MODIFIKASI KERNEL PCA PADA KELASIFIKASI AROMA MULTIKELAS
|
|
|
- Bambang Pranoto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MODIFIKASI KERNEL PCA PADA KELASIFIKASI AROMA MULTIKELAS Zuhera Rusa,Beya Kusuopuro 2, Beawa Wdaa 3. Fauas MIPA, Jurusa Maeaa,Uversas Idoesa 2. Fauas Iu Kopuer, Uversas Idoesa. 3. Laboraoru Kopuas Ieeesa, Uversas Idoesa Absra Masaah easfas aroa erupaa asaah yag da udah uu dseesaa, area daa aroa e araers da poa yag saga u. Beberapa pegua eah daua aara a dega egguaa eode-eode yag berbass pada Neura ewor, eode yag berbass pafa Fuzzy-Neuro da eode-eode yag berbass pebeaara sasa. Pegguaa PCA pada easfas aroa dapa daaa gaga, area eode haya dapa eyeesaa asaah easfas uu daa yag er. Uu daa oer,oseparabe da erdr dar ueas, eode PCA peru dodfas. Pada aaah aa dguaa Kere PCA yag eah dodfas sehgga dapa dguaa uu easfas aroa ueas. Kaa Kuc : PCA, Keasfas, Kere. PENDAHULUAN Masaah pebeaara adaah asaah pebeua suau fugs berdasara daa yag ada, sedea sehgga fugs yag eah erbeu dapa dguaa uu easr dega epa a dar fugs ersebu uu pu daa yag a [Vap,999]. Pada asaah easfas poa, saah sau eode yag euua era yag cuup ba adaah Lear Dscra Aayss (LDA) [Fuuaga,990]. Meode berbass pada eode sasa as Prsp era dar eode adaah erubah asaah easfas ead asaah ege-vaue.teap eode eeu esua uu eyeesaa asaah easfas oer yau daa da dapa dpsaha dega egguaa bdag er. Uu egaas ha Vap, egaua osep Srucura Rs Mzao. yag berbass pada Sasca Learg Theory. Meode yag deua oeh Vap, erupaa awa ucuya eodeeode baru uu eyeesaa asaah easfas poa, saah sau daaraya adaah Prcpa Copoes Aayss (PCA) [Jofe,996]. Karea era PCA beu euua eopaaya pada easfas poa, saah sau peyebabya adaah daa yag aa deasfa da dapa dpsaha secara er. Uu RUSTAM, KUSUMOPUTRO, WIDJAJA, MODIFIKASI KERNEL
2 egaas ha aa ucu eode Kere PCA (KPCA). Kere PCA erupaa PCA yag dappasa pada pu daa yag eah drasforasa e ruag feaure. Nau sapa saa KFCA baru berhas uu eyeesaa asaah easfas ber. Pada aaah KPCA aa dperuas aau dodfas sehgga dapa dguaa uu eyeesaa asaah easfas ueas, hususya pada easfas aroa. Uu pebahasa seauya eode dsga dega aa MKPCA (Modfas KPCA). Pada ahu erahr, pegua easfas aroa eah daua dega egguaa beberapa eode aara a : eode Probabs Neura Newor (PNN) [Kusuopuro da Herry, 2002 ; Jao da Kusuopuro, 200a], dega Jarga Neura Buaa [Jao da Kusuopuro, 200b], Keasfas SVM [Rusa, Kusuopuro, 2003] da Fuzzy-Neuro LVQ [Kusuopuro e a, 2002]. Ssaa peusa aaah sebaga beru, pada baga edua aa dbahas eag dasar-dasar KPCA, pada baga beruya aa dbahas eeag KPCA Mueas, pada baga ahr aa dperhaa apas KPCA ueas pada asaah easfas aroa. KERNEL PCA Msaa x R,,2,.. erupaa pu daa. Mars ovaras uu pu daa ersebu druag adaah R A x x. Berdasara prsp era dar PCA, uu eyeesaa asaah easfas poa saa arya dega eyeesaa asaah egevaue Av λ v. Mars ovaras uuya da deahu, uu edapaa dguaa asra berdasara pu daa. Ha dapa daua a pu daa erdr dar dar sau eas. Uu asaah ueas dperua sruur PCA yag ebh opes. Sedaga uu daa oer da oseparabe, PCA da dapa dguaa. Saah sau sau cara agar PCA dapa dguaa adaah dega eaua rasforas seua pu daa ruag feaure. Msaa φ : R F fugs yag eeaa seua pu daa x R eruag feaure F. Uu seap pu daa x R, berau φ ( ) F. Berdasara rasforas x 2, erha bahwa ruag feaure dbagu veor-veor φ ( x ), φ ( x2 ),..., φ ( x )}. Sehgga seua veor d ruag feaure dapa dyaaa sebaga obas er dar veor-veor φ ( x ), φ ( x ),..., φ ( x )}. Dega dea aa, ars ovaras d ruag feaure uu veor φ ( x ), φ ( x ),..., φ ( x )} dapa dus- 2 a sebaga: C φ ( x ) φ ( x ) () 2 JURNAL INFORMATIKA & KOMPUTER NO. 3, JILID 8, 2003
3 da asaah ege-vaue d ruag feaure F dapa dyaaa sebaga : λ v Cv (2) aau λ φ ( x ), v φ ( x ), Cv,,2,.., (3) Karea seua veor d ruag feaure F dapa dyaaa sebaga o-bas er dar veor-veor φ ( x ), φ ( x ),..., φ ( x )}, aa uga dapa dyaaa sebaga obas er dar veor-veor φ ( x ), φ ( x ),..., φ ( x )}. Ha 2 berar, ada osaa-oaa daa,2,.., sedea sehgga v φ ( ) (4) x Dega esubsusa persaaa 2 () da (4) e persaaa (3) aa egeveor, yag erupaa sous dhasa persaaa : dar asaah egevaue λ v Cv, λ φ ( x ) φ ( x ) [ φ ( x )][ φ ( x ) φ ( x )] φ ( x ),,,2,.., (5) Msaa Sous dar persaaa (7), dapa ( x, x ) φ ( x ) φ ( x ) (6) dhug dega cara eyeesaa persaaa : da K [ ] ars uura x. λ K Ja pada persaaa (5) daua (8) pergaa seua suu daa beu Msaa adaah egeveor φ ( x ) φ ( x ) dega beu, e- dar asaah egevaue pada persaaa (7). Ja seua veor aa dapa dbua bahwa persaaa (5) aa ead persaaa v F daua orasas, yau (7): harus eeuh v v, aa λ K KK (7) dega egguaa persaaa daa adaah veor oo (4), (6) da (8) aa dhasa persaaa dega ery, 2,. (9): v v, φ ( x ) φ ( x ) ( ) K λ ( ) (9) Uu egesras opoe prspa, aa seua pea dar pu veor z,yau φ (z), harus dproyesa e veor v yag eah dorasas. Uu eghug proyes ersebu dguaa persaaa : v φ ( z) ( x, z) (0) KERNEL PCA UNTUK MASALAH MULTIKELAS RUSTAM, KUSUMOPUTRO, WIDJAJA, MODIFIKASI KERNEL 3
4 Pada pebahasa daas dasusa pu daa erdr dar dua eas.uu asaah ueas, forua da persaaa yag eah dbahas daas peru dsesuaa. Msaa X hpua pu daa da bayaya pu daa adaah buah. Hpua pu daa X erdr dar buah eas X, X 2,..., X, daa asg-asg eas erdr dar buah eee. Msaa x euua eee e dar eas e. Fugs φ : R F, eeaa seua pu daa x R e ruag feaure F. Berdasara ha,aa ruag feaure F uu asaah ueas dbagu oeh upua veor-veor φ ( x )}, daa,2,, da,2,. Sehgga seua veor d C φ ( x ) φ ruag feaure F dapa dyaaa sebaga obas er dar veorveor φ ( x )}. Uu seap pasag eas p da eas q, fugs ere dyaaa daa beu : ( x, x ) φ ( x ) φ ( x ) ( ). p q p Sedaga ars ere K uu ueas dapa dyaaa sebaga: K [ K ], () daa K ) ], [( p,,2,..., q,2,..., ( x ) φ ( x p,2,...,, q,2,..., Uu asaah ueas, ars ovaras druag feaure adaah : ) φ ( x ) q (2) Sedaga ars aar eas adaah: B φ ( x ) φ ( x ),(3) daa : φ ( x ) φ ( x ). Dega eah erbeuya ars ovaras da ars aar eas, aa seper haya dega LDA, uu eyeesaa asaah easfas poa adaah dega easua ersa ereas da eua ersa raeas. Proses pegopaa ersebu evae dega ecar sous dar asaah egevaue : λ Cv Bv (4) Karea egeveor v, yag erupaa sous dar persaaa (4), erea d ruag feaure F aa egeveor v dapa dyaaa sebaga obas er dar veorveor φ ( x )}.Dega peraaa a ada osaa-osaa, p,2,..., da q,2,..., sedea sehgga 4 JURNAL INFORMATIKA & KOMPUTER NO. 3, JILID 8, 2003
5 p v φ ( x ) (5) p q Dega eaua subsus persaaa-persaaa (2),(3) da (5) e persaaa (4), aa asaah egevaue pada persaaa (4) dapa dusa sebaga : λ KK KWK (6) aau λ K WK, (7) daa W [ W ],2,.., ars W dag ( ) beruura x, da ], [ p p,2,.., p [ ] q,2,.., p, Egevaue erbesar dar persaaa (6) dapa dhug berdasara forua Fsher : KWK λ (8) KK Msaa ars ere K doposs ead K QDQ, d- aa Q adaah ars orhogoa, veor oo dar Q erupaa egevecor dar ars K, da D adaah ars dagoa dega eeeya erupaa egevaue yag bersesuaa. v v p φ p q ( x ) φ ( x Persaaa (22) eyaaa bahwa uu eorasas veor v, dapa daua dega cara ebag veor dega K. ) Ja ars K QDQ dsubsusa e persaaa (8) aa ddapaa beu: λ KWK KK ( DQ ) Q WQ( DQ ) ( DQ ) Q Q( DQ ) ( DQ ) Q WQ( DQ ) ( DQ ) ( DQ ) β Q WQβ β β, daa β DQ (9) Seauya a persaaa (9) da ars K QDQ dsubsusa e persaaa (7), aa aa dhasa persaaa egevaue daa beu : λ β Q WQβ (20) Dar persaaa (20), dapa dhug egeveor β. Seauya uu eghug veor, dguaa persaaa (9) yag dapa dyaaa sebaga QD β (2) Seauya veor dorasas sedea sehgga v v. p p K K (22) Dega eah ddapaaya veor v d F, aa uu egesras opoe prspa, seua pea dar pu veor z, yau φ (z), harus dproyesa e veor v. RUSTAM, KUSUMOPUTRO, WIDJAJA, MODIFIKASI KERNEL 5
6 Uu eghug proyes ersebu dguaa persaaa : p v φ ( z) ( x, z) (23) p q EKSPERIMEN Uu egeahu era MKPCA, daua pegua dega daa aroa yag d oeh Laboraou Kecerdasa Kopuasoa Uversas Idoesa. Daa aroa yag dguaa erdr dar 3 es aroa A, B da C, seap es aroa erbag aas 6 eas. Pebaga seap es aroa ead 6 eas berdasara pada oseras aoho yag dcapura edaa asg-asg aroa ersebu. Koseras aoho pada asgasg aroa adaah 0%, 5%, 25%, 35%, 40% da 70%. Sehgga oa aroa yag aa dasfasa erdr sebaya 8 eas. Uu asgasg eas erseda 200 daa berdes 8. Jes aroa seegapya dapa dha pada abe.. Bayaya daa rag,yag dguaa daa seap percobaa, adaah 0%, 5%, 20%, 25%, 30%, 35%, 40%, da 50% dar daa yag ada dar seap eas. Sedaga daa yag erssa, uu seap eas, dguaa sebaga daa esg. Pegua dbag aas 3 ahap pegua : ). Pegua daua sebaya 3 a yau pegua erhadap aroa A,B da C, yag asg- asg erdr dar 6 eas. Uu asg-asg pegua pada seap es aroa, MKPCA aa egeasfasa aroa berdasara eas yag ada d aroa ersebu. 2). Pegua daua sebaya 3 a yau uu seap pasag aroa yag berbeda AB, AC da BC, yag asg-asg ebaa 2 eas. Uu seap pegua aa dha eapua MKPCA uu egeasfasa aroa berdasara es aroa da eas yag ada d aroa ersebu. 3). Pegua daua sebaya a yau seua daa es aroa A,B, da C dupua ead sau. Pegua ebaa 3 es aroa dega bayaya eas ada 8 buah. Pada pegua aa dha eapua MKPCA uu egeasfasa aroa berdasara es aroa da eas yag ada d aroa ersebu. Sehgga oa pegua yag daua sebaya 7 a. Fugs ere yag dguaa daa percobaa adaah ere RBF dega paraeer sga 2 da Kere Pooa berderaa 4. Kera dar eode MKPCA duur berdasara eapua uu egasfasa daa pegua pada eas yag epa. Has dar percobaa dapa dha pada abe : 6 JURNAL INFORMATIKA & KOMPUTER NO. 3, JILID 8, 2003
7 Tabe. Has dar percobaa Persease pegeaa daa aroa Tahap Daa Aroa Kere Dega eggua daa rag sebaya : 0% 5% 20% 25% 30% 35% 40% 50% Raaraa. A ( 6eas) Pooa 68,33 82,22 83,33 84,67 85,00 80,00 92,92 90,00 83, RBF 68,33 82,22 83,33 84,67 85,00 80,48 92,92 90,00 83,37 B ( 6eas) Pooa 85,00 85,56 9,67 92,67 96, 93,8 97,92 97,33 92,5 RBF 85,00 85,56 9,67 92,67 96,67 94,76 98,33 98,00 92,83 C ( 6eas) Pooa 76,67 83,33 86,67 86,00 9, 82,86 92,92 92,67 86,53 RBF 78,33 83,33 87,50 86,00 90,56 83,33 92,92 92,33 86,79 AB (2eas) Pooa 79,7 78,33 83,75 87,00 90,56 90,95 92,92 94,50 87,5 RBF 80,00 78,89 84,7 86,67 9,39 9,43 93,3 94,83 87,56 AC (2eas) Pooa 76,67 73,33 80,83 83,67 87,50 84,52 90,42 93,00 83,74 RBF 76,67 73,89 80,83 83,67 87,22 84,76 90,42 93,00 83,8 BC (2eas) Pooa 8,67 74,44 85,00 87,33 89,44 90,24 93,54 95,83 87,9 RBF 82,50 75,56 86,25 88,33 90,00 90,95 93,96 96,7 87,96 ABC (8eas) Pooa 72,78 77,04 8, 89,78 88,5 88,73 87,50 9,00 84,5 RBF 73,89 77,4 8,67 89,78 88,33 88,73 87,36 9,22 84,80 PENUTUP Berdasara has has percoba-a, MKPCA dega egguaa fugs Kere RBF aa ebera has yag ebh ba dbadga dega egguaa fugs Kere Pooa. Dsapg u adaya ecedruga ebera has yag ega,a daa rag yag dguaa a ega, ha berbeda dega ere Pooa yag ebera has yag berfuuas. Berdasara bayaya daa rag yag dguaa, MKPCA aa ebera has yag saga ba a dguaa daa rag ebh dar 40% dar daa yag erseda.pada percobaa, paraeer yag erdapa pada fugs ere, sudah dph yag opa dar seua a yag ug dar paraeer ersebu. DAFTAR PUSTAKA B. Kusuopuro & Herry, Kera PNN-Teropas Berbass Agora Geea Daa Pegeaa Aroa Dua Capura. Prosdg SNKK III. Jaara. B. Kusuopuro e a, 2002, Fuzzy- Neuro LFQ ad s Coparso Wh Fuzzy Agorh LFQ Arfca Odor Dscra Syse, ISA Trasacos. RUSTAM, KUSUMOPUTRO, WIDJAJA, MODIFIKASI KERNEL 7
8 I.T. Jofe Prcpa Copoe Aayss. Sprger- Verag. New Yor. K. Fuuaga.990. Iroduco o sasca Paer Recogo. Acadec Press, Ic. V.N. Vap.999. The Naure of Sasca Learg Theory. Sprger-Verag. Ber. W.Jao & B. Kusuopuro, 200, Pegeaa Aroa Capura dega PNN Pada Sse Pecua Eero,Jura Iu Kopuas da Teoog Iforas,vo:,Jaara Karaers Sse Pecua Eero Daa egea Aroa Capura da Aroa Koposs Megguaa Agora Jarga Neura Buaa. vo :2. Jaara. Z.Rusa, B. Kusuopura,, B.Wdaya Keasfas Aroa Mueas dega Megguaa SVM. Prosdg Sear Nasoa Ieeesa Kopuasoa da Teoog Iforas. 4 Agusus ITS. Surabaya. 8 JURNAL INFORMATIKA & KOMPUTER NO. 3, JILID 8, 2003
BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
Penerapan Aljabar Max Plus Interval pada Jaringan Antrian dengan Waktu Aktifitas Interval
Peerapa Aljabar Max Plus Ierval pada Jarga Ara dega Wau Afas Ierval M. Ady Rudho Mahasswa S Maeaa FMIPA UGM da Saff Pegajar FKIP Uversas Saaa Dhara Yogyaara [email protected] Sr Wahyu, Ar Suparwao Jurusa
Fungsional Aditif Ortogonal pada W 0 (E) di dalam R n. Riyadi. Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret
JM Volue I Noor Deseer 0 Fugsoal Ad Orogoal pada W 0 () d dala R Ryad Faulas Kegurua da Ilu Pedda Uversas Seelas Mare Asrac Ths paper dscusses aou a represeao heore o a orhogoally addve ucoal o W 0 ()
LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M
JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS [email protected] ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.
BAB III DATA DAN METODE PENGOLAHAN DATA
BAB III DATA DA ETODE PEGOLAHA DATA 3. Daa Daa ag dguaa adalah daa ecepaa arus d perara Sela Lfaaola da uu edees edees orelasa dega feoea El ño da La ña pada ahu-ahu 004 sapa 006 dguaalah daa Ides Oslas
Integral Mcshane Fungsi Bernilai Banach
ea shae s Bea Baah Hey Pbawao Syawa sa aeaa Uvesas Saaa Dhaa Yoyaaa e-a heybs@sasdad Absa ea Shae eaa ea e Rea ya ea daa ea Heso-zwe da evae dea ea Lebese D daa aaah aa dbaaa sa ea ea Shae ya s bea ada
HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha ([email protected]) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING AROUND IDEAL OF THE SKEW POLYNOMIAL RING
SEPUTAR IDEAL DARI GELANGGANG POLINOM MIRING Afra, Ar Kaal Ar da Nur Erawaty Jurusa Mateata Faultas Mateata da Ilu Pegetahua Ala Uverstas Hasaudd (UNHAS) Jl. Perts Keerdeaa KM.0 Maassar 90245, Idoesa [email protected]
PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI
PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI Daua uu Memeuh Persyaraa Peyelesaa Program Saraa Sas Jurusa Maemaa Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas
BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)
H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai
BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga
Hidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
PROSIDING 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
BAB 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
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
LOCALLY DAN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA [a,b]
PROSIING ISBN : 978 979 6353 9 4 LOCALLY AN GLOBALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-UNFOR PAA [a,b] A-8 Solh, Y Suato, St Khabbah 3,,3 Jurusa Mateata, Faultas Sas da Mateata, Uverstas poegoro
Karakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori
Ruag Basa Sesh ( Δ ),< < da Bebeaa Pemasaaha Kaatesas Podu Teso ( Δ) ( Δ) Musm Aso Juusa Matemata, FMIPA, Uvestas Lamug J. Soemat Bodoegoo No. Bada Lamug 3545 E-ma: [email protected] ABSTRACT I ths ae we
STATISTIKA: 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
Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
PENDETEKSIAN JENIS DAN KELAS AROMA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ONE-VS-ONE DAN METODE ONE-VS-REST
MAKARA, SAINS, VOL. 7, NO.3, DESEMBER 2003 PENDETEKSIAN JENIS DAN KELAS AROMA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ONE-VS-ONE DAN METODE ONE-VS-REST Zuherman Rustam 1,3, Benyamin Kusumoputro 2,3 dan Belawati Widjaja
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Persoala utaa yag dhadap oleh seorag aaer atau pegabl eputusa adalah bagaaa egaloasa suatu suber yag terbatas datara berbaga atvtas atau proye Progra lear adalah suatu etode yag dapat
BAB 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
PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
PENDAHULUAN Laar Belaag Jahe (Zgber offcale Rosc. merupaa salah sau es aama oba yag mempuya baya eguaa ba sebaga baha oba aaupu maaa. Jahe besar serg dguaa dalam dusr maaa da muma peghaga. Jahe puh ecl,
BAB I PENDAHULUAN I.1.
BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pegeahua megea pasag suru d Idoesa dapa dguaa uu peeua baas wlayah, pemeaa bamer, surve hdrograf, da avgas. LAT (Lowes Asroomcal Tde dguaa oleh Idoesa sebaga char daum
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS UNTUK MELIHAT KARAKTERISTIK CALON INVESTOR POTENSIAL PT BURSA EFEK INDONESIA DI JAWA TIMUR
Prosdng Semnar asona Penean, Penddan dan Penerapan MIPA Fauas MIPA, Unversas eger Yogyaara, 6 Me 009 COFIGURAL FREQUECY AALYSIS UTUK MELIHAT KARAKTERISTIK CALO IVESTOR POTESIAL PT BURSA EFEK IDOESIA DI
PENGUJIAN 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
TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN
Peeapa Daa Evelope Aalyss uu Efses Kea Kayawa pada PT. X Wda Sulash, He Kuswao da Des Suslagu Juusa Sasa, F-MIPA, Isu Teolog Sepuluh Nopebe (ITS) Jl. Aef Raha Ha, Suabaya 60111 E-al: [email protected],[email protected]
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS
BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe
MODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG
MODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG SKRIPSI Dajua epada Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Neger ogyaara uu memeuh sebaga persyaraa gua memperoleh gelar Sarjaa Sas Oleh: Naala Jagrum
DISUSUN OLEH KELOMPOK III
FUNGSI BESSEL DISUSUN OLEH KELOMPOK III Nama Aggoa : Desaah 7.. T Yua 7..5 Oa Helaa 7.. Sea ula 7..78 Dessy Adea 7.. Esca Oaa 7..59 Semese : L Pogam Sud : Pedda Maemaa Maa Kulah : Maemaa Lajua FAKULTAS
FINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)
INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga
TINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil
4 INJAUAN PUSAKA Kosep Dasar Pedugaa Area Kec Secara uu etode pedugaa area kec dbag ejad dua baga atu etode peduga agsug (drect estato da etode peduga tak agsug (drect estato. etode-etode pedugaa seaa
BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
MENENTUKAN INVERS DRAZIN DARI MATRIKS SINGULAR. Lisnilwati Khasanah 1 dan Bambang Irawanto 2. Jl.Prof.Soedarto, S.H Semarang 50275
ENENTUKN INVERS RZIN RI TRIKS SINGULR Lisilwati Khasaah da Babag Irawato Progra Studi ateatia FIP UNIP lprofsoedarto SH Searag 7 bstract sigular atri with size has a iverse be called razi iverse ad deoted
H dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
BAB I PENDAHULUAN I.1.
BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pasag suru lau adalah feomea pergeraa a uruya permuaa ar lau secara perod yag dsebaba oleh pegaruh gravas beda-beda lag eruama bula da maahar (Poerbadoo da Djuarsjah,
II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema
II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks
PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX
POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut
Prosiding Statistika ISSN:
Prosdg Sasa ISSN: 460-6456 Aalss Kovaras dalam Desa Peguura Berulag u Megevaluas Efe Perlaua Puu erhada Produs Taama Teh Aalyss of Covarace Reeaed Measureme Desgs o Evaluae Treame Effecs o Tea Produco
BAB 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
SOLUSI 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 : [email protected] ABSTRACT. I his research,
ANALISIS 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
Bilangan Stirling dan Hubungannya dengan Beberapa Konsep Matematika
Vol. 10, No. 2, 102-113, Jauari 2014 Bilaga Sirlig da Hubugaya dega Beberapa Kosep Maemaia Fifi Asui 1, Loey Haryao 2 da Hasmawai Basir 3 Absra Dalam ulisa ii dibahas aalogi, euivalesi da eeraia aara bilaga-bilaga
PRESENTASI TUGAS AKHIR
Penerapan PID Predcve Ar-Rao Conroller Pada Mesn Mobl Msubsh Type 4G63 Unu Memnmuman Ems Gas Buang Oleh Hendre Angga P 10 105 03 PRESENTASI TUGAS AKHIR Mesn-mesn oomof saa n dunu unu menghaslan performa
MODUL 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 : [email protected]
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI KEDELAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE
ANAISIS FATOR-FATOR YANG MEMPENGARUHI PRODUSI EDEAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRI SPINE Da Amela, I Nyoma Budaara Jurusa Sasa, FMIPA, Isu Teolog Seuluh Noember (ITS Jl. Aref
MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION (MLE) PADA MODEL LOGISTIK EXPONENSIAL
KNM XVI -6 Ju UNPAD Jaagor MAXIMUM LIKELIHOOD EIMAION MLE PADA MODEL LOGIIK EXPONENIAL DEI RAHMAINA Uversas Marm Raa A Ha.J Poekk. eggarag. augpag ema : [email protected] Absrak Mode ogsk ekspoesa yag
adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
KRITERIA 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
Pengukuran Bunga. Modul 1
Moul 1 Pegukura Buga Drs. Pramoo S, M. S. M oul membcaraka eag pegukura buga, fugs akumulas a fugs jumlah, gka buga efekf, buga seerhaa, buga majemuk, la sekarag, gka skoo efekf, gka buga ar skoo omal,
BAGIAN 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
Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik
Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao
ANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro
ANALII BEA Agus usworo wi Marhaedro Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika di aara kelompok-kelompok Tekik
BAB 2 KAJIAN TEORITIS
BAB KAJIAN TEORITIS Desrps Teor Utu ebera dasar peulsa srps, terlebh dahulu pada baga aa dgabara secara rgas osep dasar yag berhubuga dega rptograf sepert defs rptograf, algorta rptograf, sste rptograf,
I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
1 I PENDAHULUAN Pada baga awal bab, aa delasa latar belaag da tuua peelta yag dlaua. Seetara tu pada baga ahr bab aa dperlhata afaat dar peelta bag perusahaa. 1.1 Latar Belaag Masalah trasportas da dstrbus
BAB 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
ANALISIS & INTERPRETASI DATA KINETIKA SISTEM REAKTOR BATCH
NLISIS & INTERPRETSI DT KINETIK SISTEM REKTOR BTH PEROBN KINETIK REKSI Salah sau caupa aau ruag gup sud ea reas adalah peeua ecepaa reas secara uaaf; hal mejad bera peerjaa seorag chemcal egeer yag harus
SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Bab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN
Bab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN 7 Movas Dmovas bab dega medskuska persamaa a hy by c, dega dak semua dar a, b, da c adalah ol Peryaaa a hy by dsebu beuk kuadrak dalam da y, sera erdapa deas a hy by a h [
PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2011 ISBN: INTERVAL KONFIDENSI SPLINE KUADRAT
PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAISIA UNIVERSIAS DIPONEGORO 0 ISBN: 978-979-097-4-4 INERVAL ONFIDENSI SPLINE UADRA DENGAN PENDEAAN PIVOAL QUANIY Rowa Dafl Saraamual I Noma Budaara ) Mahasswa Magser Jurusa
BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
BAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)
38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGADAAN BAHAN BAKU DINAMIS DENGAN ADANYA DISKON DAN BATAS MASA KADALUARSA
JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar SSTEM PENUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGAAAN BAHAN BAKU NAMS ENGAN AANYA SKON AN BATAS MASA KAALUARSA S Mahsaah Budja Te dusr, Faulas Teolog dusr Uversas Ahmad ahla ABSTRAK
BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Kabupaen Labuhan Bau merupakan pusa perkebunan kelapa sawi di Sumaera Uara, baik yang dikelola oleh perusahaan negara / swasa maupun perkebunan rakya. Kabupaen Labuhan
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa
BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Rancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
CONTOH SOAL DAN PENYELESAIANNYA
ONTOH SOL DN PENYELESINNY SOL #: Reasi aara eile bromida da alium iodida: H 4 Br + KI H 4 + KBr + KI berorde sau erhadap masig-masig reaaya. Beriu ii adalah daa-daa percobaa yag dilagsuga dalam reaor bach
T 22 Studi dan Implementasi Hill Cipher menggunakan binomial newton berbasis komputer
T 22 Sudi da Imlemeasi Hill Ciher megguaa biomial ewo berbasis omuer Rojali Jurusa Maemaia, Shool Of Shool of Comuer Siee Bius Uiversiy, Jaara, Idoesia 48 email: [email protected] Absra Algorima Hill Ciher
KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
BAB 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
RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
TAKSIRAN MEAN DAN TOTAL PADA TWO STAGE ADAPTIVE CLUSTER SAMPLING MAYRAMADAN MADYA PUTRA
TAKSIRA EA DA TOTAL PADA TWO STAGE ADAPTIVE CLUSTER SAPLIG AYRAADA ADYA PUTRA 03050035 UIVERSITAS IDOESIA FAKULTAS ATEATIKA DA ILU PEGETAHUA ALA DEPARTEE ATEATIKA DEPOK 009 Tasra ea..., ayraada adya Ptra,
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
MUH1G3/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR
MUHG/ MATRIKS DAN RUANG VEKTOR TIM DOSEN 8 VEKTOR DAN NILAI EIGEN /5/7 9.9 Beberapa Aplikasi Ruang Eigen Uji Kesabilan dalam sisem dinamik Opimasi dengan SVD pada pengolahan Cira Sisem Transmisi dan lain-lain.
REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati
REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN
BAB PENDAHUUAN. ATAR BEAKANG Seringali ara enelii aau saisiawan melauan enganalisaan erhada suau eadaan/masalah dimana eadaan yang dihadai adalah besarnya jumlah variabel samel yang diamai. Unu iu erlu
