Optimisasi Program Linear Integer Murni Dengan Metode Branch And Bound
|
|
- Suryadi Suharto Hartono
- 5 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 TALENTA Coferece Series: Sciece & Techology PAPER OPEN ACCESS Optimisasi Program Liear Iteger Muri Dega Metode Brach Ad Boud Author DOI : Todi Marulizar : /st.v1i2.295 Electroic ISSN : Prit ISSN : Volume 1 Issue TALENTA Coferece Series: Sciece & Techology (ST) This work is licesed uder a Creative Commos Attributio-NoDerivatives 4.0 Iteratioal Licese. Published uder licece by TALENTA Publisher, Uiversitas Sumatera Utara
2 ST Coferece Series 01 (2018), Page TALENTA Coferece Series Available olie at Optimisasi Program Liear Iteger Muri Dega Metode Brach Ad Boud Abstrak Todi Marulizar a *, Ujia Siuligga b, Esther Nababa c a Departeme Matematika FMIPA,Uiversitas Sumatera Utara, Idoesia esther@usu.ac.id; marulizar@gmail.com; ujia.siuligga@usu.ac.id Program Liier Iteger Muri merupaka optimisasi kombiatorial yag tidak mudah utuk diselesaika secara efisie. Metode yag serig diguaka utuk meyelesaika Program Liier Iteger Muri diataraya adalah metode merative, yag merupaka salah satuya metode Brach ad Boud. Metode ii megguaka hasil dari metode simpleks yag belum berilai iteger sehigga dilakuka pecabaga da batasa terhadap variabel j yag berilai pecaha terbesar. Metode Brach ad Boud dapat meyelesaika masalah optimisasi suatu produk, tetapi membutuhka waktu yag lebih lama dalam proses perhitugaya dikareaka dalam setiap tahap perhituga harus dicari ilai dari batas atas da batas bawah yag ditetua berdasarka suatubatasadakriteria tertetu. Kata kuci : Pure iteger; iteger programmig; metode brach ad boud; 1. Pedahulua Salah satu keputusa maajerial yag sagat petig adalah peyalura sumber daya yag sagat lagka. Sumber daya yag dimaksud dapat berupa uag, baha baku, teaga kerja, peralata da mesi, ruag, atau waktu. Model aalisa yag terbaik utuk meyelesaika persoala alokasi sumber daya ialah model program liear (P. Siagia, 1987). Program liear berpera sebagai pirati utuk membatu dalam pegambila keputusa maajeme dega cara megidetifikasi kombiasi sumber daya yag tersedia sehigga tujua yag diigika dapat tercapai secara optimal (Parli Sitorus, 1997).bProgram itegeradalah program liear (liear programmig) di maa variabel-variabelya bertipe itegerb(bulat). Program iteger diguaka utuk memodelka permasalaha yag variabel-variabelya tidak mugki berupa bilaga yag tidak bulat(bilaga riil), seperti variabel yag mempresetasika jumlah orag atau beda, karea jumlah orag atau beda pasti bulat da tidak mugki berupa pecaha. Program iteger juga biasaya lebih dipilih utuk memodelka suatu permasalaha karea program liear dega variabel berupa bilaga riil kurag baik dimodelka dalam permasalaha yag meutut solusi berupa bilaga iteger, misalya variabelvariabel keputusaya jumlah cabag perusahaa di daerah berbeda di suatu egara. Solusi pecaha tetu tidak dapat diterima dalam keputusa perusahaa. Pada permasalaha maksimum atau miimum, setiap model variabel dapat berilai riil. Dalam beberapa kodisi tertetu serig medekati atau mempuyai peyelesaia pecaha. Sebagai cotoh, suatu solusi yag memerluka 2,29 kapal selam dalam suatu sistem pertahaa adalah tidak mempuyai maka praktis. Dalam kasus ii, 2 atau 3 kapal selam harus disediaka (buka 2,29 kapal selam) The Authors. Published by TALENTA Publisher Uiversitas Sumatera Utara Selectio ad peer-review uder resposibility of Semiar Ilmiah Nasioal Dies Natalis USU-65
3 176 Todi Marulizar / ST Coferece Series 01 (2018), Page Walaupu demikia masih bayak masalah lai dalam kasus optimisasi, sagat sulit membulatka peyelesaia tapa melaggar beberapa dari kedala (costrait). Serig terjadi jika memprediksi variabel yag tepat, perlu meggati ilai beberapa variabel utuk memeuhi semua kedala. Akibatya jika membulat peyelesaia bisa saja memberika suatu ilai fugsi objektif yag sagat jauh dari ilai optimal awal. Semua kesulita-kesulita ii dapat dihidari jika masalah optimisasi (maksimum/miumum) dimodelka da diselesaika sebagai masalah program liear. Pada problema optimisasi dega kedala liear da terdapat beberapa variabel yag dibatasi berilai iteger, maka masalah optimisasi ii diyataka sebagai masalah pure iteger liear programmig. Bayak metode yag dapat diguaka utuk meyelesaika permasalaha pure iteger liear programmig yag tiap-tiap metode mempuyai kelebiha da kelemaha. Berdasarka pejelasa di atas maka peulis megguaka metode Brach ad Boud dalam meyelesaika masalah pure iteger liear programmig. Adapu metode yag diguaka dalam peyelesaia masalah pure iteger liear programmig adalah metode brach ad boud. Metode ii pertama kali dikembagka oleh A.H Lad da A. G. Doig da kemudia diperbaiki oleh R. J. Daki. Kosep dasar dari metode brach ad boud adalah terhadap tiap-tiap ilai j, diberika [ j ] j [ j ] + 1 dimaa [ j ] adalah bilaga bulat terdekat yag lebih kecil dari j. 2. Program Iteger Program iteger adalah program liear (liear programmig) di maa variabel-variabelya bertipe itegerb(bulat). Program iteger diguaka utuk memodelka permasalaha yag variabel-variabelya tidak mugki berupa bilaga yag tidak bulat(bilaga riil), seperti variabel yag mempresetasika jumlah orag atau beda, karea jumlah orag atau beda pasti bulat da tidak mugki berupa pecaha. Program iteger juga biasaya lebih dipilih utuk memodelka suatu permasalaha karea program liear dega variabel berupa bilaga riil kurag baik dimodelka dalam permasalaha yag meutut solusi berupa bilaga iteger, misalya variabel-variabel keputusaya jumlah cabag perusahaa di daerah berbeda di suatu egara. Solusi pecaha tetu tidak dapat diterima dalam keputusa perusahaa. Pada masalah program iteger utuk pola memaksimumka, ilai tujua dari program iteger tidak aka perah melebihi ilai tujua dari program liear, apabila melebihi maka tidak diperoleh peyelesaia layak atau ifeasible (Wahyujati, Ajie. 2009).Program iteger merupaka bagia dari program matematika (mathematical programmig). Adapu permasalaha program matematika secara umum dapat diyataka sebagai : Optimisasika (), S R dega R adalah himpua semua vektor riil kompoe da z suatu fugsi riil yag didefiisika dalam S. Himpua S diamaka himpua kedala (costrait) da z disebut fugsi objektif (objective fuctio). Permasalaha pada program matematika bertujua utuk mecari solusi optimal. Utuk mecari solusi optimal tersebut, harus diketahui apa yag dimaksud dega solusi layak (feasible solutio). Setiap, S pada persamaa di atas disebut sebagai solusi layak, sedagka utuk 0 S yag sudah memeuhi z() < z( 0 ) <, Sdiyataka sebagai solusi optimal (optimal solutio) dari persamaa di atas yag memaksimumka (). Masalah program matematika dega S R, da himpua semua vektor bilaga bulat kompoe, disebut masalah iteger programmig. Karakteristik-karakteristik dalam Program Liear Dalam membagu model dari formulasi aka diguaka karakteristik-karakteristik yag biasa diguaka dalam persoala program liear yaitu: a. Variabel keputusa Variabel keputusa adalah variabel yag meguraika secara legkap keputusa-keputusa yag aka dibuat. b. Fugsi tujua Fugsi tujua merupaka fugsi dari variabel keputusa yag aka dimaksimumka (pedapata atau keutuga) atau dimiumka (biaya atau ogkos).
4 Todi Marulizar / ST Coferece Series 01 (2018) c. Pembatas Pembatas merupaka kedala yag dihadapi sehigga kita tidak bisa meetuka harga-harga variabel keputusa secara sembarag. d. Pembatas tada Pembatas tada adalah yag mejelaska apakah variabel keputusaya diasumsika haya berharga egatif atau variabel keputusaya boleh berharga positif. Sifat Umum Program Iteger Semua persoala program iteger mempuyai empat sifat umum yaitu, sebagai berikut (Susata, B. 1994): 1. Fugsi Tujua (objective fuctio) 2. Persoala program iteger bertujua utuk memaksimumka atau memiimumka pada umumya berupa laba atau biaya sebagai hasil yag optimal. 3. Adaya kedala atau batasa (costrait) yag membatasi tigkat sampai di maa sasara dapat dicapai. Oleh karea itu, utuk memaksimumka atau memiimumka suatu kuatitas fugsi tujua bergatug kepada sumber daya yag jumlahya terbatas. 4. Harus ada beberapa alteratif solusi layak yag dapat dipilih. 5. Tujua da batasa dalam permasalaha program iteger harus diyataka dalam hubuga dega pertidaksamaa atau persamaa liear. Pure iteger liear programmig adalah masalah iteger programmig dimaa semua variabel keputusaya terbatas haya utuk bilaga bulat. Betuk umum dari pure iteger programmig adalah: Optimisasika : = j=1 c j j Dega kedala : (1) a ij j (,, =)b i j=1 j 0, daiteger i = 1, 2, 3,, m j = 1, 2, 3,, Dega a ij, b i, dac j adalah kostata. Mied iteger liear programmig adalah masalah iteger programmig dega beberapa variabel keputusaya dibatasi sebagai bilaga bulat, da semetara yag lai tidak. Betuk umum dari mied iteger programmig adalah: p Optimisasika : = j=1 c j j + k=1 d k y k Dega kedala : p a ij j + g ik y k (,, =)b i j=1 k=1 (2) i = 1, 2, 3,, m j 0, da iteger j = 1, 2, 3,, y k 0, k = 1,2,3,, p
5 178 Todi Marulizar / ST Coferece Series 01 (2018), Page ero iteger liear programmig adalah masalah iteger programmig dimaa variabel keputusaya haya berilai ol atau satu. Betuk umum dari mied iteger programmig adalah: Optimisasika : : = j=1 c j j Dega kedala : : a ij j b i j=1 (3) i = 1, 2, 3,, m j 0, j = 1, 2, 3,, Metode Brach ad Boud Brach ad Boud pertama kali diguaka oleh A. Lad da G. Doig utuk meyelesaika persoala program bilaga cacah muri da campura. Kemudia pada tahu 1965, E. Balas megembagka algoritma tambaha utuk meyelesaika iteger liear programmig dega bilaga bier muri (pure biary) atau variabel ol-satu. Perhituga algoritma tambaha ii sagat sederhaa (umumya, peambaha da peguraga) yag dapat meghasilka solusi pemecaha utuk problema iteger liear programmig. Aka tetapi, algoritma tambaha ii gagal utuk meghasilka keutuga peghituga yag diharapka. Selai itu, algoritma tersebut yag pada awalya tampak tidak berhubuga dega metode brach ad boud, tetapi buka merupaka problema khusus algoritma umum dari Lad da Doig. (Hamdy A. Taha, 2007) Algoritma Metode Brach ad Boud Berikut ii adalah laglah-lagkah peyelesaia suatu masalah pure iteger liear programmig dega metode brach ad boud: 1. Formulasika permasalaha dalam model matematika, tetuka fugsi tujua da kedala. 2. Ubah model matematika tersebut ke dalam betuk stadar. 3. Selesaika model yag baru dega megguaka metode simpleks. 4. Jika hasil yag ditemuka sudah berupa bilaga bulat, maka solusi optimum sudah didapatka. Aka tetapi, apabila hasil yag didapat belum berupa bilaga bulat, maka aka dilakuka pecabaga. 5. Lakuka metode simpleks utuk megoperasika liear programmig dega peambaha kedala yag baru da tetapka batas utuk setiap iterasi yag dilakuka. 6. Lagkah tersebut dilakuka berulag sampai ditemuka hasil yag bulat.
6 Todi Marulizar / ST Coferece Series 01 (2018) Metodologi Permasalaha dibagi mejadi submasalah-submasalah yag mugki megarah ke solusi. Iilah yag disebut brachig, megigat prosedur ii aka dilakuka berulag-ulag secara rekursif utuk setiap submasalah da setiap submasalah yag dihasilka aka membetuk sebuah poho yag disebut sebagai poho pecaria (search tree) di maa simpul simpulya membagu submasalah-submasalah. Selai brachig, algoritma ii juga melakuka apa yag disebut dega boudig yag merupaka cara cepat utuk mecari batas atas da batas bawah utuk solusi optimal pada submasalah yag megarah ke solusi. Adapu diagram alir peerapa metode brach ad boud dalam meyelesaika Pure Iteger Liear Programmig dega optimisasi maksimum disajika dalam gambar 1 sebagai berikut, 4. Pembahasa Berikutadalahcotoh peyelesaia masalahpure Iteger Liear Programmig dega metodebrach ad Boud(Sumber :Siurat, R. R. 2008) Maksimumka : = Kedala : (4) j 0 utukj = 1,2,3,4 j bulatutukj = 1,2,3, 4 Masalah tersebut ditrasformasika ke dalam betuk stadarya mejadi: Maksimumka = Kedala : (5) j 0 utukj = 1,2,3,4,5,6,7,8 j bulatutukj = 1,2,3, 4
7 180 Todi Marulizar / ST Coferece Series 01 (2018), Page Lagkah awal: setelah meetapka = dibetuk program liear relaksasi dari masalah ii dega meghilagka gugus kedala j adalah bilaga bulat utuk j = 1,2,3, 4. Dega megguaka metode simpleks program liear relaksasi diperoleh adalah 1 = 5 4, 2 = 3 2, 3 = 7 4, 4 = 0 dega = Karea persamaa liear relaksasi ii mempuyai peyelesaia layak da peyelesaia optimal ii mempuyai ilai yag buka bilaga bulat utuk varibel-variabel yag dibatasi bulat, maka pada masalah aka dilakuka pecabaga (brach) pada salah satu variabel yag belum bulat, misalka 1 dicabagka, sehigga masalah keseluruha tidak dihetika sehigga algoritma tersebut dijalaka. Pecabaga da iterasi berheti apabila seluruh variabel telah bilaga bulat, sepertipada diagram berikut : = 13 1 = 10 1 ifea = 14 1 = 14 1 = 14 1 = 12 1 ifea SOLUSI Gambar 1. Diagram Brach ad Boud Operasi pecabaga tersebut aka meelurusi semua solusi bilaga bulat feasible yag mugki, sedagka kosep pembatasa dipakai utuk mempersempit daerah yag layak peelurusa sehigga beberapa solusi bilaga bulat feasible yag tidak potesial dapat dibuag.pemiliha batas yag baik pada tahap awal perhituga pada metode brach ad boud tidak bisa ditetuka. Hal ii tergatug pada uruta sub-submasalah tersebut dibagu da ditelusuri. Hal ii berkaita dega pemiliha uruta variabel yag dipakai utuk mempartisi masalah mejadi subsubmasalah. Pemiliha yag berbeda aka meghasilka uruta proses yag berbeda da akibatya jumlah iterasi utuk medapatka solusi bilaga bulat yag optimum juga bisa berbeda. Oleh Karea itu metode brach ad boud cukup memaka bayak waktu da memerluka bayak perhituga. Solusi optimal diperoleh bila seluruh variebel keputusa telah memiliki ilai bilaga bulat (iteger). 5. Kesimpula Metode Brach ad Boud dapat diguaka utuk meetuka peyelesaia solusi optimal dalam masalah perecaaa liear pure iteger liear programmig. Algoritma Brach ad Boud cukup efektif diguaka pada permasalaha pure iteger liear programmig dega variabel keputusa yag berjumlah sedikit. Aka tetapi dalam meyelesaika permasalaha ii, algoritma brach ad boud mempuyai keterbatasa yaitu pemiliha batas yag
8 Todi Marulizar / ST Coferece Series 01 (2018) baik pada tahap awal perhituga pada metode brach ad boud tidak dapat ditetuka, da jumlah iterasi sagat bergatug pada pemiliha titik awal.degademikia dibutuhka waktu yag lama utuk meemuka solusi optimal. Daftar Pustaka [1] Amiudi Prisip-Prisip Riset Operasi. Jakarta: PT Gelora Aksara Pratama. [2] Bagu, E Kajia Strategis utuk Meyelesaika Iteger Program dega Metode Brach ad Boud.[Tesis]. Meda: Uiversitas Sumatera Utara. [3] Bu ulӧlӧ, F Opeasi Riset: Program Liear. Meda: Uiversitas Sumatera Utara Press. [4] Ety N. H Aplikasi Algoritma Brach ad Boud utuk Meyelesaika Iteger Programmig. Diamika Tekik. Vol. IV No. 1 Jauari 2010 Hal [5] Mulyadi, A Peyelesaia Mied Iteger Programmig dega Megguaka Metode Brach ad Boud. [Tesis]. Padag: Uiversitas Adalas. [6] Nasedi B. D Program Liear da Variasiya. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama [7] Siurat, R. R Studi Peyelesaia Problema Mied Iteger Programmig dega Megguaka Metode Brach ad Cut. [Skripsi]. Meda: Uiversitas Sumatera Utara. [8] Umami, A., E. NababadaSawaludi, 2015., KKT Coditios ad Brach ad [9] Boud Methods o Pure Iteger Noliear Programmig, Iteratioal [10] Joural of Mathematical Aalysis ad Applicatios 2015; 2(4): 62-67
Bab 2 LANDASAN TEORI
14 Bab 2 LANDASAN TEORI 21 Program Liier Programasi Liier (Liear Pogrammig) merupaka suatu model optimasi persamaa liier berkeaa dega kedala-kedala liier yag dihadapiya Model ii dikembagka oleh George
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciBalas Additive Algorithm, Algoritma Branch & Bound untuk Binary Integer Programming
Balas Additive Algorithm, Algoritma Brach & Boud utuk Biary Iteger Programmig Aditio Pagestu 13514030 Program Studi Tekik Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciPENCARIAN HIMPUNAN SOLUSI ALTERNATIF PADA PERMASALAHAN GENERAL INTEGER LINEAR PROGRAMS MEMANFAATKAN GENERAL INTEGER CUT
Makalah Semiar Tugas Akhir Periode Jauari 21 PENCARIAN HIMPUNAN SOLUSI ALTERNATIF PADA PERMASALAHAN GENERAL INTEGER LINEAR PROGRAMS MEMANFAATKAN GENERAL INTEGER CUT Ade Vicidia S. P. Yudhi Purwaato, S.Kom,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya
Lebih terperinciBAB III PROGRAMA LINIER
BAB III PROGRAMA LINIER 31 Searah Sigkat Programa Liier Meurut George B Datzig yag serig disebut Bapak Liear Programmig, di dalam bukuya : Liear Programmig ad Extesio, meyebutka, bahwa ide dari pada liear
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Bicriteria Liear Programmig (BLP) Pesoala optimisasi dega beberapa fugsi tujua memperhitugka beberapa tujua yag koflik secara simulta, secara umum Multi objective programmig (MOP)
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma
Lebih terperinciLaboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung
Eksplorasi Algoritma Mass, Profit,, Profit / Mass, atau Profit / utuk Persoala Iteger Kapsack yag Bedaya Berupa Zat Kimia dega Jeisya Terdefiisi Abstrak Riyai Mardikaigrum 1, Nurshati 2, Vaia Karimah 3
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciPERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3
PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Optimasi 2.1.1. Pegertia Optimasi Optimasi (Optimizatio) adalah aktivitas utuk medapatka hasil terbaik di bawah keadaa yag diberika. Tujua akhir dari semua aktivitas tersebut
Lebih terperinciPersamaan Non-Linear
Persamaa No-Liear Peyelesaia persamaa o-liear adalah meghitug akar suatu persamaa o-liear dega satu variabel,, atau secara umum dituliska : = 0 Cotoh: 2 5. 5 4 9 2 0 2 5 5 4 9 2 2. 2 0 2 5. e 0 Metode
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciPENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan
Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem
Lebih terperinciPROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN ALGORITMA MULTI OBJECTIVE LINEAR PROGRAMMING MENGGUNAKAN METODE LEVEL SUM
PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN ALGORITMA MULTI OBJECTIVE LINEAR PROGRAMMING MENGGUNAKAN METODE LEVEL SUM Yosifayza Septiai 1, Bambag Irawato 2, Susilo Hariyato 3 Departeme Matematika FSM Uiversitas
Lebih terperinciPENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT
Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi
Lebih terperinciPENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno
sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI Operasi Riset (Operation Research)
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Operasi Riset (Operatio Research) Meurut Operatio Research Society of Great Britai, operatio research adalah peerapa metode-metode ilmiah dalam masalah yag kompleks da suatu pegelolaa
Lebih terperinciContoh Produksi dua jenis sepatu A dan B memberikan fungsi keuntungan bulanan sebagai berikut :
I. OPTIMISASI FUNGSI TANPA KENDALA Utuk fugsi dua peubah ) f ag terdiferesial dua kali. Jika di titik ) P dipeuhi :. sarat stasioer)... > maka mecapai ekstrim di ) P. Jika : ekstrim maksimum mecapai maka
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE HUNGARIAN DAN PENDEKATAN PROGRAM DINAMIS DALAM PEMECAHAN ASSIGNMENT PROBLEM
PERBANDINGAN METODE HUNGARIAN DAN PENDEKATAN PROGRAM DINAMIS DALAM PEMECAHAN ASSIGNMENT PROBLEM Budi Marpaug Fakultas Tekik Jurusa Tekik Idustri Uiversitas Kriste Krida Wacaa budimarpg_ti@yahoo.com Abstract
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciAn = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program liier Program liier adalah suatu tekik peyelesaia optimal atas suatu problema keputusa dega cara meetuka terlebih dahulu fugsi tujua (memaksimalka atau memiimalka) da kedala-kedala
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciBatas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar
J. Math. ad Its Appl. ISSN: 189-605X Vol. 3, No., Nov 006, 49 56 Batas Bilaga Ajaib Pada Graph Caterpillar Chairul Imro Jurusa Matematika FMIPA ITS Surabaya imro-its@matematika.its.ac.id Abstrak Jika suatu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Programa liear Programa Liear yag diterjemahka dari Liear programmig (LP) adalah suatu cara utuk meyelesaika persoala pegalokasia sumber-sumber yag terbatas di atara beberapa
Lebih terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Lebih terperinciMAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd
MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR Dose Pegampu : Darmadi, S.Si, M.Pd Disusu : Kelas 5A / Kelompok 5 : Dia Dwi Rahayu (084. 06) Hefetamala (084. 4) Khoiril Haafi (084. 70) Liaatul Nihayah (084. 74)
Lebih terperinciMETODE MEHAR UNTUK SOLUSI OPTIMAL FUZZY DAN ANALISA SENSITIVITAS PROGRAM LINIER DENGAN VARIABEL FUZZY BILANGAN TRIANGULAR
METODE MEHAR UNTUK SOLUSI OPTIMAL FUZZY DAN ANALISA SENSITIVITAS PROGRAM LINIER DENGAN VARIABEL FUZZY BILANGAN TRIANGULAR Marlia Ulfa 1, Bambag Irawato 2, Suarsih 3 1,2,3 Program Studi Matematika, Fakultas
Lebih terperinciPenyelesaian Asymmetric Travelling Salesman Problem dengan Algoritma Hungarian dan Algoritma Cheapest Insertion Heuristic.
Peyelesaia Asymmetric Travellig Salesma Problem dega Algoritma Hugaria da Algoritma Cheapest Isertio Heuristic Caturiyati Staf Pegaar Jurusa Pedidika Matematika FMIPA UNY E-mail: wcaturiyati@yahoo.com
Lebih terperinciHimpunan Kritis Pada Graph Caterpillar
1 0 Himpua Kritis Pada Graph Caterpillar Chairul Imro, Budi Setiyoo, R. Simajutak, Edy T. Baskoro {imro-its,budi}@matematika.its.ac.id, {rio,ebaskoro}@ds.math.itb.ac.id Ues, Semarag, 4 7 Juli 006 Abstrak
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciAlgoritma Branch and Bound pada Permasalahan 0-1 Knapsack
Algoritma Brach ad Boud pada Permasalaha 0-1 Kapsack Sady Socrates (13508044) Program Studi Tekik Iformatika 2008, Istitut Tekologi Badug Jl. Gaesha 10, 40116 Badug e-mail: if18044@studets.if.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ii berisi teori-teori yag meladasi pembahasa dalam tugas akhir ii, yag terdiri fugsi liear, persamaa da pertidaksamaa liear, pemrograma liear, bilaga iterval, karakteristik dari
Lebih terperinciAn = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
BAB XII. SUKU BANYAK A = a Pegertia: f(x) = a x + a x + a x + + a x +a adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a, a,.,a, a, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
Lebih terperinci1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu
Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier
Lebih terperinci4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN
4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN Saat asumsi keormala tidak dipuhi maka kesimpula yag kita buat berdasarka suatu metod statistik yag mesyaratka asumsi keormala meadi tidak baik, sehigga mucul
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperincioleh hasil kali Jika dan keduanya fungsi yang dapat didiferensialkan, maka
Itegral etu Jika fugsi kotiu yag didefiisika utuk, kita bagi selag mejadi selag bagia berlebar sama Misalka berupa titik ujug selag bagia ii da pilih titik sampel di dalam selag bagia ii, sehigga terletak
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinciAPLIKASI PROGRAM DINAMIS DALAM OPTIMASI PRODUKSI PERMEN. Petra Novandi
APLIKASI PROGRAM DINAMIS DALAM OPTIMASI PRODUKSI PERMEN Petra Novadi Iformatika Istitut Tekologi Badug Labtek V Jl. Gaesha No., Badug email : if559@studets.if.itb.ac.id, me@va-odi.et ABSTRAK Permasalaha
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
Lebih terperinciPenerapan Metode Bagi-Dua (Bisection) pada Analisis Pulang-Pokok (Break Even)
Peerapa Metode Bagi-Dua (Bisectio) pada Aalisis Pulag-Pokok (Break Eve) Oleh: Nur Isai Jurusa Pedidika Matematika FMIPA UNY Yogyakarta Email: urisai001@yahoo.com Abstrak Persoala dalam mecari akar persamaa
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
Lebih terperinciSTUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN PENJADWALAN FLOWSHOP
STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP. (Tessa Vaia Soetato, et al.) STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN
Lebih terperinciPenyelesaian Persamaan Non Linier
Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode
Lebih terperinciModel Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika
Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid
Lebih terperinci3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder
3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinci2 BARISAN BILANGAN REAL
2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciPENYELESAIAN MASALAH PROGRAM LINIER FUZZY DENGAN BILANGAN FUZZY LINEAR REAL MENGGUNAKAN METODE SABIHA
PENYELESAIAN MASALAH PROGRAM LINIER FUZZY DENGAN BILANGAN FUZZY LINEAR REAL MENGGUNAKAN METODE SABIHA Eky Pawestri Gita Asmara 1, Bambag Irawato, S.Si, M.Si 2, Lucia Ratasari, S.Si, M.Si Departeme Matematika
Lebih terperinciPENYELESAIAN PROGRAM LINIER VARIABEL FUZZY TRIANGULAR MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI DAN METODE SIMPLEKS
PENYELESAIAN PROGRAM LINIER VARIABEL FUZZY TRIANGULAR MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI DAN METODE SIMPLEKS Nada Puspitasari 1, Bambag Irawato, S.Si, M.Si 2, Prof. Dr. Widowati, M.Si 3 Program Studi Matematika
Lebih terperinciSecara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:
BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif
Lebih terperinciMateri 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya
Materi 5 DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Iformasi UNIKOM 2016 Nizar Rabbi Radliya izar.radliya@yahoo.com Nama Mahasiswa NIM Kelas Kompetesi Dasar Memahami tekik data miig klasifikasi da mampu meerapka
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD
Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS. Abstrak
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 4 Mei 0 SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS Musthofa Jurusa Pedidika Matematika FMIPA
Lebih terperinciARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN
ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN
Lebih terperinciAplikasi Integer Programming Dalam Optimasi Produksi
Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN 978-60-96853-1- Aplikasi Iteger Programmig Dalam Optimasi Produksi Tri Herawati Staf Pegaar Kopertis Wilayah I Dpk Fakultas Tekik Uiversitas Islam Sumatera
Lebih terperinciAplikasi Integer Programming Dalam Optimasi Produksi
Semiar Nasioal III Tekologi Da Rekayasa ISBN 978-60-96853-1- Aplikasi Iteger Programmig Dalam Optimasi Produksi Tri Herawati Staf Pegaar Kopertis Wilayah I Dpk Fakultas Tekik Uiversitas Islam Sumatera
Lebih terperinciSTATISTIKA NON PARAMETRIK
. PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 4 Mei 0 SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS Musthofa Jurusa Pedidika Matematika FMIPA
Lebih terperinciBAB II MAKALAH. : Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains VIII UKSW. : Prosiding Seminar Nasional Matematika VIII UKSW 15 Juni
BAB II MAKALAH Makalah I. Judul Dipresetasika : Liear Goal Programmig utuk Optimasi Perecaaa si : Semiar Nasioal Sais da Pedidika Sais VIII UKSW 201 yag diseleggaraka oleh Fakultas Sais da Matematika UKSW
Lebih terperinciBAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS
BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS 1.1. Pedahulua Dalam pertemua ii Ada aka mempelajari beberapa padaga tetag permutasi da kombiasi, fugsi da metode perhituga probabilitas, da meghitug probabilitas. Pada
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Siar Terag Abadi ) Nama Mahasiswa : Bagus Suryo Adi Utomo NRP : 203 09 00 Jurusa : Matematika Dose Pembimbig :
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT
Buleti Ilmiah Math. Stat. da Terapaya (Bimaster) Volume 02, No. 1(2013), hal 1-6. PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT Demag, Helmi, Evi Noviai INTISARI Permasalaha di bidag tekik
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciMetode Pengembangan Pendekatan Rata-rata Sampel untuk Menyelesaikan Masalah Program Stokastik Cacah Campuran
Vol. 10, o. 2, 75-82, Jauari 2014 Metode Pegembaga Pedekata Rata-rata Sampel utuk Meyelesaika Masalah Program Stokastik Cacah Campura Faridawaty Marpaug 1 Abstrak Peelitia ii megemukaka atau mejelaska
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN 1 Latar belakag Model pertumbuha Solow-Swa (the Solow-Swa growth model) atau disebut juga model eoklasik (the eo-classical model) pertama kali dikembagka pada tahu 195 oleh Robert Solow da
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciHUBUNGAN PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF BIDIRECTIONAL G DAN GRAF UNDERLYING DARI G
J Sais MIPA Desember 7 Vol 1 No Hal: 197 - ISSN 1978-187 ABSTRACT HUBUNGAN PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF BIDIRECTIONAL G DAN GRAF UNDERLYING DARI G Kristiaa Wijaya Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Jember
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Perecaaa Produksi 2.1.1 Pegertia Perecaaa Produksi Perecaaa produksi dapat diartika sebagai proses peetua sumber-sumber yag diperluka utuk melaksaaka operasi maufaktur da megalokasikaya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.. Kosep Dasar Graph Sebelum sampai pada defiisi masalah litasa terpedek, terlebih dahulu pada bagia ii aka diuraika megeai kosep-kosep dasar dari model graph da represetasiya dalam
Lebih terperinciFungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya
TKS 4007 Matematika III Fugsi Kompleks (Pertemua XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Brawijaya Pedahulua Persamaa x + 1 = 0 tidak memiliki akar dalam himpua bilaga real. Pertayaaya,
Lebih terperinciSTUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN
STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii
Lebih terperinciRENCANA PROGRAM PEMBELAJARAN KE - 1. : 6 jam pelajaran
RENCANA PROGRAM PEMBELAJARAN KE - 1 Satua Pedidika Mata Pelajara Kelas/Semester Materi Pokok Waktu : SMA N 6 YOGYAKARTA : Matematika : XII IPS/ : Barisa da Deret : 6 jam pelajara 1. Stadar Kompetesi 4.
Lebih terperinciPengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)
Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENGENDALIAN DAN ALGORITMA GENETIKA
BAB II METODOLOGI PENGENDALIAN DAN ALGORITMA GENETIKA II.1 Pegedali Modus Lucur Sistem o-liier dimodelka dalam persamaa status pada persamaa (2.1) berikut ii: x &( = f ( + B( u(...(2.1) dega x ( merupaka
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum
BAB II TEORI DASAR 2.1 Aljabar Liier Defiisi 2. 1. 1 Grup Himpua tak kosog G disebut grup (G, ) jika pada G terdefiisi operasi, sedemikia rupa sehigga berlaku : a. Jika a, b eleme dari G, maka a b eleme
Lebih terperinci