ANALISIS EVOLUSI MATRIK ASAL TUJUAN (MAT) MENGGUNAKAN METODE GRAFIK REPRESENTASI MATRIK

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS EVOLUSI MATRIK ASAL TUJUAN (MAT) MENGGUNAKAN METODE GRAFIK REPRESENTASI MATRIK"

Transkripsi

1 ANAII EVOUI MATRIK AA TUJUAN (MAT) MENGGUNAKAN METODE GRAFIK REPREENTAI MATRIK Tas an Junaed Absra Mar Asal Tujuan (MAT) sebaga salah sau benu nformas pola perjalanan mempunya peranan yang sanga penng dalam banya sud ransporas Esmas MAT dar daa arus lalulnas adalah merupaan salah sau meode unu mengesmas MAT, namun fluuas arus lalulnas aan mengabaan MAT hasl esmas mengalam evolus Graf Represenas Mar yang dalam proses perhungan dan penggambarannya menggunaan nla araers mar (egen value dan egen vecor) dapa menunjuan lea masng-masng mar yang berbeda dalam graf dan meml sensfas yang ngg erhadap perubahan s sel mar ehngga graf represenas m ar dapa dgunaan unu melha pola evolus MAT dnams Kaa unc : MAT, egen value, egen vecor, graf represenas mar af Pengajar Jurusan Ten pl Unversas ampung Jl umanr Brojonegoro No Bandar ampung

2 Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 PENDAHUUAN Mar Asal Tujuan (MAT) sebaga salah sau benu nformas pola perjalanan mempunya peranan yang sanga penng dalam banya sud ransporas eap usaha yang dlauan unu menanggulang permasalahan yang dmbulan oleh ransporas seper emacean, polus suara dan udara, pencemaran lngungan dan sebaganya, selalu membuuhan nformas enang pola perjalanan Apabla MAT dbebanan pada ruas jalan, maa aan menghaslan pola arus lalulnas Dengan mempelajar pola ersebu dapa ddenfasan permasalahan yang mbul dan beberapa solus yang dapa dlauan Konsep pengembangan model esmas MAT dnams dengan memanfaaan daa Area Traffc onroll ysem (AT) pada prnspnya adalah pemanfaaan daa arus lalulnas yang dream oleh ala deeor (loop deecor) sebaga daa arus lalulnas wau nyaa dan emudan dgunaan unu membua MAT dnams dengan melalu beberapa ahapan esmas Konsep n merupaan jawaban dar adanya endala baya dan wau yang sanga besar dalam pembuaan MAT dengan cara onvensonal Konds arus lalulnas d ap ruas da onsan, eap selalu mengalam perubahan aau berfluuas selama perode wau bulan-an, har-an, jam-an, maupun men-an Hal n dabaan adanya varas jumlah dan arah pergeraan endaraan, orang, maupun barang pada perode wau ersebu Melha fenomena n, fluuas yang erjad pada arus lalulnas aan mempengaruh benu MAT dnams yang dhaslan Oleh arena u perlu dcar meode yang bsa dgunaan unu melha pola evolus MAT ersebu TINJAUAN PUTAKA Mar Asal Tujuan (MAT) MAT merupaan mar berdmens dua yang bers nformas enang jumlah pergeraan anar zona d dalam suau daerah erenu Dalam ssem ransporas, MAT basanya menggambaran arus lalulnas, orang aau barang yang bergera dar sau empa (asal) e empa lan (ujuan) pada suau wau erenu Ada dua meode unu mendaparan MAT, yau Meode Konvensonal dan Meode Tda Konvensonal Meode MAT Meode Konvensonal Meode angsung Meode Tda langsung Wawancara d ep jalan Wawancara d rumah Meode menggunaan bendera Meode foo udara Meode mengu mobl Meode Analog eragam Raa-raa Fraar Dero Furness Meode Tda Konvensonal Meode Berdasaran Informas Arus alulnas Esmas Mars Enrop Masmum (EMEM) Model Esmas Kebuuhan Transporas (MEKT) Meode nes Model Opporuny Model Gravy Model Gravy- Opporuny Gambar Meode Esmas MAT Tas an Junaed Analss Evolus Mar 89

3 Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 Fluuas Arus alulnas Volume arus lalulnas bervaras pada perode wau bulan-an, har-an, jam-an, dan men-an Hal n sanga penng unu dmenger oleh seorang anals lalulnas eruama pada saa mengesmas nla arus lalulnas pada suau perode wau berdasaran nla arus lalulnas pada perode wau yang lan May (99) ebagamana volume lalulnas bervaras erhadap musm aau bulan-an, har-an, dan jam-an, volume lalulnas juga bervaras dalam men-an Fluuas arus lalulnas pada perode wau yang lebh pende aan nampa lebh jelas, dan varas arus lalulnasnya lebh ngg Ada ga penggolongan pola fluuas arus lalulnas dalam menan, yau : Random raffc flow, pola n erjad ea arus lalulnas sanga rendah ja dbandngan dengan apasas ruas jalan dan pola munculnya ebuuhan arus lalulnas da eraur (aca) Pola n serng djumpa pada jalan luar oa yang bervolume lalulnas rendah Nla PHF unu arus n bersar anara,8 onsan raffc flow, pola n erjad ea arus lalulnas mendea aau melebh apasas ruas jalan Pola n banya djumpa pada jalan-jalan dalam oa dan erjad pada perode jam punca Nla PHF bersar anara,9,98 Inermedae raffc flow, erjad ja arus lalulnas da melebh apasas ruas jalan dan edaangan arus da aca eap lebh cenderung eraur Nla PHF anara,8 dan,9 Unu menganalsa nermedae raffc flow n Hghway apacy Manual (HM) menganjuran menggunaan faor jam punca (pea hour focor / PHF) sebaga ndaor fluuas arus lalulnas dalam menan PHF ddefnsan sebaga perbandngan anara oal arus lalulnas dalam sau jam dengan arus lalulnas punca men-an selama sau jam Ja perode perhungan arus lalulnas yang dgunaan men-an, nla PHF ddapa dengan persamaan : V6 PHF () V dmana : V = nla arus men-an erngg dalam sau jam V 6 = nla arus oal dalam sau jam yang sama PHF = pea hour faor Nla PHF bersar anara eman ecl nla PHF (mendea ), maa fluuas arus lalulnas selama sau jam ersebu seman besar ebalnya ja seman besar nla PHF (mendea ), maa fluuas arus lalulnasnya seman ecl (cenderung daar) Dalam enyaaannya nla PHF umumnya bersar anara,7 98 Karaers Mar Karaers suau mar dunjuan dalam suau nla yang dsebu egenvalue dan egenvecor Kaa egenvalue dan egenvecor merupaan ramuan dar bahasa Jerman dan Inggrs Dalam bahasa Jerman egen dapa derjemahan sebaga sebenarnnya aau araers ; oleh arena u egenvalue aau nla egen dapa a erjemahan sebaga nla sebenarnya aau nla araers, dan egenvecor aau veor egen dapa a erjemahan sebaga veor sebenarnya aau veor araers Dalam leraur lama egenvalue adang-adang dsebu sebaga aar-aar laen, Howard Anon (99) Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

4 Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 Ja A adalah mar n x n, maa veor anol x d dalam R n dnamaan egenvecor dar A ja Ax adalah elpaan salar dar x; yan, Ax = x () unu suau salar alar dnamaan nla egen dar A dan daaan veor egen yang bersesuaaan dengan Veor egen A yang bersesuaan dengan nla adalah veor anol yang memenuh Ax = x ecara evalen, veor egen yang bersesuaan dengan adalah veor anol dalam ruang pemecahan dar ( - A)x = Unu mencar nla egen mar A yang beruuran n x n, maa a menulsan embal Ax = x sebaga Ax = x aau secara evalen ( - A) = () upaya menjad nla egen, maa harus ada pemecahan anol dar persamaan n Persamaan (9) d aas aan mempunya pemecahan anol ja dan hanya ja de ( - A) = () In dnamaan persamaan araers A; salar yang memenuh persamaan n adalah nla egen dar A Bla dperluas, maa deermnan de ( - A) adalah polnom yang a namaan polnom araers dar A Hal n dapa dunjuan bahwa ja A adalah mar n x n, maa polnom araers A harus memenuh n dan oefsen n adalah Jad, polnom araers dar mar n x n mempunya benu n n A c cn de () Pendeaan nla egen unu mar uadra (ordonya n x n) dapa dcar dengan menggunaan pemecahan persamaan araersnya Ja mar ersebu merupaan mar besar (nla ordonya besar), maa proses mencar nla egen mempunya banya perhungan yang rum, sehngga dperluan meode-meode lan unu menyelesaannya alah sau meode yang dapa dgunaan unu mencar nla egen suau mar besar adalah meode panga (power mehod) aau meode pengulangan (eraon mehod) Meode n menghaslan sebuah aprosmas erhadap nla egen dengan nla mula erbesar dan veor egen yang bersesuaan Graf Represenas Mar Msalan,,, B x Tr Tr Tr Tr Tr Tr Tr Tr Tr,,,,,, ;* Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

5 Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 Mar n dapa dpandang sebaga mar edeaan anar elemen d E Dengan mengeahu mar edeaan, maa edeaan anar mar yang sau relaf erhadap yang lan dapa deahu Oleh sebab u, aan dgunaan sebaga bass represenas graf elemen E Karena Tr( j ) = Tr( j ), maa j = j ; arnya smers, juga dengan pendefnsan n dapa dunjuan bahwa sem defn posf (nla egen mar selalu > ) Karena smers, abanya mar orogonal ( - = ) = ; = mar dagonal, dengan elemen dagonal uama adalah nla arars Msalan : ;; ; (6) dan,, (7) ;; ; ; Jad ; dengan (arena mar orogonal) Karena defn posf, maa dapa duls sebaga :,,, (8) dengan = nla egen mar = veor egen yang beroresponden dengan dan merupaan hmpunan oronormal Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

6 Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 ;** dapa dhampr oleh (9) dmana : = nla egen erbesar dar mar = veor egen yang bersesuaan dengan = nla egen erbesar edua dar mar = veor egen yang bersesuaan dengan Dar (*) dperoleh : Tr = oal uadra norm/uuran dar mar-mar sampa dengan, dan dpandang sebaga oal uuran penyebaran mar-mar sampa edangan dar (**) dperoleh : Tr () ehngga () Menggunaan omponen uama, represenas yang palng ba aan a peroleh bla a gunaan m buah omponen uama (veor egen yang perama), dengan m < Dalam asus n a gunaan m = Jad represenas aan erlea pada dua bdang bdang (R ) dan djadan omponen uama (arena salng orogonal), sedangan dan menyaaan poss edeaan mar,,, pada bdang Nla abss dan ordna yang dgunaan dalam penggambaran graf represenas mar adalah sebaga beru : y dan x () Nla sudu (nla ) yang dbenu oleh - poss mar dalam graf erhadap gars horsonal (sumbu x) marupaan nla erenu dar pola suau mar erhadap pola mars-mar lannya ehngga dua buah mar aau lebh ja mempunya nla yang sama, maa mar-mar ersebu mempunya pola mar yang sama pula edangan nla r (jara anara poss mar dengan sumbu pusa graf) merupaan perbandngan salar dar mar-mar ersebu Oleh arena u edeaan pola suau mar erhadap pola mar lannya dapa dlha dar edeaan nla yang dbenu oleh poss mar-mar ersebu dalam graf represenas mar Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

7 Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 y y y r r x x x Gambar Gambar Poss MAT Pada Graf Represenas Meode perhungan dan penggambaran Mar djelasan dalam dagram alr beru : MAT-MAT hasl esmas Mar bujur sangar eluruh mar mempunya ordo sama Is sel mar > Jumlah s sel mar selalu posf Pembuaan Mar Bass j = Tr( j ) Perhungan egen value () dan veor egen () dar mar bass dengan menggunaan program Mahlab Penenuan egen value () dan veor egen () erbesar perama dan edua Perhungan nla Abss dan Ordna : y x Penggambaran poss mar pada graf dua dmens Perhungan sudu () dan panjang jar-jar (r) Analss Gambar Dagram alr meode perhungan dan penggambaran Mar Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

8 Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 IMPEMENTAI PADA MATRIK ARTIFIIA Unu menguju coba meode n, dgunaanlah conoh asus MAT dengan beberapa mar bujur sangar (ordo x ) dengan beberapa senaro : Mar perama adalah mar bujur sangar sembarang (ordo x ) Mar edua adalah mar perama dalan dua () Mar ega adalah mar perama dalan dengan seengah (,) Mar eempa adalah merupaan mer hasl ranspose dar mar perama Mar elma, eenam, dan eujuh adalah mar yang sama dengan mar perama, namun ada sau sel mar yang dubah Mar conoh yang dbua adalah sebaga beru : Keerangan daa : Mar dplh sembarang daa Mar = x Mar = x Mar = Transpos mar Mar, 6, 7 : s sel marnya hampr sama dengan, hanya ada sau s sel mar yang dubah (danda dengan gars bawah) eelah dlauan perhungan dan penggambaran e dalam graf represenas mar, ddapaan nla abss, ordna, sudu (), dan jar-jar (r) sebaga beru : Tabel Nla Abss, Ordna, udu dan Jar-jar Mar onoh Abss Ordna sudu () jar-jar (r) Tas an Junaed Analss Evolus Mar 9

9 Jurnal Reayasa Vol No, Aprl Gambar Graf Poss Mar Arfcal eelah dlauan perhungan dan penggambaran erhadap mar-mar ersebu, maa dapa dambl pelajaran sebaga beru : Mar edua () yang merupaan x, meml poss pada graf yang cuup jauh bergesernya, hal n dmungnan arena masng-masng sel edua mar ersebu bedanya cuup jauh Mar ega () yang merupaan, x, meml lea yang da erlalu jauh dar mar perama, hal n arena masng-masng sel edua mar ersebu bedanya da erlalu jauh Mar eempa () yang merupaan ranspose mar perama leanya sanga jauh dar mar perama, bahan sampa beda graden dengan mar perama Mar elma, eenam, dan eujuh meml lea yang berdeaan dengan mar perama Hal n arena s sel marnya cenderung da berbeda, hanya sau sel saja yang berubah KEIMPUAN Kesmpulan yang dapa dambl dar uraan-uraan d aas anara lan : Egen value dan egen vecor adalah merupaan sebuah nla yang menunjuan araers dar suau mar, yang sanga dpengaruh oleh s ap-ap sel mar ersebu Graf hasl perhungan dan penggambaran beberapa mar menunjuan lea yang berbeda apabla s sel mar-mar ersebu berbeda Graf represenas mar meml sensfas yang cuup ngg erhadap perubahan s sel mar yang dgambaran Graf represenaf mar dapa dgunaan unu melha pola dan nga evolus Mar Asal Tujuan (MAT) Dnams yang esmas dar arus lalulnas DAFTAR PUTAKA Anon, Alh Bahasa Panur laban dan I Nyoman usla (99), Aljabar ner Elemener, Eds Kelma (Indonesa), Erlangga, Jaara, Indonesa haeln F (99), Egenvalues Of Marces, John Wley & ons, New Yor Junaed Tas an (), ud Evolus MAT Dnams Aba Adanya Fluuas Arus alulnas, Magser Thess, Insu Tenolog Bandung, Indonesa Tas an Junaed Analss Evolus Mar 96

10 Jurnal Reayasa Vol No, Aprl 9 Junaed Tas an (8), Analss Perubahan Arus alulnas dan Pengaruhnya Terhadap Mar Asal Tujuan (ud Kasus d Koa Bandar ampung), Jurnal Penelan MEDIA TEKNIK IPI, Volume VIII, Jurusan Ten pl, Faulas Ten, Unversas ebelas Mare, uraara Khsy J and all BK (998), Transporaon Engneerng an Inroducon, Inernaonal edon, Prence Hall Inernaonal (UK) d, london Kreyszg E (99), Advanced Engneerng Mahemacs, sevenh edon, John Wley and ons d, New Yor Magnus RJ (99), Marx Dfferenal alculus Wh Applcaons In ascs and Economeres, John Wley & ons, New Yor May AD (99), Traffc Flow Fundamenals, Prence Hall Inernaonal (UK) d, ondon Magd RA (98), Appled Marx Models (A econd ourse In near Algebra Wh ompuer Applcaons, John Wley & ons, New Yor Tamn OZ (997), Perencanaan dan Pemodelan Transporas, Penerb Insu Tenolog Bandung, Bandung, Indonesa Tamn OZ (988), The Esmaon of Transpor Demand Model from Trafc ouns, PhD Dsseraon of he Unversy of ondon, Unversy ollege ondon Tas an Junaed Analss Evolus Mar 97

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung

Lebih terperinci

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan Kresnano C Moel Sebaran Pergerakan Kresnano C Tujuan Uama: Mengeahu pola pergerakan alam ssem ransporas serng jelaskan alam benuk arus pergerakan (kenaraan, penumpang, an barang) yang bergerak ar zona

Lebih terperinci

E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear

E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus

Lebih terperinci

PRESENTASI TUGAS AKHIR

PRESENTASI TUGAS AKHIR Penerapan PID Predcve Ar-Rao Conroller Pada Mesn Mobl Msubsh Type 4G63 Unu Memnmuman Ems Gas Buang Oleh Hendre Angga P 10 105 03 PRESENTASI TUGAS AKHIR Mesn-mesn oomof saa n dunu unu menghaslan performa

Lebih terperinci

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel

Lebih terperinci

Penerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA

Penerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: 2337-3539 (23-927 Prn) A-28 Penerapan Meode Fler Kalman Dalam Perbaan Hasl Preds Cuaca Dengan Meode ARIMA Tomy Kurnawan, Luman Hanaf, dan Erna Aprlan

Lebih terperinci

BAB 3 PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET

BAB 3 PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET BAB PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET MENGENAI METODE NUMERIK Persoalan yang melbaan model maemaa banya munul dalam berbaga lmu pengeahuan seper halnya dalam asus

Lebih terperinci

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan

Lebih terperinci

U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K

U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa

Lebih terperinci

Penempatan Optimal Sensor Dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk State Estimation Pada Sistem Distribusi Surabaya

Penempatan Optimal Sensor Dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk State Estimation Pada Sistem Distribusi Surabaya JURNL TEKNIK POMITS Vol 2, No 1, (214) 1 Penempaan Opmal Sensor Dengan Meode Parcle Swarm Opmzaon (PSO) Unu Sae Esmaon Pada Ssem Dsrbus Surabaya j Dharma, Onoseno Penangsang, Rony Seo Wbowo Jurusan Ten

Lebih terperinci

Kombinasi Penaksiran Model Lag Terdistribusi Dengan Ekspektasi Adaptif Dan Penyesuaian Parsial

Kombinasi Penaksiran Model Lag Terdistribusi Dengan Ekspektasi Adaptif Dan Penyesuaian Parsial 96 Vol. 3, No., 96-, Januar 7 Kombnas Penasran Model Lag Terdsrbus Dengan Espeas Adapf Dan Penyesuaan Parsal Adawaya Rangu Absra Dalam menasr Model Lag Terdsrbus, masalah yang mungn erjad adalah da adanya

Lebih terperinci

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember

Lebih terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,

Lebih terperinci

Zullaikah 1 dan Sutimin 2. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang Semarang

Zullaikah 1 dan Sutimin 2. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang Semarang MODEL PERTUMBUHAN BIOMASSA RUMPUT LAUT GRACILLARIA DENGAN CARRYING CAPACITY BERGANTUNG WAKTU Zullaah dan Sumn, Jurusan Maemaa FMIPA Unversas Dponegoro Jl Prof H Soedaro, SH, Tembalang Semarang Absrac In

Lebih terperinci

Pemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia

Pemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., ( 337-3 (3-9X Prn D-7 Pemodelan Indes Pembangunan Gender dengan Pendeaan Regres Nonparamer Splne d Indonesa Nurul Fajryyah dan I Nyoman Budanara Jurusan Sasa, Faulas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla

Lebih terperinci

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2) BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang

Lebih terperinci

SIMULASI PERGERAKAN TRAJECTORY PLANNING PADA ROBOT LENGAN ANTHROPOMORPHIC. Moh. Imam Afandi

SIMULASI PERGERAKAN TRAJECTORY PLANNING PADA ROBOT LENGAN ANTHROPOMORPHIC. Moh. Imam Afandi SIMUASI ERGERAKAN TRAJECTOR ANNING ADA ROBOT ENGAN ANTHROOMORHIC Moh Imam Afand usl KIM-II, Kawasan usppe Serpong, Tangerang 54 INTISARI Robo lengan yang mampu bergera secara oomas membuuhan suau ssem

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN BAB PENDAHUUAN. ATAR BEAKANG Seringali ara enelii aau saisiawan melauan enganalisaan erhada suau eadaan/masalah dimana eadaan yang dihadai adalah besarnya jumlah variabel samel yang diamai. Unu iu erlu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan

Lebih terperinci

BAB II DIMENSI PARTISI

BAB II DIMENSI PARTISI BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan

Lebih terperinci

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).

Lebih terperinci

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING 7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola

Lebih terperinci

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt

Lebih terperinci

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,

Lebih terperinci

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH KINETIK REKSI HOMOGEN SISTEM BTH SISTEM REKTOR BTH OLUME TETP REKSI SEDERHN (SERH/IREERSIBEL Beberapa sisem reasi sederhana yang disajian di sini: Reasi ireversibel unimoleuler berorde-sau Reasi ireversibel

Lebih terperinci

Penggerombolan Model Parameter Regresi dengan Error-Based Clustering

Penggerombolan Model Parameter Regresi dengan Error-Based Clustering Penggerombolan Model Parameer Regres dengan Error-Based Cluserng 1 I Made Sumerajaya 2 Gus Adh Wbawa 3 I Gede Nyoman Mndra Jaya 1 Saf Pengajar Deparemen Sasa IPB 2,3 Mahsswa Pascasarjana Sasa IPB ABSTRAK

Lebih terperinci

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear

Lebih terperinci

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena

Lebih terperinci

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,

Lebih terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI

4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI 4. ALIDITAS DA RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EALUASI Tujuan : Seelah mempelajari modul ini mahasiswa mampu membua ala evaluasi bau unu program pembelajaran Evaluasi pembelajaran adalah ahap ahir dalam prosedur

Lebih terperinci

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Defns Parwsaa dan Wsaawan Parwsaa adalah slah yang dberan apabla seseorang wsaawan melauan perjalanan u sendr, aau dengan aa lan avas dan ejadan yang erjad ea seseorang pengunjung melauan

Lebih terperinci

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:

Lebih terperinci

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan

Lebih terperinci

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hdden Markov Wwen Wdyasu Teknk Elekro, Fakulas Sans dan Teknolog, Unversas Sanaa Dharma Emal: wwen@usd.ac.d Absrak Aksara Pallawa aau kadangkala duls sebaga Pallava

Lebih terperinci

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas

Lebih terperinci

Simulasi Dampak Peningkatan Demand terhadap Energi Listrik dalam Pemodelan Pengoperasian Waduk Kaskade

Simulasi Dampak Peningkatan Demand terhadap Energi Listrik dalam Pemodelan Pengoperasian Waduk Kaskade Hadhardaja, Vol. 11 No. 1 d. Januar 004 urnal TEKNIK SIPIL Smulas Dampa Penngaan Demand erhadap Energ Lsr dalam Pemodelan Pengoperasan Wadu Kasade Iwan K. Hadhardaja 1) Eva Vannya Marha ) Indramo Soearno

Lebih terperinci

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32) 8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang

Lebih terperinci

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1 PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan

Lebih terperinci

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan BAB 2 KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran 1. Menjelaskan perbedaan jarak dengan perpindahan, dan kelajuan dengan kecepaan 2. Menyelidiki hubungan posisi, kecepaan, dan percepaan erhadap waku pada gerak lurus

Lebih terperinci

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov

Lebih terperinci

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga

Lebih terperinci

1. Mistar A. BESARAN DAN SATUAN

1. Mistar A. BESARAN DAN SATUAN A. BESARAN DAN SATUAN Teor Sngka : D dalam Fska gejala alam dama melalu pengukuran. Pengukuran adalah membandngkan suau besaran dengan besaran sejens yang dsepaka sebaga paokan (sandar). Besaran adalah

Lebih terperinci

( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x

( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x III PEMODELAN Model Perumbuan Koninu Terbaasnya sumber-sumber penyoong (ruang, air, maanan, dll) menyebaban populasi dibaasi ole suau daya duung lingungan Perumbuan populasi lamba laun aan menurun dan

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana

Lebih terperinci

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( ) ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)

Lebih terperinci

BAB IV SIMULASI MODEL

BAB IV SIMULASI MODEL 21 BAB IV SIMULASI MODEL Pada bagian ini aan diunjuan simulasi model melalui pendeaan numeri dengan menggunaan ala banu peranga luna Mahemaica. Oleh arena iu dienuan nilai-nilai parameer seperi yang disajian

Lebih terperinci

PENGARUH PENGGUNAAN METODE POWER DAN TRUNCATED POWER PADA PCA-PART UNTUK INISIALISASI K-MEANS ABSTRACT

PENGARUH PENGGUNAAN METODE POWER DAN TRUNCATED POWER PADA PCA-PART UNTUK INISIALISASI K-MEANS ABSTRACT Semnar Nasonal Sans & Tenolog V Lembaga Penelan Unversas Lampung PENGARUH PENGGUNAAN METODE POWER DAN TRUNCATED POWER PADA PCA-PART UNTUK INISIALISASI K-MEANS Ere Sadewo 1, Muhammad Mashur 2, dan Al Rdho

Lebih terperinci

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon

Lebih terperinci

4. Hukum Dan Kaidah Rangkaian

4. Hukum Dan Kaidah Rangkaian Inroducon o rcu naly Tme Doman www.drhamblora.com. Huum Dan Kadah angaan.. Huum-Huum angaan Peerjaan anal erhadap uau rangaan lner yang parameernya deahu mencaup pemlhan en anal dan penenuan bearan eluaran

Lebih terperinci

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR) JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat

Lebih terperinci

UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST

UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Vol. 7. No. 3, 36-44, Desember 004, ISSN : 1410-8518 UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Budi Warsio, Dwi Ispriyani Jurusan Maemaia FMIPA Universias Diponegoro Absra Tulisan ini membahas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab

Lebih terperinci

Analisis Jalur / Path Analysis

Analisis Jalur / Path Analysis Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan

Lebih terperinci

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013 ! BUPAT PACrAN j PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 18 TAHUN 2013 TENTANG PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN DEWAN PENGAWAS BADAN LAYANAN UMUM DAERAH PADA RUMAH SAKT UMUM DAERAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN

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

V E K T O R Kompetensi Dasar :

V E K T O R Kompetensi Dasar : MODUL PEMELJRN I V E K T O R Kompetens Dasar : 1. Mahasswa mampu memaham perbedaan besaran vetor dan salar serta memberan contohcontohna dalam ehdupan sehar-har, 2. Mahasswa mampu melauan operas penumlahan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Masalah Knerja pembangunan ekonom Indonesa bsa dkaakan sanga membanggakan dengan ngka perumbuhan ekonom selama beberapa dekade erakhr n sangalah ngg, walaupun mengalam

Lebih terperinci

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN

Lebih terperinci

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan

Lebih terperinci

Peramalan Jumlah Wisatawan di Agrowisata Kusuma Batu Menggunakan Metode Analisis Spektral

Peramalan Jumlah Wisatawan di Agrowisata Kusuma Batu Menggunakan Metode Analisis Spektral JURAL SAIS DA SEI ITS Vol., o., (Sep. 0) ISS: 30-98X A-40 Peramalan Jumlah Wsawan d Agrowsa Kusuma Bu Menggunaan Meode Analss Speral swul Maghfroh, Sr Suprap Har, ur Wahyunngsh Jurusan Mema, Faulas Mema

Lebih terperinci

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya

Lebih terperinci

Faradina GERAK LURUS BERATURAN

Faradina GERAK LURUS BERATURAN GERAK LURUS BERATURAN Dalam kehidupan sehari-hari, sering kia jumpai perisiwa yang berkaian dengan gerak lurus berauran, misalnya orang yang berjalan kaki dengan langkah yang relaif konsan, mobil yang

Lebih terperinci

PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA

PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA Semnar Nasonal Teknolog Informas dan Mulmeda 2015 STMIK AMIKOM Yogyakara, 6-8 Februar 2015 PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA Yeffransjah Salm STMIK Indonesa

Lebih terperinci

METODE BEDA HINGGA UNTUK SOLUSI NUMERIK DARI PERSAMAAN BLACK-SCHOLES HARGA OPSI PUT AMERIKA SURITNO

METODE BEDA HINGGA UNTUK SOLUSI NUMERIK DARI PERSAMAAN BLACK-SCHOLES HARGA OPSI PUT AMERIKA SURITNO MEODE BEDA HINGGA UNUK OLUI NUMERIK DARI PERAMAAN BLACK-CHOLE HARGA OPI PU AMERIKA URINO EKOLAH PACAARJANA INIU PERANIAN BOGOR BOGOR 8 PERNYAAAN MENGENAI EI DAN UMBER INFORMAI Dengan n saya menyaaan baha

Lebih terperinci

FIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI

FIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI KTSP & K-13 FIsika K e l a s XI KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran Seelah mempelajari maeri ini, kamu diharapkan mampu menjelaskan hubungan anara vekor posisi, vekor kecepaan, dan vekor percepaan unuk gerak

Lebih terperinci

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR 15 BAB III MODEL PERTUMBUHA EKOOMI DUA SEKTOR 3.1 Aum dan oa Model perumbuhan dua ekor n merupakan model perumbuhan dengan dua komod yang dhalkan, yau barang modal dan barang konum. Kedua barang n dproduk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi

Lebih terperinci

PEMODELAN ALJABAR MAX-PLUS DAN EVALUASI KINERJA JARINGAN ANTRIAN FORK-JOIN TAKSIKLIK DENGAN KAPASITAS PENYANGGA TAKHINGGA INTISARI

PEMODELAN ALJABAR MAX-PLUS DAN EVALUASI KINERJA JARINGAN ANTRIAN FORK-JOIN TAKSIKLIK DENGAN KAPASITAS PENYANGGA TAKHINGGA INTISARI Jurnal Maemaa, Vol, No,, 8 PEMODELAN ALJABAR MAX-PLUS DAN EVALUASI KINERJA JARINGAN ANTRIAN FORK-JOIN TAKSIKLIK DENGAN KAPASITAS PENYANGGA TAKHINGGA M ANDY RUDHITO, SRI WAHYUNI, ARI SUPARWANTO, DAN F SUSILO

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan

Lebih terperinci

SECURITY CONSTRAINED UNIT COMMITMENT MENGGUNAKAN METODE FIREFLY ALGORITHM

SECURITY CONSTRAINED UNIT COMMITMENT MENGGUNAKAN METODE FIREFLY ALGORITHM rosdng SETIA 206 olen eger Malang Volume 8 ISS: 2085-2347 SECURITY COSTRAIED UIT COMMITMET MEGGUAKA METODE FIREFLY ALGORITHM Too Dewanoro, Rony Seo Wbowo 2, Ad Suprjano 3 Jurusan Ten Elero, 2 Faulas Ten

Lebih terperinci

PERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1

PERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1 PERSAMAAN GERAK Posisi iik maeri dapa dinyaakan dengan sebuah VEKTOR, baik pada suau bidang daar maupun dalam bidang ruang. Vekor yang dipergunakan unuk menenukan posisi disebu VEKTOR POSISI yang diulis

Lebih terperinci

SEGMETASI BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL AR STASIONER KONSTAN PER SEGMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP MCMC

SEGMETASI BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL AR STASIONER KONSTAN PER SEGMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP MCMC Semnar Nasonal Ssem Informas Indonesa, - 4 Desember 03 SEGMETASI BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL AR STASIONER KONSTAN PER SEGMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP MCMC Suparman Penddan Maemaa FKIP UAD

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN DYNAMIC PICK UP AND DELIVERY PROBLEM WITH TIME WINDOWS (DPDPTW) UNTUK PENYEDIA JASA CITY - COURIER

PENGEMBANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN DYNAMIC PICK UP AND DELIVERY PROBLEM WITH TIME WINDOWS (DPDPTW) UNTUK PENYEDIA JASA CITY - COURIER PENGEMBANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN DYNAMIC PICK UP AND DELIVERY PROBLEM WITH TIME WINDOWS (DPDPTW) UNTUK PENYEDIA JASA CITY - COURIER Fr Karuna Ran 1, Ahmad Rusdansyah 2 1) Sascal and

Lebih terperinci

1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu

1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu .4 Persamaan Schrodinger Berganung Waku Mekanika klasik aau mekanika Newon sanga sukses dalam mendeskripsi gerak makroskopis, eapi gagal dalam mendeskripsi gerak mikroskopis. Gerak mikroskopis membuuhkan

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk) Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam

Lebih terperinci

(Indeks Rata-rata Harga Relatif, Variasi Indeks Harga, Angka Indeks Berantai, Pergeseran waktu dan Pendeflasian) Rabu, 31 Desember 2014

(Indeks Rata-rata Harga Relatif, Variasi Indeks Harga, Angka Indeks Berantai, Pergeseran waktu dan Pendeflasian) Rabu, 31 Desember 2014 ANGKA NDEKS (ndeks Raa-raa Harga Relaif, Variasi ndeks Harga, Angka ndeks Beranai, Pergeseran waku dan Pendeflasian) Rabu, 31 Desember 2014 NDEKS RATA-RATA HARGA RELATF Rumus, 1 P 100% n P,0 = indeks raa-raa

Lebih terperinci

REGRESI LINIER FUZZY PADA DATA TIME SERIES

REGRESI LINIER FUZZY PADA DATA TIME SERIES Regres Lner Fuzzy Pada Daa Tme Seres REGRESI LINIER FUZZY PADA DATA TIME SERIES Abdul Roza Progam Sud Maemaa Unversas Pesanren Tngg Darul Ulum Jombang abd.roza76@yahoo.co.d Absra Perembangan eor dan alas

Lebih terperinci

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju

Lebih terperinci

Analisis Sensitivitas

Analisis Sensitivitas Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,

Lebih terperinci

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Berala Fsa ISSN : 1410-966 Vol.8, No.1, Januar 005, hal 7-10 KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Agus Setyawan Laboratorum Geofsa, Jurusan

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER ol. 4. No., - 22, Aprl 2, ISSN : 4-858 SUBRUANG MARKED Suryoto Jurusan Matemata, FMIPA-UNDIP Semarang Abstra Msalan suatu ruang vetor berdmens ngga atas lapangan omples C,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber

Lebih terperinci

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t TKE 305 ISYARAT DAN SISTEM B a b I s y a r a Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Teknik Elekro Fakulas Teknik dan Ilmu Kompuer Universias Mercu Buana Yogyakara 009 BAB I I S Y A R A T Tujuan Insruksional.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya

Lebih terperinci