Tujuan. Interpolasi berguna untuk memperkirakan nilai-nilai tengah antara titik data yang sudah ditentukan dan tepat.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Tujuan. Interpolasi berguna untuk memperkirakan nilai-nilai tengah antara titik data yang sudah ditentukan dan tepat."

Transkripsi

1 INTERPOLASI

2 Tujuan Interpolasi berguna untuk memperkirakan nilai-nilai tengah antara titik data yang sudah ditentukan dan tepat. Interpolasi mempunyai orde atau derajat.

3 Macam Interpolasi Interpolasi Linear Interpolasi Kuadratik Interpolasi Kubik Interpolasi Polinomial Interpolasi Beda Terbagi Newton Interpolasi Lagrange Interpolasi Kubik Spline

4 Interpolasi

5 Proses Interpolasi dari dua sampai lima titik data

6 Perbedaan Interpolasi dan Ekstrapolasi

7 Interpolasi Linear Diketahui: Dua titik( y ) ( y ) Ditanya: Garis yang melewati titik tersebut Contoh: () = ln ln = = dan = 6: () = = dan = 4 () =.4698 Semakin kecil intervalnya semakin baik hasil interpolasi!

8 Merupakan bentuk paling sederhana dari interpolasi yang menghubungkan titik data dengan garis lurus () menyatakan bahwa ini adalah polinomial orde pertama. ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( Persamaan interpolasi linear Kemiringan garis merupakan pendekatan terhadap turunan pertama Interpolasi Linear

9 Interpolasi Linear Interpolasi Linier Derajat/orde memerlukan titik () Berapa ( = 35) =? Memerlukan titik awal : = =

10 Interpolasi Kuadratis b b b b b b Diketahui: Tiga titik( y ) ( y ) ( 3 y 3 ) Ditanya: kuadratis () = a + a + a yang melewati ke-3 titik diatas Contoh: () = ln Titik data: ( ) ( ) ( ) b = b = ( )/(4 ) =.4698 b = [( )/(6-4).4698]/(6-) = () = ln =.69347

11 Interpolasi Kuadratis Interpolasi Kuadratik Derajat/orde memerlukan 3 titik = ( = ) =.... = ( = ) =.... = 3 ( = 3) =.... ( = 35) =?

12 Interpolasi Polinomial Diketahui: n titik data ( y ) ( y ) ( n y n ) Ditanya :a a a n sehingga Dua titik data : Garis Tiga titik data : Kuadratik Empat titik data :Polinomial tingkat-3 n titik data :Polinomial tingkat-n n a n a a a a y a a a a y a a a a y a a a n n n n n n n n n n Adakah cara yang lebih baik untuk menyelesaikan persamaan diatas?

13 Interpolasi Polinomial Interpolasi Kubik Derajat/orde 3 memerlukan 4 titik Interpolasi derajat/orde ke-n memerlukan n+ titik Semakin tinggi orde yang digunakan untuk interpolasi hasilnya akan semakin baik (teliti).

14

15 TEKNIK INTERPOLASI

16 Interpolasi Linier Cara: menghubungkan titik dengan sebuah garis lurus Pendekatan ormulasi interpolasi linier sama dengan persamaan garis lurus.

17 Interpolasi Linier Prosentase kesalahan pola interpolasi linier : ε t Harga_hasil_perhitungan Harga_sebenarnya Harga_hasil_perhitungan

18 Interpolasi Linier (Contoh ) Diketahui suatu nilai tabel distribusi Student t sebagai berikut : t 5 % = 5 t 5 % = 57 Berapa t 4 % =?

19 Interpolasi Linier (Contoh ) Penyelesaian = 5 ( ) = 5 = 5 ( ) = 57 = 4 () =? Dilakukan pendekatan dengan orde :

20 Interpolasi Linier (Contoh ) Diketahui: log 3 = 4773 log 5 = 6987 Harga sebenarnya: log (45) = 6535 (kalkulator). Harga yang dihitung dengan interpolasi: log (45) = t % 5%

21 Contoh : Jarak yang dibutuhkan sebuah kendaraan untuk berhenti adalah ungsi kecepatan. Data percobaan berikut ini menunjukkan hubungan antara kecepatan dan jarak yang dibutuhkan untuk menghentikan kendaraan. Perkirakan jarak henti yang dibutuhkan bagi sebuah kendaraan yang melaju dengan kecepatan 45 mil/jam.

22 Contoh : maka untuk mencari nilai =45 maka

23 Eample The upward velocity o a rocket is given as a unction o time in Table. Find the velocity at t=6 seconds using linear splines. t s v(t) m/s Table : Velocity as a unction o time Figure : Velocity vs. time data or the rocket eample

24 Interpolasi Linier Pendekatan interpolasi dengan derajat pada kenyataannya sama dengan mendekati suatu harga tertentu melalui garis lurus. Untuk memperbaiki kondisi tersebut dilakukan sebuah interpolasi dengan membuat garis yang menghubungkan titik yaitu melalui orde orde 3 orde 4 dst yang sering juga disebut interpolasi kuadratik kubik dan yang berikutnya disebut dengan polinomial.

25 Interpolasi Kuadrat F() = a + b + c

26 Interpolasi Kuadrat Titik-titik data ( y ) ( y ) ( 3 y 3 ) Hitung a b dan c dari sistem persamaan tersebut dengan Metode Eliminasi Gauss

27 Interpolasi Kuadrat (Versi lain) ) )( ( ) )( ( ) )( ( ) )( ( ) )( ( ) )( ( y y y y Untuk memperoleh titik baru Q (y)

28 Interpolasi Kuadratik Interpolasi orde sering disebut sebagai interpolasi kuadratik memerlukan 3 titik data. Bentuk polinomial orde ini adalah : () = a + a + a dengan mengambil: a = b b + b a = b b + b a = b

29 Interpolasi Kuadratik Sehingga () = b + b (- ) + b (- )(- ) dengan Pendekatan dengan kelengkungan Pendekatan dengan garis linier b b b

30 Interpolasi Kubik 3 () = b + b (- ) + b (- )(- ) + b 3 (- )(- )(- ) dengan: ] [ ] [ ] [ ] [ b b b b

31 Interpolasi Beda Terbagi Newton Secara umum: () = b + b (- ) () = b + b (- ) + b (- )(- ) 3 () = b + b (- ) + b (- )(- ) +b 3 (- )(- )(- ) n () = b + b (- ) + b (- )(- ) +b 3 (- )(- )(- ) + +b n (- )(- ) (- n- )

32 Interpolasi Beda Terbagi Newton Dengan: b = ( ) b = [ ] b = [ ] b n = [ n n- n-.... ]

33 Interpolasi Beda Terbagi Newton (Contoh 3) Hitung nilai tabel distribusi Student t pada derajat bebas dengan = 4% jika diketahui: t % = 476 t 5% = 57 t 5% = 5 t % = 3365 dengan interpolasi Newton orde (a) dan orde 3 (b)!

34 Interpolasi Beda Terbagi Newton (Contoh 3a) Interpolasi Newton Orde : butuh 3 titik = 5 ( ) = 5 = 5 ( ) = 57 = ( ) = 3365 b = ( ) = 5 b b

35 Interpolasi Beda Terbagi Newton (Contoh 3a) () = b + b (- ) + b (- )(- ) = 5 + (-) (4-5) + 77 (4-5)(4-5) =

36 Interpolasi Beda Terbagi Newton (Contoh 3b) Interpolasi Newton Orde 3: butuh 4 titik = 5 ( ) = 5 = 5 ( ) = 57 = ( ) = = (3) = 476

37 Interpolasi Beda Terbagi Newton (Contoh 3b) b = ( ) = 5 b = - [ ] b = 77 [ ] b

38 Interpolasi Beda Terbagi Newton (Contoh 3b) 3 () = b + b (- ) + b (- )(- ) + b 3 (- )(- )(- ) = 5 + (-)(4-5) + 77 (4-5)(4-5) + (-7)(4-5)(4-5)(4-) = = 53

39 Contoh Interpolasi Polynomial Newton 3 b b b b b n Diketahui: ( ) ( ) ( ) ( ) Ditanya: Perkirakan = dengan interpolasi Newton orde ke-3 3 () = ) ( 3...

40 Divided Dierences (Beda Terbagi) ]... [ ]... [ ]... [... order DD Second ] [ ] [ ] [ irst order DD ] [ ] [ ] [ order DD zeroth ) ( ] [ k k k k k k

41 Tabel Beda Terbagi F[ ] F[ ] F[ ] F[ ] F[] F[ ] F[ ] F[ 3 ] F[ ] F[ ] F[ 3 ] F[ ] F[ 3 ] 3 F[ 3 ] n ( ) n F[... i ] j i i j

42 Tabel Beda Terbagi i ( i ) F[ ] F[ ] F[ ]

43 Tabel Beda Terbagi F[ ] F[ ] F[ ] i y i Dua kolom pertama adalah kolom data titik Kolom ketiga adalah beda orde pertama Kolom berikutnya adalah beda orde kedua dst.

44 Tabel Beda Terbagi F[ ] F[ ] F[ ] i y i ( 5) [ ] [ ] [ ] - -5

45 Tabel Beda Terbagi F[ ] F[ ] F[ ] i y i ( 3) [ ] [ ] [ ]

46 Tabel Beda Terbagi F[ ] F[ ] F[ ] i y i () 4 () [ ] [ ] [ ]

47 Tabel Beda Terbagi F[ ] F[ ] F[ ] i y i ( ) 5 ( ) 4( )( ) ()= F[ ]+F[ ] (- )+F[ ] (- )(- )

48 Bandingkan! y y Apa yang dapat disimpulkan?

49 Bandingkan! Y Y P ( ) 3( ) ( )( ) P ( ) 3 3( ) ( )( ) Urutan titik tidak akan mempengaruhi hasil beda terbagi [ ] [ ] [ ]

50 TERIMA KASIH

Interpolasi. Metode Numerik POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA DEPARTEMEN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

Interpolasi. Metode Numerik POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA DEPARTEMEN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA DEPARTEMEN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA Interpolasi Metode Numerik Zulhaydar Fairozal Akbar zfakbar@pens.ac.id 2017 TOPIK Pengenalan

Lebih terperinci

INTERPOLASI: METODE LAGRANGE

INTERPOLASI: METODE LAGRANGE 1 INTERPOLASI: METODE LAGRANGE Pertemuan ke-1: 0 Desember 01 Dr.Eng. Agus S. Muntohar Apa Interpolasi? Diberikan data (x 0,y 0 ), (x 1,y 1 ), (x n,y n ), nilai y diperoleh pada x yang tidak diketahui nilainya.

Lebih terperinci

BAB 5 Interpolasi dan Aproksimasi

BAB 5 Interpolasi dan Aproksimasi BAB 5 Interpolasi dan Aproksimasi Interpolasi merupakan proses penentuan dan pengevaluasian suatu fungsi yang grafiknya melalui sejumlah titik tertentu. Sebaliknya, pada aproksimasi grafik fungsi yang

Lebih terperinci

METODE NUMERIK. INTERPOLASI Interpolasi Beda Terbagi Newton Interpolasi Lagrange Interpolasi Spline.

METODE NUMERIK. INTERPOLASI Interpolasi Beda Terbagi Newton Interpolasi Lagrange Interpolasi Spline. METODE NUMERIK INTERPOLASI Interpolas Beda Terbag Newton Interpolas Lagrange Interpolas Splne http://maulana.lecture.ub.ac.d Interpolas n-derajat polnom Tujuan Interpolas berguna untuk menaksr hargaharga

Lebih terperinci

Pertemuan 9 : Interpolasi 1 (P9) Interpolasi. Metode Newton Metode Spline

Pertemuan 9 : Interpolasi 1 (P9) Interpolasi. Metode Newton Metode Spline Pertemuan 9 : Interpolasi 1 (P9) Interpolasi Metode Newton Metode Spline Pertemuan 9 : Interpolasi 2 Interpolasi Newton Polinomial Maclaurin dan polinomial Taylor menggunakan satu titik pusat, x 0 untuk

Lebih terperinci

Course Note Numerical Method : Interpolation

Course Note Numerical Method : Interpolation Course Note Numerical Method : Interpolation Pengantar Interpolasi. Kalimat y = f(x), xo x xn adalah kalimat yang mengkorespondensikan setiap nilai x di dalam interval x0 x xn dengan satu atau lebih nilai-nilai

Lebih terperinci

Pertemuan 6: Metode Least Square. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014

Pertemuan 6: Metode Least Square. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014 Pertemuan 6: Metode Least Square Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014 Bagaimana mendapatkan fungsi polinomial untuk mewakili sejumlah titik data Bentuk Permasalahan Permasalahan 1

Lebih terperinci

PAM 252 Metode Numerik Bab 4 Pencocokan Kurva

PAM 252 Metode Numerik Bab 4 Pencocokan Kurva PAM 252 Metode Numerik Bab 4 Pencocokan Kurva Mahdhivan Syafwan Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Semester Genap 2013/2014 1 Mahdhivan Syafwan Metode Numerik: Pencocokan Kurva Permasalahan dan

Lebih terperinci

5. INTERPOLASI. orde 1 orde 2 orde 3 menghubungkan 2 titik menghubungkan 3 titik menghubungkan 4 titik. Gambar 5.1

5. INTERPOLASI. orde 1 orde 2 orde 3 menghubungkan 2 titik menghubungkan 3 titik menghubungkan 4 titik. Gambar 5.1 5. INTERPOLASI PENDAHULUAN Bentuk umum persamaan polinomial orde n adalah: f() = a + a. + a. +.. + a n. n Untuk n+ titik data, hanya terdapat satu polinomial orde n atau kurang yang melalui semua titik.

Lebih terperinci

UJIAN AKHIR SEMESTER METODE NUMERIS I

UJIAN AKHIR SEMESTER METODE NUMERIS I PETUNJUK UJIAN AKHIR SEMESTER METODE NUMERIS I DR. IR. ISTIARTO, M.ENG. KAMIS, 8 JUNI 017 OPEN BOOK 150 MENIT 1. Saudara tidak boleh menggunakan komputer untuk mengerjakan soal ujian ini.. Tuliskan urutan/cara/formula

Lebih terperinci

REGRESI DAN INTERPOLASI

REGRESI DAN INTERPOLASI Universitas Gadjah Mada Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan Prodi Sarjana Teknik Sipil REGRESI DAN INTERPOLASI Curve Fitting Curve Fitting Acuan Chapra, S.C., Canale R.P., 99, Numerical Methods or Engineers,

Lebih terperinci

MODIFIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENCARI SOLUSI PERSAMAAN LINEAR DAN NONLINEAR

MODIFIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENCARI SOLUSI PERSAMAAN LINEAR DAN NONLINEAR Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6 No. 02 (2017), hal 69 76. MODIFIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENCARI SOLUSI PERSAMAAN LINEAR DAN NONLINEAR Mahmul, Mariatul Kiftiah, Yudhi

Lebih terperinci

untuk i = 0, 1, 2,..., n

untuk i = 0, 1, 2,..., n RANGKUMAN KULIAH-2 ANALISIS NUMERIK INTERPOLASI POLINOMIAL DAN TURUNAN NUMERIK 1. Interpolasi linear a. Interpolasi Polinomial Lagrange Suatu fungsi f dapat di interpolasikan ke dalam bentuk interpolasi

Lebih terperinci

Metode Numerik - Interpolasi WILLY KRISWARDHANA

Metode Numerik - Interpolasi WILLY KRISWARDHANA Metode Numerik - Interpolasi WILLY KRISWARDHANA Interpolasi Para rekayasawan dan ahli ilmu alam sering bekerja dengan sejumlah data diskrit (yang umumnya disajikan dalam bentuk tabel). Data di dalam tabel

Lebih terperinci

Interpolasi dan Ekstrapolasi

Interpolasi dan Ekstrapolasi Metode Numerik Bab 1 Interpolasi dan Ekstrapolasi Didalam pengertian matematika dasar, interpolasi adalah perkiran suatu nilai tengah dari satu set nilai yang diketahui. Interpoloasi dalam arti luas merupakan

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA Mata Kuliah : MAtematika Lanjut 2 Kode / SKS : IT012220 / 2 SKS Program Studi : Sistem Komputer Fakultas : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi 1 Pendahuluan Metode Numerik Pengertian Metode Numerik Mahasiswa

Lebih terperinci

PENENTUAN FAKTOR KUADRAT DENGAN METODE BAIRSTOW

PENENTUAN FAKTOR KUADRAT DENGAN METODE BAIRSTOW PENENTUAN FAKTOR KUADRAT DENGAN METODE BAIRSTOW Susilo Nugroho (M0105068) 1. Latar Belakang Masalah Polinomial real berderajat n 0 adalah fungsi yang mempunyai bentuk p n (x) = n a i x i = a 0 x 0 + a

Lebih terperinci

Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum

Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum Pendahuluan Persoalan yang melibatkan model matematika banyak muncul dalam berbagai disiplin ilmu pengetahuan (bidang fisika, kimia, Teknik Sipil, Teknik Mesin, Elektro

Lebih terperinci

Interpolasi Polinom pada Farmakokinetik dengan Model Kompartemen Ganda

Interpolasi Polinom pada Farmakokinetik dengan Model Kompartemen Ganda Interpolasi Polinom pada Farmakokinetik dengan Model Kompartemen Ganda Teuku Reza Auliandra Isma (13507035) 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum

Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 Pendahuluan Persoalan yang melibatkan model matematika banyak muncul dalam berbagai disiplin ilmu pengetahuan

Lebih terperinci

ATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH ANALISA NUMERIK (S1/TEKNIK SIPIL) KODE / SKS : KK /2

ATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH ANALISA NUMERIK (S1/TEKNIK SIPIL) KODE / SKS : KK /2 ATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH ANALISA NUMERIK (S1/TEKNIK SIPIL) KODE / SKS : KK-031248 /2 Ming gu Pokok Bahasan & TIU Sub-pokok Bahasan dan Sasaran Belajar Cara Pengajara n Media Tugas Referensi

Lebih terperinci

Interpolasi Cubic Spline

Interpolasi Cubic Spline Interpolasi Cubic Spline Dr. Eng. Supriyanto, M.Sc Lab. Komputer, Departemen Fisika, Universitas Indonesia email: supri@fisika.ui.ac.id atau supri92@gmail.com December 13, 2006 Figure 1: Fungsi f(x) dengan

Lebih terperinci

Interpolasi dan Ekstrapolasi

Interpolasi dan Ekstrapolasi Interpolasi dan Ekstrapolasi JURNAL 01 Didalam pengertian matematika dasar, interpolasi adalah perkiran suatu nilai tengah dari satu set nilai yang diketahui. Interpoloasi dalam arti luas merupakan upaya

Lebih terperinci

Regresi Linier. Metode Numerik POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA DEPARTEMEN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

Regresi Linier. Metode Numerik POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA DEPARTEMEN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA DEPARTEMEN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA Regresi Linier Metode Numerik Zulhaydar Fairozal Akbar zfakbar@pens.ac.id 2017 TOPIK Pengenalan

Lebih terperinci

Analisis Regresi Spline Kuadratik

Analisis Regresi Spline Kuadratik Analisis Regresi Spline Kuadratik S 2 Oleh: Agustini Tripena Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Univesitas Jenderal Soedirman, Purwokerto tripena1960@yahoo.co.id Abstrak Regresi spline

Lebih terperinci

Macam-macam fungsi. Fungsi Polinomial. Fungsi Linier. Grafik Fungsi Linier. Fungsi

Macam-macam fungsi. Fungsi Polinomial. Fungsi Linier. Grafik Fungsi Linier. Fungsi Fungsi Macam-macam fungsi Polinomial (sampai dengan derajat 2) Akar kuadrat Rasional Ekponensial Logaritma Fungsi Polinomial Bentuk Umum: f (x) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 + + a n x n, dengan a 0, a 1, a 2,

Lebih terperinci

Bab 1. Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum

Bab 1. Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum Bab 1. Pendahuluan Metode Numerik Secara Umum Yuliana Setiowati Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2007 1 Topik Pendahuluan Persoalan matematika Metode Analitik vs Metode Numerik Contoh Penyelesaian

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Demografi merupakan ilmu yang mempelajari tentang penduduk, khususnya pada lima aspek yaitu ukuran, distribusi geografi, komposisi, komponen perubahan (kelahiran, kematian,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dipergunakan untuk menaksir pola hubungan antara variabel prediktor atau

BAB I PENDAHULUAN. dipergunakan untuk menaksir pola hubungan antara variabel prediktor atau BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi merupakan salah satu analisis dalam statistika yang dipergunakan untuk menaksir pola hubungan antara variabel prediktor atau variabel bebas X dengan

Lebih terperinci

Oleh : Anna Nur Nazilah Chamim

Oleh : Anna Nur Nazilah Chamim Oleh : Anna Nur Nazilah Chamim 1. Silabus 2. Referensi 3. Kriteria Penilaian 4. Tata Tertib Perkuliahan 5. Pembentukan Kelompok 6. Materi 1 : pengantar Analisa Numerik Setelah mengikuti mata kuliah metode

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Deret Taylor Deret Taylor dinamai berdasarkan seorang matematikawan Inggris, Brook Taylor (1685-1731) dan deret Maclaurin dinamai berdasarkan matematikawan Skotlandia, Colin

Lebih terperinci

BANK SOAL METODE KOMPUTASI

BANK SOAL METODE KOMPUTASI BANK SOAL METODE KOMPUTASI 006 iv DAFTAR ISI Halaman Bio Data Singkat Penulis.. Kata Pengantar Daftar Isi i iii iv Pengantar... Kesalahan Bilangan Pendekatan... 6 Akar-akar Persamaan Tidak Linier.....

Lebih terperinci

BAB II AKAR-AKAR PERSAMAAN

BAB II AKAR-AKAR PERSAMAAN BAB II AKAR-AKAR PERSAMAAN 2.1 PENDAHULUAN Salah satu masalah yang sering terjadi pada bidang ilmiah adalah masalah untuk mencari akar-akar persamaan berbentuk : = 0 Fungsi f di sini adalah fungsi atau

Lebih terperinci

Prakata Hibah Penulisan Buku Teks

Prakata Hibah Penulisan Buku Teks Prakata Syukur Alhamdulillah kami panjatkan ke hadhirat Allah SwT, atas hidayah dan kekuatan yang diberikannya kepada penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan buku Pengantar Komputasi Numerik dengan

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK DENGAN METODE KUADRATUR GAUSS-LEGENDRE MENGGUNAKAN PENDEKATAN INTERPOLASI HERMITE DAN POLINOMIAL LEGENDRE

INTEGRASI NUMERIK DENGAN METODE KUADRATUR GAUSS-LEGENDRE MENGGUNAKAN PENDEKATAN INTERPOLASI HERMITE DAN POLINOMIAL LEGENDRE Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 1 Hal. 148 153 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND INTEGRASI NUMERIK DENGAN METODE KUADRATUR GAUSS-LEGENDRE MENGGUNAKAN PENDEKATAN INTERPOLASI HERMITE DAN

Lebih terperinci

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP MATA UANG EURO DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE. Sulton Syafii Katijaya 1, Suparti 2, Sudarno 3.

PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP MATA UANG EURO DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE. Sulton Syafii Katijaya 1, Suparti 2, Sudarno 3. PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP MATA UANG EURO DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Sulton Syafii Katijaya 1, Suparti 2, Sudarno 3 1 Mahasiswa Jurusan Statistika FSM UNDIP 2,3 Staff Pengajar Jurusan Statistika

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) Nama Mata Kuliah : Metode Numerik Kode Mata Kuliah : TI 016 Bobot Kredit : 3 SKS Semester Penempatan : III Kedudukan Mata Kuliah : Mata Kuliah Keilmuan Keterampilan Mata

Lebih terperinci

Interpolasi. Umi Sa adah

Interpolasi. Umi Sa adah Interolsi Umi S dh Interolsi Perbedn Interolsi dn Ekstrolsi Interolsi Linier L Interolsi Kudrt L h h Interolsi Qubic L h h h Interolsi dg Polinomil 5 Tble : Si equidistntl sced oints in [- ] 5 -..846

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Hingga kini, semakin banyak bidang aplikasi yang menggunakan data spasial, baik sebagai masukan, maupun sebagai produk akhir. Jika dilihat dari dimensi dasarnya, data

Lebih terperinci

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Mata Kuliah : Metode Numerik Bobot Mata Kuliah : 3 Sks Deskripsi Mata Kuliah : Unified Modelling Language; Use Case Diagram; Class Diagram dan Object Diagram;

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Gambar 1 Kurva untuk interpolasi linier. Sehingga diperoleh persamaan dari interpolasi linier sebagai berikut :

BAB II TEORI DASAR. Gambar 1 Kurva untuk interpolasi linier. Sehingga diperoleh persamaan dari interpolasi linier sebagai berikut : BAB II TEORI DASAR 2.1 Pendahuluan Interpolasi adalah suatu cara untuk mencari nilai di antara beberapa titik data yang telah diketahui. Di dunia nyata, interpolasi dapat digunakan untuk memperkirakan

Lebih terperinci

MAKALAH INTERPOLASI LINEAR, KUADRAT, KUBIK & POLINOM LAGRANGE

MAKALAH INTERPOLASI LINEAR, KUADRAT, KUBIK & POLINOM LAGRANGE Tugas Kelompok MAKALAH INTERPOLASI LINEAR, KUADRAT, KUBIK & POLINOM LAGRANGE OLEH: KELOMPOK X FARIDAH BAHARUDDIN IMAM IKHSAN IMRAN HASANUDDIN JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

SILABUS MATAKULIAH. : Mahasiswa menyelesaikan permasalahan matematika yang bersifat numerik.

SILABUS MATAKULIAH. : Mahasiswa menyelesaikan permasalahan matematika yang bersifat numerik. SILABUS MATAKULIAH Matakuliah Jurusan : Metode Numerik : Matematika Deskripsi Matakuliah :Metode Numerik membahas permasalahan matematika yang bersifat numerik. Penyelesaian persamaan khususnya non liner,

Lebih terperinci

Modul Praktikum Analisis Numerik

Modul Praktikum Analisis Numerik Modul Praktikum Analisis Numerik (Versi Beta 1.2) Mohammad Jamhuri UIN Malang December 2, 2013 Mohammad Jamhuri (UIN Malang) Modul Praktikum Analisis Numerik December 2, 2013 1 / 18 Praktikum 1: Deret

Lebih terperinci

POKOK BAHASAN. Matematika Lanjut 2 Sistem Informasi

POKOK BAHASAN. Matematika Lanjut 2 Sistem Informasi Matematika Lanjut 2 Sistem Informasi POKOK BAHASAN Pendahuluan Metode Numerik Solusi Persamaan Non Linier o Metode Bisection o Metode False Position o Metode Newton Raphson o Metode Secant o Metode Fixed

Lebih terperinci

4 INTERPOLASI. dan kontinyu.

4 INTERPOLASI. dan kontinyu. 4 INTERPOLASI Á nterpolasi adalah proses pencarian dan perhitungan nilai suatu fungsi yang grafiknya melewati sekumpulan titik yang diberikan. Titik-titik tersebut mungkin merupakan hasil eksperimen dalam

Lebih terperinci

Modul 3: Regresi Linier untuk Persamaan Garis Lurus dan Kuadratis

Modul 3: Regresi Linier untuk Persamaan Garis Lurus dan Kuadratis Modul 3: Regresi Linier untuk Persamaan Garis Lurus dan Kuadratis A. Pendahuluan Regresi Linier dan Metode Kuadrat Terkecil Istilah atau pengertian regresi (yang berarti: prediksi atau taksiran) pertama

Lebih terperinci

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN : 8

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN : 8 METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1 Moamad Sidiq PERTEMUAN : 8 DIFERENSIASI NUMERIK METODE NUMERIK TEKNIK INFORMATIKA S1 3 SKS Moamad Sidiq MATERI PERKULIAHAN SEBELUM-UTS Pengantar Metode Numerik

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP)

SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) MATA KULIAH KODE / SKS PROGRAM STUDI : REKAYASA KOMPUTASIONAL (d/h Metode Numerik) : TI / 2 SKS : TEKNIK INFORMAA Pertemu Pokok Bahasan an ke dan 1 Pendahuluan-1 Agar mahasiswa

Lebih terperinci

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN : 3 & 4

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN : 3 & 4 METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1 Mohamad Sidiq PERTEMUAN : 3 & 4 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINIER METODE NUMERIK TEKNIK INFORMATIKA S1 3 SKS Mohamad Sidiq MATERI PERKULIAHAN SEBELUM-UTS Pengantar

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Didunia nyata banyak soal matematika yang harus dimodelkan terlebih dahulu untuk mempermudah mencari solusinya. Di antara model-model tersebut dapat berbentuk sistem

Lebih terperinci

Modul Matematika 2012

Modul Matematika 2012 Modul Matematika MINGGU V Pokok Bahasan : Fungsi Non Linier Sub Pokok Bahasan :. Pendahuluan. Fungsi kuadrat 3. Fungsi pangkat tiga. Fungsi Rasional 5. Lingkaran 6. Ellips Tujuan Instruksional Umum : Agar

Lebih terperinci

LINEAR MOTION ( Gerak Lurus ) KD: 4.1

LINEAR MOTION ( Gerak Lurus ) KD: 4.1 LINEAR MOTION ( Gerak Lurus ) KD: 4.1 speed distance displacement ditandai MOTION IN A STRAIGHT MOTION IN LINE A STRAIGHT LINE memiliki velocity acceleration velocity macamnya Uniform Motion ( GLB ) Uniformly

Lebih terperinci

BAB III REGRESI SPLINE = + dimana merupakan fungsi pemulus yang tidak spesifik, dengan adalah

BAB III REGRESI SPLINE = + dimana merupakan fungsi pemulus yang tidak spesifik, dengan adalah BAB III REGRESI SPLINE 3.1 Fungsi Pemulus Spline yaitu Fungsi regresi nonparametrik yang telah dituliskan pada bab sebelumnya = + dimana merupakan fungsi pemulus yang tidak spesifik, dengan adalah faktor

Lebih terperinci

PENGERTIAN FUNGSI JENIS-JENIS FUNGSI PENGGAMBARAN GRAFIK FUNGSI

PENGERTIAN FUNGSI JENIS-JENIS FUNGSI PENGGAMBARAN GRAFIK FUNGSI FUNGSI PENGERTIAN FUNGSI JENIS-JENIS FUNGSI PENGGAMBARAN GRAFIK FUNGSI PENGERTIAN FUNGSI Sebuah fungsi f dari himpunan A ke himpunan B adalah suatu aturan yang memasangkan setiap X anggota A dengan tepat

Lebih terperinci

DIKTAT KULIAH (3 sks) MX 211: Metode Numerik

DIKTAT KULIAH (3 sks) MX 211: Metode Numerik DIKTAT KULIAH (3 sks) MX : Metode Numerik (Revisi Terakhir: Juni 009 ) Oleh: Didit Budi Nugroho, M.Si. Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana KATA PENGANTAR

Lebih terperinci

PENGAPLIKASIAN METODE INTERPOLASI DAN EKSTRAPOLASI LAGRANGE, CHEBYSHEV DAN SPLINE KUBIK UNTUK MEMPREDIKSI ANGKA PENGANGGURAN DI INDONESIA

PENGAPLIKASIAN METODE INTERPOLASI DAN EKSTRAPOLASI LAGRANGE, CHEBYSHEV DAN SPLINE KUBIK UNTUK MEMPREDIKSI ANGKA PENGANGGURAN DI INDONESIA 6 Dielektrika, ISSN 286-987 Vol., No. 2 : 6-2, Agustus 2 PENGAPLIKASIAN METODE INTERPOLASI DAN EKSTRAPOLASI LAGRANGE, CHEBYSHEV DAN SPLINE KUBIK UNTUK MEMPREDIKSI ANGKA PENGANGGURAN DI INDONESIA [Applications

Lebih terperinci

Materi Persyaratan analisis regresi dari rancangan percobaan Penentuan model regresi dengan ortogonal polinomial Dari rancangan acak lengkap Dari ranc

Materi Persyaratan analisis regresi dari rancangan percobaan Penentuan model regresi dengan ortogonal polinomial Dari rancangan acak lengkap Dari ranc Kuswanto, 2012 Materi Persyaratan analisis regresi dari rancangan percobaan Penentuan model regresi dengan ortogonal polinomial Dari rancangan acak lengkap Dari rancangan acak kelompok Apabila ulangan/blok

Lebih terperinci

Aplikasi Aljabar Lanjar pada Metode Numerik

Aplikasi Aljabar Lanjar pada Metode Numerik Aplikasi Aljabar Lanjar pada Metode Numerik IF223 Aljabar Geometri Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Informatika, STEI-ITB Rinaldi Munir - IF223 Aljabar Geometri Apa itu Metode Numerik? Numerik: berhubungan

Lebih terperinci

Pertemuan ke 8. GRAFIK FUNGSI Diketahui fungsi f. Himpunan {(x,y): y = f(x), x D f } disebut grafik fungsi f.

Pertemuan ke 8. GRAFIK FUNGSI Diketahui fungsi f. Himpunan {(x,y): y = f(x), x D f } disebut grafik fungsi f. Pertemuan ke 8 GRAFIK FUNGSI Diketahui fungsi f. Himpunan {(,y): y = f(), D f } disebut grafik fungsi f. Grafik metode yang paling umum untuk menyatakan hubungan antara dua himpunan yaitu dengan menggunakan

Lebih terperinci

Informatics Class A UISI CALCULUS I WEEK 2 DAY 2

Informatics Class A UISI CALCULUS I WEEK 2 DAY 2 Informatics Class A UISI CALCULUS I WEEK 2 DAY 2 SLIDE AND ASSIGNMENT teachingnation.wordpress.com OUTLINE Recap Equalities Functions Domain and Range Graph Operations on Functions Inverse Trigonometry

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Suatu integral dapat diselesaikan dengan 2 cara, yaitu secara analitik dan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Suatu integral dapat diselesaikan dengan 2 cara, yaitu secara analitik dan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Suatu integral dapat diselesaikan dengan 2 cara, yaitu secara analitik dan secara numerik. Perhitungan secara analitik dilakukan untuk menyelesaikan integral pada fungsi

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) IKG2E3 KOMPUTASI NUMERIK Disusun oleh: PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTASI FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY LEMBAR PENGESAHAN Rencana Semester (RPS) ini

Lebih terperinci

PENDAHULUAN METODE NUMERIK

PENDAHULUAN METODE NUMERIK PENDAHULUAN METODE NUMERIK TATA TERTIB KULIAH 1. Bobot Kuliah 3 SKS 2. Keterlambatan masuk kuliah maksimal 30 menit dari jam masuk kuliah 3. Selama kuliah tertib dan taat aturan 4. Dilarang makan dan minum

Lebih terperinci

BAB IV DINAMIKA PARTIKEL. A. STANDAR KOMPETENSI : 3. Mendeskripsikan gejala alam dalam cakupan mekanika klasik sistem diskret (partikel).

BAB IV DINAMIKA PARTIKEL. A. STANDAR KOMPETENSI : 3. Mendeskripsikan gejala alam dalam cakupan mekanika klasik sistem diskret (partikel). BAB IV DINAMIKA PARIKEL A. SANDAR KOMPEENSI : 3. Mendeskripsikan gejala alam dalam cakupan mekanika klasik sistem diskret (partikel). B. KOMPEENSI DASAR : 1. Menjelaskan Hukum Newton sebagai konsep dasar

Lebih terperinci

Metode Numerik. Muhtadin, ST. MT. Metode Numerik. By : Muhtadin

Metode Numerik. Muhtadin, ST. MT. Metode Numerik. By : Muhtadin Metode Numerik Muhtadin, ST. MT. Agenda Intro Rencana Pembelajaran Ketentuan Penilaian Deret Taylor & McLaurin Analisis Galat 2 Metode Numerik & Teknik Komputasi - Intro 3 Tujuan Pembelajaran Mahasiswa

Lebih terperinci

Pengantar Metode Numerik

Pengantar Metode Numerik Pengantar Metode Numerik Metode numerik adalah teknik dimana masalah matematika diformulasikan sedemikian rupa sehingga dapat diselesaikan oleh pengoperasian matematika. Metode numerik menggunakan perhitungan

Lebih terperinci

Aplikasi Interpolasi Lagrange dan Ekstrapolasi dalam Peramalan Jumlah Penduduk

Aplikasi Interpolasi Lagrange dan Ekstrapolasi dalam Peramalan Jumlah Penduduk SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015 T 13 Aplikasi Interpolasi Lagrange dan Ekstrapolasi dalam Peramalan Jumlah Penduduk Iesyah Rodliyah Fakultas Ilmu Pendidikan, Universitas

Lebih terperinci

A. Tali Busur (secant line) dan Garis Singgung (tangent line)

A. Tali Busur (secant line) dan Garis Singgung (tangent line) Lecture 5. Derivatives A A. Tali Busur (secant line) dan Garis Singgung (tangent line) Tali busur adalah setiap garis yang melalui dua titik pada suatu kurva. Gambar 5.1 (a) memperlihatkan tali busur (secant

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN

HASIL DAN PEMBAHASAN 22 HASIL DAN PEMBAHASAN Data spektra campuran senyawa dianalisis menggunakan beberapa metode statistika, yaitu Plot Korelasi, Plot Jarak Euclid, Analisis Komponen Utama (AKU), dan Metode Kemungkinan Maksimum

Lebih terperinci

Seminar Tugas Akhir. Dosen Pembimbing : Prof. Dr. Drs. I Nyoman Budiantara, MS

Seminar Tugas Akhir. Dosen Pembimbing : Prof. Dr. Drs. I Nyoman Budiantara, MS Seminar Tugas Akhir Oleh: Dhina Oktaviana P 1307 100 068 Dosen Pembimbing : Prof. Dr. Drs. I Nyoman Budiantara, MS JURUSAN STATISTIKA Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh

Lebih terperinci

Operasi Eliminasi Gauss. Eliminasi Gauss adalah suatu cara mengoperasikan nilai-nilai di dalam

Operasi Eliminasi Gauss. Eliminasi Gauss adalah suatu cara mengoperasikan nilai-nilai di dalam Operasi Eliminasi Gauss Eliminasi Gauss adalah suatu cara mengoperasikan nilai-nilai di dalam matriks sehingga menjadi matriks yang lebih sederhana (ditemukan oleh Carl Friedrich Gauss). Caranya adalah

Lebih terperinci

Analisis Regresi 1. Model-model Regresi yang Lebih Lanjut. Pokok Bahasan : Itasia & Y Angraini Dep. STK FMIPA-IPB

Analisis Regresi 1. Model-model Regresi yang Lebih Lanjut. Pokok Bahasan : Itasia & Y Angraini Dep. STK FMIPA-IPB Analisis Regresi Pokok Bahasan : Model-model Regresi yang Lebih Lanjut Itasia & Angraini Dep. STK FMIPA-IPB Macam-macam Model Regresi Model Regresi peubah penjelas > peubah penjelas Sederhana Berganda

Lebih terperinci

INTERPOLASI SPLINE DALAM MATLAB. Oleh : Bambang Suharjo Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Gresik. Abstrak

INTERPOLASI SPLINE DALAM MATLAB. Oleh : Bambang Suharjo Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Gresik. Abstrak INTERPOLASI SPLINE DALAM MATLAB Oleh : Bambang Suharjo Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Gresik Abstrak Fitting data dengan metode least square,interpolasi linear, interpolasi lagrange maupun dengan

Lebih terperinci

STUDI MENGENAI KURVA PARAMETRIK CATMULL-ROM SPLINES SKRIPSI AZWAR SYARIF

STUDI MENGENAI KURVA PARAMETRIK CATMULL-ROM SPLINES SKRIPSI AZWAR SYARIF STUDI MENGENAI KURVA PARAMETRIK CATMULL-ROM SPLINES SKRIPSI AZWAR SYARIF 090823006 PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pemrograman Non linier Pemrograman non linier adalah suatu bentuk pemrograman yang berhubungan dengan suatu perencanaan aktivitas tertentu yang dapat diformulasikan dalam model

Lebih terperinci

REGRESI NONLINEAR. A. Model Polinom. Model polinom dinyatakan dalam bentuk umum y = c 0 + c 1 + c 2 x c k x k

REGRESI NONLINEAR. A. Model Polinom. Model polinom dinyatakan dalam bentuk umum y = c 0 + c 1 + c 2 x c k x k REGRESI NONLINEAR Asumsi kelinearan tidak selalu dapat dipenuhi dalam suatu analisis regresi. Hal ini dapat juga dilihat dari letak titik-titik pada diagram pencar data (x,y) yang sangat menyimpang dari

Lebih terperinci

Jenis Jenis--jenis jenis fungsi dan fungsi linier Hafidh Munawir

Jenis Jenis--jenis jenis fungsi dan fungsi linier Hafidh Munawir Jenis-jenis fungsi dan fungsi linier Hafidh Munawir Diskripsi Mata Kuliah Memperkenalkan unsur-unsur fungsi ialah variabel bebas dan variabel terikat, koefisien, dan konstanta, yang saling berkaitan satu

Lebih terperinci

Contoh Tentukanlah prakiraan nilai f pada titik x 8 dengan menggunakan metode polinomial interpolasi Lagrange dengan ketelitian hingga desimal, jika d

Contoh Tentukanlah prakiraan nilai f pada titik x 8 dengan menggunakan metode polinomial interpolasi Lagrange dengan ketelitian hingga desimal, jika d INTERPOLATION INTERPOLATION Numerical Methods Oleh : Interpolasi mrp cara utk mendapatkan kurva sesuai dgn data yang ada, tanpa menimbulkan kesalahan thp data tsb. Pembahasan interpolasi akan dititikberatkan

Lebih terperinci

BAB 2 DENGAN MENGGUNAKAN INTERPOLASI INTERPOLASI SPLINE LINIER DAN INTERPOLASI SPLINE

BAB 2 DENGAN MENGGUNAKAN INTERPOLASI INTERPOLASI SPLINE LINIER DAN INTERPOLASI SPLINE 8 BAB 2 PENENTUAN SUDUT PANDANG BAB 2 WAJAH TIGA DIMENSI PENENTUAN DENGAN MENGGUNAKAN SUDUT PANDANG INTERPOLASI WAJAH TIGA LINIER DIMENSI DAN DENGAN MENGGUNAKAN INTERPOLASI INTERPOLASI SPLINE LINIER DAN

Lebih terperinci

KONSEP DASAR FUNGSI DAN GRAFIK. Oleh : Agus Arwani, SE, M.Ag

KONSEP DASAR FUNGSI DAN GRAFIK. Oleh : Agus Arwani, SE, M.Ag KONSEP DASAR FUNGSI DAN GRAFIK Oleh : Agus Arwani, SE, M.Ag KONSEP DASAR FUNGSI DAN GRAFIK Definisi : Fungsi f : A B adalah suatu aturan yang mengaitkan (memadankan) setiap dengan tepat satu A y B Notasi

Lebih terperinci

Trend Sekuler Linier. Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu.

Trend Sekuler Linier. Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu. Trend Sekuler Linier 1. Pendahuluan Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu. Pola dasar pergerakan runtut waktu : 1) Trend

Lebih terperinci

BAB VIII LEAST-SQUARES FITTING

BAB VIII LEAST-SQUARES FITTING Deskripsi: BAB VIII LEAST-SQUARES FITTING Pada bab ini akan dibahas mengenai analisis statistik dari beberapa hasil pengukuran pada satu kuantitas tunggal dengan menggunakan grafik kurva y vs x. Hal tersebut

Lebih terperinci

BAB V PERSAMAAN LINEAR TINGKAT TINGGI (HIGHER ORDER LINEAR EQUATIONS) Persamaan linear tingkat tinggi menarik untuk dibahas dengan 2 alasan :

BAB V PERSAMAAN LINEAR TINGKAT TINGGI (HIGHER ORDER LINEAR EQUATIONS) Persamaan linear tingkat tinggi menarik untuk dibahas dengan 2 alasan : BAB V PERSAMAAN LINEAR TINGKAT TINGGI (HIGHER ORDER LINEAR EQUATIONS) Bentuk Persamaan Linear Tingkat Tinggi : ( ) Diasumsikan adalah kontinu (menerus) pada interval I. Persamaan linear tingkat tinggi

Lebih terperinci

Modul Praktikum Analisis Numerik

Modul Praktikum Analisis Numerik Modul Praktikum Analisis Numerik (Versi Beta 1.2) Mohammad Jamhuri UIN Malang September 27, 2013 Mohammad Jamhuri (UIN Malang) Modul Praktikum Analisis Numerik September 27, 2013 1 / 12 Praktikum 1: Deret

Lebih terperinci

Kata Pengantar... Daftar Isi... Daftar Padan Kata...

Kata Pengantar... Daftar Isi... Daftar Padan Kata... Daftar Isi Kata Pengantar... Daftar Isi... Daftar Padan Kata... iii v xi 1. Metode Numerik Secara Umum... 1 1.1 Metode Analitik versus Metode Numerik... 4 1.2 Metode Numerik dalam Bidang Rekayasa... 6

Lebih terperinci

METODE NUMERIK SEMESTER 3 2 JAM / 2 SKS. Metode Numerik 1

METODE NUMERIK SEMESTER 3 2 JAM / 2 SKS. Metode Numerik 1 METODE NUMERIK SEMESTER 3 2 JAM / 2 SKS Metode Numerik 1 Materi yang diajarkan : 1. Pendahuluan - latar belakang - mengapa dan kapan menggunakan metode numerik - prinsip penyelesaian persamaan 2. Sistim

Lebih terperinci

III. FUNGSI POLINOMIAL

III. FUNGSI POLINOMIAL III. FUNGSI POLINOMIAL 3. Pendahuluan A. Tujuan Setelah mempelajari bagian ini diharapkan mahasiswa dapat:. menuliskan bentuk umum fungsi polinomial;. menghitung nilai fungsi polinomial; 3. menuliskan

Lebih terperinci

ANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE

ANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE ANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE SKRIPSI Oleh : ALVITA RACHMA DEVI 24010210120017 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO

Lebih terperinci

Jika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3.

Jika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3. Analisis Regresi Analisis regresi merupakan salah satu alat statistika yang sangat populer digunakan user dalam mengolah data statistika. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui hubungan satu atau

Lebih terperinci

Institut Manajemen Telkom

Institut Manajemen Telkom Institut Manajemen Telkom Osa Omar Sharif JENIS JENIS FUNGSI1 JENIS JENIS FUNGSI 2 Jenis Fungsi Gambar 1. FUNGSI POLINOM mengandung banyak suku (polinom) dalam variabel bebas y = a 0 + a 1 x + a 2 x 2

Lebih terperinci

DIKTAT PRAKTIKUM METODE NUMERIK

DIKTAT PRAKTIKUM METODE NUMERIK DIKTAT PRAKTIKUM METODE NUMERIK LABORATORIUM KOMPUTER PROGRAM STUDI FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN 2014 KATA PENGANTAR Diktat ini disusun untuk pedoman dalam

Lebih terperinci

Modul Matematika MINGGU 4. g. Titik Potong fungsi linier

Modul Matematika MINGGU 4. g. Titik Potong fungsi linier MINGGU 4 Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Tujuan Instruksional Umum : Hubungan dan : 1. Hubungan 2. a. Pengertian fungsi b. Jenis-jenis fungsi c. Diagram fungsi d. Pengertian fungsi linier e. Penggambaran

Lebih terperinci

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN-1

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN-1 METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1 Mohamad Sidiq PERTEMUAN-1 KONTRAK KULIAH METODE NUMERIK TEKNIK INFORMATIKA S1 3 SKS Mohamad Sidiq MATERI PERKULIAHAN SEBELUM-UTS Pengantar Metode Numerik Sistem

Lebih terperinci

5 MODEL ADITIF VECTOR AUTOREGRESSIVE EXOGENOUS

5 MODEL ADITIF VECTOR AUTOREGRESSIVE EXOGENOUS 5 MODEL ADITIF VECTOR AUTOREGRESSIVE EXOGENOUS Pendahuluan Pada model VARX hubungan peubah penjelas dengan peubah respon bersifat parametrik. Stone (1985) mengemukakan pemodelan yang bersifat fleksibel

Lebih terperinci

REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS

REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS Dhina Oktaviana P, I Nyoman Budiantara Mahasiswa Jurusan Statistika ITS Surabaya, Dosen Jurusan Statistika ITS Surabaya

Lebih terperinci

PTE 4109, Agribisnis UB

PTE 4109, Agribisnis UB MATEMATIKA EKONOMI PTE 4109, Agribisnis UB 1 Materi ang dipelajari Pengertian dan Unsur- unsur Fungsi Jenis- jenis fungsi Penggambaran fungsi Linear Penggambaran fungsi non linear -Penggal -Simetri - Perpanjangan

Lebih terperinci