Articles
<![CDATA[TEOREMA REPRESENTASI RIESZ–FRECHET PADA RUANG HILBERT ]]>
<![CDATA[Talakua, Mozart W.]]>;
<![CDATA[Nanuru, Stenly J.]]>
<![CDATA[ BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 5 No 2 (2011): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[PATTIMURA UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (874.689 KB)
|
DOI: 10.30598/barekengvol5iss2pp1-8
<![CDATA[Hilbert space is a very important idea of the Davids Hilbert invention. In 1907, Riesz and Fréchet developed one of the theorem in Hilbert space called the Riesz-Fréchet representationtheorem. This research contains some supporting definitions Banach space, pre-Hilbert spaces, Hilbert spaces, the duality of Banach and Riesz-Fréchet representation theorem. On Riesz-Fréchet representation theorem will be shown that a continuous linear functional that exist in the Hilbert space is an inner product, in other words, there is no continuous linear functional on a Hilbert space except the inner product.]]>
<![CDATA[BEBERAPA TEOREMA KEKONVERGENAN PADA INTEGRAL RIEMANN ]]>
<![CDATA[Ilwaru, Venn Y. I.]]>;
<![CDATA[Wattimanela, Henry J.]]>;
<![CDATA[Talakua, Mozart W.]]>
<![CDATA[ BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 6 No 1 (2012): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[PATTIMURA UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (387.956 KB)
|
DOI: 10.30598/barekengvol6iss1pp13-18
<![CDATA[Riemann Integral is integral concept using the sum of lower Riemann and upper Riemann. The sufficient condition for the function sequence which is R-integralable at ï›a, bï is thelimit function also R-integralable at ï›a, bï. If function sequence ï» ï½ n f convergence to f at ï›a, bï and n f R-integralable for every n, then the sufficient condition that function f alsoR-integralable at ï›a, bï is ï» ï½ n f uniform convergence to f at ï›a, bï. This research studies about sum convergence theorems in Riemann Integral.]]>
<![CDATA[SIFAT-SIFAT DASAR PERLUASAN INTEGRAL LEBESGUE ]]>
<![CDATA[Lesnussa, Yopi A.]]>;
<![CDATA[Wattimanela, Henry J.]]>;
<![CDATA[Talakua, Mozart W.]]>
<![CDATA[ BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 6 No 2 (2012): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[PATTIMURA UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (492.6 KB)
|
DOI: 10.30598/barekengvol6iss2pp37-44
<![CDATA[EL-Integral is extended of Lebesgue integral, 1 k b EL f d L f d . Lebesgue integral is defined with early arrange measure theory that famous with Lebesgue measure. A function f :ï›a,bï is said EL-integrable on ï›a,bï , if there exist series interval that no piled up ï» ï½ k I in ï›a,bï so that ï€¨ï› , ï  0 k ï a b ï€ I  ,   k f L I for every k and 1 IkA L f dï finite. Value A is called value of EL Integral function f on ï›a,bï . Extended of Lebesgue integral (EL-Integral) is notated by :  kbE a k I EL f dï f dï L f dï     .]]>
<![CDATA[PENAKSIRAN FUNGSI DENSITAS TIPE KERNEL DENGAN METODE CROSS-VALIDATION (C-V) ]]>
<![CDATA[Talakua, Mozart W.]]>
<![CDATA[ BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 1 No 1 (2007): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[PATTIMURA UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (95.511 KB)
|
DOI: 10.30598/barekengvol1iss1pp27-31
<![CDATA[The choice of the bandwidth h is the main problem of kernel density function. In some situations it might be quite useful to have a set of retes corresponding to different bandwidth.It is necessary to agree which bandwidth is an appropriate one. Cross-Validation (C-V) is a well-known method to optimize the smoothing parameter h. In this research, we will analysis about three methods of Cross-Validation: Maximum Likelihood Cross-Validation, Least-Square Cross-Validation (Unbiased Cross-Validation) and Biased Cross-Validation with bandwidth choice optimal.]]>
<![CDATA[ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI EKPONENSIAL PADA LOKASI TERBATAS ]]>
<![CDATA[Talakua, Mozart W.]]>;
<![CDATA[Tipka, Jefri]]>
<![CDATA[ BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 1 No 2 (2007): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[PATTIMURA UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (206.675 KB)
|
DOI: 10.30598/barekengvol1iss2pp1-7
<![CDATA[The common method in Estimating Parameter Distribution Exponential at Finite Location is Maximum Likelihood Estimation (MLE).The best estimator is consistent estimator. Because of The Mean Square Error (MSE) can be used in comparing some detectable estimators that it had looking for with Maximum Likelihood Estimation (MLE) so can find the consistent estimator in Estimating Parameter Distribution Exponential At Finite Location]]>
<![CDATA[TITIK-ANTARA DI DALAM RUANG METRIK DAN RUANG INTERVAL METRIK ]]>
<![CDATA[Talakua, Mozart W.]]>
<![CDATA[ BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 1 No 2 (2007): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[PATTIMURA UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (234.712 KB)
|
DOI: 10.30598/barekengvol1iss2pp31-35
<![CDATA[A point p in metric space ()dX, is called a between-point of if Xba∈,()()(bpdpadbad,,,+= ). This concept was formulated by Menger in 1928. If all the between-points of a and b is collected in a set, then a and b are that set automaticlly. In the metric space ()dX, and if there are operator in X, hence this interval operator is called metric interval operator. The couple of () is called metric interval space.]]>
<![CDATA[INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA ]]>
<![CDATA[Talakua, Mozart W.]]>;
<![CDATA[van Delsen, Marlon S. N.]]>
<![CDATA[ BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 7 No 1 (2013): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[PATTIMURA UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (396.335 KB)
|
DOI: 10.30598/barekengvol7iss1pp29-30
<![CDATA[Delta integral is the development of Riemann integral. The definition of Delta integral can be develop from definition of ï¤ -partition with construction and constructive definition of Riemann integral. A function f : ï›a,bï is said to be Riemann integralable on ï›a,bï , then it is also Delta integralable. But partition of Delta integral is refine from Riemann integral. So that the value of Delta integral function f on ï›a,bï is better with Riemann integral.]]>
<![CDATA[SIFAT-SIFAT DASAR MATRIKS SKEW HERMITIAN ]]>
<![CDATA[Salaka, Lidia]]>;
<![CDATA[Patty, Henry W. M.]]>;
<![CDATA[Talakua, Mozart W.]]>
<![CDATA[ BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 7 No 2 (2013): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[PATTIMURA UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (442.912 KB)
|
DOI: 10.30598/barekengvol7iss2pp19-26
<![CDATA[Matriks didefinisikan sebagai susunan persegi panjang dari elemen-elemen yang diatur dalam baris dan kolom. Matriks dengan elemen-elemen penyusunnya merupakan bilangan kompleks dikenal dengan matriks bilangan kompleks. Salah satu bentuk khusus dari matriks bilangan kompleks adalah matriks Skew Hermitian beserta sifat-sifatnya yang menjadikan matriks tersebut berbeda dengan matriks real. Penelitian ini membahas bagaimana mengetahui bentuk dari matriks Skew Hermitian, serta sifat-sifat aljabar matriks yang berlaku pada matriks Skew Hermitian, dengan tahapan penelitian sebagai berikut: mengubah matriks Hermitian menjadi matriks Skew Hermitian dengan cara mengenakan operasi pergandaan skalar ð‘– (bilangan imajiner) pada matriks Hermitian, menyusun sifat-sifat dasar matriks Skew Hermitian berdasarkan sifat dan definisi dari elemen-elemen penyusunnya. Hasil penelitian menunjukan bahwa sebuah matriks bujursangkar merupakan matriks Skew Hermitian jika setiap elemen-elemen penyusunnya merupakan bilangan kompleks beserta transpose konjugatnya dan matriks tersebut identik dengan negatif matriks transpose konjugatnya. Keterkaitannya dengan bentuk matriks lainnya juga merupakan suatu sifat yang berlaku pada matriks Skew Hermitian.]]>
<![CDATA[MODEL REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI MODEL REGRESI LINIER BERGANDA YANG MENGANDUNG MULTIKOLINIERITAS ]]>
<![CDATA[Wasilaine, Trifena L.]]>;
<![CDATA[Talakua, Mozart W.]]>;
<![CDATA[Lesnussa, Yopi A.]]>
<![CDATA[ BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 8 No 1 (2014): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[PATTIMURA UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (675.403 KB)
|
DOI: 10.30598/barekengvol8iss1pp31-37
<![CDATA[Model Regresi Linier Berganda merupakan sebuah model yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel. Hubungan tersebut dapat diekspresikan dalam bentuk persamaan yang menghubungkan variabel terikat (Y) dengan beberapa variabel bebas (X). Jika adanya hubungan linier yang sempurna atau pasti diantara beberapa atau semua variabel bebas dari model Regresi Berganda disebut Multikolinieritas. Jika korelasi antara dua atau lebih variabel bebas dalam suatu persamaan regresi linier berganda ini terjadi maka taksiran koefisien dari variabel yang bersangkutan tidak lagi tunggal melainkan tidak terhingga banyaknya sehingga tidak mungkin lagi menduganya. Dalam kasus ini peneliti akan melihat hubungan antara variabel-variabelnya. Apabila terdapat hubungan antara variabel-variabel bebasnya. Maka akan diterapkan metode Regresi Ridge untuk menstabilkan nilai koefisien regresi karena adanya Multikolinieritas. Regresi Ridge merupakan metode estimasi koefisien regresi yang diperoleh melalui penambahan konstanta bias ð‘ pada diagonal ð‘‹ð‘‡ð‘‹. Sehingga diperoleh persamaan regresi linier yang baru dan tidak mengandung multikolinieritas.]]>
<![CDATA[APLIKASI ALGORITMA ANT COLONY SYSTEM DALAM PENENTUAN RUTE OPTIMUM DISTRIBUSI BBM PADA PT. BURUNG LAUT ]]>
<![CDATA[Tututpary, F. S.]]>;
<![CDATA[Talakua, Mozart W.]]>;
<![CDATA[Lesnussa, Yopi A.]]>
<![CDATA[ BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 8 No 1 (2014): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan ]]>
Publisher : <![CDATA[PATTIMURA UNIVERSITY ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1113.252 KB)
|
DOI: 10.30598/barekengvol8iss1pp51-59
<![CDATA[Bahan Bakar Minyak (BBM) merupakan salah satu komoditas penting bagi masyarakat Indonesia. BBM didistribusikan melalui angkutan laut.Salah satu perusahaan armada laut yang bekerja dalam pendistribusian BBM ini adalah PT. Burung Laut, yaitu dengan mengoperasikan kapal tanker MT. Citra Bintang. Kapal ini mendistribusikan BBM dari kota Ambon ke 13 lokasi di sekitarnya. Namun dalam pendistribusiannya, kapal ini tidak memiliki rute yang pasti, yaitu menggunakan sistem tramper. Untuk itu penelitian ini memberikan usulan penggunaan algoritma Ant Colony System khususnya dalam menyelesaikan kasus Traveling Salesman Problem (TSP)pada PT. Burung Laut. Dengan menggunakan sistem tramper, jarak rute yang harus ditempuh untuk pendistribusian BBM sejauh 5.798 mil dalamwaktu 3,37minggu. Sedangkan dengan menggunakan algoritma Ant Colony System, jarak rute pendistribusian BBM dapat ditempuh sejauh 5.262 mil dengan waktu tempuh 3,09 minggu.]]>
