Rekayasa Trafik Telekomunikasi

dokumen-dokumen yang mirip
Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan VARIABEL RANDOM. Statistika dan Probabilitas

BAB II LANDASAN TEORI

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan

LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES

KONSEP DASAR PROBABILITAS

Fisika Dasar I (FI-321)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Fisika Dasar I (FI-321) Usaha dan Energi

DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA

BAB II PENDEKATAN PROBABILITAS DAN MODEL TRAFIK

BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

II. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai

Deret Taylor & Diferensial Numerik. Matematika Industri II

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

TINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM

MODEL PERSEDIAAN PROBABILISTIK YANG MEMUAT VARIABEL LEAD TIME DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI NORMAL

INFERENSI FUNGSI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER

STATISTIK PERTEMUAN VI

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI)

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

PENDAHULUAN Latar Belakang

2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil

BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE

SOLUTION INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI FISIKA

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN

BAB V INTEGRAL KOMPLEKS

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

Regresi Linear Sederhana dan Korelasi

MINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN

DIMENSI PARTISI GRAF GIR

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS TEKNOLOGI YOGYAKARTA UJIAN TENGAH SEMESTER GANJIL TAHUN AKADEMIK 2017/2018 PROGRAM STUDI: TEKNIK SIPIL

PADA GRAF PRISMA BERCABANG

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS

VLE dari Korelasi nilai K

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM

MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT)

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.

Bab III Analisis Rantai Markov

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

PEMODELAN COPULA CLAYTON UNTUK PREDIKSI KLAIM PADA DATA LONGITUDINAL DENGAN EXCESS ZEROS

STATISTIKA. A. Menyajikan Data dalam Bentuk Diagram

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD

BAB II DASAR TEORI. 2.1 Definisi Game Theory

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

Apabila dua variabel X dan Y mempunyai hubungan, maka nilai variabel X yang sudah diketahui dapat dipergunakan untuk mempekirakan / menaksir Y.

Bab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI

KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL

Sistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map Dengan Pertukaran Kunci Diffie-Hellman

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/

SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7

TEORI KESALAHAN (GALAT)

UKURAN GEJALA PUSAT &

Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Analisis Regresi Linear Sederhana

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

UJI PRIMALITAS. Sangadji *

APLIKASI INTEGRAL TENTU

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

Bab IV Pemodelan dan Perhitungan Sumberdaya Batubara

BAB III PROSEDUR PENELITIAN

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 33-40, April 2001, ISSN : KLASIFIKASI INTERAKSI GELOMBANG PERMUKAAN BERTIPE DUA SOLITON

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL

Pelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Transkripsi:

Rekayasa Trafk Telekomunkas TEU9948 INDAR SURAHMAT

emodelan Interval Waktu engetahuan yang mendasar pemodelan nterval waktu adalah teor robabltas

engetahuan Dasar robabltas Jka A dan B kejadan sembarang, maka : A B A A complement(a) AB robabltas gabungan A dan B: Maka: B ersamaan tersebut membentuk: A B A AB ABAB B AB AB A B A B AB Jka A dan B salng ndependen,untuk n buah kejadan ndependen mutual: AB AB A A,..., A A A... 1, n 1 A n

engetahuan Dasar robabltas ROBABILITAS BERSYARAT robabltas kejadan A dengan konds syarat kejadan B: A/ B Jka A dan B salng bebas (ndependen): Kta mendapatkan: Secara umum untuk semua kejadan: A/ B B / A AB B AB A AB B A BA A B AB B / AA A BB / A A A A A / A A... A A / A.. A.. A A A / 1 3... n 1 3 n 3 n n1 n n

engetahuan Dasar robabltas Jka B, =1,,.. adalah kejadan: A AB1 AB.. ABN A AB A/ B B In merupakan formula probabltas sempurna, memungknkan untuk mencar nla (A) jka peluang (B ) dketahu dan (A/B ) dapat dperoleh. Aturan Bayes B B A A / A) A/ B B A Dengan formula (A), Formula Bayes dapat dtuls: B / A) A/ B B A j A/ B B A/ B B j j

lathan Sebuah Acton ont ds oleh 100 pengguna. 55 orang dantaranya menggunakan handphone, 5 dantaranya memaka handphone yang menggunakan fture vdeo call. Dan 45 orang menggunakan C, 40 dantaranya menggunakan fture vdeo call. Berapa probabltas pengguna handphone yang tdak menggunakan fture vdeo call

engetahuan Dasar robabltas Random Varables/eubah Acak Yang terjad pada konds nyata pada serng dnyatakan dengan sesuatu yang hanya dketahu setelah terjad atau sebuah percobaan djalankan. Konds n dkatakan peubah acak robabltas peubah acak, X, merupakan peubah dengan nla yang tdak melebh blangan tertentu, x, dnamakan cumulatve dstrbuton functon (CDF) dar X, F(x) : CDF dar peubah acak : x X x x F, F F x Fy, for 0, F lm F x y 1 x Fx, 1

engetahuan Dasar robabltas Jka a dan b adalah blangan rl msalkan a<b, probabltas bahwa X berada pada nterval [a,b] : a x b Fb Fa Jka a=b : a b Fb Fa 0 a a b Fb Fa 0 Untuk peubah acak kontnyu X, F(x) merupakan fungs kontnyu dar x; probablty densty functon, f(x) : f ( x) df( x) dx Sesua defns turunan, f ( x) lm x0 F x x Fx x X x x x lm x0 x

engetahuan Dasar robabltas Jka x kecl, f(x)x merupakan probabltas peubah acak, X, pada nterval [x, x]. Maka probablty densty functon (pdf), f(x), yang koresponden dengan F(x), : Untuk membuktkan F()=1: x F f ( u) du x Untuk mencar probabltas X ada pada nterval [a,b], : F f ( u) du 1 b a x b f ( x) dx a

engetahuan Dasar robabltas Dscrete Random Varable/eubah Acak Dskret Jka F(x) bernla konstan, kecual pada ttk-ttk x 1,x,x 3,.., kurva F(x) mempunya bentuk starcase: F(x) 1 4 3 1 x x x 1 x x 3 x 4 x x 3 x 4 Random varable,x, dengan CDF, F(x), dnamakan dscrete random varable; asums x mempunya probabltas. : X x x 1 DF dnamakan the probablty mass functon (MF), : f ( x) x x

engetahuan Dasar robabltas Untuk kasus peubah acak dskrt peluang subah kejadan p(x) ada pada nterval [a,b], : (a < x b) = F(b) F(a)

engetahuan Dasar robabltas MOMEN EUBAH ACAK Secara umum, momen ke-n dar peubah acak kontnyu ddefnskan : Untuk peubah acak dskrt menjad : Momen pentng; momen I,n=1 menyatakan mean/rerata, momen II, n= menyatakan mean-square value, dar peubah acak X: Mean square peubah acak kontnyu E n n X x X E x f ( x) dx E n n X x f ( x) dx Mean square peubah acak dskrt. E X x

engetahuan Dasar robabltas MOMEN SENTRAL EUBAH ACAK Momen sentral adalah momen perbedaan antara peubah acak X dan harga rata-rata. Nla momen sentral untuk peubah acak kontnyu dtulskan n n E X E X x E X f ( x) dx Untuk peubah acak dskrt, momen sentrak ke-n Momen sentral kedua (varan) adalah momen pentng untuk mengukur sebaran data pada peubah acak terhadap rerata. Untuk peubah acak kontnyu: Sedangkan untuk dskret n n X E X x EX E x EX X E X EX Var f ( x) dx x EX X E X EX Var

engetahuan Dasar robabltas Akar dar varan dsebut dengan standard devas/smpangan baku, s x dar X. Notas: s X Var X E X EX

engetahuan Dasar robabltas Akar dar varan dsebut dengan standard devas/smpangan baku, s x dar X. Notas: s X Var X E X EX

FUNGSI DISTRIBUSI ROBABILITAS DISTRIBUTION SERAGAM (UNIFORM) Fungs CDF adalah: x F( x) x F( x) b f ( u) du 0, a, a 1, for for Rerata dan varan: for x a a x b x b E X Var Var X x EX X c x( f ( x) dx a b f ( x) dx EX EX b a x a b dx b a 1

FUNGSI DISTRIBUSI ROBABILITAS DISTRIBUTION SERAGAM (UNIFORM) Fungs CDF dan MF adalah: F( x) 1 n b a x 1/ n a x b f ( x) 0, elsewhere Rerata dan varan: E X = (n+1)

EMODELAN INTERVAL WAKTU

EMODELAN INTERVAL WAKTU

EMODELAN INTERVAL WAKTU

EMODELAN INTERVAL WAKTU