MODEL OPTIMASI UKURAN BLOK OPTIMAL KRITERIA MINIMISASI TOTAL WAKTU TINGGAL AKTUAL

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MODEL OPTIMASI UKURAN BLOK OPTIMAL KRITERIA MINIMISASI TOTAL WAKTU TINGGAL AKTUAL"

Transkripsi

1 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 to center mn mchne shp cses. The proposed model creted from sngle mchne btch schedulng model by Hlm et. l.(993, 993b, 994) wth ft btch mesurement to bloc mesurement subject to techncl condtons n shp producton system. Ths pper s contnuty from Zhed (006) n bc mchne shp cses. Keywords: optmzton model, bloc, sngle mchne, btch schedulng, ctul flow tmes ABSTRAK Artel mengusuln model optms penetpn uurn blo dengn mempertmbngn semu endl produs secr seremp, dlm sus mesn ndu dtengh. Model n dembngn dr model sngle mchne btch schedulng yng dembngn Hlm d.(993, 993b, 994) dn Zhed (006), dengn melun penyesun uurn btch menjd uurn blo sert memsun endl tens yng tert dengn sstem produs pl. Peneltn n dlh elnjutn dr peneltn model optms uurn blo optml dengn rter mnms totl wtu tnggl tul untu sus mesn ndu d belng. Kt unc: model optms, blo, mesn tunggl, penjwln btch, wtu tnggl tul Jurusn Ten Perpln, Fults Ten, Unversts Pttmur Jl. Ir. Putuhen Po, Ambon, humrww@gml.com Jurusn Mtemt, Fults Sns dn Tenolog, Unversts Bn usntr, Jl. K.H. Syhdn o. 9 Plmerh, Jrt Brt 480, zhedzhed@bnus.edu 54 Jurnl Mt Stt, Vol. 9 o. Jnur 009: 54-6

2 PEDAHULUA Kpl merupn produ beruurn besr sehngg dlm pembutnny td dpt dlun pembentun seluruh bdn pl secr seremp. Oleh ren tu, seluruh bdn pl hrus dbg menjd bgn yng drt menjd pl. Seluruh bdn pl dbg dlm rh memnjng menjd bgn yng dsebut blo yng merupn hsl rtn dr ses dsr, ses dndng smpng, dn ses geld. Proses pertn blo dlun d dlm shop pertn blo yng tertutup dn dlengp dengn perltn mens husus. yng telh seles drt emudn dngut e buldng berth untu dgbung menjd pl dlm proses yng dsebut eres (erecton). Uurn onstrus optml dpt dgunn sebg uurn elemen yng n drt menjd ses. Hl yng dperlun serng dlh uurn blo yng dpt menentun uurn ses yng hrus drt yng selgus memenuh eterbtsn ftor produs. Optmlts onstrus dgunn pd thp desn dn perlu d optmlts blo yng menjd nterfce ntr thp desn dn thp produs. Dr gmbrn sngt tersebut, perlu dny pengembngn model optms yng dpt menentun uurn blo optml. Dengn nlog ntr btch dn blo, dn proses pertn tu sendr dnggp menggunn mesn tunggl, dpt dembngn metod untu menentun pnjng dn bert blo optml sert jdwl pertn blo, dengn mengembngn model penjdwln btch pd mesn tunggl sebgmn Hlm d. (993, 993b, 994), dengn fungs tujun mnms totl wtu tnggl tul blo d shop pertn. Penyesun mencup penyesun prmeter btch menjd prmeter blo, perubhn fungs tujun dr mnms wtu tnggl tul dr prt menjd mnms wtu tnggl tul dr blo, sert endl yng tert dengn prmeter pl dn ftor produs pl. Peneltn dlh elnjutn dr peneltn model optms uurn blo optml dengn rter mnms totl wtu tnggl tul untu sus mesn ndu d belng (Model-MB) yng telh spublsn pd eds yng llu. Dlm produs pl bny sel ftor yng berpengruh, nmun dlm pengembngn model dlm peneltn d beberp pembtsn sebg berut. Pertm, tujuh stsun erj dlm lrn proses pembutn pl, ytu gudng bj, shop prefbrs hull, gudng ntr, shop pertn elemen, shop pertn ses/blo, buldng berth, dn stsun erj pemsngn perlengpn hr. Dlm peneltn n yng dperhtn hny bgn shop pertn blo dn buldng berth. Kedu, omponen yng tb d shop pertn blo dr stsun erj sebelumny dsumsn tept wtu dn dlm jumlh yng tept. Ketg, jumlh seluruh omponen out fttng yng n dnstll e dlm blo, tb d shop pertn blo dlm jumlh yng tept dn dlm wtu yng tept. Keempt, wtu set up pertn blo dn eres blo dnggp onstn untu setp blo yng n dpsng. Kelm, blo hull utm dn bngunn ts (rumh geld) dn perlengpn ln merupn stu estun dn dproses pd shop pertn blo. Pembentun Bdn Kpl TIJAUA PUSTAKA Membentu bdn pl dengn metode blo, pl dbg dlm rh memnjng ts blo. Menurut Eyres (988), blo dlh hsl rtn dr ses yng telh dfbrs sebelumny. dlh bgn yng lengp dr bdn pl ren setp blo terdr dr ses dsr, dndng smpng, dn geld. dlh bentu rtn tg dmens. Model Optms Uurn Optml (Umr Ww; Zhed) 55

3 V III I II IV VI Gmbr Pembgn Hull Ats pl dbg menjd blo hull utm dn blo bngunn sert rumh geld. Hull utm dlh bgn pl mul dr dsr smp geld terus smp yng tertngg. Bngunn ts dlh bngunn d ts geld utm yng lebrny sm dengn lebr pl sedngn rumh geld dlh bngunn d ts geld utm tu geld bngunn ts yng lebrny lebh ecl dr lebr pl. Totl Wtu Tnggl Atul Wtu tnggl tul dlm peneltn n dembngn dr onsep yng demun Hlm d. (993, 993b, 994) dlm pembhsn tentng penjdwln btch. Demun dlm pembhsn tersebut bhw msln d sutu umpuln n job J ( =,,,n) dproses pd sutu mesn dn dserhn pd due dte (wtu jtuh tempo) yng bersmn d. Wtu proses p untu job J dethu, wtu set up s untu jo J td tergntung dr urutn job dn td termsu dlm wtu proses. Wtu sp-sp r yng menytn jo J telh tersed untu dproses dsumsn berhubungn dengn wtu mul pemrosesn B. J semu job hrus dselesn sebelum tu berteptn dengn due dte dn mennggln shop secr serent pd due dte bersm m wtu tnggl tul F dr job J dpt dnytn sebg berut. F = d B () Rumusn tu menytn bhw wtu tnggl tul dlh rentng wtu job J tnggl d shop dr wtu mul pemrosesn smp due dte d. J hl tu dtn dengn penjdwln mundur dn poss job dhtung dr poss hr pd sl wtu m rumus () dpt dlustrsn dengn gmbr gnt chrt (Gmbr ) dn dpt dtuls embl dlm bentu rumusn () berut: J [ ] s J [ ] s J [ ] FJ [ ] FJ ] 0 d Gmbr Gnt Chrt Penjwln Btch [ FJ [ ] = ( p j s, =,,, () Untu btch yng jumlh prt dlm btch dnytn dengn, wtu untu menyelesn stu prt dnytn dengn t, dn jumlh seluruh btch dlh, m wtu tnggl tul dr btch yng derjn pd poss dpt dnytn sebg: L [] FL[ ] = ( tq[ s, =,,, (3) Q 56 Jurnl Mt Stt, Vol. 9 o. Jnur 009: 54-6

4 Dlm teor yng demun bertn dengn sequencng btch dengn wtu setup onstn yng dproses pd stu mesn, dnytn bhw dengn memnmln totl wtu tnggl tul FL dr btch yng mellu shop m penjdwln LPT (btch terecl djdwln pd poss terhr) n membern solus optml sehngg totl wtu tnggl tul semu btch dpt dtuls sebg: FL = { ( tq[ s } Q[ ] Penjdwln Btch pd Mesn Tunggl Model penjdwln btch pd mesn tunggl demun oleh Hlm dn Myz (993) dn hlm dn Oht (993b). Msln d n prt dr tem tunggl dserhn pd due dte bersm d dn prt tersebut dproses dengn mesn tunggl. Dsumsn bhw wtu set up yng dperlun sebelum btch dproses td tergntung dr urutn btch dn nlny onstn. Hl tu berrt bhw edtngn prt e tempt pemrosesn dpt dnytn tept sm dengn wtu edtngn btch. Abtny, wtu setup dr btch td termsu dlm wtu tnggl tul dr btch yng sedng dproses tetp termsu dlm wtu tnggl tul dr btch yng dproses sebelumny, dn wtu set up dr btch yng dproses pertm, ytu btch, td termsu dlm totl wtu tnggl tul dr prt yng mellu shop. Problem dlm penjwln btch tersebut dlh menentun uurn btch dn menjdwln btch yng telh dhtung uurnny untu memnmln totl wtu tnggl tul dr prt yng mellu shop. Totl wtu tnggl tul drumusn sebgmn (4), endl dlm model penjdwln tersebut dlh: ( ) s + tq d [ ] Q[ ] = B [] + tq[ ] = Q[ ] > 0,, n d L [ ] (4) (5) (6) (7) =,,, (8) Kendl (5) menunjun semu prt dproses dengn ntervl wtu dr nol (tme zero) smp due dte d. Implsny dlh btch yng dproses pertm hrus mul pd tu sesudh wtu nol. Kendl (6) menjelsn tentng esembngn mterl dlm shop, sedngn endl (7) memperlhtn bhw wtu penyelesn btch yng dproses terhr tept pd due dte. Kendl (8) menjelsn bhw uurn btch hrus postf dn jumlh btch hrus sm tu lebh besr dr stu. Fungs Tujun OPTIMASI MODEL UKURA BLOK OPTIMAL Berdsrn nlog blo dn btch, dn ren fous peneltn n pd shop pertn yng prosesny berup pengelsn yng dnggp sebg mesn tunggl m fungs tujun model dpt dembngn dr fungs tujun penjdwln btch pd mesn tunggl sebg berut. FL = { ( tq[ s } Q[ ] (9) Model Optms Uurn Optml (Umr Ww; Zhed) 57

5 Untu sus blo yng merupn produ yng utuh, job td dorentsn sebg pengerjn sejumlh tem dlm stu btch tetp lebh berorents pd pengerjn blo secr eseluruhn. Oleh ren tu, wtu proses job ( p j ) pd rumus () yng pd btch dtuls dlm bentu ( tq ), pd blo dpt dtuls dlm bentu tg. Besrn t dlh wtu yng dperlun untu memproses stu ton blo yng merupn stun produtvts yng dp ndustr perpln sedngn G dlh bert blo e j. Selnjutny, rumus (4) dpt dplsn untu sus blo dlm bentu FB = ( tg s Wtu set up pd rumus tersebut hny dengn smbol s ren dsumsn besrny sm untu setp blo. Bentu fungs tujun pd model yng dembngn untu mesn ndu d tengh sm sj dengn model untu mesn ndu d belng. Model Uurn optml (0) Sebelumny defnsn smbol dn nots berut: Ls = Pnjng shop pertn ; L OA = Pnjng seluruh pl C AA = Kpsts lt ngut blo ; t = tngt produtfts pertn d shop (jm/ton) ΔL = Jr ntr gdng teorts s = Wtu setup pertn ; d = Bts wtu pertn seluruh blo q = Intensts bert ntr du gdng qh = Intensts bert ntr du gdng d derh hlun qb = Intensts bert ntr du gdng d derh burtn G = Bert blo terhr = elptn ΔL dr pnjng blo tengh d derh burtn l = elptn ΔL dr pnjng blo tengh d derh hlun o = elptn ΔL dr pnjng blo d derh hlun p = elptn ΔL dr pnjng blo d derh burtn GKSL = Bert pl sebelum dluncurn L = Pnjng blo terhr Lh [] = Pnjng blo tengh d d derh hlun Lb [] = Pnjng blo tengh d derh burtn L [] = Pnjng e- L = Pnjng blo yng telh dsesun dengn onds onstrus G = Bert blo e- = Jumlh semu blo pd pl U = Selsh pnjng blo e- dengn perln m dn L Uh [] = Selsh pnjng blo tengh d derh hlun dengn perln dn ΔL Ub [] = Selsh pnjng blo tengh d derh burtn dengn perln dn ΔL 58 Jurnl Mt Stt, Vol. 9 o. Jnur 009: 54-6

6 Model yng dembngn dlh untu pl dengn let mesn ndu d tengh dlh sebg berut. Model MT Mnms FB = ( tg s () Pembts ( ) s + tg d () [ ] G[ ] = G KSL (3) ( Lh[] + Lb[] ) + L[ ] = L OA (4) ( Lh + Lb ) L L [] [] (5) [ ] L K, =,,, (6) G C AA, =,,, (7) Lh, Lb L, G 0, =,,..., (8) [] [] G [] = ( ΔLqh[ + ( Uh[] qh[ + ] )) + ( ΔL( qb ) + ( Ub[] qb[ I + ])) (9) Uh I Ub G j = j = = Lh[] / ΔL, nteger pembultn ebwh (0) [] = Lh[] ( ΔL) () = Lb[] / ΔL, pembultn e bwh () [] = Lb[] ( IΔL) (3) o [] ( ΔL qh + ( U[ ] qh[ o+ ] )) ( Gh[] + G[] ), =,4,6,...,( ) (4) j = I = [] o = ( Lh + L[ ]) / ΔL, pembultn ebwh, =,4,6,, (-) (5) [] [] U = ( Lh + L[ ] ( oδl), =,4,6,...,( ) (6) Gh G [] = ΔL( qh[ ) + ( Uh[] qh[ + ] ) (7) j = p [] ΔL ( qb ) + ( U[ ] qb[ p+ ] ) ( Gb[] + G[] ), = 3,5,7,..., (8) p = U j = = ( Lb[] + L[ ]) / ΔL, pembultn ebwh, = 3,5,7,, (9) 3 [] = ( Lb[] + L[ ] ) ( pδl), = 3,5,7,..., (30) Gb I 3 [] = ΔL( qb[ ) + ( Ub[] qb[ I + ] ) (3) j = 3 Model Optms Uurn Optml (Umr Ww; Zhed) 59

7 Model MT tersebut menjelsn bhw persmn () dlh fungs tujun. Kendl () bertn dengn wtu yng menjelsn bhw seluruh blo hrus seles derjn tept pd st tu sebelum bts wtu pertn seluruh blo. Kendl (3) menytn totl bert blo hrus sm dengn bert blo pl sebelum dluncurn. Kendl (4) menytn totl pnjng blo hrus sm dengn pnjng pl seluruhny sedngn endl (5) menjelsn bhw pnjng blo tengh pl yng merupn blo pertm yng dproses td melmpu pnjng onstrus, dn endl (6) membts pnjng blo ln jug td boleh melmpu pnjng sesu onstrus dsetp los blo. Kendl (7) membts bert setp blo td boleh melebh psts lt ngut blo e buldng berth. Kendl (8) menytn bhw b pnjng mupun bert blo hrus postf. Persmn (9) smp (3) merupn formul untu menghtung bert blo d tengh pl sedngn rumus (4) smp (7) untu menghtung bert blo d derh hlun pl. Untu menghtung bert blo d derh burtn, dgunn rumus (8) smp (3). Penentun Vrbel Memperhtn bentu model yng dembngn tersebut terlht bhw model tersebut dpt dpechn dengn ten Lgrngn. Menurut Lebermnn d. (995), untu pemechn dengn metod Lgrngn, fungs tujun hrus dmodfs menjd rumusn berut. F = y + n λ (3) g y dlh fungs tujun, λ dlh Lgrngn multpler, sert g dlh fungs endl. Dr (3) dpt dtentun omponenny sebg berut. y = ( tg s, =,,, (33) Fungs (33) dpt durn menjd bentu: y = t( ( + ) G ) + ( s) / ( s) / (34) Komponen g dlm (3) merupn persmn endl. Pd model MT persmn g dmbl dr persmn () smp (3). Semu persmn tersebut dtuls dlm bentu mplst. Kendl yng berbentu etdsmn dubh menjd persmn dengn menmbh slc vrble. Persmn tu jug selgus merupn turunn prsl fungs terhdp lgrngn multplerny. ALGORITMA MODEL MT Berdsrn rterst model sebgmn durn tersebut, drncng sutu heurst penyelesn sebg berut. Step-0: Tentun prmeter glngn tempt pl n dbngun, ytu: d, Ls, s, C AA, t, sert dt pl yng n dhtung uurn blo optmlny ytu, L, L, n, Δ L, L, L, L, G, q, q, dn q. OA AF Step- : Ubh nomor ntensts bert ( ) sebg berut: q [ 0] = qh[ ], q [ 9] = qh[ ],, q [] = qh[ 0 ], q [ ] = qb[ ], q [ ] = qb[ ],, q [ 0] = qb[ 0 ], AP FP KSL q j j AP FP 60 Jurnl Mt Stt, Vol. 9 o. Jnur 009: 54-6

8 Step- : Perhtn onds onstrus sesu gmbr untu menentun pnjng blo tengh menggunn formul (5), lnjutn step-3. Step-3 : Gunn persmn (9) smp (3) untu menentun bert blo, lnjutn step-4. Step-4 : - J bert blo > C AA, lnjutn step-5. - J bert blo C AA, lnjutn step 8. Step-5 : Kurng pnjng blo smp bert blo C AA, lnjutn step-6. Step-6 : Pers ph pnjng blo sudh sesu dengn onds onstrus pl. - J belum sesu, lnjutn e step-7 - J sudh sesu, lnjutn e step-8. Step-7 : Set pnjng blo bru yng telh sesu onstrus dengn syrt hrus lebh ecl dr pnjng blo sebelumny. Step-8 : Set pnjng blo d derh hlun dmul dr bts blo tengh d derh hlun menggunn persmn (6). Step-9 : Htung bert blo d derh hlun dengn persmn (4) smp (7), embl e step-4, dn ut lngh smp step-9 smp tercp syrt selsh pnjng pl dengn totl pnjng blo d derh hlun yng telh dhtung (pnjng pl ss) L s, dn selsh G KSL dengn totl bert blo yng telh dhtung (bert pl ss) CAA, lnjutn step-0. Step-0 : Tentun pnjng pl ss sebg pnjng blo terhr d derh hlun dn bert pl ss sebg bert blo terhr d derh hlun. Step- : Tentun bert blo d derh hlun sebg, lnjutn step- Step- : Tentun pnjng blo d derh burtn dmul dr bts blo sebelumny dengn persmn (6), lnjutn step-3. Step-3 : Htung bert blo d derh burtn dengn persmn (8) smp (3), embl e step-4 dn ut lngh smp step-7 dn lnjutn step-, smp tercp pnjng pl ss d derh burtn L s, dn bert pl ss d derh burtn CAA. Step-4 : Tentun pnjng pl ss d derh burtn sebg pnjng blo terhr d derh burtn, dn bert pl ss sebg bert blo terhr d derh burtn. Step-5: Tentun jumlh blo d derh burtn sebg. Step-6 : Tentun jumlh seluruh blo dengn rumus = + +, dn substtusn bert blo yng telh dperoleh e rus r pertsmn (), - J pertsmn () terpenuh, berrt solus dsr yng ly tercp, lnjutn step J pertsmn () td terpenuh, berrt td d solus ly, stop. Step-7: Urutn nomor blo sesu etentun penjdwln mundur: G [] nomor, G[ ] nomor -,, G [ ] nomor, G[ ] nomor. Step-8: Msun nl dn yng telh dhtung sert nl s dn T yng dethu e dlm G F B persmn fungs tujun (), htung totl wtu tnggl tul ( ). HASIL DA PEMBAHASA Untu membern lustrs penerpn model MT yng dembngn untu penentun uurn blo optml pl dengn mesn ndu d tengh, berut dperlhtn hsl perhtungn dengn lgortm yng dusuln dn hslny dbndngn dengn ten yng dgunn selm n d glngn. Dt dmbl d glngn PT P pd sutu tpe pl penumpng yng telh seles drt. Pnjng, bert tp blo, dn wtu pertn untu setp blo dengn metode blo optml dengn rter totl wtu tnggl tul dpt dlht pd tbel d bwh n dn sebg pembndng dsjn dt pl yng sm dengn metode yng bs dlun d glngn pl PT P dengn rter yng sm. Model Optms Uurn Optml (Umr Ww; Zhed) 6

9 Hsl Perhtungn dengn Metod Model-MT Hsl Perhtungn dengn Metod yng Bs Dgunn o Pnjng Bert Wtu Pertn o Pnjng Bert Wtu Pertn 5,000 70,006 38,504 9,000 33,75 8,543 4,00 46,395 5,57 6,000 6,633 4, ,600 43,4 3, ,400 69,69 38,90 4 3,600 4,957 3, ,000 69,08 37, ,600 45,664 5,5 5 5,400 69,464 38,05 6 3,600 44,464 4, ,000 70,486 38, ,00 48,67 6, ,400 55,96 30, ,800 50,068 7, ,000 59,6 3,79 9 4,800 48,85 6,50 9 5,400 73,07 40,9 0 3,600 4,354, ,400 59,649 3,807 3,000 40,599,39 6,000 56,798 3,39 3,600 45,64 5,03 4,800 63,56 34, ,400 56,80 3,4 3 3,000,387 6,83 4 4,00 44,439 4,44 4 5,800 4,487, ,800 6,803 33,99 5 4,800 5,464 3,005 Totl Wtu Tnggl Atul = 4473,98 Jm Totl Wtu Tnggl Atul = 4843,0 Jm PEUTUP Peneltn mencob mengembngn sutu model optms untu menentun uurn blo optml dengn rter mnms totl wtu tnggl tul sert mengembngn endl yng dsesun dengn sstem produs pl. Ksus yng dmbl dlm peneltn dlh pl dengn mesn ndu d tengh. Smpuln yng dpt dtr dr peneltn dlh model penjdwln btch pd mesn tunggl yng dembngn Hlm d (993, 993b, 994) dpt dembngn untu membngun model optms untu menghtung uurn blo optml untu mesn ndu d tengh. Dr hsl perhtungn pd dt pl dengn mesn ndu d tengh dn rter yng sm, metodeoptms model-mt yng dembngn dpt membern totl wtu tnggl yng lebh ecl dbndng dengn metod yng bs dp selm n. DAFTAR PUSTAKA Eyres, D.J. (988). Shp constructon. 3th Edton. B.H. ewness. Hlm, AH., Myz, S., & Oht, H. (993). Btch schedulng problems to mnmze ctul flow tmes of prts through the shop under JIT envronment. Europen Journl of Opertonl Reserch, 7,59-544, orth Hollnd. Hlm, AH. & Oht, H. (993). Btch schedulng problems through the flowshop wth both recevng nd delvery just n tme. Interntonl Journl of Producton Reserch, Vol 3, o 8, Hlm, AH., Myz, S.& Oht, H. (994). Lot schedulng problems of multple tems n the shop wth both recevng nd delvery just n tme. Producton Plnnng nd Control, Vol 5, o, Hller, L. (995.) Opertons Reserch, pplcton nd Algorthm. USA: McGrw-Hll. Zhed. (006). Model optms uurn blo optml dengn rter mnms totl wtu tnggl tul. Jurnl Mtstt, Vol. 6, o., Jurnl Mt Stt, Vol. 9 o. Jnur 009: 54-6

PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan

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 terperinci

PRAKTIKUM 9 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan

PRAKTIKUM 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 terperinci

FORMULASI 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 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 terperinci

MODEL PENJADWALAN BATCH PADA FLOWSHOP DUA TAHAP DENGAN VARIASI JUMLAH PART UNTUK MEMINIMASI TOTAL ACTUAL FLOW TIME

MODEL 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 terperinci

Masalah Transportasi

Masalah 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 terperinci

ALGORITMA KOHERENSI STRUKTUR EIGEN DAN

ALGORITMA 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 terperinci

BAB III VEKTOR DALAM R 2 DAN R 3. Bab III Vektor dalam R 2 dan R 3

BAB 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 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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Pembangunan ekonomi adalah serangkaian usaha dan kebijaksanaan yang

BAB 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 terperinci

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN

BAB 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 terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. pengaruh interaksi antara faktor baris ke-i dan faktor kolom ke-j, dan

TINJAUAN 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 terperinci

BAB 7 Rantai Markov. Probabilitas Probabilitas Probabilitas Transisional Transisional Transisional. t 1 t 2 t 3 t 4

BAB 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

MATEMATIKA TEKNIK 2 3 SKS TEKNIK ELEKTRO UDINUS

MATEMATIKA 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 terperinci

Permodelan Sistem. Melalui Identifikasi Parameter. Ir. Rusdhianto EAK, MT. Pelatihan PC-Based Control

Permodelan 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 terperinci

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga

Pemain 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 terperinci

FISIKA. Sesi INDUKSI MAGNETIK A. KAWAT LURUS BERARUS

FISIKA. 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 terperinci

KAJIAN TENTANG SKEMA BEDA HINGGA KOMPAK ORDE-4

KAJIAN 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 terperinci

BEBERAPA SIFAT QUASI-IDEAL MINIMAL PADA RING TRANSFORMASI LINEAR V, W,

BEBERAPA 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 terperinci

Bab 2 Teori Pendukung

Bab 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 terperinci

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)

Analisis 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORY Prosedur regresi dengan Menggunakan Metode Backward

BAB 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 terperinci

Skew- Semifield dan Beberapa Sifatnya 1

Skew- 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 terperinci

4.2. Vektor dalam Ruang Dimensi Tiga

4.2. 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 terperinci

ANALISIS OPTIMASI. Oleh Muhiddin Sirat*)

ANALISIS 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 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

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I 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 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

Pecahan Persamaan 2-D Diffusi Secara Paralel menggunakan Metoda Modified Gauss (Mike Susmikanti)

Pecahan Persamaan 2-D Diffusi Secara Paralel menggunakan Metoda Modified Gauss (Mike Susmikanti) 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 *

Lebih terperinci

BAB 5 PERSAMAAN DIFERENSIAL HOMOGEN ORDE TINGGI

BAB 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 terperinci

Bab a. maka notasi determinan dari matriks A ditulis : det (A) atau. atau A.

Bab 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 terperinci

LEMBAR KEGIATAN SISWA. : Menemukan Teorema Pythagoras Sekolah/Satuan Pendidikan:... Kelas/Semester :... Anggota Kelompok :

LEMBAR KEGIATAN SISWA. : Menemukan Teorema Pythagoras Sekolah/Satuan Pendidikan:... Kelas/Semester :... Anggota Kelompok : LEMBAR KEGATAN SSWA Topik : Menemukn Teorem Pythgors Sekolh/Stun Pendidikn:... Kels/Semester :... Anggot Kelompok : 1.... 2.... 3.... 4. 5.... Tnggl Mengerjkn LKS :. Petunjuk Umum: 1. Setelh mengerjkn

Lebih terperinci

SOAL UN MATEMATIKA IPA 2014

SOAL 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 terperinci

MATEMATIKA INDUKSI MATEMATIKA CONTOH SOAL A. PENGERTIAN INDUKSI MATEMATIKA B. LANGKAH-LANGKAH INDUKSI MATEMATIKA

MATEMATIKA INDUKSI MATEMATIKA CONTOH SOAL A. PENGERTIAN INDUKSI MATEMATIKA B. LANGKAH-LANGKAH INDUKSI MATEMATIKA MATEMATIKA KELAS XII - KURIKULUM 0 Sesi INDUKSI MATEMATIKA A. PENGERTIAN INDUKSI MATEMATIKA Indusi mtemti merupn pembutin dedutif, mesi nmny indusi. Indusi mtemti tu disebut jug indusi lengp sering dipergunn

Lebih terperinci

VEKTOR. 1. Pengertian Vektor adalah besaran yang memiliki besar (nilai) dan arah. Vektor merupakan sebuah ruas garis yang

VEKTOR. 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 terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP 2013 TINGKAT KABUPATEN

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP 2013 TINGKAT KABUPATEN www.sip-osn.blogspot.com @Mret 0 PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP 0 TINGKAT KABUPATEN. B. x ( x ) ( x + )( x ) ( x ( ) )( x ) ( x + )( x )( x + )( x ) (d fktor) Tidk d penjelsn tentng fktor hrus bilngn

Lebih terperinci

DETERMINAN. Misalkan A adalah suatu matriks persegi. a) Jika A memiliki satu baris atau satu kolom bilangan nol, maka det(a) = 0.

DETERMINAN. 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 terperinci

12 Langkah Penyelesaian Pendekatan

12 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 terperinci

15. INTEGRAL SEBAGAI LIMIT

15. INTEGRAL SEBAGAI LIMIT 15. INTEGRAL SEBAGAI LIMIT 15.1 Jumlh Riemnn Dlm kulih Klkulus pd thun pertm, integrl Riemnn bisny diperkenlkn sebgi limit dri jumlh Riemnn, tidk mellui integrl Riemnn ts dn integrl Riemnn bwh. Hl ini

Lebih terperinci

BAB XXI. TRANSFORMASI GEOMETRI

BAB XXI. TRANSFORMASI GEOMETRI BAB XXI. TRANSFORMASI GEOMETRI Trnsformsi digunn untu untu memindhn sutu titi tu ngun pd sutu idng. Trnsformsi geometri dlh gin dri geometri ng memhs tentng peruhn (let,entu, penjin ng didsrn dengn gmr

Lebih terperinci

STUDI EPIDEMIOLOGI DISUSUN OLEH: NAMA : ARI JULIAN SAPUTRA NIM : KELAS : PSPD REGULER 2012

STUDI 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 terperinci

RUMUS HERON DAN RUMUS BRAHMAGUPTA

RUMUS 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 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

TRANSFORMASI GEOMETRI

TRANSFORMASI GEOMETRI TRANSFORMASI GEOMETRI Trnsformsi digunn untu untu memindhn sutu titi tu ngun pd sutu idng. Trnsformsi geometri dlh gin dri geometri ng memhs tentng peruhn (let,entu, penjin ng didsrn dengn gmr dn mtris.

Lebih terperinci

Menentukan Statistik Pengujian Untuk Eksperimen Faktorial dengan Dua Kali Pembatasan Pengacakan. Oleh : Enny Supartini

Menentukan 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 terperinci

MA3231 Analisis Real

MA3231 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 terperinci

STRUKTUR BETON BERTULANG I. Tulangan Rangkap. Oleh Resmi Bestari Muin

STRUKTUR BETON BERTULANG I. Tulangan Rangkap. Oleh Resmi Bestari Muin MODUL KULIAH STRUKTUR BETON BERTULANG I Minggu ke : 9 Tulngn Rngkp Oleh Resmi Bestri Muin PRODI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK SIPIL dn PERENCANAAN UNIVERSITAS MERCU BUANA 2010 DAFTAR ISI DAFTAR ISI i IX

Lebih terperinci

VEKTOR. Adri Priadana. ilkomadri.com

VEKTOR. Adri Priadana. ilkomadri.com VEKTOR Adri Pridn ilkomdri.com Pengertin Dlm Fisik dikenl du buh besrn, yitu 1. Besrn Sklr. Besrn Vektor Pengertin Besrn Sklr dlh sutu besrn yng hny mempunyi nili dn dinytkn dengn sutu bilngn tunggl diserti

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bb berikut ini kn disjikn mteri pendukung yng dpt membntu penulis untuk menyelesikn permslhn yng kn dibhs pd bb selnjutny. Adpun mteri pendukungny dlh pengertin mtriks, jenis-jenis

Lebih terperinci

7. APLIKASI INTEGRAL

7. APLIKASI INTEGRAL 7. APLIKASI INTEGRAL 7. Menghitung Lus Derh.Mislkn derh D (, ), f ( ) D f() Lus D =? Lngkh :. Iris D menjdi n gin dn lus stu uh irisn dihmpiri oleh lus persegi pnjng dengn tinggi f() ls(ler) A f ( ). Lus

Lebih terperinci

Kerjakan di buku tugas. Tentukan hasil operasi berikut. a. A 2 d. (A B) (A + B) b. B 2 e. A (B + B t ) c. A B f. A t (A t + B t ) Tes Mandiri

Kerjakan di buku tugas. Tentukan hasil operasi berikut. a. A 2 d. (A B) (A + B) b. B 2 e. A (B + B t ) c. A B f. A t (A t + B t ) Tes Mandiri Mmt Apliksi SMA Bhs Dikethui A = Tentukn hsil opersi berikut A c A A b A A d A Dikethui A = Tentukn hsil opersi berikut (A + B) c (B A) b A + AB + B d B BA + A Sol Terbuk Kerjkn di buku tugs Jik X = dn

Lebih terperinci

BAB 10. MATRIKS DAN DETERMINAN

BAB 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 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

Matematika SKALU Tahun 1978

Matematika 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 terperinci

7. APLIKASI INTEGRAL. 7.1 Menghitung Luas Daerah. a.misalkan daerah D = {( x, Luas D =? f(x) Langkah : Contoh : Hitung luas daerah yang dibatasi oleh

7. APLIKASI INTEGRAL. 7.1 Menghitung Luas Daerah. a.misalkan daerah D = {( x, Luas D =? f(x) Langkah : Contoh : Hitung luas daerah yang dibatasi oleh 7. APLIKASI INTEGRAL MA KALKULUS I 7. Menghtung Lus erh.mslkn erh {(,, f ( ) Lus? f() Lngkh :. Irs menj n gn n lus stu uh rsn hmpr oleh lus perseg pnjng engn tngg f() ls(ler) A f ( ). Lus hmpr oleh jumlh

Lebih terperinci

Integral Tak Wajar. Ayundyah Kesumawati. March 25, Prodi Statistika FMIPA-UII

Integral 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 terperinci

r x = 0. Koefisien-koefisien persamaan yang dihasilkan adalah analitik pada x = 0. Jadi dapat kita gunakan metode deret pangkat.

r x = 0. Koefisien-koefisien persamaan yang dihasilkan adalah analitik pada x = 0. Jadi dapat kita gunakan metode deret pangkat. Husn Arifh,M.Sc : Persmn Legendre Emil : husnrifh@uny.c.id Persmn diferensil Legendre (1) 1 x 2 y 2xy + n n + 1 y = 0 Prmeter n pd (1) dlh bilngn rill yng diberikn. Setip penyelesin dri (1) dinmkn fungsi

Lebih terperinci

Jarak Titik, Garis dan Bidang dalam Ruang

Jarak Titik, Garis dan Bidang dalam Ruang Pge of Kegitn eljr. Tujun Pembeljrn Setelh mempeljri kegitn beljr, dihrpkn sisw dpt :. Menentukn jrk titik dn gris dlm rung b. Menentukn jrk titik dn bidng dlm rung c. Menentukn jrk ntr du gris dlm rung.

Lebih terperinci

BAB III. PERANCANGAN ANTENA BRICK 2,4 GHz

BAB 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 terperinci

ELIPS. A. Pengertian Elips

ELIPS. A. Pengertian Elips ELIPS A. Pengertin Elips Elips dlh tempt kedudukn titik-titik yng jumlh jrkny terhdp du titik tertentu mempunyi nili yng tetp. Kedu titik terseut dlh titik focus / titik pi. Elips jug didefinisikn segi

Lebih terperinci

PERTEMUAN - 1 JENIS DAN OPERASI MATRIKS

PERTEMUAN - 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 terperinci

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT

SOLUSI 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 terperinci

FISIKA BESARAN VEKTOR

FISIKA 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 terperinci

5. INDUKSI MAGNETIK. A. Medan Magnetik

5. INDUKSI MAGNETIK. A. Medan Magnetik 5. INDUKSI MAGNETIK Setelh mempeljr modul n, dhrpkn And dpt memhm konsep nduks mgnetk secr umum. Secr lebh khusus, And dhrpkn dpt : Mendeskrpskn hsl percobn Hns Chrstn Oersted tentng pengertn nduks mgnetk.

Lebih terperinci

Matriks. Pengertian. Lambang Matrik

Matriks. Pengertian. Lambang Matrik triks Pengertin Definisi: trik dlh susunn bilngn tu fungsi yng diletkkn ts bris dn kolom sert dipit oleh du kurung siku. Bilngn tu fungsi tersebut disebut entri tu elemen mtrik. mbng mtrik dilmbngkn dengn

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 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

Universitas Esa Unggul

Universitas Esa Unggul ALJABAR LINIER DAN MATRIKS BHAN KULIAH DRA SURYARI PURNAMA, MM Universits Es Unggul Minggu I Mtriks Pokok Bhsn Sub Pokok Bhsn Tujun Instruksionl Umum Tujun Instruksionl Khusus : Pendhulun Mtriks : A. Pengertin

Lebih terperinci

PRINSIP DASAR SURVEYING

PRINSIP DASAR SURVEYING POKOK HSN : PRINSIP DSR SURVEYING Metri system, Dsr Mtemtik, Prinsip pengkurn : pengkurn jrk, pengkurn sudut dn pengukurn jrk dn sudut,.. Sistem Ukurn Jrk Unit pling dsr dlm sistem metrik dlh meter, dimn

Lebih terperinci

Teorema Dasar Integral Garis

Teorema 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 terperinci

1) BENTUK UMUM DAN BAGIAN-BAGIAN PERSAMAAN KUADRAT Bentuk umum persamaan kuadrat adalah seperti di bawah ini:

1) BENTUK UMUM DAN BAGIAN-BAGIAN PERSAMAAN KUADRAT Bentuk umum persamaan kuadrat adalah seperti di bawah ini: ) BENTUK UMUM DAN BAGIAN-BAGIAN PERSAMAAN KUADRAT Bentuk umum persmn kudrt dlh seperti di bwh ini: b c dengn, b, c bilngn dn riil Dimn, disebut sebgi koefisien dri b disebut sebgi koefisien dri c disebut

Lebih terperinci

,, % ,, % -0: 0 -0: 0! 2 % 26, &

,, % ,, % -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 terperinci

BAB XXI. TRANSFORMASI GEOMETRI

BAB XXI. TRANSFORMASI GEOMETRI BAB XXI. TRANSFORMASI GEOMETRI Trnsformsi digunn untu untu memindhn sutu titi tu ngun pd sutu idng. Trnsformsi geometri dlh gin dri geometri ng memhs tentng peruhn (let,entu, penjin ng didsrn dengn gmr

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan pada bulan Oktober sampai dengan November 2011

METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan pada bulan Oktober sampai dengan November 2011 III. METODE PENELITIAN 3.1. Tempt dn Wktu Penelitin Penelitin dilksnkn pd buln Oktober smpi dengn November 2011 bertempt di Lbortorium Rekys Bioproses dn Psc Pnen, Jurusn Teknik Pertnin, Fkults Pertnin,

Lebih terperinci

ANALISIS NUMERIK. Inter polasi. SPL simultan. Akar Persama. linear

ANALISIS 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 terperinci

Erna Sri Hartatik. Aljabar Linear. Pertemuan 3 Aljabar Vektor (Perkalian vektor-lanjutan)

Erna Sri Hartatik. Aljabar Linear. Pertemuan 3 Aljabar Vektor (Perkalian vektor-lanjutan) Ern Sri Hrttik Aljr Liner Pertemun Aljr Vektor (Perklin vektor-lnjutn) Pemhsn Perklin Cross (Cross Product) - Model cross product - Sift cross product Pendhulun Selin dot product d fungsi perklin product

Lebih terperinci

Two-Stage Nested Design

Two-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 terperinci

Aljabar Linear dan Matriks (Transformasi Linier dan Matriks) Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs.

Aljabar 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 terperinci

BAB II DETERMINAN 2.1. DETERMINAN. Bab II Determinan

BAB 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 terperinci

KUIS I PROSES TRANSFER Hari, tanggal : Rabu, 8 November 2006 Waktu : 120 menit Sifat : Tabel Terbuka

KUIS I PROSES TRANSFER Hari, tanggal : Rabu, 8 November 2006 Waktu : 120 menit Sifat : Tabel Terbuka KUIS I POSES ANSFE Hri, tnggl : bu, 8 November 2006 Wktu : 120 menit Sift : bel erbuk 1. entukn distribusi keceptn fluid yng menglir mellui pip silinder, jik fluid yng digunkn dlh fluid dengn model Ellis,

Lebih terperinci

Bismillahirrohmanirrohiim MATEMATIKA WAJIB VEKTOR : 3.4 Menggunakan sifat-sifat dan operasi aljabar vektor dalam pemecahan masalah

Bismillahirrohmanirrohiim MATEMATIKA WAJIB VEKTOR : 3.4 Menggunakan sifat-sifat dan operasi aljabar vektor dalam pemecahan masalah Kompetensi Dsr Bismillhirrohmnirrohiim MATEMATIKA WAJIB VEKTOR :.4 Menggunn sift-sift dn opersi ljr vetor dlm pemechn mslh.5 Menggunn sift-sift dn opersi perlin slr du vetor dlm pemechn mslh Inditor Penjiwn

Lebih terperinci

INTEGRAL. Bogor, Departemen Matematika FMIPA IPB. (Departemen Matematika FMIPA IPB) Kalkulus I Bogor, / 45

INTEGRAL. Bogor, Departemen Matematika FMIPA IPB. (Departemen Matematika FMIPA IPB) Kalkulus I Bogor, / 45 INTEGRAL Deprtemen Mtemtik FMIPA IPB Bogor, 2012 (Deprtemen Mtemtik FMIPA IPB) Klkulus I Bogor, 2012 1 / 45 Topik Bhsn 1 Pendhulun 2 Anti-turunn 3 Lus di Bwh Kurv 4 Integrl Tentu 5 Teorem Dsr Klkulus 6

Lebih terperinci

TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA TAHUN 2009

TIM 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 terperinci

PENYELESAIAN SOAL UJIAN TENGAH SEMESTER 2010

PENYELESAIAN SOAL UJIAN TENGAH SEMESTER 2010 PNYLSAIAN SOAL UJIAN TNGAH SMSTR SOAL A Pengolhn dt nnul series curh hujn hrin mximum, H mm, di sutu stsiun ARR menunjukkn bhw sebrn probbilits sutu besrn curh hujn, p H (h), dpt dinytkn dengn sutu ungsi

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 30 Oktober 2013

Hendra Gunawan. 30 Oktober 2013 MA MATEMATIKA A Hendr Gunwn Semester I, 2/24 Oktoer 2 Ltihn. Fungsi g =,, terintegrlkn pd [, ]. Nytkn integrl tentu g pd [, ] segi limit jumlh Riemnn dengn prtisi reguler, dn hitunglh niliny. //2 c Hendr

Lebih terperinci

BAB III METODE METODE DEFUZZYFIKASI

BAB 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 terperinci

Deret Fourier. (Pertemuan X) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Deret Fourier. (Pertemuan X) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya TKS 47 Mtemtik III Deret Fourier (Pertemun X) Dr. AZ Jurusn Teknik Sipil Fkults Teknik Universits Brwijy Pendhulun Deret Fourier ditemukn oleh ilmun Perncis, Jen Bptiste Joseph Fourier (768-83) yng menytkn

Lebih terperinci

Minggu ke 3 : Lanjutan Matriks

Minggu ke 3 : Lanjutan Matriks inggu ke : Lnjutn triks Pokok Bhsn Sub Pokok Bhsn Tujun Instruksionl Umum Tujun Instruksionl Khusus : triks :. Trnsformsi Elementer. Trnsformsi Elementer pd bris dn kolom. triks Ekivlen. Rnk triks B. Determinn.

Lebih terperinci

2. Memahami dan mampu menggunakan Integral Lipat Dua untuk menentukan Volume Bidang Empat, Massa Suatu Benda, Pusat massa suatu benda

2. Memahami dan mampu menggunakan Integral Lipat Dua untuk menentukan Volume Bidang Empat, Massa Suatu Benda, Pusat massa suatu benda TUJUAN PEMBELAJAAN Agr pemc memhmi p ng diseut dengn Integrl Lipt Du ts Persegipnjng dn un Persegipnjng, selnjutn dpt memhmi penggunn Integrl Lipt Du untu menghitung Volume Bidng Empt, Mss sutu Bend dn

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

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. 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 terperinci

POKOK BAHASAN: PERMINTAAN, DAN HARGA. Suharyanto

POKOK BAHASAN: PERMINTAAN, DAN HARGA. Suharyanto POKOK BAHASAN: PERMINTAAN, PENAWARAN DAN HARGA Suhrynto Tujun Perkulihn ini: Mhsisw dpt mengnlisis kondisi psr berdsrkn konsep dsr permintn, penwrn dn hrg dlm meknisme psr. Bhn bcn: Smuelson, Pul A. &

Lebih terperinci

Bab. Vektor. A. Vektor B. Perkalian Vektor. Hasil yang harus Anda capai: menerapkan konsep besaran Fisika dan pengukurannya.

Bab. Vektor. A. Vektor B. Perkalian Vektor. Hasil yang harus Anda capai: menerapkan konsep besaran Fisika dan pengukurannya. 2 Sumer: Dsr-Dsr Foto Jurnlistik, 2003 esrn yng memiliki esr dn rh diseut esrn vektor. Keceptn merupkn slh stu esrn vektor. Vektor Hsil yng hrus nd cpi: menerpkn konsep esrn Fisik dn pengukurnny. Setelh

Lebih terperinci

Integral Kompleks (Bagian Kesatu)

Integral Kompleks (Bagian Kesatu) Integrl Kompleks (Bgin Kestu) Supm Jurusn Mtemtik, FMIPA UGM Yogykrt 55281, INDONESIA Emil:mspomo@yhoo.com, supm@ugm.c.id (Pertemun Minggu XI) Outline 1 Fungsi Bernili Kompleks 2 Lintsn tu Kontur 3 Integrl

Lebih terperinci

SISTEM BILANGAN REAL. 1. Sifat Aljabar Bilangan Real

SISTEM 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 terperinci

PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN LOGARITMA

PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN LOGARITMA K- Kels X mtemtik PEMINATAN PERSAMAAN DAN PERTIDAKSAMAAN LOGARITMA Tujun Pembeljrn Setelh mempeljri mteri ini, kmu dihrpkn memiliki kemmpun berikut.. Memhmi definisi persmn dn pertidksmn logritm.. Dpt

Lebih terperinci

b. Notasi vektor : - Vektor A dinotasikan a atau a atau PQ - Panjang vektor a dinotasikan a atau PQ

b. Notasi vektor : - Vektor A dinotasikan a atau a atau PQ - Panjang vektor a dinotasikan a atau PQ BAB 4 VEKTOR Stndr Kompetensi: 3. Menggunkn konsep mtriks, vektor, dn trnsformsi Kompetensi Dsr: 3.4 Menggunkn sift-sift dn opersi ljbr vktor dlm pemechn mslh 3.5 Menggunkn sift-sift dn opersi perklin

Lebih terperinci

PEMERINTAH KABUPATEN TANAH DATAR DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI 1 SUNGAI TARAB

PEMERINTAH KABUPATEN TANAH DATAR DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI 1 SUNGAI TARAB PEMERINTAH KABUPATEN TANAH DATAR DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI SUNGAI TARAB Jln Ldng Koto Sungi Trb Telp.07790 PAKET A b c. Bentuk sederhn dri : - bc bc b c dlh... bc 9 bc c b. Bentuk sederhn dlh. b c c

Lebih terperinci

Hubungan integral garis yang umum antara ke dua kuantitas tersebut,

Hubungan integral garis yang umum antara ke dua kuantitas tersebut, 6 GRADIN PONSIAL Grdien ptensil dlh sutu metde ng sederhn untuk mencri intensits medn listrik dri ptensil. Hubungn integrl gris ng umum ntr ke du kuntits tersebut,. dl Dengn mengmbil N sebgi vektr stun

Lebih terperinci

2.Matriks & Vektor (1)

2.Matriks & Vektor (1) .triks & Vektor () t Kulih: ljbr Liner dn triks Semester Pendek T. / S Teknik Informtik Dosen Pengmpu: Heri Sismoro,.Kom. STIK IKO YOGYKRT Jl. Ringrod Utr Condong Ctur Yogykrt. Telp. 7 88 Fx 7-888 Website:

Lebih terperinci

matematika K-13 IRISAN KERUCUT: PERSAMAAN HIPERBOLA K e l a s A. Definisi Hiperbola Tujuan Pembelajaran

matematika K-13 IRISAN KERUCUT: PERSAMAAN HIPERBOLA K e l a s A. Definisi Hiperbola Tujuan Pembelajaran K-13 mtemtik K e l s I IRISAN KERUCUT: PERSAMAAN HIPERBLA Tujun Pemeljrn Setelh mempeljri mteri ini, kmu dihrpkn memiliki kemmpun erikut. 1. Memhmi definisi dn unsur-unsur hiperol.. Dpt menentukn persmn

Lebih terperinci