Berdasarkan hal tersebut, peneliti tertarik untuk mendalami, menganalisis dan membahas secara detail konsep entropi yaitu entropi transformasi yang mempertahankan ukuran dan sifat. Dalam bukunya yang berjudul An Introduction to Ergodic Theory with 8 Illustrations, Walters (1975) mencoba mengembangkan konsep entropi dengan langkah awal terlebih dahulu mendefinisikan ruang probabilitas yang menghasilkan transformasi dalam ruang probabilitas sehingga definisi entropi dari transformasi yang mempertahankan ukuran dapat dibentuk. Berdasarkan pembahasan dapat disimpulkan bahwa konsep entropi dari transformasi size-preserving menghasilkan beberapa properti entropy dari transformasi size-preserving.
Konsep koaljabar universal, yang merupakan dualitas aljabar, dapat dilihat sebagai teori dalam sistem berbasis negara. Setiap sistem berbasis negara memiliki input, output, dan keadaan internal (keadaan sistem). Secara umum sistem berbasis keadaan memiliki beberapa karakteristik: (i) perilaku sistem yang bergantung pada keadaan internal dimana keadaan tersebut tidak terlihat oleh pengguna sistem, (ii) sistem dapat dipengaruhi oleh kondisi sekitarnya, (iii) perilaku sistem , berdasarkan kinerjanya.
Kotak-Hitam (Black-Boxes)
Sebelum secara formal mendefinisikan apa yang dimaksud dengan coalgebra, akan diberikan beberapa contoh sistem berbasis negara dan morfisme di antara sistem-sistem ini. Tingkah laku (behavior) beberapa sistem tidak hanya bergantung pada input tetapi juga pada keadaan internalnya dalam arti bahwa keluaran dapat berbeda dari masukan karena dipengaruhi oleh keadaan internal sistem. Secara khusus, sistem berbasis negara membahas perilaku status input-output yang diperoleh dan penerapannya.
Sebuah sistem juga dapat diimplementasikan untuk meminimalkan keadaan internal dengan menghilangkan setiap keadaan yang tidak diperlukan sehingga keadaan yang ditampilkan tidak berbeda dengan perilaku input-outputnya. Pada tulisan ini akan diberikan beberapa contoh state-based system yaitu black box, tipe data (data stream), automata dan struktur Kripke dalam sistem yang selanjutnya akan dilihat sebagai coalgebras universal. Jika suatu tindakan diberikan pada kotak hitam, dalam bentuk peta transisi, diasumsikan bahwa setiap keadaan akan memiliki keluaran.
Urutan Data (Data Stream)
Automata
Diketahui bahwa bahasa adalah himpunan kata, khususnya bahasa abjad In merupakan subhimpunan dari semesta monoid In*. Ada beberapa operasi yang didefinisikan sebagai himpunan bahasa, salah satunya adalah operasi gabungan dalam teori himpunan. Jadi Inm adalah himpunan semua kata dengan panjang m dalam alfabet In dan In* mNInm.
Himpunan Reg In adalah himpunan semua bahasa beraturan alfabet In merupakan himpunan terkecil R sehingga (i)R dan x R,. Berlaku untuk semua status otomat (penerima) A yang berisi semua kata yang diturunkan dari s dalam status diterima. Misalkan S adalah himpunan keadaan otomat A di atas alfabet I dan misalkan F S keadaan akhir dari A.
Struktur Kripke
Untuk penerima dengan himpunan F S, di mana F adalah keadaan akhir, dua pemetaan dapat digabungkan: F dan pemetaan. Untuk mendapatkan setiap gambar berikutnya, setiap relasi R diasumsikan menggunakan setiap state S sebagai komponen pertamanya. Jelas bahwa dengan definisi homomorfisme kotak hitam/f homomorfisme apa pun dari kotak hitam akan memenuhi kondisi tersebut.
Sedangkan homomorfisma otomatis dilihat sebagai coalgebra dengan pemetaan S :S TS S( ) , dimana pemetaan nilai fungsi T didefinisikan sebagai. Hal ini menunjukkan bahwa jika homomorfisme merupakan pemetaan yang mempertahankan struktur, maka setidaknya ada dua sifat yang harus dipertahankan. Jika f dan g adalah homomorfisma, dua kuadrat yang lebih kecil dari diagram berikut akan bersifat komutatif.
Proposisi 6
Analisis Shift-Share
Sembilan dari empat belas kecamatan di Kabupaten Maluku Tengah memiliki nilai LQ untuk sektor pertanian lebih besar dari 1, sedangkan 5 kecamatan merupakan kecamatan. Artinya, sektor pertanian merupakan salah satu sektor unggulan di Kabupaten Maluku Tengah karena sebagian besar kecamatan memiliki nilai LQ di atas 1. Tabel LQ untuk sektor pertambangan dan penggalian menunjukkan terdapat 5 kecamatan yang memiliki LQ. nilai > 1; diantaranya Kecamatan Amahai, Kecamatan Salahutu, Kecamatan Leihitu, Kecamatan Teluk Elpaputih dan Kecamatan Leihitu Barat.
Hal lain yang menarik adalah bahwa hampir 64,28 persen kecamatan di Kabupaten Maluku Tengah memiliki LQ <1, sehingga dapat dikatakan bahwa wilayah Maluku Tengah tidak terlalu terspesialisasi dalam sektor pertambangan dan penggalian. Nilai LQ sektor industri pengolahan di Kabupaten Maluku Tengah bervariasi dari tahun ke tahun. Kecamatan yang memiliki nilai LQ terendah pada sektor industri pengolahan adalah Kecamatan Seram Barat Laut dan Kecamatan Leihitu Barat masing-masing sebesar 0,04 dan 0,22.
Dilihat dari besar kecilnya nilai LQ Bidang Bangunan, Kecamatan di Kabupaten Maluku Tengah terbagi menjadi tiga kelompok yaitu. Hal ini terlihat dari nilai LQ Kecamatan Kota Masohi dan Kecamatan Amahai yang kurang dari 1. Sedangkan yang memiliki nilai LQ terendah adalah Kabupaten Nusalaut sebesar 0,63 diikuti oleh Kabupaten Seram Utara sebesar 0,67.
Kecamatan Kota Masohi merupakan satu-satunya Kecamatan di Kabupaten Maluku Tengah yang memiliki nilai LQ lebih besar dari 1. Ditinjau dari besarnya nilai LQ Sektor Jasa, Kecamatan di Kabupaten Maluku Tengah terbagi menjadi tiga kelompok yaitu. Kelompok yang memiliki nilai LQ < 1, kecamatan yang termasuk dalam kelompok ini adalah Kecamatan Banda, Kecamatan Tehoru, Kecamatan Nusalaut, Kecamatan Pulau Haruku, Kecamatan Leihitu, Kecamatan Seram Utara, Kecamatan Teluk Elpaputih, Kecamatan Seram Barat Laut dan Kecamatan Kecamatan Leihitu (2010) .
Kecamatan dengan nilai LQ > 1 adalah Kecamatan Kota Masohi, Kecamatan TNS, Kecamatan Saparua dan Kecamatan Salahutu.
Analisis Shift-Share
- Deret Taylor Bentuk umum
- Distribusi Normal
- Mean Dan Variansi Definisi 5
- Var aX a Var X 2
- Var aX b a Var X 2
- Fungsi Pembangkit Momen Definisi 9
- Komulan dari Distribusi Normal
- Komulan dari Distribusi Uniform
- Perbandingan Komulan dari Distribusi Normal dan Distribusi Uniform
Jika terdapat hubungan linier yang sempurna atau tertentu antara beberapa atau semua variabel bebas dari model Regresi Berganda, maka disebut Multikolinearitas. Jika korelasi antara dua atau lebih variabel independen dalam persamaan regresi linier berganda terjadi, koefisien estimasi untuk variabel tersebut tidak lagi tunggal tetapi tidak terbatas, sehingga tidak mungkin lagi untuk diprediksi. Model Regresi Ridge Untuk Mengatasi Model Regresi Linear Berganda Yang Mengandung Multikolinearitas (Studi Kasus: Data Pertumbuhan Bayi Di Desa Namaelo RT 001 Kota Masohi)”.
Tujuan dari penelitian ini adalah bagaimana menggunakan Ridge Regression untuk mengatasi masalah multikolinearitas pada variabel bebas sehingga diperoleh persamaan regresi linier berganda yang lebih baik pada Data Pertumbuhan Bayi di Desa Namaelo RT 001 Kota Masohi. Jadi dalam regresi linier berganda, multikolinearitas merupakan masalah dimana dua atau lebih variabel independen sering berkorelasi satu sama lain. Jika korelasi antara dua atau lebih variabel independen muncul dalam persamaan regresi linier berganda, koefisien estimasi variabel yang bersangkutan tidak lagi tunggal, tetapi tidak terbatas sehingga tidak mungkin lagi ditebak, hal ini karena 𝑋𝑋𝑇 ( Sembiring, 1995) ).
Multikolinearitas adalah suatu keadaan dimana terjadi korelasi atau hubungan linier antara variabel bebas satu sama lain sehingga variabel bebas tidak ortogonal. Variabel independen yang ortogonal adalah variabel independen yang memiliki nilai korelasi antara mereka sama dengan nol. Bahkan jika koefisien regresi variabel X dapat ditentukan, nilai standard error akan cenderung lebih besar sehingga tingkat kolinearitas antar variabel independen juga meningkat.
Regresi ridge adalah metode pendugaan koefisien regresi yang diperoleh dengan menambahkan konstanta bias c ke diagonal 𝑋𝑇𝑋. Pada persamaan di atas terlihat bahwa koefisien regresi masing-masing variabel bebas memiliki nilai positif dan negatif. Sehingga dapat diartikan bahwa variabel independen 𝑋1, 𝑋2 yang memiliki koefisien regresi positif menunjukkan bahwa antara 𝑋1, 𝑋2 dan variabel dependen 𝑌 berjalan satu arah, dengan setiap penurunan atau peningkatan variabel independen 𝑋1, 𝑋2 diikuti oleh penurunan atau peningkatan variabel dependen 𝑌.
Sedangkan variabel independen 𝑋3, 𝑋4 yang memiliki koefisien regresi negatif menunjukkan bahwa antara 𝑋3, 𝑋4 berjalan dua arah, dimana setiap kenaikan variabel independen 𝑋3, 𝑋4 akan diikuti dengan penurunan variabel dependen dan setiap penurunan variabel independen. 𝑋3 𝑋4 akan diikuti dengan peningkatan variabel dependen 𝑌 . Berdasarkan Tabel 6 terlihat bahwa semakin besar nilai 𝑐 maka semakin kecil koefisien regresi ridge untuk variabel bebas 𝑋1, 𝑋2, sedangkan koefisien regresi ridge untuk variabel bebas 𝑋3, 𝑋4. Signifikansi model akan diuji 1. tidak ada hubungan antara variabel independen dan variabel dependen). ada hubungan linier antara variabel independen dan variabel dependen).
- Distribusi Eksponensial
- Uji Chi Square
- Disiplin Antrian
- Perhitungan Jarak Rute Distribusi BBM dengan Menggunakan Sistem Tramper
- Perhitungan Jarak Rute Distribusi BBM dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony System
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan jumlah teller yang optimal di Bank Mandiri cabang Ambon dengan menggunakan Aspiration Level Model. Dengan menggunakan histogram, terlihat bahwa distribusi empiris mirip dengan distribusi eksponensial untuk waktu pelayanan setiap loket. Dari tabel tersebut juga terlihat bahwa nilai Chi-square hitung adalah 2,133 dan dengan menggunakan 𝛼 = 0,05 maka nilai Chi-square tabel adalah 5,991.
Berdasarkan observasi terhadap proses antrian di cabang Bank Mandiri, kinerja antrian akan dihitung dengan menggunakan rumus model antrian (M/M/c):(GD/∞/∞). Dengan menggunakan 4 loket, diperkirakan terdapat 4 pelanggan yang mengantri dengan rata-rata pelanggan mengantri kurang lebih 4,01 menit. Saat menentukan jumlah loket optimal menurut tingkat kedatangan, perhitungan dilakukan dengan menggunakan model tingkat aspirasi.
Dengan menggunakan model tingkat aspirasi manajemen Bank Mandiri Cabang Ambon untuk meningkatkan kualitas pelayanan kepada nasabah ditentukan jumlah teller yang optimal sesuai dengan harapan manajemen. Dengan menggunakan sistem tramper, jarak rute yang harus ditempuh untuk penyaluran BBM adalah 5.798 mil dalam waktu 3,37 minggu. Sedangkan dengan menggunakan algoritma Ant Colony System, jarak rute distribusi BBM dapat ditempuh sejauh 5.262 miles dengan waktu tempuh 3,09 minggu.
Dalam pembahasan ini akan dilakukan pembagian cluster wilayah distribusi BBM berdasarkan lokasi dan kebutuhan BBM di depo tujuan, serta mencari rute terpendek di setiap cluster dengan menggunakan Ant Colony System (ACS). Perhitungan jarak rute distribusi bahan bakar menggunakan algoritma sistem ant colony. Nah pada pembahasan kali ini kita akan mencari rute terpendek pada Grup III, Grup IV dan Grup V dengan menggunakan algoritma Ant Colony System.
Pada Cluster III, setelah semut pertama, kedua, dan ketiga melewati Fase 1 dan Fase 2, maka rute yang dihasilkan adalah Ambon - Tual - Dobo - Saumlaki - Ambon. Burung laut dalam mendistribusikan BBM dari Ambon ke 13 depo tujuan menggunakan sistem tramper kurang efektif dibandingkan rute yang diusulkan menggunakan algoritma Ant Colony System. Pemilihan rute menggunakan Ant Colony System menghasilkan rute yang menempuh jarak 5.262 mil dengan lama pelayaran 3,09 minggu, memenuhi semua permintaan depot tujuan tanpa melebihi muatan kapal.
PEDOMAN PENULISAN
