Model simulasi harus merefleksikan sifat-sifat penting sistem nyata. Untuk menjelaskan proses pemodelan akan digunakan percobaan jarum Buffon.
|
|
- Iwan Tedja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Model simulasi harus merefleksikan sifat-sifat penting sistem nyata. Untuk menjelaskan proses pemodelan akan digunakan percobaan jarum Buffon. Percobaan Disimulasikan Percobaan Jarum Buffon. Jarum sepanjang l dijatuhkan secara acak pada bidang yang memuat sekumpulan garis paralel dengan jarak antar garis d, yang dapat direpresentasikan keramik lantai (lihat Gambar 1). Panjang jarum diasumsikan lebih kecil atau sama dengan jarak antar garis paralel. Jika percobaan menjatuhkan jarum dilakukan secara berulang-ulang, probabilitas ( jarum akan menyentuh atau memotong garis dapat diperoleh dari hasil bagi jumlah jarum menyentuh atau memotong garis (NI) dibagi dengan jumlah percobaan (NT), atau P = NI/NT. Dilihat dari prosedurnya, percobaan jarum Buffon adalah simulasi Monte Carlo, karena kita menggunakan angka acak dan sampel acak untuk memperkirakan hasil percobaan. Gambar 1. Bidang percobaan jarum Untuk mensimulasikan percobaan ini, kita harus dapat menempatkan jarum secara acak, relatif terhadap garis. Dalam percobaan fisik, hal ini tidak sulit dilakukan, kita hanya perlu menjatuhkan jarum pada bidang yang sudah ditentukan. Tetapi dalam simulasi komputer percobaan akan berbeda. Jarum pada bidang harus ditempatkan secara unik, untuk itu kita harus menentukan lokasi spesifik jarum. Anggap lokasi jarum terhadap garis mempunyai titik tengah m dan sudut θ. Untuk memenuhi posisi acak, variabel jarak diperlakukan sebagai variabel acak dan berdistribusi uniform. Kita hanya perlu mempertimbangkan satu area yang diapit oleh dua garis, karena area lainnya biasanya duplikat dari area ini. Begitu titik tengah jarum m sudah ditentukan, kita harus menentukan garis mana dari antara kedua garis tersebut yang terdekat. Posisi acak bersifat
2 simetris, oleh karena itu kita hanya memerlukan setengah dari jarak kedua garis. Oleh karena itu a yang merupakan jarak dari m ke garis adalah variabel acak berdistribusi uniform pada kisaran 0 d/2. Karena sifat simetris, θ juga variabel acak yang berdistribusi uniform pada kisaran 0 - π radian. m d/2 θ a l/2 sin θ Gambar 2. Diberikan a dan θ acak, metode untuk menentukan apakah jarum menyentuh atau memotong garis adalah sebagai berikut:hitunglah proyeksi vertikal jarak m ke akhir jarum sebagai (l/2) sin θ, dan bandingkan dengan jarak a. Jika a (l/2) sin θ, jarum menyentuh atau memotong garis, seperti yang ditunjukkan di atas. Jika a > (l/2) sin θ, jarum tidak menyentuh atau memotong. Untuk menyelesaikan pengembangan model, kita harus menentukan rata-rata nilai a dan θ. Untuk mendapatkan sampel acak a dan θ, akan lebih baik menggunakan bilangan pseudorandom, r, dengan 0 r 1. Kemudian kita dapat mendefinisikan nilai a dan θ untuk percobaan tertentu sebagai : a = (d/2)r θ = π r kisaran a dan θ yang diinginkan adalah: 0 a d/2 0 θ π Logika pemrograman untuk mensimulasikan percobaan jarum ditunjukkan Gambar 3. Running akan dilakukan sebanyak 3000 kali dengan panjang jarum (l) = 10cm dan jarak garis (d) = 20cm. Hasil simulasi memperkirakan p (probabilitas jarum akan menyentuh atau memotong garis) sebesar Pertanyaan berikutnya adalah seberapa akurat perkiraan ini?
3 Pilih l dan d Turunkan r 1 Hitung a Turunkan r 2 Hitung θ Hitung l/2 sin θ Tambahkan NI ya a l/2 sin θ tidak Tambahkan NT Jumlah running sudah cukup tidak ya Cetak hasil stop Gambar 3. Logika pemrograman percobaan jarum Buffon Keakuratan p ditentukan oleh jumlah ulangan setiap percobaan yang disimulasikan. Dalam pembentukan selang kepercayaan untuk presisi ini, hal berikut dilakukan. Jatuhnya jarum merupakan percobaan Bernoulli, jumlah kesuksesan (NI) dalam ulangan NT adalah variabel acak Binomial, dan P = NI/NT yang merupakan penduga bagi parameter Binom p (probabilitas sukses). Dengan menggunakan P = pˆ, maka dapat dinyatakan:
4 VAR E [ pˆ ] = E[ NI / NT ] = p karena E[ NI] = p NT [ pˆ ] = p( 1 karena VAR[ NI] = NT p( 1 NT ) 1 2 ( p p( 1 Z = Dapat diasumsikan bahwa p ) menyebar normal (percobaan sebanyak 3000 jauh lebih besar dibandingkan 30), dan oleh karena itu Z diasumsikan berdistribusi normal dengan rata-rata 0 dan ragam 1. Lalu kita dapat menulis probabilitasnya: ) 1 2 ( p p( 1 P Z0.025 Z0.025 = 0.95 ) ) 1 2 ) ) 1 2 ) p( 1 ) p( 1 P p Z0.025 p p + Z0.025 = 0.95 menggunakan p ) = (nilai probabilitas hasil simulasi di atas), kita akan mendapatkan : P p = 0. [ ] 95 Program simulasi menggunakan FORTRAN adalah sbb: C PERMASALAHAN JARUM BUFFON TYPE *, MASUKKAN PANJANG JARUM, LEBAR AREA (JARAK ANTARA DUA GARIS), JUMLAH PERCOBAAN TYPE *, READ *,FNEEDLE,DIST,NTRIALS TYPE*,PANJANG JARUM =,FNEEDLE, LEBAR AREA =,DIST, JUMLAH PERCOBAAN =,NTRIALS WRITE (6,100) FNEEDLE,DIST,NTRIALS 100 FORMAT ( PANJANG JARUM =,F7.0, LEBAR AREA =,F7.0, JUMLAH PERCOBAAN =,I6) DO 1 I=1,NTRIALS Y=RAN(ISEED) A=Y*DIST/2 Y=RAN(ISEED) THETA=Y* IF(A.LE.(FNEEDLE/2.)*SIN(THETA)) THEN CROSS=CROSS+1 END IF IF(MOD(I,50).EQ.0) THEN TYPE *, PERCOBAAN NO. =,I, FRACTION CROSSING=,CROSS/FLOAT (I) 101 FORMAT( PERCOBAAN NO.=,I, FRACTION CROSSING= F5.4) END IF 1 CONTINUE THEO_PROB=2.*FNEEDLE/(3.1417*DIST) TYPE *, PELUANG TEORITIS=,THEO_PROB WRITE(6,102) THEO_PROB 102 FORMAT( PROB. TEORITIS=,F6.5) END
5 Sebelum mengembangkan model simulasi kompleks, kita bicarakan dulu list processing dalam simulasi. Untuk model simulasi sederhana, kita dapat menemukan tidak ada list atau maksimum hanya satu list record dengan 1 atribut. Tapi untuk model simulasi kompleks kita harus berhadapan dengan beberapa list yang memuat banyak records juga dengan banyak atribut. Sering pemrosesan FIFO (First In First Out) tidak efisien. Jika jumlah besar informasi ini tidak disimpan dan dimanipulasi secara efisien, eksekusi model akan membutuhkan waktu yang lama dan memori penyimpanan yang besar akan mengakibatkan model simulasi tidak layak. Ada dua cara penyimpanan list records dalam komputer yaitu alokasi sekuensial dan terhubung (linked). Pendekatan alokasi-sekuensial meletakkan records berdekatan secara fisik dalam lokasi penyimpanan, satu demi satu record sesuai dengan hubungannya. Dalam pendekatan alokasi penyimpanan terhubung, setiap record memuat atribut dan pointer (link). Pointer menunjukkan relasi logik dari satu record ke record lainnya dalam list. Sehingga record dalam list yang saling berhubungan tidak harus diletakkan berdekatan. Pendekatan kedua ini (alokasi penyimpanan terhubung) lebih disukai dalam pemodelan simulasi karena memiliki beberapa keuntungan, yaitu: 1. waktu pemrosesan yang dibutuhkan untuk jenis list tertentu dapat dikurangi secara signifikan. 2. pemrosesan list-kejadian untuk model simulasi dimana daftar (list) kejadian memuat sejumlah besar record kejadian secara simultan dapat dipercepat 3. untuk beberapa model simulasi, kapasitas memori komputer yang dibutuhkan untuk menyimpan bisa lebih kecil. 4. menyediakan kerangka umum yang memungkinkan menyimpan dan memanipulasi banyak daftar secara simultan dengan mudah, dimana records dalam daftar berbeda dapat diproses dengan cara berbeda.
Bab IV Simulasi Metode Monte Carlo Mengatasi Masalah dalam Distribusi Data
24 Bab IV Simulasi Metode Monte Carlo Mengatasi Masalah dalam Distribusi Data IV.1 Mengenal Metode Monte Carlo Distribusi probabilitas digunakan dalam menganalisis sampel data. Sebagaimana kita ketahui,
Lebih terperinciList Processing : Alokasi sekuensial atau terhubung (link) Pendekatan alokasi-sekuensial meletakkan records berdekatan secara fisik dalam lokasi
List Processing : Alokasi sekuensial atau terhubung (link) Pendekatan alokasi-sekuensial meletakkan records berdekatan secara fisik dalam lokasi penyimpanan, satu demi satu record sesuai dengan hubungannya.
Lebih terperinciPengembangan Model Simulasi, oleh Hotniar Siringoringo 1
Simulasi kejadian diskrit memodelkan sistem yang berubah sesuai waktu melalui suatu representasi dimana variabel status berubah secara langsung pada titik terpisah dalam waktu. Titik terpisah dalam waktu
Lebih terperinciBAB6. PENGEMBANGANMODEL
BAB6. PENGEMBANGANMODEL Tujuan Instruksional Umum Tujuan Instruksional Khusus 6.1. Model Konseptual Mahasiswa dapat merancang model 1. Mahasiswa dapat membangun model konseptual 2. Mahasiswa dapat membangun
Lebih terperinciPelatihan fortran JURUSAN TEKNIK SIPIL 2014 / 2015
Pelatihan fortran JURUSAN TEKNIK SIPIL 2014 / 2015 STRUKTUR PROGRAM FORTRAN STRUKTUR DARI PROGRAM FORTRAN DIBAGI MENJADI 5 BAGIAN KOLOM DAN TIAP-TIAP BARIS DI DALAM PROGRAM DAPAT BERISI : 1) METACOMMAND
Lebih terperinciKonstruksi Dasar Algoritma
Konstruksi Dasar Algoritma ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN [IF6110202] Yudha Saintika, S.T., M.T.I. Sub-Capaian Pembelajaran MK Pendahuluan Instruksi dan Aksi Algoritma merupakan deskripsi urutan pelaksanaan
Lebih terperinciKONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT.
KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT. EKSPERIMEN suatu percobaan yang dapat diulang-ulang dengan kondisi yang sama CONTOH : Eksperimen : melempar dadu 1 kali Hasilnya
Lebih terperinciSTATEMEN GO TO DAN IF-THEN. Pertemuan IX
STATEMEN GO TO DAN IF-THEN Pertemuan IX Statemen Alih Kontrol Pada bahasa pemrograman BASIC tidak hanya melakukan eksekusi baris demi baris atau secara berurutan yang tiap barisnya dieksekusi hanya satu
Lebih terperinciSIMULASI SISTEM ANTRIAN SINGLE SERVER. Sistem: himpunan entitas yang terdefinisi dengan jelas. Atribut: nilai data yang mengkarakterisasi entitas.
SIMULASI SISTEM ANTRIAN SINGLE SERVER Sistem: himpunan entitas yang terdefinisi dengan jelas. Atribut: nilai data yang mengkarakterisasi entitas. List/file/set: entitas-entitas dengan properti yang sama.
Lebih terperinciLab. Teknik Informatika Struktur Data 1
2. POINTER dan SINGLE LINK LIST TUJUAN PRAKTIKUM 1. Praktikan mengetahui tipe struktur data baru yaitu tipe data Pointer. 2. Praktikan menggunakan pointer didalam pembuatan program dan dapat menerapkannya
Lebih terperinciAnalisis Model dan Simulasi. Hanna Lestari, M.Eng
Analisis Model dan Simulasi Hanna Lestari, M.Eng Simulasi dan Pemodelan Klasifikasi Model preskriptif deskriptif diskret kontinu probabilistik deterministik statik dinamik loop terbuka - tertutup Simulasi
Lebih terperinci: Mahasiswa mampu menjelaskan teknik pemrograman menggunakan Linked List. Single Linked List
Pertemuan 5 Waktu Tujuan Pembelajaran : 135 menit : Mahasiswa mampu menjelaskan teknik pemrograman menggunakan Linked List. Substansi Materi : Single Linked List, LIFO, FIFO Tabulasi Kegiatan Perkuliahan
Lebih terperinci6/15/2015. Simulasi dan Pemodelan. Keuntungan dan Kerugian. Elemen Analisis Simulasi. Formulasi Masalah. dan Simulasi
Simulasi dan Pemodelan Analisis lii Model dan Simulasi Klasifikasi Model preskriptif deskriptif diskret kontinu probabilistik deterministik statik dinamik loop terbuka - tertutup Hanna Lestari, M.Eng Simulasi
Lebih terperinciMenghapus Pointer Statement yang digunakan untuk menghapus pointer adalah Dispose, yang mempunyai bentuk umum : Dispose(peubah) ;
Maka sekarang kita mempunyai dua buah simpul yang ditunjuk oleh P1 dan P2. Setelah itu kita dapat melakukan pengaksesan data, yaitu dengan menuliskan : P1^.Nama_Peg := Ariswan ; P1^.Alamat := Semarang
Lebih terperinciK ports. Gambar 5. Sistem komputer time-shared
Perhatikan sistem komputer time-shared, dimana pemakai dihubungkan ke sistem melalui jaringan telepon. Hanya ada sedikit jumlah port untuk koneksi seperti ini, dan ketika semua port digunakan saat panggilan
Lebih terperinciJARINGAN UNTUK MERGING
SORTING - Merging Definisi: A = {a 1, a 2,..., a r } B = {b 1, b 2,..., b s } merupakan dua deret angka yang terurut naik; merge A dan B merupakan deret C = {c 1, c 2,..., c r+s } yang juga terurut naik,
Lebih terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 Pendahuluan (1) Sifat probabilitistik pada sistem nyata mempunyai pola distribusi probabilistik
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1. Uji Kecukupan Data Untuk menguji sekumpulan data, terlebih dahulu diperlukan untuk menguji kecukupan jumlah pengamatan yang telah dilakukan. Karena itu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. mengikutkan konsep dasar, seperti kapasitas dan kesesuaian. Syarat-syarat yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam perencanaan sistem suatu struktur, hampir semua teknik mengikutkan konsep dasar, seperti kapasitas dan kesesuaian. Syarat-syarat yang harus dipenuhi struktur
Lebih terperinciBab V MetodeFunctional Statistics Algorithm (FSA) dalam Sintesis Populasi
31 Bab V MetodeFunctional Statistics Algorithm (FSA) dalam Sintesis Populasi V.1 Mengenal Metode Functional Statistics Algorithm (FSA) Metode Functional Statistics Algorithm (FSA) adalah sebuah metode
Lebih terperinciBAB IX LINKED LIST (SENARAI BERANTAI)
BAB IX LINKED LIST (SENARAI BERANTAI) Linked list atau biasa disebut senarai berantai adalah suatu kumpulan data yang saling terhubung antar 1 data dengan data berikutnya. Suatu element (disebut dengan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu
BAB II TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahulauan Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu rekayasa suatu model logika ilmiah untuk melihat kebenaran/kenyataan model tersebut.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di zaman sekarang, kemajuan sains dan teknologi sangat berkembang pesat. Salah satu ilmu yang berkembang adalah matematika yang merupakan induk dari semua ilmu
Lebih terperinciManipulasi Data & Pengolahan File
Kegiatan Praktikum : Manipulasi Data & Pengolahan File 4 Tujuan : - Praktikan dapat memahami fungsi-fungsi manipulasi data - Praktikan dapat menguraikan jenis-jenis fungsi string dan fungsi aritmatika
Lebih terperinciSTRUKTUR DASAR ALGORITMA
STRUKTUR DASAR ALGORITMA Pertemuan 5 Muhamad Haikal, S.Kom., MT Struktur Dasar Algoritma 1. Struktur Sequence (Runtunan) 2. Struktur Selection (Pemilihan) 3. Struktur Repetition (Perulangan) Struktur Sequence
Lebih terperinciPraktikum 14. Sistem File 1 KONSEP FILE POKOK BAHASAN: TUJUAN BELAJAR:
Praktikum 14 Sistem File POKOK BAHASAN: ü Konsep File ü Metode Akses ü Struktur Direktori ü File System Mounting TUJUAN BELAJAR: Setelah mempelajari materi dalam bab ini, mahasiswa diharapkan mampu: ü
Lebih terperinciDISTRIBUSI VARIABEL RANDOM
DISTRIBUSI VARIABEL RANDM Distribusi Variabel Diskrit Distribusi variabel diskrit adalah salah satu variabel acak yang diasumsikan memiliki bilangan terbatas dari nilai-nilai yang berbeda. Contoh : Waktu
Lebih terperinciPEMBANGKIT RANDOM VARIATE
PEMBANGKIT RANDOM VARIATE Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi JurusanTeknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 Pendahuluan (1) Sifat probalitistik pada sistem nyata mempunyai pola distribusi probabilistik
Lebih terperinciPenjadwalan Proses. Penjadwalan bertugas memutuskan hal-hal berikut : Proses yang harus berjalan. Kapan dan selama berapa lama proses berjalan
Penjadwalan Proses Deskripsi Penjadwalan Proses Kumpulan kebijaksanaan dan mekanisme di sistem operasi yang berkaitan dengan urutan kerja yang dilakukan sistem komputer. Penjadwalan bertugas memutuskan
Lebih terperinciTeori Algoritma. Algoritma Perulangan
Alam Santosa Teori Algoritma Perulangan Algoritma Perulangan Seperti pernah dibahas sebelumnya, kemampuan komputer adalah melakukan pekerjaan yang sama tanpa merasa lelah maupun bosan. Syarat utama memanfaatkan
Lebih terperinciBAB 3 RANCANGAN PROGRAM APLIKASI. untuk mengoptimalkan pengolahan data cluster sampling : Gambar 3.1 Rancangan Struktur Menu Utama
46 BAB 3 RANCANGAN PROGRAM APLIKASI 3.1 Perancangan Struktur Menu Berikut ini rancangan struktur menu yang terdapat di dalam program aplikasi untuk mengoptimalkan pengolahan data cluster sampling : Rancangan
Lebih terperinciSTRUKTUR DATA Pertemuan 1 s.d 8
STRUKTUR DATA Pertemuan 1 s.d 8 Sasaran: Meningkatkan: pemahaman pengetahuan tentang teori dasar struktur data dan penanganan data serta pembuatan algoritma dan penggunaan strukturd dalam pemrograman Materi
Lebih terperinciPENS. Probability and Random Process. Topik 5. Beberapa jenis Distribusi Variabel Acak. Prima Kristalina April 2015
Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Probability and Random Process Topik 5. Beberapa jenis Distribusi Variabel Acak Prima Kristalina April 215 1 Outline 1. Beberapa macam
Lebih terperinciLarik/Array ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN [IS ] Dosen: Yudha Saintika, S.T., M.T.I
Larik/Array ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN [IS11010] Dosen: Yudha Saintika, S.T., M.T.I Sub-Capaian Pembelajaran MK Mahasiswa mampu menerapkan konsep larik dalam program. Peta Capaian Pembelajaran MK We Are
Lebih terperinciKONSISTENSI ESTIMATOR
KONSISTENSI ESTIMATOR TUGAS STATISTIKA MATEMATIKA II Oleh 1. Wahyu Nikmatus S. (121810101010) 2. Vivie Aisyafi F. (121810101050) 3. Rere Figurani A. (121810101052) 4. Dwindah Setiari W. (121810101054)
Lebih terperinciAlgoritma Pemrograman
Algoritma Pemrograman Pertemuan Ke-12 (Matriks) 1 Sub Pokok Bahasan Pendahuluan Konsep Matriks Pendeklarasian Matriks Pemrosesan Matriks Membaca Elemen Matriks Menulis Matriks 2 Pendahuluan Di dalam matriks,
Lebih terperinciARRAY (LARIK) Altien Jonathan Rindengan, S.Si., M.Kom.
ARRAY (LARIK) Altien Jonathan Rindengan, S.Si., M.Kom. Pendahuluan Sebuah variabel hanya menyimpan sebuah nilai, tidak dapat menyimpan beberapa buah nilai yang bertipe sejenis Dalam pemrograman, mengolah
Lebih terperinciPertemuan 4 ELEMEN-ELEMEN BAHASA PEMROGRAMAN
Pertemuan 4 ELEMEN-ELEMEN BAHASA PEMROGRAMAN I. Elemen-Elemen Dalam Bahasa Pemrograman Berikut adalah elemen-elemen pada bahasa pemrograman: Berikut adalah element-element pada bahasa pemrograman: 1. Aturan
Lebih terperinciSISTEM MANAJEMEN FILE
SISTEM MANAJEMEN FILE 1 Sifat File persistence : informasi dapat bertahan meski proses yang membangkitkannya berakhir atau meskipun catu daya dihilangkan, sehingga tetap dapat digunakan kembali di masa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Antrian sering dijumpai dalam kehidupan sehari-hari contohnya dalam
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Antrian (Queue) Antrian sering dijumpai dalam kehidupan sehari-hari contohnya dalam sistem pembelian karcis kereta api atau bioskop, dimana orang yang datang pertama akan diberi
Lebih terperinciBab 4 Pointer dan Struktur Data Dinamik 16 BAB IV POINTER DAN STRUKTUR DATA DINAMIK TUJUAN PRAKTIKUM TEORI PENUNJANG
Bab 4 Pointer dan Struktur Data Dinamik 16 BAB IV POINTER DAN STRUKTUR DATA DINAMIK TUJUAN PRAKTIKUM 1. Mengerti dalam penggunaan pointer. 2. Dapat membuat larik dinamik dan daftar berkait TEORI PENUNJANG
Lebih terperinciSTATISTICS. Oleh: Hanung N. Prasetyo DISTRIBUSI NORMAL WEEK 6 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS WEEK 6 Oleh: Hanung N. Prasetyo DISTRIBUSI NORMAL Pengantar: Dalam pokok bahasan disini memuat beberapa distribusi kontinyu yang sangat penting di bidang statistika. diantaranya distribusi normal.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam membuat model simulasi, perlu diketahui mengenai beberapa teori yang berhubungan dengan pembuatan model dan teori yang berguna untuk menverfikasi model. Beberapa teori tersebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
17 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengantar Fenomena menunggu untuk kemudian mendapatkan pelayanan, seperti halnya nasabah yang menunggu pada loket bank, kendaraan yang menunggu pada lampu merah, produk yang
Lebih terperinciBAB IX LINKED LIST (SENARAI BERANTAI)
BAB IX LINKED LIST (SENARAI BERANTAI) Double Linked List Double Linked List adalah suatu linked list yang mempunyai penunjuk yaitu penunjuk ke data sebelumnya dan berikutnya. Perhatikan gambar di bawah
Lebih terperinciAlgoritma. Contoh Algoritma
Algoritma urutan langkah langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis. Berasal dari nama penulis buku arab Abu Ja far Muhammad Ibnu Musa Al-Khuwarizmi Merupakan jantung ilmu
Lebih terperinciALGORITMA-ALGORITMA PARALLEL RANDOM ACCESS MACHINE (PRAM = pea ram)
ALGORITMA-ALGORITMA PARALLEL RANDOM ACCESS MACHINE (PRAM = pea ram) 1 Algoritma PRAM Model PRAM dibedakan dari bagaimana mereka dapat menangani konflik read dan write (Li and Yesha 1989): EREW(Exclusive
Lebih terperinciPENGANTAR KOMPUTER & SOFTWARE II
PENGANTAR KOMPUTER & SOFTWARE II PENGENALAN PEMANFAATAN KOMPUTASI/PEMROGRAMAN Tim Pengajar KU1202 - Institut Teknologi Sumatera Sub Topik Pemanfaatan komputasi dalam berbagai bidang Dari source code menjadi
Lebih terperinciA B C D E F. Gambar 1. Senarai berantai dengan 6 simpul
struktur data fd [page 1 of 7] SENARAI BERANTAI Dalam pemakaian sehari-hari istilah senarai berantai (list) adalah kumpulan linier sejumlah data. Contohnya seperti daftar belanja harian, dimana setiap
Lebih terperinciBab II. Prinsip Fundamental Simulasi Monte Carlo
Bab II Prinsip Fundamental Simulasi Monte Carlo Metoda monte carlo adalah suatu metoda pemecahan masalah fisis dengan menirukan proses-proses nyata di alam memanfaatkan bilangan acak/ random. Jadi metoda
Lebih terperinciPengenalan Struktur Data dan Algoritma
BAB I Pengenalan Struktur Data dan Algoritma Tujuan : 1. Mahasiswa memahami apakah yang dimaksud dengan struktur data 2. Mahasiswa memahami apakah yang dimaksud dengan algoritma 3. Mengingat kembali array,
Lebih terperinciQueue. Implementasi Queue dengan Array
Queue Queue (antrian) adalah kumpulan data yang penambahan elemennya dilakukan pada suatu ujung (bagian belakang) dan penghapusannnya dilakukan pada ujung yang lain (bagian depan). Prinsip ini biasa juga
Lebih terperinciAlgoritma Pemrograman
Algoritma Pemrograman Pertemuan Ke-12 (Matriks) Noor Ifada noor.ifada@if.trunojoyo.ac.id S1 Teknik Informatika-Unijoyo 1 Sub Pokok Bahasan Pendahuluan Konsep Matriks Pendeklarasian Matriks Pemrosesan Matriks
Lebih terperinciSingle Linked List (2)
Praktikum 6 Single Linked List (2) A. TUJUAN PEMBELAJARAN Setelah mempelajari materi dalam bab ini, mahasiswa diharapkan mampu: 1. Memahami konsep membangun single linked list 2. Memahami konsep operasi
Lebih terperinciSimulasi Monte Carlo
Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo Simulasi monte carlo melibatkan penggunaan angka acak untuk memodelkan sistem, dimana waktu tidak memegang peranan yang substantif (model statis) Pembangkitan
Lebih terperinciPENGANTAR LOGIKA DAN ALGORITMA DENGAN PASCAL
PENGANTAR LOGIKA DAN ALGORITMA DENGAN PASCAL Pengertian LOGIKA: Logika berasal dari bahasa Yunani yaitu LOGOS yang berarti ilmu. Logika pada dasarnya filsafat berpikir. Berpikir berarti melakukan suatu
Lebih terperinciMatematika SMA (Program Studi IPA)
Smart Solution UJIAN NASIONAL TAHUN PELAJARAN 0/0 Disusun Sesuai Indikator Kisi-Kisi UN 0 Matematika SMA (Program Studi IPA) Disusun oleh : Hario Pamungkas 4.. Menyelesaikan persamaan trigonometri. Nilai
Lebih terperinciDouble linked list. Gambar 1. Double linket list dengan empat simpul Deklarasi Double Linked List di dalam Pascal :
Double linked list Link list yang kita pelajari sebelumnya hanya mempunyai sebuah pointer pada setiap simpulnya. Hal ini merupakan kelemahan bahwa link list tersebut hanya bisa dibaca dalam satu arah saja,
Lebih terperinciDisk & Memory Semester Ganjil 2014 Fak. Teknik Jurusan Teknik Informatika.
Disk & Memory Semester Ganjil 2014 Fak. Teknik Jurusan Teknik Informatika Universitas i Pasundan Caca E Supriana S Si MT Caca E. Supriana, S.Si.,MT. caca.e.supriana@unpas.ac.id Pengelolaan Record dalam
Lebih terperinciPENGANTAR KOMPUTER & SOFTWARE II PENGENALAN PEMANFAATAN KOMPUTASI/ PEMROGRAMAN
PENGANTAR KOMPUTER & SOFTWARE II PENGENALAN PEMANFAATAN KOMPUTASI/ PEMROGRAMAN Tim Pengajar KU1202 - Institut Teknologi Sumatera Sub Topik Pemanfaatan komputasi dalam berbagai bidang Dari source code menjadi
Lebih terperinciCHAPTER 16 INSTRUCTION-LEVEL PARALLELISM AND SUPERSCALAR PROCESSORS
CHAPTER 16 INSTRUCTION-LEVEL PARALLELISM AND SUPERSCALAR PROCESSORS Apa itu superscalar? Salah satu jenis dari arsitektur, dimana superscalar adalah sebuah uniprocessor Suatu rancangan untuk meningkatkan
Lebih terperinciDetail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi
Detail Tugas Besar Mata Kuliah Pemodelan dan Simulasi Buatlah aplikasi program untuk menyelesaikan kasus permasalahan dibawah ini, dengan menggunakan software aplikasi yang kalian mampu gunakan, interfacing
Lebih terperinciPERBANDINGAN BEBERAPA METODE NUMERIK DALAM MENGHITUNG NILAI PI
PERBANDINGAN BEBERAPA METODE NUMERIK DALAM MENGHITUNG NILAI PI Perbandingan Beberapa Metode Numerik dalam Menghitung Nilai Pi Aditya Agung Putra (13510010)1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik
Lebih terperinciType Data Record & File. Pendahuluan : Kegiatan Praktikum :
Kegiatan Praktikum : Type Data Record & 7 File Pendahuluan : Pada pertemuan ke tujuh ini, anda akan belajar tentang type data record. Anda akan belajar tentang bagaimana cara menggunakan type data record
Lebih terperinciPENGENALAN List merupakan sebuah pemikiran/konsep struktur data yang sangat dasar pada pemrograman agar lebih fleksibel. Setiap elemen akan ditambahka
LINKed LIST PENGENALAN List merupakan sebuah pemikiran/konsep struktur data yang sangat dasar pada pemrograman agar lebih fleksibel. Setiap elemen akan ditambahkan saat dibutuhkan, tidak dialokasikan dengan
Lebih terperinciPERSEGI ANGKA-HURUF VERTIKAL
TUGAS APLIKASI (UJIAN AKHIR SEMESTER) PERSEGI ANGKA-HURUF VERTIKAL Mata Kuliah: Algoritma Pemrograman Kelompok: C4 Anggota Kelompok: Abdul Khafit (110411100097) Novi Indrawati (110411100098) Ria Lyzara
Lebih terperinciAlgoritma Euclidean dan Struktur Data Pohon dalam Bahasa Pemrograman LISP
Algoritma Euclidean dan Struktur Data Pohon dalam Bahasa Pemrograman LISP Ahmad Ayyub Mustofa Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung 40132, email: rekka_zan@students.itb.ac.id Abstraksi Bahasa pemrograman
Lebih terperinciDASAR PEMROGRAMAN. File
DASAR PEMROGRAMAN File DESKRIPSI File adalah kumpulan byte-byte yang disimpan dalam media penyimpanan. File merupakan komponen yang bertipe data sama, yang jumlahnya tidak tentu, yang dapat ditambah atau
Lebih terperinciAlgoritma Pemrograman
Algoritma Pemrograman Pertemuan Ke-11 (Matriks) :: Noor Ifada :: S1 Teknik Informatika-Unijoyo 1 Sub Pokok Bahasan Pendahuluan Konsep Matriks Pendeklarasian Matriks Pemrosesan Matriks Membaca Elemen Matriks
Lebih terperinciMetode Statistika. Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan)
Metode Statistika Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan) Pengantar Seringkali kita tertarik dengan karakteristik umum dari suatu populasi parameter Misalnya saja berapa rata-rata
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Persediaan 2.1.1 Pengertian Persediaan Persediaan meliputi semua barang dan bahan yang dimiliki oleh perusahaan dan dipergunakan dalam proses produksi atau dalam memberikan
Lebih terperinciA. TUJUAN PEMBELAJARAN
Praktikum 8 Double Linked List (2) A. TUJUAN PEMBELAJARAN Setelah mempelajari materi dalam bab ini, mahasiswa diharapkan mampu: 1. Memahami konsep operasi menyisipkan sebelum simpul tertentu 2. Memahami
Lebih terperincistatistika untuk penelitian
statistika untuk penelitian Kelompok Ilmiah Remaja (KIR) Delayota Experiment Team (D Expert) 2013 Freeaninationwallpaper.blogspot.com Apa itu Statistika? Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara pengumpulan,
Lebih terperinciAlgoritma Pemrograman
Algoritma Pemrograman Pertemuan Ke-7 (Pengulangan atau Looping [2]) :: Noor Ifada :: S1 Teknik Informatika-Unijoyo 1 Sub Pokok Bahasan Struktur WHILE Struktur REPEAT S1 Teknik Informatika-Unijoyo 2 Struktur
Lebih terperinciBAB III ANALISA MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISA MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisa Masalah Evaluasi hasil belajar dalam konteks pembelajaran sering kali disebut juga dengan evaluasi keluaran (output). Pelaksanaannya selalu
Lebih terperinciPSEUDOCODE TIPE DATA, VARIABEL, DAN OPERATOR
1 PSEUDOCODE TIPE DATA, VARIABEL, DAN OPERATOR Siti Mukaromah, S.Kom TEKNIK PENYAJIAN ALGORITMA Teknik Tulisan Structure English Pseudocode Teknik Gambar Structure Chart HIPO Flowchart 2 PSEUDOCODE Kode
Lebih terperinciSMA SANTO PAULUS PONTIANAK
SMA SANTO PAULUS PONTIANAK Konsep Dasar Pemrograman Pascal Kelas X Semester 2 Pengayaan Teknologi Informasi dan Komunikasi Oleh : Vianney Alexius, mtb TIK-vianney.mtb 2012 Algoritma Serangkaian langkah
Lebih terperinciMODUL PRAKTIKUM PERCABANGAN DAN PENGULANGAN
PERCABANGAN DAN PENGULANGAN Pada BAB ini akan membahas tentang PERCABANGAN dan PERULANGAN. PERCABANGAN : a) IF THEN b) CASE OF PENGULANGAN: a) REPEAT N TIMES b) REPEAT UNTIL c) WHILE DO d) ITERATE STOP
Lebih terperinciTinjau algoritma dibawah ini
Matakuliah : Algoritma & Struktur Data Versi : 1.0.0 Materi : Tipe, Nama, dan Nilai Penyaji : Zulkarnaen NS 1 Tinjau algoritma dibawah ini Di dalam algoritma Euclidean, nilai m dan n dimanipulasi oleh
Lebih terperinciSoal-Soal dan Pembahasan Matematika IPA SNMPTN 2012 Tanggal Ujian: 13 Juni 2012
Soal-Soal dan Pembahasan Matematika IPA SNMPTN 01 Tanggal Ujian: 13 Juni 01 1. Lingkaran (x + 6) + (y + 1) 5 menyinggung garis y 4 di titik... A. ( -6, 4 ). ( -1, 4 ) E. ( 5, 4 ) B. ( 6, 4) D. ( 1, 4 )
Lebih terperinciSTRUKTUR KONTROL. Struktur WHILE-DO Mempunyai struktur sebagai berikut : Bentuk Umum : WHILE condition Do statement Bentuk Proses (flow chart) :
STRUKTUR KONTROL Struktur WHILE-DO Mempunyai struktur sebagai berikut : Bentuk Umum : WHILE condition Do statement Bentuk Proses (flow chart) : statement C false true Statement WHILE-DO digunakan untuk
Lebih terperinciModul Praktikum Algoritma dan Struktur Data
Tujuan : BAB 1 Struct, Array, dan Pointer 1. Mahasiswa memahami apakah yang dimaksud dengan struktur data. 2. Mahasiswa memahami apakah yang dimaksud dengan algoritma. 3. Mengingat kembali array, struktur,
Lebih terperinciModel dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri
Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri Nomor random >> angka muncul secara acak (random/tidak terurut) dengan probabilitas untuk muncul yang sama. Probabilitas/Peluang merupakan ukuran kecenderungan
Lebih terperinciSISTEM OPERASI. CSP 2702 Semester/SKS : 3/3 Program Studi : Sistem Komputer Kamis, Ruang : P-22
SISTEM OPERASI CSP 2702 Semester/SKS : 3/3 Program Studi : Sistem Komputer Kamis, 13.20 15.00 - Ruang : P-22 Dosen Pengampu : Erfanti Fatkhiyah, ST., M.Cs. ANTAR MUKA SISTEM FILE Konsep File Metode Akses
Lebih terperinciPENGULANGAN SKEMA PEMROSESAN SEKUENSIAL. Tim Pengajar KU1071 Sem
PENGULANGAN SKEMA PEMROSESAN SEKUENSIAL Tim Pengajar KU1071 Sem. 1 2009-2010 1 Overview Notasi Pengulangan 1. Berdasarkan jumlah pengulangan repeat n times aksi 2. Berdasarkan kondisi berhenti repeat aksi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Menurut Open Darnius (2006, hal: 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu
xiv BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahuluan Menurut Open Darnius (2006, hal: 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu rekayasa dari suatu model secara logika ilmiah merupakan suatu metode alternatif
Lebih terperinciPENCARIAN SOLUSI TTS ANGKA DENGAN ALGORITMA RUNUT BALIK BESERTA PENGEMBANGANNYA
PENCARIAN SOLUSI TTS ANGKA DENGAN ALGORITMA RUNUT BALIK BESERTA PENGEMBANGANNYA Wahyu Fahmy Wisudawan Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung, NIM: 506 Jl. Dago Asri 4 No. 4, Bandung
Lebih terperinciMetode Alokasi Berkas
Metode Alokasi Berkas Pendahuluan Ruang untuk menyimpan berkas pada tempat penyimpanan utama, dalam hal ini memory, tidak cukup besar untuk menampung berkas dalam jumlah besar karena ukurannya yang terbatas
Lebih terperinciBAB III PEMODELAN DAN SIMULASI
BAB III PEMODELAN DAN SIMULASI 3.1 Sistem Antrian Incoming Call THE TEMPO GROUP Gambar 3.1 Telepon Operator Secara umum Sistem Antrian Incoming Call di THE TEMPO GROUP dapat digambarkan sebagai berikut
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PEMROGRAMAN PASCAL * (TK) KODE / SKS: KK /2 SKS
MATA KULIAH PEMROGRAMAN * (TK) Minggu ke Pokok Bahasan dan TIU 1. Algoritma Konsep Dasar Bahasa Pascal secara singkat sejarah dirancangnya bahasa Memberikan konsep dasar pembuatan program dalam bahasa
Lebih terperinciDasar-Dasar Pengujian Perangkat Lunak. Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurusan Sistem Informasi Univesitas Gunadarma
Dasar-Dasar Pengujian Perangkat Lunak Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurusan Sistem Informasi Univesitas Gunadarma Tujuan Pembelajaran Memahami langkah awal untuk melakukan pengujian terhadap
Lebih terperinciMODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU
DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU A. TUJUAN PRAKTIKUM Melalui praktikum Modul II ini diharapkan praktikan dapat: 1. Mengenal jenis dan karakteristik dari beberapa distribusi peluang. 2. Menguji dan
Lebih terperinciAlamat Logika dan Fisik
1 Sistem Paging Salah satu cara untuk mengatasi fragmentasi eksternal (proses lebih besar daripada partisi yang tersedia) adalah dengan teknik pengalokasian memori dengan paging Paging : memori fisik dibagi
Lebih terperinciBAB 3 METODE ANALISIS. Beberapa metode pendekatan untuk menghitung harga option pun semakin
BAB 3 METODE ANALISIS 3.1 Analisis Permasalahan Beberapa metode pendekatan untuk menghitung harga option pun semakin banyak saat ini. Namun seberapa baik hasil yang diperoleh dari metode-metode tersebut
Lebih terperinciELEMEN DASAR PROGRAM FORTRAN. Kuliah ke-2
ELEMEN DASAR Kuliah ke-2 1 Mengapa dengan FORTRAN? FORmula TRANslation adalah bahasa pemrograman komputer tingkat tinggi yang langsung berorientasi pada permasalahan teknik, dan umum dipakai oleh para
Lebih terperinciTeori Algoritma TIPE DATA
Alam Santosa Teori Algoritma Dasar Algoritma TIPE DATA Program komputer adalah deretan perintah untuk memanipulasi data input menjadi informasi yang bermanfaat bagi pengguna (user). Data yang diinput dapat
Lebih terperinciAlgoritma dan Struktur data
Pertemuan 2, Algoritma dan Struktur data Tenia wahyuningrum & Sisilia Thya Safitri VISI ST3 TELKOM Menjadi Perguruan Tinggi yang Unggul di Bidang Teknologi Telematika dan membentuk insan yang berkarakter
Lebih terperinciBab 2 Struktur Dasar
Bab 2 Struktur Dasar Pendahuluan Sebelum membuat program: Harus memahami masalah yang dihadapi Membuat perencanaan yang baik (Algoritma) untuk menyelesaikannya. 2 Algoritma Permasalahan komputasi : Dapat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Berdasarkan survei Situs CIA (Central Intellegence Agency) mengenai
1 BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Berdasarkan survei Situs CIA (Central Intellegence Agency) mengenai perbandingan populasi jumlah penduduk didunia, Indonesia merupakan negara dengan jumlah penduduk
Lebih terperinciDistribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah
Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting Oleh Azimmatul Ihwah Distribusi Diskrit Fungsi probabilitas dari variabel random diskrit dapat dinyatakan dalam formula matematik tertentu yang dinamakan fungsi
Lebih terperinci