BAB I ALGORITMA. Buku Ajar Metode Numerik, didanai oleh Proyek HEDS tahun
|
|
- Hadi Tan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB I ALGORITMA 1.1. Pedahulua Algoritma memegag peraa petig dalam bidag pemrograma. Sebegitu petigya suatu algoritma, sehigga perlu dipahami kosep dasar algoritma. Apalagi utuk seorag programer, tetu diperluka suatu algoritma sehigga dapat membuat program yag lebih efektif da efisie. Bagi kebayaka orag, algoritma sagat membatu dalam memahami kosep logika pemrograma. Algoritma adalah kumpula istruksi yag dibuat secara jelas utuk meujuka lagkah-lagkah peyelesaia suatu masalah. Pada umumya algoritma kurag lebih sama dega suatu prosedur yag serig dilakuka setiap hari, misalya prosedur utuk meggati ba bocor/pecah, prosedur pemakaia telepo umum, prosedur membuat kue da lai-lai. Dalam bidag komputer, misalya EDP (Elektroik Data Processig) atau MIS (Maagemet Iformatio System), algoritma serig dimafaatka utuk meyelesaika suatu masalah atau utuk proses pegambila keputusa. Seorag sistem aalisis (aalisist system) tetuya megguaka algoritma utuk meracag suatu sistem. Bagi seorag programer, algoritma diguaka utuk membuat modul-modul program. Gua memahami suatu algoritma, harus dimiliki pegetahua dasar matematika karea pada dasarya algoritma lahir dari kosep logika matematika. Disii yag perlu dilatih adalah kemampua logikaya agar bear-bear bisa meyusu lagkah-lagkah peyelesaia masalah dega baik. Dalam buku ajar ii, disajika kosep dasar da aalisis algoritma. Pada bagia kosep dasar dibahas kompoe utama, desai, da cotoh pembuata. Selajutya, utuk medapatka algoritma yag efisie serta medapatka rumusa matematika sebagai ukura kerumita (kompleksitas) maka dibahas aalisis algoritma dega megguaka otasi O (big O). Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
2 1.2. Kosep Dasar Algoritma Algoritma adalah kumpula istruksi/peritah yag dibuat secara jelas da sistematis berdasarka uruta yag logis (logika) utuk peyelesaia suatu masalah. Frech,C.S. (1984) meyataka sejumlah kosep yag mempuyai relevasi dega masalah racaga program yaitu kemampua komputer, kesulita da ketepata. Peerapa dari kosep tersebut biasaya diguaka dalam racaga algoritma. Dalam meracag sebuah algoritma, Fletcher (1991) memberika beberapa cara atau metode yaitu kumpula peritah, ekspresi, tabel istruksi, program komputer, kode semu da flow chart, sedagka Kuth (1973) meyaraka algoritma fudametal. Utuk keperlua matematika da program komputer metode yag serig diguaka yaitu : 1. Diagram Alir (Flow Chart) 2. Kode Semu (Pseudo Code) 3. Algoritma Fudametal Kuth (1973) meyataka 5 kompoe utama dalam algoritma yaitu fiiteess, defiiteess, iput, output da effectiveess. Sehigga dalam meracag sebuah algoritma ada 3 (tiga) kompoe yag harus ada yaitu: 1. Kompoe masuka (iput) Kompoe ii biasaya terdiri dari pemiliha variable, jeis variable, tipe variable, kostata da parameter (dalam fugsi). 2. Kompoe keluara (output) Kompoe ii merupaka tujua dari peracaga algoritma da program. Permasalaha yag diselesaika dalam algoritma da program harus ditampilka dalam kompoe keluara. Karakteristik keluara yag baik adalah bear (mejawab) permasalaha da tampila yag ramah (Fredly). 3. Kompoe proses (processig) Kompoe ii merupaka bagia utama da terpetig dalam meracag sebuah algoritma. Dalam bagia ii terdapat logika masalah, logika algoritma (sitaksis da sematik), rumusa, metode (rekursi, perbadiga, peggabuga, peguraga da lai-lai). Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
3 Kosep Logika Matematika Format Algoritma FlowChart Pseudo Code Algoritma Fudametal Kuth, 1973 Gambar 1.1. Struktur Hubuga da Jeis Algoritma 1.3. Diagram Alir Algoritma ii megguaka sejumlah simbol utuk meyataka kegiata-kegiata secara keseluruha. Simbol da artiya dalam diagram alir sebagai berikut: Proses Iput da output Prosedur/ Sub routi Fugsi Keputusa Termial (start da ed Loopig Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
4 Dokume Hubuga Hubuga Paralel Pusat data Iput Maual Ya Tidak Garis alir Operasi Maual Gambar 1.2. Simbol da arti Diagram Alir 1.4. Kode Semu Dalam meracag sebuah algoritma megguaka kode semu, kompoekompoe iput, output da proses harus terdefiisi secara jelas. Disampig itu beberapa ketetua da atura pedefiisia memag secara baku tidak ditemuka dalam beberapa buku literatur, amu atura-atura yag di ajuka dibawah ii aka membatu mempermudah peracaga algoritma da evaluasi serta aalisis algoritma. Atura-atura tersebut : 1. Kode semu harus dimulai dega judul. Atura ii secara mudah dapat dimegerti fugsi da mafaatya. Judul harus dapat mejelaska spesifikasi masalah yag diracag algoritmaya. Peulisaya dapat dega huruf kapital semuaya atau tidak. 2. Kode semu harus ditulis dega omor yag meujukka uruta-uruta lagkahlagkah dalam algoritma. 3. Pedeklarasia variabel, kostata, parameter, rumus da peryataa harus sederhaa Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
5 Cotoh. 1.1 Badigka kedua algoritma ii. Masalah : Mecari akar-akar persamaa o liear dega metode bagi dua. A. Kode semu yag diracag tidak megguaka atura. Peyelesaia: 1. Formulasika sebuah persama o liier 2. Cari ilai bawah x b yag meyebabka ilai fugsif(x b ) positif atau egatif, kemudia cari ilai atas x a yag meyebabka ilai fugsi f(x a ) berlawaa (positif egatif) dega ilai bawah. 3. Badigka ilai f(x b ) dega f(x a ) 4. Jika f(x b ).f(x a ) > 0 maka ulagi lagkah 2 5. Jika f(x b ).f(x a ) < 0 maka bagi dua iterval x b dega x a. Ulagi lagkah 3 6. Jika f(x b ).f(x a ) = 0 maka iterasi berheti, akar-akar persamaa x diperoleh B. Kode semu yag diracag megguaka atura Peyelesaia: Algoritma Bagi Dua 1. Formulasika masalah f(x) 2. Cari taksira bawah (x b ) da taksira atas (x a ) 3. Badigka da evaluasi, jika f(x b ).f(x a ) > 0 maka ulagi lagkah 2 4. Jika f(x b ).f(x a ) < 0 maka bagi dua iterval dega (x b +x a ) / 2, kembali badigka da evaluasi. 5. Jika f(x b ).f(x a ) = 0 maka iterasi berheti, akar-akar persamaa x diperoleh Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
6 1.5. Algoritma Fudametal Kuth (1973)meyajika format algoritma yag dapat diguaka secara bebas utuk berbagai bahasa pemrograma, artiya dapat dega mudah diimplemetasika megguaka Pascal, C, Fortra, PL atau BASIC. Secara umum otasi da atura yag diguaka sebagai berikut : 1. Nama/judul algoritma harus ditulis dega huruf kapital Cotoh : Algoritma BAGI DUA 2. Berika kometar da pejelasa pedahulua. Pejelasa secara sigkat tetag algoritma. Cotoh : Algoritma BAGI DUA Mecari akar persamaa dega taksira pertama x b da x a 3. Lagkah-lagkah. Algoritma tersusu meurut omor lagkah-lagkah diawali dega [...] utuk memberika keteraga tetag lagkah tersebut. Cotoh : 1. [formulasika f(x)] 4. Kometar (commets). Kometar utuk pejelasa bagi pembaca ditulis dega tada (...) 5. Peryataa da struktur Kotrol Peryataa adalah peritah yag terdapat didalam algoritm, sedagka struktur kotrol utuk megedalika peryataa yag diguaka. Peryataa da struktur kotrol terdiri dari : a. Peritah pemberia ilai megguaka, Cotoh : A B (artiya A = B) X 0 (artiya x berilai 0) X Y (artiya x da y salig tukar) b. Peryataa IF Peritah yag diguaka: IF kodisi The... IF kodisi The Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
7 else... c. Peryataa Case Peritah ii utuk meyeleksi piliha tertetu. Betukya : Select Case (ekspresi) Case ilai 1 : Case ilai 2 :... Case ilai : Default : d. Peryataa Repeat Peritah pegulaga diguaka dega betuk : Repeat for ideks = barisa ilai Repeat while ekspresi logika Repeat for ideks = barisa ilai while ekspresi logika e. Peryataa Goto da Exitloop Peritah utuk melompat ke lagkah yag telah ditetuka da keluar dari pegulaga. Betukya : Goto step... Exitloop f. Peryataa Exit Peritah utuk meghetika algoritma. 6. Nama-ama variabel harus ditulis dega huruf besar 7. Iput da output Data dapat dimasukka melalui variabel dega peryataa READ dega betuk : Read : NAMA VARIABEL Utuk mecetak pesa-pesa/tulisa (diapit dega tada kutip) da juga variabel diguaka peryataa : Write : tulisa da atau ama variabel Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
8 8. Prosedur Betuk prosedur diguaka utuk modul algoritma yag berdiri sediri utuk meyelesaika masalah tertetu. Pemakaia prosedur utuk masalah sederhaa, sedagka algoritma utuk masalah umum. Betuk yag diguaka : Procedure ama prosedur 9. Fugsi Sama dega prosedur megguaka betuk : Fuctio ama fugsi Cotoh 1.2. Masalah : Mecari eleme terbesar dari data dega bilaga. Buatlah algoritma dari masalah ii megguaka a. Kode Semu b. Diagram Alir c. Algoritma Fudametal Peyelesaia : a. Kode semu (Pseudo Code) Algoritma Maksimum 1. Mula-mula masukka bilaga dalam register x i ke dalam register yag diamaka maks. 2. Utuk i = 2,3,...,, lakuka : Badigka bilaga dalam register x i dega bilaga dalam register maks. Jika bilaga dalam register x i lebih besar daripada bilaga dalam register maks, pidahka bilaga dalam register x i ke register maks; jika tidak jaga lakuka apa-apa. 3. Terakhir, bilaga dalam register maks adalah eleme terbesar di atara bilaga. Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
9 b. FlowChart (Diagram Alir) Mulai x1 = Maks FOR i = 2 TO IF xi > Maks tidak ya Maks = xi NEXT i Maks Ed c. Algoritma Fudametal Algoritma MAKSIMUM Mecari eleme terbesar di dalam data dega bilaga. 1. [Iisialisasi] Maks x1 2. [Mulai Loop] I 2 3. [Naikka Pecacah] I I [Badigka] IF Maks < x i THEN Maks x i ELSE GOTO 3 5. [Ulagi Loop] GOTO 3 6. [Selesai] Exit Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
10 1.6. Aalisis Algoritma da Kompleksitas Algoritma Seorag programer atau sistem aalisis palig tidak harus memiliki dasar utuk megaalisis algoritma. Aalisis algoritma sagat membatu di dalam meigkatka efisiesi program. Kecaggiha suatu program buka dilihat dari tampila program, tetapi berdasarka efisiesi algoritma yag terdapat didalam program tersebut. Pembuata program komputer tidak terlepas dari algoritma, apalagi program yag dibuat sagat kompleks. Program dapat dibuat dega megabaika algoritma, tetapi jaga hera bila seadaiya ada orag lai yag membuat program seperti program ada tersebut memiliki akses yag lebih cepat da memakai memori yag sagat sedikit. Aalisis algoritma adalah bahasa utama dalam ilmu komputer. Dalam meguji suatu algoritma, dibutuhka beberapa kriteria utuk megukur efisiesi algoritma. Terdapat dua tipe aalisis algoritma, yaitu : 1. Memeriksa kebeara algoritma Dapat dilakuka dega cara peruruta, memeriksa betuk logika, implemetasi algoritma, pegujia dega data da megguaka cara matematika utuk membuktika kebeara. 2. Peyederhaaa Algoritma Membagi algoritma mejadi betuk yag sederhaa Notasi O (Big O) Misalka 4 program yag mesortig bilaga dega fugsi yag meyataka sejumlah lagkah yag dijumlahka masig-masig program utuk sortig bilaga : f 1 () =, f 2 () = 2, f 3 () = 2, f 4 () =! Bila = 4 maka f 1 () = 4, f 2 () = f 3 () = 16 da f 4 () = 24 sedagka utuk = 100, program ketiga aka memerluka lagkah. Dalam aalisis sebuah algoritma biasaya yag dijadika ukura adalah operasi aljabar seperti pejumlaha, peguraga, perkalia da pembagia, proses pegulaga (loopig/iterasi), proses peguruta (sortig) da proses pecaria (searchig). Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
11 Defiisi 1.1 Misalka S sebuah himpua fugsi riil utuk setiap domai D, dega D = N, Z atau R. Misalka f,g S. Dikataka f = O(g) jika ada bilaga positif c da k sehigga f ( x) c g( x) utuk semua x D yag x > k Dalam aalisis algoritma ada 3 bagia yag dapat diaalisis yaitu kecepata waktu, kapasitas biaya da kapasitas ruag. Ketigaya megguaka otasi O. Teorema 1.1 Misalka f(x) = a x + a -1 x a 1 x + a 0 adalah fugsi poliom da misalka g(x) = x maka f= O(g). Bukti : Misalka c = a + a a1 + a0. Misalka x sebuah bilaga riil yag lebih dari 1, maka F( x) = ax a1x + a0 1 a x + a 1 x a1 x + a x + a 1 x a1 x + = a + a a + a x = cx 1 = c g( x) 1 0 a a 0 0 x Sehigga f = O(g) Teorema 1.2. Misalka S sebuah himpua fugsi dega domia D yag sama dega D =, Z atau R da kodomai (0,~). Misalka f 1, f 2, g 1, g 2 S sehigga f 1 = O(g 1 ) da f 2 = O(g 2 ), maka dega hubuga O diperoleh : a). f 1 + f 2 = O(maks{g 1,g 2 }) da b). f 1. f 2 = O(g 1,g 2 ) Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
12 Bukti: a) Karea f 1 =O(g 1 ) da f 2 =O(g 2 ), ada bilaga positif c 1, k 1, c 2, da k 2 sedemikia sehigga jika x D da x > k 1 maka f 1 (x) < c 1 g 1 (x) da jika x > k 2 maka f 2 (x) < c 2 g 2 (x). Misalka k=maks{k 1, k 2 } da c = c 1 + c 2, maka (f 1 + f 2 )(x) = (f 1 +f 2 )(x) = f 1 (x) + f 2 (x) <c 1 g 1 (x) +c 2 g 2 (x) = c 1 g 1 (x) + c 2 g 2 (x) c 1 max {g 1 (x), g 2 (x)}+c 2 max{g 1 (x),g 2 (x)} = (c 1 +c 2 ) max {g 1 (x),g 2 (x)} = c max{g 1 (x),g 2 (x)} = c (max{g 1,g 2 })(x) maka f 1 + f 2 = O(max{g 1,g 2 }(x)) b) (f 1 f 2 )(x) = f 1 (x) f 2 (x) c 1 g 1 (x) c 2 g 2 (x) = c 1 c 2 g 1 (x)g 2 (x) = c 1 c 2 (g 1 g 2 )(x) = c (g 1 g 2 )(x) sehigga f 1 f 2 = O(g 1 g 2 ) Buku Ajar Metode Numerik, didaai oleh Proyek HEDS tahu
Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4
Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinci2 BARISAN BILANGAN REAL
2 BARISAN BILANGAN REAL Di sekolah meegah barisa diperkealka sebagai kumpula bilaga yag disusu meurut "pola" tertetu, misalya barisa aritmatika da barisa geometri. Biasaya barisa da deret merupaka satu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:
4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap
Lebih terperinciSecara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:
BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif
Lebih terperinciMAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd
MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR Dose Pegampu : Darmadi, S.Si, M.Pd Disusu : Kelas 5A / Kelompok 5 : Dia Dwi Rahayu (084. 06) Hefetamala (084. 4) Khoiril Haafi (084. 70) Liaatul Nihayah (084. 74)
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciBab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinci1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu
Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah
Lebih terperinciKompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif. ZK Abdurahman Baizal
Kompleksitas Waktu utuk Algoritma Rekursif ZK Abdurahma Baizal Algoritma Rekursif Betuk rekursif : suatu subruti/fugsi/ prosedur yag memaggil diriya sediri. Betuk dimaa pemaggila subruti terdapat dalam
Lebih terperinciPERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3
PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinciKompleksitas dari Algoritma-Algoritma untuk Menghitung Bilangan Fibonacci
Kompleksitas dari Algoritma-Algoritma utuk Meghitug Bilaga Fiboacci Gregorius Roy Kaluge NIM : 358 Program Studi Tekik Iformatika, Istitut Tekologi Badug Jala Gaesha, Badug e-mail: if8@studets.if.itb.ac.id,
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum
BAB II TEORI DASAR 2.1 Aljabar Liier Defiisi 2. 1. 1 Grup Himpua tak kosog G disebut grup (G, ) jika pada G terdefiisi operasi, sedemikia rupa sehigga berlaku : a. Jika a, b eleme dari G, maka a b eleme
Lebih terperinciMATEMATIKA DISKRIT FUNGSI
1 MATEMATIKA DISKRIT FUNGSI Fugsi Misalka A da B himpua. Relasi bier f dari A ke B merupaka suatu fugsi jika setiap eleme di dalam A dihubugka dega tepat satu eleme di dalam B. Jika f adalah fugsi dari
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciBarisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1
Barisa Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 9/0/06 Matematika Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka susua dari bilaga bilaga yag urutaya berdasarka bilaga
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
Lebih terperinciFungsi. Jika f adalah fungsi dari A ke B kita menuliskan f : A B yang artinya f memetakan A ke B.
Fugsi Misalka A da B himpua. Relasi bier f dari A ke B merupaka suatu fugsi jika setiap eleme di dalam A dihubugka dega tepat satu eleme di dalam B. Jika f adalah fugsi dari A ke B kita meuliska f : A
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
Lebih terperinciPENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno
sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Bicriteria Liear Programmig (BLP) Pesoala optimisasi dega beberapa fugsi tujua memperhitugka beberapa tujua yag koflik secara simulta, secara umum Multi objective programmig (MOP)
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Keterbagia Secara umum apabila a bilaga bulat da b bilaga bulat positif, maka ada tepat satu bilaga bulat q da r sedemikia sehigga : = +, 0 < dalam hal ii b disebut hasil bagi
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciDefinisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan
Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem
Lebih terperinciLIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n
LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara
Lebih terperinciPenyelesaian Persamaan Non Linier
Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)
BARISAN DAN DERET Nurdiitya Athari (NDT) BARISAN Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) = a Fugsi tersebut dikeal sebagai barisa bilaga
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciModul Kuliah statistika
Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
Lebih terperinciAn = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
SUKU BANYAK A Pegertia: f(x) x + a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a 2 +a 1 adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a 1, a 2,.,a 2, a 1, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
Lebih terperinci,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0.
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FKIP UNMUH PONOROGO SOAL UJIAN TENGAH SEMESTER GENAP TA 03/04 Mata Ujia : Aalisis Real Tipe Soal : REGULER Dose : Dr. Jula HERNADI Waktu : 90 meit Hari, Taggal : Selasa,
Lebih terperinciInduksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta
Iduksi Matematika Pertemua VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusa Tekik Iformatika UPN Vetera Yogyakarta Metode pembuktia utuk peryataa perihal bilaga bulat adalah iduksi matematik. Cotoh
Lebih terperinci3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder
3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI
REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperincii adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.
4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciAn = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3
BAB XII. SUKU BANYAK A = a Pegertia: f(x) = a x + a x + a x + + a x +a adalah suku bayak (poliom) dega : - a, a, a,.,a, a, a 0 adalah koefisiekoefisie suku bayak yag merupaka kostata real dega a 0 - a
Lebih terperinciFungsi. Jika f adalah fungsi dari A ke B kita menuliskan f : A B yang artinya f memetakan A ke B.
Fugsi Misalka A da B himpua. Relasi bier f dari A ke B merupaka suatu fugsi jika setiap eleme di dalam A dihubugka dega tepat satu eleme di dalam B. Jika f adalah fugsi dari A ke B kita meuliska f : A
Lebih terperinciMatematika Terapan Dosen : Zaid Romegar Mair, ST., M.Cs Pertemuan 3
Matematika Terapa Dose : Zaid Romegar Mair ST. M.Cs Pertemua 3 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA Jl. Koloel Wahid Udi Lk. I Kel. Kayuara Sekayu 30711 web:www.polsky.ac.id mail: polsky@polsky.ac.id Tel.
Lebih terperinciterurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2
Bab Bilaga kompleks BAB BILANGAN KOMPLEKS Defiisi Bilaga Kompleks Sebelum medefiisika bilaga kompleks, pembaca diigatka kembali pada permasalah dalam sistem bilaga yag telah dikeal sebelumya Yag pertama
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciIII BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar
BAB III BARISAN DAN DERET Tujua Pembelajara Setelah mempelajari materi bab ii, Ada diharapka dapat:. meetuka suku ke- barisa da jumlah suku deret aritmetika da geometri,. meracag model matematika dari
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciHendra Gunawan. 12 Februari 2014
MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2013/2014 12 Februari 2014 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 82 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg
Lebih terperinciDERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)
MATEMATIKA II DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) sugegpb.lecture.ub.ac.id aada.lecture.ub.ac.id BARISAN Barisa merupaka kumpula suatu bilaga (atau betuk aljabar) yag disusu sehigga membetuk suku-suku yag
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENGENDALIAN DAN ALGORITMA GENETIKA
BAB II METODOLOGI PENGENDALIAN DAN ALGORITMA GENETIKA II.1 Pegedali Modus Lucur Sistem o-liier dimodelka dalam persamaa status pada persamaa (2.1) berikut ii: x &( = f ( + B( u(...(2.1) dega x ( merupaka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Dalam keadaa dimaa meghadapi persoala program liier yag besar, maka aka berusaha utuk mecari peyelesaia optimal dega megguaka algoritma komputasi, seperti algoritma
Lebih terperinciProgram Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret
Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1
BARISAN DAN DERET 05//06 Matematika Tekik BARISAN Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 05//06 Matematika Tekik Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciFungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya
TKS 4007 Matematika III Fugsi Kompleks (Pertemua XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Brawijaya Pedahulua Persamaa x + 1 = 0 tidak memiliki akar dalam himpua bilaga real. Pertayaaya,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
Lebih terperinciMA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan
MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2016/2017 3 Februari 2017 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg Batas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Optimasi 2.1.1. Pegertia Optimasi Optimasi (Optimizatio) adalah aktivitas utuk medapatka hasil terbaik di bawah keadaa yag diberika. Tujua akhir dari semua aktivitas tersebut
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang
II. LANDASAN TEORI Pada bab ii aka diberika beberapa istilah, defiisi serta kosep-kosep yag medukug dalam peelitia ii. 2.1 Kosep Dasar Teori Graf Berikut ii aka diberika kosep dasar teori graf yag bersumber
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
Lebih terperinciBARISAN FIBONACCI DAN BILANGAN PHI
BARISAN FIBONACCI DAN BILANGAN PHI Fiboacci Matematikawa terbesar pada abad pertegaha adalah Leoardo dari Pisa, Italia (80 0). Ia lebih dikeal dega ama Fibo-acci. Artiya, aak Boaccio. Meara Pisa yag terkeal
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai
1. Pegertia Statistika PENDAHULUAN Statistika berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah. Statistika peyajia DATA utuk memperoleh
Lebih terperinciRENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : E124307 / Pemrograma Komputer Revisi ke : 4 Satua Kredit Semester : 2 SKS Tgl revisi : 16 Juli 2015 Jml Jam kuliah dalam
Lebih terperinciCATATAN KULIAH Pertemuan I: Pengenalan Matematika Ekonomi dan Bisnis
CATATAN KULIAH Pertemua I: Pegeala Matematika Ekoomi da Bisis A. Sifat-sifat Matematika Ekoomi 1. Perbedaa Matematika vs. Nomamatematika Ekoomi Keutuga pedekata matematika dalam ilmu ekoomi Ketepata (Precise),
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT
Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag
Lebih terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
Lebih terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
Lebih terperinciPENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR
PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nur Aei Prodi Matematika, FST-UINAM uraeiatullah@gmail.com Ifo: Jural MSA Vol. 3 No. 2 Edisi: Juli Desember
Lebih terperinciBARISAN DAN DERET. Materi ke 1
BARISAN DAN DERET Materi ke 1 Pola Bilaga adalah? Susua bilaga yag disusu meurut atura tertetu. Cotoh : 1. Pola Bilaga Gajil 1, 3, 5,... 2. Pola Bilaga Geap 2, 4, 6,... PERHATIKAN SSNAN BILANGAN DI BAWAH
Lebih terperinciBAB 4 LIMIT FUNGSI Standar Kompetensi Menggunakan konsep limit fungsi dan turunan fungsi dalam pemecahan masalah
BAB LIMIT FUNGSI Stadar Kompetesi Megguaka kosep it ugsi da turua ugsi dalam pemecaha masalah Kompetesi Dasar. Meghitug it ugsi aljabar sederhaa di suatu titik. Megguaka siat it ugsi utuk meghitug betuk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Dalam duia iformatika, assigmet Problem yag biasa dibetuk dega matriks berbobot merupaka salah satu masalah terbesar, dimaa masalah ii merupaka masalah yag metode peyelesaiaya
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah
III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011
III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS REAL LANJUT. a b < a + A. b + B < A B.
TUGAS ANALISIS REAL LANJUT NOVEMBER 207 () (a) Jika b > 0, B > 0, da a b < A, buktika ab < ba. Kemudia buktika B a b < a + A b + B < A B. (b) Buktika [ 2 (a + b)] 2 2 (a2 + b 2 ). Kemudia tujukka bahwa
Lebih terperinciARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN
ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciSistem Bilangan Real. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul 1 Sistem Bilaga Real Prof. R. Soematri D PENDAHULUAN alam modul ii aka dibahas sifat-sifat pokok bilaga real. Meskipu pembaca sudah akrab bear dega bilaga real amu modul ii aka membahasya lebih cermat
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :
Vol. 7. No. 1, 31-41, April 24, ISSN : 141-8518 Peetua Kestabila Sistem Kotrol Lup Tertutup Waktu Kotiu dega Metode Trasformasi ke Betuk Kaoik Terkotrol Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada
Lebih terperinciKestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali
Jural Tekika ISSN : 285-859 Fakultas Tekik Uiversitas Islam Lamoga Volume No.2 Tahu 29 Kestabila Ragkaia Tertutup Waktu Kotiu Megguaka Metode Trasformasi Ke Betuk Kaoik Terkedali Suhariyato ) Dose Fakultas
Lebih terperinciPersamaan Non-Linear
Persamaa No-Liear Peyelesaia persamaa o-liear adalah meghitug akar suatu persamaa o-liear dega satu variabel,, atau secara umum dituliska : = 0 Cotoh: 2 5. 5 4 9 2 0 2 5 5 4 9 2 2. 2 0 2 5. e 0 Metode
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciRENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN Disusu Oleh : Naik Susati, S.Kom PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MURIA KUDUS TAHUN AJARAN 2012-2013
Lebih terperinci