PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK UNTUK PEMBEBANAN OPTIMAL DAN BIAYA BAHAN BAKAR STASIUN PEMBANGKIT

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK UNTUK PEMBEBANAN OPTIMAL DAN BIAYA BAHAN BAKAR STASIUN PEMBANGKIT"

Transkripsi

1 MENARA Ilmu Vol. X Jld 2 No.73 esember 2016 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK UNTUK PEMBEBANAN OPTIMAL AN BIAYA BAHAN BAKAR STASIUN PEMBANGKIT Yulsma prod tekk elektro ft - umsb emal: fte.umsb12@mal.com ABSTRAK Pada sstem peoperasa teaa lstrk kompoe baya operas terbesar adalah baya baha bakar, oleh kareaya efse pemakaa baha bakar saat besar pearuhya terhadap pehemata baya operas. Pealokasa pembebaa pembakt ya optmal merupaka suatu usaha utuk memmumka baya operas pada sstem teaa lstrk, tapa melaar persyarata operas. Utuk meura baya baha bakar maka pejadwala optmal ut pembakt termal pada sstem perlu dlakuka. Permasalaha ya meyakut pejadwala terdr dar ecoomc dspatch yatu pembaa pembebaa pada setap ut pembakt seha dperoleh kombas ut pembakt ya dapat memeuh kebutuha beba dea baya ya optmum. Pembaa beba utuk mas-mas ut pembakt termal dapat dperoleh dea meuaka metoda teras lambda. Pembaa beba dea meuaka teras lambda aka memberka hasl ya lebh optmal. I. PENAHULUAN Eer lstrk merupaka betuk eer ya mudah dkoverska, dbaktka da dsalurka/ddstrbuska walaupu jarakya jauh. Proses lebh efse, efektf da ekooms dbadka betuk eer la. Sedaka permasalaha ya dhadap pada teaa lstrk ya murah, ama, da bak utuk pelayaa dalam sstem ataupu d luar sstem teaa tu sedr, dea tdak membulka dampak pada lkua adalah pada ss peoperasaya. Kemajua peradaba mausa d bum dapat dukur dea tekolo ya dhaslkaya utuk memapulas alam ya duaka utuk kebutuha mausa tu sedr. Tekolo ya duaka ba memapulas alam membutuhka eer ya cukup bayak ya umumya dalam betuk teaa lstrk. Tapa teaa lstrk, tekolo ya dhaslka hampr tdak berdaya-ua ba kehdupa. Betu besarya peraaya maka kosekuesya dtutut ketersedaa, kesambua, dampak lkua ya bersh, kuattas, da kualtas ya t, serta hara ya wajar. alam perecaaa, peoperasa, da peedala sstem teaa lstrk mucul berbaa persoala teks maupu ekooms, salah satuya dakbatka oleh beba sstem ya dams. ss la eer lstrk tdak dapat dsmpa dalam jumlah bayak seha harus dsedaka pada saat dbutuhka oleh kosume, akbatya tmbul persoala dalam mehadap kebutuha daya lstrk ya berubah dar waktu ke waktu. Apabla daya ya dkrm dar bus-bus pembakt lebh besar dar kebutuha daya pada bus-bus beba, maka aka tmbul pemborosa daya. Sedaka apabla daya ya dbaktka lebh redah dar kebutuha maka aka tmbul pemadama lokal pada bus-bus beba, ya aka meakbatka kerua pada kosume. Pada sstem peoperasa teaa lstrk, kompoe baya operas terbesar adalah baya baha bakar. Pehemata baya baha bakar dalam prosetase ya kecl aka member dampak ya besar dalam jumlah rupah, meat besarya jumlah baya baha bakar tersebut d atas. Oleh kareaya efse pemakaa baha bakar saat besar pearuhya terhadap pehemata baya operas. ISSN LPPM UMSB 159

2 Vol. X Jld 2 No.73 esember 2016 MENARA Ilmu II. TINJAUAN PUSTAKA a. Permasalaha da solus peyelesaa. Kebutuha aka lstrk ya saat besar tdak dapat dpeuh oleh satu atau dua ut pembakt saja tap harus dpeuh oleh beberapa ut pembakt. Sstem teaa lstrk dea bayak jes pembakt ya ada merupaka suatu kelebha, tap hal tersebut meyebabka semak kompleks permasalaha ya ada. ea karakterstk ya berbedabeda maka peoperasa suatu eerator pada pembakt harus optmal utuk melaya kebutuha beba ya ada seha baya operas dapat dteka. Peoptmala eerator schedul dalam sstem teaa lstrk saat dperluka, karea proses pembakta da peyalura dalam sstem teaa lstrk memerluka baya ya saat besar. Koordas atar pembakta dperluka dalam upaya melakuka optmal eerator schedul utuk memperoleh baya ya mmum, karea besar beba pada suatu sstem teaa selalu berubah setap perode waktu tertetu. Salah satu tekk solus masalah optmas ya dapat dmafaatka adalah dea meuaka metoda teras Lambda. alam tulsa, metoda teras Lambda duaka utuk meyelesaka pembaa pembebaa pada pembakt-pembakt ya ada d dalam suatu sstem secara optmal ekoom, pada hara beba sstem tertetu. Metoda daplkaska pada suatu persamaa karakterstk put-output suatu sstem pembakt da dselesaka dea meuaka proram Matlab. b. Optmas ut pembakt termal. Ya dmaksud dea operas ekooms pembakt termal alah proses pembaa atau pejadwala beba total dar suatu sstem pembakta kepada mas-mas pusat pembaktya, sedemka rupa seha jumlah baya peoperasa adalah semmal muk. Seluruh pusat-pusat pembakt dalam suatu sstem dkotrol terus meerus seha pembakta teaa dlakuka dea cara ya pal ekooms. c. Karakterstk put-output pembakt. Utuk meaalss permasalaha meea operas dalam sstem teaa, khususya masalah operas ekooms dperluka dasar teta karakterstk put-output dar suatu ut pembakt termal. Karakterstk put-output pembakt termal adalah karakterstk ya meambarka hubua atara put baha bakar (lter/jam) da output ya dhaslka oleh pembakt (MW). Utuk meambarka karakterstk put-output dapat dlhat pada ambar-1 berkut : Gambar-1. Kurva karakterstk put-output pembakt termal Gambar-1 d atas, meujukka karakterstk put-output suatu ut pembakt teaa uap ya deal. Iput ut ya dtujukka pada sumbu ordat adalah kebutuha eer paas (MBtu/jam) atau baya total per jam (R/jam). Outputya adalah output daya lstrk dar ut tersebut. d. Kemampua pembebaa ut pembakt termal. Setap mes pembakt lstrk (eerator) mempuya kemampua pembebaa ya dbatas oleh kapastas maksmum da mmum. Adaya batas-batas sela karea keterbatasa kemampua kompoe-kompoe mes (thermal rat), jua dsebabka oleh alasa ekooms yatu efses kerja dar mes tersebut. 160 LPPM UMSB ISSN

3 MENARA Ilmu Vol. X Jld 2 No.73 esember 2016 Bla suatu ut pembakt doperaska atau dbeba dluar batas maksmum da mmumya sela efsesya redah, umur (lfetme) dar mes tersebut aka meuru terutama bla ser mealam pembebaa lebh (overload). Oleh karea tu aar pembakt tersebut selalu dapat bekerja dea efses ya cukup bak (ekooms) serta stabl, maka pembakt tersebut harus doperaska dalam daerah pembebaaya. e. Baya operas pembakt termal. Faktor-faktor ya mempearuh perma daya yata ya optmal pada suatu pembakt adalah beroperasya eerator ya efse, baya baha bakar, da ru-ru daya pada salura trasms. Bayak jua eerator ya beroperas secara efse d dalam suatu sstem teaa amu hal tu tdak mejam bahwa baya operasya mmum. Hal dsebabka oleh baya baha bakar ya t. Jka stasu pembakt berada pada tempat ya jauh dar pusat beba maka ruru daya pada salura trasms dapat mejad besar. Oleh sebab tu stasu pembakt tersebut mejad saat tdak ekooms. Karakterstk put-output pembakt termal adalah karakterstk ya meambarka hubua atara put baha bakar (lter/jam) da output ya dhaslka oleh pembakt (MW). Pada umumya karakterstk put-output pembakt termal ddekat dea fus polomal orde dua sepert sebuah fus kuadrat dar daya yata pada pembakt, yatu : 2 C P P Turua baya baha bakar terhadap daya yata berupa kurva baya tambaha baha bakar, dea turua sebaa berkut : dc 2 P dp dea : C adalah baya produks dar pembakt ke, P adalah daya yata dar pembakt ke I,, adalah kostata put-output pembakt ke. Memmumka baya operas pembakta adalah merupaka optmas, seha optmas pembakta dapat ddefeska sebaa suatu proses pembakta ya bertujua utuk meoptmalka daya da memmumka baya pembakta. f. Alokas pembebaa ekooms. alam suatu sstem teaa lstrk, basaya ada beberapa macam pembakt teaa (power plat), sepert pembakt teaa termal, pembakt hdro, pembakt teaa uklr da sebaaya. Pembakt termal sedr jua mempuya beberapa pebedaa, sebaa cotoh perbedaa baha bakar, hara maksmum da mmum keluara pembakt da sebaaya ya basa dsebut dea alokas pembebaa ekooms (ecoomc load dspatch). Salah satu karakterstk terpet adalah baya operas. Baya operas mas-mas pembakt berbeda, tdak haya atar pembakt, melaka jua teratu pada besarya daya ya dbaktka. la phak, sstem teaa lstrk mempuya beberapa pembakt dea karakterstk berbeda-beda. Masalah alokas pembebaa ekooms drumuska utuk memperoleh kods optmal pembakt dea memmalka total baya baha bakar. Utuk meetuka total baya produks pada pembakt d mas-mas stasu duaka persamaa berkut : da C t 1 1 C P P 1 P P 2 ISSN LPPM UMSB 161

4 Vol. X Jld 2 No.73 esember 2016 MENARA Ilmu dmaa : C t adalah total baya produks, C adalah baya produks dar pembakt ke, P adalah baya yata dar pembakt ke, P adalah total daya yata pada permtaa beba, adalah total aka stasu. Sebuah tpkal pedekata utuk meambah batasa ke dalam fus objektf dea meuaka blaa peal Larae sepert persamaa berkut : L C t P P 1 Mmum dar fus tapa batas utuk meetuka ttk dmaa sebaa dar fus utuk varabel-varabel sama dea ol adalah sepert persamaa berkut : L L 0 0 P Ct dberka P karea C C C... t 1 2 C Ct dc maka P dp Seha kods utuk perma baya produks dar pembakt ke ya optmum adalah : dc 1,..., dp atau 2 P utuk meetuka hara P adalah : P 2 Hubua-hubua ya dberka dar persamaa-persamaa d atas dketahu sebaa persamaa-persamaa koordat sebaa fus dar Lambda, ya dapat dselesaka secara teras dea hara Lambda dperoleh sebaa berkut : 1 P 2 atau Peyelesaa perma daya yata ya optmal dar pembakt dapat dselesaka secara teras, yatu dea peyelesaa metoda teras Lambda dmaa pada metode lambda dtetuka terlebh dahulu, kemuda dea meuaka syarat optmum dhtu P (output setap pembakt). ea meuaka costrat ( ), dperksa apakah jumlah total dar output sama dea beba sstem, bla belum hara lambda dtetuka kembal. P dmaa P P df ( ) dp d d 162 LPPM UMSB ISSN

5 MENARA Ilmu Vol. X Jld 2 No.73 esember 2016 atau seha da k P 1 2 ( k 1) ( k) ( k) P P 1 P. Iteras Lambda. Iteras Lambda merupaka salah satu metode ya duaka dalam ecoomc dspatch. Pada metode Lambda () dasumska terlebh dahulu, kemuda dea meuaka syarat optmum, dhtu P 1 (output setap pembakt). ea meuaka kostra dperksa apakah jumlah total dar output sama dea kebutuha beba sstem, bla belum hara Lambda dtetuka kembal. h. Hal-hal ya mempearuh borosya kosums baha bakar pembakt. Usa mes, semak tua usa mes maka performa kerja mes semak meuru. Kods ol pelumasa, jka ol pada baa ya beputar pada mes telah kotor maka eseka aka bertambah seha meyebabka kosums baha bakar bertambah pula karea mes membutuhka aya putar ya lebh t. Sstem peda mes mealam aua, seha mes mejad paas akbatya udara sear ya terhsap oleh sstem pemasuka udara adalah udara paas. Udara ya masuk kedalam rua bakar terlalu paas ( >600 o C ) seha perbada kompres udara da baha bakar mekat ya meyebabka debt baha bakar ya dbutuhka mekat. Sstem pemasuka udara da baha bakar, terlalu bayak udara atau terlalu sedkt udara aka meyebabka pemakaa baha bakar mejad boros. Besar kecl beba ya aka dpkul, semak besar beba maka semak bayak membutuhka baha bakar. Karea ketka beba ak maka frekues meuru, putara rotor eerator harus dakka seha kopel mes desel harus dakka. Gaya putar mes desel dakka dea membuka lebh katup baha bakar seha baha bakar ya masuk ke rua bakar bertambah kemuda mehaslka tekaa (ya dhaslka dar ledaka hasl pembakara) ya semak t seha mehaslka aya putar ya semak besar da frekues kembal pada la ormalya, da sebalkya.. Keadala operas. Tujua utama dar sstem operas pembakta teaa lstrk adalah memastka keadala, ya berart pasoka lstrk terus meerus dalam reta (rae) varas teaa da frekwes ya dpersyaratka. Basaya dalam omal kecl atau redah. Pada dasarya memerluka adaya kecocoka output dar sstem pembakta dea beba, suatu proses ya mempertmbaka varas beba da daya ya dbaktka dalam perode kura dar satu detk ha beberapa tahu. Utuk jaka pedek reta ya terjad terkat dea meea perubaha beba ormal da perubaha daya pembakta akbat adaya keaala tba-tba dar sstem pembakt. Utuk jaka paja reta ya terjad terkat dea pertumbuha beba ormal da waktu atau perode pembaua pembakt-pembakt besar ya baru. Utuk pertmbaa keadala dea adaya varas beba musma perlu dtetuka mar cadaa (reserve mar) sepaja tahu ya melput beba pucak musma pada setap musm dalam setahu. Varas pet utuk mejadwalka pemelharaa ut pembakta. ISSN LPPM UMSB 163

6 Vol. X Jld 2 No.73 esember 2016 MENARA Ilmu III. PEMBAHASAN AN HASIL a. Racaa perakat luak da proram. Peyelesaa metoda teras Lambda d atas aka meuaka proram Matlab, dea flowchart sebaa berkut : Start Meetuka lambda Meetuka hara P utuk = 1 ha Mehtu : P P 1 Iteras pertama toleras? Hasl Stop Gambar-2. Blok daram dar ecoomc dspatch dea teras Lambda ar flowchart d atas kemuda dsusu kedalam bahasa proram Matlab sepert betuk d bawah : alpha = [510; 310; 78]; beta = [7.92; 7.85; 7.97]; amma = [ ; ; ]; P = 850; delta_p = 0.001; lambda = put(' Hara Estmas Awal Lambda = '); dsp(' ') dsp(' Iteras Lambda (Rp./MW-jam) P1 (MW) P2 (MW) P3 (MW) ') teras = 0; whle abs(delta_p) >= LPPM UMSB ISSN

7 MENARA Ilmu Vol. X Jld 2 No.73 esember 2016 teras = teras + 1; % aya dar mas-mas stasu pembakt dalam betuk matrks kolom : P = (lambda - beta)./(2*amma); % Traspose daya dar stasu pembakt : Pt = P'; delta_p = P - sum(p); J = sum(1./(2*amma)); delta_lambda = (delta_p)/j; fprtf(' %2.0f %8.4f %9.4f %9.4f %10.4f \',teras, lambda, P(1), P(2), P(3)) lambda = lambda + delta_lambda; ed % Baya total baha bakar : Ct = sum(alpha)+sum(pt*beta)+sum([p(1)^2 P(2)^2 P(3)^2]*amma); dsp(' ') dsp([' ','Baya Total Baha Bakar = ' um2str(ct),' ', 'Rp./jam ']) Proram d atas bla djalaka, dea meambl hara estmas awal Lambda sebesar 8, aka mehaslka la-la berkut : Hara Estmas Awal Lambda = 8 Iteras Lambda (Rp./MW-jam) P1 (MW) P2 (MW) P3 (MW) Baya Total Baha Bakar = Rp./jam IV.SIMPULAN a. alam tulsa masalah optmal eerator schedul dapat dselesaka dea meuaka batua proram Matlab ya memberka la kovere ya cepat. b. Perhtua daplkaska pada data persamaa karakterstk put-output suatu pembakt ya mehaslka la pembebaa ya ekooms utuk mas-mas ut pembakt da hara total baha bakar ya duaka. AFTAR PUSTAKA Cekd, C., Sstem Teaa Lstrk, Cotoh Soal da Peyelesaa Meuaka Matlab, Ad. Yoyakarta, Gross, Charles. A, Power System Aalyss, Joh Wley & Sos, Ic, Hutauruk, TS., Aalsa Sstem Teaa Lstrk, Jld-I, ITB, Krchmayer, L K Ecoomc Operato of Power System. Joh Wley ad Sos Ic: New York. Marsud, Operas Sstem Teaa Lstrk. Bala Peerbt & Huma ISTN: Jakarta. Sta, G.W., El-Abad, A.H., Computer Methods Power System Aalyss, McGraw- Hll, Sa, Ja Jek, rs., MSc., Jara Syaraf Trua & Pemroramaya Meuaka Matlab, Peerbt Ad Yoyakarta, Sahd, rs., MSc., Padua Prakts Matlab, Peerbt Ad Yoyakarta, Wood Alle, J. ad Bruce F. Woolleber Power Geerato Operato ad Cotrol. Joh Wley & Sos : Sapore. ISSN LPPM UMSB 165

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

Optimalisasi Biaya Bahan Bakar Untuk Penjadwalan Unit-Unit Pada Pembangkit Thermal Sistem Minahasa Dengan Metode Iterasi Lamda

Optimalisasi Biaya Bahan Bakar Untuk Penjadwalan Unit-Unit Pada Pembangkit Thermal Sistem Minahasa Dengan Metode Iterasi Lamda Optmalsas Baya Baha Bakar Utuk Pejadwala Ut-Ut Pada Pembagkt Thermal Sstem Mahasa Dega Metode Iteras Lamda Sartka Veroka Agdre, L.S. Patras, H. Tumalag, F. Ls, Jurusa Tekk Elektro-FT, UNSRAT, Maado-955,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

OPTIMASI PENJADWALAN PEMBANGKITAN DI ANTARA UNIT-UNIT PEMBANGKIT TERMAL BERDASARKAN INCREMENTAL PRODUCTION COST YANG SAMA. Abstrak

OPTIMASI PENJADWALAN PEMBANGKITAN DI ANTARA UNIT-UNIT PEMBANGKIT TERMAL BERDASARKAN INCREMENTAL PRODUCTION COST YANG SAMA. Abstrak OTIMASI ENJADWALAN EMBANGKITAN DI ANTARA UNIT-UNIT EMBANGKIT TERMAL BERDASARKAN INCREMENTAL RODUCTION COST YANG SAMA. (Al Imra) OTIMASI ENJADWALAN EMBANGKITAN DI ANTARA UNIT-UNIT EMBANGKIT TERMAL BERDASARKAN

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

3.1 Biaya Investasi Pipa

3.1 Biaya Investasi Pipa BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi

Sudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi Sudaryato Sudrham Permutas da Kombas Permutas Permutas adalah bayakya peelompoka sejumlah tertetu kompoe ya dambl dar sejumlah kompoe ya terseda; dalam setap kelompok uruta kompoe dperhatka Msalka terseda

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)

Lebih terperinci

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman

P n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran

Lebih terperinci

Aliran Daya Optimal Pada Sistem Minahasa

Aliran Daya Optimal Pada Sistem Minahasa Alra Daya Optmal Pada Sstem Mahasa Nova Gama, elma Ls, M Tuegeh, A.. Nelwa, Jurusa Tekk Elektro-T, UNSRAT, Maado-955, Emal: ovag.03@gmal.com Abstrak-Sstem Mahasa merupaka sstem teaga lstrk dega daerah

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

STUDI OPERASI EKONOMIS ANTARA UNIT-UNIT PEMBANGKIT TENAGA LISTRIK DI PT. PLN (PERSERO) WILAYAH SULTANBATARA SEKTOR TELLO

STUDI OPERASI EKONOMIS ANTARA UNIT-UNIT PEMBANGKIT TENAGA LISTRIK DI PT. PLN (PERSERO) WILAYAH SULTANBATARA SEKTOR TELLO AlImra, Stud Operas Ekooms Atara Ut-ut embagkt Teaga Lstrk Tello STUDI OERASI EKONOMIS ANTARA UNIT-UNIT EMBANGKIT TENAGA LISTRIK DI T. LN (ERSERO) WILAYAH SULTANBATARA SEKTOR TELLO Al Imra Jurusa eddka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

EKONOMIC DISPATCH SISTEM KELISTRIKAN LOMBOK MENGGUNAKAN METODE CHAOTIC ANT SWARM OPTIMIZATION (CASO)

EKONOMIC DISPATCH SISTEM KELISTRIKAN LOMBOK MENGGUNAKAN METODE CHAOTIC ANT SWARM OPTIMIZATION (CASO) elektrka, ISSN 2086-9487 Vol., No. : - 5, Pebruar 204 EKONOMIC ISPATCH SISTEM KEISTRIKAN OMBOK MENGGUNAKAN METOE CHAOTIC ANT SWARM OPTIMIZATION (CASO) Raa Yursta.,I Made Ar Nrartha 2, Agug Bud Muljoo 3

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

Pembebanan Ekonomis dengan Pengendalian Emisi pada Pembangkit Termis Menggunakan Algoritma Evolusi Diferensial

Pembebanan Ekonomis dengan Pengendalian Emisi pada Pembangkit Termis Menggunakan Algoritma Evolusi Diferensial JNEI, Vol. 03, No. 2, Me 204 57 Pembebaa Ekooms dea Peedala Ems pada Pembakt erms Meuaka Alortma Evolus Dferesal Afer Saut Saa Itsar ujua utama dar pembebaa ekooms adalah memmalka jumlah baya operas setap

Lebih terperinci

ALGORITMA PEMPROGRAMAN KOMPUTER BERDASARKAN METODE PENYELESAIAN ANALITIS TERHADAP PERSOALAN DISPATCH EKONOMI

ALGORITMA PEMPROGRAMAN KOMPUTER BERDASARKAN METODE PENYELESAIAN ANALITIS TERHADAP PERSOALAN DISPATCH EKONOMI ALGORITMA PEMPROGRAMA KOMPUTER BERDASARKA METODE PEYELESAIA AALITIS TERHADAP PERSOALA DISPATCH EKOOMI Abdul Rajab Laboratorum Sstem Trasms Da Dstrbus Elektrk Jurusa Tekk Elektro Uad ABSTRAK Pada tahu 000,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

PENJADWALAN PEMBANGKIT THERMIS MENGGUNAKAN METODE DYNAMIC PROGRAMMING

PENJADWALAN PEMBANGKIT THERMIS MENGGUNAKAN METODE DYNAMIC PROGRAMMING Sujto, ejadwala embagkt Therms Megguaka Metode Dyamc rogrammg 25 ENJADWAAN EMBANGKIT THERMIS MENGGUNAKAN METODE DYNAMIC ROGRAMMING Sujto Abstrak: eelta bertujua megetahu karakterstk ut pembagkt dalam stasu

Lebih terperinci

TEKNIK KALIBRASI TIMBANGAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN METODE CSIRO

TEKNIK KALIBRASI TIMBANGAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN METODE CSIRO Jural Ilmah Tekosas, Volume No, November 016 p-issn 460-9986 Jural Ilmah Tekosas, Vol No November 016 TEKNIK KALIBRASI TIMBANGAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN METODE CSIRO Fuz Marat Sholhah Fakultas Tekk Jurusa

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

= 8 = 7. x 4 = 24 = 8 = 5 = 13. pada persamaan ketiga dan x 3 = 5

= 8 = 7. x 4 = 24 = 8 = 5 = 13. pada persamaan ketiga dan x 3 = 5 III. REDUKSI GANJIL-GENAP/REDUKSI SIKLIS.. Alortma Sequesal Coto 9. Selesaka sstem persamaa erkut : Jawa 6 x + x = 8 x + x 5 x = 7 x + x 6 x = 5 x + 8 x = Vektor x = [ x x x x ] T dperole melalu prosedur

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam. pernyataan matematis (Widowati & Sutimin, 2007 : 1).

BAB II LANDASAN TEORI. merepresentasikan dan menjelaskan permasalahan pada dunia nyata ke dalam. pernyataan matematis (Widowati & Sutimin, 2007 : 1). BAB II LANDASAN EORI.. Model Matematka Model Matematka merupaka represetas matematka yag dhaslka dar pemodela Matematka. Pemodela Matematka merupaka suatu proses merepresetaska da mejelaska permasalaha

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas

Lebih terperinci

MEKANISME KERUNTUHAN LINGKARAN (Circular Failure Mechanisms)

MEKANISME KERUNTUHAN LINGKARAN (Circular Failure Mechanisms) MEKANISME KERUNTUHAN LINGKARAN (Crcular alure Mechasms) Stabltas Lereg Moda kerutuha lereg umumya adalah rotatoal slp sepajag bdag rutuh yag medekat lgkara Kerutuha dagkal Kerutuha dalam Saat rutuh Stabltas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

PROSIDING ISBN :

PROSIDING ISBN : ROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 2 A.4 IMLEMENTASI LAGRANGE EQUATION ADA OTIMASI INCREMENTAL FUEL COST EMBANGKIT ENERGI GUNA ENJADWALAN EMBANGKIT BERBASIS METODE DYNAMIC ROGRAMMING Sujto Jurusa Tekk Elektro

Lebih terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma

Lebih terperinci

Analisa Saluran Transmisi Nonhomogen dengan Metoda Persamaan Integral

Analisa Saluran Transmisi Nonhomogen dengan Metoda Persamaan Integral Aalsa Salura Trasms Nohomoe ea Metoa Persamaa Iteral Murk Alayrus Tekk Elektro, Uverstas Mercu Buaa, Jakarta murkalayrus@yahoo.com Abstrak Salura trasms aalah salah satu kompoe pet tekk elektro, bak utuk

Lebih terperinci

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit) Jural Sas Matematka da Statstka, Vol., No. I, Jauar ISSN - Peyelesaa Sstem Persamaa Ler Kompleks Dega Ivers Matrks Megguaka Metode Faddev Cotoh Kasus: SPL Kompleks da Hermt F. rya da Tka Rzka, Jurusa Matematka,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam proses peelta utuk megaalss aproksmas fugs dega metode mmum orm pada ruag hlbert C[ab] (Stud kasus: fugs rasoal) peuls megguaka defs teorema da kosep dasar sebaga berkut:.. Aproksmas

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Genetik dalam Economic Dispatch dengan Valve Point Loading

Implementasi Algoritma Genetik dalam Economic Dispatch dengan Valve Point Loading Semar Tugas Akhr Halama 1 dar 6 Implemetas Algortma Geetk dalam Ecoomc Dspatch dega Valve Pot Loadg Date Rumaa 1 Dr. Ir. Hermawa, DEA 2 Mochammad Facta, ST, MT 3 Jurusa Tekk Elektro Uverstas Dpoegoro Jl.

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 11 Latar Belakag Peelta yag dlakuka oleh Va der Pol pada sebuah tabug trode tertutup, yatu sebuah alat yag dguaka utuk megedalka arus lstrk dalam suatu srkut pada trasmtter da recever meghaslka

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

Gradually Varied Flow. Latihan Perhitungan Metode Perhitungan

Gradually Varied Flow. Latihan Perhitungan Metode Perhitungan Graduall ared Flw Latha erhtua Metde erhtua th =0,086 L=~ = /det =0,00066 L=00 =0,007 L=650 + 4,5 + 0,0, k = 4 7, 0,004,4 4,8 9,8l 8 4,8 l 8,4 47,74 54,8 47,74,87 54,8,87.,87 9,8 k Y Y 4,5 6,0, 7, / /

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.. Persedaa... Tujua Pegedala Persedaa Memperoleh tgkat persedaa optmal dega mejaga kesembaga atara baya karea persedaa yag terlalu bayak dega baya karea persedaa yag terlalu sedkt....

Lebih terperinci

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB III ISI. x 2. 2πσ BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.2. Ilustrasi Tabel Input-Output (3 Sektor) Alokasi Permintaan Output Antara Permintaan F 1

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.2. Ilustrasi Tabel Input-Output (3 Sektor) Alokasi Permintaan Output Antara Permintaan F 1 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tabel Iput-Output 3... Keragka Umum Tabel Iput-Output Sebaga lustras tabel I-O, msalka haya ada tga sektor dalam suatu perekooma yatu sektor produks, 2 da 3. Tabel trasaks

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. Aljabar Max-Plus adalah himpunan { } himpunan semua bilangan real yang dilengkapi dengan operasi

BAB II KAJIAN PUSTAKA. Aljabar Max-Plus adalah himpunan { } himpunan semua bilangan real yang dilengkapi dengan operasi BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Aljabar Max-Plus 1. Pegerta Aljabar Max-Plus Aljabar Max-Plus adalah hmpua { } dega hmpua semua blaga real yag dlegkap dega operas maksmum, dotaska dega da operas pejumlaha yag

Lebih terperinci

OPTIMISASI ECONOMIC DISPATCH MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION PADA SISTEM IEEE 26 BUS

OPTIMISASI ECONOMIC DISPATCH MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION PADA SISTEM IEEE 26 BUS Jural ITEKA, Tahu XI, o., Me 0 : 9-3 OTIMISASI ECOOMIC DISATCH MEGGUAKA AT COO OTIMIZATIO ADA SISTEM IEEE 6 BUS Ruslawat ( ( egaar Tekk Elektro, Akadem Tekk embagua asoal, Baarbaru Rgkasa Ecoomc dspatch

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c 6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

Analisis Kriteria Investasi

Analisis Kriteria Investasi Uverstas Guadarma TUJUAN Setelah mempelajar Bab dharapka mahasswa dapat memaham: Apakah gagasa usaha (proyek) yag drecaaka dapat memberka mafaat (beeft), bak dlhat dar facal beeft maupu socal beeft. Pelaa

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala

Lebih terperinci

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi. TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar

Lebih terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 4 BAB TINAUAN USTAKA.1. Struktur Sstem Teaga Lstrk Sstem keteagalstrka merupaka sekumpula pusat pembagt da pusat beba dmaa atara satu sama la dhubugka oleh jarga trasms (terkoeks). Oleh karea tu sstem

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

toto_suksno@uny.ac.d Economc load dspatch problem s allocatng loads to plants for mnmum cost whle meetng the constrants, (lhat d http://en.wkpeda.org/) Economc Dspatch adalah pembagan pembebanan pada pembangktpembangkt

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud

Lebih terperinci

Optimasi Aliran Daya pada Sistem Kelistrikan Opsi Nuklir berdasarkan Multi-Objective Function: Fuel CostdanFlat Voltage Profile

Optimasi Aliran Daya pada Sistem Kelistrikan Opsi Nuklir berdasarkan Multi-Objective Function: Fuel CostdanFlat Voltage Profile Jural Pegembaga Eerg uklr Vol. 18, o., (016) 75-85 Jural Pegembaga Eerg uklr Lama Jural: jural.bata.go.d/dex.php/jpe Optmas Alra Daya pada Sstem Kelstrka Ops uklr berdasarka Mult-Objectve Fucto: Fuel CostdaFlat

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling) Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu

Lebih terperinci