CURVE-FITTING dan INTERPOLASI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "CURVE-FITTING dan INTERPOLASI"

Transkripsi

1 CURVE-FIING d INERPOLASI Mer Kulh: Pegr; Regres Ler; Regres Polol; Regres Ler Bergd Ierpols Ler; Ierpols Kudr; Ierpols Polol Newo & Lgrge PENGANAR D-d g ers dskr dp du couu ellu proses curve-g. Curve-g erupk proses d-soohg, k proses pedek erhdp kecederug d-d dl euk pers odel ek. Proses jug dp dguk uuk keperlu erpols d. Mslk ersed d-d pd erg sejulh psg, k dp dcr suu pers g eerk huug deg g edek d. Proses dseu curve g. X Y Dplok pd grk - Curve-g Secr grs esr, d kegor pers odel ek, k:. Pers lk, g erssk eor d eoe sk sse g er. Pers eprk, g leh erssk huug r pu d oupu sse g dju Lgkh-lgkh g dp depuh uuk eeuk pers eprk dlh seg erku:. Meu grk versus erdsrk d g ersed. Merlk euk pers g kr-kr sesu egdug ep-ep g elu dkehu, erdsrk grk Msl: Pers ler: ; Pers kudr: Pers polol erorde-: Pers ekspoesl: e. Megevlus l ep-ep erseu erdsrk d g d regres Secr grs esr, eode regres d c: regres ler d regres o-ler. Megevlus kesesu pers eprk erhdp d. d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl dr 6

2 Secr sederh, pers eprk dggp sesu jk error- kecl d euk kurv erdsrk pers eprk rp deg euk kurv erdsrk d. Jk pers eprk dk sesu, k hrus dco euk pers g l. Cr egevlus l-l ep dl pers eprk: vsul speco, ehod o verge, d eode kudr erkecl les squres. Meode kudr erkecl erupk eode g plg k dguk. Pd eode, l-l ep erk dlh g eerk julh kudr keslh/pepg su o squres o errors, SSE g erkecl u. SSE erhug d MINIMUM Uuk euk-euk pers ereu, eode kudr erkecl dp dlkuk secr lk, ep uuk euk-euk g l hrus dlkuk secr uerk. Prsp dlh s SSE erhdp vrel l-l ep dl pers eprk. Secr ssk, kesesu r euk kurv deg d dp dk dl er koese korels r u koese deers r. Besr koese korels r dlh: r deg ek k d. Huug r r deg SSE dp dk s.: S SSE r deg: S S Kesesu g sepur dujukk oleh esr: SSE d r r. REGRESI LINIER DENGAN MEODE KUADRA ERKECIL Beuk pers ler: d Beuk Pers:... g dcr hrg s dseu seg slope Uuk psg d,, k error- dlh: R erhug d... sehgg l su o squres o errors-: SSE... Hrg erk dlh g eerk SSE u. Hrg SSE k u jk: d SSE... d d SSE sehgg:. d u: CONOH #:... 5 Nrous hdrde N O 5 dp erur secr hooge ejd droge eroksd N O r d oksge ellu reks: N O5 g NO g O g Berku dlh d-d kosers N O 5 C A vs wku uuk reks pd suhu, K: d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl dr 6

3 C A gol/ler,,89,776,75,6,5,7 Wku dek Deg egggp hw reks erorde-per erhdp kosers rek: r k C A, k prol kosers rek g erhdp wku dp dk seg: k CA CA e, deg C A ek kosers rek ul-ul. Au, dp jug CA dk dl euk: l k... * CA Pers * erupk euk pers ler erorde su, grs lurus g epu euk uu:, d dp dplok s: l CA/CA Slope -k -, dek C l C A A 5 -, 5-57,6 -,56-5,6 5 -,96 5-5,6 -,558 -,68 5 -, , -, , ,67 566,67, 75 k Berdsrk eode regres ler erhdp d-d d s, dperoleh l ep k ep kecep reks k seesr, dek -. Beuk Pers:... 6 g dcr hrg d s dseu seg ercep d seg slope Deg cr g s, uuk psg d,, k error- dlh: R... 7 erhug d sehgg l su o squres o errors-: SSE,... 8 SSE SSE Hrg SSE k u jk: d... 9, SSE sehgg:.... SSE d.... Berdsrk pers d, k hrg d dp deuk. Msl, deg egguk Crer s rule, dperoleh: A d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl dr 6

4 k: Δ Δ Δ Δ ek k d Nl-l ep pd pers o-ler dp deuk ellu proses lerss. Berku dlh cooh eerp euk pers d hsl lerss: Beuk Pers Beuk Pers Slope g Iercep g Ord Ass Awl Hsl Lerss dhslk dhslk - e l l l l - l l l l log log log log l log l log CONOH #: Berdsrk d-d - erku : 5,5,7, 5,7 8, euk hrg-hrg d, jk red d egku odel euk pgk: PENYELESAIAN: Beuk: log log log log. log,5 -,,7,,,96,69,,77,55,76,56 5,7,6,7559,65,55 5 8,,699,9,886,66 Σ,79,,69, Pers d derpk uuk ksus, ejd: log log log log log log.log u: 5,79 log,,79,69, dp dlerss ejd euk: log log log d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl dr 6

5 d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl 5 dr 6 Deg egguk ur Crer, k:,,55,57,69,79,79 5,69,,79, log ; sehgg: -,,59,757,55,6688,69,79,79 5,,79, 5 Jd:,59 d,757 Au, jk secr lgsug ek sls RENDLINE dl EXCEL, dperoleh:,59,757 R log,757 log -, R log log REGRESI POLINOMIAL Uuk pers kudr deg euk:... Deg cr g s, uuk psg d,, k l su o squres o errors-: SSE,,... Hrg SSE k u jk: SSE, SSE, d SSE... 5, 6, 7 sehgg:. SSE SSE SSE... Pers 8, 9, d selju dp dsusu dl euk perkl rks, s.: A

6 d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl 6 dr 6 Deg dek, hrg,, d dp deuk secr sul. Deg cr g s, secr uu, uuk pers polol erorde- deg euk: dp dhslk pers-pers erku : u, dp dsusu dl euk perkl rks, s.: A Deg dek, hrg-hrg,,,... dp deuk secr sul. CONOH #: Berku dlh d-d kpss ps gs, Cp kl/gol.k, pd erg suhu, K: Cp,9 5,5 8, 5, 55,6 6, 65,6 Jk Cp ddek deg pers polol erorde : Cp euklh hrg-hrg,,, d! PENYELESAIAN: Deg egguk eode kudr erkecl, dp dhslk pers-pers erku, g dsjk dl euk perkl rks d vekor: Cp Cp Cp Cp A Elee-elee rks A d vekor dp dhug deg udh, d dperoleh hsl s.: , ,9E 6, ,9E 9,E 557, ,9E 9,E 7,E7.6E Mrks A Vekor Dco dselesk deg eode els Guss. Perukrk rs ke- d ke- u colu pvog: ,9E 9,E 7,E7,6E ,9E ,9E 9,E 557, ,7

7 Hsl els per: ,9E 9,E 7,E7,6E -786, ,5 -,55E -56, ,8 -,9E -,E -896, -7, -8986, ,8-7, Perukrk rs ke- d ke- u colu pvog: ,9E 9,E 7,E7,6E ,8 -,9E -,E -896, -786, ,5 -,55E -56,8-7, -8986, ,8-7, Hsl els kedu: ,9E 9,E 7,E7,6E ,8 -,9E -,E -896, 96855, , 59,8 8688,6 -, Hsl els keg: ,9E 9,E 7,E7,6E ,8 -,9E -,E -896, 96855, , -89,7,9 Deg susus lk, k dperoleh hsl s.: -, E-8 9,9E-6,599 9,56 Seg ler, jk egguk POLYMAH 5., dperoleh hsl s.: POLYMAH Resuls -9-6 Polol Regresso Repor Model: Cp * *^ *^ Vrle Vlue 95% codece E-6.8E-6 -.E-8.76E-9 Geerl Order o polol Regresso cludg ree preer Nuer o oservos 7 Sscs R^ R^dj Rsd.7 Vrce.E-5 REGRESI LINIER BERGANDA MULIPLE LINEAR REGRESSION Regres ler ergd derpk erhdp pers ler ulvrel deg k vrel sejulh g epu euk uu: Deg egguk eode kudr erkecl, ellu peuru g s deg ksus-ksus seelu, k dhslk pers-pers erku :... d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl 7 dr 6

8 d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl 8 dr 6 u, dp dsusu dl euk perkl rks, s.: A Deg dek, hrg-hrg,,,... dp deuk secr sul. C: Pers dl euk perkl erpgk: c k... dp dpuls ejd: c k l l l l l l... sehgg ejd pers ler ulvrel seper euk d s. CONOH #: Berku dlh d-d perco kek seuh reks hooge reversel: P A r C A gol/ler,,9,5,87,5,75,55,65 Suhu K Kecep reks gol/ler.dek,58,96,9,,566,899,78,55 Jk kecep reks dggp epu euk: C A R E k r ep... ** d R,987 kl/gol.k, perkrk hrg-hrg k, E, d erdsrk d g ersed. k kor preekspoesl reks, E eerg kvs reks, d orde reks PENYELESAIAN: Beuk pers o-ler ** dp dlerss ejd: A C R E k r l l l Deg egguk eode kudr erkecl, hsl-hsl perhug dsjk s.: D,68,78 7,876E-6,,5 -,86,778 -, 6,9E-6,6,77 -,86,7,976,56965,8 7,56E-6,95,7,59,5 -,96,769 -,8 6,5E-6,99,9 -,6799 5,69,879,5868, 6,966E-6,8,75,795 6,577 -,8768,67 -,7 6,66E-6,876,65 -,898 7,9 -,59787,5 -,58 5,988E-6,579,9 -,659 8,6 -,78,76 -, 6,95E-6,8557,598 -,9786 Σ,569 -,78 6,59 -,8 5,966E-5,677,5967 -,69 Dl hl : l r ; / ; d l C A Dl euk perkl rks:,69,5967 6,59,677,8,78,8 5,966.,569,78, A

9 Deg egguk eode els Guss, ugeed r-: 8,569 -,78 6,59,569 5,966E-5 -,8,5967 -,78 -,8,677 -,69 Hsl els per: 8,569 -,78 6,59 7,865E-8 8,87E-5 -, 8,87E-5,66, Perukrk rs ke- d ke- u colu pvog: 8,569 -,78 6,59 8,87E-5,66, 7,865E-8 8,87E-5 -, Hsl els kedu: 8,569 -,78 6,59 8,87E-5,66, -, -, Deg susus lk, dperoleh:, ,59 E R,88 l k Jd: k 9, dek - ; E 99, kl/gol; d,9999 Seg ler, jk egguk progr EXCEL SOLVER, dperoleh hsl s: k ep E C R A r Hpr s deg hsl d s error r^ INERPOLASI LINIER Ierpols ler, g erupk euk erpols plg sederh, egguk du k d d pos uuk egegk pedek ler erhdp ugs g dju. julh k d, d,. Eksps dere lor uuk d sekr : ' '' d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl 9 dr 6

10 Deg egk suku-suku seelh ler-er, d egguk pedek orwrd derece uuk, k: '... 6 Susus 6 ke 5 eghslk:... 7 Pers 7 erupk orul erpols ler uuk ecr hrg, deg g erd d r d. CONOH 5#: Berku dlh d-d g dl dr el sured se: Suhu o F Elp sured se BU/l 6,6 6 67, Deg erpols ler, perkrk esr elp sured se pd 5 o F! PENYELESAIAN: Deg eerpk pers 7 ke dl ksus, k: 67, 6,6 H 6,6 6 Pd 5 o 67, 6,6 F: H 6,6 5 6, 7 BU/l 6 CONOH 6#: Perkrklh hrg l deg erpols ler! Guk k d: l d l 6, Ulg perhug, ep lkuk dl reg l d l,869. PENYELESAIAN: Seg c, l g seer: l,697 Ierpols per pd reg d 6: l 6 l,79759 l l, ,5859,697 Error erhdp l seer, ε.% 8,%,697 Ierpols kedu pd reg d : l l,869 l l,698,698,697 Error erhdp l seer, ε.%,%,697 Perhklh hw erpols kedu eghslk l g leh dek kepd l seer. Deg dek dp dspulk hw ervl g leh sep eghslk pedek g leh k. Hl dp dperegs dr vsulss grk d spg: Nl seer l Hsl erpols ler d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl dr 6

11 INERPOLASI KUADRA Ierpols kudr qudrc erpolo u erpols orde-kedu egguk g k d. Sreg egguk pedek polol orde du. Jk ersed g k d, k:,,,, d,, k:... 8 Pers 8 erupk cr l pej pers polol orde du, kre: u: euk uu pers kudr deg: Prosedur sederh uuk eeuk koese-koese,, d dl pers 8 dkegk erdsrk k d erseu. Jk dsususk ke 8, k:... 9 Sususk 9 ke 8 d devlus pd eghslk: u:... Selju 9 d dsususk ke 8, ser devlus pd, sehgg: u:... CONOH 7#: Perkrklh hrg l deg erpols kudr! Guk k d erku:,869 6,79759 PENYELESAIAN: Deg eerpk pers 9:,869 Deg pers :, 698,79759,869,69 Deg pers : 6, Sususk l-l,, d ke 8 eghslk:,698,587 Pd :,698,587,5658 Jd, deg erpols kudr, dperoleh: l,5658,5658,697 Error erhdp l seer, ε.% 8,%,697 d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl dr 6

12 Nl seer l Hsl erpols kudr Hsl erpols ler Bdgk hsl deg hsl g dperoleh deg erpols ler, pd cooh seelu, cooh #6... INERPOLASI POLINOMIAL NEWON Berdsrk peuru uuk erpols kudr d s, pedek g s dp dkegk uuk erpols polol erorde. Polol erorde dp dulsk s.:... Uuk polol erorde, dperluk sejulh k d, k:,,,...,. Deg egguk k-k d, pers-pers erku dp dguk uuk eghug koese-koese,,..., :... [ ] [, ], , [,,,, ]... 6 Perhug d dl kurug sku pd pers-pers,, 5, d 6 egguk ed-erg hgg e dvded-dereces. Secr uu, rs e-dvded derece dk s.:,... 7 j j j Secod e dvded-derece, g eggrk pered du rs e-dvded derece, secr uu dk s.:, j j, k, j, k... 8 k D seerus, e dvded-derece ke- dp dk s.: [ ] [,,, ] [,,, ],,,,... 9 Pers 7 9 eperlhk perhug g ers rekurs, g err hw edvded derece g leh gg dsusu dr e-dvded derece g leh redh, seper ersj dl cooh ske erku : d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl dr 6

13 Fe dvded-derece Per Kedu Keg, [,, ],,,, [ ] [ ],, [, ] Keerg:,,,..., dk perlu dl uru k CONOH 8#: Ulg cooh seelu, perkrklh hrg l deg erpols polol Newo erorde-g erpols kuk! Guk k d h erku: 5;,6979 PENYELESAIAN: Polol erorde-g pers kuk dp dulsk seg: Frs e-dvded derece uuk ksus :,869 [, ], 698,79759,869 [, ], 755 6,6979,79759 [, ], Secod e-dvded derece:,755,698 [,, ], ,86,755 [,, ], 95 5 hrd e-dvded derece:,95,5876 [,,, ], Hrg-hrg,,, d selju dsususk ke pers polol erorde-g d s, eghslk:,698,5876, Jk devlus pd :,698,5876, , Jd, deg erpols polol Newo erorde-g, dperoleh: l, , ,697 Error erhdp l seer, ε.% 9,%,697 d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl dr 6

14 d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl dr Bdgk hsl deg hsl g dperoleh deg erpols ler upu erpols kudr pd cooh seelu, cooh 6# d 7# INERPOLASI POLINOMIAL LAGRANGE Ierpols polol Lgrge erupk peruus ulg dr polol Newo g dk egguk eode e-dvded derece. Secr uu, uuk seuh polol erorde : L.... deg: j j j j L... eujukk hsl kl dr produc o. Msl, uuk polol erorde su ler:... Uuk polol erorde du kudr:... Dek seerus. Pd eode, uuk polol erorde, jug dperluk sejulh k d. CONOH 9#: Guk erpols polol Lgrge orde per d orde kedu uuk eghug hrg l, erdsrk k d erku s deg cooh seelu:,869 6,79759 PENYELESAIAN: Forul erpols polol Lgrge orde per: Pd : 698,,869 Nl seer Hsl erpols kuk l

15 Forul erpols polol Lgrge orde kedu: 6 6 Pd :, ,79759, Perhklh hw kedu hsl sg dek deg hsl g dhug deg egguk eode erpols polol Newo, pd cooh 6# d 7#. LAIHAN SOAL:. Jk Ad epu psg d-d d, g cr Ad elerssk eukeuk pers eprk erku uuk eperoleh hrg-hrg preer d? ep l e c. Jk ersed sekupul d-d, erku d dsusk hw:,9,,,5 5,7 6,7,,6,6,, 5, euk esr d.. Lkuk curve-g uuk eeuk euk korels g erk dr d-d erku :,,5,,6,9, 9, 7, 5,5,,6,95,5. Deg egsusk hw: e Berpkh l-l d, deg ler regresso, erdsrk d-d d wh?,,5,,5,,5,,,5,7,9,,,5 5. Vskoss μ r, dl ce-pose, g dukur pd erg suhu, dl o C, dsjk dl el erku : o C μ cp,8,5,8,656,59,69,6 Deg egguk ulple ler regresso, euk ep-ep g ersesu deg pers odel: μ k k k 6. Pers Aoe dp dulsk seg: log P o c deg P o [], [] Kelv, ser,, d c ek ep-ep Aoe. euk ep-ep Aoe uuk oksge dr d-d erku : P 5 o C -8, -76, -69,5-5, -, -,7 -, 7. Jk derk d-d s.: 5 6,75 5,5 9,75 6 d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl 5 dr 6

16 Huglh,5 deg erpols polol Newo orde sp. Plhlh sedr uru k-k d g dguk, sup eghslk keel g k. Ulg g, ep egguk erpols polol Lgrge orde sp. c Bdgk hsl-hsl. 8. Berku dlh d ek up ur eze pd erg suhu: Suhu o C -,6 7,6 5, 6,, 6,6 ek up Hg 6 Perkrk esr ek up ur eze pd 5 o C egguk: Ierpols ler Ierpols kudr c Ierpols kuk 9. D erku eujukk prol deks s lru sukros pd erg kosers g dukur pd suhu o C. Perse sukros Ideks s,79,557,69,7,8,9 Perkrk kosers lru sukros g epu deks s seesr,66 deg egguk: Ierpols ler Ierpols kudr c Ierpols kuk. Seuh reks heeroge epu pers kecep reks g egku odel kek Lgur-Hshelwood: k PA r K A PA KR PR Guk d-d erku, g dukur pd suhu K, uuk eperkrk esr k, K A, d K R. P A,9,8,7,6,5, P R,,,,,5,6 r 5,,6,7,9,,, Sel Beljr... d/lss uerk/curve-g d erpols/re/7/hl 6 dr 6

BAB 2 LANDASAN TEORI. dalam penggambaran algoritma pemrograman: Terminal. Proses

BAB 2 LANDASAN TEORI. dalam penggambaran algoritma pemrograman: Terminal. Proses LNDSN TEORI. low Cr u Dr lr Dr lr dl dr erk lr proses dr suu sse. Dr lr ju dp erk suu lor peror. Sol-sol u duk dl dr lr kusus dl per lor peror: Terl Proses Per/epuus Ipu / Oupu pd lr Oupu dl euk fle Pejels:.

Lebih terperinci

INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31

INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31 INTEGRAL TERTENTU Defs: Prs P pd ervl [,] dlh suu suse erhgg P = {,,,, } dr [,] deg = < < < < = Jk P = {,,,, } prs pd [,] mk Norm P, duls P, ddefsk seg P = m{ - =,,,, } Cooh: = = Pd ervl [, ], suu prs

Lebih terperinci

Integrasi Numeris dengan Menggunakan Polinomial Lagrange. Syawaluddin H 1) Hang Tuah 2) Widiadnyana Merati 2) Leo Wiryanto 2) f (x) =

Integrasi Numeris dengan Menggunakan Polinomial Lagrange. Syawaluddin H 1) Hang Tuah 2) Widiadnyana Merati 2) Leo Wiryanto 2) f (x) = Huhe, Vol. No. dkk. Aprl 5 url TEKNIK SIPIL Iegrs Numers deg Megguk Poloml Lgrge Sywludd H Hg Tuh Wddy Mer Leo Wryo Asrk Pd pper dsjk pegemg egrs umers erdsrk poloml Lgrge. Meod yg dhslk mrp deg meod Guss-qudrure,

Lebih terperinci

PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD. Dydaestury Jalarno 1,Dwi Ispriyanti 2. Alumni Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD. Dydaestury Jalarno 1,Dwi Ispriyanti 2. Alumni Jurusan Matematika FMIPA UNDIP PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD Dydesury Jlro,Dw Ispry Alum Jurus Memk FMIPA UNDIP S Progrm Sud Ssk FMIPA UNDIP Absrk Model regres erpoog s merupk suu model regres

Lebih terperinci

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i Iterl Tertetu..6 oe d ust ss Ttk Bert slk d du ed s-s elk ss sesr d y dletkk pd pp er de jrk erturut-turut d d d dr ttk pey pd - y ered. Ked terseut k se jk dpeuh d d. d d Sutu odel tets y k dperoleh pl

Lebih terperinci

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte

Lebih terperinci

1 yang akan menghasilkan

1 yang akan menghasilkan Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr

Lebih terperinci

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk

Lebih terperinci

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp

Lebih terperinci

Metodologi Penelitian

Metodologi Penelitian MOUL PERKULIAHAN VIII Meodolog Peel ANALISA REGRESI Fkuls Pogm Sud Tp Muk Kode MK susu Oleh Psc Sj Mgse Tekk 54 3 Hmzh Hll Eleko 8 Asc Kulh keemp memu me eg lss pedks deg megguk meode kud ekecl: eges le

Lebih terperinci

BAB VI ANALISIS REGRESI

BAB VI ANALISIS REGRESI BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet

Lebih terperinci

KAJIAN PEMODELAN SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL SEBAGAI PERKEMBANGAN DARI REGRESI NONPARAMETRIK. Abstract

KAJIAN PEMODELAN SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL SEBAGAI PERKEMBANGAN DARI REGRESI NONPARAMETRIK. Abstract Se Nsol Peddk Ss d ekolog ISBN : 978-60-6599-6-0 Fkuls ek d Ilu Pegehu Al Uvess uhdh Seg AJIAN PEODELAN SPLINE UNU DAA LONGIUDINAL SEBAGAI PEREBANGAN DARI REGRESI NONPARAERI Su Al Phu Ruku Soso 3 3 Deee

Lebih terperinci

Catatan Teknik (Technical Notes) Syawaluddin Hutahaean. atau: dimana: )( x1 (1) )( x2

Catatan Teknik (Technical Notes) Syawaluddin Hutahaean. atau: dimana: )( x1 (1) )( x2 Huhe ISSN 8-98 Jurl Teores d Terp Bdg Reys Spl Asr Pper mempreses peyeles pesm vrs secr umers deg meggu egrs umers meod Newo-Coe. Eseus model selm sepuluh l perod gelomg memer solus yg sg sl. K- Kuc: Poloml

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut

Lebih terperinci

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1 REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut

Lebih terperinci

A. Pusat Massa Suatu Batang

A. Pusat Massa Suatu Batang Perteu 7 Pust ss sutu Kepg, Setrod, d Teore Pppus A. Pust ss Sutu Btg Dskusk!. slk ss,,..., terletk pd tg pdt sgsg d ttk,...,,, d = jrk errh tr ss ke sutu ttk tetp 0 pd tg,,,...,. ss prtkel, oe prtkel

Lebih terperinci

( X ) 2 ANALISIS REGRESI

( X ) 2 ANALISIS REGRESI ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk

Lebih terperinci

Go to Siti s file Siti Fatimah/Jurdikmat/UPI 1

Go to Siti s file Siti Fatimah/Jurdikmat/UPI 1 Go o S s fle S Fmh/Jrdkm/UPI Movs Jmlh Rem-Iegrl Te Teorem Dsr Klkls Sf-sf Iegrl Te A Dervf-Iegrl Tk e Tekk Pegegrl S Fmh/Jrdkm/UPI Ls Bdg Legkg P P P Emp ss Delp ss S Fmh/Jrdkm/UPI Ls Bdg Legkg P P P

Lebih terperinci

Jl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru,

Jl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru, Jurl Ss Mtetk d Sttstk, Vol. No. Jul 6 ISSN 6-5 Metode Guss-Sedel d Geerlss Guss-Sedel utuk Meyelesk Sste Pers Ler Kopleks Cotoh Ksus: SPL Kopleks deg pers d vrel tr ry, Le Tr Lestr, Jurus Mtetk, kults

Lebih terperinci

INTEGRAL TERTENTU. 5.1 Pengertian Integral Tertentu

INTEGRAL TERTENTU. 5.1 Pengertian Integral Tertentu INTEGRAL TERTENTU Iegl Teeu. Pege Iegl Teeu Defs.. Ps P pd evl [,] dlh suu suse ehgg P {,,,, } d [,] deg < < <

Lebih terperinci

1. Aturan Pangkat 3. Logartima

1. Aturan Pangkat 3. Logartima KL UN Mtetk MA IPA 9/ No. KL Ruus. Meetuk egs pert g dperoleh dr perk kespul.. p q. p q. p q ~ (p q) = ~p ~q ~ (eu/etp p) = Ad/Beerp ~p p. ~q q r ~ (p q) = ~p ~q ~ (Ad/Beerp p) = eu/etp ~p q ~p p r p q

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres

Lebih terperinci

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI ANUITAS BERJANGKA INDIVIDU DENGAN METODE WOOLHOUSE

PENENTUAN NILAI ANUITAS BERJANGKA INDIVIDU DENGAN METODE WOOLHOUSE Bulei Ilih M. S. d Terpy (Biser) Volue 04, No. 3 (05), hl 59-68 PENENTUAN NILAI ANUITAS BERJANGKA INDIVIDU DENGAN METODE WOOLHOUSE Julidi, Nev Syhdewi, Muhlsh Novisri Mr INTISARI Auis dlh sergki pebyr

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS REGRESI

BAB V ANALISIS REGRESI BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug,

Lebih terperinci

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDAARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA Aleder A.. Guw Jurus Mtetk d ttstk, Fkults s d Tekolog, Bus Uversty Jl. KH. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48. gug@bus.edu ABTRACT

Lebih terperinci

Pemilihan Model Terbaik pada Mars Respon Kontinu

Pemilihan Model Terbaik pada Mars Respon Kontinu Sttstk, Vol. 8 No., 9 9 e 008 Pelh odel erk pd rs Respo Kotu Bg Wdjrko Otok eg Pegjr d Jurus Sttstk, IS, Sury e-l: g_wo@sttstk.ts.c.d; otok_w@yhoo.co Astrk ultvrte dptve regresso sple (ARS) dlh slh stu

Lebih terperinci

f 1 f 2 f 3 η(t) α(f 2 ) a(f 1 ) 2a(f) Metode Least Square untuk Analisis Harmonik

f 1 f 2 f 3 η(t) α(f 2 ) a(f 1 ) 2a(f) Metode Least Square untuk Analisis Harmonik Meode Les Squre unuk nlss Hrmonk Secr umum meode Les Squre mencr koefsen seuh rumus yng dhrpkn dp mendek suu gel d lpngn semksml mungkn. Dengn demkn meode n sellu erpsngn dengn seuh model persmn yng dusulkn

Lebih terperinci

Pertemuan 7 Persamaan Linier

Pertemuan 7 Persamaan Linier Perteu 7 Pers Liier Ojektif:. Prktik ehi teori dsr Pers Liier. Prktik dpt eyelesik Pers Liier. Prktik dpt eut progr erkisr tetg Pers Liier Pers Liier P7. Teori Pers lier dlh seuh pers ljr, yg tip sukuy

Lebih terperinci

Metode Fuzzy ASM pada Masalah Transportasi Fuzzy Seimbang

Metode Fuzzy ASM pada Masalah Transportasi Fuzzy Seimbang EMINAR MATEMATIKA AN PENIIKAN MATEMATIKA UNY 7 T - 6 Metode Fuzzy AM pd Mslh Trsports Fuzzy eg olkh eprtee Mtetk Fkults s d Mtetk Uversts poegoro ol_erf@yhooo Astrk Mslh trsports fuzzy erupk geerlss dr

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI

Lebih terperinci

DERET TAK HINGGA. Deret Geometri Suatu deret yang berbentuk: Dengan a 0 dinamakan deret geometri. Kekonvergenan: divergen jika r 1 Bukti:

DERET TAK HINGGA. Deret Geometri Suatu deret yang berbentuk: Dengan a 0 dinamakan deret geometri. Kekonvergenan: divergen jika r 1 Bukti: DERET TAK HINGGA Cooh dere k higg : + + 3 + = k= k u k. Bris jumlh prsil S, deg S = + + 3 + + = k= k Defiisi Dere k higg, k= k, koverge d mempuyi jumlh S, pbil bris jumlh-jumlh prsil S koverge meuju S.

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl

Lebih terperinci

PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS

PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS PENYELESAIAN MASALAH PL DENGAN METODE SIMPLEKS Metode ple erup utu te tdr g dgu utu eech lh Progr Ler e thu 9. Pd prp etode ple ecr peele optl deg eetu tt-tt udut dr derh fele proe dlu erulg-ulg dr utu

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER REGRESI TERPOTONG KIRI DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

ESTIMASI PARAMETER REGRESI TERPOTONG KIRI DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD ESTIMASI PARAMETER REGRESI TERPOTONG KIRI DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD R Prw d Dw Ispry Jurus Memk FMIPA Uverss Dpoegoro Jl Pro H Soedro SH Temblg Semrg 575 Absrc Le ruced regresso model s regresso

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser

Lebih terperinci

BAB I. TEMPERATUR 1.1. PANDANGAN MAKROSKOPIS 1.2. PANDANGAN MIKROSKOPIS 1.3. RUANG LINGKUP TERMODINAMIKA 1.4. KESETIMBANGAN TERMAL

BAB I. TEMPERATUR 1.1. PANDANGAN MAKROSKOPIS 1.2. PANDANGAN MIKROSKOPIS 1.3. RUANG LINGKUP TERMODINAMIKA 1.4. KESETIMBANGAN TERMAL BAGIA I : KOSE DASAR BAB I. EMERAUR.. ADAGA MAKROSKOIS Kus g dcu seg cr umum u sf skl esr dr ssem dseu koord mkroskops. ooh : dlm seuh slder mes mol dp dperc emp kus k : komposs, olume, ek d emperur. Koord

Lebih terperinci

F 2 (c,0) yang berarti F 1 (-c, 0) dan F 2 (c, 0), b 2 =a 2 c 2 atau a 2 = b 2 +c 2 dan p (x,y) terletak ada elips. 4cx = 4a 2 2 2

F 2 (c,0) yang berarti F 1 (-c, 0) dan F 2 (c, 0), b 2 =a 2 c 2 atau a 2 = b 2 +c 2 dan p (x,y) terletak ada elips. 4cx = 4a 2 2 2 B III : Ligkr 7 5.. DEFINISI Ellips dlh tept keduduk titik g julh jrk terhdp du titik tertetu tetp hrg. F (titik tetp) erupk erks gris g diseut direkstriks, F (-,) F (,) diseut eksetrisits (e). e = AB

Lebih terperinci

Teknik Komputasi Ujian Akhir Semester (UAS)

Teknik Komputasi Ujian Akhir Semester (UAS) Tekk Komputs U Akhr Semester UAS Dose : Dr. Ir. Nzor Az MT. Nm : Yog Prhstomo NIM : 06006 Kels : XB MAGISTER ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS BUDI LUHUR 0 Hlm 0 Tekk Komputs: U Akhr Semester UAS A. Sol Dkethu

Lebih terperinci

Induksi Dan Rekursi. Bab IV Induksi Pada Bilangan Asli (Natural) Bilangan Asli

Induksi Dan Rekursi. Bab IV Induksi Pada Bilangan Asli (Natural) Bilangan Asli Bb IV Iduks D Rekurs 4.. Iduks Pd Blg Asl (Nturl) Bsy, duks tets tu dsebut jug duks legkp (coplete ducto) plg byk dguk dl do blg turl. Khususy, dl duks, dsusk bhw sutu sft tertetu yg egguk blg sl terkecl,

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI TUNAI ANUITAS JIWA BERJANGKA INDIVIDU KASUS KONTINU MENGGUNAKANMETODE WOOLHOUSE

PENENTUAN NILAI TUNAI ANUITAS JIWA BERJANGKA INDIVIDU KASUS KONTINU MENGGUNAKANMETODE WOOLHOUSE Bulei Ilih Mh. S. d Terpy (Biser) Volue 04, No. 3 (05), hl 7-6 PENENTUAN NILAI TUNAI ANUITAS JIWA BERJANGKA INDIVIDU KASUS KONTINU MENGGUNAKANMETODE WOOLHOUSE Desi Rsri, Nev Syhdewi, Shik Mrh INTISARI

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1) CATATAN KULIAH Pertemu XIII: Alss Dmk d Itegrl () A. Dmk d Itegrs Model Stts : mecr l vrel edoge yg memeuh kods ekulrum tertetu. Model Optms : mecr l vrel plh yg megoptms fugs tuju tertetu. Model Dmk :

Lebih terperinci

1. Bilangan Berpangkat Bulat Positif

1. Bilangan Berpangkat Bulat Positif N : Zui Ek Sri Kels : NPM : 800 BILANGAN BERPANGKAT DAN BENTUK AKAR A. Pgkt Bilg Bult. Bilg Berpgkt Bult Positif Dl kehidup sehri-hri kit serig eeui perkli ilg-ilg deg fktor-fktor yg s. Mislk kit teui

Lebih terperinci

Solusi Sistem Persamaan Linear

Solusi Sistem Persamaan Linear Sos Sstem Persm Ler Sstem persm er: h persm deg h kow j d dketh, j,,, j? So: z 6 z z () () () persm d kow Jw: z 6.5 z.5 z () () () ems : pers. ().5 pers. () pers. ().5 pers. () z 6.5 z 8z 8 () () () ems

Lebih terperinci

1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0.

1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0. KKKF BAHAGAN A 6 MARKAH Arh : Jw SEMUA sol. Kepekt kter pecemr pt, d dlm secw teh trk yg drk selm eerp jm derk oleh: pt = 5e -.5t + 5e -.75t Crk ms, t, dlm ut jm yg dperluk utuk kter jk kepekt yg dkehedk

Lebih terperinci

BAB IV INTEGRAL RIEMANN

BAB IV INTEGRAL RIEMANN Itegrl Rie BAB IV INTEGRAL RIEMANN Utuk epeljri leih ljut tetg kosep itegrl Rie, k leih ik jik pec ehi eerp hl erikut. A. Prtisi Defiisi 4.1 Dierik itervl tertutup [, ], hipu terurut d erhigg P = { = x

Lebih terperinci

INTEGRAL TAK-WAJAR. bentuk tak-tentu karena bentuk ini saling membantu dan tidak bersaing.

INTEGRAL TAK-WAJAR. bentuk tak-tentu karena bentuk ini saling membantu dan tidak bersaing. INTEGRAL TAK-WAJAR A. Tk Terhingg Seip ilngn sli merupkn ilngn erhingg dn dp menykn sesuu yng nykny erhingg. Arisoeles menykn hw ilngn sli n dp ernili seesr-esrny epi ep erhingg dn idk kn pernh sm dengn

Lebih terperinci

3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1

3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1 SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S Momd Sdq PERTEMUAN : 9- INTEGRASI NUMERIK METODE NUMERIK TEKNIK INFORMATIKA S SKS Momd Sdq MATERI PERKUIAHAN SEBEUM-UTS Pegtr Metode Numerk Sstem Blg d Kesl Peyj Blg Bult & Pe

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.

Lebih terperinci

ANALISIS KINERJA METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER

ANALISIS KINERJA METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER ANALISIS KINERJA METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER Tof Adtyw, Spt Whyugsh 2 Uversts Neger Mlg E l : tofdtyw@yhoo.co.d ABSTRAK: Slh stu slh dl kehdup sehr hr yg

Lebih terperinci

ANUITAS AKHIR MENGGUNAKAN FORMULA WOOLHOUSE UNTUK STATUS HIDUP GABUNGAN

ANUITAS AKHIR MENGGUNAKAN FORMULA WOOLHOUSE UNTUK STATUS HIDUP GABUNGAN ANUITAS AKHIR MENGGUNAKAN FORMULA WOOLHOUSE UNTUK STATUS HIDUP GABUNGAN Rei Huirh, Hsrii, Hriso Mhsisw Progr S Meik Dose Jurus Meik Fkuls Meik d Ilu Pegehu Al Uieris Riu Kus Bi Widy 893 Idoesi *rei_huirh@yhoo.co

Lebih terperinci

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI MTRIKS PSCL Srs Du uu Meeuh Slh Su Syr Meeroleh Gelr Sr Ss SS Progr Sud Me Oleh: Er Mrl Nho NIM : 7 PROGRM STUDI MTEMTIK JURUSN MTEMTIK FKULTS SINS DN TEKNOLOGI UNIVERSITS SNT DRM YOGYKRT TE PSCL MTRIX

Lebih terperinci

1.1 Pendahuluan. 1.2 Sistem Seri

1.1 Pendahuluan. 1.2 Sistem Seri BAB PENGGUNAAN DISTRIBUSI PELUANG DALAM EVALUASI KEANDALAN SISTEM. Pedhulu P rosedur sdr dlm evlusi kedl sisem dlh deg megurik sisem mejdi gug eerp gi hirrki diwhy dlm su model jrig, melkuk esimsi kedl

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal : INTEGRASI NUMERIK Pegtr Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. Msly dlm termodmk, model Deye utuk megtug kpsts ps dr ed pdt.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN

IV. METODOLOGI PENELITIAN 63 IV. MTODOOGI NITIN d bg dbrk h eode yg dguk dl eel. Th eode eel dkelookk dl e bg. er, eode lss Iu Ouu. Kedu, odel Iu Ouu Derh. Keg, odel IIO d lssy. Kee, efses ekoo sekorl d erubh srukur ekoo r wku.

Lebih terperinci

BAB 6 FITTING DATA ˆ (6.1) (6.2) (6.3) =. Nilai akan. akan minimum jika. minimum. Misal. 0. Jika ini dikerjakan maka akan diperoleh nilai

BAB 6 FITTING DATA ˆ (6.1) (6.2) (6.3) =. Nilai akan. akan minimum jika. minimum. Misal. 0. Jika ini dikerjakan maka akan diperoleh nilai BAB 6 FITTIG DATA Atu dseut dengn penookn dt tu menentukn kurv terk ng mellu set dt (sekumpuln dt) dengn keslhn mnmum. Ukurn keslhn dlh E (root men squre, kr kudrt rt-rt). Ad eerp mm pol fttng dt: menurut

Lebih terperinci

BAB III LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN

BAB III LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN BAB III LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN 3. Pedhulu Seelu hs liit fugsi di sutu titik terleih dhulu kit k egti perilku sutu fugsi f il peuh edekti sutu ilg ril tertetu. Misl terdpt sutu fugsi f() = + 4. Utuk

Lebih terperinci

TEOREMA DERET PANGKAT

TEOREMA DERET PANGKAT TEOEMA DEET PANGKAT Kosep Dsr Deret pgkt erupk sutu etuk deret tk higg 3 + ( + + 3( +... ( disusik,, d koefisie i erupk ilg rel. Julh prsil utuk suku pert etuk di ts dlh s yg dpt ditulisk segi s ( + (

Lebih terperinci

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl

Lebih terperinci

Pendahuluan Pengantar Metode Simpleks. Fitriani Agustina, Math, UPI

Pendahuluan Pengantar Metode Simpleks. Fitriani Agustina, Math, UPI Pedhulu Pegtr Metode Sipleks Fitrii Agusti, Mth, METODE SIMPLEKS (PRIMAL) Mslh Progr Lier Mslh Progr Lier dl Betuk Mtriks Ketetu dl Betuk Stdr Mslh PL Betuk Stdr Mslh Progr Lier Betuk Stdr Pets Lier Betuk

Lebih terperinci

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl

Lebih terperinci

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)

Lebih terperinci

m n II. PERSAMAAN LINEAR, PERTIDAKSAMAAN LINIER, FUNGSI LINIER A. Persamaan Linier 3. Persamaan Linear Tiga Variabel ( ax + by + cz = d )

m n II. PERSAMAAN LINEAR, PERTIDAKSAMAAN LINIER, FUNGSI LINIER A. Persamaan Linier 3. Persamaan Linear Tiga Variabel ( ax + by + cz = d ) I. OPERSI ILNGN REL. Pgt (Esoe. +. RNGKMN MTEMTIK. (.. ( 5. 6. 7. 8.. etu... ( ± ( + ± 5. ( Mesol Peeut etu Peh. (. + + C. Logt. log. log. log log. log log...( log log... log log... ( log... ( log. log+

Lebih terperinci

Ringkasan Materi Kuliah PENYELESAIAN DERET UNTUK PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER ORDE-DUA

Ringkasan Materi Kuliah PENYELESAIAN DERET UNTUK PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER ORDE-DUA Rigks Meri Kulih PENYELESAIAN DERET UNTUK PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER ORDE-DUA Pedhulu Disii k ki icrk suu meode uuk meelesik ersm diferesil liier orde-du deg koefisie euh deg megguk dere k erhigg Cr

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAA 2. Robo Mpulor Robo pulor erupk robo dur yg berf geerl purpoe yg dkedlk oleh kopuer, erdr beberp lk kku yg dhubugk ecr er oleh ed-ed pur u prk [7]. Su ujug dr rgk lk erebu dkk deg

Lebih terperinci

Koefisien Regresi / persamaan regresi linier digunakan untuk meramalkan / mengetahui besarnya pengaruh variabel X terhadap variabel Y

Koefisien Regresi / persamaan regresi linier digunakan untuk meramalkan / mengetahui besarnya pengaruh variabel X terhadap variabel Y REGRESI Koefsen Regres / persmn regres lner dgunkn untuk mermlkn / mengethu esrny pengruh vrel terhdp vrel Vrel yng mempengruh ddlm nlss regres dseut vrel predktor ( ) Vrel yng dpengruh dseut vrel krterum

Lebih terperinci

Estimasi Bayesian untuk Penentuan Besarnya Pengaruh Genetik terhadap Sifat Fenotip dan Studi Simulasinya

Estimasi Bayesian untuk Penentuan Besarnya Pengaruh Genetik terhadap Sifat Fenotip dan Studi Simulasinya sts Bes utuk Peetu Besr Pegruh Geetk terhd St Feot d Stud Suls d Setw d_set_@hoo.o Progr Stud Mtetk Fkults Ss d Mtetk Uversts Krste St W Jl. Doegoro 5-6 Sltg 57 Idoes strt Tws tht hve rtulr tegorl trt

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Saint Venant dengan Metode Numerik

Penyelesaian Persamaan Saint Venant dengan Metode Numerik Peyeles Persm S Ve deg Mede Nmerk Prf. r. Ir. Arw, MS. Lcky Le Jp 53 09 005 Mdel Fsk drlg F(,y,z, ): YROLOGY MOEL AS ULU (Wershed Mdel) Bdry l Bdry lr Prf.Arw Sbr bd kehl PSA & Kservs,ITB Kws l AS ILIR,lr

Lebih terperinci

Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS

Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS Metode Numerk Regres Um S dh Polteknk Elektronk Neger Surb 008 PENS-ITS 1 Metode Numerk Topk Regres Lner Regres Non Lner PENS-ITS Metode Numerk Metode Numerk Regres vs Interpols REGRESI KUADRAT TERKECIL

Lebih terperinci

BAB 9 DERET FOURIER. Oleh : Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 9 DERET FOURIER. Oleh : Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB 9 DERE FOURIER Oleh : Ir. A.Rchm Hsibu d Nemh Mubrkh, S 9. Pedhulu Gmbr 9. Fugsi-fugsi eksisesi () v = ks ; (b) v = si Gmbr 9. Gelmbg gigi gergji Gelmbg gergji ii dp diyk sebgi f() = (/) dlm iervl

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI ROBUST PADA SAMPING ACAK SEDERHANA.

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI ROBUST PADA SAMPING ACAK SEDERHANA. PENAKI AIO ANG EFIIEN UNTUK ATA-ATA POPULAI MENGGUNAKAN KOEFIIEN EGEI OUT PADA AMPING ACAK EDEHANA M Okto Mork Arsm Ad Hpos rt moktomoo@hoo.co.d Mhssw Progrm Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults Mtemtk d Ilmu

Lebih terperinci

BAB 9 DERET FOURIER. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 9 DERET FOURIER. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB 9 DERE FOURIER Oleh : Ir. A.Rchm Hsibu d Nemh Mubrkh, S 9. Pedhulu Gmbr 9. Fugsi-fugsi eksisesi ( v ks ; (b v V si ω Gmbr 9. Gelmbg gigi gergji Gelmbg gergji ii dp diyk sebgi f( (V/ dlm iervl < < d

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI ANUITAS BERJANGKA DENGAN ASUMSI CONSTANT FORCE PADA STATUS HIDUP GABUNGAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS BERJANGKA DENGAN ASUMSI CONSTANT FORCE PADA STATUS HIDUP GABUNGAN NILAI AKUMULASI ANUITAS BERJANGKA DENGAN ASUMSI CONSTANT FORCE PADA STATUS HIDUP GABUNGAN Desrildo, Hsrii, Rol Pe Mhsisw Progr S Meik Dose Jurus Meik Fkuls Meik d Ilu Pegehu Al Uiveris Riu Kus Bi Widy

Lebih terperinci

HANDS-OUT ANALISIS NUMERIK

HANDS-OUT ANALISIS NUMERIK HANDS-OUT ANALISIS NUMERIK Oleh : Drs Her Sutro, M T Dew Rchmt, SS, MS JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 8 Pertemu

Lebih terperinci

Bab 6 TRANSFORMASI LINEAR

Bab 6 TRANSFORMASI LINEAR B 6 RANSFORMASI LINEAR 6 Pegtr Pd k idg tetik serigkli diigik utuk eghuugk ggot dri sutu hipu deg ggot pd hipu li d deg deiki kosep sutu fugsi f : S dietuk Segi cotoh dl klkulus vriel tuggl S d is dlh

Lebih terperinci

Titik Biasa dan Titik Singular Misalkan ada suatu persamaan diferensial orde dua h(x)y + p(x)y + q(x)y = 0 (3)

Titik Biasa dan Titik Singular Misalkan ada suatu persamaan diferensial orde dua h(x)y + p(x)y + q(x)y = 0 (3) PERSAMAAN LEGENDRE Fugi Rel Alitik Sutu fugi f( diktk litik pd jik fugi itu dpt diytk dl deret pgkt deg rdiu kovergei poitif. f ( ( + ( + ( + ( +... dl elg kovergeiy diperoleh f ( ( f '( f "(. f '''(......

Lebih terperinci

INTEGRASI NUMERIS Numerical Differentiation and Integration

INTEGRASI NUMERIS Numerical Differentiation and Integration http://istirto.st.ugm..ci INTEGRASI NUMERIS Numericl Dieretitio Itegrtio Itegrsi Numeris http://istirto.st.ugm.c.i q Acu q Chpr, S.C., Cle R.P., 99, Numericl Methos or Egieers, E., McGrw-Hill Book Co.,

Lebih terperinci

ESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK

ESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK ESTIASI INTERVAL SPLINE DALA REGRESI NONPARAETRIK uhd N, I Nyo Budtr hssw S Jurus Sttstk FIPA ITS Sury El: _s@yhoo.co Dose Jurus Sttstk FIPA ITS Sury Astrks Derk odel regres opretrk y ( ε, [],,,,. Kurv

Lebih terperinci

BENTUK GEOMETRI JALUR TRANSMISI PADA TATA LETAK IC DIGITAL GaAs. Intisari

BENTUK GEOMETRI JALUR TRANSMISI PADA TATA LETAK IC DIGITAL GaAs. Intisari BENTUK EOMETI JALU TANSMISI PADA TATA LETAK IC DIITAL As Ads Ad F BENTUK EOMETI JALU TANSMISI PADA TATA LETAK IC DIITAL As Ads Ad F Pgm Sud Tkk Elk Fkuls Tkk Elkk d Kmpu UKSW Jl Dpg 5-60, Slg 507 Is T

Lebih terperinci

Pendahuluan Aljabar Vektor Matrik

Pendahuluan Aljabar Vektor Matrik Pedhulu Aljr Vektor trik Defiisi: trik A erukur x ilh sutu susu gk dl ersegi et ukur x, segi erikut: = A tu A = ( ij ) Utuk eytk elee trik A yg ke (i,j), yitu ij, diguk otsi (A) ij. Ii errti ij = (A) ij.

Lebih terperinci

DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS

DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS /5/008 DUALITAS DAN ANALISIS SENSITIVITAS Dr. Mohd Adul Mukhy, SE., MM. Prl Prole P ze z cx suject to Ax x 0 optu vlue s z* Dul Prole xze suject to D v π πa c optu vlue s v* Theore. (Strog Dulty) If oth

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT SEMIRING DAN KONSTRUKSINYA

SIFAT-SIFAT SEMIRING DAN KONSTRUKSINYA Jr E Me S Vo No SIFAT-SIFAT SEMIRING DAN KONSTRUKSINYA A Rhw Uver Pere Tgg Dr U (Up) Jog Kope Pope Dr U Reoo Peerog Jog J 648 rhw@gco ABSTRAK Serg ef eg hp oog eg oper er (peh per) D wh oper peh erg erp

Lebih terperinci

LUAS DAERAH APLIKASI INTEGRAL TENTU. Indikator Pencapaian Hasil Belajar. Ringkasan Materi Perkuliahan

LUAS DAERAH APLIKASI INTEGRAL TENTU. Indikator Pencapaian Hasil Belajar. Ringkasan Materi Perkuliahan LUAS DAERAH APLIKASI INTEGRAL TENTU Indiktor Pencpin Hsil Beljr Mhsisw menunjukkn kemmpun dlm :. Menghitung lus pd idng dtr Ringksn Mteri Perkulihn Jik sutu derh ditsi oleh kurv f(), g(), gris dn dengn

Lebih terperinci

DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK

DIFERENSIASI DAN INTEGRASI NUMERIK DIFERENSISI DN INTEGRSI NUMERIK Deress Numerk Forwrd, Cetrl Cetered, & Bckwrd Derece; Turu Pertm & Kedu Itegrs Numerk Trpezodl Rule & Smpso s Rule; Lebr Ikreme Tetp & Berub dy/lss_umerk/prl7 by: st dyr

Lebih terperinci

Equation 1. ( ) i. Equation 2

Equation 1. ( ) i. Equation 2 Predks Defleks Jngk Pnjng Deforms pd elemen-elemen pregngn kn berubh sejln dengn wku sebg kb rngkk dn susu beon ser relkss egngn pd bj. Defleks elemen-elemen pregngn dp dhung secr relf erhdp sebuh dum,

Lebih terperinci

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA) Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker

Lebih terperinci

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6 home se to ecellece Mt Kulh : Klkulus Kode : TSP 0 SKS : SKS Itegrl Pertemu - 6 home se to ecellece TIU : Mhssw dpt memhm tegrl fugs d plksy TIK : Mhssw mmpu mecr tegrl fugs Mhssw mmpu megguk tegrl utuk

Lebih terperinci

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id A. METODE PROGRAM LINIER Terdpt hubug g ert tr teor per d progr ler kre setp betuk per berulh ol dr du org (g berhgg) dpt dtk sebg sutu betuk progr ler d seblk, setp perslh progr ler dpt dsk sebg sutu

Lebih terperinci

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor

Lebih terperinci

PANGKAT & AKAR (INDICES & SURDS)

PANGKAT & AKAR (INDICES & SURDS) PANGKAT & AKAR (INDICES & SURDS) Ksus Hituglh? A PANGKAT (EKSPONEN) Ksus Perhtik hw x x Terliht hw d tig uh gk yg diklik d jik d gk seyk uh, k seyk Secr uu, disipulk Igt keli ruus pert Secr uu disipulk

Lebih terperinci

Dia yang menjadikan matahari dan bulan bercahaya, serta mengaturnya pada beberapa tempat, supaya kamu mengetahui bilangan tahun dan perhitunganya

Dia yang menjadikan matahari dan bulan bercahaya, serta mengaturnya pada beberapa tempat, supaya kamu mengetahui bilangan tahun dan perhitunganya Pemeljr M t e m t i k... Di g mejdik mthri d ul erch, sert megtur pd eerp tempt, sup kmu megethui ilg thu d perhitug (QS Yuus:5 ) Pedhulu us Sift : - us derh rt dlh ilg riil tk egtif - persegipjg=pjg ler

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV ETODE PENELITIAN 4.. Loksi d Wku Peelii Peelii ii dilkuk di Perush Tus ekr Frm (TF) g erloksi di Gri Idh Bogor Blok B 03 A Kedug Bdk, Kue Bogor Jw Br. Pemilih erush ii dilkuk secr segj (urosive), deg

Lebih terperinci

D C S. Q Jawab : D C S Luas yang diarsir = Luas PXBY = 5 x 5 = 25 cm A X B

D C S. Q Jawab : D C S Luas yang diarsir = Luas PXBY = 5 x 5 = 25 cm A X B ujurgkr D d QRS erukur m iu 0 0 cm dlh pu ujurgkr D erp lu derh g dirir pd gmr di wh ii? D S R Q D S u g dirir u XY cm Y R X Q Tig ilg eruru g merupk uku-uku ri rimeik jumlh Jik ilg keig dimh mk diperoleh

Lebih terperinci

ANALISIS KINERJA METODE ASM DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER

ANALISIS KINERJA METODE ASM DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER ANALISIS KINERJA METODE ASM DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER D Arvto 1, Spt Whyugsh 2 Uversts Neger Mlg E l : d_rvto@yhoo.co.d ABSTRAK: Mslh trsports fuzzy d ler erupk slh stu

Lebih terperinci

Ketaksamaan Chaucy Schwarz Engel

Ketaksamaan Chaucy Schwarz Engel Keksm Chuy Shwrz Egel Fedi Alfi Fuzi Rigks Keksm Cuhy Shwrz merupk Keksm yg ukup mpuh uuk memehk ergi mm persol yg meygku sol keksm pd olimpide memik igk siol mupu iersiol. Pd pper ii k diperkelk euk li

Lebih terperinci

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA Yogyakarta 2011

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA Yogyakarta 2011 Progrm Sudi M Kulih Pokok hsn : Memik : Geomeri : Kesengunn isusun oleh r. li Mhmudi FKULTS MTEMTIK N ILMU PENGETHUN LM UNIVERSITS NEGERI YOGYKRT Yogykr 0 Lemr Kegin Mhsisw Geomeri Lemr Kegin Mhsisw M

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Alss Regres Alss regres dlh tekk sttstk yg ergu utuk memerks d memodelk huug dtr vrel-vrel. Peerpy dpt djump secr lus d yk dg sepert tekk, ekoom, mjeme, lmu-lmu olog, lmu-lmu sosl,

Lebih terperinci