A new modified logistic growth model for empirical use

Richards model, Gompertz model, and logistic model are widely used to describe growth model of a population. The Richards growth model is a modification of the logistic growth model. In this paper, we present a new modified logistic growth model. The proposed model was derived from a modification of the classical logistic differential equation. From the solution of the differential equation, we present a new mathematical growth model so called a WEP-modified logistic growth model for describing growth function of a living organism. We also extend the proposed model into couple WEP-modified logistic growth model. We further simulated and verified the proposed model by using chicken weight data cited from the literature. It was found that the proposed model gave more accurate predicted results compared to Richard, Gompertz, and logistic model. Therefore the proposed model could be used as an alternative model to describe individual growth

Pengembangan Model Matematika Tipe Logistik Dan Perbandingannya Dengan Model Empiris: Studi Kasus Dinamika Berat Unggas

Jumlah penduduk Indonesia mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Hal ini menyebabkan kebutuhan daging, termasuk daging ayam juga mengalami peningkatan. Sektor peternakan dituntut untuk menyediakan daging (termasuk daging unggas) untuk mencukupi kebutuhan masyarakat terhadap protein hewani. Diperlukan berbagai upaya strategis dalam bidang petemakan agar kebutuhan masyarakat terhadap daging unggas dapat terpenuhi. Salah satu upaya strategis dalam bidang peternakan adalah peningkatan jumlah populasi ternak. Selain peningkatan jumlah ternak, upaya strategis lain yang dapat dilakukan untuk strategi pemberian pakan ternak secara optimal. Strategi pemberian pakan ternak optimal perlu mempertimbangkan fase pertumbuhan ternak, yaitu dinamika pertumbuhan ternak terhadap waktu. Dalam hal ini, model matematika yang menggambarkan kurva pertumbuhan ternak memegang peranan penting. Model matematika kurva pertumbuhan dapat digunakan untuk menentukan pemilihan bahan pakan yang optimal dan pemberian waktu pakan yang cocok untuk pengernbangan ternak. Model matematika kurva pertumbuhan juga dapat digunakan untuk menentukan umur pemotongan ternak agar diperoleh berat daging optimal. Model matematika pertumbuhan ternak juga dapat digunakan untuk menganalisa efisiensi produksi ternak selama masa hidup ternak tersebut (lifetime production efficiency). Penelitian ini merupakan penelitian non eksperimental dan merupakan penelitian tahun kedua dari rencana dua tahun peneltian. Pada penelitian tahun pertama, Tim peneliti telah mengkonstruksi modifikasi model pertumbuhan logistik yang diturunkan dari modifikasi persamaan diferensial logistic. Modifikasi model pertumbuhan logistik memuat empat parameter yaitu laju pertumbuhan efektif, ukuran maksimum populasi (mature weight parameter), waktu kritis dan parameter yang berhubungan dengan berat awal unggas. modifikasi model pertumbuhan logistic dapat digunakan sebagai model alternatif untuk menggambarkan pertambuhan suatu populasi makhluk hidup. Pada penelitian tahun kedua, tim Peneliti juga mengkaji implementasi model pertumbuhan logistik orde fraksional untuk mendeskripsikan dinamika berat unggas. Tim Peneliti juga mengkaji pengaruh pemotongan data (irimmed data) pada hasil estimasi parameter pada beberapa model pertumbuhan populasi. Tim Peneliti juga mengembangkan model pertumbuhan von Bertalanffy orde fraksional, sebagai pengembangan dari model pertumbuhan von Bertalanffy standar

A new modified logistic growth model for empirical use

Richards model, Gompertz model, and logistic model are widely used to describe growth model of a population. The Richards growth model is a modification of the logistic growth model. In this paper, we present a new modified logistic growth model. The proposed model was derived from a modification of the classical logistic differential equation. From the solution of the differential equation, we present a new mathematical growth model so called a WEP-modified logistic growth model for describing growth function of a living organism. We also extend the proposed model into couple WEP-modified logistic growth model. We further simulated and verified the proposed model by using chicken weight data cited from the literature. It was found that the proposed model gave more accurate predicted results compared to Richard, Gompertz, and logistic model. Therefore the proposed model could be used as an alternative model to describe individual growth

ANALISIS MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN KOINFEKSI MALARIA-TIFUS

Malaria disebabkan oleh parasit Plasmodium dan disebarkan melalui gigitan nyamuk Anopheles betina. Sementara itu, tifus disebabkan oleh bakteri Salmonella Typhi pada makanan maupun air yang terkontaminasi. Meskipun malaria dan tifus memiliki perbedaan dalam penyebab dan rute penyebaran, kedua penyakit ini dapat menginfeksi manusia yang sama, yang dikenal dengan koinfeksi malaria-tifus. Berdasarkan hasil analisis model matematika penyebaran koinfeksi malaria-tifus diperoleh basic reproduction number dari penyebaran malaria (R0m) dan basic reproduction number dari penyebaran tifus (R0t). Kedua besaran ini menentukan syarat kestabilan titik setimbang model. Titik setimbang non endemik stabil asimtotis lokal jika R0m < 1 dan R0t < 1. Pada paper ini juga dilakukan analisis sensitivitas parameter. Selanjutnya dari hasil simulasi numerik, terlihat bahwa laju infeksi malaria pada manusia, laju kematian alami nyamuk dan laju infeksi tifus memiliki pengaruh yang signifikan terhadap jumlah populasi manusia yang menderita koinfeksi malariatifu

Program Excel Untuk Pengolahan Nilai Akademik

Dalam setiap proses belajar mengajar di sekolah, penilaian hasil belajar siswa merupakan Hal yang sangat penting. Sehingga hampir tanpa ada mata pelajaran yang diberikan tidak dinilai hasilnya. Komponen penilaian hasil belajar siswa biasanya terdiri atas tugas, ulangan harian, dan ulangan catur wulan. Untuk mengolah komponen-kompoenen penilaian ini, biasanya dikerjakan dengan alat bantu kalkulator sehingga pengolahannya menjadi tidak efisien. Sebenarnya jika pengolahan ini dilakukan dengan bantuan program komputer, maka prosesnya akan semakin cepat dan akurat sehingga waktu yang tersisa dapat digunakan untuk hal lain yang lebih berguna. Berdasarkan alasan diatas, Jurusan Matematika FMIPA Unair dengan dukungan Lembaga Penggabdian kepada Masyarakat Universitas Airlangga melakukan kegiatan pengabdian kepada masyarakat melalui lokakarya dengan tema "Pengolahan Nilai Akademik Siswa Sekolah". Kegiatan ini bertujuan membantu para guru untuk memahami cara penilaian nilai baik PAN maupun PAP dan meringankan tugas guru dalam mengolah nilai raport yang selama ini dilakukan secara manual (dengan kalku1ator)

HUBUNGAN ASAL SEKOlAH (SLTA) DENGAN NllAI UJIAN MASUK PROGRAM NON GELAR UNIVERSITAS AIRLANGGA

Keberhasilan seorang anak untuk mencapai prestasi ditentukan oleh kemampuan intelektual, tingkat pengetahu8.yang dimilikinya dan tingkat ketrampilan yang dikuasainya. untuk menerapkan pengetahuan yang dimilikinya (Nosution, 1992). Kemampuan intelektual tidak dapat dipisahkan dari bakat, bahkan dapat mencapai tingkat yang optimal apabila mendapalkan perldidikan dan latihan yang tepat sesuai dengan bakat yang dimilikinya(Sary]ono, 1988 FILE FULLTEXT TIDAK ADA MOHON MELIHAT LANGSUNG DI HARDCOPY NYA

A comparison of continuous genetic algorithm and particle swarm optimization in parameter estimation of Gompertz growth model

Genetic algorithm and Particle Swarm Optimization are heuristic optimization methods inspired by genetic principles and swarm behavior phenomena, respectively. Those two methods are initiated by random generation of initial populations (initial solutions), fitness evaluation of every solution, solution updating until a termination condition are met. It is well known that those two methods are not always converge to an optimal solution. Those methods sometimes converge to suboptimal solutions, solution near the optimal solution. In this paper, continuous genetic algorithm and particle swarm optimization were implemented to estimate parameters in the Gompertz growth model from rooster weight data cited from literature. Although the best results of the two models were not significantly differs, we found that the particle swarm optimization method was more robust than the continuous genetic algorithm. Hence, the particle swarm optimization method is more recommended than the continuous genetic algorithm. REFERENCE

A comparison of continuous genetic algorithm and particle swarm optimization in parameter estimation of Gompertz growth model

Genetic algorithm and Particle Swarm Optimization are heuristic optimization methods inspired by genetic principles and swarm behavior phenomena, respectively. Those two methods are initiated by random generation of initial populations (initial solutions), fitness evaluation of every solution, solution updating until a termination condition are met. It is well known that those two methods are not always converge to an optimal solution. Those methods sometimes converge to suboptimal solutions, solution near the optimal solution. In this paper, continuous genetic algorithm and particle swarm optimization were implemented to estimate parameters in the Gompertz growth model from rooster weight data cited from literature. Although the best results of the two models were not significantly differs, we found that the particle swarm optimization method was more robust than the continuous genetic algorithm. Hence, the particle swarm optimization method is more recommended than the continuous genetic algorithm

A mathematical model of social media popularity with standard incidence rate

Facebook, Instagram, Twitter are some popular social media. DeLegge and Wangler (2017) have developed a Susceptible-Infectious-Removed type mathematical model to describe social media popularity. The DeLegge and Wangler model was a bilinear incidence rate model. In this paper, we improve the DeLegge and Wangler model by considering standard incidence rate. The presented model takes the form of an ordinary differential equation system that describes dynamic of susceptible (population of who are not social media users), infectious population (population of social networks users) and removed population (population of who leave social media). The presented model has three equilibria namely the "no social media users" equilibrium, "very popular social media" equilibrium and "popular social media" equilibrium. We find that the three equilibria are conditionally asymptotically stable. We also perform some numerical simulations to verify the analytical results

Optimal control of a discrete age-structured model for tuberculosis transmission

In this present paper, a discrete age-structured model of tuberculosis (TB) transmission is formulated and analyzed. The existence and stability of the model equilibriums are discussed based on the basic reproduction ratio. A sensitivity analysis of the model parameters is determined. We then apply the optimal control strategy for controlling the transmission of TB in child and adult populations. The control variables are TB prevention, chemoprophylaxis of latent TB, and active TB treatment efforts. The optimal controls are then derived analytically using the Pontryagin Maximum Principle. Various intervention strategies are performed numerically to investigate the impact of the interventions. We used the incremental cost-effectiveness ratios (ICER) to assess the benefit of each one the control strategies