Optimisasi Operasi Sistem Tenaga Listrik dengan Konstrain Kapabilitas Operasi Generator dan Kestabilan Steady State Global

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Optimisasi Operasi Sistem Tenaga Listrik dengan Konstrain Kapabilitas Operasi Generator dan Kestabilan Steady State Global"

Transkripsi

1 Optmsas Operas Sstem Tenaga Lstr dengan Konstran Kapabltas Operas Generator dan Kestablan Steady State Global Johny Custer,, Indar Chaerah Gunadn, Ontoseno Penangsang 3, Ad Soeprjanto 4,,3,4 Jurusan Ten Eletro Faultas Tenolog Industr Insttut Tenolog Sepuluh Nopember Surabaya 60 Polten Bengals, Jln bathn Alam desa Sunga Alam Bengals87 Ten Eletro, Unverstas Hasanuddn Maassar, 9045 Emal : dan Abstra Operas sstem tenaga lstr harus delola secara efsen, efetf, dan aman. Pembangtan dan penyaluran energ harus dlauan seeonoms mungn dengan tetap mempertahanan eamanan. Untu mencapa tujuan tersebut terdapat endala yang harus dhadap yatu apabltas emampuan operas generator dan establan steady state sstem secara eseluruhan. Kendala n dsebaban dalam sstem elstran aan selalu terjad perubahan daya pada beban yang mengabatan terjad perubahan daya pada generator. Maalah n mengusulan optmsas operas suatu sstem tenaga lstr menggunaan Modfed Improved Partcle Swarm Optmzaton (MIPSO) dengan mempertmbangan batasan emampuan operas generator dan batasan establan steady state yang menerapan metoda REI (Radal Equvalent Independent) Dmo. Dharapan dengan tambahan batasan yang dusulan, generator dapat beroperas pada batas tt operas generator sehngga onds operas palng eonoms dan aman dapat dcapa. Smulas dlauan pada sstem 500 V Jawa Bal yang terdr dar 8 generator dan 3 bus. Kata unc : MIPSO,Kestablan steady state, urva apabltas generator, optmal power flow. REI Dmo method.. Pendahuluan Operas sstem tenaga lstr berhubungan dengan baya operas yang besar dan ualtas yang dberan oleh produsen epada onsumen. Pengoperasan pembangt merupaan baya terbesar dalam sstem tenaga lstr sehngga sangat dperluan cara pengoperasan pembangtan yang efsen. Salah satu solus bag produsen lstr untu menean baya operas adalah dengan menentuan alran daya yang optmal (optmal power flow). Analss alran daya optmal untu memnmalan baya pembangtan basanya denal dengan economc dspatch. Sebelumnya para penelt telah melauan peneltan peneltan untu mendapatan nla eonoms dalam operas sstem tenaga lstr ba secara onvensonal maupun menggunaan artfcal ntellgence (AI). Agar batas pengoperasan generator benar-benar realsts, maa batas yang dpaa sebanya batas urva apabltas generator. Supaya urva apabltas generator dapat dgunaan sebaga onstrant dalam Optmal Power Flow (OPF) maa dgunaan model neural networ sebaga penggant urva apabltas generator. Model n telah dembangan oleh Mat Sya n d. Sebuah ten serba cepat dengan latar belaang valdas nla batas eamanan yang dgunaan dalam atannya dengan aplas real-tme nla stabltas steady state dembangan oleh Paul Dmo dan telah dbutan pemanfaatanya. Metode Radal Equvalent Independent (REI) Dmo dapat dgunaan untu rtera stabltas daya reatf, juga denal sebaga dq/dv atau d Q/dV untu mengevaluas stabltas las. Pada maalah n dusulan optmsas operas suatu sstem tenaga lstr menggunaan metode Modfed Improved Partcle Swarm Optmzaton (MIPSO) mempertmbangan batasan emampuan operas generator menggunaan Neural Networ dan batasan establan steady state yang menerapan metoda REI Dmo. Dharapan dengan tambahan batasan yang dusulan berdasaran referens datas, generator dapat beroperas pada batas tt operas generator sehngga onds operas palng eonoms dan aman dapat dcapa.. Metodolog Peneltan Flowchart dar tahapan peneltan yang dlauan dalam peneltan dtunjuan pada gambar berut.

2 Gambar. Flowchart tahapan peneltan.. Perhtungan Baya Pembangtan Secara umum fungs baya dar pembangt dapat dformulasan secara matemats sebaga suatu fungs obyetf sepert yang dberan dalam persamaan berut. () F () n = F( P) T = ( ) = + + F P a bp cp F T = total baya pembangtan (Rp). F (P) = fungs baya nput-output dar pembangt (Rp/jam). a, b, c = oefsen baya dar pembangt. P = output pembangt (MW) n = jumlah unt pembangt. = ndes dar dspatchable unt Batasan batasan yang dpenuh dalam perhtungan adalah :. Batasan esembangan daya N = P = P + P D Mula Data Saluran Data Pembebanan Data Pembangtan Menentuan Parameter MIPSO Menentuan Optmsas Baya Pembangtan OPF MIPSO dengan Kontran Kurva Kapabltas Generator Melhat Batasan Keamanan Generator Nla optmsas setap pembangt dgunaan untu menentuan establan steady state menggunaan REI Dmo (3). Batasan masmum dan mnmum daya atf P mn P P max (4) 3. Batasan urva apabltas generator Ya Melhat Batasan Kestablan Steady State Ya Selesa L Tda Tda P D = total beban (MW), P L = total losses (MW) P = total daya yang dbangtan (MW) P mn dan P max adalah output mnmum dan masmum pembangt... Partcle Swarm Optmzaton Partcle Swarm Optmzaton (PSO) adalah salah satu dar ten omputas evolusoner, yang mana populas pada PSO ddasaran pada penelusuran algortma dan dawal dengan suatu populas yang random yang dsebut dengan partcle. Kesederhanaan algortma dan performansnya yang ba, menjadan PSO telah menar banya perhatan d alangan para penelt dan telah daplasan dalam berbaga persoalan optmsas sstem tenaga.... Dasar PSO Partcle Swarm Optmzaton (PSO) sebaga metode optmsas mempunya beberapa langah untu menjalanan algortmanya. Menurut referens yang dtuls Macel Tueguh, algortma PSO dapat ta bag menjad beberapa pon sebaga berut :. Insalsas populas dar partcle-partcle dengan poss dan velocty secara random dalam suatu ruang dmens penelusuran.. Evaluas fungs ftness optmsas yang dngnan d dalam varabel pada setap partcle. 3. Membandngan evaluas ftness partcle dengan Pbestnya. Ja nla yang ada lebh ba dbandngan dengan nla Pbestnya, maa Pbest dset sama dengan nla tersebut dan P sama dengan loas partcle yang ada X dalam ruang dmensonal d. 4. Identfas partcle dalam lngungan dengan hasl terba sejauh n. 5. Update velocty dan poss partcle. 6. Kembal e step sampa rtera terpenuh, basanya berhent pada nla ftness yang cuup ba atau sampa pada jumlah masmum teras... IPSO Parameter nerta weght dmasuan edalam algortma PSO stándar. Persamaan dnams dar PSO dengan nerta weght (w) dmodfas atau dsebut dengan Improved Partcle Swarm Optmzaton (IPSO) menjad : V + = ωv + crand x( Pbest X ) + crand x ( Gbest X ) (5) V = velocty ndvdu pada teras w = parameter weght c,c = oefsen aseleras rand,rand = jumlah random antara 0 dan

3 X Pbest Gbest = poss ndvdu pada teras = Pbest ndvdu sampa teras = Gbest elompo sampa teras Pada proses update velocty n, nla-nla parameter sepert w, c dan c harus dtentuan terlebh dahulu. Secara umum parameter weght w dperoleh dengan menggunaan persamaan (6) berut n [-6]: wmax wmn w = wmax xiter Iter..3 MIPSO Persamaan (5) dan (7) adalah persamaan dasar algortma PSO yang dmodfas dengan menggunaan Inerta Wegth Aproach (IWA). Inerta wegth dperenalan untu menyembangan emampuan antara penelusuran global dan loal. Clerc memperanalan parameter lan yang dsebut dengan Constrcton Factor Approach (CFA) yang dgunaan untu memodfas algortma IPSO yang ada dan denal dengan sebutan Modfed Improved Partcle Swarm Optmzaton (MIPSO). Persamaan modfas velocty pada setap partcle dengan menggunaan constrcton factor menurut Sh Yao Lm d dapat dnyataan dengan persamaan (8) berut, V C ( V crand x( Pbest X ) crand x( Gbest X )) + = + + (8) dengan coefsent constrcton : C =,dengan ϕ = c + c, dan ϕ > 4 ϕ ϕ 4ϕ Pada umumnya penelt menerapan (9) constrcton factor pada algortma PSO dengan mengeset nla c dan c =.05 sehngga dperoleh nla C = Implementas MIPSO Bagan n aan menguraan mplementas metoda algortma Modfed Improved Partcle Swarm Optmzaton (MIPSO) yang dtuls Sh Yao Lm d dalam perhtungan baya pembangtan yang eonoms.. Intalsas poss dan ndvdu pada ndvdu. Strutur dar suatu ndvdu pada persoalan econom dspatch terdr atas seperangat elemen-elemen yatu output pembangtan. Oleh arena tu poss ndvdu pada teras 0 dapat drepresentasan sebaga vector X 0 = ( P,..., Pn ), dmana n adalah jumlah pembangt dalam perhtungan economc dspatch.. Update velocty. Untu memodfas poss dar setap ndvdu sehngga poss ndvdu mengalam perpndahan dar poss semula maa perlu dhtung velocty pada stage berut yang telah dmodfas dengan menggunaan Inerta wegth sepert yang dberan persamaan (9). 3. Update poss ndvdu. max Poss setap ndvdu dapat dmodfas dengan (6) (3.6) menggunaan persamaan (7), sehngga dperoleh Perpndahan partel e poss berutnya atau poss ndvdu yang baru. Oleh arena poss poss baru berdasaran : ndvdu yang dperoleh dengan hasl modfas tersebut tda dapat memberan jamnan untu + + X = X + V memenuh nequalty constrant abat (7) over/under velocty, maa poss ndvdu yang telah dmodfas tersebut aan dset embal dengan menggunaan persamaan (). Pada saat yang sama equalty constrant persamaan (3) juga harus dpenuh. () P f P P P j j,mn j j,max j = j,mn j < j,mn Pj,max f Pj > Pj,max P P f P P 4. Update P best dan G best. P best dar setap ndvdu pada teras + d modfas dengan menggunaan persamaan () : () Pbest = X f TC < TC Pbest Pbest f TC TC = 5. Proses selesa. Proses teras pada algortma MIPSO berhent ja dperoleh nla yang palng optmum pada penelusuran partel atau ja mencapa teras..4. Kestablan Steady State Stabltas Steady State Dengan Pendeatan DIMO Salah satu metode untu menyelesaan permasalahan stabltas sstem tenaga lstr adalah menggunaan pendeatan Radal Equvalent Independent (REI) Dmo yang dembangan Paul dmo. REI dapat meredus bus yang meml beban menjad sebuah bus beban evalen. Sstem 500 V Jawa Bal terdr atas 3 bus dengan 8 saluran dan 8 pembangt. Dengan menggunaan metode DIMO maa sstem Jawa Bal 500 V dapat dredus menjad 9 bus yang terdr dar 8 pembangt dan sebuah bus beban. Untu melhat stabltas steady state dgunaan formula d Q / dv dan urva P-V yang terdapat dalam REI-DIMO.

4 Tahapan redus jarng sstem Jawa bal 500 V adalah sebaga berut:. Menjalanan load flow. Menentuan bus beban 3. Menentuan bus netral ftf 4. Menghubungan bus beban e bus netral ftf dengan admntans Y bus onstan. Persamaan Y bus onstan adalah P + jq Ybus = V (3) 5. Menentuan arus I dar bus beban e bus netral ftf dengan persamaan S* n I = E jf (4) 6. Menentuan bus load center 7. Huum Krchhoff dgunaan untu menentuan arus yang mengalr e bus load center 8. Htung daya yang menuju bus netral ftf 9. Menentuan nla mpedans Z dar bus netral ftf e bus load center mengunaan persamaan, P + jq R + jx = I I * (5) Z = mpedans load center, R = resstans load center, X = reatans load center dan I = arus load center 0. Ubah mpedans Z e dalam bentu admntans Y. Tentuan tegangan d load center dengan S persamaan V = I * (6). Jalanan load flow untu menghaslan admntans Y bus baru. 3. Redusan matr Y dengan Gaussan. 4. Analss batas stabltas steady state abat pertambahan beban dengan menggunaan persamaan (7). d Q Ym Em = Ym + Yload V dv m cosδ m m (7) Bal yatu data pembebanan pada tanggal 7 maret 009 jam Smulas Optmsas dengan OPF MIPSO Tabel menunjuan real system Jawa Bal berdasaran data yang dperoleh (sebelum dlauan perhtungan optmsas). Tabel 3 dan gambar 5 adalah hasl perhtungan setelah dlauan optmsas dengan constrant. Tabel. Hasl smulas Sstem Jawa Bal jam 9.30 tanggal 7 Maret 009 (sebelum optmas) Pembangt P Q Baya (MW) (MVar) (Rp/Jam) Suralaya 3.338,909.53, ,930 Muara Tawar.470, , ,070 Crata 400,000 6, ,000 Sagulng 535,000-35, ,000 Tanjung Jat 830,000 49, ,980 Gres 80, , ,660 Paton.80,000 93, ,780 Grat 98, , ,80 Total 0.40, , ,40 Untu nla ndes stabltas dar data real system dperoleh nla ndes stabltas sebesar -35, Smulas dan Hasl 3.. Data Plant Sstem yang dgunaan untu smulas dalam pengujan n adalah sstem elstran Jawa Bal 500 V. Sstem nterones tenaga lstr 500 V Jawa Bal terdr dar 3 bus, 8 saluran transms, dan 8 pembangt tenaga lstr. Data pembebanan sstem 500 V dperoleh dar data lapangan melalu PT PLN (Persero) P3B Jawa Gambar. Kurva Kapabltas Generator hasl optmsas dengan constrant

5 Tabel. Hasl smulas Sstem Jawa Bal setelah doptmsas dengan onstrant berdasaran OPF MIPSO P Q Baya Pembangt (MW) (MVar) (Rp/Jam) Suralaya 3.95, , ,43 Muara Tawar.094,06.93, ,575 Crata 400,000-43, ,000 Sagulng 535, , ,000 Tanjung Jat.70,866 68, ,6 Gres 809, , ,409 Paton.97,59.38, ,950 Grat 63,8 38, ,850 Total 0.44, , Nla ndes stabltas setelah dlauan optmsas adalah -6, Pembahasan Hasl Smulas pertama dlauan dengan menggunaan data rl pembangtan sstem Jawa Bal dan data beban yang dgunaan adalah data pembebanan pada saat terjad beban punca pada har selasa tanggal 7 maret 009 pada jam 9.30 WIB. Dar hasl analsa alran daya metode newton raphson dperoleh nla P (daya atf, daya reatf dan baya pembangtan masng masng pembangt. Dar smulas juga dperoleh nla losses pada saluran sebesar 9,937 MW, sehngga beban dasar yang semula 0.8 bertambah menjad 0.40,909 MW. Nla ndes stabltas dperoleh dengan menggunaan metode REI Dmo pada persamaan (7), adapun nla ndes yang dperoleh sebesar -35,4650. Sstem dnyataan aman apabla nla ndes yang dperoleh 0. Pada smulas edua dcoba untu mengoptmsas baya pembangtan dar data rl yang ada. Metode yang dtawaran adalah Modfed Improved partcle Swarm Optmzaton (MIPSO). Optmsas yang dlauan dbatas dengan batasan urva apabltas generator dan establan steady state. Dengan algortma MIPSO aan dperoleh berupa output (daya atf) masng masng pembangt dan total baya pembangtan yang palng mnmal. Karena Sstem Jawa Bal 500 V yang terdr dar pembangtan jens hdro (Crata dan Sagulng) dan Pembangtan jens Terms (Suralaya, Muara Tawar, Tanjung Jat, Gres, Paton, dan Grat) maa untu perhtungan optmsasnya juga dlauan pemsahan. Untu memenuh ebutuhan beban, pembangtan hdro doperasan semasmal mungn dan selanjutnya baru doptmsas pembangtan terms. Sesua dengan lasfas bus pada analsa alran daya, Data yang detahu untu bus pet (slac bus) adalah tegangan dan sudut. Untu bus generator adalah nla P dan V (tegangan) dan untu bus beban adalah nla P (daya atf) dan Q (daya reatf). Nla P masng masng pembangtan telah dperoleh dar hasl MIPSO, sehngga perhtungan analsa alran daya bsa dlauan. Hasl yang dperoleh dar analsa alran daya dengan batasan urva apabltas generator adalah total baya pembangtan, pengoperasan pada bus pet dan erugan pada jarngan. Total baya pembangtan yang dperoleh sebesar ,80 Rp/Jam dan losses sebesar 59,00 MW. Selanjutnya dhtung nla ndes stabltas steady state menggunaan metode REI Dmo. Adapun hasl yang dperoleh adalah - 6,4305 (mash dalam batasan establan steady state). Apabla dbandngan baya pembangtan sebelum dan sesudah optmsas dperoleh selsh sebesar Rp Hal n menunjuan metoda optmsas yang dusulan mampu mencar ombnas pembangtan yang lebh murah dan beroperas pada batasan urva apabltas dan establan steady state. Dengan ata lan pengoperasan pembangtan lebh murah dan mash batasan eamanan operas. 5. Kesmpulan dan Saran 5.. Kesmpulan. Dar optmsas operas pembangt yang dlauan menggunaan MIPSO, hasl smulas menunjuan penurunan baya operas yang cuup besar. Dar baya operas real sebesar Rp ,40 berurang menjad Rp ,80 atau ada penghematan sebesar Rp (setar 7,05 %). Optmsas yang dlauan mash berada pada batasan batasan yang dtetapan, ba batas urva apabltas generator berdasaran model NN maupun batas establan steady state menerapan metode REI Dmo. 5.. Saran. Modfed Improved Partcle Swarm Optmzaton (MIPSO) yang dgunaan mash memerluan peneltan dan pengembangan lebh lanjut untu lebh memperba performansnya. Metode n dapat dombnasan dengan metode lan untu mendapatan nla total baya pembangtan, rug transms dan penerapannya pada real sstem secara on-lne untu menangan persoalan economc dspatch.. Peneltan n hanya melhat stabltas secara eseluruhan sstem, sehngga sult menganalss stabltas pada masng-masng bus.

6 6. Penghargaan Penghargaan sebesar besarnya penuls sampaan epada Bapa Prof. Dr. Ir. Ontoseno Penangsang dan Bapa Prof. Dr. Ir. Ad Soeprjanto, MT selau pembmbng penuls yang telah banya membna dan membmbng penuls. Selanjutnya epada Bapa Indar Chaerah Gunadn ST, MT yang selalu memberan masuan masuan dan de cemerlang sehngga penulsan artel n dapat dselesaan. Terma ash juga ducapan epada eluarga besar S angatan 009 ten sstem tenaga ten eletro ITS dan eluarga besar Polten Bengals. Control Centers, A John Wllet & Sons, Inc. Pubaton. Sh Yao Lm, Mohammad Montahab, and Hassan Nour, (009). Economc Dspatch of Power System Usng Partcle Swarm Optmzaton wth Constrcton Factor, Internatonal Journal of Innovatons n Energy System and Power, Vol 4 No, October, p DAFTAR PUSTAKA C. H. Chen, and S. N. Yeh, (006). Partcle Swarm Optmzaton for Economc Power Dspatch wth Valve-Pont Effect, IEEE PES Transmsson and Dstrbuton Conference and Exposton Latn Amerca, Venezuela. Had Saadat, (999). Power System Analyss, McGraw-Hll Internatonal Edton. Jong-Bae Par, Yun-Won Jeong, (006). Hyun- Houng Km and Joong-Rn Shn,, An Improved Partcle Swarm Optmzaton for Economc Dspatch wth Valve-Pont Effec, Internatonal Journal of Innovatons n Energy Systems and Power, Vol., no.. November. Kwang Y. Lee, and Jong-Bae Par, (006). Appaton of Partcle Swarm Optmzaton to Economc Dspatch Problem: Advantages and Dsadvantages, IEEE Transactons on Power Sstems. Macel Tueguh, Soeprjanto, Maurdh Hery Purnomo, (009). Modfed Improved Partcle Swarm Optmzaton For Optmal Generator Schedulng, Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas (SNATI), Yogarta. Mat Sya n, Ad Soeprjanto, and Taash Hyama, (009). Generator Capablty Curve Constrants for PSO Based Optmal Power Flow. Word Academy of Scence, Engneerng and Technology, Vol.53. Mat Sya n and Ad Soeprjanto, (00). Neural Networ Optmal Power Flow (NN-OPF) based on IPSO wth Developed Load Cluster Method, Word Academy of Scence, Engneerng and Technology, Vol.7. Prabha Umapathy, C. Venataseshaah, and M. Senthl Arumugam, (00). Partcle Swarm Optmzaton Wth Varous Inerta Weght Varants for Optmal Power Flow Soluton, Dscrete Dynamcs In Nature and Socety. Savu C. Savulescu, (009). Real-Tme Stablty Assessment n Modern Power System

Analisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO

Analisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO 91 Analss Perbandngan Economc Dspatch Pembangt Menggunaan Metode Lagrange dan CFPSO Kharudn Syah, Harry Soeotjo Dachlan, Rn Nur Hasanah, dan Mahfudz Shdq Abstra -Pada pengoperasan pembangt tenaga lstr,

Lebih terperinci

KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN EKONOMIS PADA SISTEM TENAGA IEEE 26 BUS

KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN EKONOMIS PADA SISTEM TENAGA IEEE 26 BUS ISSN 1412 3762 http://jurnal.up.edu/electrans ELECTRANS, VOL.12, NO.2, SEPTEMBER 2013, 151-160 KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN

Lebih terperinci

MODIFIED IMPROVED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION FOR OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING

MODIFIED IMPROVED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION FOR OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING Semnar Nasonal Aplkas Teknolog Informas 009 (SNATI 009) ISSN: 1907-50 Yogyakarta, 0 Jun 009 MODIFIED IMPROVED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION FOR OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING Mackel Tuegeh 1, Soeprjanto, Maurdh

Lebih terperinci

OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Semnar Nasonal Informatka 009 (semnasif 009) ISSN: 1979-38 UPN Veteran Yogyakarta, 3 Me 009 OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Mackel Tuegeh 1, Ad Soeprjanto, Maurdh Hery

Lebih terperinci

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola

Lebih terperinci

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Berala Fsa ISSN : 1410-966 Vol.8, No.1, Januar 005, hal 7-10 KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Agus Setyawan Laboratorum Geofsa, Jurusan

Lebih terperinci

Studi Optimal Power Flow pada Sistem Kelistrikan 500 kv Jawa-Bali dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)

Studi Optimal Power Flow pada Sistem Kelistrikan 500 kv Jawa-Bali dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) JNTETI, ol. 2, No. 3, Agustus 2013 59 Stud Optmal ower Flow pada Sstem Kelstran 500 Jawa-Bal dengan Menggunaan artcle Swarm Optmzaton (SO) Taqyuddn 1, Sasongo ramono Had 2 Abstract Ths paper presents a

Lebih terperinci

OPTIMASI PENJADWALAN MATA KULIAH DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA PENS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)

OPTIMASI PENJADWALAN MATA KULIAH DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA PENS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) OPTIMASI PENJADWALAN MATA KULIAH DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA PENS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) Dan Aran, Arna Fahrza,S.Kom,M.Kom, Ira Prasetyanngrum,S.S,M.T 3 Mahasswa

Lebih terperinci

STUDI ALIRAN DAYA TIGA FASA UNTUK SISTEM DISTRIBUSI DENGAN METODE PENDEKATAN LANGSUNG

STUDI ALIRAN DAYA TIGA FASA UNTUK SISTEM DISTRIBUSI DENGAN METODE PENDEKATAN LANGSUNG No. 29 ol.2 Thn. X Aprl 2008 SSN: 085-871 STUD ALRAN DAYA TGA FASA UNTUK SSTEM DSTRBUS DENGAN METODE PENDEKATAN LANGSUNG Adrant, Slva ran Jurusan Ten Eletro Faultas Ten Unverstas Andalas, Padang Abstra

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan

Lebih terperinci

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal. Makalah Semnar Tugas Akhr MENGOPTIMALKAN PEMBAGIAN BEBAN PADA UNIT PEMBANGKIT PLTGU TAMBAK LOROK DENGAN METODE LAGRANGE MULTIPLIER Oleh : Marno Sswanto, LF 303 514 Abstrak Pertumbuhan ndustr pada suatu

Lebih terperinci

Analisa dan Penerapan Metode Particle Swarm Optimization Pada Optimasi Penjadwalan Kuliah

Analisa dan Penerapan Metode Particle Swarm Optimization Pada Optimasi Penjadwalan Kuliah Jurnal Teknk Informatka, Vol 1 September 2012 Analsa dan Penerapan Metode Partcle Swarm Optmzaton Pada Optmas Penjadwalan Kulah Rasha Ashla Rachman 1), Dadang Syarf 2), Rka Perdana Sar 3) 1) Program Stud

Lebih terperinci

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan

Lebih terperinci

BAB II KONDUKSI ALIRAN STEDI SATU DIMENSI

BAB II KONDUKSI ALIRAN STEDI SATU DIMENSI BB II KONDUKSI LIRN SEDI SU DIMENSI Dndng Datar Persamaan alr : (5- Harga ndutvtas termal dasumsan nstan, tebal dndng, dan dan adalah temperatur permuaan dndng. Ja ndutvtas termal bervaras arena temperatur

Lebih terperinci

KLASTERISASI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA PENGEMBANGAN SISTEM PENGENALAN INDIVIDU BERBASIS SUARA UCAPAN

KLASTERISASI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA PENGEMBANGAN SISTEM PENGENALAN INDIVIDU BERBASIS SUARA UCAPAN KLASTERISASI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA PENGEMBANGAN SISTEM PENGENALAN INDIVIDU BERBASIS SUARA UCAPAN Abstra Nama: Moh. Bagus Had S (Nrp 1205 100 037) Dosen Pembmbng:

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PENGGUNAAN METODE OPTIMASI EXTENDED QUADRATIC INTERIOR POINT DENGAN NEURAL NETWORK UNTUK ECONOMIC DISPATCH PEMBANGKIT THERMAL DI BALI

PERBANDINGAN PENGGUNAAN METODE OPTIMASI EXTENDED QUADRATIC INTERIOR POINT DENGAN NEURAL NETWORK UNTUK ECONOMIC DISPATCH PEMBANGKIT THERMAL DI BALI erbandngan enggunaan Metode Optmas Rum Sar Hartat, Suerayasa ERBANDINGAN ENGGUNAAN METODE OTIMASI EXTENDED QUADRATIC INTERIOR OINT DENGAN NEURAL NETWORK UNTUK ECONOMIC DISATCH EMBANGKIT THERMAL DI BALI

Lebih terperinci

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0 Implementas Jarngan Saraf Truan Bacpropagaton Pada Aplas Pengenalan Waah Dengan Jara Yang Berbeda Menggunaan MATLAB 7.0 Syafe Nur Luthfe Jurusan Ten Informata, Unverstas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100,

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN

IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN E-Jurnal Matemata Vol. 5 (4), November 2016, pp. 126-132 ISSN: 2303-1751 IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN I Made Dw Udayana Putra 1, G. K. Gandhad

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL PERSEDIAAN BARANG EOQ DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT

ANALISIS MODEL PERSEDIAAN BARANG EOQ DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT LAORAN HASIL ENELITIAN ANALISIS MOEL ERSEIAAN BARANG EO ENGAN MEMERTIMBANGKAN FAKTOR KAALUARSA AN FAKTOR ALL UNIT ISOUNT Tauf Lmansyah LEMBAGA ENELITIAN AN ENGABIAN KEAA MASYARAKAT UNIVERSITAS KATOLIK

Lebih terperinci

PEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION

PEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION PEMODELAN INGKA KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPAEN LAMONGAN DENGAN PENDEKAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION Marsa Rfada 1, Purhad 1) Mahasswa Magster Jurusan Statsta, Insttut

Lebih terperinci

IMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING

IMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING IMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING M. Helmy Noor 1, Moh. Harad 2 Program Pasasarjana, Jurusan Teknk Elektro, Program Stud Jarngan Cerdas

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini

III. METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penggunaan metode eksperimen ini III. METODE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode dalam peneltan n adalah metode ekspermen. Penggunaan metode ekspermen n bertujuan untuk mengetahu apakah suatu metode, prosedur, sstem, proses, alat, bahan

Lebih terperinci

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak). BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).

Lebih terperinci

V E K T O R Kompetensi Dasar :

V E K T O R Kompetensi Dasar : MODUL PEMELJRN I V E K T O R Kompetens Dasar : 1. Mahasswa mampu memaham perbedaan besaran vetor dan salar serta memberan contohcontohna dalam ehdupan sehar-har, 2. Mahasswa mampu melauan operas penumlahan

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 IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

Estimasi Lokasi Gangguan Hubung Singkat pada Saluran Transmisi Tenaga Listrik

Estimasi Lokasi Gangguan Hubung Singkat pada Saluran Transmisi Tenaga Listrik 106 JURNAL ILMIAH SEMESTA TEKNIKA Vol. 17, No., 106-115, Nov 014 Estmas Loas Gangguan Hubung Sngat pada Saluran Transms Tenaga Lstr (Short Crcut Fault Locaton Estmaton on Power Transmsson Lnes RAMADONI

Lebih terperinci

ALGORITMA GENETIKA SEBAGAI SOLUSI OPTIMAL POWER FLOW PADA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA BALI

ALGORITMA GENETIKA SEBAGAI SOLUSI OPTIMAL POWER FLOW PADA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA BALI ALGORITMA GENETIKA SEBAGAI SOLUSI OPTIMAL POWER FLOW PADA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA BALI Yassr *), Sarya *), and T. Haryono *) Jurusan Teknk Elektro dan Teknolog Informas, Fakultas Teknk, Unverstas

Lebih terperinci

EVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6. Oleh : Anik Djuraidah

EVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6. Oleh : Anik Djuraidah EVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6 S-21 Oleh : An Djuradah Departemen Statsta FMIPA- IPB e-mal : andjuradah@gmal.com ABSTRAK Pembangunan daerah tertnggal merupaan upaya

Lebih terperinci

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu

Bab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu Bab 2 Tnjauan Pustaka 2.1 Peneltan Terdahulu Pemlhan stud pustaka tentang sstem nformas penlaan knerja karyawan n juga ddasar pada peneltan sebelumnya yang berjudul Penerapan Metode TOPSIS untuk Pemberan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tnjauan Pustaka Dar peneltan yang dlakukan Her Sulstyo (2010) telah dbuat suatu sstem perangkat lunak untuk mendukung dalam pengamblan keputusan menggunakan

Lebih terperinci

ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS

ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS Ihwannul Khols, ST. MT. Unverstas 7 Agustus 945 Jaarta hols27@gmal.com Abstra Pengenalan pola data

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

Analisis Pembebanan Ekonomis pada Jaringan 500 kv Jawa Bali Menggunakan Software PowerWorld

Analisis Pembebanan Ekonomis pada Jaringan 500 kv Jawa Bali Menggunakan Software PowerWorld JURAL TEKIK ITS Vol. 1, o. 1 (Sept. 2012) ISS: 2301-9271 B-53 Analss embebanan Ekonoms pada Jarngan 500 kv Jawa Bal Menggunakan Software owerworld Badru T. Arozaq, Rony S. Wbowo, danontoseno enangsang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan

BAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan yang bertujuan untuk menghaslkan Lembar Kegatan Sswa (LKS) pada mater Geometr dengan pendekatan pembelajaran berbass

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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

Corresponding Author:

Corresponding Author: Perbandngan Fungs Ketahanan Hdup Dengan Metode Non Parametrk Menggunakan Uj Gehan Dan Uj Cox-Mantel (Lvng wth Securty Functon Comparson Method Usng Non Paremetrk Gehan test and Cox-Mantel Tes Ans Sept

Lebih terperinci

BAB IV TRIP GENERATION

BAB IV TRIP GENERATION BAB IV TRIP GENERATION 4.1 PENDAHULUAN Trp Generaton td : 1. Trp Producton 2. Trp Attracton j Generator Attractor - Setap tempat mempunya fktor untuk membangktkan dan menark pergerakan - Bangktan, Tarkan

Lebih terperinci

APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS

APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS Vol No Jurnal Sans Teknolog Industr APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS Ftr Aryan Dew Yulant Jurusan Matematka Fakultas Sans Teknolog UIN SUSKA Rau Emal:

Lebih terperinci

APLIKASI 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. Sinar Terang Abadi ) APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka

Lebih terperinci

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ e-jurnal Ten Industr FT USU Vol 3, No., Otober 03 pp. 45-5 PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. YZ Delmar Bnhot Lumbantoruan, Poerwanto,

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Newton Raphson Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Newton Raphson Dengan Modifikasi Tabel PRAKTIKUM 6 Penyelesaan Persamaan Non Lner Metode Newton Raphson Dengan Modfkas Tabel Tujuan : Mempelajar metode Newton Raphson dengan modfkas tabel untuk penyelesaan persamaan non lner Dasar Teor : Permasalahan

Lebih terperinci

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,

Lebih terperinci

BAB V TEOREMA RANGKAIAN

BAB V TEOREMA RANGKAIAN 9 angkaan strk TEOEM NGKIN Pada bab n akan dbahas penyelesaan persoalan yang muncul pada angkaan strk dengan menggunakan suatu teorema tertentu. Dengan pengertan bahwa suatu persoalan angkaan strk bukan

Lebih terperinci

PROSES UP-SCALING CITRA DIGITAL PADA DOMAIN FREKUENSI DENGAN MENGGUNAKANMETODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM

PROSES UP-SCALING CITRA DIGITAL PADA DOMAIN FREKUENSI DENGAN MENGGUNAKANMETODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM Konferens Nasonal Sstem dan Informata 2009; Bal, November 14, 2009 PROSES UP-SCALING CITRA DIGITAL PADA DOMAIN FREKUENSI DENGAN MENGGUNAKANMETODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM Tjoorda Agung Bud W., 1, Mela

Lebih terperinci

Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4

Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4 Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba

Lebih terperinci

Pengaturan Aliran Daya Reaktif Dengan Transformator Regulasi Jenis Pengatur Tegangan Pada Jaringan Sistem Tenaga Listrik

Pengaturan Aliran Daya Reaktif Dengan Transformator Regulasi Jenis Pengatur Tegangan Pada Jaringan Sistem Tenaga Listrik Despa: Pengaturan Alran Daya Reaktf Dengan Transformator Regulas 55 Pengaturan Alran Daya Reaktf Dengan Transformator Regulas Jens Pengatur Tegangan Pada Jarngan Sstem Tenaga Lstrk Dekprde Despa Jurusan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen dengan bentuk kuas ekspermen. Pre test dlakukan d awal peneltan dan post tes dlakukan

Lebih terperinci

PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING

PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 57-64 ISSN: 0854-4743 PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sr Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas

Lebih terperinci

SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN WATERSHED DAN ITENSITAS FILTERING SEBAGAI PRE PROCESSING

SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN WATERSHED DAN ITENSITAS FILTERING SEBAGAI PRE PROCESSING SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN WATERSHED DAN ITENSITAS FILTERING SEBAGAI PRE PROCESSING Murnto 1), Agus Harjoo 2) 1) Mahasswa S3 Ilmu Komputer UGM, Dosen jurusan Ten Informata UADYogyaarta 2) Dosen Faultas

Lebih terperinci

LAPORAN PENELITIAN. Pola Kecenderungan Penempatan Kunci Jawaban Pada Soal Tipe-D Melengkapi Berganda. Oleh: Drs. Pramono Sidi

LAPORAN PENELITIAN. Pola Kecenderungan Penempatan Kunci Jawaban Pada Soal Tipe-D Melengkapi Berganda. Oleh: Drs. Pramono Sidi LAPORAN PENELITIAN Pola Kecenderungan Penempatan Kunc Jawaban Pada Soal Tpe-D Melengkap Berganda Oleh: Drs. Pramono Sd Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Me 1990 RINGKASAN Populas yang dambl

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dalam diri sendiri ataupun yang ditimbulkan dari luar. karyawan. Masalah stress kerja di dalam organisasi menjadi gejala yang

BAB I PENDAHULUAN. dalam diri sendiri ataupun yang ditimbulkan dari luar. karyawan. Masalah stress kerja di dalam organisasi menjadi gejala yang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Pekerjaan merupakan suatu aspek kehdupan yang sagat pentng. Bag masyarakat modern bekerja merupakan suatu tuntutan yang mendasar, bak dalam rangka memperoleh

Lebih terperinci

Diagram Kontrol Fuzzy Multinomial Untuk Data Linguistik

Diagram Kontrol Fuzzy Multinomial Untuk Data Linguistik Prosdng Statsta ISSN: 2460-6456 Dagram Kontrol Fuzzy Multnomal Untu Data ngust 1 Amy Amallya Azzah, 2 Suwanda Idrs, 3 snur Wachdah 1,2,3 Prod Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas

Lebih terperinci

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG

Lebih terperinci

Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analisis Rangkaian RLC

Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analisis Rangkaian RLC Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analss Rangkaan RLC Rka Favora Gusa JurusanTeknk Elektro,Fakultas Teknk,Unverstas Bangka Beltung rka_favora@yahoo.com ABSTRACT The exstence of nductor and capactor

Lebih terperinci

BAB III MODUL INJEKTIF

BAB III MODUL INJEKTIF BAB III ODUL INJEKTIF Bab n adalah bab yang palng pentng arena bab n bers mula dar hal-hal dasar mengena modul njet sampa sat-sat stmewanya yang tda dml oleh modul lan yang tda njet, yang merupaan ous

Lebih terperinci

KOMPARASI HASIL BELAJAR SISWA DENGAN MEDIA MACROMEDIA FLASH DAN MICROSOFT POWERPOINT YANG DISAMPAIKAN MELALUI PENDEKATAN CHEMO-EDUTAINTMENT

KOMPARASI HASIL BELAJAR SISWA DENGAN MEDIA MACROMEDIA FLASH DAN MICROSOFT POWERPOINT YANG DISAMPAIKAN MELALUI PENDEKATAN CHEMO-EDUTAINTMENT Sgt Pratmoko, dkk. Komparas Hasl Belajar Sswa... 99 KOMPARASI HASIL BELAJAR SISWA DENGAN MEDIA MACROMEDIA FLASH DAN MICROSOFT POWERPOINT YANG DISAMPAIKAN MELALUI PENDEKATAN CHEMO-EDUTAINTMENT Sgt Pratmoko,

Lebih terperinci

Pertemuan ke-4 Analisa Terapan: Metode Numerik. 4 Oktober 2012

Pertemuan ke-4 Analisa Terapan: Metode Numerik. 4 Oktober 2012 Pertemuan ke-4 Analsa Terapan: Metode Numerk 4 Oktober Persamaan Non Non--Lner: Metode NewtonNewton-Raphson Dr.Eng. Agus S. Muntohar Metode Newton Newton--Raphson f( f( f( + [, f(] + = α + + f( f ( Gambar

Lebih terperinci

BAB III PROSEDUR PENELITIAN. penelitian, hal ini dilakukan untuk kepentingan perolehan dan analisis data.

BAB III PROSEDUR PENELITIAN. penelitian, hal ini dilakukan untuk kepentingan perolehan dan analisis data. BAB III PROSEDUR PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan harus dsesuakan dengan masalah dan tujuan peneltan, hal n dlakukan untuk kepentngan perolehan dan analss data. Mengena pengertan metode peneltan,

Lebih terperinci

PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN AKSARA JAWA MENGGUNAKAN MULTI LAYER PERCEPTRON

PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN AKSARA JAWA MENGGUNAKAN MULTI LAYER PERCEPTRON STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februar 2015 PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN AKSARA JAWA MENGGUNAKAN MULTI LAYER PERCEPTRON Madha Chrstan Wbowo 1), I Dewa Gede Ra Mardana 2), Sandy Wrakusuma 3) 1), 2), 3)

Lebih terperinci

TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA

TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA IndoMS Journal on Statstcs Vol, No (4), Page 39-49 TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA Arum Handn Prmandar, Abdurahman Jurusan

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

BAB III METODE PENELITIAN. Karangkajen, Madrasah Tsanawiyah Mu'allimaat Muhammadiyah Yogyakarta,

BAB III METODE PENELITIAN. Karangkajen, Madrasah Tsanawiyah Mu'allimaat Muhammadiyah Yogyakarta, BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Peneltan Peneltan n dlakukan pada 6 (enam) MTs d Kota Yogyakarta, yang melput: Madrasah Tsanawyah Neger Yogyakarta II, Madrasah Tsanawyah Muhammadyah Gedongtengen,

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

PENGURUTAN JADUAL PRODUKSI PADA LINI RAKIT UNTUK PRODUKSI OPTIMAL

PENGURUTAN JADUAL PRODUKSI PADA LINI RAKIT UNTUK PRODUKSI OPTIMAL PENGURUTAN JADUAL PRODUKSI PADA LINI RAKIT UNTUK PRODUKSI OPTIMAL Muhammad Yusuf Emal : yusuf@aprnd.ac.d Insttut Sans & Tenolog AKPRIND Yogyaarta ABSTRAK Kelancaran produs dapat dlauan untu memnmuman varas

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan

III PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF

Lebih terperinci

Analisis Variasi Parameter Backpropagation Artificial Neural Network dan Principal Component Analysis Terhadap Sistem Pengenalan Wajah

Analisis Variasi Parameter Backpropagation Artificial Neural Network dan Principal Component Analysis Terhadap Sistem Pengenalan Wajah ELECTRANS, Jurnal Ten Eletro, Komputer dan Informata http://eournal.up.edu/ndex.php/electrans Analss aras Parameter Bacpropagaton Artfcal Neural Networ dan Prncpal Component Analyss Terhadap Sstem Pengenalan

Lebih terperinci

BAB III METODELOGIPENELITIAN. pada semester genap tahun ajaran 2012/2013. Penelitian ini dilaksanakan selama ±4 bulan dari persiapan sampai

BAB III METODELOGIPENELITIAN. pada semester genap tahun ajaran 2012/2013. Penelitian ini dilaksanakan selama ±4 bulan dari persiapan sampai 3 BAB III METODELOGIPENELITIAN 3. Lokas dan Waktu Peneltan 3.. Lokas Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger Bonepanta pada kelas X pada semester genap tahun ajaran 0/03. 3.. Waktu Peneltan Peneltan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Control chart pertama kali dikenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Control chart pertama kali dikenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pendahuluan Control chart pertama al denalan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dar Bell Telephone Laboratores Amera Serat pada tahun 94. Control chart adalah sebuah gra yang member

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

PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN HOPFIELD

PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN HOPFIELD Semnar Nasonal Sstem dan Informatka 2007; Bal, 6 November 2007 PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN HOPFIELD Nur Hasanah ) Istkhomah 2) Taufq Hdayat 3) Sr Kusumadew 4) Jurusan

Lebih terperinci

Tinjauan Ulang Konsep Mekanika Klasik

Tinjauan Ulang Konsep Mekanika Klasik Modul 1 Tnauan Ulang Konsep Meana Klas Paen Pandangan, S.S., M.S. P PENDAHULUAN ada Buu Mater Poo (BMP) Meana, Anda sudah mempelaar tentang neta dan dnama suatu sstem ba melalu huum-huum Newton, Lagrange,

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON

PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUWARSA DAN FAKTOR UNIT DISKON Har Prasetyo Jurusan Teknk Industr Unverstas Muhammadyah Surakarta Jl. A. Yan Tromol Pos 1, Pabelan,

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 13 Memahami dan Menganalisa Optimasi dengan Kendala Ketidaksamaan

Catatan Kuliah 13 Memahami dan Menganalisa Optimasi dengan Kendala Ketidaksamaan Catatan Kulah 3 Memaham dan Menganalsa Optmas dengan Kendala Ketdaksamaan. Interpretas Konds Kuhn Tucker Asumskan masalah yang dhadap adalah masalah produks. Secara umum, persoalan maksmsas keuntungan

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL MIXED INTEGER PROGRAMMING UNTUK PENJADWALAN BATCH PROSES PRODUKSI SORBITOL MULTI GRADE (STUDI KASUS PT XXX)

PENGEMBANGAN MODEL MIXED INTEGER PROGRAMMING UNTUK PENJADWALAN BATCH PROSES PRODUKSI SORBITOL MULTI GRADE (STUDI KASUS PT XXX) PENGEMBANGAN MODEL MIXED INTEGER PROGRAMMING UNTUK PENJADWALAN BATCH PROSES PRODUKSI SORBITOL MULTI GRADE (STUDI KASUS PT XXX) Maro Chran, Ahmad Rusdansyah, Nurhad Sswanto Mager Manajemen Teknolog, Jurusan

Lebih terperinci

Perbaikan Unjuk Kerja Sistem Orde Satu PERBAIKAN UNJUK KERJA SISTEM ORDE SATU DENGAN ALAT KENDALI INTEGRAL MENGGUNAKAN JARINGAN SIMULATOR MATLAB

Perbaikan Unjuk Kerja Sistem Orde Satu PERBAIKAN UNJUK KERJA SISTEM ORDE SATU DENGAN ALAT KENDALI INTEGRAL MENGGUNAKAN JARINGAN SIMULATOR MATLAB Perbakan Unjuk Kerja Sstem Orde Satu PERBAIKAN UNJUK KERJA SISTEM ORDE SATU DENGAN ALAT KENDALI INTEGRAL MENGGUNAKAN JARINGAN SIMULATOR MATLAB Endryansyah Penddkan Teknk Elektro, Jurusan Teknk Elektro,

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

PENANGANAN BAHAN PADAT S1 TEKNIK KIMIA FT UNS Sperisa Distantina

PENANGANAN BAHAN PADAT S1 TEKNIK KIMIA FT UNS Sperisa Distantina PENANGANAN BAHAN PAAT S1 TEKNIK KIMIA FT UNS Spersa stantna. SCREENING: MENENTUKAN UKURAN PARTIKEL Mater: Cara-cara menentukan ukuran partkel. Analss data ukuran partkel menggunakan screen shaker. Evaluas

Lebih terperinci

Analisis Implementasi Static Synchronous Compensator (STATCOM) pada Saluran Transmisi 150 kv

Analisis Implementasi Static Synchronous Compensator (STATCOM) pada Saluran Transmisi 150 kv Jurnal Sans, Teknolog dan Industr, Vol. 12, No. 2, Jun 2015, pp.218-224 Analss Implementas Statc Synchronous Compensator (STATCOM) pada Saluran Transms 150 kv Muammar Zanuddn 1, Frengk Eka Putra Surusa

Lebih terperinci

KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda

KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu 4 III. METODE PENELITIAN A. Populas Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen dengan populas peneltan yatu seluruh sswa kelas VIII C SMP Neger Bukt Kemunng pada semester genap tahun pelajaran 01/013

Lebih terperinci

PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF

PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN YARAF r Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas Teknolog Industr Unverstas Islam Indonesa Yogyakarya emal: cce@ft.u.ac.d Abstrak

Lebih terperinci

Bab III Analisis Rantai Markov

Bab III Analisis Rantai Markov Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada

Lebih terperinci

Faktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression

Faktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-37 Fator-Fator Esternal Pneumona pada Balta d Jawa Tmur dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson Ftrarma Putr Santoso, Sr Pngt W, dan

Lebih terperinci

VLE dari Korelasi nilai K

VLE dari Korelasi nilai K VLE dar orelas nla Penggunaan utama hubungan kesetmbangan fasa, yatu dalam perancangan proses pemsahan yang bergantung pada kecenderungan zat-zat kma yang dberkan untuk mendstrbuskan dr, terutama dalam

Lebih terperinci

ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN

ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN (THE ANALYSIS OF ADDED VALUE AND INCOME OF HOME INDUSTRY KEMPLANG BY USING FISH AND TAPIOCA AS

Lebih terperinci

PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI

PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI TEKNIK SAMPLING PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI PENDAHULUAN Pendugaan parameter dar peubah Y seharusnya dlakukan dengan menggunakan nformas dar nla-nla peubah Y Bla nla-nla peubah Y sult ddapat, maka

Lebih terperinci

APLIKASI SIMULASI ANNEALING DALAM FORECASTING TEKANAN ALIR RESERVOIR GEOTHERMAL

APLIKASI SIMULASI ANNEALING DALAM FORECASTING TEKANAN ALIR RESERVOIR GEOTHERMAL APLIKASI SIMULASI ANNEALING DALAM FORECASTING TEKANAN ALIR RESERVOIR GEOTHERMAL Jose Rzal, Sutawanr Darws, dan Al Ashat 3 ) Jurusan Matemata, FMIPA UNIB Jl Raya Kandang Lmun Bengulu, E-mal : j_rzal4@yahoo.com,

Lebih terperinci

Komang Suardika; ;Undiksha; 2010

Komang Suardika; ;Undiksha; 2010 Komang Suardka;09004;Undksha; 00 PERCOBAAN PESAWAT ATWOOD. Tujuan Percobaan Tujuan dar dlakukannya percobaan n adalah untuk memperlhatkan berlakunya hukum Newton dan menghtung momen nersa katrol.. Landasan

Lebih terperinci

PERCOBAAN 8 RANGKAIAN INVERTING DAN NON INVERTING OP-AMP

PERCOBAAN 8 RANGKAIAN INVERTING DAN NON INVERTING OP-AMP PCOBAAN 8 ANGKAIAN INVTING DAN NON INVTING OP-AMP 8. Tujuan : ) Mendemonstraskan prnsp kerja dar rangkaan penguat nvertng dan non nvertng dengan menggunakan op-amp 74. 2) Investgas penguatan tegangan closed

Lebih terperinci

Human-Friendly Arm Robot Berbasis Interactive Particle Swarm Optimization (IPSO)

Human-Friendly Arm Robot Berbasis Interactive Particle Swarm Optimization (IPSO) Human-Frendly Arm Robot Berbass Interactve Partcle Swarm Optmzaton (IPSO) Anhar Rsnumawan, Indra Adj Sulstjono ) Jurusan Teknk Elektronka, Polteknk Elektronka Neger Surabaya Kampus PENS-ITS Sukollo, Surabaya

Lebih terperinci