TEORI PERMAINAN (GAME THEORY)

14.   TEORI PERMAINAN

Teori Permainan dikembangkan untuk menganalisis proses pengambilan keputusan dari situasi-situasi persaingan antara dua pemain atau lebih. Model dari permainan ditentukan oleh; Jumlah pemain, Jumlah untung dan rugi dan Jumlah strategi.

14.1 Perumusan Permainan 2 Orang , ZERO- SUM

Secara umum permainan 2 orang dicirikan dengan adanya:

1.      Strategi pemain 1

2.      Strategi pemain 2

3.      Table perolehan

untuk lebih lengkapnya silahkan download disini...

FUNGSI REKURSIF

DEFINISI

Ada kalanya kita mengalami kesulitan untuk mendefinisikan suatu obyek secara eksplisit. Namun kita akan lebih mudah untuk mendefinisikan obyek tersebut dengan menggunakan dirinya sendiri. Proses ini dinamakan rekursif. Sebagai contoh, fungsi  dikatakan rekursif jika definisi fungsinya mengacu pada dirinya sendiri. Kita dapat menggunakan rekursif untuk mendefinikan barisan, fungsi dan himpunan. Nama lain dari fungsi rekursif adalah relasi rekursif (recurrence relation).

for more information, 

Download here...

Manusia dan Lingkungan (Tugas Ilmu Sosial dan Budaya Dasar)

A.   Etika Lingkungan

Manusia pada awal sejarahnya telah hidup di bumi dalam keselarasan alam yang sangat wajar. Berkat perkembangan penalaran yang tidak terbatas dari manusia telah memungkinkan mengembangkan ilmu pengetahuan dan teknologi yang menjadikannya dominan dalam lingkungan. Akibat kemampuan manusia mengubah lingkungan alami menjadi lingkungan buatan, maka terjadilah pergeseran dari lingkungan akan menjadi lingkungan buatan.

Manusia sedikit demi sedikit mulai menyesuaikan diri pada alam lingkungan hidupnya. Komunitas biologis di tempat mereka hidup. Perubahan alam lingkungan hidup manusia tampak jelas di kota-kota,di bandingkan dengan di hutan rimba di mana penduduknya masih sedikit dan primitif.

Perubahan alam lingkungan hidup manusia akan berpengaruh baik secara positif ataupun negative.berpengaruh bagi manusia karena manusia mendapatkan keuntungan dari perubahan tersebut,dan berpengaruh tidak baik karena dapat dapat mengurangi kemampuan alam lingkungan hidupnya untuk menyokong kehidupannya.

Makin tinggi kualias lingkungan, maka akan makin meningkat pula daya dukung lingkungan itu untuk kelangsungan hidup manusia. Penurunan kualitas dan kuantitas sumber daya alam hayati dan non hayati akibat aplikasi teknologi yang tidak memperhatikan kearifan dan kebijaksanaan dalam mengelola lingkungan. Masalah lingkungan sebenarnya adalah masalah bagaimana sifat dan hakikat prilaku manusia terhadapnya. Oleh sebab itu sumber daya manusia masih memerlukan peningkatan kesadaran lingkungan yang berkelanjutan melalui terbentuknya etika lingkungan.

Unduh disini..

Penggunaan Teori Graf pada Pengaturan Lampu Lalu Lintas

ABSTRAK

Pada persimpangan jalan, dibutuhkan suatu cara untuk mengatur lampu lalu lintas agar mobil yang melewati persimpangan tersebut tidak mengalami tabrakan. Nyala lampu lalu lintas diatur sedemikian rupa sehingga mobil bisa berjalan dengan teratur. Ada banyak solusi untuk mengatur lampu lalu lintas di persimpangan jalan. Pada makalah ini, contoh persimpangan yang akan diatur adalah persimpangan Arion, Rawamangun, Jakarta Timur dan dengan solusi menggunakan teori graf.  Teori graf yang dipakai adalah teknik pewarnaan graf dengan cara pewarnaan simpul. Simpul yang dipakai melambangkan jalur yang dilewati kendaraan. Kemudian menghubungkan beberapa simpul dengan sisi. Setelah itu memberi warna yang berbeda pada setiap simpul yang bertetanggan dengan jumlah warna yang digunakan sesedikit mungkin.

Kata kunci : Teori graf, Pewarnaan graf, Persimpangan, Lampu lalu lintas, Simpul

unduh disini..

Limit Fungsi di Ruang Metrik

PENDAHULUAN

Analisis matematis, dalam matematika disebut dengan analisis (saja). Merupakan kajian secara taat azas (rigorous) dari kalkulus. Dalam hal ini dilakukan analisis rinci dari besaran peubah maupun fungsi di dalamnya berdasarkan pendefinisian pengertian besaran kecil dan . Dengan pendefinisian tersebut dikaji limit (limit barisan, limit fungsi), teori diferensiasi, integrasi, deret takhingga, dan fungsi analitik. Teori-teori yang dipelajari di dalamnya dalam kerangka bilangan real, bilangan kompleks, dan fungsi real, fungsi kompleks. Disamping itu secara lanjut dikaji pula dalam kerangka ruang obyek matematis (ruang topologi) yang mempertimbangkan jaraknya (ruang metrik).

Untuk lebih lengkapnya unduh disini..

Kemiringan dan Keruncingan Kurva Distribusi

“KEMIRINGAN dan KERUNCINGAN”

(SKEWNESS and KURTOSIS)

Kelompok 9:

1.  Nida Shafiyanti (3125111218)

2.  Indah Dwi Astuti (3125111208)

3.  Puti Febriani Nurjanah (3125111204)

4.  Mahdhi  (3125111207)

Program Studi Matematika

Jurusan Matematika

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengatahuan Alam

Universitas Negeri Jakarta

2012

Pendahuluan      

Statistika tidak dapat dipisahkan dalam kehidupan sehari-hari. Tanpa sadar kita sering menjumpai data statistika. Ilmu statistika dapat membantu seseorang dalam menyelesaikan masalah  yang kaitannya dengan data tunggal maupun kelompok. Salah satu jenis dari statistika mengenai kemiringan dan keruncingan. Dalam malakah ini, akan dijelaskan mengenai pengertian, jenis dan kurva dari suatu kemiringan dan keruncingan distribusi data tunggal maupun kelompok. Materi dalam makalah ini juga dilengkapi dengan contoh soal dan latihan soal untuk menguji pemahaman dari materi yang telah dipelajari.

	Tujuan

 

Setelah mempelajari materi ini, mahasiswandiharapkan dapat :

-          Mengetahui  pengertian dari kemirigan dan keruncingan distribusi data tunggal maupun berkelompok

-          Mengetahui jenis dari kemiringan dan keruncingan distribusi data tunggal maupun berkelompok

-          Dapat menggambarkan kurva dari kemiringan dan keruncingan distribusi data tunggal maupun berkelompok

	Manfaat

 

Manfaat dari mempelajari materi kemiringan dan keruncinngan dalam statistika yaitu menambah wawasan dalam bidang statistika, mendapat gambaran lebih rinci dari suatu data, dapat menggambarkan kurva kemiringan dan keruncingan dari data tunggal maupun berkelompok.

MATERI

A.      KEMIRINGAN

      Kemiringan (skewnes) merupakan derajat ketidaksimetrian (keasimetrian), atau dapat juga disefinisikan sebagai penyimpangan dari kesimetrian dari suaru distribusi. Jika suatu kurva frekuensi (polygon frekuensi yang terhaluskan) dari suatu distribusi memiliki ekor kurva yang lebih panjang ke arah sisi kanan dibandingkan ke arah sisi kiri dari nilai maksimum tengah, maka distribusi ini lebih dikenal dengan nama distribusi miring ke kanan atau memiliki kemiringan positif. Untuk kondisi sebaliknya, distibusi dikenal dengan distribusi miring ke kiri atau kemiringan negatif.

Gambar 1

      Untuk distribusi miring, mean akan cendrung berada pada sisi yang sama dengan modus di ekor kurva yang lebih panjang (lihat gambar 1). Jadi ukuran kesimetrian dapat diperoleh dari selisih atau perbedaan nilai mean dan modus: mean – modus. Ukuran ini dapat dibuat menjadi ukuran tanpa dimensi atau satuan jika kita membandingnya dengan suatu ukuran dispersi, seperti misalnya deviasi standar. Tingkat kemiringan suatu kurva (skewness), ditentukan dengan menggunakan rumus (formulasi) sebagai berikut:

1.      Pearson:  atau    

dengan a      : Rata-rata

Mo       : Modus

Me       : Median

S          : Simpangan baku

            Bila :

-          α=0, distribusi datanya simetri

-          α<0, distribusi datanya miring ke kiri

-          a>0, distribusi datanya miring ke kanan

2.      Momen :

      Untuk data tunggal :  

      Untuk data berkelompok :

      Cara koding :

Bila :

-          α=0, distribusi datanya simetri

-          α<0, distribusi datanya miring ke kiri

-          a>0, distribusi datanya miring ke kanan

3.      Bowley :  

Bila :

-           atau maka α=0 dan distribusi datanya simetri

-          maka α=1 dan distribusi datanya miring ke kanan

-          maka α=-1 dan distribusi datanya miring ke kiri

Contoh:

Tentukan derajat kemiringan dari data berikut :

Jawab:

1.      Pearson

                             

karena α < 0, distribusi datanya miring ke kiri

2.      Momen

                

 

karena α < 0, distribusi datanya miring ke kiri

3.      Bowley

                 

karena α < 0, distribusi datanya miring ke kiri

B.      KERUNCINGAN

      Kurtosis/keruncingan adalah derajat kepuncakan suatu distribusi, biasanya diambil relatif  terhadap distribusi normal. Ukuran keruncingan adalah suatu besaran yang digunakan untuk menentukan apakah sekumpulan data derajat kepuncakan leptokutik (lancip), normal atau platikurtik (tumpul). Tingkat keruncingan suatu kurva (kurtosis) memiliki 3 jenis, yaitu :

1.      Leptokurtis (puncak relative tinggi) (               )

2.      Mesokurtis (puncak normal) (              )

3.      Platikurtis (puncak relative rendah) (               )

 

Rumus untuk mencari keruncingan :

      Untuk data tunggal :

      Rumus Persentil : 

dengan k = koefisien kurtosis persentil

              Q₁ = kuartil pertama

              Q₃ = kuartil ketiga

              P₉₀ = persentil ke-90

              P₁₀ = persentil ke-10

Bila : k = 0,263 maka keruncingan distribusi datanya mesokurtis

         k > 0,263 maka keruncingan distribusi datanya leptokurtis

         k < 0,263 maka keruncingan distribusi datanya platikurtis

      Untuk data berkelompok :

      Cara koding :

 

Bila : α = 3 maka keruncingan distribusi datanya mesokurtis

    α > 3 maka keruncingan distribusi datanya leptokurtis

        α < 3 maka keruncingan distribusi datanya platikurtis

 Contoh:

Tentukan derajat keruncingan dari data berikut :

Jawab:

 

karena α > 0,263, keruncingan distribusi datanya leptokurtis

 

1.      Jika sudut α=0,260, maka keruncingan distribusi datanya adalah ….

a.      Platikurtik

b.      Mesokurtik

c.       Leptokurtik

d.      Metakurtik

e.      Tetakurtik

2.      Salah satu cara untuk mencari kemiringan distribusi data adalah ….

a.      Kuartil ke-3 ditambah kuartil ke-2, hasilnya dikurang dengan kuartil ke-1, kemudian dibagi dengan pengurangan kuartil ke-3 dengan kuartil ke-1

b.      Kuartil ke-3 ditambah kuartil ke-1, hasilnya dikurang dengan kuartil ke-2, kemudian dibagi dengan pengurangan kuartil ke-3 dengan kuartil ke-1

c.       Kuartil ke-3 ditambah kuartil ke-2, hasilnya dikurang dengan kuartil ke-1, kemudian dibagi dengan penjumlahan kuartil ke-3 dengan kuartil ke-1

d.      Kuartil ke-3 dikurang kuartil ke-2, hasilnya ditambah dengan kuartil ke-1, kemudian dibagi dengan penjumlahan kuartil ke-3 dengan kuartil ke-1

e.      Kuartil ke-3 ditambah kuartil ke-2, hasilnya dikurang dengan kuartil ke-1, kemudian dibagi dengan pengurangan kuartil ke-3 dengan kuartil ke-2

3.      Berikut diberikan data sebagai berikut :

            3  3  3  3  3  3  1  2  2  2  2  5  4  6  6  7  8  9

            Tentukan distribusi kemiringan data tersebut !

a.      Miring ke kanan / negatif

b.      Miring ke kiri / positif

c.       Miring ke kanan / positif

d.      Miring ke kiri / negatif

e.      Simetri

4.      Dari soal no. 3 di atas, tentukan keruncingan distribusi data tersebut!

a.      Platikurtik

b.      Mesokurtik

c.       Leptokurtik

d.      Metakurtik

e.      Tetakurtik

5.      Tentukan jenis kemiringan dari data berat badan 100 orang berikut :

Berat Badan (kg)	Banyaknya (orang)
25-29	8
30-34	12
35-39	26
40-44	13
45-49	11
50-54	9
55-59	14
60-64	7
Jumlah	100

a.      Miring ke kanan/positif

b.      Miring ke kiri/negatif

c.       Miring ke kanan/negatif

d.      Miring ke kiri/positif

e.      Tidak dapat ditentukan

6.      Dari soal no. 5 di atas, tentukan distribusi kemiringan data tersebut!

a.      Platikurtik

b.      Mesokurtik

c.       Leptokurtik

d.      Metakurtik

e.      Tetakurtik

7.      Diketahui α = 0,5, S = 7,35, dan Q2 = 25,75. Tentukan Mean dari data tersebut !

a.      27,98

b.      28,98

c.       29,98

d.      25, 98

e.      26,98

8.      Di bawah ini merupakan gambar kurva keruncingan distribusi data, yang manakah jenis kurva platikurtik?

a.       

b.       

c.      

 

d.       

e.       

9.      Tentukan jenis kemiringan dari data bobot 50 koper ini dengan menggunakan rumus Momen!

Bobot (kg)	Frekuensi
7-9	2
10-12	8
11-15	14
16-18	19
19-21	7
∑f	50

a.      0,35

b.      -0,35

c.       0,36

d.      -0,36

e.      0,37

10.  Jika diberikan data sebagai berikut;

2,2,3,3,3,4,5,5,5,5,6,6,7,7,9

 Tentukan kemiringan dan keruningan dari data tersebut..

a.      Miring ke kanan/positif dan Platikurtik

b.      Miring ke kiri/negatif dan Platikurtik

c.       Miring ke kanan/negatif dan Mesokurtik

d.      Miring ke kiri/positif dan Leptokurtik

e.      Miring ke kanan/negatif dan Leptokurtik

 

1.      A

2.      B

3.      C

4.      C

5.      A

6.      A

7.      E

8.      A

9.      D

10.   B

 

1.      Syarat Mα pada kemiringan distribusi data; jika α=0,263, keruncingannya disebut mesokurtik, jika kurang dari itu disebut platikurtik, dan jika lebih dari itu disebut leptokurtik. Jawaban : A

2.      Bowley

Jawaban : B

3.      1  2  2  2  2 3  3  3  3  3  3 4 5 6  6  7  8  9

Pearson

                       

karena α > 0, distribusi datanya miring ke kanan, JAWABAN : C

4.     

 

karena α > 0,263, keruncingan distribusi datanya leptokurtis, JAWABAN : C

Dalam menyelesaikan soal no. 5 dan no. 6, dapat dibuat table seperti ini agar mempermudah perhitungan :

TABEL DISTRIBUSI DATA BERAT BADAN 100 ORANG
Data
25-29	8	27	-5	-40	-16.25	264.06	2112.48
30-34	12	32	-4	-48	-11.25	126.56	1518.72
35-39	26	37	-3	-78	-6.25	39.06	1015.56
40-44	13	42	-2	-26	-1.25	1.56	20.28
45-49	11	47	-1	-11	3.75	14.06	154.66
50-54	9	52	0	0	8.75	76.56	689.04
55-59	14	57	1	14	13.75	189.06	2646.84
60-64	7	62	2	14	18.75	351.56	2460.92
∑	100	-	-	-175	-	-	10618.5

Lanjutan tabel …

TABEL DISTRIBUSI DATA BERAT BADAN 100 ORANG
-4290.98	-34327.80	69727.68	557821.47	25	200	-125	-1000
-1423.80	-17085.60	16017.43	192209.20	16	192	-64	-768
-244.13	-6347.25	1525.68	39667.77	9	234	-27	-702
-1.95	-25.35	2.43	31.64	4	52	-8	-104
52.73	579.98	197.68	2174.52	1	11	-1	-11
669.90	6029.10	5861.43	52752.90	0	0	0	0
2599.58	36394.05	35743.68	500411.57	1	14	1	14
6591.75	46142.25	123594.43	865161.04	4	28	8	56
-	31359.38	-	2210230.11	-	731	-	-2515

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5.      KEMIRINGAN

1.      Rumus Pearson

 

 

 

   

 

karena  maka distribusi data miring ke kanan atau skewed to the right atau positif.

2.      Rumus Momen

 

 

  

   

 

88

karena  maka distribusi data miring ke kanan atau skewed to the right atau positif.

3.      Rumus Bowley

 

 

 

 

karena  maka distribusi data miring ke kanan atau skewed to the right atau positif.

Jawaban : A

6.      KERUNCINGAN

 

 

karena  maka keruncingannya Platycurtic, Jawaban : A

7.       

 ,  Jawaban : E

8.      Cukup jelas. Jawaban : A

Dalam menyelesaikan soal no. 5 dan no. 6, dapat dibuat table seperti ini agar mempermudah perhitungan :

9.      Dalam menyelesaikan soal no. 9, berikut table yang dapat mempermudah perhitungan :

TABEL DISTRIBUSI DATA BOBOT 50 KOPER DALAM SATU BUS PARIWISATA
Bobot
7-9	2	8	-2	-4	-7,26	52,71	105,42
10-12	8	11	-1	-8	-4,26	1,158	145,20
11-15	14	14	0	0	-1,26	1,59	22,26
16-18	19	17	1	19	1,74	3,03	57,57
19-21	7	20	2	14	4,74	22,49	157,43
∑	50	-	-	21	-	-	487,88

Lanjutan table …

TABEL DISTRIBUSI DATA BOBOT 50 KOPER DALAM SATU BUS PARIWISATA
-382,67	-765,34	2778,34	5556,68	4	8	-8	-16
-77,32	-618,56	329,42	2635,36	1	8	-1	-8
-2	-28	2,53	35,42	0	0	0	0
5,27	100,13	9,18	174,42	1	19	1	19
106,60	746,20	505,80	3540,60	4	28	8	56
-	-565,5	-	11942,48	-	63	-	51

 

 

 

 

 

Rumus Momen

 

 

 

 

 

 

 

karena  maka distribusi data miring ke kiri atau skewed to the left atau negatif., Jawaban : D

10. 

karena  maka distribusi data miring ke kiri atau skewed to the left atau negatif., Jawaban : B