Pecahan Persamaan 2-D Diffusi Secara Paralel menggunakan Metoda Modified Gauss (Mike Susmikanti)
|
|
- Sonny Indradjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pechn Persmn -D Dffus Secr Prlel menggunn Metod Modfed Guss (Me Susmnt) ABSTRAK PEMECAHAN PERSAMAAN -D DIFFUSI SECARA PARALEL MENGGUNAKAN METODA MODIFIED GAUSS SEIDEL DALAM KOMPUTER KLUSTER Me Susmnt * PEMECAHAN PERSAMAAN -D DIFFUSI SECARA PARALEL MENGGUNAKAN METODA MODIFIED GAUSS SEIDEL DALAM KOMPUTER KLUSTER Prlelss penyelesn dffus -D dlm omputer luster dbhs dlm tulsn n Perhtungn nl rterst dn dstrbus flus neutron dlh pust dr nlss fss retor nulr Sebg pendetn persoln trnsport neutron, metod dffus merupn metod stndrd yng dgunn dlm nlss n Dlm pemechn persmn dffus, prosedur n berhdpn dengn persoln mtrs Dlm penyelesn dffus -D, mtrs membentu mtrs pent-dgonl Untu membut perhtungn dffus lebh efetf, proses lgortm Modfed Guss Sedel dfousn dlm unsur-unsur pent-dgonl Metod Modfed Guss Sedel dlm pemechn dffus -D dengn mtrs yng besr n dpresentsn Sebgn besr opers dlm metod modfs Guss Sedel dpt derjn secr prlel Komputs prlel dr pent-dgonl untu pemechn model dfuss -D dmplementsn secr ntegrs menggunn progrm C dn Messge Pssng Interfce (MPI) dlm omputer luster Kt-t unc : Model Dffus, Sstem Pent-Dgonl, Komputs Prlel, Modfed Guss Sedel, Komputer Kluster ABSTRACT PARALLEL -D DIFFUSION EQUATION SOLVER USING MODIFIED GAUSS- SEIDEL METHOD IN COMPUTER CLUSTER Prllelzton of -D dffuson soluton n Computer Cluster reported n ths pper Neutron flux dstrbuton nd egen vlue clculton s the centrl of nucler rector physcs nlyss As n pproxmton to the neutron trnsport problem, dffuson method s nowdys stndrd method used n ths nlyss In solvng the neutron dffuson equton the procedure wll end up wth the mtrx problem For -D dffuson soluton the mtrx would be pent-dgonl mtrx To me the -D dffuson clculton more effectve, the process of ths lgorthm s focused n elements pent-dgonl The Modfed Guss Sedel method n solvng the -D dffuson equton wth the bg mtrx wll be presented Most of the operton n the modfed Guss- Sedel method cn be done n prllel The prllel computng of pent-dgonl for solvng the -D dffuson model re mplementton wth ntegrted used progrm C nd Messge Pssng Interfce (MPI) n computer cluster \ Keywords : Dffuson Model, Pent-Dgonl System, Prllel Computng, Modfcton Guss Sedel, Cluster Computer * Pust Pengembngn Informt Nulr (PPIN) BATAN, e-ml: me@btngod 45
2 Rslh Lory Komputs dlm Sns dn Tenolog Nulr, Otober (45-58 ) PENDAHULUAN Slh stu persoln dlm bdng retor nulr dlh pemechn trnsport neutron Perhtungn nl rterst dn dstrbus flus neutron dlh pust dr nlss fss retor nulr Dlm perhtungn dstrbus neutron dlm retor hrus dperhtn proses trnsport neutron, ytu pergern lur neutron Bny stud retor mempeljr perlun pergern neutron sebg sutu proses dffus Pr ten nulr mempeljr bgmn mendesn retor demn sehngg terdpt esembngn ntr produs neutron dlm res fs dn hlngny neutron ren hmburn tu dserp Slh stu persoln trnsport neutron dlh penyelesn model dffus -D Sebg pendetn persoln trnsport neutron, model dffus merupn model stndrd yng dgunn dlm nlss n Dlm pemechn persmn dffus, prosedur n berhdpn dengn persoln mtrs Dlm penyelesn dffus -D, mtrs membentu mtrs pent-dgonl Model mengsumsn bhw semu neutron dpt drterst dengn perlun energ pd du dmens Model dffus -D mempuny sstm persmn lner pentdgonl Prlelss penyelesn dffus -D dlm omputer luster dbhs dlm tulsn n Beberp lgortm telh dembngn untu dembngn untu penyelesn prlel pd sstem pent-dgonl Sstem pent dgonl dlh sstem persmn lner yng memerlun penyelesn husus Untu membut perhtungn dffus lebh efetf, proses lgortm Modfed Guss Sedel dfousn dn dterpn dlm unsur-unsur pent-dgonl Metod Modfed Guss Sedel dlm pemechn dffus -D dengn mtrs yng besr n dpresentsn Metod n sngt sesu dterpn dlm sstem omputer luster Sebgn besr opers dlm metod modfs Guss Sedel dpt derjn secr prlel Komputs prlel dr pent-dgonl untu pemechn model dfuss -D dmplementsn secr ntegrs menggunn progrm C dn Messge Pssng Interfce (MPI) dlm omputer luster Dperoleh wtu yng sngt sngt dlm menyelesn sstem persmn Dffus -D untu uurn mtrs besr dengn metod modfed Guss Sedel secr prlel dlm omputer luster METODOLOGI Perhtungn dffus neutron menghususn perlun -D tu -D Pd retor nt dhtung freuens hmburn neutron tu berp bny neutron dserp Rso jumlh neutron dlm stu geners dn jumlh neutron pd geners sebelumny dsebut dengn ftor multpls J =, jumlh neutron dlm geners fs sebelumny dn sesudhny dlh sm dn res rnt td bergntung wtu Krterst sstm dnytn dengn = menunjun retor rts Persmn dffus dlh persmn dferensl prsl geners fs yng 46
3 Pechn Persmn -D Dffus Secr Prlel menggunn Metod Modfed Guss (Me Susmnt) menytn flutus erptn mterl selm dffus Solus numer persmn dffus lebh umum dnytn pd persmn () [], D( r) + Σ ( r) ( r) = S( r) () (r) erptn mterl dffus pd los r nd D(r) dlh umpuln oefsen dffus untu erptn pd los r Smbol merepresentsn smbol opertor dfferensl vetor pd oordnt bdng S(r) dlh sumber pd los r dn Σ dlh probblts res neuron-nulr yng terjd yng dnytn dengn nl penmpng lntng Geometr yng ngn dseld ddsrtss edlm mesh dr sel-sel sepert grd-grd segempt yng dnytn pd Gmbr Gmbr Grd seg empt -D J ddefnsn D j dlh oefsen dffus pd mesh tt dn j, D j ( D + D j ) () M persmn () dpt dnytn dlm bentu persmn () J D J j Dj () j + ( + ) = S j j= j j = j dmn j = jr dntr mesh tt dn j dengn berjln pd semu tt-tt mesh J dperlus persmn bed untu persmn dffus -D dengn med mesh sergm dlm geometr segempt dnytn pd persmn (4), D D ( x, y) = S( x, y) x y (4) 47
4 Rslh Lory Komputs dlm Sns dn Tenolog Nulr, Otober (45-58 ) Tt-tt mesh dnytn dlm rung mesh dengn pendetn persmn (5), x, j, j +, j ( x) + x, y, j, j +, j + y x, y ( y) (5) J nl pd persmn (5) dsubttus pd persmn (4), evlus terhdp tt mesh ( x, y j ) dperoleh dr persmn (6) [], D D ( + + ) ( + + ) +, j, j, j, j ( x) ( y) D + Σ + ( + ) j S, = j, =,, N-,j=,,M- (6) ( x) ( y), Syrt bts yng dgunn,, j, N, j,, dn, M Pd penyelesn persmn dffus -D, pertm-tm dlh membentu mtrs oefsen dfus dengn member tnd ndes tunggl untu tp tt mesh Sebg contoh dlm mesh -D, tt mesh dber lbel (,j) = + (j-)(n-) Untu persoln -D, strutur mtrs dengn jjrn mesh x j, dperoleh prmeter dstrbus flus sebny = x j, ytu,, S 5 S 6 S 45 4 S 4 = S A = S Sebg contoh, Pd brs e- = 4, ( = 7 dn j =), hsl perln mtrs dts dnytn pd persmn (7), D7, D7,6 D7, D7,6 D7,8 D7, ) ( ) ( ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ) 7 ( 7, 7,6 7, 7,6 7,8 7, 48
5 Pechn Persmn -D Dffus Secr Prlel menggunn Metod Modfed Guss (Me Susmnt) D7,8 D7, ) ( ) ( 7 ) = ( S ) ( ) ( ) (7) ( 7 7,8 7, Persmn (7) dgunn dlm perhtungn rtlts pd persmn (8) [], M = F (8) Penyelesn dengn metode ters membern tebn sumber wl dn -effetf ( eff ), dnytn pd persmn (9), () S( r) F S ( r) () (9) Kemudn dhtung flus () berdsrn persmn (), M ( = S ( ) () () D + Σ r) () Sumber bru dn eff dpt dhtung menggunn persmn (), () () () S = F = υσ f () () () Prosedur ters untu menghtung eff dpt dsederhnn berut n [, 5], Tebn wl untu = eff () dn () Kemudn pechn untu (n+) = / (n) eff x F x (n), F = ν f ( N M Htung eff bru : (n+) (n) eff = eff ( M dr dr Ulng ()-() smp eduny eff (n+) dn (n+) onvergen, Dgrm lur perhtungn eff dnytn pd gmbr + ) N ) 49
6 Rslh Lory Komputs dlm Sns dn Tenolog Nulr, Otober (45-58 ) Input geometr dn omposs Input sumber fs wl (S () ) dn () Iters dlm M = F ( n + ) ( n ) ( n ) S ( n + ) ( n+ ) = F d ( n ) rs d ( n+ ) ( n + ) rs ( r ) ( n ) ( r ) Iters lur ( n) ( n) ( n ) Y ( n) ( n ) S S < ε < ε ( n) S Td eff Gmbr Dgrm Alur Perhtungn Krtlts Sstem persmn A = S membern nl flus dlm vetor Mtrs A dlh mtrs oefsen dffus dn S dlh vetor nl sumber Nl unsur-unsur mtrs A dlh bentu sederhn dr persmn bed hngg Penyelesn dsrtss flus dperoleh dr penyelesn persmn berut = = = S S S NN N + NNN = S N 5
7 Pechn Persmn -D Dffus Secr Prlel menggunn Metod Modfed Guss (Me Susmnt) Prnsp lgortm untu pemechn sstm persmn lner Ax = b dterpn secr prlel dengn memodfs metod Itertf Guss-Sedel dengn Modfed Guss-Sedel Persmn dts dpt dnytn sebg persmn (), A = E + D + F () dmn E, D dn F dlh mtrs n x n dengn msng-msng unsur e j, d j dn f j berut; e j = > j untu j untu lnny d j = = j untu j untu lnny f j = < j untu j untu lnny Persmn Ax = b dpt dnytn dlm bentu persmn (), (E + D + F)x = b () tu dlm bentu persmn (4) Dx = b Ex Fx (4) Dmul dengn vetor x ( dugn sembrng untu x wl), penyelesn vetor dperoleh mellu proses tertf dmn ters e- dbern pd persmn (5), D x = b E x F x (5) Iters dtn onvergen j untu sutu, memenuh persmn (6), n = bs + ( x x ) < c, (6) dmn c dlh nl tolerns eslhn Proses dts dpt dmodfs secr umum menjd lgortm prlel Modfed Guss Sedel yng dpt dterpn pd sstem omputer luster, ren ddesn untu sstem prlel Multple Instructon Multple Dt Berut lgortm prlel dr metode Modfed Guss Sedel [], Prosedur MIMD MODIFIED GAUSS SEIDEL Thp : for = to n do () old = x () new = x Htung Proses end for 5
8 Rslh Lory Komputs dlm Sns dn Tenolog Nulr, Otober (45-58 ) Thp : Proses () repet () old = new () new = ( b ( x old ) ( x old )) / n untl () x = new = = n = + bs( new old ) < c Thp, menytn stu dr n proses dlm Thp Msln untu n = 4 (empt vrbel yng ngn dcr) dn ters wl, =, mulmul dbern nl x, x, x, x4 wl dn nl tolerns c Selm ters e- (=) pendetn nl x yng td dethu, dsubsttus edlm rus nn persmn (5), yng menghsln nl pendetn bru berut n, x = b ( x + x + ) 4 x4 x = b ( x ) ( x 4 x4 ) + x = b ( x + x ) ( 4 x 4 ) 44 x4 = b4 ( 4x + 4 x + 4x ) tu x = ( b ( x + x + x )) 4 4 / = ( b ( x ) ( x 4 x 4 )) / x + x 4 = b4 ( 4x + 4 x + 4 x ) ) / ( Ilustrs peerjn untu msng-msng prosesor sebg berut, prosesor membern nl old = x dn new = x Secr smultn prosesor membern nl old = x dn new = x Demn pul untu prosesor dn prosesor 4 Nl x, x,, x4 dpt dhtung dr sstm persmn dts yng menjd nl new, new,, new4 pd ters pertm, sedngn nl old = x, old = x,, old 4 = x4 Kemudn dhtung new old + + new4 old 4 < c J syrt onverven belum tercp m ters dlnjutn dengn menympn nl old = new,, old 4 = new4 dn menghtung new, new,, new4 dengn menghtung x, x,, x4 Demn selnjutny untu ters e- sehngg syrt onvergen terpenuh 44 5
9 Pechn Persmn -D Dffus Secr Prlel menggunn Metod Modfed Guss (Me Susmnt) HASIL DAN PEMBAHASAN Proses smuls prlel dlun dengn beberp prosesor Proses n ntegrs dengn progrm C, onsep MPI (Messge Pssng Interfce) pd sstem Open Source LINUX dlm sstem luster [,4] Geometr nput dbg dlm pnjng mterl 5 cm dn jumlh prts 4 per cm (n =, delt() =, =, ) Input mterl melput penmpng lntng sgmbs(), onstnt dffus d(), produtvts per fss nusgm(), tebn wl () = dn eff wl ( eff ()) = Pertm-tm dhtung unsur-unsur mtrs oefsen dffus A, dr persmn A = S Untu perhtungn dstrbus flus, dgunn metod Modfed Guss Sedel yng dterpn dlm omputs prlel pd sstem luster untu penyelesn sstm persmn pent-dgonl A = S dlm bentu mtrs x Sstem pent-dgonl dperoleh dr proses pembentun mtrs oefsen dffus A Vetor S menytn nl sumber yng dnytn pd rus nn sstm persmn Vetor menytn nl flus yng n dhtung dlm bentu mtrs berut n, = Nl flus,,, 4, 5, 6, 7, 8, 9,,,,,, 998, 999, dhtung dr proses Modfed Guss Sedel yng msng-msng dperoleh, 58666; 4864; 55549; ; 954; 99648; ; 49966; ; ; ; Dperoleh nl -eff =,45544 Proses prlel dlun dengn fslts MPI pd tg omputer Dul Core dlm lol jrngn (LAN) dengn sstem luster Knerj prlel perhtungn rtlts dn dstrbus flus menggunn metod Modfed Guss Sedel dnytn pd tbel pd sstem luster untu penyelesn sstm persmn pent-dgonl dengn uurn mtrs x 5
10 Rslh Lory Komputs dlm Sns dn Tenolog Nulr, Otober (45-58 ) Tbel Knerj Prlel Perhtungn Krtlts dn Dstrbus Flus Jumlh Prosesor Wtu (det) Wtu Per Prosesor (det) 6,64, 6,6, 4,4,8 5,4,69 6 7,97, 7 6,8,4 8,,88 Flutus nerj prlel perhtungn rtlts dn dstrbus flus dengn memperhtn jumlh prosesor terhdp wtu dtmpln pd Gmbr Gmbr Knerj Prlel Perhtungn Krtlts Flutus nerj prlel per-prosesor terhdp wtu dtmpln pd Gmbr 4 54 Gmbr 4 Knerj Prlel Per-Prosesor Secr umum sstm persmn n vrbel dpt dproses secr prlel menggunn lgortm Modfed Guss Sedel yng drncng pd sstem prlel MMID dlm sstem luster yng mengjnn proses ddstrbus pd node-node dengn pembgn bebn yng dserhn pd sstem Seln hl dts secr onsep omputer dul core msng-msng berfungs sebg omputer dengn du prosesor
11 Pechn Persmn -D Dffus Secr Prlel menggunn Metod Modfed Guss (Me Susmnt) sehngg proses dpt ddstrbusn pd mnml du node tu lebh untu msngmsng omputer Sehngg tg omputer dul core berfungs sebg mnml enm prosesor Smuls prlel pd sstem luster yng berntegrs dengn fslts MPI, dperennn dproses pd beberp node tu prosesor Dlht dr grf nerj prlel per prosesor bhw nerj prlel yng optml dperoleh pd tg node wlupun proses dmungnn dlun untu enm smp delpn node, tetp dperoleh hsl yng td optml wlupun dlm jrngn lol selpun Hl n dsebbn wtu untu mendstrbusn bebn tu mengumpuln hsl perhtungn n menmbh wtu proses Td menutup emungnn pul dny jrngn omuns yng td lncr wlupun dlm jrngn lol selpun KESIMPULAN Model dffus -D secr numer dnytn dlm sstem persmn pentdgonl Metode Modfed Guss Sedel dpt dterpn dlm penyelesn sstem persmn pent-dgonl Algortm Modfed Guss Sedel dpt dplsn untu sstem persmn dengn uurn mtrs oefsen dfus yng besr dlm wtu sngt dengn sstm prlel Multple Instructon Multple Dt pd sstem luster Dlm smuls n, pd tg omputer Dul Core dengn jrngn lol ternyt dperoleh nerj prlel yng efsen dbebnn hny terhdp tg prosesor, wlupun dpt dproses pd lebh dr tg prosesor Hl n dmungnn, dlm mendstrbusn peerjn dn mengumpuln hsl n menmbh wtu proses DAFTAR PUSTAKA SELIM G, AKL (989), The Desgn nd Anlyss of Prllel Algorthms, Prentce Hll, Inc, New Jersey DUDERSTADT, JJ, HAMILTON, L J, (976), Nucler Rector Anlyss, John Wley & Sons, Inc, (976) GRAMMATIKAKIS, MILTOS, D, FRANK HSU, D, nd KRAETZL, MIRO (), Prllel System Interconnectons nd Communctons, CRC Press LLC, New Yor 4 KARNIADAKIS, GEORGE, E, KIRBY, LL, ROBERT, M (), Prllel Scentfc Computng n C++ nd MPI, Cmbrdge Unversty Press, Frst Publshed 55
12 Rslh Lory Komputs dlm Sns dn Tenolog Nulr, Otober (45-58 ) 5 SUSMIKANTI M, SETIDIPURA, T, ADHIYAKSA, A (9), The Prllel Computton for Trdgonl System In One-Dmenson Dffuson Model, Journl of Theortcl nd Computtonl Studes Volume 8 Number 46, ISSN , LIPI KARSONO DISKUSI Srn : Mlh sehrusny menjelsn lgortm prlel yng dgunn dn jug penjelsn pembgn bebn erj e prosesor-prosesor Aspe prlelss n dlh nt mlh (yng belum djelsn) Mohon penjelsn urv nerj prosesor flututf; menmbh jumlh prosesor td sellu mempercept proses /wtu htung MIKE An dtmbhn dn dmsun dlm mlh sebg perbn Sstem prlel n derjn pd empt omputer Dul Core, tetp dengn emmpun berbed, sehngg setelh dlun smuls dperoleh wtu yng mnml pd tg prosedur JAd pd prnspny d emungnn bhw nerj slh stu omputer td b dn emungnn ln bhw perjlnn untu melun proses pd 8 prosesor (4 omputer dengn Dul Core) lebh memn wtu DAFTAR RIWAYAT HIDUP Nm : Me Susmnt Tempt & Tnggl Lhr : Jrt, November 956 Penddn Rwyt Peerjn Kelompo : S- Mtemt, S- Mgster Mnjemen : 98 sd serng d BATAN : Mtemt dn Sttst Terpn 56
13 Pechn Persmn Persmn -D Dffus -D Dffus Secr Secr Prlel Prlel menggunn menggunn Metod Metod Modfed Modfed Guss (Me Guss (Me Susmnt Susmnt) Mlh : Pemechn Persmn -D Dffsus Secr Prlel menggunn Metod Modfed Guss Sedel dlm Komputer Kluster 57
PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan
Prtum 6 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn PRAKTIKUM 6 Penyelesn Persmn Lner Smultn Metode Elmns Guss Jordn. Tujun : Mempeljr metode Elmns Guss Jordn untu penyelesn persmn lner smultn.
Lebih terperinciPRAKTIKUM 9 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan
Prtum 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn PRAKTIKUM 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn Metode Elmns Guss Jordn Tujun : lner smultn Mempeljr metode Elmns Guss Jordn untu penyelesn persmn
Lebih terperinciALGORITMA KOHERENSI STRUKTUR EIGEN DAN
5 BAB AGORA OHERES SRUUR EGE DA SEBACE Dlm upn nterprets dlm metode sesm, oherens, ontnuts, semblne dn orn, merupn stud yng g mrp. Dmn esemuny bertujun untu mengoners dr sutu olum yng dengn dt ontnyu (refles
Lebih terperinci4.2. Vektor dalam Ruang Dimensi Tiga
4.. Vetor dlm Rng Dmens Tg Seenrny pengertn etor pd dng dmens d sm hlny pengertn etor dlm rng dmens tg, etor pd sng mempny d omponen, m etor dlm rng mempny tg omponen. Yt ;,,,, Dmn merpn etor stn t etor
Lebih terperinciPemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga
Rset Opers Probblstk Teor Permnn (Gme Theor) Deprtement of Mthemtcs FMIPA UNS Lecture 4: Med Strteg A. Metode Cmpurn (Med Strteg) D dlm permnn d mn permnn tersebut tdk mempun ttk peln, mk pr pemn kn bersndr
Lebih terperinciDr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering
Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg
Lebih terperinciBAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN
6 BAB METODA ANALSS RANGKAAN Metod nlss rngkn sebenrny merupkn slh stu lt bntu untuk menyeleskn sutu permslhn yng muncul dlm mengnlss sutu rngkn, blmn konsep dsr tu hukum-hukum dsr sepert Hukum Ohm dn
Lebih terperinciKAJIAN TENTANG SKEMA BEDA HINGGA KOMPAK ORDE-4
KAJIA TETAG SKEA BEDA HIGGA KOPAK ORDE-4 Eko Prsety Budn Abstrct : Fourth order compct fnte-dfference scheme s bsed on low-storge Runge-Kutt schemes for temporl dscretzton nd fourth order compct fnte-dfference
Lebih terperinciBAB III VEKTOR DALAM R 2 DAN R 3. Bab III Vektor dalam R 2 dan R 3
Bb III Vetor dlm R dn R BAB III VEKTOR DALAM R DAN R Dlm bgn n n dbhs mslh eto-etor dlm rng berdmens dn berdmens, opers-opers rtmet pd etor g n ddefnsn dn beberp sft-sft dsr opers-opers tersebt... VEKTOR
Lebih terperinciBAB 7 Rantai Markov. Probabilitas Probabilitas Probabilitas Transisional Transisional Transisional. t 1 t 2 t 3 t 4
BAB 7 Rnt Mrov Rnt Mrov (Mrov Chns) dlh sutu ten mtemt yng bs dgunn untu melun pemodeln (modellng) bermcm-mcm sstem dn proses bsns. Ten n dpt dgunn untu memperrn perubhn-perubhn d wtu yng n dtng dlm vrbel-vrbel
Lebih terperinciMATEMATIKA TEKNIK 2 3 SKS TEKNIK ELEKTRO UDINUS
MATEMATIKA TEKNIK SKS TEKNIK ELEKTRO UDINUS Integrl Fungs Kompleks 4 INTEGRAL FUNGSI KOMPLEKS Sepert hlny dlm fungs rl, dlm fungs kompleks jug dkenl stlh ntegrl fungs kompleks sert sft-sftny Sft kenltkn
Lebih terperinciKoefisien 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 terperinciPENYELESAIAN SISTEM DUA SISI DALAM ALJABAR MAX-PLUS
PENYELESIN SISEM U SISI LM LJR MX-PLUS Rtn Novtsr, Suono Jurusn Mtemt FMIP Unversts ponegoro Jurusn Mtemt FMIP Insttut enoog Sepuuh Nopemer e-m : rtnnop@hoocom, suono@teomnet str m penetn n, sstem n dseesn
Lebih terperinciBAB 5 PERSAMAAN DIFERENSIAL HOMOGEN ORDE TINGGI
BAB 5 PESAMAAN DIFEENSIA HOMOGEN ODE TINGGI 5. Pendhulun Metode penyelesn persmn dferensl orde stu dn du yng telh dbhs dpt dpergunkn untuk persmn dferensl homogen untuk orde n dengn persmn krkterstk sepert
Lebih terperinciMetode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS
Metode Numerk Regres Um S dh Polteknk Elektronk Neger Surb 008 PENS-ITS 1 Metode Numerk Topk Regres Lner Regres Non Lner PENS-ITS Metode Numerk Metode Numerk Regres vs Interpols REGRESI KUADRAT TERKECIL
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Persmn Smultn Persmn smultn tmbul hmpr dsetp cbng mtemtk, dlm beberp hl, persmn n tmbul lngsung dr perumusn mul dr persolnny, ddlm hl ln penyelesn dr persmn merupkn bgn dr pengerjn
Lebih terperinciPermodelan Sistem. Melalui Identifikasi Parameter. Ir. Rusdhianto EAK, MT. Pelatihan PC-Based Control
Permodeln Sistem Mellui Identifisi Prmeter Ir. Rusdhinto EAK, M Pengertin Adlh seumpuln metode yng digunn untu mendptn/menentun prmeter model pendetn dri sistem mellui evlusi dt penguurn input output Secr
Lebih terperinciMODEL OPTIMASI UKURAN BLOK OPTIMAL KRITERIA MINIMISASI TOTAL WAKTU TINGGAL AKTUAL
MODEL OPTIMASI UKURA BLOK OPTIMAL KRITERIA MIIMISASI TOTAL WAKTU TIGGAL AKTUAL Umr Ww ; Zhed ABSTRACT Artcle proposes optmzton model to determne optml bloc mesurement subject to ll producton condtons concurrently
Lebih terperinciPRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel
Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. pengaruh interaksi antara faktor baris ke-i dan faktor kolom ke-j, dan
TINJAUAN PUSTAKA Model Intes Multpltf pd Rncngn Ftol Du Fto Pehtn ncngn pecobn ftol du fto dengn ntes yng ted ts fto bs dn b fto olom. Msln y meupn espon d fto bs e- pd fto olom e-, µ dlh nl t-t umum,
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g
Lebih terperinciSOAL UN MATEMATIKA IPA 2014
SOAL UN MATEMATIKA IPA 2014 1. Dkethu prems-prems berkut : Prems 1 : Jk hr hujn, mk tnmn pd subur. Prems 2 : Jk pnen tdk melmph, mk tnmn pd tdk subur. Prems 3 : Pnen tdk melmph Kesmpuln yng sh dr prems-prems
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model
Lebih terperinciFISIKA. Sesi INDUKSI MAGNETIK A. KAWAT LURUS BERARUS
FISIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN 07 Ses NGAN INDUKSI MAGNETIK Pd bd kesembln bels, Hns Chrstn Oersted (777-85) membuktkn keterktn ntr gejl lstrk dn gejl kemgnetn. Oersted mengmt st jrum kmps dtempelkn
Lebih terperinciSTUDI EPIDEMIOLOGI DISUSUN OLEH: NAMA : ARI JULIAN SAPUTRA NIM : KELAS : PSPD REGULER 2012
STUDI EPIDEMIOLOGI DISUSUN OLEH: NAMA : ARI JULIAN SAPUTRA NIM : 04121001105 KELAS : PSPD REGULER 2012 PROGRAM STUDI PENDIDIKAN DOKTER FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS SRIWIJAYA 2015 1. Rndomzed Controlled
Lebih terperinciMenentukan Statistik Pengujian Untuk Eksperimen Faktorial dengan Dua Kali Pembatasan Pengacakan. Oleh : Enny Supartini
Menentukn Sttstk Pengujn Untuk Ekspermen Fktorl dengn Du Kl Pembtsn Pengckn Oleh : Enny Suprtn Jurusn Sttstk FMIPA Unversts Pdjdjrn Bndung e-ml : rthn@yhoo.com Abstrk Dlm ekspermen fktorl pbl pengckn tdk
Lebih terperinciPERTEMUAN - 1 JENIS DAN OPERASI MATRIKS
PERTEMUN - JENIS DN OPERSI MTRIKS Pengertin Mtriks : merupkn sutu lt tu srn yng sngt mpuh untuk menyelesikn model-model liner. Definisi : Mtriks dlh susunn empt persegi pnjng tu bujur sngkr dri bilngn-bilngn
Lebih terperinciCNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK
CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk
Lebih terperinciBab 2 Teori Pendukung
Bb Teori Penduung. Sistem Bonus Mlus Sistem bonus mlus Belgi muli diterpn thun 97 terdiri dri 8 els. C =,,,. Thun 995, sistem bonus mlus menjdi 3 els (Tbel.), { } Tbel. Sistem Bonus Mlus Belgi Kels Premi
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)
BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs
Lebih terperinci10/21/2011 POKOK BAHASAN MODEL DATAMINING DEFINISI KATEGORI DALAM DATA MINING. Definisi Kategori Model Naïve Bayesian k-nearest Neighbor Clustering
0//0 POKOK BAHASAN Defns Ktegor Model Nïve Byesn k-nerest Neghbor Clusterng MODEL DATAMINING Bhn Kulh : Topk Khusus DEFINISI DEFINISI Mnng : proses tu ush untuk mendptkn sedkt brng berhrg dr sejumlh besr
Lebih terperinciPRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk
Lebih terperinci,, % ,, % -0: 0 -0: 0! 2 % 26, &
PERSAMAAN LINIER GAUSS-SIEDEL METHOD Simultneous Liner Equtions Oleh : Purwnto,S.Si Bentuk Umum x + x + 3 x 3 + + n x n = b Sebuh persmn linier dengn : n peubh : x, x, x 3,, x n n konstnt :,, 3,, n Contoh
Lebih terperinciAljabar Linear dan Matriks (Transformasi Linier dan Matriks) Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs.
ljr Lner dn Mtrks (Trnsforms Lner dn Mtrks) Instruktur : Ferry Whyu Wowo SS MCs Penjumlhn Perkln Sklr dn Perkln Mtrks j : unsur dr mtrks d rs dn kolom j Defns Du mtrks dlh sm jk keduny mempuny ukurn yng
Lebih terperinciSOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT
OLUI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGI PEMBANGKIT Aleder A Guw Jurus Mtemt d ttst Fults s d Teolog, Uversts B Nustr Jl. K. H. yhd No. 9, Kemggs/Plmerh, Jrt Brt 8 gug@bus.edu ABTRACT Ths rtcle dscusses bout
Lebih terperinciPENERAPAN ALJABAR MAX-PLUS BILANGAN KABUR PADA JARINGAN ANTRIAN DENGAN WAKTU AKTIFITAS KABUR
Prosdng Semnr Nsonl Peneln Penddn dn Penerpn MIPA Fuls MIPA Unverss Neger Yogyr 6 Me 9 PENERAPAN ALJABAR MAX-PLUS BILANGAN KABUR PADA JARINGAN ANTRIAN DENGAN WAKTU AKTIFITAS KABUR M ANDY RUDHITO SRI WAHYUNI
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORY Prosedur regresi dengan Menggunakan Metode Backward
BAB II LANDASAN TEORY.. Prosedur regresi dengn Menggunn Metode Bcwrd Metode Bcwrd merupn lngh mundur, dimn semu vribel X i diregresin dengn vribel dependen Y. pengeleminsin vribel X i didsrn pd nili F
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Pengertin Anlisis Regresi Sttisti merupn slh stu cbng ilmu pengethun yng pling bny mendptn perhtin dn dipeljri oleh ilmun dri hmpir semu ilmu bidng pengethun, terutm pr peneliti yng
Lebih terperinciMetode Numerik 1. Imam Fachruddin (Departemen Fisika, Universitas Indonesia)
Metode Numerk Imm Fchruddn (Deprtemen Fsk, Unversts Indones Dftr Pustk: P. L. DeVres, A Frst Course n Computtonl Physcs (John Wley & Sons, Inc., New York, 994 W. H. Press, et. l., Numercl Recpes n Fortrn
Lebih terperinciBab a. maka notasi determinan dari matriks A ditulis : det (A) atau. atau A.
Bb DETERMINAN MATRIKS Determinn sutu mtriks dlh sutu fungsi sklr dengn domin mtriks bujur sngkr. Dengn kt lin, determinn merupkn pemetn dengn domin berup mtriks bujur sngkr, sementr kodomin berup sutu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Pembangunan ekonomi adalah serangkaian usaha dan kebijaksanaan yang
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belng Pembngunn enm dlh serngn ush dn ebjsnn yng bertujun untu menngtn trf hdup msyrt, memperlus lpngn erj, mertn pembgn pendptn msyrt, menngtn hubungn enm regnl, dn mellu pergesern
Lebih terperinciMasalah Transportasi
Mslh Tnspots Rset Opesonl Onggo W onggo@lve.com Ide Ds Sesu nmny, metode n dgunn untu mengoptmln y pengngutn (tnspots) seuh omodts tunggl d eep deh sume menuju eep deh tujun. Tg sums pentng dlm mslh n:
Lebih terperinciANALISIS OPTIMASI. Oleh Muhiddin Sirat*)
ANALISIS OPTIMASI Oleh Muhddn Srt*) I. PENDAHULUAN D tnju dr seg ekonom, sumber terjdny mslh ekonom yng dhdp msyrkt berwl dr kebutuhn mnus yng tdk terbts, dln phk sumber-sumber ekonom sngt terbts. Untuk
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT QUASI-IDEAL MINIMAL PADA RING TRANSFORMASI LINEAR V, W,
BEBERAPA SIFAT QUASI-IDEAL MINIMAL PADA RING TRANSFORMASI LINEAR V,,, K r y t i Jurusn Pendidin Mtemti Fults Mtemti dn Ilmu Pengethun Alm Uniersits Negeri Yogyrt e-mil : ytiuny@yhoo.com Abstr Misln R dlh
Lebih terperinciBAB 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. = Arah induksi magnet tegak lurus bidang gambar menuju pembaca x = Arah induksi magnet tegak lurus bidang gambar menjauhi pembaca
7.7 MEDAN MAGNET INDUKSI Gejl Kemgnetn : Medn Mgnet dlh rungn yng memberkn gy mgnet kepd bend-bend dn mutn lstrk yng bergerk dsektrny. Adny medn mgnet dnytkn dengn grs-grs gy mgnet ( grs nduks ) Apbl membentuk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 11 Ltr Belkng Mslh trnsshpent erupkn slh stu slh pentng yng dhdp oleh perushn Pd uuny slh trnsports berhubungn dengn dstrbus sutu brng dr beberp suber dengn penwrn terbts enuu beberp
Lebih terperinciANALISIS NUMERIK. Inter polasi. SPL simultan. Akar Persama. linear
ANALISIS NUMERIK Inter polsi SPL simultn Akr Persm n Non liner INTERPOLASI Tujun Interpolsi bergun untuk menksir hrg-hrg tengh ntr titik dt yng sudh tept. Interpolsi mempunyi orde tu derjt. Mcm Interpolsi
Lebih terperinciSkew- Semifield dan Beberapa Sifatnya 1
Skew- Semifield dn Beberp Siftny K r y t i Jurusn Pendidikn Mtemtik Fkults Mtemtik dn Ilmu Pengethun Alm Universits Negeri Yogykrt E-mil: ytiuny@yhoo.com Abstrk Sutu field ( lpngn ) F dlh struktur ljbr
Lebih terperinciTeorema Dasar Integral Garis
ISBN: 978-979-79-55-9 Teorem Dsr Integrl Gris Erdwti Nurdin Progrm Studi Pendidikn Mtemtik FKIP UIR d_1910@yhoo.com Abstrk Slh stu generlissi integrl tentu (definite integrl) f x dx diperoleh dengn menggnti
Lebih terperinciVEKTOR. 1. Pengertian Vektor adalah besaran yang memiliki besar (nilai) dan arah. Vektor merupakan sebuah ruas garis yang
VEKTOR 1. Pengertin Vektor dlh besrn yng memiliki besr (nili dn rh. Vektor merupkn sebuh rus gris yng P berrh dn memiliki pnjng. Pnjng rus gris tersebut dlh pnjng vektor. Rus gris dri titik P dn berujung
Lebih terperinciMODEL PENJADWALAN BATCH PADA FLOWSHOP DUA TAHAP DENGAN VARIASI JUMLAH PART UNTUK MEMINIMASI TOTAL ACTUAL FLOW TIME
MODEL PEJADWALA BATCH PADA LOWSHOP DUA TAHAP DEGA VARIASI JUMLAH PART UTUK MEMIIMASI TOTAL ACTUAL LOW TIME Prty Poer Surydhn Industrl Engneerng Study Progrm, Industrl Engneerng culty, Telkom Unversty prty@telkomunversty.c.d
Lebih terperinciMODEL POTENSIAL 1 DIMENSI
MODEL POTENSIAL 1 DIMENSI 1. Sumur Potensil Tk Berhingg Kit tinju prtikel bermss m dengn energi positif, berd dlm sumur potensil stu dimensi dengn dinding potensil tk berhingg dn potensil didlmny nol,
Lebih terperinciMATERI: 7.1.Asal mula celah energi.model elektron hampir bebas. 7.2.Nilai energi celah.fungsi Bloch.Model Kronig-Peney.
BAB 7 PITA ENERI MATERI: 7.1.Asl mul celh energi.model eletron hmpir bebs. 7..Nili energi celh.fungsi Bloch.Model Kronig-Peney.Persmn sentrl INDIKATOR: Mhsisw hrus dpt : Menjelsn sl mul celh energi. Menggunn
Lebih terperinciCONTOH SOLUSI BEBERAPA SOAL OLIMPIADE MATEMATIKA Oleh: Wiworo, S.Si, M.M. 3. Untuk k 2 didefinisikan bahwa a
CONTOH SOLUSI BEBERAPA SOAL OLIMPIADE MATEMATIKA Oleh: Wiworo, S.Si, M.M. Dikethui bhw,. Untuk k didefinisikn bhw k k k. Tentukn jumlh tk hingg dri. Kit mislkn S S. Dengn demikin kit dpt menuliskn Kedu
Lebih terperinciMateri V. Determianan dinotasikan berupa pembatas dua gris lurus,
Mteri V Tujun : 1. Mhsisw dpt mengenli determinn.. Mhsisw dpt merubh persmn linier menjdi persmn determinn.. Mhsisw menelesikn determinn ordo du. Mhsisw mmpu menelesikn determinn ordo tig. Mhsisw mengethui
Lebih terperinciMA3231 Analisis Real
MA3231 Anlisis Rel Hendr Gunwn* *http://hgunwn82.wordpress.com Anlysis nd Geometry Group Bndung Institute of Technology Bndung, INDONESIA Progrm Studi S1 Mtemtik ITB, Semester II 2016/2017 HG* (*ITB Bndung)
Lebih terperinciRUMUS HERON DAN RUMUS BRAHMAGUPTA
RUMUS HERON DAN RUMUS BRAHMAGUPTA Sumrdyono, M.Pd. Topik lus bngun dtr telh dipeljri sejk di Sekolh Dsr hingg SMA. Bil di SD, dipeljri lus segitig dn beberp bngun segiempt mk di SMP dipeljri lebih lnjut
Lebih terperinciMatematika SKALU Tahun 1978
Mtemtik SKALU Thun 978 MA-78-0 Persmn c + b + = 0, mempunyi kr-kr dn, mk berlku A. + = b B. + = c C. = c = c = c MA-78-0 Akr dri persmn 5 - = 7 + dlh A. B. C. 4 5 MA-78-0 Hrg dri log b. b log c. c log
Lebih terperinciBAB I. MATRIKS BAB II. DETERMINAN BAB III. INVERS MATRIKS BAB IV. PENYELESAIAN PERSAMAAN LINEAR SIMULTAN
DFTR ISI BB I. MTRIKS BB II. DETERMINN BB III. INVERS MTRIKS BB IV. PENYELESIN PERSMN LINER SIMULTN BB I. MTRIKS Mtriks erup sekelompok ilngn yng disusun empt persegi dn ditsi tnd terdiri dri ris dn kolom
Lebih terperinciIntegral Tak Wajar. Ayundyah Kesumawati. March 25, Prodi Statistika FMIPA-UII
Kesumwti Prodi Sttistik FMIPA-UII Mrch 25, 205 Sutu integrl tertentu b f (x)dx () diktkn wjr jik i memenuhi du syrt berikut: i. Bts integrsi dn b merupkn bilngn berhingg ii. fungsi f (x) terbts pd intervl
Lebih terperinciFORMULASI DAN ALGORITMA PENYELESAIAN MODEL BATCHING DAN SEQUENCING DENGAN KRITERIA MINIMASI WAKTU TINGGAL AKTUAL TOTAL
FORMULASI DAN ALGORITMA PENYELESAIAN MODEL BATCHING DAN SEQUENCING DENGAN KRITERIA MINIMASI WAKTU TINGGAL AKTUAL TOTAL Zhed ABSTRACT Ths pper exmnes btch schedulng problem tht hve btchng nd sequencng n
Lebih terperinciTwo-Stage Nested Design
Mteri #13 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Two-Stge Nested Design Nested design dlh slh stu ksus dri desin multi fktor dimn level dri slh stu fktor (misl: fktor B) serup tpi tidk identik untuk setip level yng
Lebih terperinciPRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange
Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Ltr Belkng Dlm teor permnn dkenl orng kembl setelh munculny kry bersm yng gemlng dr John Von Neumn dn V Mergenstern pd thun 1944 dengn judul Theory of Gmes nd economc behvor. Teor
Lebih terperinciFISIKA BESARAN VEKTOR
K-3 Kels X FISIKA BESARAN VEKTOR TUJUAN PEMBELAJARAN Setelh mempeljri mteri ini, kmu dihrpkn memiliki kemmpun berikut.. Memhmi pengertin besrn vektor.. Mengusi konsep penjumlhn vektor dengn berbgi metode.
Lebih terperinci1. HUKUM SAMBUNGAN KIRCHOFF (HUKUM KIRCHOFF I) 2. HUKUM CABANG KIRCHOFF (HUKUM KIRCHOFF II)
MATA KULIAH KODE MK Dosen : FISIKA DASAR II : EL-22 : Dr. Budi Mulynti, MSi Pertemun ke-6 CAKUPAN MATERI. HUKUM SAMBUNGAN KIRCHOFF (HUKUM KIRCHOFF I) 2. HUKUM CABANG KIRCHOFF (HUKUM KIRCHOFF II) SUMBER-SUMBER:.
Lebih terperinciTIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA TAHUN 2009
SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT KABUPATEN/KOTA TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA TAHUN 009 Bidng Mtemtik Wktu :,5 Jm DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT
Lebih terperinciEksistensi Interpolan Deret Ganda Sinusoida
Eksstens Interpoln Deret Gnd Snusod Endng Rusmn ), Hendr Gunwn ), sep Kuswnd Suprtn ), dn Rustm Effend Sregr ) ) Jurusn temtk, Fkults temtk dn Ilmu Pengethun lm, Unpd, ) Kelompk Kehln nlss dn Geometr,
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker
Lebih terperinciModel Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp
Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)
Lebih terperinciPENDAHULUAN. 1993). Pada penelitian ini menggunakan rancangan acak kelompok dengan model liniear aditif ditulis sebagai berikut: Latar belakang
PENDAHULUAN Ltr belkng Anlss rgm memerlukn sums yng kett, slh stuny sums kehomogenn rgm. Pdhl bnyk ksus d lpngn yng ggl dlm memenuh sums n. Dlm percobn multloks serng terjd ketdkhomogenn rgm pd fktor loks
Lebih terperinciKomputasi Efisiensi Dan Linearitas Daya Optik Pada Pemisahan Longitudinal Serat Optik Indeks Undak Multiragam Dengan Metode Simpson
Komputs Esens Dn Lnerts Dy Optk Pd Pemshn Longtudnl Sert Optk Indeks Undk Multrgm Dengn Metode Smpson Wrsono Jurusn Penddkn Fsk FMIPA Unversts Neger Yogykrt ABSTRAK Peneltn n bertuun untuk menentukn esens
Lebih terperinciMETODE ANALISIS. Tentukan arus pada masing-masing tahanan dengan menggunakan metode arus cabang untuk rangkaian seperti pada Gambar 1.
1. Anlisis Arus Cng METODE ANALSS Metode rus ng dlh slh stu metode penyelesin nlisis rngkin il rngkin terdiri dri du tu leih sumer. Pd metode rus ng ini, kn diperoleh rus pd setip ng dri sutu rngkin yng
Lebih terperinci12 Langkah Penyelesaian Pendekatan
Meto Elemen Hngg Dlm Hrulk B 4 Dsr eu: Lngkh Penyelesn Penektn Ir. Djoko Luknnto, M.S., Ph.D. mlto:luknnto@ugm.. Revew (hl.96) Anlss yng utuhkn: Û(;) hrus r Integrs Resul rter Optms p R(;) untuk menentukn
Lebih terperinci6. Himpunan Fungsi Ortogonal
6. Himpunn Fungsi Ortogonl Mislkn f periodik dengn periode, dn mulus bgin demi bgin pd [ π, π]. Jik S f N (θ) = N n= N c ne inθ, n =,, 2,..., dlh jumlh prsil dri deret Fourier f, mk kit telh menunjukkn
Lebih terperinciBAB III METODE METODE DEFUZZYFIKASI
Fuy Logi Metode Metode Deuyiksi BAB III METODE METODE DEFUYFIKASI Seperti yng telh dihs dlm, hw untuk meruh kelurn uy menjdi nili risp mk diperlukn sutu proses yng leih dikenl dengn istilh deuyiksi Dlm
Lebih terperinciNFA. Teori Bahasa dan Automata. Viska Mutiawani - Informatika FMIPA Unsyiah
NFA Teori Bhs dn Automt Visk Mutiwni - Informtik FMIPA Unsyih 1 NFA NFA: Nondeterministic Finite Automt Atu Automt Hingg NonDeterministik (AHND) Slh stu bentuk dri Finite Automt NFA memiliki kemmpun untuk
Lebih terperinciBAB 10. MATRIKS DAN DETERMINAN
Dessy Dwiynti, S.Si, MBA Mtemtik Ekonomi 1 BAB 10. MATRIKS DAN DETERMINAN 1. Pengertin mtriks Mtriks kumpuln bilngn yng disjikn secr tertur dlm bris dn kolom yng membentuk sutu persegi pnjng, sert termut
Lebih terperinciBAB III. PERANCANGAN ANTENA BRICK 2,4 GHz
BAB III PERANCANGAN ANTENA BRICK, GHZ BAB III PERANCANGAN ANTENA BRICK, GHz 3. Pernnn Anten Brik Bb ini menjelskn proses pernnn nten brik denn melkukn beberp perhitunn yn terdiri dri beberp prmeter yn
Lebih terperinciBAB II DETERMINAN 2.1. DETERMINAN. Bab II Determinan
B II Determinn BB II DETERINN TUJUN PEBELJRN Sup mhsisw mempuni pengethun dsr dn pemhmn tentng onsep-onsep determinn, r menghitung determinn, plisi determinn pd geometri OUTOE PEBELJRN hsisw mempuni emmpun
Lebih terperinciSIMULASI TINGGI HIDRAULIK PADA ALIRAN AIR DALAM TANAH DUA DIMENSI MENGGUNAKAN METODE ELEMEN HINGGA. BAYU CAHAYA NUGRAHA
ISSN : 407-65 SIMULASI TINGGI HIDRAULIK PADA ALIRAN AIR DALAM TANAH DUA DIMENSI MENGGUNAKAN METODE ELEMEN HINGGA BAYU CAHAYA NUGRAHA quetzlcotl@gml.com ABSTRAK Peneltn n merepresentskn smuls tngg hdrulk
Lebih terperinciDC Motor Drives R T. V k
DC Motor Drves Kones motor DC ( dn ) Huungn ones ntr rus medn dn rus jngr dpt dg menjd eerp gn sepert d wh n :. huungn terpsh (sepretely exctted) Ad jug yng dgunn seelum supply dr tegngn yng eruh (sny
Lebih terperinciPRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe
Lebih terperinciAljabar Linear Elementer
ljbr Liner Elementer M3 3 SKS Silbus : Bb I Mtriks dn Opersiny Bb II Determinn Mtriks Bb III Sistem Persmn Liner Bb IV Vektor di Bidng dn di Rung Bb V Rung Vektor Bb VI Rung Hsil Kli Dlm Bb VII Trnsformsi
Lebih terperinciSISTEM BILANGAN REAL. 1. Sifat Aljabar Bilangan Real
SISTEM BILANGAN REAL Dlm terminologi Aljbr Abstrk, sistem bilngn rel disebut dengn field (lpngn) pd opersi penjumlhn dn perklin. Sutu opersi biner bis ditulis dengn sutu psngn terurut (, b) yng unik dri
Lebih terperinciξ. Elemen elemen dari ruang vektor
KEGITN BELJR REPRESENTSI MTRIKS Rung Hlbert "ξ" Menurut nots drc Vektor Ket dn Vektor Br Setp elemen tu vektor ddlm rung hlbert dsebut vektor ket tu ket Ket menurut nots drc dnytkn dengn smbol " " Supy
Lebih terperinci1 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 terperinciKOMPUTASI DOSIMETRI RADIASI DENGAN METODE MONTE CARLO
KOMPUTASI DOSIMETRI RADIASI DENGAN METODE MONTE CARLO Rzli Rsyid Jurusn Fisi FMIPA Universits Negeri Jrt Jl. Pemud no.0 Jrt 30 Abstr Penelitin ini bertujun untu mengungpn spe-spe fisis dri Terpi BNCT.
Lebih terperinciAnalisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso
Lebih terperinciSTRATEGI PENGAJARAN MATEMATIKA UNTUK MENENTUKAN AKAR-AKAR PERSAMAAN KUADRAT
Jurnl Vol II. No., Mret 08, hlm. 9-95 vilble online t www.jurnl.un.c.id/indeks/jmp STRTEGI PENGJRN MTEMTIK UNTUK MENENTUKN KR-KR PERSMN KUDRT Indh Purnm Putri, Symsudhuh, Ihd Hsbiyti 3 Progrm Studi Mgister
Lebih terperinciA x = b apakah solusi x
MTRIKS INVERSI & SIFT-SIFTNY Bil, x, dlh sklr ilngn rel yng memenuhi x, mk x pil. Sekrng, untuk sistem persmn linier x pkh solusi x dpt diselesikn dengn x? Mtriks Identits Untuk sklr (rel numer dn ), mk.
Lebih terperinciPerancangan Pengendali Knowledge Base MIMO pada Turbin Angin
30 Perncngn Pengendl Knowledge Bse MIMO pd urbn Angn r Nurwt Abstrk -Perncngn pengendl Knowledge Bse MIMO pd tubn ngn bersumbu horsontl yng leksbel terhdp keceptn ngn yng berubhubh dengn memperoleh nl
Lebih terperinciBab IV Faktorisasi QR
Bb IV Ftorss QR. Pedhulu Ftorss QR dr mtr A beruur m dlh pegur mtr A mejd A Q R dm Q R m m dlh orthogol d R R m segtg ts. Ftorss serg jug dsebut ftorss orthogol (orthogol ftorzto). Ad beberp r yg dgu utu
Lebih terperinciBABAK PENYISIHAN AMSO JENJANG SMA PEMBAHASAN BABAK PENYISIHAN AMSO
. Jwbn : C 8 3 8 6 3 3 3 6 BABAK PENYISIHAN AMSO JENJANG SMA PEMBAHASAN BABAK PENYISIHAN AMSO. Jwbn : C Tig bilngn prim pertm yng lebih besr dri 0 dlh 3, 9, dn 6. Mk 3 + 9 + 6 = 73. Jdi, jumlh tig bilngn
Lebih terperinciA 1P = PA 2 B 1P = PB 2 F 1P = PF 2 A 1A 2 B 1B 2 F 1 dan F 2 A 1 dan A 2 B 1 dan B 2 B 2
http://www.smkpeklongn.sch.id Elips A. Pengertin Elips Elips dlh tempt kedudukn titik-titik pd geometri dimensi yng memiliki jumlh jrk yng tetp terhdp du titik tertentu. Selnjutny du titik tertentu terseut
Lebih terperinciDETERMINAN. Misalkan A adalah suatu matriks persegi. a) Jika A memiliki satu baris atau satu kolom bilangan nol, maka det(a) = 0.
DETERMINAN Fungsi determinn dri sutu mtriks persegi A (dinotsikn dengn det(a) tu A ) didefinisikn sebgi jumlh dri semu hsil kli elementer bertnd dri A. Sementr, ngk tu bilngn dri det(a) disebut determinn
Lebih terperinciSTATIKA (Reaksi Perletakan)
STTIK (Reksi erletkn) Meknik Rekys I Norm uspit, ST.MT. Tumpun Tumpun merupkn tempt perletkn konstruksi tu dukungn bgi konstruksi dlm meneruskn gy gyyng bekerj ke pondsi Dlm ilmu Meknik Rekys dikenl 3
Lebih terperinciAljabar Linear Elementer
ljbr Liner Elementer M SKS Silbus : Bb I Mtriks dn Opersiny Bb II Determinn Mtriks Bb III Sistem Persmn Liner Bb IV Vektor di Bidng dn di Rung Bb V Rung Vektor Bb VI Rung Hsil Kli Dlm Bb VII Trnsformsi
Lebih terperinciTRANSLASI. Jarak dan arah tertentu itu dapat diwakili oleh vektor translasi yaitu suatu pasangan A A B B C C. Akibatnya ABC kongruen dengan A B C.
TRANSLASI Definisi : Trnslsi tu pergesern dl sutu trnsformsi ng memindn tip titi pd idng dengn jr dn r tertentu. Jr dn r tertentu itu dpt diwili ole vetor trnslsi itu sutu psngn ilngn terurut. Pertin gmr
Lebih terperinci