APROKSIMASI NON-UNIFORM SPASIAL PERSAMAAN PANAS 1D DENGAN FINITE POINTSET METHOD
|
|
- Leony Lie
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : APROKSIMASI NON-UNIFORM SPASIA PERSAMAAN PANAS D DENGAN FINITE POINTSET METHOD Putu Harry Gunawan, Frska Frstella Industral and Fnancal Mathematcs Research Group. Faculty of Mathematcs and Natural scences, Insttut Teknolog Bandung, Jalan Ganesha 0, Bandung 403, Indonesa. Computatonal Scence. Faculty of Mathematcs and Natural scences, Insttut Teknolog Bandung, Jalan Ganesha 0, Bandung 403, Indonesa harry.gunawan.putu@gmal.com, frskafrstella@ymal.com Abstrak Hampran numerk satu dmens (D) dar persamaan panas dengan metoda partkel dabarkan. Metoda Fnte Pontset Method (FPM) dgunakan untuk mencar solus numerk dar persamaan panas. Komparas hasl numerk FPM dengan hasl numerk metoda beda hngga dan solus analtk uga dperlhatkan. Hasl solus numerk metoda FPM dperlhatkan sesua dengan solus analtk. Tabel dskrt analtk. -norm eror uga dberkan untuk melhat kekonvergenan solus numerk terhadap solus Kata kunc : Persamaan panas, metoda numerk, metoda partkel, FPM.. Pendahuluan Persamaan panas merupakan persamaan dferensal parsal tpe hperbolk yang menggambarkan suatu perpndahan panas sepert temperatur pada suatu daerah dan waktu tertentu. Dalam satu dmens (D), persamaan panas pada daerah perhtungan atau doman ( 0, ) dapat dtuls dalam bentuk u u, t 0, x () t x u ( t, 0, t 0, x () dengan adalah konstanta postf, dan u adalah suatu fungs yang menggambarkan temperatur panas pada lokas spasal dan akan berubah nla bergantung terhadap waktu. Batas daerah perhtungan atau doman dtetapkan dengan batas drchlet yatu dengan batas nla tetap konstan (dalam hal n 0) untuk setap waktu. Berbaga macam metoda numerk untuk menghampr solus persamaan (-) datas sudah dpaparkan d dalam berbaga referens (sebaga contohnya dapat dlhat d [,3,6]). Salah satu metoda numerk yang sangat sederhana yang basanya dgunakan untuk menghampr solus persamaan (-) adalah metoda beda hngga (Fnte Dfference Method - FDM). Metoda tersebut menggunakan expans Taylor untuk menghampr suatu turunan fungs, dalam tulsan n yakn fungs. Selan tu, metoda beda hngga merupakan mesh method yatu suatu metoda dmana dskrtsas spasal dlakukan dengan membag doman perhtungan menad beberapa grd atau ttk. Dalam peneltan n, kam tertark untuk menggunakan metoda lan selan metoda beda hngga, dmana dalam dskrtsas spasal tdak menggunakan grd atau meshfree yatu dengan Fnte Pontset Method (FPM) yang dperkenalkan oleh Twar, dkk [,7,8,9,0]. Metoda FPM dkenal sebaga partcle method karena doman perhtungan tdak lag berupa grd akan tetap berupa partkel-partkel bebas yang possnya bsa berubah d setap waktu (lhat [7,0]). Pada tulsan n akan delaskan bagamana metoda FPM dapat dgunakan untuk menghampr turunan spasal suatu partkel dar beberapa partkel tetangganya. Meskpun menghampr turunan spasal suatu partkel dengan umlah partkel tetangga yang banyak, metoda n tdak banyak membutuhkan perubahan dalam skema numerk yang dapat terad pada metoda FDM. Hal nlah yang menad kelebhan dar metoda FPM dalam menghampr turunan spasal terhadap metoda grd lannya. Sebaga tambahan, dengan adanya nla turunan setap partkel maka dharapakan dapat daplkaskan untuk menghampr persamaan panas. Dalam penyusunan dskrtsas nsal partkel pada peneltan n, dharapkan dapat dsebarkan secara nonunform (tdak seragam). Tentu saa, dengan menggunakan metoda FPM, dskrtsas partkel secara tdak seragam sangat mudah dtangan. Sebaga tambahan, smulas numerk dar FPM akan dberkan dengan perbandngan terhadap solus analtk dan uga dar FDM. Untuk melhat kekonvergenan solus numerk dar FPM, maka dalam tulsan n akan dberkan tabel dskrt -norm eror. x u t 79
2 Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : Makalah n dsusun sebaga berkut, pada Bab Metoda FPM akan dabarkan untuk menghampr turunanturunan spasal. Bab 3 akan membahas hasl smulas numerk dar persamaan panas. Terakhr, kesmpulan dar makalah akan dberkan pada Bab 4.. Fnte Pontset Method FPM merupakan metoda partkel yakn tanpa menggunakan dskrtsas grd. Metoda n sudah banyak daplkaskan dalam berbaga smulas alran fluda yang compressble maupun ncompressble (lhat [7,8,0]). Pada umumnya, metoda n dgunakan untuk masalah yang memlk daerah komputas dua dmens ( tetap, dalam peneltan n penuls akan menggunakan FPM pada persamaan panas untuk satu dmens ). Akan. Gambar. Hampran partkel dalam fungs kernel W dengan radus h. Dberkan sebaran poss N partkel x,,,, N yang sebarannya dapat berupa sebaran acak (lhat Gambar ). Partkel-partkel tersebut merupakan ttk-ttk grd dar daerah komputas yang akan kam gunakan. Selanutnya, msalkan sembarang partkel h x dan tentukan uga partkel tetangganya yang berarak tdak lebh dar radus. Selan tu, pada peneltan n kam perkenalkan weght functon atau fungs kernel W W( x x, h) dengan nla compact support h yang basanya bernla cukup kecl. Berbaga macam fungs kernel untuk metoda partkel dapat dlhat d berbaga macam referens [4-5]. Dalam tulsan n kam akan menggunakan Gaussan weght functon yang uga dapat dtemukan d [7,0] dengan bentuk: r exp W ( x x, h) h 0 x x r f h otherwse dengan r dan sebuah konstanta postf. Untuk menghampr persamaan panas satu dmens, FPM mengaproksmas fungs ( pada setap partkel dengan menggunakan ekspans Taylor. u u u( x ) u( ( x ( x e (4) x x dengan x menyatakan poss partkel ke- ( N merupakan resdu eror. Selanutnya, tuls persamaan (4) dalam bentuk persamaan matrks yakn, e Ma b (5) dengan (3) u, dalam hal n x,,, ), N adalah umlah partkel dalam smulas dan e x 80
3 Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : dx dx M, dxn dx N (6) u( x ) u( b, u( xn ) u( (7) u dan a x. u x (8) a Menurut Twar [7], vektor dapat dhtung dengan memnmumkan weghted error pada ttk-ttk tetangganya. Sehngga, harus memnmumkan persamaan bentuk kuadratk berkut N T J We Ma b Ma b, (9) dengan W Dengan memnmumkan J T a M M M 0 0. (0) W N b dar persamaan (9), vektor a dapat dperoleh sebaga berkut T, () dmana konds matrks M T M harus berupa matrks non sngular. Nla dar vektor pada persamaan (8) terdr dar nla hampran turunan spasal pertama dan kedua yang selanutnya akan dgunakan untuk menghampr persamaan (). Berkut bentuk dskrt untuk persamaan () u n u n n dengan u u( t t, x ) dan 3. Smulas Numerk u t () x FPM u x FPM adalah nla dar vektor a bars kedua. Dalam bab berkut n, algortma dar persamaan-persamaan FPM pada Bab akan dberkan untuk menghampr persamaan panas satu dmens. Selanutnya beberapa smulas numerk akan dtamplkan untuk melhat kemampuan FPM untuk menghampr persamaan panas satu dmens dengan arak antar partkel tdak seragam. Sebaga tambahan, tabel dskrt numerk yang ddapatkan. 3.. Algortma -norm eror akan dsuguhkan untuk melhat kekonvergenan solus Berkut akan dberkan algortma FPM datas untuk menghampr solus persamaan panas satu dmens. Tabel Algortma FPM angkah Instruks 0 Mula Berkan nsalsas fungs u ( 0, sesua dengan sebaran partkel yang dngnkan. a 8
4 Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : Bentuk matrks M dar persamaan (0) dan vektor b dar persamaan (6), matrks dar persamaan (7). 3 Selesakan persamaan () untuk mendapatkan nla hampran turunan spasal kedua. 4 Htung persamaan () untuk mendapatkan nla hampran d setap langkah waktu. 5 akukan langkah -4 sampa waktu yang dngnkan. 6 Selesa Pada Tabel, tersusun algortma untuk menghampr solus persamaan panas satu dmens dengan menggunakan persamaan-persamaan FPM yang telah dabarkan d Bab. Algortma n selanutnya akan dgunakan sebaga acuan untuk menyelesakan beberapa smulas numerk d subbab berkutnya. 3.. Smulas Persamaan Panas Smulas numerk yang kam lakukan pada peneltan n menggunakan persamaan panas satu dmens (), dengan doman (0, ), konds awal : u( 0, 4x( dan konds batas drchlet : u ( t,0) 0, u( t,) 0. Pada smulas n sebaran poss awal partkel dskrtsas secara tdak seragam, doman dbag menad bagan, kr (0,0.5) dan kanan (0.5,), dengan arak antar partkel pada doman kr x dan pada doman kanan x x ), parameter lan yang dgunakan : =, t 0.5( x ) x, 3 x h (. x. Dplh u( 0, 4x( x, (0, ) Gambar. Konds awal ) x, dengan x = 0.05 dan x =
5 Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : t = 0.03 t = 0.06 t = 0. t = 0.3 Gambar 3. Solus persamaan panas (FPM, PDM, analtk) pada t = 0.03, t = 0.06, t = 0., dan t = 0.3 Gambar merupakan konds awal pada smulas n, dapat dlhat bahwa sebaran partkel/ttk grd yang dgunakan pada smulas n tdak seragam (non-unform). Pada Gambar, terlhat bahwa partkel tersebar mengkut fungs nsal yatu fungs parabola terbuka ke bawah. Partkel yang berada d doman sebelah kanan atau x 0. 5 lebh padat dbandngkan dengan partkel d doman sebelah kr. Pada Gambar 3, dapat dlhat bahwa solus numerk dar persamaan panas satu dmens dengan menggunakan FPM cukup bak untuk menghampr solus analtknya, dan pada gambar tersebut pun dbandngkan haslnya dengan solus numerk menggunakan FDM. u( 0, Berkut kam berkan tabel dskrt dengan FPM, FDM, dan solus analtk pada berbaga nsas awal N u u dx u u FPM FDM analtk FPM FDM ( ) / analtk Eror /. x -norm eror, perbandngan solus numerk persamaan panas satu dmens Tabel x Partkel/grd dx -norm eror Eror ( ) x dan FPM x, dengan Eror ( ) FDM Dar Tabel dapat dlhat bahwa solus numerk untuk persamaan panas satu dmens dengan FPM konvergen terhadap solus analtk dar persamaan tersebut. Dan dapat dlhat bahwa untuk partkel yang semakn banyak, solus numerk dengan FPM memlk eror yang lebh kecl dar pada solus numerk dengan FDM. Pada peneltan n kam melakukan smulas lannya dengan menggunakan konds awal yang dskontnu. Konds awal : dengan =0.3, x 0.3 x 0.7 u( 0,, x (0, ), dan konds batas drchlet : u ( t,0) 0, ( t,) 0 0 lannya x = = 0.05 dan u, 83
6 Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : (a) Gambar 4. (a). Konds awal (b) (b). Solus numerk dengan FPM u( 0, Pada Gambar 4(a) dapat dlhat bahwa sebaran partkel mengkut fungs nsal yang dskontnu berupa fungs tangga dan untuk hasl solus numerk dengan FPM d setap waktu dapat dlhat pada Gambar 4(b). Sesua dengan sfat dar solus persamaan panas [3], maka dengan fungs nsal yang dskontnu, solus pada akan selalu smooth atau kontnu. Hal n sesua dengan hasl solus numerk yang dtamplkan pada Gambar 4(b). 4. Kesmpulan t 0 Fnte Pontset Method (FPM) yang merupakan metoda meshfree, metoda n dapat dgunakan untuk menghampr solus persamaan panas. Dskrtsas partkel-partkel pada FPM dberkan secara tdak seragam atau non-unform. Perbandngan antara solus numerk FPM dengan solus numerk dar metoda beda hngga (FDM) dan solus analtk menunukkan hasl yang sangat bak. Beberapa smulas numerk dhadrkan untuk melhat kemampuan FPM untuk menangan persamaan panas satu dmens dengan fungs nsal yang beragam. Sebaga tambahan, tabel dskrt -norm eror dbuat untuk melhat kekonvergenan solus numerk terhadap solus analtk dengan menngkatkan umlah dskrtsas partkel/grd pada FPM dan FDM. Hasl kekonvergenan FPM yang dtunukkan pada Tabel sedkt lebh bak dbandngkan dengan FDM serng dengan bertambahnya umlah partkel untuk FPM atau ttk grd untuk FDM. Daftar Pustaka: [] [] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] Burden, R.., & Fares, J. D. 00. Numercal analyss. Brooks/Cole, 7. Drumm, C., Twar, S., Kuhnert, J., & Bart, H. J Fnte pontset method for smulaton of the lqud lqud flow feld n an extractor. Computers & Chemcal Engneerng, 3(), Matthe, R. M., Renstra, S. W., & ten The Boonkkamp, J. H Partal dfferental equatons: modelng, analyss, computaton. Sam. Monaghan, J. J Smoothed partcle hydrodynamcs. Reports on progress n physcs, 68(8), 703. u, G. R., & u, M. B Smoothed partcle hydrodynamcs: a meshfree partcle method. World Scentfc. Thomas, J. W. 03. Numercal partal dfferental equatons: fnte dfference methods (Vol. ). Sprnger Scence & Busness Meda. Twar, S., Klar, A., & Hardt, S. 04. Numercal smulaton of wettng phenomena by a meshfree partcle method. arxv preprnt arxv: Twar, S., & Kuhnert, J Fnte pontset method based on the proecton method for smulatons of the ncompressble Naver-Stokes equatons (pp ). Sprnger Berln Hedelberg. Twar, S., & Kuhnert, J A Numercal Scheme for Solvng Incompressble and ow Mach Number Flows by the Fnte Pontset Method. In Meshfree Methods for Partal Dfferental Equatons II (pp. 9-84
7 [0] Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : ). Sprnger Berln Hedelberg. Twar, S., & Kuhnert, J Modelng of two-phase flows wth surface tenson by fnte pontset method (FPM). Journal of computatonal and appled mathematcs, 03(),
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :
JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan
Lebih terperinciPENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)
PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) Rcha Agustnngsh, Drs. Lukman Hanaf, M.Sc. Jurusan Matematka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya
Lebih terperinciSIMULASI SMOOTHED PARTICLE HYCRODYNAMICS DUA DIMENSI DENGAN METODE DETEKSI PARTIKEL PERMUKAAN
SIMULASI SMOOTHED PARTICLE HYCRODYNAMICS DUA DIMENSI DENGAN METODE DETEKSI PARTIKEL PERMUKAAN Muh.Kk Ad Panggayuh 1, Sr Suryan P., Dede Tarwd 3 1,,3 Prod Ilmu Komputas Telkom Unversty, Bandung 1 adpanggayuh@gmal.com,
Lebih terperinciGambar 3.1 Diagram alir penelitian
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Dagram Alr Peneltan Materal Amorph Magnetk (Fe 73 Al 5 Ga 2 P 8 C 5 B 4 S 3 ) Ekspermen DfraksNeutron (I vs 2theta) Smulas Insalsas atom secara random Fungs struktur, F(Q) Perhtungan
Lebih terperinciEFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral
Lebih terperinciBAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK
Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciBAB III SKEMA NUMERIK
BAB III SKEMA NUMERIK Pada bab n, akan dbahas penusunan skema numerk dengan menggunakan metoda beda hngga Forward-Tme dan Centre-Space. Pertama kta elaskan operator beda hngga dan memberkan beberapa sfatna,
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP
Lebih terperinciPENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL
Arad Retno TH, Pengembangan Metode Algortma Gen, Hal 93-0 PENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL Arad Retno Tr Hayat Abstrak Metode optmas
Lebih terperinciALJABAR LINIER LANJUT
ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciBab II Tinjauan Pustaka
Bab II Tnauan Pustaka 2.1 Konsep Gagasan Penghematan Bahan Bakar pada Kompor Gas Prnsp dar alat penghemat gas pada tugas akhr n merupakan pengembangan dar tugas akhr yang sebelumnya sudah pernah dlaksanakan.
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciKorelasi Tortuositas dengan Porositas Absolut dalam Pemodelan Aliran Fluida Menggunakan Lattice Gas Automata Model FHP III
Korelas Tortuostas dengan Porostas Absolut dalam Pemodelan Alran Fluda Menggunakan Lattce Gas Automata Model FHP III Yoga Satra Putra 1 1) Jurusan Fska FMIPA Unverstas Tanjungpura, Pontanak, emal : yoga_penelt@yahoo.co.d
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciBab 4 SIMULASI NUMERIK. 4.1 Kasus I
Bab 4 SIMULASI NUMERIK Pada bab n akan dbahas analss model penyebaran penyakt flu burung untuk kasus adanya pertumbuhan dan kematan alam serta kasus tdak adanya pertumbuhan dan kematan alam secara numerk
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciPENDAHULUAN Latar Belakang
PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciBAB V INTEGRAL KOMPLEKS
6 BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 5.. INTEGRAL LINTASAN Msal suatu lntasan yang dnyatakan dengan : (t) = x(t) + y(t) dengan t rl dan a t b. Lntasan dsebut lntasan tutup bla (a) = (b). Lntasan tutup dsebut lntasan
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciPENGURUTAN DATA. A. Tujuan
PENGURUTAN DATA A. Tuuan Pembahasan dalam bab n adalah mengena pengurutan data pada sekumpulan data. Terdapat beberapa metode untuk melakukan pengurutan data yang secara detl akan dbahas ddalam bab n.
Lebih terperinciPEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)
PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Stud Kasus : Metode Secant) Melda panjatan STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka e-mal : meldapjt.78@gmal.com
Lebih terperinciPenerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analisis Rangkaian RLC
Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analss Rangkaan RLC Rka Favora Gusa JurusanTeknk Elektro,Fakultas Teknk,Unverstas Bangka Beltung rka_favora@yahoo.com ABSTRACT The exstence of nductor and capactor
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan
Lebih terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciTEORI KESALAHAN (GALAT)
TEORI KESALAHAN GALAT Penyelesaan numerk dar suatu persamaan matematk hanya memberkan nla perkraan yang mendekat nla eksak yang benar dar penyelesaan analts. Berart dalam penyelesaan numerk tersebut terdapat
Lebih terperinciPENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER
Penerapan Program Lner Kabur dalam Analss.. Elfranto PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Elfranto Dosen Unverstas Muhammadyah Sumatera Utara Abstrak: Salah satu kaan
Lebih terperinciBab IV Pemodelan dan Perhitungan Sumberdaya Batubara
Bab IV Pemodelan dan Perhtungan Sumberdaa Batubara IV1 Pemodelan Endapan Batubara Pemodelan endapan batubara merupakan tahapan kegatan dalam evaluas sumberdaa batubara ang bertuuan menggambarkan atau menatakan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciBAB IV APLIKASI. Pada bagian ini akan dibahas bagaimana contoh mengestimasi. parameter model yang diasumsikan memiliki karateristik spasial lag
BAB IV APLIKASI Pada bagan n akan dbahas bagamana contoh mengestmas parameter model yang dasumskan memlk karaterstk spasal lag sekalgus spasal error. Estmas dlakukan dengan menggunakan software Evews 3
Lebih terperinciPENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI
PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,
Lebih terperinciNama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
Lebih terperinciBAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
Lebih terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciEfesiensi Interpolasi Spatial menggunakan Metode Dekomposisi Gelanggang
Semnar Nasonal Statstka IX Insttut Teknolog Sepuluh Nopember, 7 November 29 Efesens Interpolas Spatal menggunakan Metode Dekomposs Gelanggang Amran 1), Nur Irawan 2), Irhamah 3), dan Subono 4) 7 Nopember
Lebih terperinciSEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7
ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan
Lebih terperinciContoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciPertemuan ke-4 Analisa Terapan: Metode Numerik. 4 Oktober 2012
Pertemuan ke-4 Analsa Terapan: Metode Numerk 4 Oktober Persamaan Non Non--Lner: Metode NewtonNewton-Raphson Dr.Eng. Agus S. Muntohar Metode Newton Newton--Raphson f( f( f( + [, f(] + = α + + f( f ( Gambar
Lebih terperinciBAB II TEORI ALIRAN DAYA
BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciSOLUTION INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI FISIKA
ISTITUT TEKOLOGI BADUG FAKULTAS MATEMATIKA DA ILMU PEGETAHUA ALAM PROGRAM STUDI FISIKA FI-500 Mekanka Statstk SEMESTER/ Sem. - 06/07 PR#4 : Dstrbus bose Ensten dan nteraks kuat Kumpulkan d Selasa 9 Aprl
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sebagan besar peneltan-peneltan bdang statstka berhubungan dengan pengujan asums dstrbus, bak secara teor maupun praktk d lapangan. Salah satu uj yang serng dgunakan
Lebih terperinci3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW
12 3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW 3.1 Metode Heurstk Metode heurstk merupakan salah satu metode penentuan solus optmal dar permasalahan optmas kombnatoral. Berbeda dengan solus eksak yang menentukan nla
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS
BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS 4.1 Survey Parameter Survey parameter n dlakukan dengan mengubah satu jens parameter dengan membuat parameter lannya tetap. Pengamatan terhadap berbaga nla untuk satu parameter
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciBab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN
Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat
Lebih terperinciPELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC
PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC Kurnawan *, Rolan Pane, Asl Srat Mahasswa Program Stud S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciAPLIKASI KORELASI PEARSON DALAM MEMBANGUN MODEL TREE-AUGMENTED NETWORK (TAN) (Studi Kasus Pengenalan Karakter Tulisan Tangan)
APLIKASI KORELASI PEARSON DALAM MEMBANGUN MODEL TREE-AUGMENTED NETWORK (TAN) (Stud Kasus Pengenalan Karakter Tulsan Tangan) Irwan Bud Santoso Jurusan Teknk Informatka, Sans dan Teknolog Unverstas Islam
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang
Lebih terperinci(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a
Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg
Lebih terperinciRANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan
. Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab n akan durakan kerangka pemkran hpotess, teknk pengumpulan data, dan teknk analss data. Kerangka pemkran hpotess membahas hpotess pengujan pada peneltan, teknk pengumpulan
Lebih terperinciBAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Lebih terperinciBAB III. Monte Carlo dan metode least-square, maka pada bab ini diantaranya akan
BAB III METODE LEAST-SQUARE MONTE CARLO Pada bab sebelumnya telah delaskan antara lan mengena smulas Monte Carlo dan metode least-square, maka pada bab n dantaranya akan dbahas penggunaan kedua metode
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung
Lebih terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam
Lebih terperinciBAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pengujian pada
BAB 5 ASIL DAN PEMBAASAN 5. asl Peneltan asl peneltan akan membahas secara lebh lengkap mengena penyajan data peneltan dan analss data. 5.. Penyajan Data Peneltan Sampel yang dgunakan dalam peneltan n
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciMETODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,
Lebih terperinciMetode Estimasi Kemungkinan Maksimum dan Kuadrat Terkecil Tergeneralisasi pada Analisis Pemodelan Persamaan Struktural
Jurnal Graden Vol. 11 No. 1 Januar 015 : 1035-1039 Metode Estmas Kemungknan Maksmum dan Kuadrat Terkecl Tergeneralsas pada Analss Pemodelan Persamaan Struktural Dan Agustna Jurusan Matematka, Fakultas
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I-1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kendaraan bermotor merupakan alat yang palng dbutuhkan sebaga meda transportas. Kendaraan dbag menjad dua macam, yatu kendaraan umum dan prbad. Kendaraan umum
Lebih terperinciPERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)
PERCG JRIG KSES KBEL (DTG3E3) Dsusun Oleh : Hafdudn,ST.,MT. (HFD) Rohmat Tulloh, ST.,MT (RMT) Prod D3 Teknk Telekomunkas Fakultas Ilmu Terapan Unverstas Telkom 015 Peramalan Trafk Peramalan Trafk Peramalan
Lebih terperinciRegresi. Bahan Kuliah IF4058 Topik Khusus Informatika I. Oleh; Rinaldi Munir(IF-STEI ITB)
Regres Bahan Kulah IF4058 Topk Khusus Informatka I Oleh; Rnald Munr(IF-STEI ITB) 1 Pendahuluan Regresadalahteknkpencocokankurvauntukdata ang berketeltanrendah. Contohdata ang berketeltanrendahdata haslpengamatan,
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciUJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD
UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj
Lebih terperinciANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
Lebih terperinciII. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai
II. TEORI DASAR.1 Transormas Laplace Ogata (1984) mengemukakan bahwa transormas Laplace adalah suatu metode operasonal ang dapat dgunakan untuk menelesakan persamaan derensal lnear. Dengan menggunakan
Lebih terperinciOPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah
JPM IIN ntasar Vol. 01 No. 2 Januar Jun 2014, h. 95-106 OPTIMSI MSLH PNUGSN St Maslhah bstrak Pemrograman lner merupakan salah satu lmu matematka terapan yang bertuuan untuk mencar nla optmum dar suatu
Lebih terperinciDIKTAT KULIAH ANALISIS NUMERIK ( CIV
DIKTAT KULIAH ANALISIS NUMERIK ( CIV 8 Oleh : Agus Setawan S.T. M.T. PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNOLOGI & DESAIN UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA TANGERANG SELATAN 6 DAFTAR ISI KATA PENGANTAR DAFTAR
Lebih terperinci.. Kekakuan Rangka batang Bdang (Plane Truss) BAB ANAISIS STRUKTUR RANGKA BATANG BIANG Struktur plane truss merupakan suatu sstem struktur ang merupakan gabungan dar seumlah elemen (batang) d mana pada
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391
PRESENTASI TUGAS AKHIR KI09191 IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA RESONANSI MAGNETIK OTAK MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS YANG DIMODIFIKASI BERDASARKAN KORELASI ANTAR PIKSEL (Kata Kunc : Segmentas Fuzzy
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap
5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap
Lebih terperinciInterpretasi data gravitasi
Modul 7 Interpretas data gravtas Interpretas data yang dgunakan dalam metode gravtas adalah secara kualtatf dan kuanttatf. Dalam hal n nterpretas secara kuanttatf adalah pemodelan, yatu dengan pembuatan
Lebih terperinciberasal dari pembawa muatan hasil generasi termal, sehingga secara kuat
10 KARAKTRISTIK TRANSISTOR 10.1 Dasar Pengoperasan JT Pada bab sebelumnya telah dbahas dasar pengoperasan JT, utamannya untuk kasus saat sambungan kolektor-bass berpanjar mundur dan sambungan emtor-bass
Lebih terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
Lebih terperinciOleh : Enny Supartini Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Padjadjaran
Abstrak MENGESTIMASI BEBERAPA DATA HILANG (MISSING DATA) DAN ANALISIS VARIANS UNTUK RANCANGAN BLOK ACAK SEMPURNA Oleh : Enny Supartn Departemen Statstka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas
Lebih terperinci