HARD:Subject-based Search Engine menggunakan TF-IDF dan Jaccard s Coefficient
|
|
- Shinta Widjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 HARD:Subec-base Search Engne enggunaan TF-IDF an Jaccar s Coeffcen Rolly Inan, Anre Defeng Jurusan Ten Inforaa Unversas Krsen Pera Jl. Salanero -3, Wonocolo Surabaya 6036 Absrac Ths paper proposes a hybrze concep of search engne base on subec paraeer of Hgh Accuracy Rereval fro Docuens (HARD). Tf-If an Jaccar s Coeffcen are ofe an exene o provng he concep. Several llusrave exaples are gven nclung her seps of calculaons n orer o clearly unersan he propose concep an forulas. Absra Paper n eperenalan suau algora search engne berasaran onsep HARD (Hgh Accuracy Rereval fro Docuens) engan enggabungan penggunaan eoa TF-IDF (Ter Frequency Inverse Docuen Frequency) an Jaccar s Coeffcen. Keua eoa, TF-IDF an Jaccar s Coeffcen ofas an ebangan engan eperenalan beberapa ruusan baru. Unu lebh euahan ala enger algora an ruusan baru yang perenalan, beberapa conoh perhungan beran. Keyors HARD, Tf-If, Jaccar s Coeffcen, Search Engne, Fuzzy Ses.. PEDAHULUA HARD[] erupaan suau proye unu enngaan auras ala encar suau nforas (ouen) berasaran pernaan ar user. Unu enngaan auras pencaran suau nforas/ ouen, beberapa paraener gunaan unu lebh eperelas op, sehngga apa ebaas query hanya paa op yang car. Paraeer-paraeer n sebu sebaga eaaa yang anara lan err ar: Genre, Geography, Granulary, Falary, Subec, an Relae Tex. Seap paraeer err ar seelopo nla aau plhan yang bua oleh pebua op paa au op ersebu susun. Tuuan ar eaaa aalah engebangan suau susunan profl, sehngga apa ebeaan seap hasl plhan yang bua oleh user. Beberapa paraeer eaaa yang el relas engan profl ar ouen aalah sebaga beru: Subec la: Ars, Coerce, Curren Evens, Healh & Mecne, Eneranen, Hsory, La, Polcs, Scence, Spors aau Technology. Paraeer subye n aan engaan seap ouen paa sau aau lebh nla subye sesua engan s ar ouen ersebu. Sehngga engan enabahan (enenuan) nla subye yang ngnan ala proses pencaran nforas, users apa lebh ebaas pencarannya unu eperoleh nforas yang lebh aura. Genre la : Arel bera, Opn / Eoral, Lannya, aau Seua Paraeer n englasfas ouen berasaran ens arel yang haslan. Arel bera bers laporan engena faa ar suau eaan anpa sera opn, saran, epuusan an espulan. Opn aau eoral enganung banya faa naun espulan yang haslan apa berbea sesua engan suu panang yang gunaan. Geography la : Asa, Luar Asa, Seua Paraeer ebaas layah ar arel yang haslan. Arel engena asalah yang beraan engan luar asa a aan haslan apabla layah yang plh aalah layah asa espun bera ersebu apaan ar suber yang aa asa. Dss yang lan, arel yang berasal ar luar asa yang ensusan hanya asalah asa aan eenuh nla asa ar paraeer n. Dengan aa lan suber arel a beraan engan paraeer n. Falary la : se aau banya. Paraeer n enesrpsan nga eahlan ar pencar. Ja annoaor elh se, query hanya aan enghaslan arel yang uls unu seseorang yang a el pengeahuan engena opc ersebu. Hasl yang beran a boleh enganung en secara husus aau onsep
2 nga ngg. Begu uga apabla pencar elh banya, harapan hasl ar query enganung referens engena slah, aa, epa an onsep yang elasan secara lengap. Paraeer n erupaan paraeer yang palng subyef ar seua paraeer eaaa, an erupaan hal yang palng sul unu asran. Granulary Paraeer n engena asran level resolus yang berhubungan engan yang sebenarnya queres yang el "passage" yang plh unu paraeer n aan enera asran resolus yang lebh ngg arpaa yang elah unu unu analss ouen-level. Hasl pencaran "passage" aan baca secara eal unu eua alnya, an bagan yang berhubungan ar ap ouen aan cea ebal, hal n a epengaruh hasl ulah nforas yang ngnan, hanya eal yang el hasl yang aan baca. Relae Tex la : Ta apa enuan Paraeer n eungnan annoaors unu elha ua conoh ouen ar pencar, sau ouen yang el hubungan engan eaaa an eal ouen yang ngnan, an yang eua sesua engan op eap a eenuh paraeer eaaa. Mespun paraeer n aan ebanu pencar, hal n uga berasu unu ebanu annoaors. Paraeer n eber annoaors esepaan unu elha lag ahap pebuaan op an enabah pengalaan erea enang panangan aal unu query yang erea praarsa. Meaaa arrave la : Ta apa enuan Paraeer n eber esepaan paa annoaors unu enunuan bagaana erea pr paraeer eaaa yang erea plh aan epengaruh hasl pencaran. Merea sebanya elha afar paraeer eaaa an enunuan paraeer ana yang erea pr aan ena baasan yang palng besar ala hasl pencaran. Seper paraeer Relae Tex, eaaa-narrave berguna unu annoaor an pencar. Paraeer n enyaan pebenaran unu paraeer yang plh. Paper n eperenalan suau hbrsas onsep/ eoe search engne yang asaran paa HARD hususnya paraeer subec. Ter frequency Inverse ocuen frequency (Tf-If), oralsas Tf-If an Jaccars Coeffcen ofas an ebangan ala beberapa forula baru unu enghung bobo hubungan anara ouen erhaap subye, ouen erhaap eyor an eyor erhaap eyor. Kega hubungan ersebu aan paa unu enenuan bobo hubungan ouen engan eyor an subye yang npuan oleh users. Ses enelasan secara snga engena onsep Tf-If an noralsasnya. Selanunya, Jaccars Coeffcen aan elasan paa Ses 3. Ses 4 aalah erupaan onrbus uaa ar paper n, yau eperenalan hbrsas onsep asaran paa HARD hususnya paraeer subec. Beberapa lusras an conoh beran unu apa lebh uah enger sep-sep perhungan ar beberapa ruus baru yang perenalan. Keuan ahr oleh sebuah espulan paa Ses 5.. TF-IDF (TERMS FREQUECY-IVERSE DOCUMET FREQUECY) Meoe Tf-If [3] erupaan suau cara unu eberan bobo hubungan suau aa (er) erhaap ouen. Meoe n enggabungan ua onsep unu perhungan bobo yau, freuens eunculan sebuah aa ala sebuah ouen erenu an nverse freuens ouen yang enganung aa ersebu. Freuens eunculan aa ala ouen yang beran enunuan seberapa penng aa ersebu ala ouen ersebu. Freuens ouen yang enganung aa ersebu enunuan seberapa uu aa ersebu. Sehngga bobo hubungan anara sebuah aa an sebuah ouen aan ngg apabla freuens aa erseb ngg ala ouen an freuens eseluruhan ouen yang enganung aa ersebu yang renah paa upulan ouen (aabase). Ruus uu unu Tf-If : f f f log n Keerangan : bobo aa/er erhaap ouen f ulah eunculan aa/er ala ulah seua ouen yang aa ala aabase n ulah ouen yang enganung aa/er (nal aa sau aa yau er ) Berasaran ruus aas, berapapun besarnya nla f, apabla n aa aan apaan hasl 0 (nol) unu perhungan If. Unu u apa abahan nla paa ss If, sehngga perhungan bobonya ena sbb: ( log ( ) +) f n ()
3 Ruus () apa noralsas engan Ruus () engan uuan unu ensanarsas nla bobo e ala nerval 0 s.., sbb: Ruus Tf-If engan enggunaan noralsas ( log( n) + ) + f Conoh Daa : ( f ) [( log( n) ) ] () Douen Ter f Tabel Ters Frequency ala Douen Perhungan hubungan Ter 3 ala ouen : log Perhungan hubungan Ter ala ouen : 3 log + 3 Berasaran ar hasl perhungan aas, apa lha baha sean se suau er euan ala ocuen an sean banya er ersebu ala ouen ersebu, aa bobo hubungan anara er erhaap ouen aan sean besar. 3. JACCARD S COEFFICIET Jaccar Coefcen aalah salah sau eoa yang paa unu enghung slary anara ua obecs (es). Seper halnya cosne sance an achng coeffcen, secara uu perhungan eoe n asaran paa vecor space slary easure. Jaccar slary aau Jaccar Coeffcen [4] enghung slary anara ua obecs, X an Y yang nyaaan ala ua buah vecor, sebaga beru: X ( x, x, x3, K xp) Y ( y, y, y3, K yp) p xy J ( X, Y ) (3) p p p x + y xy ana x y erupaan hasl ar perhungan o prouc ar X an Y. Hal n apa engan lebh uah esrpsan sebaga Conoh aa :,3,5 ( X Y ) ( X Y ) (4) X ( ) Y ( 3,4,6) J ( X, Y ) ( 3) + ( 3 4) + ( 5 6) ( ) ( ) + ( ) ( ) ( ) ( ) 48 J ( X, Y ) J ( X, Y ) HARD DALAM SEARCH EGIE Dala ses n a eperenalan suau onsep search engne yang asaran paa eoa HARD, hususnya paraeer subye engan enggunaan noralsas Tf-If an Jaccar Coeffcen. Unu erealsas onsep n, seap ouen harus orelasan engan subye engan relas any o any, arnya sau subye bsa el beberapa ouen, sebalnya sau ouen bsa uga el beberapa subye. Unu apa elauan pengelopoan ouen erhaap subye apa lauan engan cara, yau :. Measuan seap ouen secara langsung eala subye. Measuan ouen secara a langsung eala suau subye engan enggunaan banuan er. Unu sebuah search engne yang el ouen ala ulah yang sanga banya, enu a ungn lauan pengelopoan engan cara easuan sau persau ouen eala subye. Hal ersebu erupaan suau peeraan yang a ungn pernah selesa unu lauan. Unu apa enggolongan suau ouen eala suau subye engan banuan aa-aa aau ala-ala (ers) yang euan ala ouen eala subye, hal peraa yang perlu eahu aalah bagaana enghung bobo hubungan anara suau er engan ouen ersebu. Bobo n
4 apa hung engan enggunaan eoa Tf-If, yau engan eperhungan freuens eunculan er ala ouen ersebu an ulah ouen yang enganung er ersebu. Dala hal n, ruus noralsas Tf-If gunaan unu enghung bobo relas anara suau er engan suau ouen erenu. Hasl perhungan bobo beraa ala nerval nla 0 s., an apa asusan sebaga suau nla ebershp er erhaap fuzzy se ouen. Ja T {,, L, } aalah hpunan ar seua ers an µ aalah sebuah ebershp funcon, aa relas anara sebuah fuzzy se ouen engan T apa nyaaan sebaga []: f n aalah ulah ouen yang enganung er sehngga: 3 + log ( log( 3 3) + ) 3 + log log + 3 µ : T [0,]. Sehngga suau ouen represenasan sebaga suau fuzzy se erhaap er an nyaaan sebaga ouen eala subye engan banuan er aalah beru [5, 6, 7]: apabla sebuah ouen golongan eala µ ( ) µ ( ) µ ( ) µ ( ) 3 subye s, aa secara a lansung er yang,,, K, (3.) 3 eranung ala ouen ersebu el Korelas engan Ruus (), relas anara fuzzy se hubungan aau relas engan subye s. la Tf-If ouen engan er apa efnsan sebaga beru: µ (5) ( ) 0.8 Dasar peran unu enggolongan suau yang gunaan unu enyaaan bobo hubungan ouen erhaap er erapan uga unu encar bobo hubungan subye erhaap er sebagaana elasan ala conoh sbb: Conoh aa : Doc Ter T.Freq. Tf-If Tabel Hasl oralsas Tf-If Julah seluruh ouen yang l. (Dar Tabel, 3) Sebaga conoh unu enghung noralsas Tf-If er paa ouen apa lauan sebaga beru: Docuen Ter Wegh Tabel 3 Conoh Bobo Relas ouen an ers Subec Ter Wegh u s 0 0 s 0 0 s s 0 0 s 0 0 s s s s Tabel 4 Tabel aal relas er an subye
5 Apabla ouen asuan eala subye s, aa seluruh er yang el relas engan aan epengaruh bobo hubungan subye erhaap er. Pengaruh bobo hubungan subye erhaap er aan apa ennga aupun berurang sesua engan bobo er ala ouen yang golongan eala subye ersebu. Bobo hubungan subye erhaap er aan selalu auulasan euan bag engan raa-raa berapa al er ersebu golongan e ala subye ersebu. Paa langah aal lauan nsalsas aal, ana seua subye relasan engan er, an beran nla nol unu bobo hubungan anara subye engan er ersebu, ana ω efnsan sebaga bobo hubungan er erhaap subye s. Dsapng u uga eberan nla nol unu fel nu (bernla neger) yang enanaan baha belu aa er yang golongan eala subye ersebu, ana η efnsan sebaga couner unu enyaaan suah berapa al hubungan e subye s. Ja suau ouen asuan eala subye s, aa alur proses perhungan relas subye erhaap er apa lauan engan uruan proses sebaga beru. η +, a µ ( ) > 0 η (6) η, lannya ω ( η ) µ + ( ), a µ ( ) > 0 ω η (7) ω, lannya Berasaran aa paa Tabel 3 an Tabel 4, apabla ouen asuan ala subye s, aa aan haslan aa seper yang apa paa Tabel 5. Subec Ter Wegh u s 0. s 0. s s 0 0 s 0 0 s s s s Tabel 5 Relas er an subye, asu e s Selanunya apabla ouen s golongan eala, aa aan haslan aa seper yang apa paa Tabel 6. egh s, ) ω 0.5, apaan ar 3 ( ulah auulas bobo er yang pernah asuan abah engan bobo ouen erhaap er yang aan asuan, euan bag engan ulah oal er yang pernah asuan eala subye s. (0. ) + 0. ω Subec Ter Wegh u s 0.5 s 0. s s 0 0 s 0 0 s s s s Tabel 6 Relas er an subye, 3 asu e s Berasaran hubungan anara subye erhaap er an hubungan anara ouen erhaap er, aa apa enuan hubungan anara subye engan ouen elalu er. Subye represenasan sebaga suau fuzzy se erhaap er, ana apa nyaaan seper beru ( ) µ ( ) µ ( ) ( ) µ s s s 3 µ s s,,, K, 3 Unu elauan perhungan bobo hubungan subye erhaap ouen erapan Jaccar s Coeffsen. Karena subye an ouen asusan sebaga fuzzy se erhaap er, aa operas paa Jaccar s coeffcen gunaan ax an n operas berasaran T-or an T-Conor sanar yang uunya gunaan ala operas nersecon an unon fuzzy se [6]. J (, s ) s s n ax ( µ ( ), µ ( )) ( µ ( ), µ ( )) s s (8)
6 Docuen Ter Wegh Tabel 7 Relas Ter an Douen Subec Ter Wegh s 0. s 0.4 s s 0. s 0.8 s Tabel 8 Relas Ter an Subye Unu enelasan penggunaan Ruus (8), Tabel 7 an Tabel 8 beran sebaga conoh yang erepresenasan relas anara Ter an Douen an relas anara Ter an Subye. Bobo hubungan ouen engan s subye berasaran Tabel 7 an Tabel 8 aalah sebaga beru: an s nyaaan sebaga fuzzy ses erhaap ers: {, } an s {,, }. 3 s Slary relas anara an hung engan enggunaan Ruus (8): n J (, s) J ( s, ) ax ( 0.,0. ) + n( 0.,0.4) + n( 0,0.7) ( 0.,0. ) + ax( 0.,0.4) + ax( 0,0.7) Keseluruhan hasl perhungan apa lha paa Tabel 9. Docuen Subec Wegh s s s s s s s s Tabel 9 Relas Douen an Subye Slary er erhaap er bsa uga apaan engan enerapan eoe Jaccar s Coeffcen. Pencaran slary n perlu asaran paa sesuau yang el relas engan er. Dala hal n gunaan hubungan er erhaap subye aupun ouen yang elah apaan. Masng asng hubungan anara er erhaap subye an hubungan er erhaap ouen el eleahannya asng-asng. Hal n apa sebaban arena aanya faor esalahan yang lauan oleh anusa ala engelopoan ouen e ala subye an esalahan arena er yang erapa paa ouen serngal a el hubungan engan ouen ersebu secara lansung. Relas er erhaap subye nla erlalu subyef arena peroleh ar hasl peran user. Seangan relas ouen erhaap er nla lebh obyef. Sebagaana yang elah elasan sebelunya baha suau ouen apa nyaaan sebaga suau fuzzy se erhaap er, sehngga sebalnya suau er apa uga nyaaan sebaga suau fuzzy se erhaap ouen elalu suau proses onvers [5] sebaga beru. Msalnya : T,,, aalah se of ers {, 3 K } {,, } D, aalah se of ocuens, 3 K ( ) µ ( ) µ ( ) ( ) µ 3 µ,,, K, 3 µ ( ) µ ( ) µ ( ) µ ( ) µ ( ) µ ( ),, K, Slary anara ua er apa peroleh engan enggunaan Jaccar s Coeffcen sebaga beru: ( µ ( ), µ ( )) n l l δ (, l ) (9) l ax ( µ ( ), µ ( )) Sebaga conoh, ar relas er an ouen paa Tabel 7, an nyaaan sebaga fuzzy ses erhaap ouen: l
7 ,,, {, } ,,, {, } 4 Keuan slary anara an hung engan Ruus (9). n( 0.33,0.66) + n(,0 ) + n( 0,0.53) δ (, ) ax 0.33, ax,0 + ax 0,0.53 ( ) ( ) ( Keseluruhan hasl relas anar ers unuan oleh Tabel 0. Ter Ter Wegh Tabel 0 Slary Ter erhaap Ter Bobo hubungan anara er engan rnya senr aalah. Sehngga, Boolean relaon yang haslan oleh Ruus (8) an (9) aalah bersfa reflexvy an syery. Bobo hubungan anara er an er apa paa sebaga asar unu engebangan fuzzy exene eyors (ers) ala suau search engne. Pencaran ouen paa suau aplas search engne pengaruh oleh ga aspe, yau : eyor, subye, an exene eyor. Exene eyor yang asuan sn aalah er yang el hubungan engan er yang lan sebgaana erlha paa Tabel 0. Unu elauan pencaran ouen, user a aban unu enggunaan seluruh aspe ersebu. Mnal user elauan pencaran ouen engan enggunaan er (eyor). Secara uu unu elauan pencaran ouen engan eperhungan ega aspe aas ) perluan bobo hubungan anara ouen erhaap subye, ouen erhaap eyor an eyor erhaap eyor. Kega hubungan ersebu aan paa unu enenuan bobo hubungan ouen engan eganya, an apa hung Ruus (0). Msalnya ala encar suau ouen, users engnpuan er (eyor) an subye s. Bobo hubungan suau ouen sbb: u u erhaap eua npu users apa hung { (, )} σ ( ) J ( su, ) sup δ u (0) Dana {,,3,...,}. Ja users hanya easuan eyor, engan asus baha proses pencaran aan lauan unu seua subye, aa J ( s u, ), sehngga Ruus (0) apa seerhanaan ena: Ja u { (, )} σ ( ) sup δ u () a el exene eyors aau exene eyors a uan ala proses pencaran, apa buan baha Ruus () aan berubah ena: 5. KESIMPULA σ ( ) () u Dala paper n, a eperenalan suau onsep hbrsas anara noralsas Tf-If engan Jaccar s Coeffcen yang elah ofas unu engebangan suau eoa search engne yang asaran paa HARD, hususnya paraeer Subec. Beberapa lusras conoh aa yang bersfa sbol beran unu euahan ala enger beberapa ruus baru yang perenalan. Konsep n apa ebangan unu eproses paraeer-paraeer HARD yang lannya. REFERECES [] Hgh Accuracy Rereval fro Docuens (HARD) Annoaon Guelnes, verson.3 - <.lc.upenn. eu/proecs/hard/hard004-guelnes.v.3.pf> [] Klr, J. an B. Yuan, 00. Fuzzy Ses an Fuzzy Logc: Theory an Applcaons. e Delh: Prence-Hall. [3] Roberson, S., 004. Unersanng Inverse Docuen Frequency: On heorecal arguens for IDF, Journal of Docuenaon, Vol.60, no.5, pp [4] Tan, P.., M. Senbach an V. Kuar, 005. Inroucon o Daa Mnng, Ason Wesley. [5] Inan, R. an M. Muaono, 004. Toar a Fuzzy Thesaurus Base on Slary n Fuzzy Coverng, Ausralan Journal of Inellgen Inforaon Processng, Vol.8, o. 3.
8 [6] Inan, R. an M. Muaono, 004. Fuzzy Cononal Probably Relaons an s Applcaons n Fuzzy Inforaon Syses, Knolege an Inforaon Syses, an Inernaonal Journal, Vol. 6, o. 3. [7] Inan, R., 004. Rary-base Slary Relaons n a Generalze Fuzzy Inforaon Syse, Proceeng of IEEE Conference on Cybernecs an Inellgen Syses (CIS 004).
HARD: SUBJECT-BASED SEARCH ENGINE MENGGUNAKAN TF-IDF DAN JACCARD S COEFFICIENT
HARD: SUBJECT-BASED SEARCH ENGINE MENGGUNAKAN TF-IDF DAN JACCARD S COEFFICIENT (Rolly Inan, e al.) HARD: SUBJECT-BASED SEARCH ENGINE MENGGUNAKAN TF-IDF DAN JACCARD S COEFFICIENT Rolly Inan, Anrew Defeng
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Permasalahan Cutting Stock Satu Dimensi
A 2 LANDASAN TEORI 2. Perasalahan Cuttng Stoc Satu Dens Perasalahan Cuttng stoc erupaan suatu perasalahan ang uncul arena bana paa aplasna ala bang pernustran. Msalan ala pernustran au, bagaana eanaeen
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
A 2 LANDASAN TEORI 2. Model Regres Nonparaer Analss regres dala sasa erupaan salah sau eode unu enenuan hubungan sebab aba anara sau varabel dengan varabel yang lan elalu pengaaan ecenderungan pola hubungan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Analisa Haronik Elevasi pasang suru adalah penulahan dari beberapa konsana pasang suru dan fakor eeorologis yang diasusikan konsan, seperi diunukkan pada persaaan beriku:
Lebih terperinciKresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan
Kresnano C Moel Sebaran Pergerakan Kresnano C Tujuan Uama: Mengeahu pola pergerakan alam ssem ransporas serng jelaskan alam benuk arus pergerakan (kenaraan, penumpang, an barang) yang bergerak ar zona
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI NILAI MATA KULIAH MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING
Semnar Nasonal Informaka 00 (semnasif 00) ISSN: 979-38 UPN Veeran Yogyakara, Me 00 SISTEM REKOMENDASI NILAI MATA KULIAH MENGGUNAKAN METODE CONTENT-BASED FILTERING Puspanngyas Sanjoyo A ) ) Teknk Informaka,
Lebih terperinciAnalisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB VI SUHU DAN KALOR
BAB VI SUHU DAN KALOR STANDAR KOMPETENSI : 5. Meneapkan konsep dan prinsip kalor, konservasi energi dan suber energi dengan berbagai perubahannya dala esin kalor. Kopeensi Dasar : 5.1 Melakukan percobaan
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciPEMBAHASAN. Solusi Eksak Persamaan Boltzman dengan Nilai Awal Bobylev Misalkan dipilih nilai awal Bobylev berikut:
PEMBAHASAN Paa karya ilmiah ini persamaan Bolzmann yang akan icari solusinya aalah persamaan Bolzmann spasial homogen yaiu persamaan Bolzmann engan x bernilai nol iuliskan: S cos [ ] e. g θ 4 uas kiri
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI 2.1 Persamaan Dasar Fluida
4 II LANDASAN TEORI Dala bab ini akan diberikan eori-eori yang berkaian dengan peneliian ini. Teori-eori ersebu elipui persaaan dasar fluida yang akan disarikan dari Billingha dan King [7], dan Wiha [8].
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata
Lebih terperinciFisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang
Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,
Lebih terperinciU J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR
Penerapan PID Predcve Ar-Rao Conroller Pada Mesn Mobl Msubsh Type 4G63 Unu Memnmuman Ems Gas Buang Oleh Hendre Angga P 10 105 03 PRESENTASI TUGAS AKHIR Mesn-mesn oomof saa n dunu unu menghaslan performa
Lebih terperinciBAB 3 MODEL LEE-CARTER
BAB 3 MODEL LEE-CARTER 3. Pendahuluan Model Goperz yang elah dibahas di Bab 2 banyak diodifikasi oleh para Saisikawan. Pada waku iu (sekiar ahun 980-990), Saisikawan eliha odel ini cukup bagus unuk erepresenasikan
Lebih terperinciBAB II PENYEARAH TERKENDALI. fasa thyristor. Tegangan keluaran penyearah terkendali dapat divariasikan dengan
BAB PENYEAAH TEKENDA Unuk menghalkan egangan keluaran yang erkenal gunakan pengenal faa hyror. Tegangan keluaran penyearah erkenal apa varakan engan mengonrol aau mengaur uu penyalaan hyror. Thyror nyalakan
Lebih terperinciAnalisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s
Sudaryano Sudirham Analisis angkaian Lisrik Di Kawasan s Sudaryano Sudirham, Analisis angkaian Lisrik () BAB 3 Fungsi Jargan Pembahasan fungsi jargan akan membua kia memahami makna fungsi jargan, fungsi
Lebih terperinciE-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear
E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa
Lebih terperinci4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI
4. ALIDITAS DA RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EALUASI Tujuan : Seelah mempelajari modul ini mahasiswa mampu membua ala evaluasi bau unu program pembelajaran Evaluasi pembelajaran adalah ahap ahir dalam prosedur
Lebih terperinciBUPAH PAOTAN PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 30 TAHUN 2013 TENTANG TATA CARA PENYESUAIAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH
r BUPAH PAOTAN PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 30 TAHUN 2013 TENTANG TATA CARA PENYESUAAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA! BUPAT PACTAN, Menglnga a. bahwa guna kelancaran
Lebih terperinciAnalisis Jalur / Path Analysis
Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan
Lebih terperinciKONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
Lebih terperinciBAB 3 PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET
BAB PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET MENGENAI METODE NUMERIK Persoalan yang melbaan model maemaa banya munul dalam berbaga lmu pengeahuan seper halnya dalam asus
Lebih terperinciTentukan invers transformasi dari hasil kali kedua fungsi dalam kawasan frekuensi berikut :
Tenuan nver ranforma ar hal al eua fung alam awaan freuen beru : Pen: F () an F () Inver ranforma Laplace mang-mang fung erebu enu aja aalah f () u() an f () e - u() engan menggunaan negral onvolu ang
Lebih terperinciPERMASALAHAN LOKASI (Model Dasar) [2]
PERMASALAHAN LOKASI Model Dasar [] Technques of Contnuous Space Locaton Probles Medan ethod» Rectlner / Manhattan / Ct bloc dstance Contour-Lne ethod» Constructs regons bounded b counter lne hch provde
Lebih terperinciMedian Method. Types of Distance Rectilinear distance / Manhattan distance / City block distance / rigth-angle distance / rectangular distance
30/05/04 Technques of Contnuous Space Locaton Probles PERMASALAHAN LOKASI Model Dasar [] Medan ethod» Rectlner / Manhattan / Ct bloc dstance Contour-Lne ethod» Constructs regons bounded b counter lne hch
Lebih terperinciBERITA DAERAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN BUPATI PACITAN 1 NOMOR 16 TAHUN 2010 TENTANG
BERTA DAERAH KABUPATEN PACTAN TAHUN 200 NOMOR 7 PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 6 TAHUN 200 TENTANG PERUBAHAN KETGA ATAS PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 28 TAUN 2009 TENTANG PENJABARAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN
Lebih terperinciPenerapan Aljabar Matrik Dalam Analisa Masukan-Keluaran Elistya Rimawati 6)
ISSN : 693 73 Penerapan Aljabar Matrk Dala Analsa Masukan-Keluaran Elstya Rawat 6) Abstrak Analsa asukan-keluaran bertolak dar anggapan bahwa suatu sste perekonoan terdr atas sector-sektor yang salng berkatan.
Lebih terperinciJULIO ADISANTOSO - ILKOM IPB 1
KOM341 Temu Kembali Informasi KULIAH #3 Invere Inex Invere inex consrucion Kumpulan okumen Token Moifikasi oken Tokenizer Linguisic moules perkebunan, peranian, an kehuanan perkebunan peranian kebun ani
Lebih terperinciPelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon
Pelabelan Total Ss Ajab Pada Subkelas Pohon Hlda Rzky Nngtyas, Dr Daraj, SS, MT [] Jurusan Mateatka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber (ITS Jl Aref Rahan Hak, Surabaya 60 E-al: daraj@ateatkatsacd
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciESTIMASI PELUANG KEMUNCULAN KLAIM PADA PERUSAHAAN ASURANSI KECELAKAAN MELALUI PEMODELAN POINT PROCESS
Prosng Semnar Nasonal Volume 02, Nomor 1 ISSN 2443-1109 ESTIMASI PELUANG KEMUNCULAN KLAIM PADA PERUSAHAAN ASURANSI KECELAKAAN MELALUI PEMODELAN POINT PROCESS Irmayan 1, Nur Asm Rahmawa 2 Unversas Cokroamnoo
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciBAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
Lebih terperinciMODUL 1 RANGKAIAN THEVENIN, PEMBEBANAN DAN ARUS TRANSIEN
MODUL 1 FI 2104 ELEKTRONIKA 1 MODUL 1 RANGKAIAN THEVENIN, PEMBEBANAN DAN ARUS TRANSIEN 1. TUJUAN PRAKTIKUM Seelah melakukan prakikum, prakikan diharapkan elah memiliki kemampuan sebagai beriku : 1.1. Mampu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. salad ke piring setelah dituang. Minyak goreng dari kelapa sawit juga memiliki sifat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam kehidupan sehari hari kia biasa menjumpai produk makanan yang sifanya kenal. Sebagai conoh produk mayonaisse yang diambahkan pada salad. Viskosias (kekenalan)
Lebih terperinciPERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1
PERSAMAAN GERAK Posisi iik maeri dapa dinyaakan dengan sebuah VEKTOR, baik pada suau bidang daar maupun dalam bidang ruang. Vekor yang dipergunakan unuk menenukan posisi disebu VEKTOR POSISI yang diulis
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.
Lebih terperinciBAB III. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan perhitungan untuk menilai
BAB III PENILAIAN HARGA WAJAR SAHAM PAA SEKTOR INUSTRI BATUBARA ENGAN MENGGUNAKAN TRINOMIAL IVIEN ISCOUNT MOEL 3.. Pendahuluan Pada bab ini akan dijelaskan mengenai ahapan perhiungan unuk menilai harga
Lebih terperinciKINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH
KINETIK REKSI HOMOGEN SISTEM BTH SISTEM REKTOR BTH OLUME TETP REKSI SEDERHN (SERH/IREERSIBEL Beberapa sisem reasi sederhana yang disajian di sini: Reasi ireversibel unimoleuler berorde-sau Reasi ireversibel
Lebih terperinci\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA
y BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN : NOMOR 55" TAHUN 20 ; TENTANG \ DANA ALOKAS DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN, Menmbang : a. bahwa dalam rangka penngkaan penyelenggaraan pemernahan,
Lebih terperinciCOMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD)
COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN (CRD) CRD Tdak ada kea pengelompokan: Lngkungan homogen Bahan homogen (pebedaan danaa expemenal un yang mempeoleh pelakuan yang ama dalam CRD debu ebaga expemenal eo) Ala homogen
Lebih terperinciBab 3. Migrasi Data Seismik. Migrasi dilakukan untuk memindahkan posisi reflektor yang terlihat pada
Bab 3 Migrasi Daa Seismik Migrasi ilakukan unuk meminahkan posisi reflekor yang erliha paa rekaman aa seismik menjai posisi yang sebenarnya sesuai engan posisi i bawah permukaan. Unuk srukur geologi yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinci! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013
! BUPAT PACrAN j PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 18 TAHUN 2013 TENTANG PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN DEWAN PENGAWAS BADAN LAYANAN UMUM DAERAH PADA RUMAH SAKT UMUM DAERAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciSAMBUNGAN PASAK ( KEYS )
SAMBUNGAN PASAK ( KEYS ) Pasak igunakan unuk menyambung ua bagian baang (poros) aau memasang roa, roa gigi, roa ranai an lain-lain paa poros sehingga erjamin iak berpuar paa poros. Pemilihan jenis pasak
Lebih terperinciPenerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: 2337-3539 (23-927 Prn) A-28 Penerapan Meode Fler Kalman Dalam Perbaan Hasl Preds Cuaca Dengan Meode ARIMA Tomy Kurnawan, Luman Hanaf, dan Erna Aprlan
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA
Semnar Nasonal Teknolog Informas dan Mulmeda 2015 STMIK AMIKOM Yogyakara, 6-8 Februar 2015 PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA Yeffransjah Salm STMIK Indonesa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciPERENCANAAN RUTE ANGKUTAN UMUM DI KOTA SIBOLGA. Nama Mahasiswa : Olga Kristama. S NRP :
PERENCANAAN RUE ANGKUAN UMUM DI KOA SIBOLGA Absrak Nama Mahasswa : Olga Krsama. S NRP : 3104 100 024 Jurusan : eknk Spl Dosen Pembmbng I : Caur Arf Prasyano, S.MSc Koa Sbolga aalah salah sau koa Sumaera
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
19 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waku dan Lokasi Peneliian Peneliian ini dilakukan pada bulan Juni hingga Juli 2011 yang berlokasi di areal kerja IUPHHK-HA PT. Mamberamo Alas Mandiri, Kabupaen Mamberamo
Lebih terperinciRelasi LOGIK FUNGSI AND, FUNGSI OR, DAN FUNGSI NOT
2 Relasi LOGIK FUNGSI ND, FUNGSI OR, DN FUNGSI NOT Tujuan : Seelah mempelajari Relasi Logik diharapkan dapa,. Memahami auran-auran relasi logik unuk fungsi-fungsi dasar ND, OR dan fungsi dasar NOT 2. Memahami
Lebih terperinciArus Bolak-Balik. Tegangan dan arus bolak balik dapat dinyatakan dalam bentuk
Arus Bolak-Balik Arus bolak balik dihasilkan oleh generaor yang enghasilkan egangan bolak-balik dan biasanya dala benuk fungsi sinusoida sinus aau cosinus. Tegangan dan arus bolak balik dapa dinyaakan
Lebih terperinciBAB 2 CONTOH - CONTOH MODEL
BAB COTOH - COTOH MODEL. Penahuluan Dalam bab ini kia akan mempelajari sejumlah conoh-conoh seerhana moel yang ibangun ari area yang berbea. Tujuan uamanya aalah unuk mengilusrasikan cara berpikir keika
Lebih terperinciBAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST
BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:
Lebih terperinciFISIKA. Sesi INTI ATOM A. STRUKTUR INTI
FISIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Sesi NGAN INI AOM A. SRUKUR INI Aom adalah bagian erkecil dari suau maeri yang masih memiliki sifa dasar maeri ersebu. Aom erdiri dari parikel-parikel subaom,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah persediaan merupakan masalah yang sanga pening dalam perusahaan. Persediaan mempunyai pengaruh besar erhadap kegiaan produksi. Masalah persediaan dapa diaasi
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 1-10, April 2001, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol.. No., -, Aprl, ISSN : -88 ENDEKATAN RERESI OLINOMIAL ORTHOONAL ADA RANCANAN DUA FAKTOR (DENAN ALIKASI SAS DAN MINITAB) Tat Wharh Jurusan Matemata FMIA UNDI Abstra eneatan
Lebih terperinciSeminar Nasional Statistika Universitas Diponegoro, Semarang, 21 Mei 2011
Senar Nasonal Saska Unversas Dponegoro, Searang, 2 Me 20 ENERAAN ANALISIS KEUTUSAN DALAM RISIKO DALAM ENGAMBILAN KEUTUSAN INVESTASI SAHAM JANGKA ENDEK UNTUK MENDAATKAN CAITAL GAIN ATAU KERUGIAN YANG OTIMUM
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
TKE 305 ISYARAT DAN SISTEM B a b I s y a r a Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Teknik Elekro Fakulas Teknik dan Ilmu Kompuer Universias Mercu Buana Yogyakara 009 BAB I I S Y A R A T Tujuan Insruksional.
Lebih terperinci' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN
j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN
Lebih terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu
Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan
Lebih terperinciLKTIS UNDIP Oleh: Rezzy Eko Caraka
PEMODELAN LAJU INFLASI DENGAN MODEL REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL DALAM MENJAGA STABILITAS EKONOMI INDONESIA LKTIS UNDIP 204 Oleh: Rezz Eo Caraa Negara Mau Laar Belaang Sabilias Eonoi Julah Uang Beredar
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju
Lebih terperinciBAB III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel
BAB III ANALISIS INTERVENSI 3.1. Pendahuluan Analisis inervensi dimaksudkan unuk penenuan jenis respons variabel ak bebas yang akan muncul akiba perubahan pada variabel bebas. Box dan Tiao (1975) elah
Lebih terperinciPENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1
PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciBerlaku Perbandingan. A. Konsep Suhu
Suhu erupakan ukuran relaif (deraja) panas aau dingin suau benda aau sise. Pada kasus dua buah benda yang berbeda suhu dan keduanya disenuhkan sau saa lain, aka kr akan engir dari benda yang lebih panas
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TEMPAT KOST DENGAN METODE PEMBOBOTAN ( STUDI KASUS : SLEMAN YOGYAKARTA)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TEMPAT KOST DENGAN METODE PEMBOBOTAN ( STUDI KASUS : SLEMAN YOGYAKARTA) I Wayan Supriana Program Pascasarjana Ilmu Kompuer Fakulas MIPA Universias Gadjah Mada
Lebih terperinciRANK DARI MATRIKS ATAS RING
Dela-Pi: Jurnal Maemaika dan Pendidikan Maemaika ISSN 089-855X ANK DAI MATIKS ATAS ING Ida Kurnia Waliyani Program Sudi Pendidikan Maemaika Jurusan Pendidikan Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam FKIP Universias
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (05) 33-350 (30-9X Prn) D-3 Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Ap Kelas Ekonom Keraaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS Ilaf Andala dan Irhamah Jurusan Saska Fakulas Maemaka
Lebih terperinciBAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH,
BAHAN AJAR GERAK LURUS KELAS X/ SEMESTER 1 OLEH : LIUS HERMANSYAH, S.Si NIP. 198308202011011005 SMA NEGERI 9 BATANGHARI 2013 I. JUDUL MATERI : GERAK LURUS II. INDIKATOR : 1. Menganalisis besaran-besaran
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Desain Peneliian Peneliian ini adalah peneliian Quasi Eksperimenal Design dengan kelas eksperimen dan kelas conrol dengan desain Prees -Poses Conrol Group Design
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab
Lebih terperinciBAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI. Perkembangan pemodelan stokastik, terutama model linier, dapat dikatakan
BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI 3.1 Moel Lnear Perkembangan pemoelan stokastk, terutama moel lner, apat katakan mula paa aba ke 19 yang asar oleh teor matematka yang elaskan antaranya oleh Gauss,
Lebih terperinciPENGARUH PENGEMBANGAN KARYAWAN TERHADAP MOTIVASI DAN PRESTASI KERJA KARYAWAN (Studi pada karyawan tetap PT PG Tulangan Sidoarjo)
PENGARUH PENGEMBANGAN KARYAWAN TERHADAP MOTIVASI DAN PRESTASI KERJA KARYAWAN (Sudi pada karyawan eap PT PG Tulangan Sidoarjo) Niken Dwi Okavia Heru Susilo Moehammad Soe`oed Hakam Fakulas Ilmu Adminisrasi
Lebih terperinciMODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL)
MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL) 1. Konse Dasar Sngle Index Model. Forula SIM untuk Sekurtas 3. SIM untuk Sekurtas Tunggal 4. SIM untuk Portofolo 5. Portofolo Otal Berdasarkan SIM Munya Alteza
Lebih terperincix 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.
Pekan #1: Kinemaika Sau Dimensi 1 Posisi, perpindahan, jarak Tinjau suau benda yang bergerak lurus pada suau arah erenu. Misalnya, ada sebuah mobil yang dapa bergerak maju aau mundur pada suau jalan lurus.
Lebih terperinciPENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI
PENGGUNAAN ONSEP FUNGSI CONVEX UNU MENENUAN SENSIIVIAS HARGA OBLIGASI 1 Zelmi Widyanuara, 2 Ei urniai, Dra., M.Si., 3 Icih Sukarsih, S.Si., M.Si. Maemaika, Universias Islam Bandung, Jl. amansari No.1 Bandung
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN
BAB PENDAHUUAN. ATAR BEAKANG Seringali ara enelii aau saisiawan melauan enganalisaan erhada suau eadaan/masalah dimana eadaan yang dihadai adalah besarnya jumlah variabel samel yang diamai. Unu iu erlu
Lebih terperinciMekanika Lagrangian (Fowles) Mekanika Lagrangian. , q n. q 3 ) ) ) ke nilai tetangga (q 1
Meana Lagrangan (Fowles) Supar Meana Lagrangan Melalu meana Lagrangan n persamaan gera Newton untu sstem seerhana aan beran engan lebh sphstcate. Koornat Umum Poss partel alam ruang apat tentuan melalu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciBAB VIII DAYA PADA RANGKAIAN RLC
8 BAB DAYA PADA ANGKAAN L Pengerian daya : perkalian anara egangan yang diberikan dengan hasil arus yang engalir. Secara aeais : P suber searah aau D Daya dikaakan psiif, keika arus yang engalir bernilai
Lebih terperinciPERBANDINGAN PERAMALAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING SATU PARAMETER BROWN DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DUA PARAMETER HOLT
aisika, Vol. 4, No. 1, Tahun 2016 PERBANDINGAN PERAMALAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL MOOTHING ATU PARAMETER BROWN DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL MOOTHING DUA PARAMETER HOLT Julnia Bidangan 1, Ika Purnaasari
Lebih terperinciPeramalan Kurs Rupiah Terhadap US Dollar Menggunakan Metode Hibrid
Teknolog Elekro, Vol. 6, No. 3,Sepember - Desember 07 33 Peramalan Kurs Rupah Terhaap US Dollar Menggunakan Meoe Hbr I Nyoman Sumera Yasa ), I Keu Gee Darma Pura ), N.M.A.E.D Wrasu 3) Absrac Forecasng
Lebih terperinci