Penyelesaian persamaan integral Volterra linear secara numerik menggunakan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Penyelesaian persamaan integral Volterra linear secara numerik menggunakan"

Transkripsi

1 PENYELESAIAN PERSAMAAN INEGRAL VOLERRA LINEAR DENGAN MEODE FUNGSI WALSH DAN FMV-CYCLE HE SOLUION OF VOLERRA LINEAR INEGRAL EQUAION USING WALSH FUNCION MEHOD AND FMV-CYCLE Masduk Jurusan Penddkan Bolog FKIP Unverstas Muhaadyah Surakarta ABSRAK Penyelesaan persaaan ntegral Volterra lnear secara nuerk enggunakan fungs Walsh telah dkebangkan. Masng-asng suku dar persaaan ntegralnya dekspanskan dala deret Walsh berhngga untuk peotongan suku pertaa. Dengan cara dekan dhaslkan bentuk sste persaaan lnear. Sste persaaan lnear yang dperoleh selanjutnya dselesakan dengan enggunakan etode teras Pcard. Untuk enngkatkan efsens penyelesaan yang dlakukan dengan etode teras Pcard dterapkan skea ultgrd, khususnya FMV-cycle. Dala peneltan n FMV-cycle dterapkan pada dua kasus yang telah dselesakan dengan V-cycle oleh Wdyanngsh dkk. Eksperen nuerk enunjukkan bahwa penerapan FMV-cycle apu enngkatkan efsens penyelesaan persaaan ntegral Volterra lnear. Kata kunc: persaaan ntegral, etode fungs Walsh, FMV-cycle ABSRAC he soluton of Volterra lnear ntegral equaton usng Walsh functons was developed. Each ter of the ntegral equaton was epanded as fnte Walsh seres for truncaton. he result n the usage of ths ethod are lnear equaton systes. hese systes are solved wth Pcard teraton ethod. In order to prove the effcency of the soluton wth Pcard teraton ethod s proposed ultgrd schea, especally FMV-cycle. In ths research, FMV-cycle schea s proposed n two cases that solved wth V-cycle by Wdyanngsh et. al. Nuercal eperent shows that FMV-cycle does prove the effcency of the soluton of Volterra lnear ntegral equaton. Keywords: ntegral equaton, Walsh functon ethod, FMV-cycle 38 Jurnal Peneltan Sans & eknolog, Vol. 6, No. 2, 25: 38-52

2 PENDAHULUAN Persaaan ntegral serng uncul dala perasalahan d bdang fska, teknk, ekono, bolog, ateatka terapan dan lan sebaganya. Model sepert laju pertubuhan penduduk, laju kelahran, transfer radas, aerodnaka, proses penyarngan asap rokok, erupakan odel-odel yang dsajkan dala bentuk persaaan ntegral. Golberg (978, -58) eberkan beberapa bentuk persaaan ntegral. Sedangkan Jerr (985) engklasfkaskan persaaan ntegral berdasarkan batas ntegrasnya kedala dua bentuk yatu persaaan ntegral Volterra dan Fredhol. Golberg (978, -58) telah eberkan beberapa etode nuerk untuk enyelesakan persaaan ntegral, khususnya persaaan ntegral Fredhol, dantaranya etode pendekatan kernel, quadrature, galerkn, seanaltk, dan proyeks. Fungs Walsh yang erupakan fungs gelobang perseg yang lengkap ortonoral telah dgunakan dala bdang yang cukup luas dantaranya analss sste kounkas, analss spektral, sste radar, spektroskop dan lan sebaganya (lhat Beauchap, 975). ahun 973, Corrngton (973, ) enggunakan etode fungs Walsh untuk enyelesakan persaaan ntegral dan persaaan dferensal. Dar eksperen nuerk, Corrngton enypulkan bahwa fungs Walsh dapat dgunakan untuk endapatkan penyelesaan pendekatan dar persaaan ntegral, khususnya persaaan ntegral Volterra. Selanjutnya Chen dan Hsao (975, ) serta Blyth dan Uljanov (996, ; 996, 37-43) asng-asng enggunakan etode fungs Walsh untuk enyelesakan asalah varasonal serta persaaan ntegral Fredhol. Dar kedua eksperen yang dlakukan enunjukkan bahwa etode fungs Walsh apu eberkan galat yang lebh kecl dbandngkan apabla dgunakan etode yang telah ada, sepert etode Galerkn ataupun ddle pont ethod. Multgrd pada awalnya dkebangkan untuk enyelesakan asalah syarat batas yang serng uncul dala fska terapan. D sn, doan dar asalah syarat batas dbuat dskrt yatu dengan ebagnya enjad grd-grd berhngga, sehngga dperoleh suatu sste persaaan aljabar (lnear aupun nonlnear). Dengan cara dekan, penyelesaan asalah syarat batas dapat dlakukan dengan enyelesakan sste persaaan yang dperoleh. D dala peneltan n etode ultgrd yang dgunakan adalah Full Multgrd V (FMV)-cycle yang erupakan etode ultgrd yang lengkap karena telah eanfaatkan secara bersaa skea koreks grd coarse dan teras tersarang (lhat Brggs (988)). Haslnya keudan dbandngkan dengan penyelesaan persaaan ntegral Volterra lnear apabla dgunakan gabungan etode fungs Walsh dan V-cycle yang telah dlakukan oleh Wdyanngsh (2, 55-6) dan Wdyanngsh dkk. (2) untuk engetahu efsens kedua etode. Penyelesaan Persaaan Integral Volterra Lnear... (Masduk) 39

3 Persaaan Integral Volterra Lnear Bentuk uu persaaan ntegral, sebagaana dberkan oleh Jerr (985) adalah sebaga berkut. b( ) h ( ) ) = g( ) + K(, t, ) dt. () Apabla b()=, aka persaaan () enjad a h ( ) ) = g( ) + K(, t, ) dt, (2) a dan dsebut sebaga persaaan ntegral Volterra. Apabla h()=, persaaan ntegral (2) enjad y ( ) = g( ) + K(, t, ) dt, (3) a dan dsebut sebaga persaaan ntegral Volterra tpe dua. Apabla y lnear, aka persaaan (3) dapat dtulskan sebaga berkut. y ( ) = g( ) + K(, dt, (4) a dan dsebut sebaga persaaan ntegral Volterra lnear tpe dua. Peneltan n hanya akan ebahas persaaan ntegral Volterra lnear tpe dua dengan g() dan K dketahu serta y adalah fungs lnear yang akan dtentukan. Fungs Walsh ahun 922, Radeacher (dala Sloss dan Blyth, 994, ) engebangkan hpunan fungs gelobang perseg tdak lengkap ortonoral pada [,]. Selanjutnya, tahun 923, Walsh (923, 5-24) engebangkan hpunan fungs gelobang perseg yang lengkap ortonoral, yang selanjutnya dsebut sebaga fungs Walsh. Chen dan Hsao (975, ) endefnskan fungs Walsh sebaga berkut. W ( ) = W ( ) = r ( ) W = 2 ( ) [ r2 ( )] [ r ( )] 4 Jurnal Peneltan Sans & eknolog, Vol. 6, No. 2, 25: 38-52

4 M b b q q b Wn ( ) = [ rq ( )] [ rq ( )] K[ r ( )] dengan 2 q = Log( n) + n = b q q 2 q. 2 + bq.2 + K+ b.2 dan bq, bq, bq 2, K, b adalah blangan bner. Grafk epat fungs Walsh yang pertaa dtunjukkan pada Gabar. W () W () - - W 2 () W 3 () /2 - - Gabar. Epat Fungs Walsh Pertaa Penyelesaan Persaaan Integral Volterra Lnear... (Masduk) 4

5 Sfat Integral Fungs Walsh Menurut Corrngton (973, ), setap ntegral fungs Walsh dapat dsajkan sebaga deret fungs Walsh dengan n=,,2, dan d erupakan koefsen deret fungs Walsh ke-. Blyth (997, 66-72) enulskan pendekatan ntegral fungs Walsh sebaga deret dengan koefsen dapat dtentukan dengan enggunakan atrk operasonal P yang telah dberkan oleh Chen dan Hsao. Apabla (8) aka = f ( ) = cw ( ), f ( dt = bw ( ) (9) b M b = P c M c = dengan P / 2 2 I / P = 2 I / 2 dan P2 =. 4 Wn ( ) d = = d W ( Selanjutnya untuk enulskan deret seaca (9) dgunakan konvens penjulahan Ensten dengan adalah blangan bner antara hngga -. Metode Multgrd Masng-asng suku dar persaaan ntegral Volterra (4) dapat dekspanskan ke dala deret fungs Walsh berhngga ( suku). Ekspans dengan enggunakan deret fungs Walsh enghaslkan sste persaaan lnear. c = g + K c atau A c =g, () dengan A =I -K, dan I adalah atrks denttas serta K adalah atrks orde dar K. Dengan dekan enyelesakan persaaan () dentk dengan enyelesakan persaaan (4) dengan enggunakan etode fungs Walsh. 42 Jurnal Peneltan Sans & eknolog, Vol. 6, No. 2, 25: 38-52

6 Selanjutnya ddefnskan W sebaga grd berukuran, yatu doan pada [,] pada fungs Walsh dbag enjad subnterval dengan asngasng berukuran /. Grd W selanjutnya dsebut dengan grd level. Notas c dan v enunjukkan penyelesaan eksak dan pendekatan. Huruf tebal, v salnya, dpaka untuk enyajkan vektor. Penyelesaan pendekatan v pada grd level tertentu, sal pada grd level, dtuls dengan v. Sedangkan eleen ke- dar vektor tersebut dtuls dengan v,. Dala peneltan n dgunakan galat dan resdual, yang dnotaskan dengan e dan r, untuk engetahu kebakan dar penyelesaan pendekatan. Galat dan resdual pada grd level ddefnskan dengan e =c -v dan r =g -A v. Dengan dekan, penyelesaan A v =g dengan pendekatan awal c ekuvalen dengan penyelesaan A c =r dengan pendekatan awal c =. Full Multgrd V (FMV)-cycle Pada V-cycle hanya dgunakan koreks grd coarse untuk endapatkan penyelesaan pendekatan. Sedangkan de teras tersarang belu danfaatkan. Iteras tersarang dgunakan untuk endapatkan nla awal yang bak bag grd fne. Pada algorta Full Multgrd V-cycle, koreks grd coarse dan de teras tersarang dgunakan secara bersaa-saa. Dengan dekan penyelesaan yang dperoleh akan lebh efsen. Skea Full Multgrd V-cycle tga level dtunjukkan pada Gabar 2. /2 /4 Gabar 2: Skea Full Multgrd V-cycle tga level Penyelesaan Persaaan Integral Volterra Lnear... (Masduk) 43

7 Brggs (988) enyajkan algorta FMV-cycle sebaga berkut. - Algorta FMV-cycle v FMV ( v, g ) Step : Apabla W grd coarsest, lanjutkan step 3 / 2 Jka tdak g I (g A v ) / 2 v / 2 v / 2 FMV (v / 2,g / 2) Step 2: Lakukan v v + I / 2v / 2 Step 3: Lakukan v MV ( v, g ) l kal. Unt Work Algorta FMV-cycle Dperhatkan grd dens satu yang terdr dar =2 n ttk dengan n adalah blangan bulat postf. Dasuskan untuk elakukan sekal sweep untuk enyelesakan sste persaaan lnear pada grd fnest (berorde ), sal, eerlukan 2 operas artetk. Brggs (988) enyatakan satuan untuk elakukan 2 operas artetk dengan unt work (UW). Selanjutnya, pada W /2 dengan atrks orde /2 /2, untuk elakukan sekal sweep dperlukan 2 /4 operas artetk yang ekuvalen dengan ¼ UW. Dekan seterusnya, sehngga operas artetk yang dperlukan pada grd level tertentu adalah ¼ operas artetk dar grd level sebelunya. Pada etode Full Multgrd V-cycle, setap level dkunjung sebanyak 2n untuk n Î N. Dengan dekan baya perhtungan untuk elakukan sekal sweep Full Multgrd V-cycle dengan asng-asng level dperlukan sekal teras adalah UW. 2 MEODE PENELIIAN Metode peneltan n adalah eksperen secara nuerk, artnya algorta yang telah dturunkan selanjutnya dterapkan dala kasus-kasus persaaan 44 Jurnal Peneltan Sans & eknolog, Vol. 6, No. 2, 25: 38-52

8 ntegral Volterra lnear yang telah dplh. Dala peneltan n dplh kasus yang penyelesaan eksaknya telah terseda, khususnya kasus-kasus yang telah dselesakan dengan etode V-cycle. Selanjutnya hasl nuerk dar etode FMVcycle dbandngkan dengan hasl nuerk dar V-cycle. Dengan dekan keefsenan etode yang baru dkebangkan dapat dtunjukkan. HASIL DAN PEMBAHASAN Dala peneltan n skea FMV-cycle dterapkan pada dua kasus persaaan ntegral Volterra lnear yang telah dselesakan oleh Wdyanngsh dkk. (2) dengan enggunakan skea V-cycle. Selanjutnya akan dbandngkan keefsenan kedua skea ultgrd tersebut. Untuk enyelesakan kedua kasus dengan enggunakan software Matlab. Kasus. Dberkan persaaan ntegral Volterra lnear yang erupakan persaaan tpe convoluton yang dabl dar Jerr (985) ) = ( dt () yang epunya penyelesaan eksak dala bentuk ) = dt + t dt ) = sn. Persaaan (2) dapat dtuls (2) Dengan engekspanskan asng-asng suku dar persaaan (2) dengan deret Walsh y ( ) cw ( ), hw ( ) = = persaaan (2) dapat dsajkan dala bentuk c W ( ) = h W ( ) h W ( ) c jw j ( dt + h W ( c W ( dt Dengan enggunakan sfat perkalan fungs Walsh dan pendekatan ntegral dar Blyth (997, ), persaaan (2) dapat dtulskan sebaga berkut c W ( ) = h W ( ) h [ p ] c W ( ) [ p ] h c W ( ) (3) k kj j k + sr r j Persaaan (3) ebentuk sste persaaan lnear j j s j Penyelesaan Persaaan Integral Volterra Lnear... (Masduk) 45

9 c = h H P c + P H c (4) dengan H = [ hj ] = [ h j ] dana, j =,,..., - dtuls sebaga blangan bner dengan Å adalah operas penjulahan odulo 2. Untuk enye-lesakan persaaan (6) dgunakan etode teras Pcard c [ + ] = h ( H P P H ) c [ ] dengan nla awal [] c = [,,,,...,] Selanjutnya dterapkan skea FMV-cycle untuk eperbak penyelesaan dar etode teras Pcard. Dala peneltan n dgunakan level tertngg = 64. Unt work dan galat teras dar penyelesaan persaaan (4) dsajkan dala tabel. abel. Unt Work dan Galat Iteras Penyelesaan Persaaan (4) Metode Unt Work Galat Iteras FMV-cycle 5 level FMV-cycle 4 level FMV-cycle 3 level FMV-cycle 2 level Iteras Pcard abel enunjukkan bahwa unt work yang dperlukan FMV-cycle untuk encapa galat tolerans sebesar -3 lebh kecl dbandngkan apabla dgunakan etode teras Pcard. apak pula bahwa FMV-cycle 2 level eberkan unt work terkecl apabla dbandngkan dengan FMV-cycle 5 level, 4 level aupun 3 level, akan tetap perbedaan unt worknya tersebut tdak terlalu besar. Dengan dekan FMV-cycle 2 level erupakan plhan yang cukup bak untuk enyelesakan persaaan (4). Unt work yang dperlukan oleh etode Iteras Pcard pada = 64 sebesar 6.. Sedangkan pada FMV-cycle dperlukan sebesar 2.5. Dengan dekan skea FMV-cycle apu enngkatkan efsens sebesar 3.5 UW. 46 Jurnal Peneltan Sans & eknolog, Vol. 6, No. 2, 25: 38-52

10 Berdasarkan unt work yang dhaslkan oleh asng-asng etode pada kasus, FMV-cycle lebh efsen dbandngkan etode teras Pcard. Dengan dekan FMV-cycle erupakan plhan terbak untuk enyelesakan persaaan ntegral ( 2) dbandngkan etode teras Pcard. Selanjutnya penyelesaan yang dlakukan dengan FMV-cycle dbandngkan dengan penyelesaan V-cycle yang telah dlakukan oleh Wdyanngsh dkk. (2) untuk engetahu keefsenan kedua skea ultgrd tersebut. Perbandngan unt work kedua skea ultgrd untuk encapa galat tolerans -3 dtunjukkan pada tabel 2. abel 2. Unt Work Skea FMV-cycle dan V-cycle Level Unt Work V-cycle FMV-cycle abel 2 enunjukkan bahwa pada level 3, 4, dan 5 skea V-cycle enunjukkan tngkat efsens yang lebh bak dbandngkan FMV-cycle, akan tetap perbedaan unt work kedua skea tersebut kecl. Sedangkan pada level 2 skea FMV-cycle enunjukkan tngkat efsens yang lebh bak dbandngkan V-cycle dengan perbedaan unt work yang cukup sgnfkan yatu sebesar 2 UW. Apabla dgunakan plhan 2 level untuk enyelesakan persaaan ntegral (4) aka FMV-cycle enunjukkan tngkat efsens yang lebh bak dbandngkan V-cycle. Dengan kata lan, penggunaan skea FMV-cycle lebh akurat dbandngkan V- cyle. Kasus 2. Dberkan persaaan ntegral Volterra lnear yang dabl dar Jerr (985) ) = sn + 2 cos( dt (5) yang epunya penyelesaan eksak y = dala bentuk ( ) e. Persaaan (5) dapat dtuls ) = sn + 2cos cost dt + 2sn sn t dt (6) Penyelesaan Persaaan Integral Volterra Lnear... (Masduk) 47

11 Dengan engekspanskan asng-asng suku dar persaaan (6) dengan deret Walsh y ( ) cw ( ), sn q W ( ), cos l W ( ) = enghaslkan sste persaaan lnear = = c = q + ( 2L P L + 2Q P Q ) c (7) dengan L = [ lj ] = [ l j ] dan Q = [ qj ] = [ q j ] dana, j =,,..., - dtuls sebaga blangan bner dengan Å adalah operas penjulahan odulo 2. Unt work dan galat teras dar penyelesaan persaaan (7) dsajkan dala tabel 3. abel 3. Unt Work dan Galat Iteras Penyelesaan Persaaan (7) Metode Unt Work Galat Iteras FMV-cycle 5 level FMV-cycle 4 level FMV-cycle 3 level FMV-cycle 2 level Iteras Pcard abel 3 enunjukkan bahwa unt work yang dperlukan FMV-cycle untuk encapa galat tolerans sebesar -7 lebh kecl dbandngkan apabla dgunakan etode teras Pcard. apak pula bahwa FMV-cycle 2 level eberkan unt work terkecl apabla dbandngkan dengan FMV-cycle 5 level, 4 level aupun 3 level, akan tetap perbedaan unt worknya tersebut tdak terlalu besar. Dengan dekan FMV-cycle 2 level erupakan plhan yang cukup bak untuk enyelesakan persaaan (7). Unt work yang dperlukan oleh etode Iteras Pcard pada = 64 sebesar 5.. dengan galat teras Sedangkan pada FMV-cycle hanya dperlukan sebesar 2.5 UW untuk endapatkan galat teras sebesar Dengan dekan skea FMV-cycle apu enngkatkan efsens sebesar 2.5 UW. 48 Jurnal Peneltan Sans & eknolog, Vol. 6, No. 2, 25: 38-52

12 Berdasarkan unt work yang dhaslkan oleh asng-asng etode pada kasus, FMV-cycle lebh efsen dbandngkan etode teras Pcard. Dengan dekan FMV-cycle erupakan plhan terbak untuk enyelesakan persaaan ntegral (7) dbandngkan etode teras Pcard. Selanjutnya penyelesaan yang dlakukan dengan FMV-cycle dbandngkan dengan penyelesaan V-cycle yang telah dlakukan oleh Wdyanngsh dkk. (2) untuk engetahu tngkat efsens kedua skea ultgrd tersebut. Perbandngan unt work kedua skea ultgrd untuk encapa galat tolerans -7 dsajkan dala tabel 4. abel 4: Unt Work Skea FMV-cycle dan V-cycle Unt Work Level V-cycle FMV-cycle abel 4 enunjukkan bahwa pada level 2, 4, dan 5 skea V-cycle enunjukkan tngkat 5 efsens yang lebh 2.7 bak dbandngkan FMV-cycle, 3.5 akan tetap perbedaan unt work kedua skea tersebut kecl (.25.8 UW). Sedangkan pada level 4 3 skea FMV-cycle 2.66 enunjukkan tngkat efsens 3.44 yang lebh bak dbandngkan 3 V-cycle dengan 5.25 perbedaan unt work yang 3.2 cukup sgnfkan yatu sebesar.925 UW. Apabla dgunakan plhan 2 level untuk enyelesakan persaaan 2 ntegral (7) aka 2.25 FMV-cycle dan V-cycle eberkan 2.5 tngkat efsens yang hapr saa. etap apabla dgunakan plhan 3 level untuk enyelesakan persaaan ntegral (7) aka FMV-cycle enunjukkan tngkat efsens yang lebh bak dbandngkan V-cycle. Dengan kata lan, penggunaan skea FMV-cycle lebh akurat dbandngkan V-cyle. SIMPULAN DAN SARAN Eksperen nuerk enunjukkan bahwa penggabungan fungs Walsh dan skea ultgrd khususnya FMV-cycle apu enngkatkan efsens penyelesaan persaaan ntegral Volterra lnear dbandngkan apabla dgunakan Penyelesaan Persaaan Integral Volterra Lnear... (Masduk) 49

13 etode teras Pcard. Lebh jauh, penggunaan skea FMV-cycle pada level tertentu (level 2 pada kasus dan level 3 pada kasus 2) eberkan tngkat efsens yang lebh bak dbandngkan skea V-cycle. Peneltan lanjutan yang dapat dsarankan adalah pengebangan algorta penyelesaan persaaan ntegral Volterra yang lebh efektf dan efsen. Peneltan tentang kestablan etode ultgrd juga erupakan bdang yang ash terbuka luas. Selan tu perluasan kasus persaaan ntegral Volterra yang dselesakan akan eberkan kespulan yang lebh luas. UCAPAN ERIMAKASIH Penelt ucapkan terakash khususnya kepada Lebaga Peneltan Unv. Muhaadyah Surakarta yang telah ebaya peneltan n. Selanjutnya kepada Drs. Bud Murtyasa, M.Ko yang telah berseda enjad konsultan untuk pebuatan progra dengan atlab. Kepada para dosen senor dan tean sejawat yang telah eberkan asukan-asukan dala senar peneltan saya ucapkan banyak terakash. DAFAR PUSAKA Beauchap, K. G., 975, Walsh Functon and her Applcatons, Acadec Press, London. Blyth, W. F., 997, Effcent and Accurate Paraeter Estaton for lnear, Blnear and Nonlnear Systes usng Walsh Functon, Proceedng of Workshop on Scentfc Coputng Hong Kong 997, edtor G. H. Golub, S. H. Lu, F.. Luk, dan R. J. Pleons, Sprnger, Hal: Blyth, W. F., May, R. L., and Wdyanngsh, P., 997, he Soluton of Integral Equatons usng Walsh Functon and A Multgrd Approach, Coputatonal echnques and Applcatons: CAC97 Proceedngs of Eght Bennal Conference, edtor J. Noye, M. uebner, and A. Gll, Coputatonal Matheatcs Group, World Scentfc Publshng Co, Hal: Blyth, W. F. and Uljanov, V., 996, Nuercal Soluton of Weakly Sngular Fredhol Integral Equatons usng Walsh Functons, Coputatonal echnques and Applcatons: CAC95, Hal: Brggs, B. L., 988, A Multgrd utoral, Second ed., Socety for Industral and Appled Matheatcs, Phladelpha. 5 Jurnal Peneltan Sans & eknolog, Vol. 6, No. 2, 25: 38-52

14 Chen, C. F. and Hsao, C. H., 975, A Walsh Seres Drect Method for Solvng Varatonal Probles, Journal of he Frankln Insttute, Vol: 4, No: 3, Hal: Corrngton, M. S., 973, Soluton of Dfferental Equatons wth Walsh Functon, IEEE ransactons on Crcut heory, No: 5, Hal: Golberg, M. A., 978, Soluton Methods for Integral Equatons: A Survey of Nuercal Methods for Integral Equatons, Plennu Press, New York, Hal: -58. Jerr, A. J., 985, Introducton to Integral Equatons wth Applcatons, Marcel Dekker Inc., New York. Paley, R. E. A., 932, A Rearkable Seres of Orthogonal Functons, Proceedng London Matheatcs Socety, Vol: 34, Hal: Sloss, B. G., and Blyth, W. F., 984, A-pror Error Estates for Corrngton s Walsh Functon Method, Journal of Frankln Insttute, Vol: 33B, No: 3, Hal: Uljanov, V., and Blyth, W. F., 996, Nuercal Soluton of Urysohn Integral Equaton usng Walsh Functon, he Role of Matheatcs n Modern Engneerng: frst Bennal Engneerng Matheattcs Conference: AEMC94 (Alan K. Easton and Joseph M. Stener, eds), he Engneerng Matheatcs Group (EMG), Australan and New Zealand Industral and Appled Matheatcs (ANZIAM), Australan Matheatcs Socety and Student Ltterature, Hal: Walsh, J. L., 923, A Closed Set of Noral Orthogonal Functons, Aercan Journal of Matheatcs, No: 45, Hal: Wdyanngsh, P., 2, Penyelesaan Persaaan Integral Volterra Lnear dengan Metode Fungs Walsh dan Ekstrapolas Rchardson, Makalah dpresentaskan pada Senar Nasonal Mateatka yang dselenggarakan oleh HAMPPS UGM Yogyakarta, Septeber. Wdyanngsh, P., 2, Effcency of Walsh Functon Method n Solvng Lnear Volterra Integral Equatons usng V-cycle, MIHMI, Vol: 6, No: 3, Hal: Wdyanngsh, P., 2, Penyelesaan Persaaan Integral Volterra Nonlnear dengan Fungs Walsh dan Ekstrapolas Rchardson, Makalah dsapakan dala Senar Nasonal Mateatka dan Konferda Mateatka VII HM Jateng-DIY d UII Yogyakarta, Februar. Penyelesaan Persaaan Integral Volterra Lnear... (Masduk) 5

15 Wdyanngsh, P. dan Masduk., 2, Penerapan Metode Fungs Walsh dan Ekstrapolas Rchardson untuk Menyelesakan Persaaan Integral Volterra Nonlnear, Makalah dsapakan dala Senar Nasonal Mateatka dan Konferda Mateatka VII HM Jateng-DIY d UII Yogyakarta, Februar. Wdyanngsh, P., Sutra, dan Pratw, H., 2, Penyelesaan Persaaan Integral Volterra dengan Metode Fungs Walsh dan Pendekatan Multgrd, echncal Report Jurusan Mateatka FMIPA UNS Surakarta. 52 Jurnal Peneltan Sans & eknolog, Vol. 6, No. 2, 25: 38-52

EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR

EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 11-19, April 2003, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 11-19, April 2003, ISSN : Vol. 6. No., -9, Aprl 23, ISSN : 4-858 EFISIENSI PENGGUNAAN V-CYCLE DALAM METODE FUNGSI WALSH UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Purnam Wdyanngsh Jurusan Matematka FMIPA UNS Abstract

Lebih terperinci

Penerapan Aljabar Matrik Dalam Analisa Masukan-Keluaran Elistya Rimawati 6)

Penerapan Aljabar Matrik Dalam Analisa Masukan-Keluaran Elistya Rimawati 6) ISSN : 693 73 Penerapan Aljabar Matrk Dala Analsa Masukan-Keluaran Elstya Rawat 6) Abstrak Analsa asukan-keluaran bertolak dar anggapan bahwa suatu sste perekonoan terdr atas sector-sektor yang salng berkatan.

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka

Lebih terperinci

Jurnal Pendidikan Matematika & Matematika

Jurnal Pendidikan Matematika & Matematika Jurnal Penddkan Mateatka & Mateatka Syasah. (2011). Pengaruh Puasa Terhadap Konsentras Belajar Sswa. Jakarta: UIN Syarf Hdayatullah Jakarta. Thabrany, Hasbullah. (1995). Rahasa Sukses Belajar. Jakarta:

Lebih terperinci

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam

Lebih terperinci

METODE LEVENBERG MARQUARDT UNTUK MASALAH KUADRAT TERKECIL NONLINEAR

METODE LEVENBERG MARQUARDT UNTUK MASALAH KUADRAT TERKECIL NONLINEAR PROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 MEODE LEVENBERG MARQUARD UNUK MASALAH KUADRA ERKECIL NONLINEAR -8 Lusa Krsyat Budash Progra Stud Mateatka Unverstas Sanata Dhara Yogyakarta lusa_krs@sta.usd.ac.d Abstrak

Lebih terperinci

PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA

PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA Prosdng Semnar Nasonal Sans dan Penddkan Sans IX, Fakultas Sans dan Matematka, UKSW Salatga, 21 Jun 2014, Vol 5, No.1, ISSN :2087-0922 PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL

Lebih terperinci

*Corresponding Author:

*Corresponding Author: Prosdng Senar Sans dan Teknolog FMIPA Unul Perode Maret 016, Saarnda, Indonesa ISBN: 978-60-7658-1-3 Pengendalan Kualtas Produk Menggunakan Peta Kendal T Hotellng Dan Analss Keapuan Proses Untuk Data Multvarat

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.

Lebih terperinci

MODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA. Disusun Oleh: Kuncoro Asih Nugroho, M.Pd., M.Sc.

MODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA. Disusun Oleh: Kuncoro Asih Nugroho, M.Pd., M.Sc. MODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA Dsusun Oleh: Kuncoro Ash Nugroho, M.Pd., M.Sc. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKAN DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA YOGYAKARTA BAB I METODE

Lebih terperinci

Bab VII Contoh Aplikasi

Bab VII Contoh Aplikasi Bab VII Contoh Aplkas Dala bab n akan dberkan lustras tentang aplkas statstk penguj VVVS dala eontor kestablan atrks korelas pada proses produks dudukan kabel tegangan tngg (flange) d PT PINDAD (Persero).

Lebih terperinci

PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA http://starto.sta.ugm.ac.d PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Ordnar Derental Equatons ODE Persamaan Derensal Basa http://starto.sta.ugm.ac.d Acuan Chapra, S.C., Canale R.P., 990, Numercal Methods or Engneers,

Lebih terperinci

Pelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon

Pelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon Pelabelan Total Ss Ajab Pada Subkelas Pohon Hlda Rzky Nngtyas, Dr Daraj, SS, MT [] Jurusan Mateatka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber (ITS Jl Aref Rahan Hak, Surabaya 60 E-al: daraj@ateatkatsacd

Lebih terperinci

Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analisis Rangkaian RLC

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat

Lebih terperinci

ANALISIS KONSTRUKSI DAN SIFAT BCH CODE

ANALISIS KONSTRUKSI DAN SIFAT BCH CODE KNM XVI -6 Jul 202 UNPAD, Jatnangor ANALISIS KONSTRUKSI DAN SIFAT BCH CODE ACHMAD FAHRUROZI, M.SI,2, SRI MARDIYATI, M.KOM 2 Unverstas Gunadara Depok, achad.fahruroz@yahoo.co.d 2 Unverstas Indonesa Depok,

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia) PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

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

Lebih terperinci

KLASIFIKASI DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN METODE RUANG FASE TEREKONSTRUKSI

KLASIFIKASI DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN METODE RUANG FASE TEREKONSTRUKSI Prosdng Senar asonal Manajeen Teknolog VI Progra Stud MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 2007 KLASIFIKASI DATA TIME SERIES MEGGUAKA METODE RUAG FASE TEREKOSTRUKSI Muhaad Jusuf, Rully Soelaan Progra Stud Magster

Lebih terperinci

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan

Lebih terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

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

Lebih terperinci

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381 Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN : JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1.

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1. PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKAT Ryan Aresta Ral Suroso, Arsan Adnan, Rusta Efend r_yand7045@yaoo.co Maasswa Progra S Mateatka Dosen Jurusan Mateatka

Lebih terperinci

SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS

SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d

Lebih terperinci

LINIERITAS INTEGRAL HENSTOCK-PETTIS PADA RUANG EUCLIDE R n

LINIERITAS INTEGRAL HENSTOCK-PETTIS PADA RUANG EUCLIDE R n LINIERITS INTEGRL HENSTOCK-PETTIS PD RUNG EUCLIDE R n Harur Rahan Jurusan Mateatka Fakultas Sans Teknolog Unverstas Isla Neger Maulana Malk Ibrah Malang BSTRCT In ths paper we study Henstock-Petts ntegral

Lebih terperinci

TEORI KESALAHAN (GALAT)

TEORI KESALAHAN (GALAT) TEORI KESALAHAN GALAT Penyelesaan numerk dar suatu persamaan matematk hanya memberkan nla perkraan yang mendekat nla eksak yang benar dar penyelesaan analts. Berart dalam penyelesaan numerk tersebut terdapat

Lebih terperinci

Bab III Analisis Rantai Markov

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

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)

PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) Rcha Agustnngsh, Drs. Lukman Hanaf, M.Sc. Jurusan Matematka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya

Lebih terperinci

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Latar Belakang

PENDAHULUAN Latar Belakang PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya

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

Lebih terperinci

SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS

SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 289-297 SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS Suroto Prod Matematka, Jurusan MIPA, Fakultas Sans dan Teknk Unverstas Jenderal Soedrman e-mal : suroto_80@yahoo.com

Lebih terperinci

II. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai

II. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai II. TEORI DASAR.1 Transormas Laplace Ogata (1984) mengemukakan bahwa transormas Laplace adalah suatu metode operasonal ang dapat dgunakan untuk menelesakan persamaan derensal lnear. Dengan menggunakan

Lebih terperinci

BAB III SAMPLING BERKELOMPOK DAN SAMPLING BERKELOMPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS)

BAB III SAMPLING BERKELOMPOK DAN SAMPLING BERKELOMPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS) BAB III SAPLING BERKELOPOK DAN SAPLING BERKELOPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS) 3. Saplng Berkelopok Populas elk konds yang berbeda beda jka dlhat berdasarkan ukurannya. Pada pebahasan

Lebih terperinci

BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE

BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENENTUAN UKURAN CONTOH OPTIMUM DESAIN TWO STAGE CLUSTER SAMPLING (Studi Kasus Pendugaan Variabel Demografi di Kabupaten Blitar)

PENENTUAN UKURAN CONTOH OPTIMUM DESAIN TWO STAGE CLUSTER SAMPLING (Studi Kasus Pendugaan Variabel Demografi di Kabupaten Blitar) J. Sans IPA, Aprl 009, Vol. 5, o., Hal.: 66-70 ISS 978-873 PEETUA UKURA COTOH OPTIU DESAI TWO STAGE CLUSTER SAPLIG (Stud Kasus Pendugaan Varabel Deograf d Kabupaten Bltar) Rusda Yulyant* Pusat Peneltan

Lebih terperinci

PENAKSIR PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT

PENAKSIR PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT PEAKSIR PRODUK AG EFISIE UUK RAA-RAA POPULASI PADA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKA Dw Andn *, Frdaus, Arsan Adnan Mahasswa Progra S Mateata Dosen Jurusan Mateata Faultas Mateata Ilu Pengetahuan

Lebih terperinci

V = adalah himpunan hingga, dan misalkan

V = adalah himpunan hingga, dan misalkan BAB III ALJABAR HIPERGRAF 3. Hpergraf Defns Msalkan { v, v2,..., vn} V = adalah hpunan hngga, dan salkan ε = {, I} adalah koleks dar hpunan bagan dar V. Koleks ε enjad E suatu hpergraf pada V jka hpergraf.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

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

Lebih terperinci

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR)

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 1, No 1, (Sept 2012) ISSN: 2301-928 A-34 Model Peraalan Pasokan Energ Prer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Lnear Regresson (FLR) Hkayangkara Putr Purwareta, I Gust Ngurah Ra

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

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

Lebih terperinci

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK Jurusan Teknk Spl dan Lngkungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SABTU, JULI OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunakan komputer untuk mengerjakan soal- soal ujan n. Tabel

Lebih terperinci

PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)

PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant) PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Stud Kasus : Metode Secant) Melda panjatan STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka e-mal : meldapjt.78@gmal.com

Lebih terperinci

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan

Lebih terperinci

BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA

BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres

Lebih terperinci

PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL

PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI AWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL Mega Pradpta, Madu Ratna, I Nyoan Budantara urusan Statstka Fakultas MIPA Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber

Lebih terperinci

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR)

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR) JURNAL TEKNIK POMITS Vol, No, (22) -6 Model Peraalan Pasokan Energ Prer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Lnear Regresson (FLR) Hkayangkara Putr Purwareta, Nur Wahyunngsh 2, dan I Gust Ngurah Ra Usadha 3

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

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

Lebih terperinci

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES Harm Sugart Jurusan Statstka FMIPA Unverstas Terbuka emal: harm@ut.ac.d ABSTRAK Adanya penympangan terhadap asums

Lebih terperinci

BAB V INTEGRAL KOMPLEKS

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

Lebih terperinci

Implementasi Algoritme Support Vector Machine (SVM) untuk Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa

Implementasi Algoritme Support Vector Machine (SVM) untuk Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa Jurnal Pengebangan Teknolog Inforas dan Ilu Koputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 4, Aprl 2018, hl. 1704-1708 http://-ptk.ub.ac.d Ipleentas Algorte Support Vector Machne (SVM) untuk Predks Ketepatan Waktu

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

BAB IV PEMBAHASAN MODEL BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup

Lebih terperinci

Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang

Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K

APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH Yun Yulda dan Muhammad Ahsar K Program Stud Matematka Unverstas

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses

Lebih terperinci

Deret Taylor & Diferensial Numerik. Matematika Industri II

Deret Taylor & Diferensial Numerik. Matematika Industri II Deret Taylor & Derensal Numerk Matematka Industr II Maclaurn Power Seres Deret Maclaurn adalah penaksran polnom derajat tak hngga 0 0! 0 n n 0 n! Notce: Deret nnte tak hngga menyatakan bahwa akhrnya deret

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5

Lebih terperinci

Corresponding Author:

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

Lebih terperinci

PENERAPAN LOGIKA FUZZY DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK JALUR PEMINATAN MAHASISWA

PENERAPAN LOGIKA FUZZY DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK JALUR PEMINATAN MAHASISWA onferens Nasonal Sste dan Inforatka 09; Bal, Noveber 4, 09 PENERAPAN LOGIA FUZZY DALAM PENGAMBILAN EPUTUSAN UNTU JALUR PEMINATAN MAHASISWA Sauel Lukas*, Melayana**, Wlla Sson* * Jurusan Teknk Inforatka

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

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

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap 5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN

PENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN PENERAPAN MODEL REGRESI LINEAR ROBUST DENGAN ESTIMASI M PADA DATA NILAI KALKULUS II MAHASISWA UNIVERSITAS WIDYA DHARMA KLATEN Yulana Abstrak:Model persamaan regres lnear dapat dnyatakan dalam bentuk matrks

Lebih terperinci

Sifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy

Sifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 07 Sfat-sfat Operas Perkalan Modular pada raf Fuzzy T - 3 Tryan, ahyo Baskoro, Nken Larasat 3, Ar Wardayan 4,, 3, 4 Unerstas Jenderal Soedrman transr@yahoo.com.au

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

Analisis Kecepatan Dan Percepatan Mekanisme Empat Batang (Four Bar Lingkage) Fungsi Sudut Crank

Analisis Kecepatan Dan Percepatan Mekanisme Empat Batang (Four Bar Lingkage) Fungsi Sudut Crank ISSN 907-0500 Analss Kecepatan Dan Percepatan Mekansme Empat Batang (Four Bar ngkage Fungs Sudut Crank Nazaruddn Fak. Teknk Unverstas Rau nazaruddn.unr@yahoo.com Abstrak Pada umumnya analss knematka dan

Lebih terperinci

Sistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map Dengan Pertukaran Kunci Diffie-Hellman

Sistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map Dengan Pertukaran Kunci Diffie-Hellman SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Sstem Krptograf Stream Cpher Berbass Fungs Chaos Crcle Map Dengan Pertukaran Kunc Dffe-Hellman A-6 Muh. Fajryanto 1,a), Aula Kahf 2,b), Vga Aprlana

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa

Lebih terperinci

PENDEKATAN METODE BAYES UNTUK PENDUGAAN PENGARUH INTERAKSI PADA MODEL AMMI. (Bayesian Approach for Estimating Interaction Effect of AMMI Model)

PENDEKATAN METODE BAYES UNTUK PENDUGAAN PENGARUH INTERAKSI PADA MODEL AMMI. (Bayesian Approach for Estimating Interaction Effect of AMMI Model) PROSIDING ISBN: 978-979-6353-3- PENDEKATAN METODE BAYES UNTUK PENDUGAAN PENGARUH INTERAKSI PADA MODEL AMMI (Bayesan Approach for Estatng Interacton Effect of AMMI Model) Pka Slvant, Kharl A. Notodputro,

Lebih terperinci

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (6) 337-35 (3-98X Prnt) D-7 Peodelan Faktor-Faktor yang Mepengaruh Julah Kasus Tuberkuloss d Jawa Tur Menggunakan Regres Nonparaetrk Splne Frda Fahrun Nsa dan I Nyoan

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN : JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP

Lebih terperinci

PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN

PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN Pada koreks topograf ada satu nla yang belum dketahu nlanya yatu denstas batuan permukaan (rapat massa batuan dekat permukaan). Rapat massa batuan dekat permukaan dapat dtentukan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 PENDHULUN 1.1 Latar elakang Dala pelaksanaan proyek serng kal engala suatu habatan atau penypangan sehngga serng terad kerugan bag penyelesaan proyek tersebut. Untuk tu perlu adanya suatu perencanaan

Lebih terperinci

Preferensi untuk alternatif A i diberikan

Preferensi untuk alternatif A i diberikan Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses

Lebih terperinci

Bab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat

Bab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat Mater Kulah Ekspermen Fska Oleh : Drs. Ishaft, M.S. Program Stud Penddkan Fska Unverstas Ahmad Dahlan, 07 Bab 3 Analss Ralat 3.. Menaksr Ralat Msalna suatu besaran dhtung dar besaran terukur,,..., n. Jka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan 35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Desan Peneltan Jens peneltan n adalah kuas ekspermen. Pada peneltan n terdapat dua kelompok subjek peneltan yatu kelompok ekspermen yang dberkan suatu perlakuan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

MENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak

MENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak JURAL MATEMATIKA DA KOMUTER Vol. 6. o., 86-96, Agustus 3, ISS : 4-858 MECERMATI BERBAGAI JEIS ERMASALAHA DALAM ROGRAM LIIER KABUR Mohammad Askn Jurusan Matematka FMIA UES Abstrak Konsep baru tentang hmpunan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci