MATRIKS & SOLUSI PERSAMAAN LINEAR

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MATRIKS & SOLUSI PERSAMAAN LINEAR"

Transkripsi

1 MATRIKS & SOLUSI PERSAMAAN LINEAR Pd bb dbhs kosep dsr d metode d dlm meyelesk persm ler deg pedekt mtrks terutm berkt deg ksus-ksus khusus dlm fsk. Dsjk beberp metode komputs umerk, melput metode elms Guss deg pvotg, metode Guss-Sedel, d mtrks Trdgol yg cukup fmlr d terpk dlm mslh l ege dlm fsk kutum, sebg stmul utuk pemhm yg lebh tesf terhdp metodemetode yg l meygkut solus feome fss dlm formuls persm ler. A. SASARAN UMUM Ssr umum dr perkulh dlh memberk pemhm kepd mhssw mege proses peyeles ksus fsk dlm formuls persm ler secr komputs umerk, d memberk kelelus wws tetg beberp metode dr sek byk metode yg bs dmplemetsk. B. SASARAN KHUSUS Setelh perkulh seles dlksk, mhssw dhrpk mmpu:. Memformulsk feome fss betuk persm ler ke dlm formul tertf komputs umerk.. Meyebutk beberp metode komputs umerk dlm ksus peyeles persm ler. Mejelsk perlku metode elms Guss, metode Guss-Sedel d mtrks Trdgol d dlm meg ksus persm ler yg dtg.. Megembgk pemhm deg megguk krkterstk metode-metode komputs umerk yg l. fsk-komputs 7

2 5. Meg-mplemetsk metode komputs umerk bercrk mtrks utuk persm ler dlm progrm komputer. C. URAIAN MATERI Tju sstem ler Ab, yg mempuy stu d hy stu peyeles utuk setp ss k b, d bts perht pd sstem yg mempuy jumlh persm tept sm deg jumlh vrbely, yk utuk mtrks yg koefsey A d dpt dvers-k. Sutu uj cob yg sergkl dkutp utuk meelt dpt tdky sutu mtrks dversk, ddsrk pd kosep determ. Teorem petg yg bersgkut meytk bhw mtrks A dpt dversk, jk hy jk det(a sebgm Dll Crmer yg meytk peyeles dr Ab dlm determ. Nsmu demk, determ tdk petg utuk prktek peyeles sstem ler, kre perhtug determ bsy mempuy kesult yg sm deg peyeles sstem ler. Kre ls tersebut tdk dguk determ dlm peyeles sstem ler d jug tdk perlu medefsk determ tu sedr. Metode komputs umerk utuk peyeles sstem persm ler dpt dbg dlm du jes, lgsug (drect d ters(tertve. Metode lgsug dlh metode deg tdk dy keslh pembult tu lly, k memberk peyeles yg tept dlm jumlh opers rtmetk elemeter yg terbts byky. Metode dsr yg dguk dlh elms Guss d d berbg plh metode yg bervrs dlm efses d kecermt htug. Metode ters dlh dmul deg pedekt permul megguk lgortm yg sesu, utuk medptk hsl pedekt yg lebh bk. Metode ters bervrs dlm lgortm d kecept koverges. Kelebh metode ters dlh kesederh d kesergmy dr opers yg dlkuk. Mtrks yg berkt deg sstem ler jug dgologk dlm pdt (dese tu loggr (sprse. Mtrks pdt mempuy sedkt sekl usur-usur ol, d orde mtrks tu cederug mejd reltf kecl mugk berorde tu lebh kecl. Bsy lebh efse utuk meg mslh yg melbtk fsk-komputs 8

3 mtrks semcm tu deg metode lgsug. Mtrks loggr mempuy sedkt sekl usur-usur tk ol. Bsy tmbul dr ush -ush utuk meyelesk persm dferesl deg metode selsh terhgg. Tgkt mtrks semcm mugk besr sekl, d secr del sgt cocok utuk peyeles deg metode ters. Berkut dlh beberp metode d dlm meyelesk persm ler deg pedekt mtrks, tr l:. Kdh Crmer b. Elms Guss (deg pvotg (Stblty:,Precso:Affected by Roud-off error, Bredth of Applcto:Geerl, Progrmmg Effort:Modert c. Guss Jord d. Dekomposs LU (Mtrks Spesl Trdgol (Stblty:,Precso:Affected by Roud-off error, Bredth of Applcto:Geerl, Progrmmg Effort:Mode rt e. Guss Sedel (Stblty:my ot coverge f ot dgolly domt, Precso:Ecellet, Bredth of Applcto:Approprte oly for dgolly domt system, Progrmmg Effort:Esy. Elms Guss (deg pvotg Mtrks mejd skem yg efse ketk semu koefse sstem ler Ab berd dlm deret berorde N(N. Koefse-koefse b dsmp dlm kolom N dr deret ( ytu,nb. Tp brs memut semu koefse yg dperluk utuk meytk stu persm dlm sstem ler. Mtrks legkp dytk oleh [A,b] d sstem ler tu dytk sebg berkut: [ A, b].. N.. N..... b N N.. NN b b.. b N (. fsk-komputs 9

4 Sstem Ab, dpt dselesk deg melkuk OBE (opers-opers brs elemeter pd mtrks legkp [A,b]. Vr bel-vrbel k dlh pemegg poss utuk koefse-koefse d dpt dhlgk smp khr perhtug. Opers berkut merupk opers brs elemetr yg dpt dterpk pd mtrks legkp d meghslk sstem yg setr, melput: ( Pertukr : urut du brs dpt dtukr (b Peskl : Perkl sebuh brs deg tetp tdk ol (c Peggt : Sebuh brs dpt dgtk oleh jumlh brs tu deg kelpt sebrg brs ly. Tumpu (pvotg dlh slh stu betuk peyeles elms Guss deg meetuk blg kk pd poss (k,k utuk megelms k dlm brs k,k,,n. Jk kk, mk brs k tdk dpt dpk utuk meghlgk eleme-eleme pd kolom k, d brs k hrus dtukr deg brs ly d bwh dgol utuk memperoleh eleme tumpu yg tdk ol. Jk tdk dpt dlkuk mk sstem persm tdk mempuy seles tuggl. Metode elms Guss memerluk du thp d dlm meyelesk su tu sstem persm ler. Pertm, thp elms mju (forwrd elmto bertuju megubh mtrks koefse mejd mtrks segtg ts. Kedu, dlh subttus blk (bck subttuto. Cotoh. Sstem persm umum deg, dtulsk sebg berkut b b b P( P( (. P( selesk persm ler slmult dts megguk metode elms Guss Solus Thp Pertm: Elms Mju lgkh pertm, dlh elms dr P( d P( deg sums. Defsk P d P fsk-komputs 5

5 lkuk opers-opers berkut P( P * P( d P( P * P(, mk persm ler pd (. mejd: ' ' ' ' b b b koefse-koefse j ddefsk oleh j ' b ' b j P P b j, j, ' ', P( P( P( Lgkh kedu dlh elms dr P(. Asumsk bhw Defsk P ' ' (. lkuk opers-opers berkut P( P* P( mk persm ler pd (. mejd: ' ' " b b b ' " P( P( P( koefse-koefse yg bru ddefsk oleh " b " b ' P ' P Thp Kedu: Subttus Blk b ', j,, Deg subttus blk, secr berutu ddptk, d : b ( b ( b "/ ' " ' / ' / (. (.5 Cotoh. Guk elms Guss utuk meyelesk,,, 7,,, 7,85 P( 9, P( 7, P( bw 6 gk sgfk selm komputs (.6 fsk-komputs 5

6 solus Thp Pertm: Elms Mju Opers-opers elms dlh P(,/*P( d P(,/*P( k memberk perubh pd persm.6 mejd: 7,,9,,9,, 7,85 P( 9,567 P( (.7 7,65 P( Utuk melegkp elms mju, hrus dhlgk dr P( deg opers P(,9/7,*P(, sehgg sstem tereduks mejd betuk segtg ts sebg berkut: 7,,,9,, 7,85 P( 9,567 P( (.8 7,8 P( Thp Kedu: Subttus Blk 7.8 7,, 9,567,9 (7,,5 7, 7,85,(,5,(7,, Lgkh-lgkh utuk pd cotoh. d. secr mudh dpt dmplemetsk utuk sstem persm ler yg tdk sgulr, dm mtrks segtg ts kre proses elms dtulsk, ' '. ". d persm subttus blk,. ( ' " b b ( b ' b ".. (.9 fsk-komputs 5

7 ( b ( (. Hsly kemud dsubttus blk pd persm yg ke (. Prosedurey k berulg utuk megevlus l-l, deg formul: ( ( b j j ( j j utuk,,., (. Algortm Elms Guss Pseudocode utuk mplemets elms Guss d proses subttus blk dsjk dbwh : DO k, DO k, fctor k / k,k DO jk to,j,j fctor. k,j bb fctor.bk b /, DO,, sum DO j, sumsum,j.j (b sum/,j Cotoh. Butlh progrm utuk meyelesk set persm smult dlm betuk mtrks berkut deg elms Guss! Solus fsk-komputs 5

8 /* Elms Guss */ #clude <sto.h> #clude <stdlb.h> #clude <mth.h> #defe TRUE /* [][j] : eleme mtrks, [I,j] : orde mtrks */ m( { t, j, _, _r; sttc ; sttc flot _t[][] { {,,, }, {,,, }, {,,, } }; double [][]; vod guss(; sttc t _ ; prtf ( Elms Guss \\ ; prtf ( Eleme Mtrks\ ; for ( ; <; { for ( j; j< ; j { [][j]_t[ ][j ]; prtf( %.5, [][j] ; } prtf ( \ ; } guss (, ; prtf ( Solus\ ; prtf ( \ ; prtf ( (\ ; prtf ( \ ; for ( ; <; prtf ( %5d %6.6e\,, [] [] ; prtf ( \\ ; et(; } vod guss (, t ; double [ ] []; { t, j, jc, k, kc, v, pv; r, temp, tm, v; for ( ; < (-; { for (jr ; jr<; jr{ /* elms dbwh dgol */ f ( [jr][]! { r [jr][] / [][]; for (kc ; kc< (; kc{ temp [jr][kc]; [jr][kc] [jr][kc] r* [][kc]; } fsk-komputs 5

9 } } } } for ( ; <; { /* subttus blk */ [][] [] []/[][]; for ( v ; v >; v { v [v][]; for ( kv; k < ; k { vv [v][k]*[k][]; } [v][] v/[v][v]; } retur; } Hsl progrm Eleme mtrks.e.e.e.e.e.e.e.e.e.e.e.e Solus I [] e.75e.5e Metode Guss-Sedel Dlm sub-bhs k dbhs metode peyeles sstem persm ler secr tk lgsug tu tertf. Metode perhtug secr lgsug sudh dbhs dlm sub-bhs d dep, ytu elms Guss. Metode Guss-Sedel dlh metode tertf yg secr lus telh dguk sebg ltertf metode elms. Tju stu set dr persm: [A]{X}{B}, deg sums merupk persm. Jk eleme dgol tdk ol d ly tdk dkethu, persm pertm bs dselesk sebg, persm kedu sebg d persm ketg sebg, dtujukk berkut. fsk-komputs 55

10 b (. b (.b b (.c Thp seljuty dmul proses peyeles deg memlh l cob utuk. Lgkh sederh utuk meetuk l cob deg megsumsk bhw semu l wl dlh ol. Jk dsubttusk pd persm (., mk ddptk l bru utuk b /. Kemud kt subttusk l bru d l wl berl ol utuk pd persm (.b utuk meghtug l bru. Proses dulg pd persm (.c utuk medptk l bru. Kemud kembl dulg utuk persm d prosedur berulg smp peyeles koverge cukup rpt utuk l keber. Koverges bs dcek megguk krter j j j e, % < e utuk semu, dm j d j dlh ters st tu d sebelumy. s Cotoh. Pdg sutu sstem persm,,, 7,,, 7,85 9, (.5 7, solus cu yg ber dlh,,5 d 7 Solus pertm, selesk setp persm utuk dgol yg belum dkethu 7,85,, (. 9,,, (.b 7 fsk-komputs 56

11 7,,, (.c deg sums d dlh ol, mk (. mejd 7,85,66667 l d sums, dsubttusk pd (.b memberk htug 9,,(, ,795 ters pertm dlegkp deg subttus hsl perhtug l d ke dlm persm (.c berkut 7,,(,6667,(,795 7,56 Utuk ters kedu, proses yg sm berulg d memberk hsl berkut: 7,85,(,795,(7,56,99557 e t, % 9,,(,99557,(7,56,9965 e,5 % t 7 7,,(,99557,(,9965 7,9 e t, % metode, lebh juh, koverge pd l ber. Keljut ters k memberk jwb yg lebh tept. Algortm Guss-Sedel Pseudocode utuk mplemets metode Guss-Sedel dsjk dbwh : SUBROUTINE Gsed(,b,,,m,es,lmbd DO, dummy, DO j,,j,j /dummy b b /dummy DO, sum b DO j, fsk-komputs 57

12 IF j THEN sumsum,j. j sum j ter DO setel DO, old sumb DO j, IF j THEN sumsum,j.j lmbd*sum(, lmbd*ld IF setel AND. THEN eabs(( old/ *. IF e>es THEN setel END IF terter IF setel OR (ter m EXIT END Gsed. Mtrks spesl Trdgol & Nl Ege Byk mslh terp melbtk mtrks deg kebyk elemey ol. Slh stu betuk mtrks yg eleme oly berpol dlh mtrks pt (bded mtr. Lebr pt dlh mksmum byky eleme tkol pd brsbrs sutu mtrks pt. Mtrks pt yg terkecl dlh yg lebr pty tg tu dkel sebg mtrks trdgol, sepert dtujukk pd persm (. sebg Sstem ler trdgol NN. fsk-komputs 58

13 f e g f e g f g e N f N e N g N f N... N N r r r... rn rn (. Jk elms Guss lgsug dterpk pd sstem (. mk byk opers yg sebery tdk perlu dlkuk. Agr metode lebh efse dperluk modfks. Pvotg tdk dperluk, kre pd umumy persm (. yg djump dlm prktek bersft dom secr dgol. Setelh elms k dhslk mtrks bdgol ts. Beberp metode bs dguk utuk meyelesk sstem trdgol, dtry dlh Sect, Guss Sedel d ly tergtug dr korels perlku eleme mtrks trdgol. D fsk sergkl djump ksus peyeles l ege d fugs ege dr sutu fugs ked. Akhr bhs pd stud ksus k dsggug tetg l ege d fugs ege utuk prtkel yg berd dlm sumur potesl. Metode yg efse utuk meyelesk sstem trdgol dtry dlh lgortm Thoms (Thoms Algorthm. Sepert pd dekomposs kovesl LU, lgortm terdr dr tg lgkh ytu dekomposs, subttus mju d subttus blk. Berkut dlh lgortm Thoms: ( Dekomposs DO k, ekek/fk fkfk ek.gk (b Subttus Mju DO k, rkrk ek.rk (c Subttus Blk r/f DO k,, fsk-komputs 59

14 k(rk gk.k/fk Cotoh. Selesk sstem trdgol berkut deg lgortm Thoms Solus,,, T,8 T,8 T,8, T,8 Pertm, dekomposs dmplemetsk sebg berkut e f e f e f /,,9. (,9 (,55 /,55,65, (,65 (,95 /,95,77, (,77 (, (. kemud mtrks bertrsforms mejd,,9,55,65,95,77, d dekomposs LU memberk,9 [ A ] [ L ][ U ],65,77,,55,95, Subttus mju me mberk perhtug: r r r,8 (,9,8,8,8 (,65,8,,8 (,77,,996 fsk-komputs 6

15 ,8,8 d modfks vektor,,996 yg kemud dguk dlm kojugs deg mtrks U dlm subttus blk d memberk solus, T,996 /, 59,8 T [, ( 59,8 ]/,95,58 T [,8 (,58 ]/,55 9,778 T [,8 ( 9,778 ]/, 65,97 Jwb dr lgortm Thoms bs dcek deg megguk softwre komputs populer, dlm hl dplh MATLAB (MATr LABortory sebg fslts mpuls mtrks, d sstem trdgol pd persm (. dselesk deg sgt kurt, sepert pd gmbr Gmbr. proses MATLAB dlm meyelesk sstem trdgol ::: Stud Ksus Fsk::: fsk-komputs 6

16 Arus d Tegg dlm Rgk Resstor Utuk meetuk besr rus d tegg pd rgk kombs resstor, dguk kdh Krchoff tetg rus deg formuls: d kdh Krchoff tetg tegg dlm loop: ξ R gy gerk lstrk dr sumber tegg., dm ξ dlh Tju rgk pd gmbr.. Arus dlm rgk belum dkethu bk besr mupu rhy.buk mejd persol yg rumt kre deg sums yg sederh, rh dcr pd tp lr rus. Jk hsl dr kdh Krchoff egtf, mk sums rh tetuy dperbk. Ω 5 Ω V V 5 Ω Ω Ω 5 Ω V6 V [] Gmbr. [] Rgk resstor devlus deg persm ler smult, d [b] Asums rh rus [b] Berdsrk sums pd gmbr. [b], kdh Krchoff tetg rus pd setp ode memberk: d kdh tegg pd loop dlh: 5 65 R R (. R R 5 R R 5 R 5 Lebh ljut sejumlh permslh dselesk deg em set persm dm terdpt em besr rus yg tdk dkethu, sepert terlht pd pemodel fsk-komputs 6 (.5

17 mtrks. Dsmpg tdk prkts dselesk deg tg, sstem mt mudh dtg deg metode elms Seljuty dlm ksus, solus ddptk: 65 6,58 6,58 5 5,65,585,585,585 besr d rh rus d tegg pd ode d loop dtujukk pd gmbr dbwh: 5,85 V,585 69, V 6,58 V V 6,5 V V6 V,8 V 6 Gmbr. Besr d rh rus d tegg pd rgk resstor Lebh ljut, deg megguk lgortm komputs umerk d pemrogrm komputer, tpe ksus sepert mejd lebh sederh. Nl Ege d Fugs Ege pd Sumur Potesl Solus Persm Schrodger Dmes Stu dlm sstem Kutum fsk-komputs 6

18 V V Persm Schrodger tk tergtug wktu mejd cu dlm ksus. Vo b b mk dperoleh ψ( m ( E V ψ( h (.6 dm ψ ( dlh fugs ege, d E dlh l ege. Dlkuk ormlss de g mesubttusk: h h E, V v d by, mb mb ψ( y ( v ψ( y (.7 y deg megubh persm (.7 ke dlm betuk komputs umerk, memberk persm ters berkut: ψo h ( v ψ ψ (.8 ψ h v ψ ψ (.9 ( d seterusy hgg ψ h ψ ψ (. ( v dm v dlh potesl d ttk. Deg meerpk syrt bts ψ pd b tu y d o ψ pd b tu y, mk ddptk betuk l dr persm (.8, (.9 d (. ytu sstem trdgol sebg berkut, fsk-komputs 6

19 fsk-komputs 65 ( ( ( ( ( v h v h v h v h v h (. deg mtrks fugs sebg berkut :. ψ ψ ψ ψ ψ (. Perkl mtrks koefse dlm sstem trdgol deg mtrks fugs sm deg ol. Peyeles mtrks dts k trvl jk determ mtrks plg kr tdk sm deg ol. Agr tdk trvl mk determ tdk boleh sm deg ol. Determ mtrks dpt dhtug deg cr membut sub-sub determ yg dhtug sebg berkut: ( v h P (.. ( P v h P (. d seterusy hgg dperoleh tur umum utuk mecr setp sub determ, ytu. ( P P v h P (.5 Sehgg determ keseluruh dr mtrks pd persm (. dlh C P P (.6 Persm (.6 merupk polom sehgg utuk meyelesky dpt dguk metode Sect dlm mecr kr-kr sebuh polom, sehgg

20 fsk-komputs 66 ddpt l-l yg memeuh persm (.6. Adpu metode Sect dlm formul tertfy dlh ( ( ( P P P (.7 Nl-l yg dperoleh dr persm (.7 merupk l-l ege dr prtkel-prtkel pd ksus sumur potesl. Utuk setp l dsubttusk ke mtrks (., d deg megguk metode Guss Sedel bs dperoleh fugs ege gelombg utuk terkt. Adpu subttus l wl utuk metode Guss Sedel (sebgm lzmy metode Guss Sedel dberk l d seterusy, hgg khry dperoleh stu buh l cob yg dpt memberk l fugs-fugs gelombg yg terorlk. Deg demk proses peyeles secr komputs umerk memeuh persyrt peyeles sebgm peyeles ltk utuk persm Schrodger. D. SOAL_SOAL (. Selesk sstem segtg ts berkut : (. Crlh prbol yabc yg mellu tg ttk: (,, (,7 d (, (. Megguk elms Guss deg pvotg selesk sstem persm ler berkut: (. Mul deg semu l wl ol guk ters Guss-Sedel utukmecr l, y d z smp ters ke-tg pd mtrks berkut.

21 5 y z 8 y z y z Apkh ters Guss Sedel k koverge ke seles? (.5 Butlh progrm utuk stud ksus pertm d kedu, deg metode yg dmksud. E. DAFTAR PUSTAKA Chpr, S.C., d Cle, R.P., Numercl Methods for Egeers, McGrw-Hll, 998 Jmes, M.L., G.M. Smth, d J.C. Wolford, Appled Numercl Methods for Dgtl Computtos, rd ed. Hrper & Row, 985 Koo, S.E., Computtol Physcs, Addso-Wesley Ic, 986 Mthews, J.H., Numercl Methods for Mthemtcs, Scece d Egeerg, Pretce-Hll Ic., 99 McCrcke, D. D., Computg for Egeers d Scetsts wth Fortr 77, Wley, 98 Morrs,J.L., Computtol Methods Elemetry Numercl Alyss, Wley, 98 Nkmur, S., Appled Numercl Methods C, Pretce-Hll Ic. 99 Ykowtz, S., d F. Szdrovszky, A Itroducto to Numercl Computtos, Mcmll, 986 fsk-komputs 67

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model

Lebih terperinci

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe

Lebih terperinci

BAB VI ANALISIS REGRESI

BAB VI ANALISIS REGRESI BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.

Lebih terperinci

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT Prosdg Semr Nsol Mtemtk d Terpy 06 p-issn : 550-084; e-issn : 550-09 KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT St Muhwh Uversts Jederl Soedrm st_muhwh@yhoo.co.d

Lebih terperinci

Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Bb Peyeles Persm Ler Smult.. Persm Ler Smult Persm ler smult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjk byk vrbel bebs. Betuk persm ler smult deg m persm d vrbel bebs dpt dtulsk sebg berkut: b b

Lebih terperinci

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6 home se to ecellece Mt Kulh : Klkulus Kode : TSP 0 SKS : SKS Itegrl Pertemu - 6 home se to ecellece TIU : Mhssw dpt memhm tegrl fugs d plksy TIK : Mhssw mmpu mecr tegrl fugs Mhssw mmpu megguk tegrl utuk

Lebih terperinci

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI b LNDSN TEORI. Hmpu Fuzzy Tdk semu hmpu yg dump dlm kehdup sehr-hr terdefs secr els, msly hmpu org msk, hmpu org pd, hmpu org tgg, d sebgy. Msly, pd hmpu org tgg, tdk dpt dtetuk secr tegs pkh seseorg dlh

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1) CATATAN KULIAH Pertemu XIII: Alss Dmk d Itegrl () A. Dmk d Itegrs Model Stts : mecr l vrel edoge yg memeuh kods ekulrum tertetu. Model Optms : mecr l vrel plh yg megoptms fugs tuju tertetu. Model Dmk :

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37 Jurl Mtemtk Mur d Terp Vol. 4 No. Desember : - 7 PENGGUNN BENTUK SMITH UNTUK MENENTUKN BENTUK KNONIK MTRIKS NORML DENGN ENTRI-ENTRI BILNGN KOMPLEKS Thresye Progrm Stud Mtemtk Uversts Lmbug Mgkurt Jl. Jed..

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA) BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs

Lebih terperinci

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp

Lebih terperinci

DIKTAT. Mata Kuliah METODE NUMERIK. Oleh: I Ketut Adi Atmika

DIKTAT. Mata Kuliah METODE NUMERIK. Oleh: I Ketut Adi Atmika DIKTAT Mt Kulh METODE NUMERIK Oleh: I Ketut Ad Atmk JURUSAN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA 6 KATA PENGANTAR Dktt dsusu utuk memudhk mhssw dlm memhm beberp metode umerk utuk meyelesk persm-persm

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI

Lebih terperinci

6. Selanjutnya langkah penyelesaian

6. Selanjutnya langkah penyelesaian MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY DALAM BENTUK A y DENGAN MENGURAIKAN y D Mstk, Mshd, Sr Gemwt Mhssw Progrm Std S Mtemtk Dose Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Pegeth Alm Uversts R Kmps Bwdy Pekbr

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Kurva y=sinc(x)

BAB 1 PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Kurva y=sinc(x) BAB PENDAHULUAN.. Megp Megguk Metode Numerk Tdk semu permslh mtemts tu perhtug dpt dselesk deg mudh. Bhk dlm prsp mtemtk, dlm memdg permslh g terlebh dhulu dperhtk pkh permslh tersebut mempu peeles tu

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser

Lebih terperinci

1 yang akan menghasilkan

1 yang akan menghasilkan Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr

Lebih terperinci

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275 DIGRAF ESENTRIS PADA DIGRAF SIEL DIGRAF OMPLIT DAN DIGRAF OMPLIT MULTIPARTIT Reto tur umlsr d Luc Rtsr Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto SH Semrg 5075 Abstrct The eccetrc dgrph of dgrph ED ( D)

Lebih terperinci

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON SKRIPSI oleh: KHUTWATUN NASIHA NIM: 4 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI (UIN) MALANG MALANG

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Sektor perkebu merupk sub sektor pert yg mejd slh stu fktor yg dpt medukug kegt perekoom d Idoes. Slh stu sub sektor perkebu yg cukup besr potesy dlm perekoom Idoes dlh perkebu

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL

III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL III PEMBAHASAN 3.1. Betuk Umum dri Mgic Squre, Bilg Mgic, d Mtriks SPL Mislk eleme dri bris ke-i d kolom ke-j dlh i,j mk mgic squrey secr umum dlh 1,1 1, 1,,1,,,1,, Gmbr 1. Betuk umum mgic squre deg: i,j

Lebih terperinci

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor

Lebih terperinci

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl

Lebih terperinci

SISTEM PERSAMAAN LINEAR

SISTEM PERSAMAAN LINEAR http://istirto.stff.ugm..id SISTEM PERSAMAAN LINEAR Systems of Lier Algebri Equtios Sistem Persm Lier http://istirto.stff.ugm..id Au Chpr, S.C., Cle R.P., 99, Numeril Methods for Egieers, d Ed., MGrw-Hill

Lebih terperinci

PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang

PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY Oleh : Yusup Fkults Ilmu Komputer, Uversts AKI Semrg Astrt The frto of No Homoge Lerty Ajustmet System towr Cholesky Doule

Lebih terperinci

SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Systems of Linear Algebraic Equations

SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Systems of Linear Algebraic Equations SISTEM PERSAMAAN LINEAR Systems of Lier Algebri Equtios Sistem Persm Lier Au Chpr, S.C., Cle R.P., 99, Numeril Methods for Egieers, d Ed., MGrw-Hill Book Co., New York. Chpter 7, 8, d 9, hlm. -9. Sistem

Lebih terperinci

PROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI

PROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI PROGRA LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI Duk Utuk emeuh Slh Stu Syrt emperoleh Gelr Sr Ss (S.S) Progrm Stud temtk Oleh: Berdet Wdsh NI : 7 PROGRA STUDI ATEATIKA JURUSAN ATEATIKA FAKULTAS ATEATIKA DAN

Lebih terperinci

3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1

3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1 SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S Momd Sdq PERTEMUAN : 9- INTEGRASI NUMERIK METODE NUMERIK TEKNIK INFORMATIKA S SKS Momd Sdq MATERI PERKUIAHAN SEBEUM-UTS Pegtr Metode Numerk Sstem Blg d Kesl Peyj Blg Bult & Pe

Lebih terperinci

Bab 2 Landasan Teori

Bab 2 Landasan Teori Bb 2 Lds Teor 2.1. Ler Progrmmg Model pemrogrm ler tdk mmpu meyelesk ksus-ksus mjeme yg meghedk ssr-ssr tertetu dcp secr smult. Kelemh dlht oleh A. Chres d W.M. Cooper. Merek berdu kemud megembgk model

Lebih terperinci

Persamaan (1.4) adalah persamaan dari deret Mac Laurin. Persamaan (1.1) biasa dituliskan dengan mensubstitusikan x dengan x-x 0, sehingga :

Persamaan (1.4) adalah persamaan dari deret Mac Laurin. Persamaan (1.1) biasa dituliskan dengan mensubstitusikan x dengan x-x 0, sehingga : Fsk Komputs I DERET TAYLOR. Deret Tlor Deret Tlor memegg per g sgt petg dlm lss umerk. Deg deret Tlor kt dpt meetuk l sutu ugs d ttk jk l ugs d ttk 0 g berdekt deg ttk dkethu. Ur deret Tlor dsektr o dtk

Lebih terperinci

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl

Lebih terperinci

Bab IV Faktorisasi QR

Bab IV Faktorisasi QR Bb IV Ftorss QR. Pedhulu Ftorss QR dr mtr A beruur m dlh pegur mtr A mejd A Q R dm Q R m m dlh orthogol d R R m segtg ts. Ftorss serg jug dsebut ftorss orthogol (orthogol ftorzto). Ad beberp r yg dgu utu

Lebih terperinci

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ 3. Mtriks Toeplitz Defiisi 3. Mtriks Toeplitz dlh sutu mtriks [ t ; k, j = 0,,..., ] : T =, k j, deg ili,, d ideks yg diguk setip etriy

Lebih terperinci

( X ) 2 ANALISIS REGRESI

( X ) 2 ANALISIS REGRESI ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk

Lebih terperinci

METODE NUMERIK PERTEMUAN : 5 & 6 M O H A M A D S I D I Q 3 S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1

METODE NUMERIK PERTEMUAN : 5 & 6 M O H A M A D S I D I Q 3 S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1 METODE NUMERIK S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S M O H A M A D S I D I Q PERTEMUAN : 5 & 6 PENYELESAIAN PERSAMAAN LINIER SIMULTAN S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S M O H A M A D

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki BAB I PENDAHULUAN. Ltr Belkg Populs merupk kumpul dr dvdu orgsme yg memlk sft tumbuh growth, reks respos terhdp lgkugy, d reproduks. Pd dsry, pertumbuh mkhluk hdup pd sutu populs merupk proses yg berlgsug

Lebih terperinci

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN ALJABAR LINIER

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN ALJABAR LINIER PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN ALJABAR LINIER Mter Kulh: Sstem Persm Aljr Ler; Overvew Aljr Mtrks; Metode Elms Guss; Metode Guss-Jord; Metode Itertf (Guss-Sedel & Jco); Metode Thoms # SISTEM PERSAMAAN ALJABAR

Lebih terperinci

VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA

VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA De Prm Sr Jurus Mtemtk Uersts Neger Pg, Ioes eml: eprmsr@yhoo.com Abstrk. Auts lh rgk pembyr tu peerm lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS REGRESI

BAB V ANALISIS REGRESI BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug,

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK Pegtr Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. Msly dlm termodmk, model Deye utuk megtug kpsts ps dr ed pdt.

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 1 MODELING DAN ANALISIS

PRAKTIKUM 1 MODELING DAN ANALISIS PRAKTIKUM MODELING DAN ANALISIS KESALAHAN A. TUJUAN PEMBELAJARAN. Model Mtemtk. Memhm Deret Tlor. Memhm Glt 4. Memhm lgortm d pembc lowchrt B. DASAR TEORI. Model Mtemtk Model dbut utuk memudhk org dlm

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN

RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN Lesso Study FMIPA UNY RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINEAR II SEMESTER : III TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN SUB TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN WAKTU : X 5 A. Stdr Kompetesi:

Lebih terperinci

SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Nurdinintya Athari (NDT)

SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Nurdinintya Athari (NDT) SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nurdiity Athri (NDT) Sistem Persm Lier (SPL) Sub Pokok Bhs Pedhulu Solusi SPL deg OBE Solusi SPL deg Ivers mtriks d Atur Crmmer SPL Homoge Beberp Apliksi Sistem Persm Lier Rgki

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Peyelesi Persm Liier Simult Persm Liier Simult Persm liier simult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjik byk vribel bebs Betuk persm liier simult deg m persm d vribel bebs ij utuk i= s/d m d

Lebih terperinci

Solusi Sistem Persamaan Linear

Solusi Sistem Persamaan Linear Sos Sstem Persm Ler Sstem persm er: h persm deg h kow j d dketh, j,,, j? So: z 6 z z () () () persm d kow Jw: z 6.5 z.5 z () () () ems : pers. ().5 pers. () pers. ().5 pers. () z 6.5 z 8z 8 () () () ems

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BB LNDSN TEORI. lytcl Herrchy Process (HP) lytc Herrchy Process (HP) dlh slh stu metode khusus dr Mult Crter Decso Mkg (MCDM) yg dperkelk oleh Thoms Lore Sty. HP dpt dguk utuk memechk mslh pd stus yg kompleks.

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA METODE STAIRCASE UNTUK MENDAPATKAN BENTUK KANONIK JORDAN DENGAN KARAKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDYA HESTY

UNIVERSITAS INDONESIA METODE STAIRCASE UNTUK MENDAPATKAN BENTUK KANONIK JORDAN DENGAN KARAKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDYA HESTY UNIVERSITS INDONESI METODE STIRCSE UNTUK MENDPTKN BENTUK KNONIK JORDN DENGN KRKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDY HESTY 976 Fkults Mtemtk d Ilmu Pegethu lm Progrm Stud Mtemtk Depok Februr Metode strcse...,

Lebih terperinci

Daftar Isi. Halaman i KATA PENGANTAR

Daftar Isi. Halaman i KATA PENGANTAR KATA PENGANTAR Dftr Is Hlm DAFTAR ISI BAB I PENDAHULUAN PENGERTIAN METODE NUMERIK BILANGAN DAN ANGKA SIGNIFIKAN KONSEP DASAR KALKULUS : NILAI ANTARA DAN DERET TAYLOR GALAT DAN TOLERANSI DALAM METODE NUMERIK

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g

Lebih terperinci

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN 6 BAB METODA ANALSS RANGKAAN Metod nlss rngkn sebenrny merupkn slh stu lt bntu untuk menyeleskn sutu permslhn yng muncul dlm mengnlss sutu rngkn, blmn konsep dsr tu hukum-hukum dsr sepert Hukum Ohm dn

Lebih terperinci

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT OLUI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGI PEMBANGKIT Aleder A Guw Jurus Mtemt d ttst Fults s d Teolog, Uversts B Nustr Jl. K. H. yhd No. 9, Kemggs/Plmerh, Jrt Brt 8 gug@bus.edu ABTRACT Ths rtcle dscusses bout

Lebih terperinci

Bab 3 SISTEM PERSAMAAN LINIER

Bab 3 SISTEM PERSAMAAN LINIER Alis Numerik Bh Mtrikulsi B SISTEM PERSAMAAN LINIER Pedhulu Pd kulih ii k dipeljri eerp metode utuk meelesik sistem persm liier Peelesi sistem persm deg jumlh vriel g tidk dikethui serig ditemui didlm

Lebih terperinci

Jl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru,

Jl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru, Jurl Ss Mtetk d Sttstk, Vol. No. Jul 6 ISSN 6-5 Metode Guss-Sedel d Geerlss Guss-Sedel utuk Meyelesk Sste Pers Ler Kopleks Cotoh Ksus: SPL Kopleks deg pers d vrel tr ry, Le Tr Lestr, Jurus Mtetk, kults

Lebih terperinci

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i Iterl Tertetu..6 oe d ust ss Ttk Bert slk d du ed s-s elk ss sesr d y dletkk pd pp er de jrk erturut-turut d d d dr ttk pey pd - y ered. Ked terseut k se jk dpeuh d d. d d Sutu odel tets y k dperoleh pl

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI. Prasetyo Budi Darmono Jurusan Pendidikan Matematika FKIP Universitas Muhammadiyah Purworejo

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI. Prasetyo Budi Darmono Jurusan Pendidikan Matematika FKIP Universitas Muhammadiyah Purworejo SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI Prsetyo Budi Drmoo Jurus Pedidik Mtemtik FKIP Uiversits Muhmmdiyh Purworejo Abstrk Persm lier dlm vribel 1, 2, 3,.. sebgi sebuh persm yg dpt diytk dlm

Lebih terperinci

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan MA1201 MATEMATIKA 2A Hedr Guw Semester II, 2016/2017 24 Februri 2017 9.6 Deret Pgkt Kulih yg Llu Meetuk selg kekoverge deret pgkt 9.7 Opersi pd Deret Pgkt Melkuk opersi pd deret pgkt yg dikethui jumlhy

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres

Lebih terperinci

HANDS-OUT ANALISIS NUMERIK

HANDS-OUT ANALISIS NUMERIK HANDS-OUT ANALISIS NUMERIK Oleh : Drs Her Sutro, M T Dew Rchmt, SS, MS JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 8 Pertemu

Lebih terperinci

Anuitas. Anuitas Akhir

Anuitas. Anuitas Akhir Auts Auts bersl r kt bhs Iggrs uty yg pt efsk sebg rgk pembyr tu peerm tetp lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu tertetu. Kt uty sly berrt pembyr ul (thu), k tetp serg eg berjly wktu kt uts jug

Lebih terperinci

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga Rset Opers Probblstk Teor Permnn (Gme Theor) Deprtement of Mthemtcs FMIPA UNS Lecture 4: Med Strteg A. Metode Cmpurn (Med Strteg) D dlm permnn d mn permnn tersebut tdk mempun ttk peln, mk pr pemn kn bersndr

Lebih terperinci

JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1

JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1 FITRIANA RICHA HIDAYATI 7 46 Dose Pembimbig M. ARIEF BUSTOMI, M.Si Surby, Jui JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER Alis disesuik deg geometri

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Alss Regres Alss regres dlh tekk sttstk yg ergu utuk memerks d memodelk huug dtr vrel-vrel. Peerpy dpt djump secr lus d yk dg sepert tekk, ekoom, mjeme, lmu-lmu olog, lmu-lmu sosl,

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linear Elementer Aljr Lier Elemeter MA SKS Silus : B I Mtriks d Opersiy B II Determi Mtriks B III Sistem Persm Lier B IV Vektor di Bidg d di Rug B V Rug Vektor B VI Rug Hsil Kli Dlm B VII Trsformsi Lier B VIII Rug Eige

Lebih terperinci

MODUL MATA KULIAH ANALISIS NUMERIK OLEH : Rizqi Tresnaningsih, S.Pd, M.Pd PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA

MODUL MATA KULIAH ANALISIS NUMERIK OLEH : Rizqi Tresnaningsih, S.Pd, M.Pd PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA MODUL MATA KULIAH ANALISIS NUMERIK OLEH : Rzq Tresgsh S.Pd M.Pd PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM IKIP PGRI MADIUN Modul Mt Kulh Alss Numerk DAFTAR

Lebih terperinci

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif

Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif Vol. 3 No. 80-85 Ju 007 Bts Nl Ege Mksl D Mtks Tk Negtf A. Kes Jy Abstk Ide ut skps dlh utuk edptk etode dl eetuk bts d l ege ksl d tks tk egtf deg bedsk bts Fobeus. Ytu R d dlh ulh bs tu kolo u d R dlh

Lebih terperinci

BAB I KOMBINATORIKA. A. Kaidah Pencacahan Terdapat dua kaidah pencacahan, yaitu kaidah penjumlahan dan kaidah perkaliah.

BAB I KOMBINATORIKA. A. Kaidah Pencacahan Terdapat dua kaidah pencacahan, yaitu kaidah penjumlahan dan kaidah perkaliah. BAB I KOMBINATORIKA Dr. Al Mhmud (Jurus Peddk Mtemtk FMIPA UNY) Combtorcs hs emerged s ew subject stdg t the crossrods betwee pure d plled mthemtcs, the ceter of bustlg ctvty, smmerg pot of ew problems

Lebih terperinci

MetodeLelaranUntukMenyelesaikanSPL

MetodeLelaranUntukMenyelesaikanSPL MetodeLelrUtukMeyelesikSPL Metode elimisi Guss melitk yk glt pemult. Glt pemult yg terjdi pd elimisi Guss dpt meyek solusiyg diperoleh juh drisolusiseery. Ggs metod lelr pd pecri kr persm irljr dptjugditerpkutukmeyelesikspl.

Lebih terperinci

1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0.

1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0. KKKF BAHAGAN A 6 MARKAH Arh : Jw SEMUA sol. Kepekt kter pecemr pt, d dlm secw teh trk yg drk selm eerp jm derk oleh: pt = 5e -.5t + 5e -.75t Crk ms, t, dlm ut jm yg dperluk utuk kter jk kepekt yg dkehedk

Lebih terperinci

Persamaan Linier Simultan

Persamaan Linier Simultan Persm Liier Simult Elimisi Guss Guss Jord Elimisi_GussJord Persm Liier Simult Persm liier simult dlh sutu etuk persm-persm yg ser ersm-sm meyjik yk vriel es. etuk persm liier simult deg m persm d vriel

Lebih terperinci

MA SKS Silabus :

MA SKS Silabus : Aljr Lier Elemeter A SKS Silus : B I triks d Opersiy B II Determi triks B III Sistem Persm Lier B IV Vektor di Bidg d di Rug B V Rug Vektor B VI Rug Hsil Kli Dlm B VII Trsformsi Lier B VIII Rug Eige 7//7

Lebih terperinci

Soal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SBMPTN - SNMPTN 2008

Soal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SBMPTN - SNMPTN 2008 Sol-sol d Pembhs Mtemtik Dsr SBMPTN - SNMPTN 8 y. Dlm betuk pgkt positif, ( y). A. ( + y ) ( y ) C. ( y ) E. - ( y ) B. - ( + y ) ( y ) D. ( y ) y ( y) y ( y) y y ( y) y (y). (y) y - ( y ) ( y + ) - (-y+

Lebih terperinci

METODE NUMERIK. Sistem Persamaan Linier (SPL) (1) Pertemuan ke 5. Rinci Kembang Hapsari, S.Si, M.Kom

METODE NUMERIK. Sistem Persamaan Linier (SPL) (1) Pertemuan ke 5. Rinci Kembang Hapsari, S.Si, M.Kom METODE NUMERIK Pertemu ke 5 Sistem Persm Liier (SPL) () Rici Kemg Hpsri, S.Si, M.Kom www.rkhcdemy.com/wp Represetsi SPL Betuk umum persm lier deg peuh Dim :,, : koefisie dri persm, d,,..., merupk peuh.

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDAARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA Aleder A.. Guw Jurus Mtetk d ttstk, Fkults s d Tekolog, Bus Uversty Jl. KH. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48. gug@bus.edu ABTRACT

Lebih terperinci

Kalkulus 2. Deret Pangkat dan Uji Konvergensi. Department of Chemical Engineering Semarang State University. Dhoni Hartanto S.T., M.T., M.Sc.

Kalkulus 2. Deret Pangkat dan Uji Konvergensi. Department of Chemical Engineering Semarang State University. Dhoni Hartanto S.T., M.T., M.Sc. Klkulus Deret Pgkt d Uji Kovergesi Dhoi Hrtto S.T., M.T., M.S. Deprtmet o Chemil Egieerig Semrg Stte Uiversity Eperimetl Deret Pgkt Urut d deret sequees d series). Urut gk merupk rgki gk tk terbts jumlh

Lebih terperinci

HUKUM SYLVESTER INERSIA

HUKUM SYLVESTER INERSIA Vol 6 No 3 44-56 Desember 3 ISSN : 4-858 HUKUM SYLVESTER INERSIA R Heru Tjhj Jurus Mtemt FMIPA UNDIP Abstr Mtrs represets sutu betu udrt dpt dsj sebg mtrs dgol Eleme pd dgol utm mtrs represets tersebut

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11) III PEMBAHASAN 3 Alisis Metode Perhtik persm itegrl Volterr berikut y ( f( λ Ktyt ( ( (8 deg y( merupk fugsi yg k ditetuk sutu kostt f( fugsi sembrg yg dikethui d terdefiisi pd R d K(ty(t sutu fugsi yg

Lebih terperinci

BAB I. PENGANTAR METODE NUMERIK

BAB I. PENGANTAR METODE NUMERIK Metode Numerk utuk Tekk Mes BAB I PENGANTAR METODE NUMERIK Metode umerk merupk metode pemroses dr dt umerk (dskret) mejd hsl umerk, dm metode mmpu meg sstem persm besr, ketdkler d ksus deg geometr yg komplek

Lebih terperinci

Unit 1 KONSEP DASAR ARITMETIKA. Josef Tjahjo Baskoro Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan

Unit 1 KONSEP DASAR ARITMETIKA. Josef Tjahjo Baskoro Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan Ut KONSEP DASAR ARITMETIKA Josef Tjhjo Bskoro Clr Ik Sr Bdhyt Pedhl M ter yg k Ad peljr pertm kl pd mt klh pemech mslh mtemtk dlh kosep dsr rtmetk. Kompetes dsr yg hrs dks setelh mempeljr t dlh Ad mmp

Lebih terperinci

dan mempunyai vektor normal n =(a b c). Misal P(x,y,z) suatu titik berada pada bidang. 1. Persamaan bidangnya adalah n P P

dan mempunyai vektor normal n =(a b c). Misal P(x,y,z) suatu titik berada pada bidang. 1. Persamaan bidangnya adalah n P P Rug Vektor Tuju:. Megigt kembli persm gris d bidg di rug.. Memhmi ksiom rug vektor, kombisi liier d rug bgi.. Megigt kembli pegerti bebs d bergtug liier, bsis d dimesi. Arti geometris dri determi Jik A

Lebih terperinci

TEORI DASAR. simbol yang menyatakan bahwa dua hal adalah persis sama. Dimana. persamaanya ditulis dengan tanda sama dengan.

TEORI DASAR. simbol yang menyatakan bahwa dua hal adalah persis sama. Dimana. persamaanya ditulis dengan tanda sama dengan. II. TEORI ASAR. Persm d Pertdsm Persm ddefs seg sutu peryt mtemt dlm etu smol yg meyt hw du hl dlh perss sm. m persmy dtuls deg td sm deg. Msly : 4 y 8 Pertdsm ddefs seg lmt mtemt yg meuu perdg uur du

Lebih terperinci

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor Bb 1 Av stu Alss Vrs (Alss Of Vrce / ANOVA) stu fktor Lerg Objectves 1. Desg d coduct expermets volvg sgle d two fctors. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TORI. egtr roses Mrkov dt dklsfksk sesu deg sft wktu egmt roses sert stte scey. Wktu egmt roses dt bersft dskrt muu kotu d stte scey bersft dskrt muu kotu bk terbts muu tk terbts.. Dt Defs..

Lebih terperinci

DEFINISI INTEGRAL. ' untuk

DEFINISI INTEGRAL. ' untuk DEINISI INTEGRAL Dlm mtemtk d eerp stl sepert des, teorem, lemm Istl petg kre meujuk keeksstes Des dl peryt yg erl er kre dsepkt, d tdk perlu duktk Teorem dl peryt yg dpt duktk keery Lemm dl teorem kecl,

Lebih terperinci

MASALAH PROGRAMA LINIER FUZZY DENGAN FUNGSI KEANGGOTAAN LINIER

MASALAH PROGRAMA LINIER FUZZY DENGAN FUNGSI KEANGGOTAAN LINIER JRNA TEKNIK INDSTRI VO. 2 NO. JNI 2000: 28-33 MASAAH PROGRAMA INIER FZZY DENGAN FNGSI KEANGGOTAAN INIER Nyom Sutp Dose Fkults Tekk Jurus Tekk Idustr versts Krste Petr ABSTRAK Asums kepst l-l prmeter dlm

Lebih terperinci

PENGHITUNGAN NILAI RESISTOR PENGGANTI MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN ORTONORMAL DARI MATRIKS LAPLACE AMIN LUKMANUL HAKIM G

PENGHITUNGAN NILAI RESISTOR PENGGANTI MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN ORTONORMAL DARI MATRIKS LAPLACE AMIN LUKMANUL HAKIM G PEGHIUGA ILAI RESISOR PEGGAI MEGGUAKA ILAI EIGE DA VEKOR EIGE OROORMAL DARI MARIKS LAPLACE AMI LUKMAUL HAKIM G544 DEPAREME MAEMAIKA FAKULAS MAEMAIKA DA ILMU PEGEAHUA ALAM ISIU PERAIA OGOR 7 PEGHIUGA ILAI

Lebih terperinci

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)

Lebih terperinci

Eliminasi Gauss Gauss Jordan

Eliminasi Gauss Gauss Jordan Persm Liier Simult Elimisi Guss Guss Jor Persm Liier Simult Persm liier simult lh sutu betuk persm-persm p yg secr bersm-sm meyjik byk vribel bebs. Betuk persm liier simult eg m persm vribel bebs pt itulisk

Lebih terperinci

Metode Iterasi Gauss Seidell

Metode Iterasi Gauss Seidell Metode Itersi Guss Seidell Metode itersi Guss-Seidel : metode yg megguk proses itersi higg diperoleh ili-ili yg berubh. Bil dikethui persm liier simult: Berik ili wl dri setip i (i s/d ) kemudi persm liier

Lebih terperinci