. D. L. Crispia Pardede DEA. SARMAG TEKNIK MESIN KALKULUS - SILABUS. Deret Fourier.. Fugsi Periodik.2. Fugsi Geap da Gajil.3. Deret Trigoometri.. Betuk umum Deret Fourier.. Kodisi Dirichlet.6.
Lebih terperinciSistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital
isim Komuikasi 1 Peremua 5 Koversi Aalog ke Digial Murik Alayrus Tekik Elekro Fakulas Tekik, UMB murikalayrus@yahoo.com 1 Base Ba Moulaio Paa bagia sebelum kia meapaka siyal koiyu erhaap waku, misalyasiyalm(),
Lebih terperinciMODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR
MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR Diajuka Sebagai Salah Sau Syara Uuk Memperoleh Gelar Sarjaa Sais Pada Jurusa Maemaika Oleh :
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciPERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3
PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde
Lebih terperinciMETODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan
METODOLOGI Waku da Tempa Peeliia merupaka desk sudy dega megguaka daa sekuder da pegolaha daa dilakuka di Laboraorium Klimaologi Depareme Geofisika da Meeorologi, Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam,
Lebih terperinciFIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI
KTSP & K-13 FIsika K e l a s XI KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran Seelah mempelajari maeri ini, kamu diharapkan mampu menjelaskan hubungan anara vekor posisi, vekor kecepaan, dan vekor percepaan unuk gerak
Lebih terperinciAPLIKASI PERSAMAAN PANAS PADA STERILISASI MINUMAN KEMASAN. Eminugroho R, Fitriana Yuli S., Dwi Lestari Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY
APLIKASI PERSAMAAN PANAS PADA STERILISASI MINUMAN KEMASAN Emiugroho R, Firiaa Yuli S., Dwi Lesari Jurusa Pedidika Maemaika FMIPA UNY Absrak. Persamaa paas memiliki bayak aplikasi. Salah sauya diguaka pada
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT
Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika. Oleh: AFRIANTI
MODEL TIME SERIES UNTUK PERAMALAN TINGKAT PENJUALAN JENIS BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) DI STASIUN PENGISIAN BAHAN BAKAR UNTUK UMUM (SPBU) ARIFIN ACHMAD-PEKANBARU TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara
Lebih terperinciBAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan
BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peeliia Jeis peeliia ii merupaka peeliia kuaiaif dega megguaka meode eksperime. Desai peeliia ii megguaka ru experime desig beuk desai poses oly corol desig yaki meempaka
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciKata Kunci : Regresi Hazard Aditif, Waktu Tunggu, Kejadian Berulang, Cause specific
Model Regresi Hazard Adiif uuk Waku Tuggu Keadia Berulag dega Cause Specific Hayuig Pui Lesari 1, Lieda Noviyai 2, Gao R. Seyao 3 Uiversias Padadara Program Pedidika Magiser Program Sudi Saisika Terapa,
Lebih terperinciDeret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul Deret Fourier Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDAHULUAN ada modul ii dibahas masalah ekspasi deret Fourier Sius osius utuk suatu fugsi periodik ataupu yag diaggap periodik, da dibahas pula trasformasi
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
30 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Beuk da Meode Peeliia Peeliia Opimalisasi da Sraegi Pemafaaa Souher Bluefi Tua di Samudera Hidia Selaa Idoesia diarahka pada upaya uuk megugkapa suau masalah aau keadaa
Lebih terperinciANALISIS NUMERIK MODEL EPIDEMIK SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS DI YOGYAKARTA SKRIPSI.
ANALISIS NUMERIK MODEL EPIDEMIK SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS DI YOGYAKARTA SKRIPSI Diajuka Kepada Fakulas Maemaika Da Ilmu Pegeahua Alam Uiversias Negeri
Lebih terperinci3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder
3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag
Lebih terperinciPrediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (4) 337-35 (3-98X Pri) D-34 Sepeda Moor Merek X Di Kabupae Da Koamadya Malag Dega Meode Peramala Hierarki Rika Susai, Desri Susilaigrum, da Suharoo Jurusa Saisika,
Lebih terperinciPERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1
PERSAMAAN GERAK Posisi iik maeri dapa dinyaakan dengan sebuah VEKTOR, baik pada suau bidang daar maupun dalam bidang ruang. Vekor yang dipergunakan unuk menenukan posisi disebu VEKTOR POSISI yang diulis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciOPTIMASI INVENTORY COST PADA MODEL MATEMATIKA EPQ (ECONOMIC PRODUCTION QUANTITY) DENGAN BACKORDER DAN VARIASI SET UP COST Rofila El Maghfiroh 4
JURNAL ILMU-ILMU EKNIK - SISEM Vol. 3 No. OPIMASI INVENORY COS PAA MOEL MAEMAIKA EP (ECONOMIC PROUCION UANIY) ENGAN ACKORER AN VARIASI SE UP COS Rofila El Maghfiroh 4 Absrak: Masalah pegedalia persediaa
Lebih terperinciANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o
ANALII BEDA Fx. ugiyao da Agus usworo Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN
PERENCNN JUMLH PRODUK MENGGUNKN METODE FUZZY MMDNI BERDSRKN PREDIKSI PERMINTN Nama Mahasiswa : Norma Edah Haryai NRP : 1207 100 031 Jurusa : Maemaika FMIP-ITS Dose Pembimbig : Drs. I G N Rai Usadha, M.Si
Lebih terperinciBAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :
BAB METODOLOGI Bab Meodologi berisika :.. Pegambila Sampel.. Peramala Nilai Iflasi melalui Ideks Harga Kosume Megguaka Meode ARIMA.3. Akumulasi Prese Value melalui Buga Sederhaa dalam Perhiuga Harga Barag
Lebih terperinciTINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUZUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES
FORECASTING TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESSIVE TUGAS AKHIR Diajuka sebagai Salah Sau Syara uuk Memperoleh
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinci1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu
Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL. Nurul Muthiah, Raupong, Anisa Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin ABSTRAK
ESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL Nurul Muthiah, Raupog, Aisa Program Studi Statistika, FMIPA, Uiversitas Hasauddi ABSTRAK Regresi spasial merupaka pegembaga dari regresi liier klasik.
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata
robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah
Lebih terperinciHUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI
Lebih terperinci