IDENTIFIKASI PARAMETER LOW PASS FILTER MENGGUNAKAN TEKNIK REKONSTRUKSI DIAGRAM BODE

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "IDENTIFIKASI PARAMETER LOW PASS FILTER MENGGUNAKAN TEKNIK REKONSTRUKSI DIAGRAM BODE"

Transkripsi

1 Jural Tekik Elektro Vol. 3, No. 3, September 003: IDENTIFIASI PARAMETER LOW PASS FILTER MENGGUNAAN TENI REONSTRUSI DIAGRAM BODE Idar Sugiarto, Felix Pasila, Mulia Rudy Fakultas Tekologi Idustri, Jurusa Tekik Elektro, Uiversitas riste Petra felix@petra.ac.id, idi@petra.ac.id Abstrak Idetifikasi Parameter dapat dilakuka dega berbagai macam cara, salah satuya yag sudah kita keal adalah dega Tekik Adaptive. Tekik adaptive ditijau dari segi matematis memag sagat rumit. Cara lai yag dapat dilakuka adalah dega megguaka Bode Diagram, karea haya membutuhka data frekuesi da/atau peguata utuk medapatka parameter sistem. Pada alat yag dibuat terdiri dari miimum sistem MCS-5, ADC, DAC, plat yag terdiri dari amplifier serta low pass filter orde satu da orde dua, sumber frekuesi (VCO), peak detector, da program Matlab 6.. Miimum sistem berfugsi utuk megirim data ke DAC da membaca data dari ADC. Output dari DAC diguaka pada VCO utuk membagkitka frekuesi. Frekuesi yag dihasilka diguaka sebagai iput pada plat. emudia output dari plat aka mejadi iput bagi peak detector. Selajutya output yag dihasilka peak detector aka diubah oleh ADC mejadi data bier da megirimkaya ke miimum sistem. Miimum sistem aka megirimka data ii ke PC. emudia data ii diproses dega megguaka Matlab 6.. Sehigga didapat data berupa besarya peguata, frekuesi cut off, da kemiriga sistem. Data ii dibutuhka utuk medapatka trasfer fuctio. Dari pegujia pada low pass filter 0 db/decade da 40 db/decade diperoleh hasil bahwa metode yag diguaka dapat berjala, dega error rata-rata sebesar,88 %. ata kuci : Low Pass Filter, Trasfer Fuctio, Diagram Bode, da Frekuesi Cut Off Abstract I execute some parameter idetificatio ca do with various way, oe of we kow is adaptive techique. Lookig at it from mathematics poit of view of course adaptive techique is very difficult. Aother method which ca used such like Bode Diagram method, because it is oly eed frequecy data ad gai/phase to get the parameter system. The hardware is beig produced like a miimum system MCS-5, ADC, DAC, plat like a amplifier ad low pass filter first order ad secod order, frequecy source (VCO), peak detector, ad Matlab 6. programmig. Miimum system is used for sed data to DAC ad read data from ADC. Output from DAC is used for VCO to produced frequecy. The frequecy that is beig produced is used for iput of the plat. Output from plat becomes iput for peak detector. Next, output from peak detector will chage ito biary data with ADC ad sed the biary data to miimum system. Miimum system sed the data to PC. The the data will be proceed by software of Matlab 6.. Util ca get the data like value of gai, cut off frequecy, ad gradiet system. This data is eed to produce trasfer fuctio. From research at low pass filter 0 db/decade ad 40 db/decade we ca get that method is beig used ca ru, with error,88 % eywords : Low Pass Filter, Trasfer Fuctio, Bode Diagram, ad Cut Off Frequecy Pedahulua Dalam melakuka suatu Idetifikasi Parameter dapat dilakuka dega berbagai macam cara, salah satuya yag sudah dikeal adalah dega Tekik Adaptive. Tekik adaptive ditijau dari segi matematis memag sagat rumit. Cara lai yag dapat dilakuka adalah dega meggua- Catata: Diskusi utuk makalah ii diterima sebelum taggal November 003. Diskusi yag layak muat aka diterbitka pada Jural Tekik Elektro volume 4, omor, Maret 004. ka Bode Diagram. Bode diagram merupaka salah satu tekik dalam respo aalisis utuk medeteksi magitude da phasa dari sistem jika diberi iput siusoidal. Tekik ii dapat memprediksi Trasfer Fuctio dari sistem yag diberi iput siusoidal melalui proses aalisa gambar diagram Bode. emudia trasfer fuctio yag diperoleh dicek kembali, apakah sudah sesuai 94

2 Idetifikasi Parameter Low Pass Filter Megguaka Tekik Rekostruksi Diagram Bode [Idar Sugiarto, et al.] dega asliya atau tidak. Sehigga idetifikasi parameter yag dihasilka dapat diguaka utuk megotrol sistem dega tepat. Tujua pembuata makalah ii yaitu utuk membuat aalisa dari suatu sistem/peralata listrik utuk medapatka idetifikasi parameter dari sistem tersebut, sehigga dapat diketahui karakteristik dari alat listrik tersebut da bagaimaa memilih suatu sistem yag baik. Teori Dasar. Diagram Bode [3] Diagram Bode atau diagram logaritmik merupaka suatu fugsi alih siusoida yag terdiri dari dua buah grafik yag terpisah. Satu merupaka diagram dari logaritma besar fugsi alih siusoida (magitude), da yag satuya lagi merupaka diagram sudut fasa. eduaya digambar terhadap frekuesi dalam skala logaritmik. Faktor-faktor dasar yag serig terdapat pada suatu fugsi alih G(j)H(j) adalah: peguata, faktor itegral da turua, faktor orde pertama, da faktor kuadratik. 0 log + jt 0 log + T db (3) Utuk faktor kebalikaya yaitu +jt, maka besara logya adalah: 0 log + jt 0 log (4) + jt da sudut fasaya adalah: φ ( + jt) ta T (5) + jt Faktor uadratik [+V(jw/w )+ (jw/w ) ] + 0log + δ j + j + δ j + j (6) Sudut fasa faktor kuadratik [+δ (j/ ) + (j/ ) ] - adalah: φ + δ j + j ta δ (7) Peguata Sebuah kostata yag lebih besar dari satu maka mempuyai harga positif 0 log db, sedagka kostata yag lebih kecil dari satu mempuyai harga egatif. Sudut fasa dari peguata adalah ol. Faktor Itegral Da Turua (jw) + Besar logaritmik dari /j dalam db adalah: 0 log 0 log j db () Sudut fasa dari /j adalah kosta da sama dega Dega cara yag sama, besara log dari j dalam db adalah: 0 log j 0 log db () Sudut fasa dari j adalah kosta da sama dega Faktor Orde Pertama ( + jwt) + Besara log dari faktor orde pertama /(+jt) adalah: Gambar. urva besara log, sudut fasa, da asimtot dari /[+δ (j/ )+(j/ ) ] 95

3 Jural Tekik Elektro Vol. 3, No. 3, September 003: Sistem Tipe 0 (N0) atau oefisie esalaha Posisi Statis p Sistem Tipe (N) atau oefisie esalaha Percepata Statis a Pada sistem ii, besara G(j)H(j) pada frekuesi redah sama dega p, atau: lim 0 G ( j) H( j) P (8) Gambar. urva besara-log utuk sistem tipe 0 Sistem Tipe (N) atau oefisie esalaha ecepata Statis v Gambar 4. urva besara-log utuk sistem tipe pada frekuesi redah a G( j) H ( j) () atau, ( j) ( j) a G( j) jika << () ii berarti bahwa 0 log ( j) a yag meghasilka a a 0 log a (3) Desai Sistem Gambar 3. urva besara-log utuk sistem tipe Dapat dibuktika dega: V G( j) H( j) utuk << (9) j jadi, 0 log j V 0 log V (0). Perecaaa Plat Pada hardware yag aka dibuat terdiri dari beberapa ragkaia, yaitu ragkaia yag berfugsi sebagai fuctio geerator yag terdiri dari DAC da VCO (Voltage Cotroller Oscillator), serta ragkaia Peak Detector, ADC, da microcotroller MCS-5. Utuk MCS-5 aka dipakai yag sudah jadi yag telah bayak beredar dipasara. Sedagka utuk platya aka megguaka amplifier. Blok diagramya dapat dilihat seperti pada gambar 5. 96

4 Idetifikasi Parameter Low Pass Filter Megguaka Tekik Rekostruksi Diagram Bode [Idar Sugiarto, et al.] Gambar 5. Diagram blok sistem Sebelum program dijalaka, terlebih dahulu dibuat iisialisasi da settig utuk port serial, yaitu utuk megatur port com, time out, da baud rate yag diguaka (dalam hal ii baud rateya sebesar 900 da time out 90 detik). Prosesya dapat dilihat pada gambar berikut : Proses iisialisasi utuk port serial da uruta proses settigya dapat dilihat pada gambar 6. Dega megguaka istrumet creatio tool pada istrumet cotrol toolbox, maka dapat dibuat iisialisasi utuk port serial.. Perecaaa Software Bahasa Assembly diguaka utuk memprogram miimum sistem MCS-5. Dalam hal ii, miimum sistem diprogram utuk megirimka data ke DAC sebesar bit. Selai itu juga, miimum sistem berfugsi utuk membaca data dari ADC sebesar 8 bit, kemudia megirim data tersebut ke PC dega megguaka serial port. Program Matlab berfugsi utuk membaca data yag dikirimka oleh miimum sistem kemudia meampilkaya dalam betuk grafik/kurva. Dalam hal ii, grafik yag dihasilka merupaka fugsi amplitudo (A) terhadap frekuesi. Setelah itu grafik ii aka diubah mejadi grafik magitude, dega megguaka persamaa : Mag 0Log(A) [db] (4) da frekuesiya diubah mejadi omega () dega megguaka persamaa : *pi*f [Rad / s] (5) Utuk sistem orde : tf k ( s + cut off ) (6) dega kemiriga 0 db/decade atau k tf (7) s + dega kemiriga 0 db/decade Utuk sistem orde : δ tf k s + s + dega kemiriga 40 db/decade (8) Gambar 6. Iisialisasi port serial Jika utuk medowload program assembly diguaka port COM maka utuk pegambila data pada Matlab diguaka port COM, demikia pula sebalikya. Beberapa hal yag perlu disesuaika atara lai : Port serial yag diguaka (COM atau COM) Baud rate di set 900 bps Time out di set 90 secods emudia settig tadi disimpa di dalam workspace dega megguaka variable s. Proses settigya dapat dilihat pada gambar 7. k tf s s + δ + dega kemiriga 40 db/decade (9) Gambar 7. Settig port serial Setelah disimpa maka program M-file dega ama skripsi.m dapat dijalaka. 97

5 Jural Tekik Elektro Vol. 3, No. 3, September 003: Setelah program dijalaka, pertama-tama Matlab aka membaca data yag dikirimka oleh miimum sistem MCS-5 kepada PC. Data tersebut berupa data dari DAC da ADC. Data yag diperoleh kemudia diubah mejadi data frekuesi da amplitudo. emudia data tersebut diubah mejadi omega da magitude. Setelah ilai omega da magitude diperoleh, maka data-data itu ditampilka kedalam betuk grafik. Dari data-data tersebut kemudia dicari amplitudo awal (sebagai faktor peguata), omega cut off (diperoleh dari frekuesi cut off), da kemirigaya (-0 db atau 40 db). Setelah didapatka ilai peguata, omega cut off, da orde dari sistem, maka dapat dicari persamaa trasfer fuctioya. Flowchart dari proses idetifikasi parameter di atas dapat dilihat pada gambar 8. Gambar 9. Grafik amplitudo siyal utuk LPF - 0dB/decade dega frekuesi cut off 800 Hz, frekuesi dalam Hertz. Utuk plot magitude diperoleh dega melakuka perhituga : magitude 0log(amplitudo) [db] (0) Dalam hal ii besarya amplitudo diperoleh dari plot data pada gambar 9 sehigga dihasilka plot magitude seperti ditujukka pada gambar 0. Gambar 0. Grafik plot magitude dega amplitudo yag didapat dari gambar 9. Gambar 8. Alur proses idetifikasi parameter dega rekostruksi diagram bode Hasil Pegujia Hasil pegujia pada low pass filter -0 db/decade utuk peguata maksimum dega frekuesi cut off 800 Hz ditujukka pada gambar 9 berikut. Dari gambar 9 da 0 diperoleh ilai : Amplitudo 8,5 Omega cut off 0 4 rad/sec Rekostruksi diagram bode megguaka matlab dari hasil pegujia pada low pass filter -0 db/decade utuk peguata maksimum dega frekuesi cut off 800 Hz ditujukka pada gambar berikut. 98

6 Idetifikasi Parameter Low Pass Filter Megguaka Tekik Rekostruksi Diagram Bode [Idar Sugiarto, et al.] Gambar. Diagram Bode yag dihasilka utuk LPF 0 db/decade dega frekuesi cut off 800 Hz Dega membadigka amplitudo cut off da amplitudo setelah cut off, maka dapat diperoleh kemirigaya sebesar 0 db. emudia datadata tersebut dikumpulka da diproses mejadi sebuah fugsi. Maka persamaa trasfer fuctio yag dihasilka adalah : k tf 8,5 4 s + s + 0 8,506 tf () 0,0005 s + Pegujia utuk low pass filter 0 db/decade utuk peguata maksimum dega frekuesi cut off Hz dapat dilihat pada gambar. Persamaa trasfer fuctio yag dihasilka adalah : tf 8,79 5 6,93.0 s + () Sedagka utuk pegujia low pass filter 40 db dega frekuesi cut off Hz dapat dilihat pada gambar 3. (b) Gambar. (a). Grafik plot magitude utuk LPF -0dB/decade dega frekuesi cut off Hz. (b). Diagram Bode yag dihasilka dari proses rekostruksi (a) (b) (a) Gambar 3. (a). Grafik plot magitude utuk LPF -40dB/decade dega frekuesi cut off Hz. (b). Diagram Bode yag dihasilka dari proses rekostruksi 99

7 Jural Tekik Elektro Vol. 3, No. 3, September 003: Trasfer fuctio yag dihasilka : tf 9,33 9 6,98.0 s + 0,0007 s + (3) Pegujia error bertujua utuk megetahui seberapa besar error yag dihasilka atara data magitude awal (data hasil pegukura lagsug dari alat) dega data magitude pada diagram Bode (yag dihasilka dari matlab). Data magitude tersebut kemudia diubah kembali mejadi data amplitudo. Utuk mecari errorya diguaka regresi liear. Utuk pegujia dega yag berbeda, tabel errorya dapat dilihat pada tabel berikut : iput dari VCO saja da output yag dihasilka kemudia diproses utuk diaalisa. Daftar Pustaka []. Coughli, Robert F. ad Driscoll, Frederick F. Operatioal Amplifiers ad Liear Itegrated Circuits Secod Editio. New Jersey: Pretice-Hall, 98. []., Natioal Data Acquisitio Databook. Hogkog: Asia Commuicatio Natioal Semicoductor H. Ltd, 995. [3]. Ogata, atsuhiko. Tekik otrol Automatik (Sistem Pegatura) Jilid Edisi. Jakarta: Erlagga, 997. Tabel. Tabel Error Utuk Frekuesi Cut Off Da Peguata Yag Berbeda Frekuesi Error LPF Cut Off (%) Hz -0 db Hz -40 db 3.76 Hz -0 db 3. Hz -40 db Hz -0 db Hz -40 db.03 Hz -0 db 0.53 Hz -40 db Hz -0 db Hz -40 db. Hz -0 db 0.67 Hz -40 db. Rata-Rata :.88 Dari tabel, rata-rata error yag diperoleh adalah sebesar,88 %. esimpula Alat da program yag dibuat utuk idetifikasi parameter low pass filter dega tekik rekostruksi diagram bode sudah dapat berjala dega baik. Dari hasil pegujia didapatka bahwa error atara data awal magitude da hasil magitude pada Bode diagram rata-rata sebesar,88 % dari semua eksperime. Secara umum sistem yag diguaka merupaka sistem terbuka Sigle Iput Sigle Output. Hal ii karea plat yag diguaka haya medapat 00

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit

Lebih terperinci

Pengaturan Level Ketinggian Air Menggunakan Kontrol PID

Pengaturan Level Ketinggian Air Menggunakan Kontrol PID Pegatura Level Ketiggia Air Megguaka Kotrol PID [Thiag et al.] Pegatura Level Ketiggia Air Megguaka Kotrol PID Thiag, Yohaes TDS, Adre Mulya Fakultas Tekologi Idustri, Jurusa Tekik Elektro, Uiversitas

Lebih terperinci

5. KARAKTERISTIK RESPON

5. KARAKTERISTIK RESPON 5. ARATERISTI RESPON Adalah ciri-ciri khusus perilaku diamik (spesifikasi performasi) Taggapa (respo) output sistem yag mucul akibat diberikaya suatu siyal masuka tertetu yag khas betukya (disebut sebagai

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun 47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

Identifikasi sistem. Respon Step Sistem Orde I Suatu sistem orde I, dapat digambarkan sebagai berikut:

Identifikasi sistem. Respon Step Sistem Orde I Suatu sistem orde I, dapat digambarkan sebagai berikut: Idetifikasi sistem A. Dasar Teori Respo Step Sistem Orde I Suatu sistem orde I, dapat digambarka sebagai berikut: Y() s K X ( s) S 1 Dega ilai K = Gai overall = Yss/Xss τ = time kosta (waktu pada saat

Lebih terperinci

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder 3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

Kestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali

Kestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali Jural Tekika ISSN : 285-859 Fakultas Tekik Uiversitas Islam Lamoga Volume No.2 Tahu 29 Kestabila Ragkaia Tertutup Waktu Kotiu Megguaka Metode Trasformasi Ke Betuk Kaoik Terkedali Suhariyato ) Dose Fakultas

Lebih terperinci

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir 43 BAB IV PENELITIAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat : Had dryer Dilegkapi Dega UV Steril da Pompa Caira Sabu Otomatis. Tegaga : 0 V Frekuesi : 50-60 Hz Daya : 350 Watt 4.. Gambar Alat Utuk gambar alat

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,

Lebih terperinci

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran Karakteristik Diamik Eleme Sistem Pegukura Kompetesi, RP, Materi Kompetesi yag diharapka: Mahasiswa mampu merumuskaka karakteristik diamik eleme sistem pegukura Racaga Pembelajara: Miggu ke Kemampua Akhir

Lebih terperinci

Analisis dan Visualisasi Representasi Deret Fourier Gelombang Sinyal Periodik Menggunakan MATLAB

Analisis dan Visualisasi Representasi Deret Fourier Gelombang Sinyal Periodik Menggunakan MATLAB ELECRICIAN Jural Rekayasa da ekologi Elektro Aalisis da Visualisasi Represetasi Deret Fourier Gelombag Siyal Periodik Megguaka MALAB Ahmad Saudi Samosir Jurusa ekik Elektro Uiversitas Lampug, Badar Lampug

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN : Vol. 7. No. 1, 31-41, April 24, ISSN : 141-8518 Peetua Kestabila Sistem Kotrol Lup Tertutup Waktu Kotiu dega Metode Trasformasi ke Betuk Kaoik Terkotrol Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak

Lebih terperinci

Kompleksitas dari Algoritma-Algoritma untuk Menghitung Bilangan Fibonacci

Kompleksitas dari Algoritma-Algoritma untuk Menghitung Bilangan Fibonacci Kompleksitas dari Algoritma-Algoritma utuk Meghitug Bilaga Fiboacci Gregorius Roy Kaluge NIM : 358 Program Studi Tekik Iformatika, Istitut Tekologi Badug Jala Gaesha, Badug e-mail: if8@studets.if.itb.ac.id,

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

BAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya

BAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya BAB IV PENELITIAN 4.1 Spesifikasi Alat Coloy couter didesai khusus agar diperutuka bagi user utuk membatu meghitug sekaligus megaalisa jumlah media dega megguaka sesor mekaik limit switch sebagai mekais

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

Kompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif. ZK Abdurahman Baizal

Kompleksitas Waktu untuk Algoritma Rekursif. ZK Abdurahman Baizal Kompleksitas Waktu utuk Algoritma Rekursif ZK Abdurahma Baizal Algoritma Rekursif Betuk rekursif : suatu subruti/fugsi/ prosedur yag memaggil diriya sediri. Betuk dimaa pemaggila subruti terdapat dalam

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

Fendy Santoso Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra email: fendy@petra.ac.id.

Fendy Santoso Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra email: fendy@petra.ac.id. JURNAL TEKNIK MESIN Vol. 5, No., April 003: 36 4 Perbadiga Kierja Sistem Kotrol Berumpa Balik (Feedbak) Dega Sistem Kotrol Berumpa Maju (Feedfoward) Pada Jariga Peukar Paas (Heat Exhager) Fedy Satoso Dose

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real: BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

ANALISIS INTENSITAS HUJAN DI STASIUN KALIBAWANG KABUPATEN KULONPROGO

ANALISIS INTENSITAS HUJAN DI STASIUN KALIBAWANG KABUPATEN KULONPROGO ANALISIS INTENSITAS HUJAN DI STASIUN KALIBAWANG KABUPATEN KULONPROGO Titiek Widyasari 1 1 Program Studi Tekik Sipil, Uiversitas Jaabadra Yogyakarta, Jl. Tetara Rakyat Mataram 55 57 Yogyakarta Email: myso_jayastu@yahoo.co.id

Lebih terperinci

ANALISIS TENTANG GRAF PERFECT

ANALISIS TENTANG GRAF PERFECT Aalisis Tetag Graf Perfect ANALISIS TENTANG GRAF PERFET Nurul Imamah AH Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Uiversitas Pesatre Tiggi Darul Ulum Jombag urul.imamah86@gmail.com Abstrak Seirig perkembaga

Lebih terperinci

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015

RESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015 RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih terperinci

Aplikasi Active Power Filter Tiga Fasa Tipe Seri Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Mengatasi Sumber Tegangan Yang Terdistorsi

Aplikasi Active Power Filter Tiga Fasa Tipe Seri Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Mengatasi Sumber Tegangan Yang Terdistorsi PAPER ID : 096 Aplikasi Active Power Filter Tiga Fasa Tipe Seri Berbasis Jariga Syaraf Tirua Utuk Megatasi Sumber Tegaga Yag Terdistorsi Hay H. Tumbelaka 1), Thiag 2), Marseli 3) 1,2,3) Jurusa Tekik Elektro

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ISSN: ( Print) B-491

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ISSN: ( Print) B-491 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5 No. (06) ISSN: 337-3539 (30-97 Pri B-49 Load Frequecy Cotrol (LFC) Megguaka Metode Noise-Tolerable PID Feedback pada Power Geeratio Plat Simulator PLTU PT. Pembagkita Jawa da Bali

Lebih terperinci

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus

Lebih terperinci

ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG

ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG Agam Rido Priawa¹, Ir. Mahfudz Shidiq, M.T. ², Hadi Suyoo, S.T., M.T., Ph.D.³ ¹Mahasiswa Jurusa Tekik Elektro, ² ³Dose Jurusa

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

9 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara

Lebih terperinci

KURVA BEZIER DAN BRESENHAM UNTUK PEMBUATAN LINGKARAN

KURVA BEZIER DAN BRESENHAM UNTUK PEMBUATAN LINGKARAN KURVA BEZIER DAN BRESENHAM UNTUK PEMBUATAN LINGKARAN (Djoi Haryadi Setiabusi) KURVA BEZIER DAN BRESENHAM UNTUK PEMBUATAN LINGKARAN Djoi Haryadi Setiabudi Fakultas Tekologi Idustri, Jurusa Tekik Iformatika

Lebih terperinci

TANGGAPAN FREKUENSI. 7.1 Pendahuluan BAB VII

TANGGAPAN FREKUENSI. 7.1 Pendahuluan BAB VII BAB VII TANGGAPAN FREKUENSI Taggapa frekuesi adalah taggapa keadaa tuak suatu sistem terhadap masuka siusoidal. Dalam metoda taggapa frekuesi, frekuesi siyal masuka dalam suatu daerah frekuesi tertetu

Lebih terperinci

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,

Lebih terperinci

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PEMECAHAN MASALAH BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI RUMUS SOBEL PADA WEB DENGAN TOPIK REGRESI LINIER MENGGUNAKAN VARIABEL INTERVENING

IMPLEMENTASI RUMUS SOBEL PADA WEB DENGAN TOPIK REGRESI LINIER MENGGUNAKAN VARIABEL INTERVENING Versi Olie: https://joural.ubm.ac.id/idex.php/alu Vol.I (No. ) : 9-4. Th. 08 Implemetasi Rumus Sobel Pada Regresi Liear ISSN: 60-60 IMPLEMENTASI RUMUS SOBEL PADA WEB DENGAN TOPIK REGRESI LINIER MENGGUNAKAN

Lebih terperinci

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1) Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad

Lebih terperinci

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH BAB II TEORI MOTOR LANGKAH II. Dasar-Dasar Motor Lagkah Motor lagkah adalah peralata elektromagetik yag megubah pulsa digital mejadi perputara mekais. Rotor pada motor lagkah berputar dega perubaha yag

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Non Linier

Penyelesaian Persamaan Non Linier Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode

Lebih terperinci

Balas Additive Algorithm, Algoritma Branch & Bound untuk Binary Integer Programming

Balas Additive Algorithm, Algoritma Branch & Bound untuk Binary Integer Programming Balas Additive Algorithm, Algoritma Brach & Boud utuk Biary Iteger Programmig Aditio Pagestu 13514030 Program Studi Tekik Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha

Lebih terperinci

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc. METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori

Lebih terperinci

Studi Kasus Optimasi Proses Sizing Benang di P.T. XYZ

Studi Kasus Optimasi Proses Sizing Benang di P.T. XYZ Studi Kasus Optimasi Proses Sizig Beag di P.T. XYZ Didik Wahjudi Dose Jurusa Tekik Mesi-Fakultas Tekologi Idustri, Uiversitas Kriste Petra Ceter for Quality Improvemet Jl. Siwalakerto -, Surabaya 609 dwahjudi@peter.petra.ac.id

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4)

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4) 3 II LANDASAN TEORI 2.1 Peubah Kompleks da Fugsi Kompleks Sebuah bilaga kompleks dapat diyataka dalam betuk z = x + jy, (2.1) dega x da y adalah bilaga-bilaga real da j = 1. Bilaga x disebut bagia real

Lebih terperinci

STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN PENJADWALAN FLOWSHOP

STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN PENJADWALAN FLOWSHOP STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP. (Tessa Vaia Soetato, et al.) STUDI PERBANDINGAN PERFORMANCE ALGORITMA HEURISTIK POUR TERHADAP MIXED INTEGER PROGRAMMING DALAM MENYELESAIKAN

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih terperinci

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika

Lebih terperinci

Studi Plasma Immersion Ion Implantation (PIII) dengan menggunakan Target Tak Planar

Studi Plasma Immersion Ion Implantation (PIII) dengan menggunakan Target Tak Planar JURNAL FISIKA DAN APLIKASINYA VOLUME 6, NOMOR JUNI,1 Studi Plasma Immersio Io Implatatio PIII dega megguaka Target Tak Plaar Yoyok Cahyoo Jurusa Fisika, FMIPA-Istitut Tekologi Sepuluh Nopember ITS Kampus

Lebih terperinci

ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH

ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH Lapora Praktikum Hari/taggal : Rabu 7 Oktober 2009 HIDROLOGI Nama Asiste : Sisi Febriyati M. Yohaes Ariyato. ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH Lilik Narwa Setyo Utomo J3M108058 TEKNIK DAN MANAJEMEN LINGKUNGAN

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

Pengamatan, Pengukuran dan Eksperimen

Pengamatan, Pengukuran dan Eksperimen TEORI KESALAHAN EKSPERIMEN FISIKA DASAR I Pegamata, Pegukura da Eksperime Pegamata da pegukura Teori / model Eksperime Ramala Pegamata payig attetio watch somethig attetively record of somethig see or

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah

Lebih terperinci

AKUISISI SUHU HIPERTERMIA BERBASIS USB

AKUISISI SUHU HIPERTERMIA BERBASIS USB AKUISISI SUHU HIPERTERMIA BERBASIS USB Adi Kuriawa Nugroho 1 1 Jurusa Tekik Elektro Uiversitas Semarag Jl. Soekaro-Hatta Tlogosari Semarag Email : adik76@gmail.com Abstrak Terapi dega megguaka paas ( Hipertermia

Lebih terperinci

Kecepatan putar sebuah motor servo dengan input konstan digambar sebagai berikut: Time (s)

Kecepatan putar sebuah motor servo dengan input konstan digambar sebagai berikut: Time (s) UJIAN TENAH SEMESTER ANJIL TAHUN / JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEORO Mata Uji : Sistem Kotrol Aalog Sifat : Terbuka Hari, taggal : Rabu, Nopember Waktu : 6.3 8. (9 meit) Ruag

Lebih terperinci

PENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryana

PENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryana PENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryaa Model liear meyagkut masalah statistik yag ketergatugaya terhadap parameter secara liear. Betuk umum model liear adalah 0 1X1... px p, dega = Variabel respo X i = Variabel

Lebih terperinci

FORUM TEKNOLOGI Vol. 06 No. 3 ANALISA ALIRAN DAYA PADA SISTEM TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN SOFTWARE ETAP Ali Supriyadi *) Abstrak

FORUM TEKNOLOGI Vol. 06 No. 3 ANALISA ALIRAN DAYA PADA SISTEM TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN SOFTWARE ETAP Ali Supriyadi *) Abstrak ANALISA ALIRAN DAYA PADA SISTEM TENAGA LISTRIK MENGGUNAKAN SOFTWARE ETAP 12.6 Ali Supriyadi *) Abstrak Studi alira daya merupaka peetua atau perhituga tegaga, arus, daya aktif maupu daya reaktif yag terdapat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

Lebih terperinci

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered. 2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug

Lebih terperinci

(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES

(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00 S.3 EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES ulhaif adi Suriadi Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Padadara Badug

Lebih terperinci

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut

Lebih terperinci

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP Permasalaha dalam tugas akhir ii dibatasi haya pada peaksira besarya koefisie korelasi polychoric da tidak dilakuka peguia terhadap koefisie korelasi

Lebih terperinci

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

ANALISA FREKUENSI CURAH HUJAN TERHADAP KEMAMPUAN DRAINASE PEMUKIMAN DI KECAMATAN KANDIS

ANALISA FREKUENSI CURAH HUJAN TERHADAP KEMAMPUAN DRAINASE PEMUKIMAN DI KECAMATAN KANDIS Lubis, F. / Aalisa Frekuesi Curah Huja / pp. 4 46 ANALISA FREKUENSI CURAH HUJAN TERHADAP KEMAMPUAN DRAINASE PEMUKIMAN DI KECAMATAN KANDIS Fadrizal Lubis Program Studi Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas

Lebih terperinci