MODEL SIR DENGAN ADANYA PENGARUH VAKSINASI DAN IMIGRAN

dokumen-dokumen yang mirip
BAB II LANDASAN TEORI. merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam. pernyataan matematis (Widowati & Sutimin, 2007 : 1).

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

BAB 2. Tinjauan Teoritis

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

ANALISIS STABILITAS PADA MODEL EPIDEMIK MULTI GRUP DENGAN LAJU PENULARAN TAK LINEAR

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN MATRIKS TERREDUKSI REGULER DALAM ALJABAR MAX-PLUS INTERVAL

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

BAB II LANDASAN TEORI

2.2.3 Ukuran Dispersi

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

MASALAH NORM MINIMUM PADA RUANG HILBERT DAN APLIKASINYA

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Edge Anti-Magic Total Labeling dari

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

; θ ) dengan parameter θ,

REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL ADJUSTED. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan

BAB II LANDASAN TEORI

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF LINTASAN DAN DIGRAF BIPARTIT LENGKAP

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

Orbit Fraktal Himpunan Julia

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

X a, TINJAUAN PUSTAKA

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

BAB II LANDASAN TEORI. penulisan skripsi yaitu mengenai data panel, beberapa bentuk dan sifat

PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

PELABELAN HARMONIS GANJIL PADA GRAF KINCIR ANGIN BELANDA DAN GABUNGAN GRAF KINCIR ANGIN BELANDA

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat

On A Generalized Köthe-Toeplitz Duals

PENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

IV. BAHAN DAN METODE PENELITIAN

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN MEDIAN

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

Extra 4 Pengantar Teori Modul

ESTIMASI FUNGSI REGRESI MENGGUNAKAN METODE DERET FOURIER

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

REGRESI LINIER SEDERHANA

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

Transkripsi:

ol.9 o. (5 Hal. -8 MODEL SIR DEGA ADAYA PEGARUH AKSIASI DA IMIGRA oor Fakhra, Yu Yulda, Fasal Fakultas MIPA Program Stud Matematka Uerstas Lambug Magkurat Jl. Jed. A. Ya km. 36 Bajarbaru Emal: Fakhra@gmal.com ABSTRACT Some large coutres, mmgrato s sgfcat factor epdemc a dsease. Because dsease follow a predcable dsease patter, we ca be examed wth the stadard SIR Model. SIR Model s Kermack da McKedrk was expadg wth accato ad mmgrat effect. Ths model costructed wth assumptot, ad the determe accato reproducto umber (R,. determe the equlbrum pot o the model, determe stablty type of equlbrum pot ad make smulate wth the parameter alues. Keywords: Immgrats, SIR model, accato, equlbrum pot, stablty ABSTRAK Beberapa egara besar, mgras merupaka faktor sgfka dalam epdem suatu peyakt. Karea peyakt megkut pola peyakt yag dapat dpredks, sehgga dapat dperksa dega Model SIR stadar. Model SIR Kermack Da McKedrk dapat dkembagka dega pegaruh aksas da mgra. Model dbagu dega asums, da kemuda meetuka aksas blaga reproduks (R, meetuka ttk ekulbrum pada model, meetuka jes stabltas ttk ekulbrum da membuat smulas dega la parameter. Kata Kuc :Imgra, model SIR, aksas, ttk ekulbrum, stabltas. PEDAHULUA Pemberatasa peyakt tersebut dapat dlakuka dega melakuka aksas. aksas merupaka proses pecegaha peyakt dega pegedala atau pemusaha sumber peyakt, pemutusa rata peulara da pegkata daya taha. Apabla tgkat aksas dalam cakupa yag redah dapat meyebabka tubuh seseorag yag tdak daksas reta tertular wabah peyakt. Kermack da McKedrk (97 megkostruks suatu model SIR utuk meyelesaka permasalaha megea peyebara peyakt meular. Kostruks model dmula dega megklasfkaska ddu dalam populas mejad tga subpopulas, yatu : subpopulas reta (Susceptble/S, subpopulas terfeks (Ifectous/I, da subpopulas kebal/sembuh (Recoered, Remoed/R. Model SIR Kermack da McKedrk dperluas dega adaya pegaruh dar mgra. Kemuda dseldk ttk kesetmbaga (ekulbrum pada model, megaalss kestabla pada model, serta meyeldk eksstes dar solus perodk pada model, selajutya dbetuk smulas sehgga melalu model SIR Kermack da McKedrk dega adaya pegaruh mgra dapat dseldk dlhat perbedaa dar tgkat aksas yag dberka kepada ddu dalam populas agar peyakt tdak berkembag dalam populas.. METODOLOGI

ol.9 o. (5 Hal. -8 Peelta dlakuka dega cara stud lteratur dar berbaga sumber bak buku, artkel. Tulsa megkaj kembal Model pada artkel Pccollo, C & L. Bllgs tahu 5. Selajutya meetuka ttk ekulbrum da tpe kestabla ttk tersebut dega memperhatka blaga reproduks aksas, kemuda meyeldk solus perodk da melakuka smulas. 3. HASIL DA PEMBAHASA 3. Persamaa Dferesal Persamaa dferesal adalah persamaa yag d dalamya terdapat turuaturua. Persamaa dferesal basa orde satu secara umum dyataka dalam betuk dy f ( x, y ( dx dega f ( x, y dapat berupa fugs ler maupu oler, x sebaga arabel bebas da y sebaga arabel tdak bebas [5] 3. Sstem Persamaa Dferesal oler Orde satu Dberka sstem persamaa dferesal oler orde- sebaga berkut:: d x f( x ( T dega x ( x, x,, x R da f ( f, f,, f R [3] 3.3 Ttk Kesetmbaga Defs dar ttk ekulbrum adalah sebaga berkut : Defs 3.3. [4] Ttk x R dsebut ttk kesetmbaga (ttk ekulbrum dar persamaa ( jka f(x. 3.4 la Ege da ektor Ege Berkut dberka defs dar la ege da ektor ege: Defs 3.4. [] Jka A adalah matrks, maka ektor tak ol x d dalam R damaka ektor ege (ege ektor dar A jka Ax adalah kelpata skalar dar x, yak A x x Skalar damaka la ege (ege alue dar A da x dkataka ektor ege yag bersesuaa dega. Teorema 3.4. [] Jka merupaka la ege dar matrks Jacoba x, d ttk kesetmbaga da Re( merupaka baga rl dar maka :. Utuk setap,...,, (. Jka terdapat ( Re < maka xˆ adalah stabl asmtotk Re >, utuk suatu maka xˆ adalah tdak stabl.

oor Fakhra, Yu Yulda, Fasal - Model sr dega adaya pegaruh aksas da mgra Tabel. Krtera kestabla pada sstem ler berdasarka la ege la ege Tpe ttk Stabltas > > < < Smpul (ode Smpul (ode < < Ttk pelaa > < (saddle pot Smpul (ode Smpul (ode Tdak stabl (ustable Stabl asmtotk (asymptotcally stable Tdak stabl (ustable Tdak stabl (ustable Stabl asmtotk (asymptotcally stable, a ± b Ttk spral (spral Tdak stabl (ustable Stabl asmtotk (asymptotcally a > stable a < b, b Pusat (ceter Stabl (stable Buka stabl asmtotk 3.5 Krtera Routh-Hurwtz Berkut dberka defs matrks Routh-Hurwtz: Defs 3.5. [7] Dberka persamaa f( z az + az + az + + a z+ a (3 dega a adalah postf da a k blaga rl k,,3,...,. Matrks Routh- Hurwtz utuk polomal (7 sebaga matrks bujur sagkar berukura sebaga berkut: a a H a3 a a a5 a4 a3 a7 a6 a5 a a a Determa Routh-Hurwtz tgkat ke- k, dotaska dega k ; k,,3,..., Krtera Routh-Hurwtz Semua akar polomal dar persamaa (3 memlk baga rl egatf jka >, >, 3 >,, > (5 3.6 Solus Perodk Dberka suatu sstem : dx P( x, y (6 dy Q( x, y (4 3

ol.9 o. (5 Hal. -8 Teorema 3.6 Krtera Bedxso [8] Dberka D doma dalam bdag xy da persamaa (6 dega P da Q mempuya turua pertama parsal yag kotu pada D, jka P( x, y Q( x, y + memlk tada yag sama d D. Maka persamaa (6 tdak x y memlk ltasa tertutup d dalam doma D (tdak mempuya solus perodk. 3.7 Model SIR Model SIR Kermack da McKedrck dapat dgambarka dalam dagram alr d bawah : β SI γ I S I R Gambar. Dagram alr Model SIR Kermack McKedrck Sstem persamaa dferesal oler dar gambar dagram alr tpe SIR Kermack McKedrck d atas sebaga berkut: ds βsi di βsi γi (7 dr γ I β : Laju peulara suatu peyakt melalu kotak atau hubuga. γ : Laju kesembuha dar peyakt [6] 3.8 Model SIR dega Adaya Pegaruh aksas da Imgra Model peyebara peyakt dega adaya pegaruh aksas da mgra dbetuk berdasarka asums atau batasa tertetu. Asums-asums yag dguaka dalam model peyebara peyakt dega adaya pegaruh aksas da mgra yatu sebaga berkut :. Populas total ( berla kosta.. Iddu yag pada saat lahr tdak melakuka aksas aka masuk kedalam kelompok Suspectble. 3. Iddu yag telah melakuka aksas pada saat lahr atau telah kebal aka masuk kedalam kelompok Recoered. 4. Iddu yag telah medapatka aksas aka kebal terhadap peyakt sehgga kemajura dar aksas adalah %. Total ddu dalam populas pada saat t, dyataka dega (t yatu : ( t S( t + I( t + R( t dega jumlah populas total setap satua waktu adalah kosta. Berdasarka asums-asums yag dguaka dapat dbetuk alur dagram alr dbawah :

oor Fakhra, Yu Yulda, Fasal - Model sr dega adaya pegaruh aksas da mgra βsi/ γi ( R ( ( ( S ( + I Gambar. Dagram Alr Model SIR dega Pegaruh aksas da Imgra Parameter,,, β da γ adalah kostata postf da batas dar laju aksas adalah (,. ( Laju kelahra peduduk asl ( sama dega laju kemata peduduk asl da dapat dsmbolka. Laju kemata atau keluarya mgra dar populas (, dapat dsmbolka. Berdasarka pejelasa tersebut maka dapat dperoleh : ds β SI ( + ( ( + S di β SI γ I ( I (8 dr + + γ I ( + R Persamaa (8 dsebut sebaga model SIR dega adaya pegaruh aksas da mgra. Pada persamaa (8 bayakya ddu pada masg-masg kelompok dapat dyataka dalam propors sebaga berkut: S I R s,, r (9 Karea jumlah populas total ( yatu S+I+R sehgga dperoleh : s + + r S + I + R S I R Sstem persamaa dferesal dalam propors dar tga kelompok Suspectbles, fected, da Recoered dtulska sebaga berkut : ds ( s + ( s βs ( s d β s ( γ ( dr + + γ ( r 5

ol.9 o. (5 Hal. -8 Pada propors ddu yag telah sembuh (r tdak mucul pada persamaa ( baga pertama maupu kedua sehgga (r dapat dperoleh : s + + r r ( s + Oleh karea tu, sstem yag dguaka utuk aalsa adalah sebaga berkut : ds ( s + ( s βs ( s ( d β s ( γ 3.9 Kesetmbaga Model Model SIR dega adaya pegaruh aksas da mgra dalam betuk propors terdapat ttk ekulbrum bebas peyakt da ttk ekulbrum edemk. 3.9. Ttk Ekulbrum Bebas Peyakt Ttk ekulbrum bebas peyakt terjad pada saat yatu tdak ada ddu pada kelompok Ifected yag dapat meyebarka peyakt. Ttk ( ekulbrum bebas peyakt adalah ( + ( E,, da ( jes kestabla pada ttk ekulbrum bebas peyakt adalah Stabl Asmtotk tpe dar ttk ekulbrum bebas peyakt adalah ttk smpul. Blaga reproduks aksas (R merupaka parameter yag dguaka utuk megetahu masalah atau tgkat peyebara suatu peyakt dega adaya aksas. Jad, blaga reproduks aksas utuk model SIR dega adaya pegaruh aksas da mgra yatu : β (( + ( R ( ( γ ( Dar persamaa (6 dapat dseldk tgakat aksas mmum yag dperluka utuk mecegah peyebara peyakt pada populas dega adaya mgra. Jka kods mgra tdak daksas ( tgkat aksas mmum peduduk asl (, ( ( β ( γ + β (3. Jka kods peduduk asl tdak daksas ( tgkat aksas mmum mgra (, ( ( β ( γ + β (4. Jka kods mgra da peduduk asl sama-sama daksas dega tgkat aksas yag sama ( tgkat aksas mmum peduduk asl da mgra yag dotaska dega β ( γ + m+ m m β m (5

oor Fakhra, Yu Yulda, Fasal - Model sr dega adaya pegaruh aksas da mgra 3.9. Ttk Ekulbrum Edemk Ttk ekulbrum edemk utuk model SIR dega adaya pegaruh ( γ ( aksas da mgra adalah E * ( s*, *, ( R β β dega syarat R >. Dperoleh bahwa ttk ekulbrum edemk adalah stabl asmtotk. Kemuda utuk meyeldk tpe ttk ekulbrum dar persamaa (6, tpe ttk ekulbrum edemk adalah ttk spral asalka la ege komplek yatu 4( γ jka reproduks aksas ( R adalah < R < ( 3. Solus Perodk Solus perodk dtetuka utuk megetahu peyakt aka kembal meyebar dalam populas pada selag waktu yag tetap atau berkala, dguaka teorema.6 pada persamaa ( dperoleh bahwa persamaa ( tdak mempuya solus perodk. 4 KESIMPULA Dar peelta dperoleh beberapa kesmpula yatu sebaga berkut: Kesmpula Ttk ekulbrum bebas peyakt stabl asmtotk asalka R <. Sedagka ttk ekulbrum edemk stabl asmtotk asalka R >.. Pada model SIR dega adaya pegaruh aksas da mgra tdak mempuya solus perodk. Pada smulas jka tgkat aksas dberka lebh kecl dar tgkat aksas mmum, peyakt selalu ada dalam populas da sebalkya. DAFTAR PUSTAKA [] Ato, H. 994. Aljabar Ler Elemeter, Eds kelma. Erlagga. Jakarta. [] Bellomo,. & Prezos L. 995. Modellg Mathematcal Methods ad Scetfc Computato.CRC Press. Florda [3] Brau, M. 99. Dfferetal Equato ad Ther Applcatos-Fourth Edto. Sprger-erlag. ew York. [4] Egwerda, J., dkk. 5. LQ Dyamc Optmzato ad Dfferetal Games. LTD. Eglad. [5] Farlow, S.J. 994. Dfferetal Equatos ad Ther Applcatos. Doer Publcatos. Uted States of Amerca. [6] Florece. 5. SIR Models of Epdemcs. Theoretcal Bology Isttute of Itegrate Bology ETH Zurch (7-48- [7] Gatmacher, F.R. 959. The Theory of Matrces. Chelsea Publshg Compay. ew York. [8] Ross, S. L. 984. Dfferetal Equato-Thrd Edto. Jho Wley & Sos, Ic. ew York. [9] Pccollo, C & L. Bllgs. 5. The Effect of accatos a Immgrat Model. Mathematcal ad Computer Modellg (5. o, 4, 9-99 7

ol.9 o. (5 Hal. -8 Smulas Model Susfectble Ifected Recoered. Smulas tgkat aksas mmum, 43, 7563.75. Smulas peyebara peyakt dega tgkat aksas yag dberka lebh kecl dar tgkat aksas mmum. <.43. <. 7563 < m. 75 3. Smulas peyebara peyakt dega tgkat aksas yag dberka lebh besar dar tgkat aksas mmum.8 >.43, 9 >, 7563 > m. 75