SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Menit Pertemuan : 12
|
|
- Irwan Susman
- 8 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pegolaha Citra Digital Kode : IES 6323 Seester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Meit Perteua : 12 A. Kopetesi 1. Utaa Mahasiswa dapat eahai tetag siste pegolaha citra digital da hal yag terkait secara uu. 2. Pedukug Mahasiswa dapat eahai tetag citra bier B. Pokok Bahasa Citra Bier C. Sub Pokok Bahasa Koversi Citra hita-putih ke citra bier Peapis Luas Pegkodea Citra Bier Segetasi Represetasi Wilayah Properti geoetri Peipisa Pola Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 99
2 D. Kegiata Belajar Megajar Tahapa Kegiata Kegiata Pegajara Kegiata Mahasiswa Media & Alat Peraga Pedahulua 1. Mereview ateri sebeluya Medegarka Notebook, 2. Mejelaska ateri-ateri perkuliaha yag aka dipelajari. da eberika koetar LCD, Papa Tulis Peyajia 1. Mejelaska tetag koversi citra Meperhatika, Notebook, hita-putih ke citra bier ecatat da LCD, 2. Mejelaska tetag peapis luas 3. Mejelaska pegkodea citra bier eberika koetar. Megajuka Papa Tulis 4. Mejelaska tetag segetasi pertayaa. 5.Mejelaska tetag represetasi wilayah 6.Mejelaska tetag properti geoetri 7.Mejelaska tetag peipisa pola Peutup 1. Megajuka pertayaa kepada Meberika Notebook, ahasiswa. koetar. LCD, 2. Meberika kesipula. Megajuka da Papa 3. Megigatka aka kewajiba ejawab Tulis ahasiswa utuk perteua pertayaa. selajutya. E.Evaluasi Evaluasi dilakuka dega cara eberika pertayaa lagsug da tidak lagsug kepada ahasiswa da dega eberika kuis. Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 100
3 RENCANA KEGIATAN BELAJAR MINGGUAN (RKBM) Mata Kuliah : Pegolaha Citra Digital Kode : IES 6323 Seester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Meit Perteua : 12 Miggu Topik Metode Estiasi Media ke- (Pokok Bahasa) Pebelajara Waktu (Meit) 8.1Koversi Citra hitaputih ke citra bier Peapis Luas 8.3 Pegkodea Citra Bier 8.4 Segetasi Citra 8.5 Represetasi Wilayah Ceraah, Diskusi Kelas 1 x 3 x 50 Notebook, LCD, Papa Tulis 8.6 Properti Geoetri 8.7 Peipisa Pola Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 101
4 BAB 8 CITRA BINER Citra bier (biary iage) adalah citra yag haya epuyai dua ilai derajat keabua: hita da putih. Meskipu saat ii citra berwara lebih disukai karea eberi kesa yag lehih kaya daripada citra bier, au tidak ebuat citra bier ati. Pada beberapa aplikasi citra bier asih tetap dibutuhka, isalya citra logo istasi (yag haya terdiri atas wara hita da putih), citra kode batag (bar code) yag tertera pada label barag, citra hasil peidaia dokue teks, da sebagaiya. 8.1 Pedahulua Seperti yag sudah disebutka di awal Bab, citra bier haya epuyai dua ilai derajat keabua: hita da putih. Pixel-pixel objek berilai 1 da pixel-pixel latar belakag berilai 0. Pada waktu eapilka gabar, 0 adalah putih da 1 adalah hita. Jadi, pada citra bier, latar belakag berwaa putih sedagka objek berwara hita. Gabar 8.1 eperlihatka beberapa cotoh citra bier, sedagka Gabar 8.2 adalah cotoh represetasi citra bier. (a) Citra Logo (b) Citra Lukisa Mobil (c) Citra Teks (hasil sca) (d) Citra Kode Batag (Bar Code) Gabar 8.1 Beberapa Cotoh Citra Bier Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 102
5 Gabar 8.2 Represetasi Citra Bier Huruf B Alasa pegguaa citra bier ii adalah karea ia eiliki sejulah keutuga sebagai berikut : 1. Kebutuha eori kccil karea ilai derajat keabua haya ebutuhka represetasi 1 bit. Kebutuha eori utuk citra bier asih dapat berkurag secara berarti dega etode peapata ru-legth ecodig (RLE). Metode RLE aka dijelaska keudia. 2. Waktu perosesa lebih cepat dibadigka dega citra hita-putih karea bayak operasi pada citra bier yag dilakuka sebagai operasi logika (AND, OR, NOT, d1l) ketibag operasi aritietika bilaga bulat. Aplikasi yag egguaka citra bier sebagai asuka utuk perosesa pegeala objek, isalya pegeala karakter secara optik, aalisis krooso, pegeala sparepart kopoe idustri, da sebagaiya. 8.2 Koversi Citra Hita-Putih ke Citra Bier Pegkoversia citra hita-putih (greyscale) ejadi citra bier dilakuka utuk alasa-alasa sebagai berikut : 1. Utuk egidetifikasi keberadaa objek, yag direpresetasika sebagai daerah (regio) di dala citra. Misalya kita igi eisahka (segetasi) objek dari gabar latar belakagya. Pixel-pixel objek diyataka dega ilai 1 sedagka pixel laiya dega 0. Objek ditapilka seperti gabar siluet. Utuk eperoleh siluet yag bagus, objek harus dapat dipisahka dega udah dari gabar latar belakagya. 2. Utuk lebih efokuska pada aalisis betuk orfologi, yag dala hal ii itesitas pixel tidak terlalu petig dibadigka betukya. Setelah objek dipisahka dari latar belakagya, properti geoetri da Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 103
6 orfologif topologi objek dapat dihitug dari citra bier. Hal ii bergua utuk pegabila keputusa. 3. Utuk eapilka citra pada pirati keluara yag haya epuyai resolusi itesitas satu bit, yaitu pirati peapil dua-arah atau bier seperti pecetak (priter). 4. Megkoversi citra yag telah ditigkatka kualitas tepiya (edge ehaceet) ke peggabara garis-garis tepi. ii perlu utuk ebedaka tepi yag kuat yag berkorespode dega batas-batas objek dega tepi leah yag berkorespode dega perubaha illuiatio, bayaga, dll. Koversi dari citra hita-putih ke citra bier dilakuka dega operasi pegabaga (thresholdig). Operasi pegabaga egelopokka ilai derajat keabua setiap pixel ke dala 2 kelas, hita da putih. Seperti dijelaska pada Bab Peapis Luas Proses pegabaga eghasilka citra bier. Serigkali citra bier yag dihasilka egadug beberapa daerah yag diaggap sebagai gaggua. Biasaya daerah gaggua itu berukura kecil. Peapis luas dapat diguaka utuk eghilaga daerah gaggua tersebut. Misalka objek yag diaalisis diketahui epuyai luas yag lebih besar dari T. Maka, pixel-pixel dari daerah yag luasya di bawah T diyataka dega 0. Dega cara daerah yag berupa gaggua dapat dihilagka. Gabar 8.3 Kiri gaggua pada citra bier yag egadug huruf i Kaa: citra yag dihasilka setelah dilakuka peapisa (Suber: Rialdi Muir) Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 104
7 8.4 Pegkodea Citra Bier Citra bier uuya dikodeka dega etode ru-legth ecodig (RLE). Metode pegkodea ii eghasilka represetasi citra yag apat. Dua pedekata yag diguaka dala peerapa RLE pada citra bier : a. Posisi awal kelopok ilai 1 da pajagya (legth of rus) b. Paiag ru, diulai dega pajag ru 1. Cotoh. Misalka citra bierya adalah sebagai berikut Hasil pegkodea dega etode RLE : (i) Pedekata pertaa : (1, 3) (7, 2) (12, 4) (17, 2) (20, 3) (5, 13) (19, 4) (1, 3) (17, 6) (ii) Pedekata kedua 3, 3, 2, 3, 4, 1, 2, 1, 3 0, 4; 13, 1, 4 3, 13, Segetasi Citra Bier Proses awal yag dilakuka dala egaalisis objek di dala citra bier adalah segetasi objek. Proses segetasi bertujua egelopokka pixelpixel objek ejadi wilayah (regio) yag erepresetasika objek. Ada dua pedekata yag diguaka dala segetasi objek : 1. Segetasi berdasarka batas wilayah (tepi dari objek). Pixel-pixel tepi ditelusuri sehigga ragkaia pixel yag ejadi batas (boudary) atara objek dega latar belakag dapat diketahui secara keseluruha (algorita boudary followig). 2. Segetasi ke betuk-bewk dasar (isalya segetasi huruf ejadi garis-garis vertikal da horizotal, segetasi objek ejadi betuk ligkara, elips, da sebagaiya). Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 105
8 Segetasi berdasarka batas wilayah. Pada citra bier, batas atara objek dega latar belakag terlihat jelas. Pixel objek berwara hita sedagka pixel latar belakag berwara putih. Perteua atara pixel hita da putih diodelka sebagai sege garis. Peelusura batas wilayah diaggap sebagai pebuata ragkaia keputusa utuk bergerak lurus, belok kiri, atau belok kaa. Metode pedeteksia batas Wilayah yag lai adalah pedeteksia secara topologi. Pada etode topologi, setiap kelopok 4-pixel bertetagga diperiksa, da bila kelopok tersebut saa dega salah satu betuk, aka pada titik tegah dari kelopok pixel tersebut terdapat tepi. 8.6 Represetasi Wilayah Wilayah (regio) di dala citra bier dapat direpresetasika dala beberapa cara. Salah satu cara yag populer adalah represetasi wilayah dega poho epata (quadtree). Setiap sipul di dala poho-epata erupaka salah satu dari tiga kategori: putih, hita, da abu-abu. Poho-epata diperoleh dega ebagi citra secara rekursif. Wilayah di dala citra dibagi ejadi epat buah upa-wilayah yag berukura saa. Utuk setiap upa-wilayah, bila pixel-pixel di dala wilayah tersebut seuaya hita atau seuaya putih, aka proses pebagia dihetika. Sebalikya, bila pixel-pixel di dala upawilayah egadug baik pixel hita aupu pixel putih (kategori abu-abu), aka upa-wilayah tersebut dibagi lagi ejadi epat bagia. Deikia seterusya sapai diperoleh upa-wilayah yag seua pixel-ya hita atau seua pixel-ya putih. Proses pebagia tersebut digabarka dega pohoepata. Diaaka poho-epata karea setiap sipul epuyai tepat epat aak, kecuali sipul dau. 8.7 Properti Geoetri Setelah proses segetasi objek selesai dilakuka, aka proses berikutya adalah egaalisis objek utuk egeali objek tersebut. Aalisis objek didasarka pada ciri khas (feature) geoetri pada objek tersebut. Kita asusika di dala citra bier haya terdapat 1 buah objek. Ada dua kelopok ciri khas pada objek : Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 106
9 a. Global feature, yaitu ciri khas keseluruha objek. b. Local feature, yaitu ciri khas bagia tertetu dari objek. Besara yag terasuk global feature; (i) Luas atau ukura objek (A) A = i= 1 j= 1 f ( i, (8.1) Catata: f(i, = 1 jika (i, adalah pixel objek (ii) Pusat assa Bergua utuk eetuka posisi objek. j. f ( i, i= j= x = 1 1 A j. f ( i, i= j= y = 1 1 A (8.2) (8.3) (iii) Moe iersia (M) M M i= j= x = 1 1 i= j= y = j. f ( i, A 2 i. f ( i, A (8.4) (8.5) (iv) Kelilig objek (K) Meghitug pajag batas wilayah. Pixel dala batas wilayah horizotal atau vertikal diaggap satu satua pajag, sedagka pixel pada arah diagoal pajagya 2 satua. (v) Tiggi (T) Dihitug dari jarak vertikal dari pixel tertiggi da teredah dari objek. Jarak atara pixel (i1, j1) da pixel (i2, j2) dapat dihitug dega beraca-aca ruus : - Euclidea Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 107
10 d eucliea = 2 ( i - i ) + ( j - ) j2 - City-block d city = i + - Chessboard d chess 1 - i2 j1 - j2 = ax ( i - i, j - ) j2 (vi) Lebar (L) Dihitug dari jarak horizotal dari pixel tertiggi da teredah dari objek. (vii)diaeter Dihitug dari jarak palig jauh dari dua titik pads objek. (viii)kopleksitas betuk Meyataka seberapa ruitya suatu betuk. Didefiisika sebagai K2/A, yag dala hal ii K = kelilig, A = lugs. (ix) Proyeksi Meyataka betuk yag diperoleh dari hasil proyeksi objek terhadap garis subu. Proyeksi citra bier terhadap garis horizotal da garis vertikal dihitug dega ruus : H ( i) = H ( i) = j= 1 j= 1 f ( i, f ( i, Sedagka besara yag terasuk local feature atara lai : (i) Arah da pajag sege garis lurus Arah garis diyataka dega kode Freea, sedagka pajag garis dihitug sebagai jarak atara ujug-ujug garis. (ii) Sudut atar garis Meyataka besar sudut atara dua garis lurus yag berpotoga. (iii) Jarak relatif Dihitug sebagai jarak atara dua titik. Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 108
11 (iv) Object sigature Meyataka jarak dari pusat assa ke tepi suatu objek pada arah 0 sapai 360 derajat. 8.8 Peipisa Pala Pada aplikasi pecocoka pola, bayak betuk terutaa betuk yag egulur/eajag yag dapat diyataka dala versi yag lebih tipis. Betuk yag lebih tipis terdiri dari garis-garis terhubug yag disebut ragka (skeleto) atau tulag atau garis iti. Idealya, ragka tersebut ebetag sepajag garis subu objek. Peipisa (thiig) adalah operasi perosesa citra bier yag dala hal ii objek (regio) direduksi ejadi ragka yag eghapiri garis subu objek. Tujua peipisa adalah eguragi bagia yag tidak perlu (redudat) sehigga haya dihasilka iforasi yag esesial saja. Pola hasil peipisa harus tetap epuyai betuk yag eyerupai pola asalya. Sebagai cotoh, Gabar 8.4 adalah huruf "R" de hasil peipisa polaya ejadi ragka "R". Gabar 8.4 Peipisa pola huruf "R" Peipisa pola erupaka proses yag iteratif yag eghilagka pixel-pixel hita (egubahya ejadi pixel putih) pada tepi-tepi pola. Jadi, algorita peipisa egelupas pixel-pixel piggir objek, yaitu pixel-pixel yag terdapat pada peraliha 0 1. Pegolaha Citra Digital/Miari, S. Si., MT 109
BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.
BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
5 I PENDAHULUAN Latar Belakag Persaaa diferesial adalah suatu persaaa ag egadug sebuah fugsi ag tak diketahui dega satu atau lebih turuaa [Stewart, 3] Persaaa diferesial dapat dibedaka eurut ordea, salah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi
Lebih terperinciMENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka.
MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH Warsito Progra Studi Mateatika FMIPA Uiversitas Terbuka warsito@ut.ac.id Abstrak Peyelesaia pertidaksaaa ( x- a, a Î R adalah x a (egguaka
Lebih terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
Lebih terperinciSekolah Olimpiade Fisika
SOLUSI SIMULASI OLIMPIADE FISIKA SMA Agustus 06 TINGKAT KABUPATEN/KOTA Waktu : 3 ja Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co davitsipayug@gail.co. Dua orag aak earik
Lebih terperinciDefinisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Lebih terperinciMAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n
MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +K Oleh : MOHAMMAD IQBAL 1 0 100 01 Pebibig : Drs. Suhud Wahyudi, M.Si. 1900109 198701 1 001 ABSTRAK Graph adalah hipua
Lebih terperinciDefinisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min
Teori Peraia 22 Peelitia Operasioal II Defiisi 23 : Jika ax i E(X,Y) = z y i y ax E(X,Y) =E(x 0, y 0 ), aka (x 0, y 0 ) didefiisika z sebagai strategi uri dari peraia itu dega x 0 sebagai strategi optiu
Lebih terperinciRESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015
RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi
Lebih terperinciBab II Landasan Teori
4 Bab II Ladasa Teori II. Aalisis "Net Social Gai" (NSG) PT. Siar Asia Fortua sebagai suatu perusahaa tabag baha galia batugapig epuyai kotribusi positif terhadap peigkata pedapata jika ilai outputya lebih
Lebih terperinciτ = r x F KESETIMBANGAN
KESETIMBG Moe Gaa ( τ ) Moe gaa atau torsi adalah besara ag dapat eebabka beda berotasi atau berputar. Besar oe gaa didefiisika sebagai hasil kali atara gaa ag bekerja dega lega. Moe gaa terasuk dala besara
Lebih terperinciCitra Biner. Bab Pendahuluan
Bab 11 Citra Biner C itra biner (binary image) adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan: hitam dan putih. Meskipun saat ini citra berwarna lebih disukai karena memberi kesan yang lebih
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 terperinciLEMBAR KERJA SISWA 5
94 LEMBAR KERJA SISWA 5 Mata Pelajara Kelas/Seester Materi Pokok Subateri Pokok Alokasi Waktu : Kiia : XI/gajil : Laju Reaksi : Orde Reaksi : 2 x 45 eit Stadar Kopetesi 3. Meahai Kietika Reaksi, Kesetibaga
Lebih terperinciVISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW
VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW Syaiful Racha (L2F001644) Jurusa Tekik Elektro, Fakultas Tekik Uiversitas Dipoegoro Searag, Idoesia Ipoeltekik2001@yahoo.co Abstrak-
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh
BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka
Lebih terperinciDISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)
DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,
Lebih terperinciBAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN
BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN Siste idetifikasi daerah rawa bajir ebutuhka adaya data spasial yag diolah dega eafaatka tekologi Siste
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN DATA
Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN
Lebih terperinciPenerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov
Vol. 3, No., 85-9, Juli 6 Peerapa Teorea Perro-Frobeius pada Peetua Distribusi Stasioer Ratai Markov Jusawati Massalesse Abstrak Perilaku suatu ratai Markov setelah berala ukup laa dapat diketahui elalui
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciFungsi. Jika f adalah fungsi dari A ke B kita menuliskan f : A B yang artinya f memetakan A ke B.
Fugsi Misalka A da B himpua. Relasi bier f dari A ke B merupaka suatu fugsi jika setiap eleme di dalam A dihubugka dega tepat satu eleme di dalam B. Jika f adalah fugsi dari A ke B kita meuliska f : A
Lebih terperinciMATEMATIKA DISKRIT FUNGSI
1 MATEMATIKA DISKRIT FUNGSI Fugsi Misalka A da B himpua. Relasi bier f dari A ke B merupaka suatu fugsi jika setiap eleme di dalam A dihubugka dega tepat satu eleme di dalam B. Jika f adalah fugsi dari
Lebih terperinciPendahuluan. Tujuan MODUL
DATABASE Etity Relasiosip Diagra Satrio Agug W, Ari Kusyati da Mahedra Data Tekik Iforatika, Fakultas Tekik, Uiversitas Brawijaya, Eail : iforatika@ub.ac.id Pedahulua Etity Relasioalship Diagra adalah
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
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 terperinciLAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V
LAJU REAKSI STANDART KOMPETENSI; Meahai kietika reaksi, kesetibaga kiia, da faktor-faktor yag berpegaruh, serta peerapaya dala kehidupa sehari-hari KOMPETENSI DASAR; Medeskripsika pegertia laju reaksi
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 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN Persoala trasportasi yag serig ucul dala kehidupa sehari-hari, erupaka gologa tersediri dala persoala progra liier. Maka etode traportasi ii juga dapat diguaka utuk eyelesaika beberapa
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciPEMAMPATAN DAN REKONSTRUKSI CITRA BERWARNA 24-BIT MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) Rofi Yuliansyah 1, Budi Setiyono 2, R.
PEMAMPAAN AN REKONSRUKSI CIRA BERWARNA 4-BI MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UAMA (PCA) Rofi Yuliasyah, Budi Setiyoo, R Rizal Isato Abstrak - Selaa ii peelitia egeai peapata da rekostruksi citra digital asih
Lebih terperinciMatematika Terapan Dosen : Zaid Romegar Mair, ST., M.Cs Pertemuan 3
Matematika Terapa Dose : Zaid Romegar Mair ST. M.Cs Pertemua 3 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA Jl. Koloel Wahid Udi Lk. I Kel. Kayuara Sekayu 30711 web:www.polsky.ac.id mail: polsky@polsky.ac.id Tel.
Lebih terperinciBAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN
BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,
Lebih terperinciDistribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.
III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia
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 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 terperinciEKSPANSI MULTINOMIAL, KOMBINASI, DAN PERMUTASI
EKSPANSI MULTINOMIAL, KOMBINASI, DAN PERMUTASI Oleh: Sutopo Jurusa Fisika FMIPA UM sutopo@fisika.um.ac.id Ditulis pada sekitar bula Maret 2011. Diuggah pada 3 Desember 2011 PROBLEM Gambar di bawah ii meyataka
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 terperinciMATEMATIKA DISKRIT II ( 2 SKS)
ATEATIKA DISKRIT II ( SKS) Rabu 8.5. Ruag Hard Disk PERTEUAN V & VI RELASI Dose Lie Jasa OS - 6 ateatika Diskrit Relasi da Fugsi Oerip S. Satoso OS - 6 Relasi Defiisi. Relasi bier R atara A da B adalah
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
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 terperinciBAB 2 SISTEM DETEKSI DAN PENGHITUNG OBYEK
BAB 2 SISTEM DETEKSI DAN PENGHITUNG OBYEK Bab ii ebahas egeai aalisis siste yag dibutuhka, keudia arsitektur siste, serta tahapa deteksi da peghitug obyek. Pada tahapa deteksi obyek, terdapat beberapa
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciRange atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
Lebih terperinciAplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital
Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Lebih terperinciSolusi Pengayaan Matematika Edisi 9 Maret Pekan Ke-1, 2015 Nomor Soal: 81-90
Slusi Pegayaa Matematika disi Maret Peka Ke-, 0 Nmr Sal: -0. ari titik da pada ligkara, garis siggug P da Q digambarka sama, seperti diperlihatka pada gambar. uktika bahwa membagi PQ sama pajag. Q P Perpajag
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 terperinciStatistika MAT 2 A. PENDAHULUAN NILAI MATEMATIKA B. PENYAJIAN DATA NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA STATISTIKA. materi78.co.nr
materio.r Statistika A. PENDAHULUAN Statistika adalah ilmu yag mempelajari pegambila, peyajia, pegolaha, da peafsira data. Data terdiri dari dua jeis, yaitu data kualitatif (sifat) da data kuatitatif (agka).
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
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 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 terperinciPerbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block
PROSIDING SKF 6 Perbadiga Iversi Least-Square dega Leveberg- Marquardt pada Metode Geoaget utuk Model Crustal Block Uar Said a, Mohaad eriyato b, da Wahyu Srigutoo c Laboratoriu Fisika Bui, Kelopok Keilua
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciMODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 12
MODL MATEMATIKA SMA IPA Kelas BARISAN DAN DERET ARITMATIKA. Betuk uu: a, ( a b), ( a b) ( a b). Ruus suku ke- ( ) a ( ) b a : suku pertaa b : beda. Julah suku pertaa (S ) S ( a ) atau S (a ( ) b) Dega
Lebih terperinciLEVELLING 1. Cara pengukuran PENGUKURAN BEDA TINGGI DENGAN ALAT SIPAT DATAR (PPD) Poliban Teknik Sipil 2010LEVELLING 1
LEVELLING 1 PENGUKURAN SIPAT DATAR Salmai,, ST, MS, MT 21 PENGUKURAN BEDA TINGGI DENGAN ALAT SIPAT DATAR (PPD) Jika dua titik mempuyai ketiggia yag berbeda, dikataka mempuyai beda tiggi. Beda tiggi dapat
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
9 III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Objek Peelitia Peelitia ii dilakuka di RPH Tejo Petak 10i, BKPH Parug Pajag KPH Bogor, Perum Perhutai Uit III Jawa Barat da Bate. Objek peelitia adalah waktu kerja
Lebih terperincii adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.
4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha
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 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas
BAB DASAR TEORI. Probabilitas Probabilitas epuyai bayak persaaa seperti keugkia, kesepata da kecederuga. Probabilitas eujukka keugkia terjadiya suatu peristiwa yag bersifat acak. Suatu peristiwa disebut
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung
42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera
Lebih terperinciPERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA
PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA Cara Peyajia Data dega Tabel Distribusi Frekuesi Distribusi Frekuesi adalah data yag disusu dalam betuk kelompok baris berdasarka
Lebih terperinciKompleksitas dari Algoritma-Algoritma untuk Menghitung Bilangan Fibonacci
Kompleksitas dari Algoritma-Algoritma utuk Meghitug Bilaga Fiboacci Gregorius Roy Kaluge NIM : 358 Program Studi Tekik Iformatika, Istitut Tekologi Badug Jala Gaesha, Badug e-mail: if8@studets.if.itb.ac.id,
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 III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
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 terperinciSTATISTIKA DAN PELUANG BAB III STATISTIKA
Matematika Kelas IX Semester BAB Statistika STATISTIKA DAN PELUANG BAB III STATISTIKA A. Statistika Pegertia Statistika Statistika adalah ilmu yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis
Lebih terperinciIlustrasi. Statistik dan Statistika. Data nilai ujian Statistik Dasar dari 15 mahasiswa Program Studi tertentu semester ganjil tahun 2008:
Ilustrasi Data ilai ujia Statistik Dasar dari 5 mahasiswa Program Studi tertetu semester gajil tahu 008: 87 37 59 49 69 95 83 87 39 95 83 76 83 6 46 Statdas, Februari 009. Populasi da Sampel. Statistik
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah tahun pelajaran 2011/2012, dengan jumlah
BAB III METODOLOGI PEELITIA A. Subjek Peelitia Subjek yag diteliti adalah siswa kelas VII B SMP egeri 2 Mrebet Kabupate Purbaligga, Jawa Tegah tahu pelajara 2011/2012, dega jumlah 31 aak. B. Settig Peelitia
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar
III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Subyek dalam peelitia ii adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Badar Lampug, semester gajil Tahu Pelajara 2009-2010, yag berjumlah 19 orag terdiri dari 10 siswa
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 terperinciSTATISTIKA MAT 2 NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA A. PENDAHULUAN B. PENYAJIAN DATA. Diagram garis
materio.r A. PENDAHULUAN Statistika adalah ilmu yag mempelajari pegambila, peyajia, pegolaha, da peafsira data. Data terdiri dari dua jeis, yaitu data kualitatif (sifat) da data kuatitatif (agka). B. PENYAJIAN
Lebih terperinciMODUL PENDALAMAN MATERI ESENSIAL DAN SULIT MATA PELAJARAN : MATEMATIKA ASPEK : STATISTIKA
MODUL PENDALAMAN MATERI ESENSIAL DAN SULIT MATA PELAJARAN : MATEMATIKA ASPEK : STATISTIKA STANDAR KOMPETENSI LULUSAN Memahami kosep dalam statistika, serta meerapkaya dalam pemecaha masalah. INDIKATOR
Lebih terperinciBab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
Lebih terperinciGeometri Analitika Ruang. Semester IV (3 SKS)
Geoetri Aalitika Ruag Seester IV ( SKS rofil Dose Naa Alaat : Ilha Rais Arviato M.d : Grha urwoukti A RT 7 RW Radusari urwoartai Kalasa Slea Yogakarta. 5557 No. H : 08 480 488 Eail Blog : ilha.arviato@ahoo.co
Lebih terperinciPENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA
PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata
robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 1-13 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D
Jural Mateatika Muri da Terapa Vol 4 No Deseber : - 3 TEOREMA TITIK TETAP BANACH PADA RUANG METRIK-D Muhaad Ahsar Kari, Dewi Sri Susati, da Nurul Huda Progra Studi Mateatika Uiversitas Labug Magkurat Jl
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi)
Peyelesaia Masalah Peugasa Megguaka Metode Hugaria da Pialti (Studi Kasus: CV. Surya Pelagi) Sri Basriati 1, Ayu Lestari 2 1,2 Jurusa Mateatika, Fakultas Sais da Tekologi, UIN Sulta Syarif Kasi Riau Jl.
Lebih terperinciFungsi. Jika f adalah fungsi dari A ke B kita menuliskan f : A B yang artinya f memetakan A ke B.
Fugsi Misalka A da B himpua. Relasi bier f dari A ke B merupaka suatu fugsi jika setiap eleme di dalam A dihubugka dega tepat satu eleme di dalam B. Jika f adalah fugsi dari A ke B kita meuliska f : A
Lebih terperinciHendra Gunawan. 12 Februari 2014
MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2013/2014 12 Februari 2014 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 82 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg
Lebih terperinciBAB V METODOLOGI PENELITIAN
BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar
III. METODE PENELITIAN A. Subjek da Tempat Peelitia Subjek dari peelitia adalah siswa kelas.b SMA Muhammadiyah 2 Badar Lampug Tahu Ajara 2011-2012 dega jumlah siswa 40 orag yag terdiri dari 15 siswa laki-laki
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 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 terperinciAnalisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT
Aalisa Data tatistik Ratih etyaigrum, MT Referesi Agoes oehiaie, Ph.D Daftar Isi Iferesi tatistik Hipotesa tatistik : Kosep Umum Hipotesa statistik adalah sebuah klaim/peryataa atau cojecture tetag populasi.
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 terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciBAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK
BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK 2.1. Buga Majemuk Ada sedikit perbedaa atara suku buga tuggal da suku buga majemuk. Pada suku buga tuggal, besarya buga B = Mp tidak perah digabugka dega modal M. Sebalikya
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciSOAL PENYISIHAN =. a. 11 b. 12 c. 13 d. 14 e. 15
SOAL PENYISIHAN Petujuk pegerjaa soal : Jumlah soal 0 soal Piliha Gada da Uraia Utuk piliha gada diberi peilaia bear +, salah -, tidak diisi 0 Lama pegerjaa soal adalah 0 meit Kalau berai, silaka pilih
Lebih terperinciElemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.
Eleme Dasar Model Atria. Aktor utama customer da server. Eleme dasar :.distribusi kedataga customer. 2.distribusi waktu pelayaa. 3.disai fasilitas pelayaa (seri, paralel atau jariga). 4.disipli atria (pertama
Lebih terperinci