PENGUAT GANDENGAN DC

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENGUAT GANDENGAN DC"

Transkripsi

1 4 PNGUAT GANDNGAN DC Dalam paktk basanya untuk mmplh suatu pnguatan yang cukup bsa, dapat dlakukan dngan mnggandng bbapa pnguat atau basa dknal dngan pnguat btngkat. Untuk mnjaga aga tgangan panja (bas) pada suatu tahap tdak tganggu lh tahap sblum dan bkutnya, maka antaa pnguat-pnguat tsbut dpsahkan dngan kapast. angkaan smacam n lbh dknal dngan pnguat gandngan C. Pnguat gandngan C hanya bkja untuk syaat AC. Bla syaat bupa aus/tgangan DC atau blak-balk dngan fkuns sangat ndah, maka dplukan angkaan pnguat gandngan DC. Pada pnguat n, antaa tansst yang satu dngan yang lannya dhubungkan scaa langsung. Ada bbapa caa untuk mmplh pnguat gandngan DC dantaanya adalah pnguat dfnsal dan pnguat hubungan Dalngtn. Pnguat yang muthakh tsusun sbaga angkaan tpadu (ntgatd ccut- IC). Dngan IC mmungknkan kta untuk mnyusun buan tansst k dalam suatu pmukaan slkn (chp) dngan luas hanya bbapa mm. atu hal yang mnguntungkan dngan IC adalah dngan tanpa kapast, kta dapat mnghaslkan pnguat dngan fkuns spn sampa mndkat DC. 4. Pnguat Dfnsal Untuk mngt bagamana pnguat dfnsal bkja, plu kta plaja kadaan panja DC da angkaan dasanya spt dtunjukkan pada gamba 4.. Masukan dapat dumpankan pada ujung-ujung bass B dan B. Pbdaan (dffnc) syaat pada kdua ujung nlah yang akan dkuatkan, shngga kta mnybutnya sbaga pnguat dfnsal. 70 KTONIKA DAA

2 Caa mnghtung kadaan panja da pnguat tsbut tdak bbda dngan pada pnguat tansst tunggal. Dngan kdua bass dtanahkan spt pada gamba 4., kta mmpunya V -0,6 lt kana V B -0,6 lt dngan salah satu atau kdua tansst yang bkja. +V CC B Q V Q B I T -V Gamba 4. angkaan dasa pnguat dfnsal Pmasalahannya adalah bagamana mmbuat kdua tansst bkja scaa sama. lama kduanya mmpunya tgangan bass yang sama (0 lt) dan tgangan mt yang sama (~ -0,6 lt), kduanya mmpunya kaaktstk yang dntk. Khususnya, kana B I xp VT kta mmlukan tansst dngan haga I yang hamp sama. Knyataannya I bhaga sangat aatf untuk satu tansst k tansst lannya dan juga thadap Pnguat Gandngan DC 7

3 tmpatu shngga untuk mndapatkan pasanngan I yang sas tkadang mnjad masalah yang sus. Namun dmkan saat dua tansst dbuat bttangga pada angkaan tntgas, maka mka akan mmlk kaaktstk dasa dan tmpatu yang latf sama dan scaa tmats akan mnjad sas. alah satu ukuan ksasan tsbut adalah dngan mlhat haga tgangan ffst masukan, yatu slsh antaa kdua haga V B, dplukan untuk mnjamn adanya ksamaan aus yang mngal. Basanya slsh n bhaga da 50 µv 5 mv. Aus ttal yang mlwat kdua mt adalah T ( 0,6 ( V ) I / (4.) kananya untuk dua tansst yang dntk kdua aus mt adalah sbsa I I I / (4.) T Bsanya aus klkt kduanya adalah hamp sama dngan haga aus mt d atas, shngga kdua tgangan klkt adalah sbsa V V I (4.3) C VC CC 4. Pngpasan Mdus Bsama (Cmmn-md Opatn -CM) angkaan pada gamba 4. mmplhatkan bahwa syaat dumpankan pada kdua bass. Kana dpaka bsama sbaga masukan, maka kadaan n dsbut masukan mdus bsama 7 KTONIKA DAA

4 +V CC Q Q I T -V Gamba 4. Pngpasan mudus bsama Kta mungkn bhaap sstm dapat mmbkan kluaan bbapa atus mv dngan masukan bbapa mv, ttap knyataanya tdak dmkan. Tgangan mt akan ttap skta 0,6 lt d bawah tgangan bass, shngga tdak akan bhaga tlalu jauh da -0,6 V. Kananya bsanya aus ttal T ( V 0,6) I / hanya akan sdkt bubah. Akbat adanya angkaan yang smt, dngan haga B yang dntk pada kdua tansst, kdua aus mt akan ttap bhaga skta I I I T / shngga tgangan klkt juga bubah sdkt. lanjutnya bsanya pnguatan dapat dhtung dngan mnggunakan angkaan staa spt tlah dbcaakan pada bab sblumnya. Pnguat Gandngan DC 73

5 α α t Gamba 4.3 angkaan staa pas mdus bsama Pada angkaan staa pas mdus bsama spt tlha pada gamba 4.3, kta mlhat t / / dan bsanya tgangan kluaan adalah / ( + ) (4.4) 0 α ( / ) (4.5) shngga pnguatan pada masng-masng tansst adalah sbsa / / (4.6) Kana dan mmpunya haga yang hamp sama maka pnguatan tgangan yang dhaslkan sangat ndah (basanya kuang da satu). Jka pbdaan kluaan dgunakan, maka pnguatan akan bhaga nl, maka dan mstnya tdapat ksasan (dntk). 74 KTONIKA DAA

6 Hambatan masukan da syaat-kcl pada masng-masng bass dbkan lh β / / ( /( β + ) /( / ) b β (4.7) suatu haga yang cukup bsa. angkaan d atas, kana sfat smtnya, bplaku spt spasang pnguat tansst yang paall tanpa adanya sst mt bypassd. 4.3 Pngpasan Mdus Dfnsal (Dffntal-Md Opatn-DM) Pada dasanya pada pngpasan n, kdua masukan db tgangan yang bsanya bbda. Gamba 4.4 mnunjukkan kdua tgangan masukan bsanya sama ttap bbda tanda dan angkaan staa untuk masukan syaat- kcl angkaan n dbkan pada gamba 4.5. Da gamba 4.5 tlhat bahwa ( + ) (4.8) +V CC + Q Q - -V Gamba 4.4 Pngpasan mdus dfnsal Pnguat Gandngan DC 75

7 + - t Gamba 4.5 angkaan staa pngpasan mdus dfnsal shngga untuk tansst yang dntk dmana ddapat kananya (4.0) ( + ) (4.9) 0 Pada knds d atas, kta bhaap bahwa knakan tgangan mt kana masukan bada bass dlawan lh pnuunan tgangan kana masukan pada bass. Dngan dmkan stap tansst mmpunya mt yang dtanahkan (ac) dan bkja scaa tpsah sbaga pnguat mt-dtanahkan. Pnguatan tgangan dan hambatan masukan dapat dtulskan sbaga A / (4.) V dan β (4.) Utuk masukan yang bhaga bsa, analsa d atas tdak ssua lag. 76 KTONIKA DAA

8 4.4 Pngpasan Ujung-Tunggal (ngl-ndd Opatn) Jka tgangan syaat-kcl dmasukkan k salah satu bass dngan bass dtanahkan, angkaan staa angkaan dmaksud spt dplhatkan pada gamba 4.6. Basanya >>, shngga dapat dambl da ujung s dngan tanah (gund) dan /. Kananya kta mmpunya ( ) / / (4.3) t dan juga Gamba 4.6 Pngpasan ujung-tunggal α / (4.4) dan bsanya pnguatan tgangan adalah V ( ) A / (4.5) Dmkan juga untuk kluaan blaku Pnguat Gandngan DC 77

9 A / V + ( ) Jka kluaan dambl scaa dfnsal, yatu jka dgunakan sbaga utput, maka bsanya pnguatan tgangan adalah ( )/ / (4.6) Bsanya hambatan masukan dbkan lh / b ( β + ) / β / β ( / ) (4.7) angkaan d atas mnunjukkan bahwa dngan tanpa pmasangan kapast kta mndapatkan pnguatan tgangan dan hambatan masukan yang sbandng dngan pnguat mt dtanahkan. Pada pnguat mt-bsama kta mmlukan sst untuk mndapatkan tgangan panja yang tpat, namun kta haus mmasang kapast paall (shunt) dngan mt k tanah. 4.5 Pasangan Bk-Panjang (ng-tald Pa) Dalam paktk kta mngngnkan pnguatan dfnsal da kdua masukan ). Jka ( ) mmpunya haga yang kcl dbandngkan dngan ( b b b b dan b, maka plu kanya mnguang pnguatan mdus bsama (CM). udah kta dapatkan bahwa bsanya pnguatan untuk CM adalah b A / (lhat bagan 4.) CM maka pnguangan pnguatan dapat dlakukan dngan mnakkan, yang tdak scaa langsung mlbatkan pnguatan DM yatu 78 KTONIKA DAA

10 A / (lhat bagan 4.3) DM Namun dngan mnakkan haga, scaa langsung akan mnakkan haga V, untuk mnjaga aga aus mt ttap knstan. Ada caa lan yang lbh bak aga I slalu bhaga ttap, yatu dngan mnambah satu tansst Q 3 spt tlhat pada gamba 4.7 yang basa dsbut sbaga pasangan bk panjang. Jad angkaan tambahan n bfungs sbaga sumb aus ttap. +5 3k9 3k9 b -5 5k k4 Q Q Q3 k4 b -5 Gamba 4.7 angkaan pasangan bk panjang + V CC - Gamba 4.8 angkaan pngkut mt Pnguat Gandngan DC 79

11 4.6 angkaan Pngkut mt angkaan pngkut mt atau pnguat klkt-dtanahkkan spt tlhat pada gamba 4.8 dapat juga dgunakan sbaga pnggandng DC. Pndkatan ptama da kaaktstk angkaan d atas adalah dngan mlhat kluaannya 0,6 yatu bahwa kluaan pada mt mngkut masukan (dmana haganya akan bubah-ubah thadap tanah). Kta dapat mnggunakan pndkatan angkaan staa syaat-kcl untuk mnghtung pnguatan tgangan dan hambatan masukannya spt tlhat pada gamba 4.9. Bsanya pnguatan tgangan adalah ( ) / / + (4.8) dmana haganya akan mndkat satu kana basanya >>. C b B β Gamba 4.9 angkaan staa pngkut-mt 80 KTONIKA DAA

12 Bsanya hambatan masukan adalah / b /( /( β + ) ( β + ) / ( β + )( + ) yatu n β (4.9) yang mmpunya haga jauh lbh bsa dbandngkan dngan hambatan masukan pada pnguat mt dtanahkan (β ). Jka aus bban dambl da kluaan, maka kta mndapatkan dan juga + ( ) ( ) + / ( / ) ( + ) ( ) / / + (4.0) uku ptama pada uas kanan psamaan 4.0 adalah mupakan tgangan kluaan tanpa bban, dan suku kdua adalah pnuunan tgangan kluaan pada hambatan, dngan dmkan atau ( ) + // ) / (yatu suatu haga hambatan kluaan yang sangat ndah Jka pngkut mt db masukan dngan hambatan sumb, bsanya kluaan mmungknkan untuk dhtung dngan mnggunakan hambatan masukan yang tlah dktahu haganya, da Pnguat Gandngan DC 8

13 dan kmudan s ( β ) β / + ( ) / + (4.) Untuk mnntukan hambatan kluaan kta plu mmphatkan bahwa mnybabkan tuunnya tgangan, da k, da b β /( + ) shngga ttal pnuunan tgangan k adalah ( + /( + ) + β (4.) b Dbandngkan dngan hambatan kluaan pada gamba 4.9 yang bsanya sama dngan, maka bsanya hambatan kluaan adalah sbsa + / β (4.3) 4.7 Pasangan Dalngtn (Dalngtn-Pa) Kana pnguatan tgantung pada haga β, maka mmpduks tansst dngan β yang tngg banyak mmb kuntungan. Ttap untuk maksud tsbut dplukan lapsan yang sangat tps pada daah bass yang akan mngakbatkan tansst mmpunya tgangan dadal (bakdwn ltag) ndah. Untuk mncapa maksud tsbut d atas bsa dlakukan dngan mnghubungkan dua tansst yang basa dsbut dngan pasangan Dalngtn spt tlhat pada gamba 4.0. Pasangan tansst tsbut tdapat d pasaan dalam pakt dngan ujung-ujung kak, B dan C. 8 KTONIKA DAA

14 ( β β β + + β β ) β (β+ ) Q B' Q ( β +) ( β + ) ( β + ) Gamba 4.0 angkaan pasangan Dalngtn C' ' Jka kta basums aus masukan spt dplhatkan pada gamba 4.0 dan β adalah mnghtung aus yang mngal, akan ddapat pnguatan fktf ( I C ' / I ') B β β + β β β + β β Pasangan Dalngtn sng juga dgunakan dngan aus mt yang latf tngg, shngga β latf kcl; jka tdak Q mmpunya baus ndah shngga β bsa bhaga kcl. Namun dmkan dngan mudah kta mndapatkan β Kta mungkn bangan-angan dapat mnghtung da aus mt da Q. Namun dmkan Q dkndalkan da sumb (Q ) yang mmlk aus yang sangat ndah, kananya mmlk hambatan kluaan yang tngg. Olh sbab tu haga fktf pasangan Dalngtn dbkan lh + / β Pnguat Gandngan DC 83

15 Namun I I / β dan juga β, dngan dmkan haga fktf dbkan lh Tansst pasangan Dalngtn banyak dmanfaatkan pada angkaan pngkut mt tnaga-tngg, utamanya pada pnguat daya aud. Cnth. Htung paamt knja pnguat dfnsal spt tlhat pada gamba 4.7 untuk bbaga syaat masukan. Tansst pnyusun dasumskan dntk dngan β 50 dan tlans %. Jawab: Ptama kta haus mnghtung bsanya tgangan panja DC (,4 + 5,) 4,8 lt V B 3 5,4 / Jad V 3 5,4 lt I T ( 5,4 5) /,4 k 4 ma Jad I I ma (tansst dntk) V C V 5 3,9 + 7, lt C V V 0,6 lt (jka bass dtanahkan) mua angka-angka d atas mmpunya tlans 0, V atau %, namun nla n tdak pntng untuk dkks. Untuk masng-masng tansst kta mmpunya 5 mv/ma,5 Ω Untuk pngpasan dfnsal, masukan syaat-kcl (msalnya ± mv), mt dalam knds dtanahkan (ac) dan Q dan Q masng-masng mmpunya pnguatan sbsa 84 KTONIKA DAA

16 / 3900 /,5 3 shngga tp syaat akan spt b +0,00 sn ω t b 0,00 sn ω t C 0,3 sn ω t C +0,3 sn ω t Bsanya kluaan dfnsal adalah 0,3,5 lt p - p. Untuk C C masukan dfnsal, hambatan masukan adalah β 50,5 3,5k sdangkan untuk masukan ujung-tunggal bsanya hambatan masukan adalah β 6,5 k dan untuk masukan mdus bsama bsanya hambatan masukan adalah β 50,4k 600 k Dngan mnggunakan pndkataan spt pada gamba 4.3, bsanya faks masukan mdus bsama yang ada pada sambungan B- adalah ( ) 6,5 / 400 0, 006 / + jad walaupun dngan masukan sbsa lt p-p akan hanya mngubah b sbsa ±,6 mv, dngan dmkan mash pada pngpasan syaat-kcl. Jka kta mngasumskan haga fktf sbsa 00 kω, bsanya kluaan mdus bsama pada klkt adalah sbsa Pnguat Gandngan DC 85

17 ± ( / ) lt ( 3900/00000) ± 0,095 lt (pak) Kana adanya tlans sbsa % untuk,, haga d atas dapat bubah-ubah pada ksaan ±0,000 lts. Kluaan dfnsal ( ) akan bhaga palng bsa ±0,4 mv (pak). Jka masukan bupa syaat mdus bsama yang tgabung (supmpssd) dngan syaat dfnsal sbsa mv(p-p), maka kluaan sbsa 3 mv(p) da syaat DM akan mnngglamkan syaat kluaan 0 mv(p) da CM. dngan mnggunakan kluaan dfnsal, pbdaanya akan nak sbsa 64 mv(p) sampa 0,4 mv(p). Cnth. buah angkaan pngkut mt mmlk nla V CC V 5 lt 00 hm angkaan mmlk masukan dngan hambatan masukan snus yang bslas d skta 0 lt. Tntukan knja angkaan untuk ) 0 dan ) k ; bupa glmbang dngan ptama-tama mnggunakan tansst tunggal dngan β 50, kmudan dngan mnggunakan pasangan Dalngtn dngan β Jawab : () Dngan mnggunakan tansst sdhana dngan 0 kta mmpunya dan juga V -0,6 V I Kta plu mnggunakan 4,4 V/00 44 ma 86 KTONIKA DAA

18 5 mv /44 mv 0,74 Bsanya pnguatan adalah ( ) 00 /00,74 0, 9983 / + Bsanya hambatan masukan adalah β k Bsanya hambatan kluaan adalah 0,74 () Dngan k dan untuk tansst tunggal; jka I sbsa 44 ma, I B akan bhaga ~ 3 ma, mmbkan pnuunan tgangan pada mnghtung lbh nc sbaga bkut. Kta mmpunya mmbkan 0 I 0, 6 I B 4,4 I 00 + I 0 ma V sbsa 3 V. Kta dapat V 5 + 0, 00 3 V 5 mv/0 ma 0,08 Bsanya hambatan masukan pada bass adalah β 5000 dan juga Pnguatan + Hambatan β β ,83 00,08 6 kluaan + / β 0, Kta mlhat bahwa 000 Ω pnuunan knja tansst yang cukup sus. () Dngan 0 dan dngan mnggunakan pasangan Dalngtn, kta mmpunya Pnguat Gandngan DC 87

19 dan juga V -, V (kuang lbh) I 3,8 V/00 38 ma ( ma/i ) Bsanya pnguatan adalah 5 0,36 ( ) 00 /00,36 0, 9964 / + Bsanya hambatan masukan adalah β k Bsanya hambatan kluaan adalah 0,36 Tlhat dngan angkaan tansst tunggal, hanya hambatan masukan yang mngalam pnngkatan. () Dngan k dan pasangan Dalngtn; kta dapat mngabakan pnuunan pada I shngga B I 38 ma 0,36 Bsanya hambatan masukan pada bass adalah β 5000 k dngan dmkan Pnguatan + β β ,9964 0, mash bhaga sangat dkat dngan satu Hambatan kluaan + / β 0, / ,56 Tlhat bahwa dngan mnggunakan pasangan Dalngtn dapat mmbkan hambatan masukan yang lbh tngg, dapat mnuunkan fk da hambatan sumb pada pnguatan dan hambatan kluaan. 88 KTONIKA DAA

ELEKTRONIKA DASAR. Petemuan Ke-9 Pemodelan BJT. ALFITH, S.Pd,M.Pd

ELEKTRONIKA DASAR. Petemuan Ke-9 Pemodelan BJT. ALFITH, S.Pd,M.Pd EEKTONIK DS Ptmuan K-9 Pmdlan JT FITH, S.Pd,M.Pd 2 Pnguat JT satu tngkat Stuktu dasa amba mnunjukkan angkaan dasa pnguat JT dngan pmban bas dngan aus yang knstan. Yang plu dphatkan adalah mmlh yang bsa

Lebih terperinci

BAB II IMPEDANSI SURJA KAWAT TANAH DAN MENARA

BAB II IMPEDANSI SURJA KAWAT TANAH DAN MENARA BAB II IMPEDANSI SUJA KAWA ANAH DAN MENAA II. UMUM Saluan tansms lbh tngg dbandngkan objk d skllngnya, kana tu saluan tansms mmlk sko bsa untuk tkna sambaan pt. Untuk mngatas hal tsbut maka saluan tansms

Lebih terperinci

LISTRIK STATIS - HUKUM COULOMB Oleh Suparno, PhD

LISTRIK STATIS - HUKUM COULOMB Oleh Suparno, PhD LISTRIK STATIS - HUKUM COULOMB Olh Supano, PhD Sfat-sfat Muatan Bla sbuah ss dgosok-gosokkan pada ambut, lalu ddkatkan kpada sphan ktas kcl-kcl, maka sphan ktas tu akan ttak dan mlkat pada ss. Pstwa n

Lebih terperinci

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI ITRFRSI DA DIFRAKSI Mata Kulah: Glombang & Optk Dosn: Andhy Stawan andhystawan DIFRAKSI CLAH TUGGAL DA KISI andhystawan B. Dfaks Dfaks mupan gjala pmblon (pnybaan) glombang kt mnjala mlalu clah smpt atau

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan duakan bbapa konsp dan mtod yang mnjad dasa pnulsan tugas akh n. Bbapa konsp dan mtod tsbut alah pnclan, tata caa mndtks pnclan, mtod OLS, mnntukan ata-ata kuadat tkcl

Lebih terperinci

Hubungan antara K dengan koefisien fugasitas:

Hubungan antara K dengan koefisien fugasitas: Hubungan antara K dngan kofsn fugastas: fˆ f K Kadaan standar untuk gas adalah gas murn pada kadaan gas dal pada tkanan kadaan standar sbsar 1 bar. (1) Karna fugastas gas dal sama dngan tkanannya, f =

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. hardware yang digunakan, perangkat lunak, perangkat pembangun dan tools yang

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. hardware yang digunakan, perangkat lunak, perangkat pembangun dan tools yang BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Lngkungan Implmntas Pada pmbahasan lngkungan mplmntas mlput pmbahasan spsfkas hadwa yang dgunakan, pangkat lunak, pangkat pmbangun dan tools yang dgunakan untuk mmbuat

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DARI DISTRIBUSI WEIBULL TERMODIFIKASI

ESTIMASI PARAMETER DARI DISTRIBUSI WEIBULL TERMODIFIKASI ESIMSI PMEE DI DISIBUSI WEIBULL EMODIFIKSI Nama Mahasswa : mboo Puto NP : 48 Juusan : Matmatka FMIP-IS Dosn Pmbmbng : Ds. Fada gustn Wdjajat, MS bstak Sahan dan Zanudn (8) mmpknalkan gnalsas da dstbus

Lebih terperinci

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI. Mata Kuliah: Gelombang & Optik Dosen: Andhy Setiawan

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI. Mata Kuliah: Gelombang & Optik Dosen: Andhy Setiawan TRFRS DA DFRAKS Maa Kulah: Glombang & Opk Dosn: Anhy Sawan A. nfns nfns mupakan ppauan ua aau lbh glombang sbaga akba blakunya pnsp supposss. nfns ja bla glombang glombang sbu kohn, yau mmpunya pbaan fas

Lebih terperinci

Hukum Gauss. f = fluks listrik = jumlah garis gaya yang menembus luas A E r = medan listrik = elemen luas q i

Hukum Gauss. f = fluks listrik = jumlah garis gaya yang menembus luas A E r = medan listrik = elemen luas q i Hukum Gauss Pv. Jumlah gais gaya yang klua dai pmukaan ttutup S bbanding luus dngan jumlah muatan yang dilingkupinya. dimana : f = E d A = q i f = fluks listik = jumlah gais gaya yang mnmbus luas A E =

Lebih terperinci

APLIKASI METODE ELEMEN HINGGA PADA PEMODELAN TABUNG AKSELERATOR MESIN BERKAS ELEKTRON 300 KEV

APLIKASI METODE ELEMEN HINGGA PADA PEMODELAN TABUNG AKSELERATOR MESIN BERKAS ELEKTRON 300 KEV Volum 5, Oktob 0 ISSN 4-49 TABUNG AKSELERATOR MESIN BERKAS ELEKTRON 00 KEV Bayu Dgantaa, Dw Pyantoo, Panowo Pogam Stud Elktomkank, Juusan Tknofska Nukl, STTN-BATAN Jl. Babasa Kotak Pos 60/YKBB Yogyakata

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu

Lebih terperinci

PENGUAT FREKUENSI RENDAH (lanjutan)

PENGUAT FREKUENSI RENDAH (lanjutan) EEKTONK NOG Prtmuan 4 PENGUT FEKUENS ENDH (lanjutan) Pngkut Emtr (Emttr Followr) Pnguat transstor kolktor umum (ommon-mttr) dsut juga dgn stla pngkut mtr. Konfgurasnya dgamarkan s. Konfguras kolktor-umum

Lebih terperinci

BAB IV FUNGSI KOMPLEKS

BAB IV FUNGSI KOMPLEKS 47 BAB IV FUNGSI KOMPLEKS 4.. BILANGAN KOMPLEKS. 4... Notas Blangan Komplks Brmacam - macam notas dar blangan komplks pada mulanya ddfnskan sbaga pasangan blangan rl, msal (, y ), namun scara umum notas

Lebih terperinci

BAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi.

BAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi. BAB 3 Ksamaan Matks Kovaans Bagan n akan mmahas tntang ngujan hotss ksamaan matks kovaans. 3. Uj Ksamaan Dua Matks Kovaans 3.. Ukuan Pnyaan Multvaat ( X ( ( Msalkan X suatu vkto acak d mana X dan X masngmasng

Lebih terperinci

SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7

SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7 ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan

Lebih terperinci

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan

Lebih terperinci

BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM

BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM 4.1 Pndahuluan Ktga prtdaksamaan yang tlah dbahas sblumnya akan daplkaskan dalam suatu stud kasus mngna nla AVL (avalablty ntwork) dar sambungan langsung jarak

Lebih terperinci

Perancangan Penguat BJT

Perancangan Penguat BJT Pancangan Pnguat BJT C dngan Bias Diskit V CC o C // i π BB C C Vout V in C Q A BB // gmc & // C& C C dngan Bias Sumb Aus Kolkto V CC o o // i π B C C Vout V in C Q B A g m C C dngan Bias Sumb Aus mito

Lebih terperinci

EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV

EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Jurnal Matmatka Vol. 9, No.3, Dsmbr 2006:207-214 EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Supand Jurusan Tknk Informatka Unvrstas AKI Jl. Pmuda 95-97 Smarang h_supand@yahoo.co.uk Abstract.

Lebih terperinci

BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO

BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO Sstm yang akan d bahas dalam skrps n adalah sstm frmon yang mngkut kadah ksklus Paul, mrupakan partkl dntk dan mmlk sfat-sfat yang brbda jka d bandngkan dngan sstm boson. Olh

Lebih terperinci

A v V i. Gambar 5.1. Rangkaian ekuivalen Thevenin dari suatu penguat tegangan

A v V i. Gambar 5.1. Rangkaian ekuivalen Thevenin dari suatu penguat tegangan Mata kula LKTONKA ANALOG. LOLOH ALK Pngglngan pnguat ( amplr) dapat pula dglngkan dalam 4 macam glngan umum, yatu pnguat tgangan, pnguat aru, pnguat tranantaran dan pnguat trantaanan. Pngglngan n brdaarkan

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan . Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor

Lebih terperinci

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi. BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya

Lebih terperinci

PENGUAT TRANSISTOR. dimana A V adalah penguatan tegangan (voltage gain). Hal yang sama untuk penguat arus berlaku

PENGUAT TRANSISTOR. dimana A V adalah penguatan tegangan (voltage gain). Hal yang sama untuk penguat arus berlaku 13 PNGUA ANSSO 13.1 Mdel Setara Penguat Secara umum penguat (amplfer) dapat dkelmpkkan menjad 3 (tga), yatu penguat tegangan, penguat arus dan penguat transresstans. Pada dasarnya kerja sebuah penguat

Lebih terperinci

II. BILANGAN KOMPLEKS. Untuk mencari nilai kuadrat menggunakan persamaan

II. BILANGAN KOMPLEKS. Untuk mencari nilai kuadrat menggunakan persamaan II. BILANGAN KOMPLEKS. Pndahuluan Sstm blangan komplks pada dasarna mrupakan prluasan dar sstm blangan rl. Sstm blangan n dprknalkan untuk mmcahkan sstm-sstm prsamaan aljabar ang tdak mmpuna jawaban dalam

Lebih terperinci

berasal dari pembawa muatan hasil generasi termal, sehingga secara kuat

berasal dari pembawa muatan hasil generasi termal, sehingga secara kuat 10 KARAKTRISTIK TRANSISTOR 10.1 Dasar Pengoperasan JT Pada bab sebelumnya telah dbahas dasar pengoperasan JT, utamannya untuk kasus saat sambungan kolektor-bass berpanjar mundur dan sambungan emtor-bass

Lebih terperinci

ELEKTROMAGNETIK TERAPAN 1. GELOMBANG LINTAS MEDIUM

ELEKTROMAGNETIK TERAPAN 1. GELOMBANG LINTAS MEDIUM LKTROMAGNTIK TRAPAN. GLOMBANG LINTAS MDIUM OUTLIN. Glombang Lnas Mdum a) Glombang Jauh Nomal b) Glombang Jauh Mng PNDAHULUAN Jka glombang daa sbasama mlwa aau lbh mdum. Tdapa kmungknan plakuan hadap glombang,

Lebih terperinci

VIII. KELEMBAGAAN PENGELOLAAN ENERGI

VIII. KELEMBAGAAN PENGELOLAAN ENERGI VIII. KELEMBAGAAN PENGELOLAAN ENERGI Kondisi obyktif pnglolaan ngi di Nusa Pnida dapat dikmukakan bdasakan tahapan pnglolaan yang mliputi tahap pncanaan, plaksanaan, dan pngndalian. Pada tahap pncanaan

Lebih terperinci

Bab 4 ANALISIS KORELASI

Bab 4 ANALISIS KORELASI Bab 4 ANALISIS KORELASI PENDAHULUAN Koelas adalah suatu alat analss yang dpegunakan untuk menca hubungan antaa vaabel ndependen/bebas dengan vaabel dpenden/takbebas. Apabla bebeapa vaabel ndependen/bebas

Lebih terperinci

Energi total sistem A dan tandon A`

Energi total sistem A dan tandon A` Ensambl dan Sistm Intaktif Ensambl dan Sistm Intaktif Tpik-tpik ang akan dibahas: Ensambl Mikkannik (tanpa intaksi, bab IV Ensambl Kannik (intaksi tmal Ensambl Kannik Bsa (intaksi difusif Ensambl Kannik

Lebih terperinci

UJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan

UJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pndahuluan Uj Ch Kuadrat adalah pngujan hpotss mngna prbandngan antara : frkuns obsrvas/yg bnar-bnar trjad/aktual dngan frkuns harapan/kspktas 1.1. Pngrtan Frkuns Obsrvas dan Frkuns

Lebih terperinci

Prosiding SPMIPA; pp: 43-49; 2006 ISBN:

Prosiding SPMIPA; pp: 43-49; 2006 ISBN: Posiding SPMIPA; pp: 43-49; 6 ISB: 979.74.47. MODEL PEMAEA LOGISTIK DEGA DAYA DUKUG BERGATUG WAKTU PADA BUDIDAYA RUMPUT LAUT Fiia Rakhmawai, Suimin Juusan Mamaika Fakulas Mamaika dan Ilmu Pngahuan Alam

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. peranan penting dalam penelitian ini. Serta juga akan dipaparkan tentang expansi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. peranan penting dalam penelitian ini. Serta juga akan dipaparkan tentang expansi ADLN Ppustakaan Univsitas Ailangga BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini akan dipapakan tntang tinauan pustaka. Tinauan pustaka yang mnunang dalam pnlitian ini adalah tntang snso, sat optik, fib coupl

Lebih terperinci

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL Robah P Rahaat da Tatk Wdhah Juusa Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Pof. H. Sodato, S.H, Smaag 575 Abstat. Logt umulatv modl s usd to dsb th latoshp btw a spos vaabl

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

BAB I PENGUAT TRANSISTOR BJT PARAMETER HYBRID / H

BAB I PENGUAT TRANSISTOR BJT PARAMETER HYBRID / H Elektonka nalog BB I PENGUT TRNSISTOR BJT PRMETER HYBRID / H TUJUN Setela mempelaja bab n, nda daapkan dapat: Menca menca penguatan us dengan paamete Menca menca penguatan tegangan dengan paamete Menca

Lebih terperinci

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat

Lebih terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-6 DC Biasing Pada BJT. ALFITH, S.Pd,M.Pd

Pertemuan Ke-6 DC Biasing Pada BJT. ALFITH, S.Pd,M.Pd Pertemuan Ke-6 D asng Pada J ALFH, S.Pd,M.Pd Pemran bas pada rangkaan J Masalah pemran bas rkatan dengan: penentuan arus dc pada collector yang harus dapat dhtung, dpredks dan tdak senstf terhadap perubahan

Lebih terperinci

P(A S) = P(A S) = P(B A) = dengan P(A) > 0.

P(A S) = P(A S) = P(B A) = dengan P(A) > 0. 0 3.5. PELUANG BERSYARAT Jka kta menghtung peluang sebuah pestwa, maka penghtungannya selalu ddasakan pada uang sampel ekspemen. Apabla A adalah sebuah pestwa, maka penghtungan peluang da pestwa A selalu

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung

Lebih terperinci

ELEKTRONIKA ANALOG. Bab 2 BIAS DC FET Pertemuan 5 Pertemuan 7. Oleh : ALFITH, S.Pd, M.Pd

ELEKTRONIKA ANALOG. Bab 2 BIAS DC FET Pertemuan 5 Pertemuan 7. Oleh : ALFITH, S.Pd, M.Pd ELEKTONKA ANALOG Bab 2 BAS D FET Pertemuan 5 Pertemuan 7 Oleh : ALFTH, S.Pd, M.Pd 1 Pemran bas pada rangkaan BJT Masalah pemran bas rkatan dengan: penentuan arus dc pada collector yang harus dapat dhtung,

Lebih terperinci

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 0 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD BAB V STATISTIKA Dra.Hj.Rosdah Salam, M.Pd. Dra. Nurfazah, M.Hum. Drs. Latr S, S.Pd., M.Pd. Prof.Dr.H. Pattabundu, M.Ed. Wdya

Lebih terperinci

UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA

UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA MARULAM MT SIMARMATA, MS STATISTIK TERAPAN FAK HUKUM USI @4 ARTI UKURAN LOKASI DAN VARIASI Suatu Kelompok DATA berupa kumpulan nla VARIABEL [ vaabel ] Ms banyaknya

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)

ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR) ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

8.1 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN

8.1 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN RUANG EIGEN Masalah nilai dan vko ign banyak skali dijumpai dalam bidang kayasa, spi maslah ksabilan sism, opimasi dngan SVD, kompsi pada pngolahan cia, dan lain-lain. Unuk lbih mmahami masalah nilai dan

Lebih terperinci

PERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)

PERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3) PERCG JRIG KSES KBEL (DTG3E3) Dsusun Oleh : Hafdudn,ST.,MT. (HFD) Rohmat Tulloh, ST.,MT (RMT) Prod D3 Teknk Telekomunkas Fakultas Ilmu Terapan Unverstas Telkom 015 Peramalan Trafk Peramalan Trafk Peramalan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve

Lebih terperinci

LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES

LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES Hubungan n akan dawal dar gaya yang beraks pada massa fluda. Gaya-gaya n dapat dbag ke dalam gaya bod, gaya permukaan, dan gaya nersa. a. Gaya Bod Gaya bod

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.

Lebih terperinci

BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi

BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi BAB IV AKSIRA MAKSIMUM LIKELIHOOD FUGSI IESIAS POISSO OHOMOGE 4 Pndahuluan Brku n, akan dbahas nang dua pndkaan unuk mndapakan aksran fungs nnsas pross Posson nonhomogn, yau scara ors dan sud kasus Pada

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c 6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan

Lebih terperinci

Week 5. Konstanta Saluran Transmisi primer dan sekunder. Konstanta kabel koax dan kabel paralel ganda

Week 5. Konstanta Saluran Transmisi primer dan sekunder. Konstanta kabel koax dan kabel paralel ganda Week 5 Knstanta Saluan Tansms pme dan sekunde Knstanta kabel kax dan kabel paalel ganda 1 Pada pembahasan lalu: Besaan γ dan Z da sebuah saluan tansms memankan peanan pentng pada fenmena peambatan gelmbang.

Lebih terperinci

Model pembelajaran langsung menggunakan metode tugas dan resitasi

Model pembelajaran langsung menggunakan metode tugas dan resitasi Mdl pmblajaan langsung mnggunakan mtd tugas dan sitasi EERAA MODEL EMBELAJARA LAGSUG MEGGUAKA METODE TUGAS DA RESITASI TERHADA HASIL BELAJAR SISWA KELAS X TITL ADA STADAR KOMETESI MEMASAG ISTALASI EERAGA

Lebih terperinci

Dari DFT menjadi FFT

Dari DFT menjadi FFT Dai DFT mnjadi FFT D Eng Risanui Hidayat Juusan Tni Elt FT UGM, Ygyaata I PEDAHULUA Biut aan dijlasan Dmpsisi DFT shingga mnjadi FFT dngan algithma Cly and Tuy II PERSAMAA DFT DFT mmpunyai psamaan () Dngan

Lebih terperinci

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS

LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS Analss Ssaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS KOMPETENSI Stlah mmplajar topk n, mahasswa dharapkan dapat : mnjlaskan dfns ssaan dan nformasnformas yang dapat dprolh dar ssaan mnghtung nla

Lebih terperinci

Penentuan η: Kondisi Isotermal

Penentuan η: Kondisi Isotermal Pnntuan η: Kondisi Isotmal Bbapa asumsi yang diambil: Poi katalis bbntuk silind luus dngan jai-jai R dan panjang (liat gamba skma di bawa) x Δx Elmn volum ΔV 0 R x 0 x x+δx x idak ada pubaan mol gas slama

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

PENERAPAN PERSAMAAN SCHRODINGER PADA PERMASALAHAN PARTIKEL BEBAS DALAM RUANG TIGA DIMENSI

PENERAPAN PERSAMAAN SCHRODINGER PADA PERMASALAHAN PARTIKEL BEBAS DALAM RUANG TIGA DIMENSI 76 PNAPAN PSAMAAN SHODING PADA PMASALAHAN PATIKL BBAS DALAM UANG TIGA DIMNSI A Patl Bbas Dala Koonat atsus :,,,, 6,, 6 Substtusan saaan 6 ala saaan 6, olh: + + 63 ngan: h K 64 Slanjutna ua uas s63 asng-asng

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE

PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE Bn Haryat dan Sutkno Jurusan Statstka, Fakultas Matmatka

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

Maximum Output Power Tracking dengan Metode Direct Field Oriented Control Pada Pembangkit Listrik Tenaga Angin Stand Alone

Maximum Output Power Tracking dengan Metode Direct Field Oriented Control Pada Pembangkit Listrik Tenaga Angin Stand Alone osdng Sna Nasonal XIV - FTI-ITS FTI-ITS 9 Suabaya, - 3 Jul 9 ISBN : 979-545-43-3 Maxu Output ow Tackng dngan Mtod Dct Fld Ontd Contol ada bangkt Lstk Tnaga Angn Stand Alon Muld Yuhnd,, Mochaad Asha, dan

Lebih terperinci

DERET BALMER DARI ATOM HIDROGEN

DERET BALMER DARI ATOM HIDROGEN DERET BALMER DARI ATOM HIDROGEN I. Tujuan: Menentukan haga konstanta ydbeg dan spectum atom hydogen II. Teo Dasa Pengamatan menunjukan bahwa gas yang besuhu tngg memancakan cahaya dengan spectum gas yang

Lebih terperinci

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. berbagai macam seperti gambar dibawah (Troitsky M.S, 1990).

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. berbagai macam seperti gambar dibawah (Troitsky M.S, 1990). BAB II TINJAUAN USTAKA 2.1 Struktur Rangka Baja Extrnal rstrssing Scara toritis pningkatan kkuatan pada rangka baja untuk jmbatan dapat dilakukan dngan pmasangan prkuatan pratkan kstrnal pada rangka trsbut.

Lebih terperinci

Yana Taryana a, *, Achmad Munir b, Yaya Sulaeman a, dan Dedi a

Yana Taryana a, *, Achmad Munir b, Yaya Sulaeman a, dan Dedi a Pancangan Low Nois Amplifi dngan Tknik Non Simultanous Conjugat atch untuk Aplikasi Rada S-Band Dsign of Low Nois Amplifi Usg Non Simultanous Conjugat atch Tchniqu fo S-Band Rada Application Yana Tayana

Lebih terperinci

KEPUTUSAN-KEPUTUSAN LINTAS WAKTU

KEPUTUSAN-KEPUTUSAN LINTAS WAKTU KEPUTUSA-KEPUTUSA LITAS WAKTU Dr. Mohammad Abdul Mukhy Page Modal adalah uang dan sumber daya yang dnvestaskan Bunga (nterest) adalah pengembalan atas modal atau sejumlah uang yang dterma nvestor untuk

Lebih terperinci

Gelombang Datar Lintas Medium

Gelombang Datar Lintas Medium Rvs Fbruar 00 33 Modul 4 lktromagntka Tlkomunkas Glombang Datar Lntas Mdum Olh : Nachwan Muft Adransyah, ST, MT Organsas Modul 3 Glombang Datar Lntas Mdum A. Pndahuluan B. Glombang Jatuh Normal C. Konsp

Lebih terperinci

FIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL

FIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan

Lebih terperinci

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

Perancangan Bandpass Filter Pita Sempit pada Frekuensi L-Band untuk Aplikasi Synthetic Aperture Radar (SAR)

Perancangan Bandpass Filter Pita Sempit pada Frekuensi L-Band untuk Aplikasi Synthetic Aperture Radar (SAR) JURNAL INFOTEL Infomatika - Tlkomunikasi - Elktonika Wbsit Junal : http://jounal.st3tlkom.ac.id/indx.php/infotl ISSN : 2085-3688; -ISSN : 2460-0997 Pancangan Bandpass Filt Pita Smpit pada Fkunsi L-Band

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS

BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS 4.1 Survey Parameter Survey parameter n dlakukan dengan mengubah satu jens parameter dengan membuat parameter lannya tetap. Pengamatan terhadap berbaga nla untuk satu parameter

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengetan Koelas Koelas adalah stlah statstk yang menyatakan deajat hubungan lnea antaa dua vaabel atau lebh, yang dtemukan oleh Kal Peason pada awal 1900. Oleh sebab tu tekenal dengan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah

KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk

Lebih terperinci

BAB V INTEGRAL KOMPLEKS

BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 6 BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 5.. INTEGRAL LINTASAN Msal suatu lntasan yang dnyatakan dengan : (t) = x(t) + y(t) dengan t rl dan a t b. Lntasan dsebut lntasan tutup bla (a) = (b). Lntasan tutup dsebut lntasan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci