PENERAPAN PROGRAM LINIER PADA PERMAINAN NON-KOOPERATIF
|
|
- Liani Pranoto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - PENERAPAN PROGRAM LINIER PADA PERMAINAN NON-KOOPERATIF Prd Affd Progr Stud Mtetk Uvert Lbug Mgkurt Jl. Jed. A. Y k 5, 8 Brbru El: prd_ffd@hoo.co ABSTRAK Peelt k egk tetg peerp progr ler pd per o-koopertf. Dul deg peerp progr ler pd per dr udut pdg pe I. Deg cr g perlh pe II dpt dbw ke dl betuk progr ler. Per g dperoleh dlh betuk dul progr, hl g k dperoleh k hl ku g ddpt pe I deg hl u g dcr pe II terhdp pe I. Selut per k delek deg etode pvot, ehgg dperoleh trteg d hl dr per. Kt Kuc: Per o-koopertf, progr ler, pvot.. PENDAHULUAN Dl kehdup ehr-hr erg dup utu perlh g elbtk bk org, derh, peruh, kot, prop, egr d l. Pelh g terd berft perg tu koflk utuk eperoleh keeg dl perg g terd. Hl bk dup dl per, oopol, perdgg, poltk d peperg terdpt perg tupu koflk. Seeorg tu kelopok g uk kedl utu perg tu koflk k beruh ekut teg utuk dpt eegk perg tu koflk terebut. Tetu utuk eperoleh keeg tp org tu kelopok k beruh ecr trteg-trteg g terbk. Mlk terdpt du peruh kecl g bergerk dbdg g lg berg utuk eperoleh pr g lebh lu ehgg eperoleh keutug g lebh ber. Berbg trteg k dguk utuk eegk perg ehgg etp peruh k beruh ecr trteg g terbk utuk peruh. Jk kedu peruh terebut beker edr-edr tu tp ker, k dl teor per perg teruk kedl betuk per o koopertf. Tdk l keud ucul peruh ber g bergerk dbdg g deg kedu peruh kecl terebut d egc pr erek. Kre er terc kedu peruh kecl terebut bergbug d lg beker utuk dpt eperoleh keutug g lebh bk dbdgk erek beker edr-edr, ehgg terd perg tr peruh ber deg gbug du peruh kecl.
2 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - Dr cotoh terebut dpt dbl kepul bhw dl utu perg tu koflk lebh dr tu org tu kelopok dpt dbetuk kelopok bru g eut lebh dr tu org tu kolopok utuk eperoleh hl g lebh bk. Dl Teor Per betuk perg teruk ke dl betuk per -phk koopertf. Koflk-koflk g terd dpt dodelk ke dl bh tetk. Model tetk g telh dbetuk elut k dl d dcr peele optl d phk-phk g terkt lgug dl koflk dk pe ehgg utuk elut koflk dpt dggp ebg per. Dr ulh pe, per dpt dbg ed per du phk d per -phk. Per g dk oleh -pe deg lebh dr tu dpt terd ker tr pe, per epert debut per - phk koopertf d utu ker g terd tr pr pe debut kol. Ad beberp cr utuk dpt eelek per -phk koopertf, lh tu deg etode pvot.. TINJAUAN PUSTAKA. Progr Ler Progr ler ddefk ebg perlh dl elh vrble rl g eklk tu elk fug fug r deg bt bt ler pd vrbel vrbel. Bt terebut b erupk per tupu pertdk. Fug g ekuk d euk debut ebg obectve fucto. Vektor x utuk tdr perlh ku tu vektor utuk tdr perlh u debut lk k eeuh bt-bt g bereu. Kupul tu hpu dr vektor-vektor g lk debut hpu peele d k hpu peele koog k progr ler tdk lk, d eblk. Sebuh perlh ku (u) g lk ed tdk terbt k fug r berl potf (egtf) tk berhgg ber, d eblk dktk terbt. Sebuh vektor lk g eebbk fug r ku/u debut ebg peele optl. d l g dhlk terhdp fug r debut ebg l optl. Dberk b = (b,... b ) T, c = (c,..., c ) T d trk A x. Perlh Mku Stdr progr ler dlh ecr vektor x= (x,..., x ) T g ekuk c T x = c x + + c x d eeuh bt-bt
3 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - x x x b x x x b x x x b (tu Ax b) d x 0, x 0,..., x 0 ( tu x 0). Perlh Mu Stdr progr ler ecr vektor T = (,..., ) g euk T b = b + + b d eeuh bt-bt c c c (tu T A c T ) d 0, 0,..., 0 ( tu 0).. Pvot Dberk fug ler d vrbel dl per T A = T deg T = (,..., ), T = (,..., ) d trk A x. (.) Per (.) dpt dtk dl betuk
4 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - deg,..., vrbel tk beb d,..., vrbel beb. (.) Dbl tu dr vrbel tk beb d dtukrk deg lh tu vrbel beb ehgg T = (,..., ) ed T = (,...,,,,..., ) d T = (,..., ) ed T = (,...,,,,..., ). Hl dpt dlkuk k h k 0 kre k = 0 k = ( ( ) ( ) ) (.) k ed tk terdef/tk terhgg. Jk per (.) dubttuk ke per l l pd per ke-k, k per ke-k ed k k k k k k. (.4) Pd kolo ke- berubh ed begtu pul pd br ke- dgt deg ehgg per (.) ed deg ˆ ˆ ˆ â =, ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ (.5) h â h = utuk h, â k = k utuk k, k h â hk = hk utuk h d k. Dperoleh betuk ruu dr pvot 4
5 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - deg p ebg p r p r p c q c p q ( rc p) pvot. Per (.) dbw ke dl tbel... d pd tbel terebut k bertukr tept deg deg poro (dlgkr ebg pvot), dperoleh per (.5) dbw ke dl tbel..b. Tbel.. ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ. () (b).. Teor Per. Strteg ur dlh trteg deg etp pe h elk tu lgkh terbk utuk dr. Pe pert (dotk PI) k beruh ekuk peroleh deg cr elh peroleh u dr etp trteg ur g dlk d dplh g ku, trteg PI teruk dl krter k, k ( e ). Pd wktu g pe kedu (dotk PII) k beruh eperkecl kerug deg cr elh peroleh g ku dr etp trteg ur g dlk d dplh g u, trteg PII teruk dl krter k, k ( e ). Jk l k d l k, k ( e ) = k ( e ), k per epu ttk keetbg (equlbru pot) d dpt delek deg trteg ur. Tdk eu per dpt delek deg trteg ur. Jk per tdk dpt delek deg trteg ur, k dpt dguk trteg cpur..4. Per -Phk Koopertf. Utuk per -phk dpt terd ker tr pe tetp tdk deg eu pe. Sutu ker g terd tr pr pe debut kol. Pr pe g bergbug dl utu kol bertdk ber- (kopk) elkuk tdk deg trteg g g eklk peroleh etp pe dl kol. Bg petg dl per dlh k eorg pe elh utu kol d g kedu dlh bg cr utuk ebgk peroleh 5
6 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - kol terebut kepd pr ggot. Utuk g pert k dk terlebh dulu ke kol eorg pe k beker. Mlk d -pe ( ) g ber dl utu per deg g-g pe dber dek,,...,. Sebuh kol S erupk hpu bg dr S N, deg N= (,,..., ) d N dlh hpu eu kol g ugk, ehgg d N ug erupk kol, debut ebg ept kolto d grd colto. Jk h d org pe, =, k d 4 kol g ugk terd, tu {, {}, {}, N}. Jk d pe, =, k d 8 kol g ugk terd, tu {, {}, {}, {}, {, }, {, }, {, }, N}. Sehgg k d -pe k bk kol g ugk d kol. Jk utu kol S dlh hpu bg N, k terdpt hpu bg N g tdk tergbug dl kol S, k kol N-S. Kol S d N-S lg beruh eklk peroleh g-g ehgg kelopok/kol S d N-S epert per du phk o koopertf d dpt dcr peroleh ku dr S d N-S.. HASIL DAN PEMBAHASAN.. Peerp Progr Ler Pd Pe I Pert k dbh peerp progr ler pd per dr udut pdg pe I.. Pe I k elh p,..., p g k k p (.) deg bt-bt p p = (.) d p 0 utuk =,...,. Mekpu bt bt erupk per ler tetp fug r buklh fug ler dr p (kre u opertor), d betuk buklh perlh progr ler. Nu perlh terebut dpt dbw kedl betuk perlh progr ler. Deg ebhk vrbel bru v pd dftr vrbel pe I, deg k d eklk v p v p p utuk etp =,..., deg eklk v. Sehgg perlh progr ler d t ed : ecr v d p,..., p g k 6
7 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - eklk v (.) d deg bt v p v p p p = p 0 utuk =,...,. (.4) Dr per (.) d (.4) dberk v > 0 d = p +...+p = ehgg elk p v d = v. Meklk v ekuvle deg = v, k lh per (.) d (.4) ed: elk (.5) deg bt d 0 utuk =,...,. Peele wl perlh d t dlh v = ( ) (.6) d trteg optl pe I ed p v utuk =,...,... Peerp Progr Ler Pd Pe II Deg cr g perlh pe II dpt dbw ke dl betuk progr ler. Perlh pe II dlh : ecr q,..., q g k deg bt elk w (.7) 7
8 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - d w q w q q q = (.8) q 0 utuk =,...,. Dr per (.7) d (.8) dberk w > 0 d x q w d q q = ehgg Melk w x per (.7) d (.8) ed : deg bt d = w. ekuvle deg eklk x = w, k eklk x x (.9) x x x 0 utuk =,...,. (.0) Jk peele perlh d t ddpt, k peele wl perlh d t dlh w (x x ) d trteg optl pe II ed q wx utuk =,...,. Per (.)-(.4) d (.7)-(.8) dlh dul progr ehgg epu l/hl g. Hl ku g ddpt pe I deg hl u g dcr pe II terhdp pe I... Lgkh-Lgkh Peele Perlh Optu Deg Metode Pvot. Utuk eelek per deg etode poro/pvot d beberp lgkh g hru dlkuk. 8
9 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - Lgkh. Perlh g d dbw ke dl betuk tdr perlh ku. Lgkh. Stdr perlh ku pd lgkh dbw ke dl tbel plek epert d bwh Tbel.. x x... x... b... b... b - c - c... - c 0 Lgkh. Pd lgkh k dcr br d kolo pvot deg elht kebl etode pvot pd bb II. Lgkh 4. Pd lgkh k dguk ruu pvot, tu. Setp elee (, ) g tdk terletk pd br d kolo pvot dgt deg ( p, ). (, ) (, ). ( p, q) b. Setp elee (, ) pd br pvot tu ( p, ) d q dgt deg ( p, ), deg p. ( p, q) c. Setp elee (, ) pd kolo pvot tu (, q) d p dgt deg (, q), deg p. ( p, q) d. Elee pd pvot dgt deg. ( p, q) Lgkh 5. Lbel pd ebelh kr pvot dgt deg lbel pd t pvot, d eblk. 9
10 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - Lgkh 6. Jk h d elee egtf pd br " " kebl ke lgkh. Lgkh 7. Setelh tdk d lg elee egtf pd br " " d kolo + ddpt peele d trteg optl pe I d pe II ebg berkut :. Peele w = (x +...+x ) tu l pd uug k bwh. b. Strteg optl pe II q utuk =,...,. wx deg x " : " -" x " pd br lbel t l deg ol. -" x " pd kolo lbel kr l deg l pd kolo plg k. c. Strteg optl pe I p utuk =,..., v deg " : " -" " pd kolo lbel kr l deg ol. -" " pd br lbel t l deg l pd br plg bwh..4. Cotoh Peele Mtrk Per Deg Metode Pvot. Berkut dberk cotoh per g delek deg etode pvot. Cotoh.. Dberk per deg trk per ebg berkut : A = - 6 ( 0 - ). - Lgkh pert g dlkuk utuk dpt eelek per deg etode pvot dlh ebw trk pe A ke dl perlh ku tdr : ekuk x x deg bt x - x + 6 x d x - x - x + x + x x 0 utuk =,...,. Lgkh dlh ebw perlh ku tdr pd lgkh ke dl tbel plek d dperoleh tbel plek utuk trk per A dlh epert d bwh 0
11 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - Tbel.. x x x Pd lgkh kt hru elh pvot. Ad kolo deg blg egtf pd br plg bwh, dplh lh tu, l kolo ke-, d dplh (, ) elee (,) g potf d epu l terkecl. Pd kolo (,) ke- elee (,) g potf h pd br ke-, k br ke- ed br pvot d elee (, ) ebg pvot. Lgkh 4 d lgkh 5 ebut ebg ber elee-elee pd tbel berubh epert d bwh Tbel... Tbel... x x x x x - 6 x Dr tbel d t h terdpt blg egtf pd br plg bwh tu pd kolo ke- ehgg eu lgkh 6 kt kebl ke lgkh. Pd (, ) kolo ke- d du (,) g potf tu (,) deg = d (,) (, ) (,) deg =, ddpt (,) ebg pvot. (,) Lgkh 4 d lgkh 5 dpt dlht pd tbel plek berkut.
12 Jurl Mtetk Mur d Terp Vol.5 No. Deeber 0: - Tbel.4.. Tbel.4.. x x x x x x Kepul Dr Tbel.4.. d t eu elee pd br plg bwh potf ehgg dr lgkh 7 dperoleh. Nl per trk A dlh l pd uug k bwh = w = (x +...+x ) =. b. Strteg optl pe II - Dr br lbel t dperoleh l x = 0, ehgg q =0. - Dr kolo lbel kr dperoleh l x = d x =, ehgg q = wx = d q = wx =. Dperoleh trteg optl pe II dlh ( q, q, q ) = (,, 0). c. Strteg optl pe I. - Dr kolo lbel kr dperoleh l = 0, ehgg p =0. - Dr br lbel t dperoleh l = d =, ehgg p = v = ( )( ) = 4 d p = Dperoleh trteg optl pe I dlh ( p, p, 5. Dftr Putk v = ( )( ) = 4. p ) = ( 4, 4, 0). Hd A Th. 99. Ret Oper, Deprteet of dutrl Egeerg uvert of Ark. We L. Wto 98, Operto Reerch, Id uvert. Rchrd Broo. Operto Reerch, ecod edto. Goldberg, R.R, 976, Method of Rel Al, Secod Edto, Joh Wle & So, Uted Stte of Aerc. Hrch, I.I, 96, Ifte Sere, Holt, Rehrt d Wto, Ic, Uted Stte of Aerc.
1 yang akan menghasilkan
Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr
Lebih terperinciPENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS
PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS Metode ple erup utu te tdr g dgu utu eech lh Progr Ler e thu 9. Pd prp etode ple ecr peele optl deg eetu tt-tt udut dr derh fele proe dlu erulg-ulg dr utu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 A LADASA EORI Pd bb k dbh beberp koep-koep dr yg berhubug d edukug peetu olu optl lh progr ler pretrk Deg dek, k eperudh dl hl pebh pd bb berkuty Progr Ler Progr ler erupk utu etode opt yg dpt dpk utuk
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id
A. METODE PROGRAM LINIER Terdpt hubug g ert tr teor per d progr ler kre setp betuk per berulh ol dr du org (g berhgg) dpt dtk sebg sutu betuk progr ler d seblk, setp perslh progr ler dpt dsk sebg sutu
Lebih terperinciBatas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif
Vol. 3 No. 80-85 Ju 007 Bts Nl Ege Mksl D Mtks Tk Negtf A. Kes Jy Abstk Ide ut skps dlh utuk edptk etode dl eetuk bts d l ege ksl d tks tk egtf deg bedsk bts Fobeus. Ytu R d dlh ulh bs tu kolo u d R dlh
Lebih terperinciMATA PELAJARAN : MATEMATIKA ASPEK : GEOMETRI
MATERI DAN SOAL MATEMATIKA SMP Mter Dn Sol Mtetk SMP GEOMETRI Geoetr dn MODUL Bnun Run PENDALAMAN MATERI ESENSIAL DAN SULIT MATA PELAJARAN : MATEMATIKA ASPEK : GEOMETRI STANDAR KOMPETENSI LULUSAN. Meh
Lebih terperinciHUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA
HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres
Lebih terperinciHUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA
HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDAARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA Aleder A.. Guw Jurus Mtetk d ttstk, Fkults s d Tekolog, Bus Uversty Jl. KH. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48. gug@bus.edu ABTRACT
Lebih terperinciTekun dan Teliti adalah Kunci Keberhasilan Anda PEMROGRAMAN LINEAR
Teku d Telt dlh Kuc Keberhsl Ad PEMROGRAMAN LINEAR Pdg bg Rset Opers berkut: TSP MP Trss Trsp Network PD PL PNL P Progr Ler (PL) erupk bg dr rset opers (RO) g erupk kupul etode peeles slh-slh t secr tets.
Lebih terperinciDr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering
Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model
Lebih terperincix 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i
Iterl Tertetu..6 oe d ust ss Ttk Bert slk d du ed s-s elk ss sesr d y dletkk pd pp er de jrk erturut-turut d d d dr ttk pey pd - y ered. Ked terseut k se jk dpeuh d d. d d Sutu odel tets y k dperoleh pl
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)
BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs
Lebih terperinciJurnal Pengajaran MIPA, Vol. 3 No. 1 Juni 2002
PLIKSI MTRIKS NKEL PD PERITUNGN RESULTN DU POLINOMIL Oleh: R. Rowt Juu Pek Mtetk Fkult Mtetk Ilu Peethu l Uvet Nee Yokt BSTRCT Let F e el F[] wth ee ee. Coput eultt two polol wth kel t ve ze o t le th
Lebih terperinciTitik Biasa dan Titik Singular Misalkan ada suatu persamaan diferensial orde dua h(x)y + p(x)y + q(x)y = 0 (3)
PERSAMAAN LEGENDRE Fugi Rel Alitik Sutu fugi f( diktk litik pd jik fugi itu dpt diytk dl deret pgkt deg rdiu kovergei poitif. f ( ( + ( + ( + ( +... dl elg kovergeiy diperoleh f ( ( f '( f "(. f '''(......
Lebih terperinciCNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK
CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk
Lebih terperinciBAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor
BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37
Jurl Mtemtk Mur d Terp Vol. 4 No. Desember : - 7 PENGGUNN BENTUK SMITH UNTUK MENENTUKN BENTUK KNONIK MTRIKS NORML DENGN ENTRI-ENTRI BILNGN KOMPLEKS Thresye Progrm Stud Mtemtk Uversts Lmbug Mgkurt Jl. Jed..
Lebih terperinciBAB VI ANALISIS REGRESI
BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g
Lebih terperinciBab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI
Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp
Lebih terperinciREGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1
REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut
Lebih terperinciREGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1
REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut
Lebih terperinciANALISIS KINERJA METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER
ANALISIS KINERJA METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER Tof Adtyw, Spt Whyugsh 2 Uversts Neger Mlg E l : tofdtyw@yhoo.co.d ABSTRAK: Slh stu slh dl kehdup sehr hr yg
Lebih terperinciCATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)
CATATAN KULIAH Pertemu XIII: Alss Dmk d Itegrl () A. Dmk d Itegrs Model Stts : mecr l vrel edoge yg memeuh kods ekulrum tertetu. Model Optms : mecr l vrel plh yg megoptms fugs tuju tertetu. Model Dmk :
Lebih terperinciPENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI
PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte
Lebih terperinciSifat-sifat Super Matriks dan Super Ruang Vektor
Sift-sift Super Mtriks d Super Rug Vektor Cturiyti Jurus Pedidik Mtetik FMIPA UNY wcturiyti@yhoo.co Abstrk Sutu triks yg elee-eleey erupk bilg disebut deg triks sederh tu lebih dikel deg triks. Sedgk supertriks
Lebih terperinciJl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru,
Jurl Ss Mtetk d Sttstk, Vol. No. Jul 6 ISSN 6-5 Metode Guss-Sedel d Geerlss Guss-Sedel utuk Meyelesk Sste Pers Ler Kopleks Cotoh Ksus: SPL Kopleks deg pers d vrel tr ry, Le Tr Lestr, Jurus Mtetk, kults
Lebih terperinciKAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT
Prosdg Semr Nsol Mtemtk d Terpy 06 p-issn : 550-084; e-issn : 550-09 KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT St Muhwh Uversts Jederl Soedrm st_muhwh@yhoo.co.d
Lebih terperinciBAB V ANALISIS REGRESI
BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug,
Lebih terperinciPemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga
Rset Opers Probblstk Teor Permnn (Gme Theor) Deprtement of Mthemtcs FMIPA UNS Lecture 4: Med Strteg A. Metode Cmpurn (Med Strteg) D dlm permnn d mn permnn tersebut tdk mempun ttk peln, mk pr pemn kn bersndr
Lebih terperinciPRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk
Lebih terperinciMetode Fuzzy ASM pada Masalah Transportasi Fuzzy Seimbang
EMINAR MATEMATIKA AN PENIIKAN MATEMATIKA UNY 7 T - 6 Metode Fuzzy AM pd Mslh Trsports Fuzzy eg olkh eprtee Mtetk Fkults s d Mtetk Uversts poegoro ol_erf@yhooo Astrk Mslh trsports fuzzy erupk geerlss dr
Lebih terperinciTE Dasar Sistem Pengaturan. Kriteria Kestabilan Routh
TE946 Dr Sitem Pegtur Kriteri Ketil Routh Ir. Jo Prmudijto, M.Eg. Juru Tekik Elektro FTI ITS Telp. 5947 Fx.597 Emil: jo@ee.it.c.id Dr Sitem Pegtur - 7 Ojektif: Koep Ketil Ketil Routh Proedur Ketil Routh
Lebih terperinciANALISIS KINERJA METODE ASM DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER
ANALISIS KINERJA METODE ASM DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER D Arvto 1, Spt Whyugsh 2 Uversts Neger Mlg E l : d_rvto@yhoo.co.d ABSTRAK: Mslh trsports fuzzy d ler erupk slh stu
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
b LNDSN TEORI. Hmpu Fuzzy Tdk semu hmpu yg dump dlm kehdup sehr-hr terdefs secr els, msly hmpu org msk, hmpu org pd, hmpu org tgg, d sebgy. Msly, pd hmpu org tgg, tdk dpt dtetuk secr tegs pkh seseorg dlh
Lebih terperinciTEORI PERMAINAN. Aplikasi Teori Permainan. Strategi Murni
TEORI PERMAINAN Apliksi Teori Peri Lw pei (puy itelegesi yg s) Setip pei epuyi beberp strtegi utuk slig eglhk Two-Perso Zero-Su Ge Peri deg pei deg peroleh (keutug) bgi slh stu pei erupk kehilg (kerugi)
Lebih terperinciBab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)
Bb 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) ANAVA vs ANREG ANAVA ANREG megu perbdg vrbel tergtug () dtu dr vrbel bebs () mempredks vrbel tergtug () mellu vrbel bebs () Ksus: Peelt deg vrbel : 1 Prests Mhssw Kemmpu
Lebih terperinciPRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange
Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.
Lebih terperinciPROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI
PROGRA LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI Duk Utuk emeuh Slh Stu Syrt emperoleh Gelr Sr Ss (S.S) Progrm Stud temtk Oleh: Berdet Wdsh NI : 7 PROGRA STUDI ATEATIKA JURUSAN ATEATIKA FAKULTAS ATEATIKA DAN
Lebih terperinciDIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275
DIGRAF ESENTRIS PADA DIGRAF SIEL DIGRAF OMPLIT DAN DIGRAF OMPLIT MULTIPARTIT Reto tur umlsr d Luc Rtsr Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto SH Semrg 5075 Abstrct The eccetrc dgrph of dgrph ED ( D)
Lebih terperinci( ) ( p) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Lemma 2.15 Jika a memiliki order h( mod ) memiliki order ( mod m) m, maka. [Niven, 1991] III.
Le 15 J el order h, h h, el order ( od [Nve, 1991] III PEMBAHASAN Pd bg edhulu telh dsebut bhw tuu dr euls dlh eelr teore-teore yg tert solus resdu udrt d egostrus lgort utu ecr solusy, ereostrus Algort
Lebih terperinciA. Pusat Massa Suatu Batang
Perteu 7 Pust ss sutu Kepg, Setrod, d Teore Pppus A. Pust ss Sutu Btg Dskusk!. slk ss,,..., terletk pd tg pdt sgsg d ttk,...,,, d = jrk errh tr ss ke sutu ttk tetp 0 pd tg,,,...,. ss prtkel, oe prtkel
Lebih terperinciPertemuan 7 Persamaan Linier
Perteu 7 Pers Liier Ojektif:. Prktik ehi teori dsr Pers Liier. Prktik dpt eyelesik Pers Liier. Prktik dpt eut progr erkisr tetg Pers Liier Pers Liier P7. Teori Pers lier dlh seuh pers ljr, yg tip sukuy
Lebih terperinciBab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor
Bb 1 Av stu Alss Vrs (Alss Of Vrce / ANOVA) stu fktor Lerg Objectves 1. Desg d coduct expermets volvg sgle d two fctors. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc
Lebih terperinciINVERS MATRIKS MOORE PENROSE ATAS RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN (THE MOORE PENROSE INVERSE OF MATRICES OVER COMMUTATIVE RING WITH UNITY)
JURNL MTEMTIK DN KOMPUTER Vol. 7. No., -, prl, ISSN : -858 INVERS MTRIKS MOORE PENROSE TS RING KOMUTTIF DENGN ELEMEN STUN THE MOORE PENROSE INVERSE OF MTRICES OVER COMMUTTIVE RING WITH UNITY Tt Ud SRRM
Lebih terperinciBASIS ORTOGONAL. Bila V ruang Euclides, S V disebut Himpunan Ortogonal bila tiap dua unsur S ortogonal.
BASIS ORTOGONA Bts Bl V rg Ecldes S V dsebt Hmp Ortogol bl tp d sr S ortogol DAI J S hmp ortogol yg terdr dr K bh etor t ol dlm rg Ecldes V m S bebs ler V hssy bl dmes V S bss t V dsebt Bss ortogol DAI
Lebih terperinciDUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS
/5/008 DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS Dr. Mohd Adul Mukhy, SE., MM. Prl Prole P ze z cx suject to Ax x 0 optu vlue s z* Dul Prole xze suject to D v π πa c optu vlue s v* Theore. (Strog Dulty) If oth
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI
Lebih terperinciTEOREMA DERET PANGKAT
TEOEMA DEET PANGKAT Kosep Dsr Deret pgkt erupk sutu etuk deret tk higg 3 + ( + + 3( +... ( disusik,, d koefisie i erupk ilg rel. Julh prsil utuk suku pert etuk di ts dlh s yg dpt ditulisk segi s ( + (
Lebih terperinciModel Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp
Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)
Lebih terperinciSOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT
OLUI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGI PEMBANGKIT Aleder A Guw Jurus Mtemt d ttst Fults s d Teolog, Uversts B Nustr Jl. K. H. yhd No. 9, Kemggs/Plmerh, Jrt Brt 8 gug@bus.edu ABTRACT Ths rtcle dscusses bout
Lebih terperinci1. Aturan Pangkat 3. Logartima
KL UN Mtetk MA IPA 9/ No. KL Ruus. Meetuk egs pert g dperoleh dr perk kespul.. p q. p q. p q ~ (p q) = ~p ~q ~ (eu/etp p) = Ad/Beerp ~p p. ~q q r ~ (p q) = ~p ~q ~ (Ad/Beerp p) = eu/etp ~p q ~p p r p q
Lebih terperinciBila kita mempunyai suatu sistem persamaan linier 2x + 3y + 3z = 0 x + y + 3z = 0 x + 2y z = 0
LJBR MTRIKS Bil kit mempui sutu sistem persm liier + + z = + + z = + z = Mk koefisie tersebut di ts disebut MTRIKS, d secr umum dpt ditulisk sbb : Jjr bilg tersebut di ts disebut MTRIKS, d secr umum dpt
Lebih terperinciPRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial
Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl
Lebih terperinciPENENTUAN NILAI AWAL PARAMETER RELATIF ORIENTASI FOTO STEREO MENGGUNAKAN METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION
Spectr Noor 6 Volue VIII Jul 00: 54-63 PENENTUN NII W PRMETER RETIF ORIENTSI FOTO STEREO MENGGUNKN METODE SINGUR VUE DECOMPOSITION eo Pte Dose Progr Stud Tekk Geodes FTSP ITN Mlg STRKSI Peetu l poss d
Lebih terperinci( X ) 2 ANALISIS REGRESI
ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk
Lebih terperinciBentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras
Jrl Grde Vol No Jr 6 : 9-4 Betk Umm Perls Teorem Pythors Ml stt By Kerm Ulsr les Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Peeth lm Uversts Bekl Idoes Dterm Septemer 5; dset Desemer 5 strk - Peelt memhs perls teorem
Lebih terperinciSolusi Sistem Persamaan Linear
Sos Sstem Persm Ler Sstem persm er: h persm deg h kow j d dketh, j,,, j? So: z 6 z z () () () persm d kow Jw: z 6.5 z.5 z () () () ems : pers. ().5 pers. () pers. ().5 pers. () z 6.5 z 8z 8 () () () ems
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. operasi penjumlahan dan operasi perkalian mempunyai sifat-sifat. 1. R merupakan grup komutatif terhadap operasi penjumlahan.
4 BAB II KAJIAN TEORI A. Sstem Blg Rel es II.A. Sstem blg rel R merpk st sstem ljbr g terhdp opers pejmlh d opers perkl memp st-st sebg berkt:. R merpk grp komtt terhdp opers pejmlh.. R -{} merpk grp komtt
Lebih terperinciMENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT
MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT Rz Phlev, Arsm Ad, Sgt Sugrto Mhssw Progrm Stud S Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham. Analisis Keadaan Mantap Rangkaian Sistem Tenaga
Sudyt Sudh l Ked Mtp gk Ste Teg Peyulg d Slu T Slu t peyulg eupk kd yg hu dllu dl peylu eeg ltk Kt k ebh lu ud (deg kdukt tebuk) d pebh kt bg dl du bb. bb kt ebh ped d dt lu t, edgk d bb bekuty k kt bh
Lebih terperinciHUKUM SYLVESTER INERSIA
Vol 6 No 3 44-56 Desember 3 ISSN : 4-858 HUKUM SYLVESTER INERSIA R Heru Tjhj Jurus Mtemt FMIPA UNDIP Abstr Mtrs represets sutu betu udrt dpt dsj sebg mtrs dgol Eleme pd dgol utm mtrs represets tersebut
Lebih terperinciInduksi Dan Rekursi. Bab IV Induksi Pada Bilangan Asli (Natural) Bilangan Asli
Bb IV Iduks D Rekurs 4.. Iduks Pd Blg Asl (Nturl) Bsy, duks tets tu dsebut jug duks legkp (coplete ducto) plg byk dguk dl do blg turl. Khususy, dl duks, dsusk bhw sutu sft tertetu yg egguk blg sl terkecl,
Lebih terperinci6. Selanjutnya langkah penyelesaian
MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY DALAM BENTUK A y DENGAN MENGURAIKAN y D Mstk, Mshd, Sr Gemwt Mhssw Progrm Std S Mtemtk Dose Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Pegeth Alm Uversts R Kmps Bwdy Pekbr
Lebih terperinciHUKUM SYLVESTER INERSIA
Vol 6 No 3 44-56 Desember 3 ISSN : 4-858 HUKUM SYLVESTER INERSIA R Heru Tjhj Jurus Mtemt FMIPA UNDIP Abstr Mtrs represets sutu betu udrt dpt dsj sebg mtrs dgol Eleme pd dgol utm mtrs represets tersebut
Lebih terperinciPRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel
Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode
Lebih terperinciMATERI LOGARITMA. Oleh : Hartono
MATERI LOGARITMA Oleh : Hrtoo Mteri dispik pd Peltih Mpel Mtetik SMA/ SMK Progr Pscsrj UNY Yogykrt 01 Kopetesi Kopetesi yg dihrpk dicpi oleh pr pesert setelh ebc odul ii d egikuti peltih dlh pu : ehi kosep
Lebih terperinciBAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang
BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ 3. Mtriks Toeplitz Defiisi 3. Mtriks Toeplitz dlh sutu mtriks [ t ; k, j = 0,,..., ] : T =, k j, deg ili,, d ideks yg diguk setip etriy
Lebih terperinciβ1adalah parameter kedua ε
B LANDASAN TEORI.. Regre Noler Model Kdrtk Regre oler Model Kdrtk dlh model regre yg rmetery dlh oler rty l dtrk terhd rmetery edr mk hl yg ddt mh megdg rmeter. Model regre kdrtk t dlh eg erkt: Deg : Υ
Lebih terperincia home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6
home se to ecellece Mt Kulh : Klkulus Kode : TSP 0 SKS : SKS Itegrl Pertemu - 6 home se to ecellece TIU : Mhssw dpt memhm tegrl fugs d plksy TIK : Mhssw mmpu mecr tegrl fugs Mhssw mmpu megguk tegrl utuk
Lebih terperinciPada Bab 12 kita mengasumsikan bahwa f kontinu pada [a, b] dan mendefinisikan f(x) dx sebagai supremum dari himpunan semua jumlah luas daerah
13. INTEGRAL RIEMANN 13.1 Jumlh Riem Ats d Jumlh Riem Bwh Pd Bb 12 kit megsumsik bhw f kotiu pd [, b] d medefiisik itegrl b f(x) dx sebgi supremum dri himpu semu jumlh lus derh persegi-pjg kecil di bwh
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI
Lebih terperinciMetode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS
Metode Numerk Regres Um S dh Polteknk Elektronk Neger Surb 008 PENS-ITS 1 Metode Numerk Topk Regres Lner Regres Non Lner PENS-ITS Metode Numerk Metode Numerk Regres vs Interpols REGRESI KUADRAT TERKECIL
Lebih terperinciINTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser
Lebih terperinciRENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN
Lesso Study FMIPA UNY RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINEAR II SEMESTER : III TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN SUB TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN WAKTU : X 5 A. Stdr Kompetesi:
Lebih terperinciPeubah dan Fungsi Kompleks
Drpulic www.drpulic.co Peuh d Fugi Koplek Bilg Nyt d Bilg Khyl Kit tiu euh per. Akr-kr per ii dlh Akr ii dlh utu ilg yg kit eut ilg khyl tu ilg iier, yg hy dpt kit gk. Bilg ii ered dri p yg kit eut ilg
Lebih terperinciPRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe
Lebih terperinciAnalisa Kestabilan Pendahuluan Konsep Umum Kestabilan
Ali Ketil 4 Ali Ketil.. Pedhulu Hl yg mt petig dlm dei item kotrol dlh mlh tilit item. Buk hl yg rhi lgi hw pokok tuju terpetig dlm li d dei kotrol dlh meiptk utu item yg til. Sutu item diktk til pil teript
Lebih terperinciF 2 (c,0) yang berarti F 1 (-c, 0) dan F 2 (c, 0), b 2 =a 2 c 2 atau a 2 = b 2 +c 2 dan p (x,y) terletak ada elips. 4cx = 4a 2 2 2
B III : Ligkr 7 5.. DEFINISI Ellips dlh tept keduduk titik g julh jrk terhdp du titik tertetu tetp hrg. F (titik tetp) erupk erks gris g diseut direkstriks, F (-,) F (,) diseut eksetrisits (e). e = AB
Lebih terperinciBab 2 Landasan Teori
Bb 2 Lds Teor 2.1. Ler Progrmmg Model pemrogrm ler tdk mmpu meyelesk ksus-ksus mjeme yg meghedk ssr-ssr tertetu dcp secr smult. Kelemh dlht oleh A. Chres d W.M. Cooper. Merek berdu kemud megembgk model
Lebih terperinciPendahuluan Pengantar Metode Simpleks. Fitriani Agustina, Math, UPI
Pedhulu Pegtr Metode Sipleks Fitrii Agusti, Mth, METODE SIMPLEKS (PRIMAL) Mslh Progr Lier Mslh Progr Lier dl Betuk Mtriks Ketetu dl Betuk Stdr Mslh PL Betuk Stdr Mslh Progr Lier Betuk Stdr Pets Lier Betuk
Lebih terperinciVARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA
VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA De Prm Sr Jurus Mtemtk Uersts Neger Pg, Ioes eml: eprmsr@yhoo.com Abstrk. Auts lh rgk pembyr tu peerm lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu
Lebih terperinci2 g eu pecr kedl eegkk, keer k edl hk u erd d r terdep, terdekt pd yrkt khuu dwjk ejlk pery ege tug ul t t erwujudy hk wrg egr tp terkecul (jutce for
B AB I P ENDAHULUAN A L tr Belkg Mlh P er fug eg profe terhort ( offcu ole) e, dr ertggug jw, el leg perdl t p eegk, erupk hl petg ewujudk egr huku Idoe dl h egr ( rechtt) hl tereut dytk deg jel d Pl yt
Lebih terperinciDASAR MATEMATIKA. Untuk mempelajari teori sistem kontrol diperlukan latar belakang matematika. bidang s. s 1. σ 1. Gambar 2-1 Bidang kompleks
DASAR MATEMATIKA Utu mempelj teo tem otol dpelu lt belg mtemt Koep Peubh Komple Peubh Komple jω bdg σ jω σ σ Gmb - Bdg omple Gmb - meggmb betu bdg omple, yg m tt ddef oleh oodt σ σ d ω ω, tu ec edeh dtul
Lebih terperinciSaintek Vol 5. No 3 Tahun Penyelesaian Analitik dan Pemodelan Fungsi Bessel
Sitek Vol 5. No 3 Thu 1 Peyelesi Alitik d Peodel Fugsi Bessel Lily Yhy Jurus Mtetik Fkults MIPA Uiersits Negeri Gorotlo bstrk Dl klh ii k dilkuk peyelesi litik d peodel pers diferesil Bessel sert eujukk
Lebih terperinciBILANGAN BERPANGKAT DAN BENTUK AKAR
BILANGAN BERPANGKAT DAN BENTUK AKAR. Sift Opersi Bilg Bult Berpgkt Defiisi Pgkt Bult Positif Jik dlh ilg rel (yt) d dlh ilg sli (ilg ult positif), k... seyk fktor deg = pgkt tu ekspoe = ilg pokok/dsr/sis
Lebih terperinciBAB III LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN
BAB III LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN 3. Pedhulu Seelu hs liit fugsi di sutu titik terleih dhulu kit k egti perilku sutu fugsi f il peuh edekti sutu ilg ril tertetu. Misl terdpt sutu fugsi f() = + 4. Utuk
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI ROBUST PADA SAMPING ACAK SEDERHANA.
PENAKI AIO ANG EFIIEN UNTUK ATA-ATA POPULAI MENGGUNAKAN KOEFIIEN EGEI OUT PADA AMPING ACAK EDEHANA M Okto Mork Arsm Ad Hpos rt moktomoo@hoo.co.d Mhssw Progrm Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults Mtemtk d Ilmu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Sektor perkebu merupk sub sektor pert yg mejd slh stu fktor yg dpt medukug kegt perekoom d Idoes. Slh stu sub sektor perkebu yg cukup besr potesy dlm perekoom Idoes dlh perkebu
Lebih terperinci1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0.
KKKF BAHAGAN A 6 MARKAH Arh : Jw SEMUA sol. Kepekt kter pecemr pt, d dlm secw teh trk yg drk selm eerp jm derk oleh: pt = 5e -.5t + 5e -.75t Crk ms, t, dlm ut jm yg dperluk utuk kter jk kepekt yg dkehedk
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL
III PEMBAHASAN 3.1. Betuk Umum dri Mgic Squre, Bilg Mgic, d Mtriks SPL Mislk eleme dri bris ke-i d kolom ke-j dlh i,j mk mgic squrey secr umum dlh 1,1 1, 1,,1,,,1,, Gmbr 1. Betuk umum mgic squre deg: i,j
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TORI. egtr roses Mrkov dt dklsfksk sesu deg sft wktu egmt roses sert stte scey. Wktu egmt roses dt bersft dskrt muu kotu d stte scey bersft dskrt muu kotu bk terbts muu tk terbts.. Dt Defs..
Lebih terperinciMatematika Dasar INTEGRAL TENTU . 2. Partisi yang terbentuk merupakan segiempat dengan ukuran x dan f ( x k ) sebagai
Mtemtik Dsr INTEGRAL TENTU Pegerti tu kosep itegrl tetu pertm kli dikelk oleh Newto d Leiiz. Nmu pegerti secr leih moder dikelk oleh Riem. Mteri pemhs terdhulu yki tetg itegrl tk tetu d otsi sigm k kit
Lebih terperinciPendahuluan Aljabar Vektor Matrik
Pedhulu Aljr Vektor trik Defiisi: trik A erukur x ilh sutu susu gk dl ersegi et ukur x, segi erikut: = A tu A = ( ij ) Utuk eytk elee trik A yg ke (i,j), yitu ij, diguk otsi (A) ij. Ii errti ij = (A) ij.
Lebih terperinciBab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan
Bb Peyeles Persm Ler Smult.. Persm Ler Smult Persm ler smult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjk byk vrbel bebs. Betuk persm ler smult deg m persm d vrbel bebs dpt dtulsk sebg berkut: b b
Lebih terperinciPEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang
PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY Oleh : Yusup Fkults Ilmu Komputer, Uversts AKI Semrg Astrt The frto of No Homoge Lerty Ajustmet System towr Cholesky Doule
Lebih terperincidan mempunyai vektor normal n =(a b c). Misal P(x,y,z) suatu titik berada pada bidang. 1. Persamaan bidangnya adalah n P P
Rug Vektor Tuju:. Megigt kembli persm gris d bidg di rug.. Memhmi ksiom rug vektor, kombisi liier d rug bgi.. Megigt kembli pegerti bebs d bergtug liier, bsis d dimesi. Arti geometris dri determi Jik A
Lebih terperinci