METODE NUMERIK STEPEST DESCENT TERINDUKSI NEWTON

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "METODE NUMERIK STEPEST DESCENT TERINDUKSI NEWTON"

Transkripsi

1 Uomo, R. B. Jurnal Pendidian Maemaia STKIP Garu METODE NUMERIK STEPEST DESCENT TERINDUKSI NEWTON DALAM PEMECAHAN MASALAH OPTIMISASI TANPA KENDALA INDUCTED NEWTON STEEPEST DESCENT AS A NUMERICAL METHOD TO SOLVE OPTIMIZATION PROGRAM WITHOUT CONSTRAIN Rumono Budi Uomo Universias Muhammadiyah Tangerang Tanggerang, Indonesia Rumono.budi.u@mail.ugm.ac.id Absra Peneliian eoriis ini mengaji mengenai meode numeri Sepes Descen erindusi Newon. Peneliian ini dilauan dengan cara memahami erlebih dahulu mengenai meode numeri Sepes Descen Newon, emudian mengonsrusi meode baru disebu dengan Sepes Descen erindusi Newon. Pada maalah ini uru diseraan pula conoh perhiungan numeri anara eiga meode ersebu besera analisis perhiungannya. Kaa Kunci: Meode Sepes Descen, Newon, Meode Sepes Descen erindusi Newon Absrac This research is invesigaing numerical mehod of Seepes Descen induced of Newon. Seps of his research can be described as follows: Firs, he auhor has o undersand he definiion and algorihm of Seepes Descen and Newon mehods. Afer ha, he second, auhor consrucing he new mehod called by Seepes Descen induced newon. In his paper, auhor also conaining examples of numerical couning among ha hree mehods and analyze hem self. Keyword: Seepes Descen, Newon, Seepes Descen Induced Newon. I. PENDAHULUAN Tida selamanya solusi analii dari suau permasalahan maemaia hususnya opimisasi dapa diemuan. Terag diemuan endala cuup rumi sehingga solusi analii ida mudah diemuan. Berdasaran hal ersebu solusi numeri merupaan sesuau hasil cuup realisis unu dicari mesi hasilnya merupaan hampiran. Meode numeri merupaan suau meode pendeaan (approximaion) dari solusi sejai, arenanya erdapa besarnya anga esalahan (eror) dihasilan oleh perhiungan numeri []. Kesalahan ini lebih sering diaibaan bai arena pemoongan suu aau pembulaan nilai. Masalah opimisasi merupaan persoalan banya menggunaan meode numeri dalam mencari solusi penyelesaian aala solusi analii suli diemuan. Menuru endalanya (consrain), masalah opimisasi dibagi yani masalah opimisasi dengan endala anpa endala, segan menuru variabel bebasnya masalah opimisasi juga dibagi aas dua, yani masah opimisasi dengan varibel bebas banya variabel bebas. Meode numeri unu menyelesaian masalah opmisasi dengan Jurnal Mosharafa, Volume 5 Nomor Sepember 6 8 p-issn: 86-8, e-issn: 5-88

2 Uomo, R. B. endala dapa menggunaan meode Kuhn-Tucer, segan unu masalah opimisasi anpa endala dengan variabel bebas dapa menggunaan meode Golden Rasio, Fibonacci, Bisesi, Dichoomus Secan. Lebih lanju unu menyelesaian masalah opmisasi dengan lebih dari variabel bebas dapa menggunaan meode Asial, Newon, Hoo and Jeeves, Sepes Descen, Arah Konjugasi, Roosenberg []. Maalah ini membahas mengenai meode numeri Seepes Descen erindusi newon. Peneliian dilauan dengan memahami erlebih dahulu mengenai meode numeri Seepes Descen Newon emudian memformulasian meode baru disebu dengan meode Seepes Descen erindusi Newon. Dalam maalah ini juga aan diberian conoh perhiungan numeri unu eiga meode ersebu besera analisisnya. II. KAJIAN TEORI A. Definisi Ruang Veor Himpunan a osong V merupaan ruang veor apabila x, y, z V a, b R sedemiian hingga memenuhi asioma-asioma sebagai beriu: [] i. x y V ii. x y y x iii. x y z x y z iv. V V V v. x V x x vi. ax V a x y ax ay vii. viii. a b x ax bx Jurnal Pendidian Maemaia STKIP Garu ix. ab x abx x. x x B. Definisi Norm Diberian Ysembanrang, dua buah veor. Sembarang bilangan riil dinamaan norm dari apabila memenuhi asioma-asioma sebagai beriu: i. ii. a iii. a a, a R iv. Y Y C. Definisi Kombinasi Linear [] Misalan i, i m veor-veor di V maa disebu ombinasi linear dari veor-veor i jia m ai i D. Definisi Bebas Linear [] Veor i, i m anggoa-anggoa V disebu a bebas linear jia hanya jia erhadap bilangan-bilangan riil a semuanya nol sedemiian hingga m i a i i. Apabila pembua nol hanya a, maa veor-veor ersebu i diaaan bebas linear. E. Definisi Hubungan Veor [] Diberian dua buah veor Y, { x, x,..., x n dengan Y y y y n i {,,...,. Pernyaaan beriu adalah benar 88 Jurnal Mosharafa, Volume 5 Nomor Sepember 6 p-issn: 86-8, e-issn: 5-88

3 Uomo, R. B. i. Y jia hanya jia xi yi ii. i, i,,..., n Y jia hanya jia xi yi i, i,,..., n iii. Y jia hanya jia xi yi i, i,,..., n F. Definisi Bola Terbua [] Diberian sera. Himpunan ( ) * + merupaan perseiaran dari x aau disebu bola erbua dengan pusa x radius. G. Definisi Tii Dalam [] Tii disebu ii dalam (inerior poin) dari himpunan jia sehingga B x,. H. Definisi Tii Baas [] Tii disebu ii baas (boundary poin) dari himpunan jia seiap seiar dari x memua beberapa ii berada di beberapa ii ida berada di. I. Definisi Komplemen [] Jia, maa himpunan memua semua ii-ii ada di namun ida dari disebu omplemen dari. J. Definisi Himpunan Teruup [5] Himpunan disebu himpunan erbua jia seiap ii dari merupaan ii inerior dari. Lebih lanju himpunan Y Jurnal Pendidian Maemaia STKIP Garu merupaan himpunan eruup jia omplemen dari himpunan erbua. K. Definisi Terbaas Ke Aas [5] Himpunan S diaaan erbaas e bawah jia dengan semua omponennya berhingga sedemiian sehingga x S, y x, sebalinya S diaaan erbaas e aas. L. Definisi Benu Kuadrai [5] F( ) c x c x... c x c x x nn n c x x... c x x..., dengan c ij R, i, j n disebu fungsi benu uadrai dengan n variabel x, x,..., x n M. Definisi Kondisi Kuadrai [6] Benu uadrai A disebu posiif (negaif) defini jia A ( ) unu semua erdapa seurangnya sau veor a nol sedemiian hingga A. Apabila ida memenuhi eduanya, maa benu uadrai ersebu diaaan indefinie. N. Definisi Minimum Global [6] Fungsi Fx ( ) diaaan memilii minimum global di x dalam S jia f ( x) f ( x ). O. Definisi Minimum Loal [6] Fungsi Fx ( ) diaaan memilii minimum loal (relaif) di x dalam S jia erdapa seiar dari x Jurnal Mosharafa, Volume 5 Nomor Sepember 6 89 p-issn: 86-8, e-issn: 5-88

4 Uomo, R. B. f ( x) f ( x ) sedemiian hingga seiap x di dalam perseiaran ersebu. unu P. Definisi Dere Taylor [] Dere Taylor unu fungsi F( ) { x, x,..., x n dengan sebagai didefinisian ' ( ) F( x) F( ) F( ) H( )( x) dengan merupaan suu berderaja besar, H( ) mari Hessian didefinisian sebagai F F F x x x x xn F F F H xx x xxn..... F F F xnx xnx x n Syara perlu agar merupaan ii esrim dari fungsi F( adalah ) F( ) dengan F( ) didefinisian sebagai F F F F( ),,..., x x xn Q. Algorima Sepes Descen [] Diberian Z F F x x x n fungsi ( ) (,,., ) aan { x, x,., x n dienuan nilai meminimalan fungsi F( ) ersebu. i. Ambil n { x, x,., xn R sembarang ii awal ò suau onsana posiif menyaaan besarnya esalahan eror dioleransi. Jurnal Pendidian Maemaia STKIP Garu Z Z Z,,, x x xn gradien fungsi Z saa, emudian ii. Dibenu Z enuan unu Z sera lauan unu Z iii. Jia Z, maa ierasi berheni, sebalinya ierasi dilanjuan iv. Cari dengan cara mencari ii Z d yani dengan esrim cara menderivaifan fungsi Z d menyama- denganan nol dengan arah pencarian d Z v. Nilai dienuan dengan d R. Algorima Newon [] Tahapan-ahapan dalam meode Newon analog dengan Sepes Descen, yani diberian fungsi Z F F x x x n ( ) (,,., ) aan { x, x,., x n dienuan nilai meminimalan fungsi F( ) ersebu. Lauan langah i sampai iii dalam Sepes Descen, namun Nilai adalah H Z dengan H merupaan invers meri Hessian eia. Lebih lanju ierasi berheni eia Z. III. PEMBAHASAN Berdasaran algorima Sepes Descen Newon, aan diembangan suau 9 Jurnal Mosharafa, Volume 5 Nomor Sepember 6 p-issn: 86-8, e-issn: 5-88

5 Uomo, R. B. Jurnal Pendidian Maemaia STKIP Garu meode baru disebu Meode Sepes Descen erindusi Newon. A. Algorima Sepes Descen Terindusi Newon Diberian fungsi aan Z F F x x x n ( ) (,,., ) { x, x,., x n dienuan meminimalan fungsi F( ) ersebu. i. Ambil n { x, x,., xn R ii sembarang ii awal ò suau onsana posiif menyaaan besarnya esalahan eror diolerasnsi. Z Z Z Z,,, x x xn Tenuan unu Z sera Z ii. Dibenu iii. Jia Z, maa ierasi berheni, sebalinya ierasi dilanjuan. iv. Cari dengan cara mencari ii Z d yani esrim fungsi dengan cara menderivaifan fungsi Z d menyama- denganan nol dengan arah pencarian d H Z B. Conoh Numeri Tenuan nilai { x, x meminimalan Z( x, x ) x x x x dengan menggunaan meode Sepes Descen Newon dengan oleransi esalahan ò. C. Solusi dengan Sepes Descen Ambil sebarang i awal {, R. Berdasaran masalah opimisasi di aas dapa dienuan Z,. Karena norm Jurnal Mosharafa, Volume 5 Nomor Sepember 6 9 p-issn: 86-8, e-issn: 5-88 Z maa ierasi dilanjuan. Arah pencarian d Z, berdasaran hal ersebu dapa diperoleh. Apabila dicari, maa diperoleh nilai, Z, Z dengan. Ierasi berheni sehingga nilai x, x meminimalan masalah opimisasi di aas adalah,. Karena Z hal ini mengindiasian bahwa solusi numeri ini sama dengan solusi analiinya. D. Solusi dengan Newon Ambil sebarang i awal {, R. Berdasaran masalah opimisasi di aas dapa dienuan. Karena norm Z, Z maa ierasi dilanjuan.dibenu maris Hessian H. Berdasaran hal ersebu H H. Berdasaran hal diaas aan diperoleh Z H. Dengan, cara sama dapa dicari {, dengan nilai gradien Z, Z.Ierasi berheni sehingga

6 Uomo, R. B. Jurnal Pendidian Maemaia STKIP Garu nilai x, x meminimalan masalah opimisasi di aas adalah,. Dari solusi diperoleh melalui Sepes Descen Newon dengan pengambilan ii awal sama aan menghasilan solusi numeri ideni dengan solusi analii. E. Solusi dengan Sepes Descen Terindusi Newon Ambil sebarang ii awal {, R. Berdasaran masalah opimisasi di aas dapa dienuan.karena nilai norm Z, Z maa ierasi dilanjuan. Arah d H Z, dengan demiian diperoleh pencarian 5 9. Berdasaran hal ersebu diperoleh, Z,..dengan Karena Z, maa ierasi dilanjuan. Dengan analog diperoleh H H dengan H Z,. Berdasaran hal ersebu diperoleh, dengan gradien norm Z Z, Karena Z., maa ierasi berheni sehingga solusi nilai x, x 9 Jurnal Mosharafa, Volume 5 Nomor Sepember 6 p-issn: 86-8, e-issn: 5-88 meminimalan masalah opimisasi di aas adalah,. Berrdasaran hal di aas pula, maa solusi numeri dalam solusi ini idenic dengan solusi analiinya. F. Conoh Numeri Pang embali conoh numeri. Apabila diambil nilai {, R,penyelesaian aan dilauan dengan iga meode. G. Penyelesian dengan Sepes Descen Berdasaran hal ersebu diperoleh dengan nilai norm Z, Z 5. Karena norm masih lebih besar dari, maa ierasi dilanjuan. Arah pencarian d Z, berdasaran hal 5 ersebu dapa diperoleh. Apabila 98 dicari, maa aan diperoleh 6, dengan nilai gradien Z.,.9 nilai norm Z.98, maa berdasaran hal ersebu ierasi dilanjuan. Dengan cara analog, maa aan diperoleh nilai d Z.,.9 berdasaran hal ersebu dapa diperoleh.9. Lebih lanju dengan caa sama diperoleh nilai.,.5 dengan gradien Z.,.8

7 Uomo, R. B. nilai norm Z.. Proses dilanjuan diperoleh d Z.,.8 sera nilai.5. Berdasaran hal ersebu diperoleh, dengan nilai gradien Z Z,. Berdasaran hal ersebu ierasi berheni solusi numerinya juga merupaan solusi analii. H. Penyelesian dengan Newon Diambil {, R Berdasaran hal ersebu diperoleh Z, dengan Z 5 ierasi dilanjuan. Lebih lanju dibenu mari Hessian H H. Berdasaran hal ersebu Z H, diperoleh nilai {, sehingga dengan nilai gradien Z, Z sehingga ierasi dilanjuan. Dengan langah sama diperoleh nilai Z H, sera dengan Z {, sehingga ierasi berheni. Berdasaran hal ersebu solusi numeri dengan Newon adalah {, sealigus merupaan solusi analii. Jurnal Pendidian Maemaia STKIP Garu I. Penyelesian dengan Sepes Descen Terindusi Newon Diambil {, R Berdasaran hal ersebu diperoleh Z, dengan Z 5. Berdasaran hal ersebu ierasi dilanjuan dengan langah analog diperoleh 5 nilai.6,.6 dengan nilai gradien Z.55,.9 nilai norm Z.99. Lebih lanju diperoleh nilai.96 dengan nilai norm Z.6, Kemudian diperoleh dengan Z {, sehingga ierasi sop. Solusi numeri dengan meode ini ideni dengan solusi analii. IV. PENUTUP Dari peneliian elah dilauan, erdapa beberapa hal dapa disimpulan:. Dalam suau masalah opimisasi dua variabel anpa enda dengan nilai awal erenu, solusi numeri Sepes Descen aan menghasilan solusi sama dengan Newon, dalam langah ierasi sama. Dalam hal erenu pula solusi numeri ini ideni dengan solusi analii pada masalah opimisasi dibahas dalam maalah ini. Jurnal Mosharafa, Volume 5 Nomor Sepember 6 9 p-issn: 86-8, e-issn: 5-88

8 Uomo, R. B.. Dalam nilai awal erenu dalam suau masalah opimisasi, solusi numeri dihasilan oleh meode Sepes Descen erindusi Newon aan menghasilan nilai sama dengan solusi dihasilan oleh edua meode di aas mesipun memerluan ierasi lebih panjang. Hal ini diarenaan nilai pada meode Sepes Descen diindusi dengan d H Z. Adaalanya meode Sepes Descen lebih bai dari Newon hal ini dapa diliha pada conoh edua yani dengan soal sama seperi conoh sau, namun ii awal berbeda.. Dari conoh dua, meode Sepes Descen erindusi membuuhan ierasi lebih panjang dari dua meode sebelumnya. Hal ini diarenaan aya indusi dari Newon epada Sepes Descen unu mengganian arah pencarian d pada Sepes Descen d Jurnal Pendidian Maemaia STKIP Garu [] Howard Anon, Aljabar Linier, Penerjemah Panur Silaban, Jaara: Erlangga, 99. [] Edwin K. P. Chong, An Inroducion o Opimizaion, USA: John Wiley & Sons, Inc.. [5] S. Bazaraa. Mochar, Nonlinear Programming Theory and Algorihms, London: Willey Inerscience, 6. [6] Yoshiazu Sawaragi, Theory of muliobjecive opimizaion, London: Academic Press Inc [] Rumono Budi Uomo, (6, Mei), Maeri Ajar Meode Numeri FKIP UMT, hp:// s. RIWAYAT HIDUP PENULIS Rumono Budi Uomo, M.Sc. Lahir di Tangerang 6 Sepember 99. Penulis merupaan alumnus S Maemaia Undip (), S Maemaia UGM (5) searang selain beerja sebagai Dosen di Prodi Pendidian Maemaia UMT, Penulis juga mahasiswa program Dooral Maemaia ITB.Nama Penulis dilengapi dengan gelar. UCAPAN TERIMA KASIH Ucapan erima penulis sampaian epada Universias Muhammadiyah Tangerang aas segala duungan sehingga paper ini dapa erselesaian. DAFTAR PUSTAKA [] Rinaldi Munir, Meode numeric, Bandung: Informaia, 8. [] Salmah. Dia Opimisasi. Yogyaarya: FMIPA UGM,. 9 Jurnal Mosharafa, Volume 5 Nomor Sepember 6 p-issn: 86-8, e-issn: 5-88

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012 InfiniyJurnal Ilmiah Program Sudi Maemaia STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, Sepember 2012 GRUP PERMUTASI SIKLIS DALAM PERMAINAN SUIT Oleh: Bagus Ardi Sapuro Jurusan Pendidian Maemaia, IKIP PGRI Semarang

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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini aan diemuaan beberapa onsep dasar yang beraian dengan analisis runun wau, dianaranya onsep enang esasioneran, fungsi auoorelasi dan fungsi auoorelasi parsial, macam-macam

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

( ) 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

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

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

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

RANK DARI MATRIKS ATAS RING

RANK DARI MATRIKS ATAS RING Dela-Pi: Jurnal Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISSN 089-855X ANK DAI MATIKS ATAS ING Ida Kurnia Waliyani Program Sudi Pendidikan Maemaika Jurusan Pendidikan Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam FKIP Universias

Lebih terperinci

Model GSTAR Termodifikasi untuk Produktivitas Jagung di Boyolali

Model GSTAR Termodifikasi untuk Produktivitas Jagung di Boyolali Prosiding Semnar Nasional VIII UNNES, 8 Nov 4 Semarang Hal.4-5 Model GSTAR Termodifiasi unu Produivias Jagung di Boyolali Prisa Dwi Apriyani ), Hanna Arini Parhusip ), Lili Linawai ) ))) Progdi Maemaia,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan

Lebih terperinci

x 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.

x 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr. Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.

Lebih terperinci

Analisis Model dan Contoh Numerik

Analisis Model dan Contoh Numerik Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi.

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

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

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

3. Kinematika satu dimensi. x 2. x 1. t 1 t 2. Gambar 3.1 : Kurva posisi terhadap waktu

3. Kinematika satu dimensi. x 2. x 1. t 1 t 2. Gambar 3.1 : Kurva posisi terhadap waktu daisipayung.com 3. Kinemaika sau dimensi Gerak benda sepanjang garis lurus disebu gerak sau dimensi. Kinemaika sau dimensi memiliki asumsi benda dipandang sebagai parikel aau benda iik arinya benuk dan

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

Bab 5 BEBERAPA HUBUNGAN DASAR DALAM FISIKA

Bab 5 BEBERAPA HUBUNGAN DASAR DALAM FISIKA Bab 5 BEBERAPA HUBUNGAN DASAR DALAM FISIKA 5. Pendahuluan Keia memodelan sisem fisis, ia enu harus mulai dengan pengeahuan mengenai fisia. Dalam bab ini ia aan merangum hubungan hubungan paling umum dalam

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 9 TKE 35 ISYARAT DAN SISTEM B a b I s y a r a (bagian 2) Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Teknik Elekro Fakulas Teknik dan Ilmu Kompuer Universias Mercu Buana Yogyakara 29 2.4. Isyara Periodik

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

Analisis Faktorisasi Matriks Tak Negatif

Analisis Faktorisasi Matriks Tak Negatif Jurnal Maemaa, Saisa, & Kompuasi Vol. 3 No. Januari 07 Jurnal Maemaa, Saisa & Kompuasi Edisi Khusus Juli 007 Vol. 3, No.,, 4-46, 47-5, Januari January 07 07 47 57 nalisis Fakorisasi Mars ak Negaif bsrak

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),

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

PROSIDING ISSN:

PROSIDING ISSN: PROSIDING ISSN: 5-656 OPTIMISASI BERKENDALA MENGGUNAKAN METODE GRADIEN TERPROYEKSI Nida Sri Uami Uiversias Muhammadiyah Suraara idaruwiyai@gmailcom ABSTRAK Dalam ulisa ii dibahas eag meode gradie erproyesi

Lebih terperinci

Persamaan Differensial Parsial Difusi Homogen pada Selang. dengan Kondisi Batas Dirichlet dan Neumann

Persamaan Differensial Parsial Difusi Homogen pada Selang. dengan Kondisi Batas Dirichlet dan Neumann Okober 16, Vol. 1, No.1. ISSN: 57-618 Persamaan Differensial Parsial Difusi Homogen pada Selang, dengan Kondisi Baas Dirichle dan Neumann Rukmono Budi Uomo Universias Muhammadiyah Tangerang rukmono.budi.u@mail.ugm.ac.id

Lebih terperinci

ANALISIS SURVIVAL LAJU INDEKS KINERJA DOSEN STKIP PGRI TULUNGAGUNG DENGAN MODEL REGRESI COX

ANALISIS SURVIVAL LAJU INDEKS KINERJA DOSEN STKIP PGRI TULUNGAGUNG DENGAN MODEL REGRESI COX Seminar Nasional Maemaia dan Apliasinya, 1 Oober 17 ANALISIS SURVIVAL LAJU INDEKS KINERJA DOSEN STKIP PGRI TULUNGAGUNG DENGAN MODEL REGRESI COX Maylia Hasyim 1), Dedy Dwi Prasyo ) 1) Program Sudi Pendidian

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

Bilangan Dominasi Jarak Dua Pada Graf Hasil Operasi Amalgamasi

Bilangan Dominasi Jarak Dua Pada Graf Hasil Operasi Amalgamasi Bilangan Dominasi Jarak Dua Pada Graf Hasil Operasi Amalgamasi Ilham Saifudin ) ) Jurusan Teknik Informaika, Fakulas Teknik, Universias Muhammadiyah Jember Jl. Karimaa No. 49 Jember Kode Pos 68 Email :

Lebih terperinci

SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galatia Ballangan)

SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galatia Ballangan) SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galaia Ballangan) SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Saionary Disribuion of Swiss Bonus-Malus

Lebih terperinci

Penduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar

Penduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar Kumpulan Makalah Seminar Semiraa 013 Fakulas MIPA Universias Lampung Penduga Daa Pada Rancangan Bujur Sangkar Lain Dasar Idhia Sriliana Jurusan Maemaika FMIPA UNIB E-mail: aha_muflih@yahoo.co.id Absrak.

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju

Lebih terperinci

Optimasi Filter Kalman dengan Metode Steepest Descent dan Least Mean Square pada Rekonstruksi Citra Dinamis

Optimasi Filter Kalman dengan Metode Steepest Descent dan Least Mean Square pada Rekonstruksi Citra Dinamis Proceeding of NIONL CONFNC ON COMPU SCINC & INFOMION CHNOLOGY 007 January 9-30, 007, Faculy of Compuer Science, Universiy of Indonesia Opimasi Filer Kalman dengan Meode Seepes Descen dan Leas Mean Square

Lebih terperinci

Analisis Gerak Osilator Harmonik Dengan Gaya pemaksa Bebas Menggunakan Metode Elemen Hingga Dewi Sartika junaid 1,*, Tasrief Surungan 1, Eko Juarlin 1

Analisis Gerak Osilator Harmonik Dengan Gaya pemaksa Bebas Menggunakan Metode Elemen Hingga Dewi Sartika junaid 1,*, Tasrief Surungan 1, Eko Juarlin 1 Analisis Gerak Osilaor Harmonik Dengan Gaya pemaksa Bebas Menggunakan Meode Elemen Hingga Dewi Sarika junaid 1,*, Tasrief Surungan 1, Eko Juarlin 1 1 Jurusan Fisika FMIPA Universias Hasanuddin, Makassar

Lebih terperinci

ROTASI (PUTARAN) Diajukan untuk memenuhi tugas mata kuliah GEOMETRI TRANSFORMASI yang diampuh oleh Ekasatya Aldila A., M.Sc.

ROTASI (PUTARAN) Diajukan untuk memenuhi tugas mata kuliah GEOMETRI TRANSFORMASI yang diampuh oleh Ekasatya Aldila A., M.Sc. ROTSI (UTRN) Diajukan unuk memenuhi ugas maa kuliah GEOMETRI TRNSFORMSI yang diampuh oleh Ekasaya ldila., M.Sc. Di susun oleh: NIM: SEKOLH TINGGI KEGURUN DN ILMU ENDIDIKN (STKI) GRUTJl. ahlawan No. 32

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 11 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Salah sau masalah analisis persediaan adalah kesulian dalam menenukan reorder poin (iik pemesanan kembali). Reorder poin diperlukan unuk mencegah erjadinya kehabisan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN EORI.. Dasar Dari ransfer Panas Ilmu pengeahuan ermodinamia ang berhubungan dengan jumlah ransfer panas sebagai suau sisem ang menjalanan suau proses dari sau ii sabil e ii sabil lainna, dimana

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE CAMPBELL DUDEK AND SMITH (CDS) DAN PALMER DALAM MEMINIMASI TOTAL WAKTU PENYELESAIAN Studi Kasus : Astra Konveksi Pontianak

PERBANDINGAN METODE CAMPBELL DUDEK AND SMITH (CDS) DAN PALMER DALAM MEMINIMASI TOTAL WAKTU PENYELESAIAN Studi Kasus : Astra Konveksi Pontianak Bulein Ilmiah Mah. Sa. dan Terapannya (Bimaser) Volume 04, No. 3 (2015), hal 181 190. PERBANDINGAN METODE CAMPBELL DUDEK AND SMITH (CDS) DAN PALMER DALAM MEMINIMASI TOTAL WAKTU PENYELESAIAN Sudi Kasus

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:syafruddinside@yahoo.com Info: Jurnal MSA Vol. 3

Lebih terperinci

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler Penggunaan Indusi Matematia untu Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Espresi Reguler Husni Munaya - 353022 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,

Lebih terperinci

PENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI

PENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI PENGGUNAAN ONSEP FUNGSI CONVEX UNU MENENUAN SENSIIVIAS HARGA OBLIGASI 1 Zelmi Widyanuara, 2 Ei urniai, Dra., M.Si., 3 Icih Sukarsih, S.Si., M.Si. Maemaika, Universias Islam Bandung, Jl. amansari No.1 Bandung

Lebih terperinci

GERAK LURUS BESARAN-BESARAN FISIKA PADA GERAK KECEPATAN DAN KELAJUAN PERCEPATAN GLB DAN GLBB GERAK VERTIKAL

GERAK LURUS BESARAN-BESARAN FISIKA PADA GERAK KECEPATAN DAN KELAJUAN PERCEPATAN GLB DAN GLBB GERAK VERTIKAL Suau benda dikaakan bergerak manakalah kedudukan benda iu berubah erhadap benda lain yang dijadikan sebagai iik acuan. Benda dikaakan diam (idak bergerak) manakalah kedudukan benda iu idak berubah erhadap

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP

KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP Karakerisik Umur Produk (Sudarno) KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL Sudarno Saf Pengajar Program Sudi Saisika FMIPA UNDIP Absrac Long life of produc can reflec is qualiy. Generally, good producs

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN LEMBAR KEGIATAN SISWA (LKS) INKUIRI BERBASIS BERPIKIR KRITIS PADA MATERI DAUR BIOGEOKIMIA KELAS X

PENGEMBANGAN LEMBAR KEGIATAN SISWA (LKS) INKUIRI BERBASIS BERPIKIR KRITIS PADA MATERI DAUR BIOGEOKIMIA KELAS X PENGEMBANGAN LEMBAR KEGIATAN SISWA (LKS) INKUIRI BERBASIS BERPIKIR KRITIS PADA MATERI DAUR BIOGEOKIMIA KELAS X Saviri Herdianawai, Herlina Firihidajai, Tarzan Purnomo Biologi, FMIPA, Universias Negeri

Lebih terperinci

Percobaan PENYEARAH GELOMBANG. (Oleh : Sumarna, Lab-Elins, Jurdik Fisika FMIPA UNY)

Percobaan PENYEARAH GELOMBANG. (Oleh : Sumarna, Lab-Elins, Jurdik Fisika FMIPA UNY) Percobaan PENYEARAH GELOMBANG (Oleh : Sumarna, Lab-Elins, Jurdik Fisika FMIPA UNY) E-mail : sumarna@uny.ac.id) 1. Tujuan 1). Mempelajari cara kerja rangkaian penyearah. 2). Mengamai benuk gelombang keluaran.

Lebih terperinci

ADAPTIVE BACKGROUND DENGAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODELS UNTUK REAL-TIME TRACKING

ADAPTIVE BACKGROUND DENGAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODELS UNTUK REAL-TIME TRACKING ADAPTIVE BACKGROUND DENGAN METODE GAUSSIAN MIXTURE MODELS UNTUK REAL-TIME TRACKING Silvia Rosianingsih 1, Rudy Adipranaa, Fredy Seiawan Wibisono Jurusan Teni Informaia, Faulas Tenologi Indusri, Universias

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaa Untu menacapai tujuan penulisan sripsi, diperluan beberapa pengertian dan teori yang relevan dengan pembahasan. Karena itu, dalam subbab ini aan diberian beberapa

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA

PENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA PENDUGAAN PARAMEER DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY DAN DIMAS HARI SANOSO Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor Jl Merani, Kampus

Lebih terperinci

PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DIFUSI NON HOMOGEN SATU DIMENSI

PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DIFUSI NON HOMOGEN SATU DIMENSI rima: Jurnal endidikan Maemaika Vol., No., Juli 7, hal. 33-4 -ISSN: 579-987, E-ISSN: 58-6 ERSAMAAN DIFERENSIAL ARSIAL DIFUSI NON HOMOGEN SATU DIMENSI Rukmono Budi Uomo Universias Muhammadiyah Tangerang,

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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan

Lebih terperinci

PERSAMAAN DIFFERENSIAL PARSIAL DIFUSI NON HOMOGEN SATU DIMENSI

PERSAMAAN DIFFERENSIAL PARSIAL DIFUSI NON HOMOGEN SATU DIMENSI ISSN: 3-989 Vol. V, No. II, April 6 ERSAMAAN DIFFERENSIAL ARSIAL DIFUSI NON HOMOGEN SATU DIMENSI Rukmono Budi Uomo endidikan Maemaika FKI UMT E-mail: rukmono.budi.u@mail.ugm.ac.id Absrak Dalam peneliian

Lebih terperinci

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris Optimasi Non-inier Metode Numeris Pendahuluan Pembahasan optimasi non-linier sebelumnya analitis: Pertama-tama mencari titi-titi nilai optimal Kemudian, mencari nilai optimal dari fungsi tujuan berdasaran

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Kunang-Kunang Untuk Penjadwalan Mata Kuliah di Universitas Ma Chung

Implementasi Algoritma Kunang-Kunang Untuk Penjadwalan Mata Kuliah di Universitas Ma Chung Seiawan, Implemenasi Algorima Kunang-Kunang unu Penjadwalan Maa Kuliah di Universias Ma Chung 269 Implemenasi Algorima Kunang-Kunang Unu Penjadwalan Maa Kuliah di Universias Ma Chung Hendry Seiawan 1,

Lebih terperinci

(T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF

(T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF Seminar Nasional Saisika 12 November 2011 Vol 2, November 2011 (T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF Gumgum Darmawan, Sri Mulyani S Saf Pengajar Jurusan Saisika FMIPA UNPAD

Lebih terperinci

Metode Numerik Arah Konjugasi

Metode Numerik Arah Konjugasi Contoh Penyelesaian Masalah Optimisasi dengan Metode Numerik Rukmono Budi Utomo, M.Sc. Prodi S1 Pendikan Matematika UMT email: rukmono.budi.u@students.itb.ac.id May 2, 2016 Contoh Penyelesaian Masalah

Lebih terperinci

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro

Lebih terperinci

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI I. PENDAHULUAN. Laar Belakang Menuru Sharpe e al (993), invesasi adalah mengorbankan ase yang dimiliki sekarang guna mendapakan ase pada masa mendaang yang enu saja dengan jumlah yang lebih besar. Invesasi

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya III. METODE PENELITIAN A. Meode Dasar Peneliian Meode yang digunakan dalam peneliian ini adalah meode kuaniaif, yang digunakan unuk mengeahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya usaha melipui biaya

Lebih terperinci

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk)

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk) Jurnal UJMC, Volume 3, Nomor 1, Hal. 15-0 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X ERHITUNGAN VAUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMUASI MONTE CARO (STUDI KASUS SAHAM T. X ACIATA.Tbk) Sii Alfiaur Rohmaniah 1 1 Universias

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

RUANG METRIK FUZZY DAN SIFAT-SIFATNYA

RUANG METRIK FUZZY DAN SIFAT-SIFATNYA RUANG METRIK FUZZY DAN SIFAT-SIFATNYA SKRIPSI Diajukan Kepada Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Universias Negeri Yogyakara Unuk Memenuhi Sebagai Persyaraan Guna Memperoleh Gelar Sarjana Sains

Lebih terperinci

Pekan #3. Osilasi. F = ma mẍ + kx = 0. (2)

Pekan #3. Osilasi. F = ma mẍ + kx = 0. (2) FI Mekanika B Sem. 7- Pekan #3 Osilasi Persamaan diferensial linear Misal kia memiliki sebuah fungsi berganung waku (. Persamaan diferensial linear dalam adalah persamaan yang mengandung variabel dan urunannya

Lebih terperinci

MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA TERAPAN (2 sks)

MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA TERAPAN (2 sks) Polieknik Negeri Banjarmasin 4 MODUL PERTEMUAN KE 3 MATA KULIAH : ( sks) MATERI KULIAH: Jarak, Kecepaan dan Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Gerak Lurus Berubah Berauran

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

ADAPTIVE SMOOTHING NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG

ADAPTIVE SMOOTHING NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN NILAI TUKAR MATA UANG ADAPTIVE SMOOTHIG EURAL ETWORK UTUK PERAMALA ILAI TUKAR MATA UAG Wiwi Anggraeni Jurusan Sisem Infomasi, Faulas Tenologi Informasi, Insiu Tenologi Sepuluh opember Surabaya Gedung Tenologi Informasi, Jalan

Lebih terperinci

PELABELAN TOTAL (a, d)-sisi ANTIAJAIB SUPER PADA K 1,m K 1,n untuk d = 1 atau d = 2

PELABELAN TOTAL (a, d)-sisi ANTIAJAIB SUPER PADA K 1,m K 1,n untuk d = 1 atau d = 2 Jurnal Maemaika UNAND Vol. No. 1 Hal. 3 36 ISSN : 303 910 c Jurusan Maemaika FMIPA UNAND PELABELAN TOTAL (a, d)-sisi ANTIAJAIB SUPER PADA K 1,m K 1,n unuk d = 1 aau d = DINA YELNI Program Sudi Maemaika,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. mempunyai efek menekan atau menghentikan suatu proses biokimia di dalam

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. mempunyai efek menekan atau menghentikan suatu proses biokimia di dalam BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Anibioik 2.1.1 Defenisi Anibioik adalah segolongan senyawa, baik alami maupun sineik, yang mempunyai efek menekan aau menghenikan suau proses biokimia di dalam organisme, khususnya

Lebih terperinci

1 dz =... Materi XII. Tinjaulah integral

1 dz =... Materi XII. Tinjaulah integral Maeri XII Tujuan :. Mahasiswa dapa memahami menyelesiakan persamaan inegral yang lebih kompleks. Mahasiswa mampunyelesiakan persamaan yang lebih rumi 3. Mahasiswa mengimplemenasikan konsep inegral pada

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup

Lebih terperinci

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN SAMSUL ARIFIN 04/177414/PA/09899 DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM YOGYAKARTA 2008 HALAMAN PENGESAHAN

Lebih terperinci

Volume 1, Nomor 1, Juni 2007 ISSN

Volume 1, Nomor 1, Juni 2007 ISSN Volume, Nomor, Juni 7 ISSN 978-77 Barekeng, Juni 7 hal6-5 Vol No ANALISIS VARIANS MULTIVARIAT PADA EKSPERIMEN DENGAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Variance Mulivaria Analysis for Experimen wih Complee Random

Lebih terperinci

INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON. Makalah. Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik. yang dibimbing oleh

INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON. Makalah. Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik. yang dibimbing oleh INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON Maalah Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numeri yang dibimbing oleh Dr. Nur Shofianah Disusun oleh: M. Adib Jauhari Dwi Putra 146090400111001

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan

Lebih terperinci

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan

Lebih terperinci

Sekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN

Sekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN Modul 1 Sekilas Pandang Drs. Irlan Soelaeman, M.Ed. S PENDAHULUAN uau hari, saya dan keluarga berencana membawa mobil pergi ke Surabaya unuk mengunjungi salah seorang saudara. Sau hari sebelum keberangkaan,

Lebih terperinci

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN. Ruang Vetor Nyata. Subruang. Kebebasan Linier 4. Basis dan Dimensi 5. Ruang Baris, Ruang Kolom dan Ruang Nul 6. Ran dan Nulitas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai

BAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Propinsi Sumaera Uara merupakan salah sau propinsi yang mempunyai perkembangan yang pesa di bidang ransporasi, khususnya perkembangan kendaraan bermoor. Hal ini dapa

Lebih terperinci

BAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH,

BAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH, BAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH, S.Si NIP. 198308202011011005 SMA NEGERI 9 BATANGHARI 2013 I. JUDUL MATERI : GERAK LURUS II. INDIKATOR : 1. Menganalisis besaran-besaran

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

MODUL 7 APLIKASI TRANFORMASI LAPLACE

MODUL 7 APLIKASI TRANFORMASI LAPLACE MODUL 7 APLIKASI TRAFORMASI LAPLACE Tranformai Laplace dapa digunaan unu menyeleaian bai peroalan analia maupun perancangan iem. Apliai Tranformai Laplace erebu berganung pada ifa-ifa ranformai Laplace,

Lebih terperinci

KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W

KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 8, No. 2, November 2011, 43 49 KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W Sunarsini. 1, Sadjidon 2 Jurusan

Lebih terperinci

BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF

BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF.1 Pendahuluan Di lapangan, yang menjadi perhaian umumnya adalah besar peluang dari peubah acak pada beberapa nilai aau suau selang, misalkan P(a

Lebih terperinci

SIMULASI PERGERAKAN TINGKAT BUNGA BERDASARKAN MODEL VASICEK

SIMULASI PERGERAKAN TINGKAT BUNGA BERDASARKAN MODEL VASICEK Jurnal Maemaika Murni dan Terapan εpsilon Vol.9 No.2 (215) Hal. 15-24 SIMULASI PEGEAKAN TINGKAT BUNGA BEDASAKAN MODEL VASICEK Shanika Marha, Dadan Kusnandar, Naomi N. Debaaraja Fakulas MIPA Universias

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di

Lebih terperinci

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional. JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode 20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena

Lebih terperinci

Matematika EBTANAS Tahun 1988

Matematika EBTANAS Tahun 1988 Maemaika EBTANAS Tahun 988 EBT-SMA-88- cos = EBT-SMA-88- Sisi sisi segiiga ABC : a = 6, b = dan c = 8 Nilai cos A 8 4 8 EBT-SMA-88- Layang-layang garis singgung OAPB, sudu APB = 6 dan panjang OP = cm.

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linear Elementer Silabus : Aljabar Linear Elemener MA SKS Bab I Mariks dan Operasinya Bab II Deerminan Mariks Bab III Sisem Persamaan Linear Bab IV Vekor di Bidang dan di Ruang Bab V Ruang Vekor Bab VI Ruang Hasil Kali

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk

Lebih terperinci

MEMBAWA MATRIKS KE DALAM BENTUK KANONIK JORDAN. Irmawati Liliana. KD Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Unswagati

MEMBAWA MATRIKS KE DALAM BENTUK KANONIK JORDAN. Irmawati Liliana. KD Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Unswagati Jurnal Euclid, vol., No., p.568 MEMBW MTRIKS KE DLM BENTUK KNONIK JORDN Irmawai Liliana. KD Program Sudi Pendidikan Maemaika FKIP Unswagai irmawai.liliana@gmail.com bsrak Benuk kanonik Jordan erbenuk apabila

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Diferensial Hill Dengan Menggunakan Teori Floquet

Penyelesaian Persamaan Diferensial Hill Dengan Menggunakan Teori Floquet JURNAL FOURIER Okober 6, Vol. 5, No., 67-8 ISSN 5-763X; E-ISSN 54-539 Penyelesaian Persamaan Diferensial Hill Dengan Menggunakan eori Floque Syarifah Inayai Program Sudi Maemaika, Fakulas Maemaika dan

Lebih terperinci

PENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Studi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN)

PENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Studi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN) B PENJADWALAN PEMBUATAN BOX ALUMININUM UNTUK MEMINIMUMKAN MAKESPAN (Sudi Kasus di Perusahaan Karoseri ASN) Firiya Gemala Dewi, Bobby O.P. Soepangka, Nurhadi Siswano Program Pasca Sarjana Magiser Manajemen

Lebih terperinci

PERTEMUAN 2 KINEMATIKA SATU DIMENSI

PERTEMUAN 2 KINEMATIKA SATU DIMENSI PERTEMUAN KINEMATIKA SATU DIMENSI RABU 30 SEPTEMBER 05 OLEH: FERDINAND FASSA PERTANYAAN Pernahkah Anda meliha aau mengamai pesawa erbang yang mendara di landasannya? Berapakah jarak empuh hingga pesawa

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 39 III. METODE PENELITIAN 3.1 Waku dan Meode Peneliian Pada bab sebelumnya elah dibahas bahwa cadangan adalah sejumlah uang yang harus disediakan oleh pihak perusahaan asuransi dalam waku peranggungan

Lebih terperinci

Drs. H. Karso, M.M.Pd. Modul 11 NILAI EIGEN, VEKTOR EIGEN DAN DIAGONALISASI METRIKS

Drs. H. Karso, M.M.Pd. Modul 11 NILAI EIGEN, VEKTOR EIGEN DAN DIAGONALISASI METRIKS Drs. H. Karso, M.M.Pd. Modul NILAI EIGEN, VEKTOR EIGEN DAN DIAGONALISASI METRIKS Pendahuluan Modul yang ke- dari maa kuliah Aljabar Linear ini akan mendiskusikan beberapa konsep yang berguna bagi kia sebagai

Lebih terperinci