Bab 2 LANDASAN TEORI
|
|
|
- Sonny Halim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 b LNDSN TEORI. Hmpu Fuzzy Tdk semu hmpu yg dump dlm kehdup sehr-hr terdefs secr els, msly hmpu org msk, hmpu org pd, hmpu org tgg, d sebgy. Msly, pd hmpu org tgg, tdk dpt dtetuk secr tegs pkh seseorg dlh tgg tu tdk tgg. ggp bhw defs org tgg dlh org yg tggy lebh besr tu sm deg.75 meter, mk org yg tggy.74 meter meurut defs tersebut termsuk org yg tdk tgg. Sult dterm bhw org yg tggy.74 meter tu tdk termsuk org tgg. Hl meuukk bhw bts tr kelompok org tgg d kelompok org yg tdk tgg tdk dpt dtetuk secr tegs. Utuk megts permslh hmpu deg bts yg tdk tegs tu, L.. Zdeh megtk hmpu tersebut deg sutu fugs yg meytk l keggot pd sutu hmpu tk kosog sebrg deg megtk pd terl [,]. Hmpu tersebut dsebut hmpu fuzzy d fugs dsebut fugs keggot (membershp fucto d l fugs tu dsebut dert keggot.. Fugs Keggot pd Hmpu Fuzzy Ketk dlh sebuh hmpu tegs (crsp, fugs keggoty hy terdpt l kemugk, ytu d, deg f ( tu tergtug pd termsuk ggot tu tdk termsuk ggot dlm. Stu ( berrt sutu tem Uersts Sumter Utr
2 7 med ggot dlm sutu hmpu. Nol ( berrt sutu tem tdk med ggot dlm sutu hmpu. Sebuh hmpu fuzzy pd X dtd oleh fugs keggot f ( yg berhubug deg setp ttk d X, sebuh blg rel pd terl [,] deg l dr f ( pd mewkl dert keggot pd. Mk, semk dekt l f ( ke semest pembcr, semk tgg dert keggot pd. Semest pembcr dlh keseluruh l yg dperbolehk utuk dopersk dlm sutu rbel fuzzy. Semest pembcr merupk hmpu blg rel yg sets k (bertmbh secr mooto dr kr ke k d l semest pembcr dpt berup blg postf tu egtf. Dom hmpu fuzzy dlh keseluruh l yg dzk dlm semest pembcr d boleh dopersk dlm sutu hmpu fuzzy. Fugs keggot (membershp fucto dlh sutu kur yg meuukk pemet ttk ttk put dt ke dlm l keggot yg mempuy terl tr smp. Gmbr. Fugs Keggot dr Sebuh Hmpu Fuzzy Uersts Sumter Utr
3 8 Keterg gmbr: Clsscl (crsp set hmpu tegs Fuzzy set ~ hmpu fuzzy ~ membershp fucto fugs keggot µ( Defs.: X dlh sebuh hmpu tk kosog. Sebuh hmpu fuzzy pd X dtd oleh fugs keggoty: [ ] : X, d ( dterpretsk sebg dert keggot dr eleme pd hmpu fuzzy utuk setp X. Nl dguk utuk mewkl buk ggot, l dguk utuk mewkl keggot peuh, d l l d try dguk utuk mewkl dert keggot meegh. Pemet ug dsebut sebg fugs keggot dr hmpu fuzzy. Defs.: Sebuh hmpu fuzzy dlh kosog k d hy k fugs keggoty sm deg pd X. Defs.3: Du hmpu fuzzy d dlh sm, dtuls, k d hy k f ( f ( utuk semu pd X..3 lg Fuzzy Sebuh blg fuzzy merupk perlus dr blg bs, dlm rt bhw hl tu tdk megcu pd sutu l tuggl melk pd sutu hmpu l l yg mugk berhubug, dm setp l kemugk memlk bobot sedr tr d. obot dsebut sebg fugs keggot. Deg demk, sebuh blg fuzzy dlh sebuh ksus khusus dr hmpu fuzzy koeks. Sm sepert Logk Fuzzy yg merupk perlus dr Logk oole (d m hy megguk y d tdk d tdk d d try, blg Uersts Sumter Utr
4 9 fuzzy merupk perlus dr blg rel. Perhtug deg megguk blg fuzzy memugkk peggbug ketdkpst prmeter, sft, geometr, kods wl, d sebgy. Sebelum meelsk tetg blg fuzzy, berkut beberp hl d defs yg petg dlm teor hmpu fuzzy: (Hd Nsser, 8, hl: 778. Sebuh hmpu fuzzy pd R (brs blg rel ddefsk sebg hmpu psg terurut {, ( R} sebg fugs keggot utuk hmpu fuzzy. ( µ, d m µ ~ ( dsebut. Sebuh hmpu fuzzy dsebut orml k terdpt plg sedkt stu ttk R deg µ ~ (. 3. Sebuh hmpu fuzzy pd R dlh koeks k utuk setp, y R λ sehgg µ ( λ ( λ y m{ µ (, ( y } setp [,]. µ 4. Sebuh blg fuzzy dlh sebuh hmpu fuzzy pd brs blg rel yg memeuh kods ormlts d koeksts. Defs.4: lg fuzzy ~ dlh sebuh ormlss hmpu fuzzy koeks pd brs blg R sehgg:. Terdpt plg sedkt stu o R deg µ ~ (.. µ ~ ( setdky kotu sebg. Dsumsk fugs keggot dr sebrg blg fuzzy ~ dlh sebg berkut: d m µ m, m α m α m (, m m β, utuk yg ly ~ β m dlh l rt rt dr ~ d α d β dlh peyebr kr d k berturut turut, dsebut sebg blg fuzzy trgulr. Sebuh Uersts Sumter Utr
5 ~ blg fuzzy trgulr dtuukk deg ( m, α, β d F(R dlh hmpu dr blg fuzzy trgulr. ~ Defs.5: Sebuh blg fuzzy {(, ~ ( R} µ dlh o egtf k d hy k µ ~ ( utuk semu <. Jd sebuh blg ~ fuzzy trgulr ( m, α, β dlh o egtf k m α. ~ Defs.6: Du buh blg fuzzy trgulr ( m, α, β d ~ ( m, α, β dktk sm k d hy k m m, α α, d β β. ~ Defs.7: Sebuh blg fuzzy ( m, α, β dktk smetrs k α β..4 rtmtk pd lg Fuzzy Trgulr ~ ~ sumsk ( m, α, β d ( m, α, β dlh du buh blg fuzzy trgulr, rtmtk pd pd kedu blg fuzzy tersebut dlh sebg berkut: (S.H. Nsser, 8, hl: 475. Peumlh : ~ ~ ( m m, α α, β β b. Perkl sklr: ~ λ λ( m, α, β ( λm ( λm, λα, λβ c. Pegurg : ~ ~ ( m m, α β, β α, λβ, λα, k λ, k λ Uersts Sumter Utr
6 .5 Mtrks No Negtf d Vektor Fuzzy No Negtf Defs.8: Sebuh mtrks dsebut o egtf d dotsk k setp eleme dr dlh blg o egtf. ~ ~ Defs.9: Sebuh ektor fuzzy b ( dsebut o egtf d dotsk b m ~ ~ b k setp eleme dr b dlh fuzzy o egtf, deg kt ~ l b..6 Sstem Persm Ler Fuzzy Sstem persm ler rbel d persm dtuls dlm betuk mtrks: y ( deg mtrks perseg yg etr-etry merupk blg rel d, y dlh ektor ektor d dlm R. Dberk u, L u, L, u,,,, F d, R utuk,, mk sstem persm ler fuzzy:,, u u u,,,, u u u L L L,, M M M M, u u u ( M Sstem persm ( dpt dtuls dlm betuk mtrks,,,,, M, L L O L,, M, u, u U, d V M M u U V deg Uersts Sumter Utr
7 Model sstem persm ler ( mempuy solus fuzzy k terdpt ektor X M d dlm F sedemk hgg k, k d k, k, utuk setp,, L,. Meggt Defs.6 d rtmtk pd blg fuzzy, fugs-fugs d dpt dtuls sebg kombs ler dr dubh ke betuk d rbel d persm med:. Sstem persm ( X V (3 deg V b, b, M b, b b b,, M, [,,,,, ] T L. L L L O L b b b,, M, X,,,, L, L d, [ ] T Etr-etr b, dtetuk sebg berkut:. k,, mk b,, d b,,. k, <, mk b,, d b,, 3. b,, utuk yg ly. Persm (3 buk sstem persm ler fuzzy. Persm (3 merupk persm ler bs yg l rbely berd dlm rug fugs. Deg megguk persm (3, dmugkk sstem persm ler fuzzy dpt dselesk mellu peyeles sstem persm ler bs. Lebh lut, mtrks pd persm (3 dpt dtuls dlm betuk mtrks blok sehgg mtrks koefese pd persm ( dlh., Uersts Sumter Utr
8 3 Cotoh : Dberk sstem persm ler fuzzy: Mtrks sepert dlm persm ( dlh. Oleh kre tu, dperoleh mtrks deg persm (3 dlh. Cotoh : Dberk sstem persm ler fuzzy: 3 Jk sstem persm dubh med persm (3, mk: 3( ( ( 3 ( Teorem.: Dberk dlh mtrks koefese pd persm (3. Mtrks o sgulr k d hy k mtrks-mtrks d keduy o sgulr. ukt : ( Deg megguk opers elemeter brs/ kolom pd mtrks, ddpt mtrks C. Jk mtrks C dke opers elemeter umlh du kolom, ddpt D. Mtrks C Uersts Sumter Utr
9 4 dlh mtrks yg dhslk dr opers elemeter umlh du brs/ kolom dr mtrks. Sedgk mtrks D dlh mtrks yg dhslk dr opers elemeter umlh du brs/ kolom dr mtrks C. Hl berkbt: sehgg det( det(d det( det( det( det(c det(d, Kre o sgulr mk det( d det( det( det(. Hl megkbtk det( d det (. Jd mtrks d keduy o sgulr. ( Dkethu mtrks d keduy o sgulr. Jd det( d det(. Deg cr yg sm sepert pd bg sebelumy, ddpt: det( det(c det(d deg C d D. Hl berkbt: det( det(d det( det( Kre l det( d l det(. Sehgg dlh mtrks o sgulr. Teorem.:Dberk ukt : dlh mtrks koefse pd persm (3. Jk ers mtrks d, mk ersy berbetuk b, Mslk b, d berturut-turut meytk etr mtrks d ke- d kolom ke-. Kre d(, mk: det( M N. N M pd brs Uersts Sumter Utr
10 5 deg ( det(, b, (4 det(, sub mtrks yg dperoleh deg cr megelms brs ke- d kolom ke- dr mtrks. Perhtk sub mtrks, d,. Mtrks, dpt dperoleh mellu opers elemeter pertukr brs d kolom dr, sebyk p kl, deg p blg gep. Oleh krey, det(, (- p det(, det(,. Dr persm (4 d meggt det(, det(,, mk: b, ( det(, det( ( det(, det( b, N utuk setp,. Smp d s, ddpt N Perhtk ug sub mtrks, d,, utuk,. Kre mk, dpt dperoleh megguk opers elemeter pertukr brs d kolom dr krey, det(, (- q det(,. det( Hl berkbt:,, sebyk q kl, deg q blg gep. Oleh b, ( det(, det( ( ( det(, det( Uersts Sumter Utr
11 6 det( det( (, ( ( b, utuk setp,. Terbukt bhw M N N M. Persm (3 merupk perubh betuk dr sstem persm ler fuzzy. Wlupu persm (3 mempuy solus tuggl, tdk berrt sstem persm ler fuzzy lgsug dperoleh solusy. Jk dlm (3 o sgulr, tdk d m bhw F V X, utuk setp V F. Cotoh berkut memperlhtk bhw persm (3 mempuy solus tuggl tetp permslh sstem persm ler fuzzy tdk mempuy solus tuggl. Cotoh 3: Dberk permslh sstem persm ler fuzzy:, ( 3 r r,3 ( 3 r, ( 3 3 r Jk dubh dlm betuk persm (3, mk dperoleh mtrks-mtrks : 3 3, r r r r X 3, d Uersts Sumter Utr
12 7 3 mempuy ers, sehgg solus persm (3 dlh: 3 T X [.3 3.6r,.6.77r,.8.5r, r,.6.3r,.9.85r] Mslk: [ ] T Vektor (,,.3 3.6r, r, [.6.77r,.6. r] T 3 [ ] r,.9.85r T buk solus sstem persm ler fuzzy, kre d buk blg fuzzy. 3 Teorem berkut memperlhtk syrt cukup d syrt perlu gr solus persm (3 ug med solus utuk sstem persm ler fuzzy semul. Sebelumy, ddefsk pegert sft o egtf yg dmlk sutu mtrks. Q q, Mtrks [ ] dktk o egtf k utuk setp d setp berlku q,. Sebg cotoh, mtrks koefse pd persm (3 d ts dlh mtrks o egtf. Teorem.3: Dberk sstem persm ler fuzzy U V deg rbel d persm. Persm o sgulr. Solus ler fuzzy X V sepert persm (3, deg X V med solus sstem persm U V k d hy k mtrks o egtf. ukt : ( Mslk mk dperoleh: [ b, X, L,,, L, ] d [ ] T. Kre X V, Uersts Sumter Utr
13 8 b, b, (5, b b, (6 utuk,. Seluty kre M N N M mk persm (6 med: b, b,, sehgg b, b, (7 Jk persm (7 dkurg deg persm (5, mk dperoleh: ( b, b, ( b, b, ( b, b, ( b, b, ( b, ( b, ( (8 Dkethu V F mk,, L, F, sehgg ( utuk setp. Dkethu pul bhw. Hl berkbt b, utuk setp d. Deg kt l mtrks [ b, ] o egtf. ( Mslk [ b, ] mtrks o egtf. Jd utuk setp d. b, Deg cr yg sm sepert pd bg sebelumy, ddpt persm (8: ( b, ( b, (. Sel tu, dkethu pul [ ] T V L solus persm (3,,,, L, d,, L, F, mk utuk setp. kbty: ( Uersts Sumter Utr
14 9 ( b, ( b, (, utuk sehgg,, L, F tu [,, L, ] F sstem persm ler fuzzy.. Deg demk, solus med solus Dlm Cotoh 3, mtrks dlh mtrks o egtf. Tetp ers mtrks, yk dlh: els buk mtrks o-egtf. Sebb terdpt etr mtrks yg berl egtf. Meggt Teorem.3, solus persm lery tdk lgsug med solus persm ler fuzzy. Sebuh sstem persm ler fuzzy dpt dubh med betuk sstem persm ler bs. Dr sstem rbel d persm dubh med sstem rbel d persm. Solus sstem persm bru tdk secr lgsug med solus sstem persm semul. Cotoh 3 memperlhtk bhw solus sstem persm bru tdk med sstem persm semul. Jk mtrks koefse dr sstem persm bersft o egtf, mk solusy med sstem persm semul. Hl dtuls dlm Teorem.. Defs.: Tu sstem persm ler m sebg berkut: ~ ~ b (9 d m dlh sebuh mtrks crsp o egtf d ~ ( ~, ~ ~ b ( dlh ektor ektor fuzzy o egtf d ~ ~, b F( R b utuk semu, m, dsebut sebg sebuh sstem persm ler fuzzy deg blg trgulr o egtf. Uersts Sumter Utr
15 Defs.: Sebuh ektor fuzzy o egtf ~ merupk solus dr ~ ~ b k ~ memeuh sstem persm tersebut, d m d b ~ sepert yg ddefsk pd (9. dpu kre ~ ~ m F ( R d b F ( R, dpt dsumsk ~ β ~ β m (, α m, d b ( b, b α, b d m m, α, β R d Mk, sstem ~ ~ b dpt dtuls sebg berkut: m α β m α β m α (,, ( b, b, b, b m m, b α, b β R. ( D smpg tu, b ~ d ~ dlh du buh ektor fuzzy o egtf, mk deg megguk Defs.6 d rtmtk pd blg fuzzy trgulr o egtf, dpt dselesk sstem crsp berkut: m m b, α α b, β β b ( Igt bhw k megguk blg fuzzy trgulr yg smetrs (Defs.7, mk sstem β β b tdk perlu dselesk kre sm deg sstem α α b..7 Metode Peyeles Progrm Ler Dlm tuls, setelh permslh dlm betuk Fuzzy Ler Progrmmg dtrsforms ke betuk Ler Progrmmg, k dcr solus yg optml dr model tersebut d solus tu ug dguk sebg solus yg optml dr Fuzzy Ler Progrmmg. Ler Progrmmg dlh sebuh metode mtemtk yg dguk utuk mecr hsl plg optml (sepert keutug mksml tu by teredh dlm sutu model mtemtk deg beberp dftr kedl yg drepresetsk dlm persm ler. Sebuh permslh Ler Progrmmg dpt ddefsk sebg berkut: Mks : z c s.t : b Uersts Sumter Utr
16 d m : (,, T, c (c,, c, b (b,, b m T, d [ ] m. d beberp cr utuk meyelesk persol Ler Progrmmg, dtry deg megguk metode grfk d metode smple. Metode grfk tdk dpt dguk meyelesk persol progrm ler yg memlk rbel keputus yg cukup besr tu lebh dr du, d utuk meyelesky dguk metode smple. Lgkh lgkh peyeles progrm ler deg metode grfk:. etuk model mtemtk dr persol utuk:. Fugs tuu (obecte fucto b. Fugs kedl (costrt. Ubh betuk pertdksm pd kedl med persm. 3. Gmbrk grfk pd lgkh ke - d tetuk derh lyk. 4. U ttk ttk ekstrm yg dperoleh deg mesubsttusk l ttk ke fugs tuu. Lgkh lgkh peyeles progrm ler deg metode smple:. Formulsk d stdrssk persol ke model ler.. Tmbhk rbel slck pd msg msg costrt (pembts utuk memperoleh betuk stdr. Model dguk utuk detfks solus fesble wl dr pembts berl lebh kecl tu sm deg. 3. ut tbel smple wl. 4. Plh kolom kuc, ytu kolom yg memlk l (c - z yg plg postf utuk ksus mksms tu yg memlk l (c - z yg plg egtf utuk ksus mms. 5. Plh brs kuc yg memlk l deks terkecl. Nl deks dlh perbdg l k deg kolom kuc. 6. Meetuk l eleme cell, ytu l perpotog tr kolom kuc d brs kuc. 7. Lkuk ters deg meetuk brs kuc bru, brs z bru, d brs rbel rbel slck bru. Uersts Sumter Utr
17 . rs kuc bru dtetuk deg membg brs kuc lm deg eleme cell. b. rs z bru d brs brs ly dtetuk deg cr: rs lm (l kolom kuc brs yg sesu brs kuc bru c. Letkk l l brs yg bru dperoleh ke dlm tbel 8. Lkuk u optmlts. Jk semu koefse pd brs (c - z sudh tdk d lg yg berl postf (utuk ksus mksms tu sudh tdk d lg berl egtf (utuk ksus mms berrt sudh optml. Jk krter belum terpeuh, dulg dr lgkh ke - 4. Uersts Sumter Utr
Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering
Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg
Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37
Jurl Mtemtk Mur d Terp Vol. 4 No. Desember : - 7 PENGGUNN BENTUK SMITH UNTUK MENENTUKN BENTUK KNONIK MTRIKS NORML DENGN ENTRI-ENTRI BILNGN KOMPLEKS Thresye Progrm Stud Mtemtk Uversts Lmbug Mgkurt Jl. Jed..
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model
REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1
REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt tersebut
REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1
REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut
1 yang akan menghasilkan
Rset Opers Probblstk Teor Per (Ge Theor) Nughthoh Arfw Kurdh, M.Sc Deprteet of Mthetcs FMIPA UNS Lecture 6: Med Strteg: Ler Progrg Method A. Metode Cpur deg Progr Ler Terdpt hubug g ert tr teor per d progr
CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)
CATATAN KULIAH Pertemu XIII: Alss Dmk d Itegrl () A. Dmk d Itegrs Model Stts : mecr l vrel edoge yg memeuh kods ekulrum tertetu. Model Optms : mecr l vrel plh yg megoptms fugs tuju tertetu. Model Dmk :
PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Tuju : Mempeljr metode Elms Guss utuk peyeles persm ler smult Dsr Teor : Metode Elms Guss merupk
DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275
DIGRAF ESENTRIS PADA DIGRAF SIEL DIGRAF OMPLIT DAN DIGRAF OMPLIT MULTIPARTIT Reto tur umlsr d Luc Rtsr Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl Prof H Soedrto SH Semrg 5075 Abstrct The eccetrc dgrph of dgrph ED ( D)
CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK
CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk
PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange
Prktkum. Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml d Lgrge PRAKTIKUM Iterpols Ler, Kudrtk, Poloml, d Lgrge Tuju : Mempeljr berbg metode Iterpols g d utuk meetuk ttkttk tr dr buh ttk deg megguk sutu fugs pedekt tertetu.
I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Ltr Belg Istlh Pemrogrm Geometr (PG) dperel oleh Duff, Peterso, d Zeer pd thu 967 Istlh dmbl dr mslh-mslh geometr g dpt dformuls sebg PG Pemrogrm Geometr dlh sutu tpe mslh optmlss mtemt g
PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial
Prktkum. Regres Regres Ler, Regres Ekspoesl, d Regres Poloml Poltekk Elektrok eger Surb ITS 47 PRAKTIKUM Regres Ler, Regres Ekspoesl d Regres Poloml. Tuju : Mempeljr metode peeles regres ler, ekspoesl
BAB VI ANALISIS REGRESI
BAB VI ANALISIS REGRESI A. Pedhulu Alss regres merupk slh stu lss yg ertuju utuk megethu pegruh sutu vrel terhdp vrel l. Vrel yg mempegruh dseut depedet vrle/vrel es () d vrel yg dpegruh dseut depedet
PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel
Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode
6. Selanjutnya langkah penyelesaian
MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY DALAM BENTUK A y DENGAN MENGURAIKAN y D Mstk, Mshd, Sr Gemwt Mhssw Progrm Std S Mtemtk Dose Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Pegeth Alm Uversts R Kmps Bwdy Pekbr
PROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI
PROGRA LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI Duk Utuk emeuh Slh Stu Syrt emperoleh Gelr Sr Ss (S.S) Progrm Stud temtk Oleh: Berdet Wdsh NI : 7 PROGRA STUDI ATEATIKA JURUSAN ATEATIKA FAKULTAS ATEATIKA DAN
Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga
Rset Opers Probblstk Teor Permnn (Gme Theor) Deprtement of Mthemtcs FMIPA UNS Lecture 4: Med Strteg A. Metode Cmpurn (Med Strteg) D dlm permnn d mn permnn tersebut tdk mempun ttk peln, mk pr pemn kn bersndr
BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki
BAB I PENDAHULUAN. Ltr Belkg Populs merupk kumpul dr dvdu orgsme yg memlk sft tumbuh growth, reks respos terhdp lgkugy, d reproduks. Pd dsry, pertumbuh mkhluk hdup pd sutu populs merupk proses yg berlgsug
a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6
home se to ecellece Mt Kulh : Klkulus Kode : TSP 0 SKS : SKS Itegrl Pertemu - 6 home se to ecellece TIU : Mhssw dpt memhm tegrl fugs d plksy TIK : Mhssw mmpu mecr tegrl fugs Mhssw mmpu megguk tegrl utuk
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TORI. egtr roses Mrkov dt dklsfksk sesu deg sft wktu egmt roses sert stte scey. Wktu egmt roses dt bersft dskrt muu kotu d stte scey bersft dskrt muu kotu bk terbts muu tk terbts.. Dt Defs..
III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL
III PEMBAHASAN 3.1. Betuk Umum dri Mgic Squre, Bilg Mgic, d Mtriks SPL Mislk eleme dri bris ke-i d kolom ke-j dlh i,j mk mgic squrey secr umum dlh 1,1 1, 1,,1,,,1,, Gmbr 1. Betuk umum mgic squre deg: i,j
PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang
PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY Oleh : Yusup Fkults Ilmu Komputer, Uversts AKI Semrg Astrt The frto of No Homoge Lerty Ajustmet System towr Cholesky Doule
PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI
PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) Iterpols : Iterpols er Iterpols Kudrtk Iterpols Poloml Iterpols grge Regres : Regres er Regres Ekspoesl Regres Poloml INTERPOASI Iterpols dguk utuk meksr l tr (termedte
Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan
Bb Peyeles Persm Ler Smult.. Persm Ler Smult Persm ler smult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjk byk vrbel bebs. Betuk persm ler smult deg m persm d vrbel bebs dpt dtulsk sebg berkut: b b
BAB V ANALISIS REGRESI
BAB V ANALISIS REGRESI Setelh mempeljr mhssw dhrpk dpt : Meghtug prmeter regres Melkuk estms d uj prmeter regres 3 Meemuk model regres g tept Dlm kehdup serg dtemuk d sekelompok peuh g dtr terdpt huug,
HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA
HUBUNAN DERET BERTINKAT BERDAAR BILANAN EULERIAN DENAN OPERATOR BEDA Aleder A uw Jurus Mtetk, Fkults s d Tekolog, Uversts B Nustr Jl. K.H. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48 gug@bus.edu ABTRACT Cscde seres
PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss
Prktkum 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss PRAKTIKUM 8 Peyeles Persm Ler Smult Metoe Elms Guss Tuju : smult Mempeljr metoe Elms Guss utuk peyeles persm ler Dsr Teor : Metoe Elms Guss merupk metoe
dan mempunyai vektor normal n =(a b c). Misal P(x,y,z) suatu titik berada pada bidang. 1. Persamaan bidangnya adalah n P P
Rug Vektor Tuju:. Megigt kembli persm gris d bidg di rug.. Memhmi ksiom rug vektor, kombisi liier d rug bgi.. Megigt kembli pegerti bebs d bergtug liier, bsis d dimesi. Arti geometris dri determi Jik A
HUKUM SYLVESTER INERSIA
Vol 6 No 3 44-56 Desember 3 ISSN : 4-858 HUKUM SYLVESTER INERSIA R Heru Tjhj Jurus Mtemt FMIPA UNDIP Abstr Mtrs represets sutu betu udrt dpt dsj sebg mtrs dgol Eleme pd dgol utm mtrs represets tersebut
BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor
BAB ANAVA JALAN Merupk pegembg dr ANAVA 1 Jl Jk pd ANAVA 1 l 1 Fktor Jk pd ANAVA l Fktor Model Ler Asums: Model efek Tetp! 1,..., 1,..., Stu fktor g dtelt Av 1 l k k 1,,..., 1,,..., b k 1,,..., Du fktor
HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA
HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDAARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA Aleder A.. Guw Jurus Mtetk d ttstk, Fkults s d Tekolog, Bus Uversty Jl. KH. yhd No. 9, Plerh, Jkrt Brt 48. gug@bus.edu ABTRACT
Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Megethu rcg d eses. Megethu model ler 3. Meuruk Jumlh Kudrt (JK) 4. Melkuk uj lss vrs 5. Melkuk uj perbdg gd Apkh ber kot dlm rokok dpt megkbtk Kker? Sel kker
MASALAH PROGRAMA LINIER FUZZY DENGAN FUNGSI KEANGGOTAAN LINIER
JRNA TEKNIK INDSTRI VO. 2 NO. JNI 2000: 28-33 MASAAH PROGRAMA INIER FZZY DENGAN FNGSI KEANGGOTAAN INIER Nyom Sutp Dose Fkults Tekk Jurus Tekk Idustr versts Krste Petr ABSTRAK Asums kepst l-l prmeter dlm
KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT
Prosdg Semr Nsol Mtemtk d Terpy 06 p-issn : 550-084; e-issn : 550-09 KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT St Muhwh Uversts Jederl Soedrm st_muhwh@yhoo.co.d
Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI
Als Numerk Bh Mtrkuls B 4 ANALISIS RGRSI d INTRPOLASI 4 Pedhulu Pd kulh k dpeljr eerp metde utuk mempredks d megestms dt dskret Dr sutu peelt serg dlkuk peglh dt utuk megethu pl dt tu etuk kurv g dggp
Batas Nilai Eigen Maksimal Dari Matriks Tak Negatif
Vol. 3 No. 80-85 Ju 007 Bts Nl Ege Mksl D Mtks Tk Negtf A. Kes Jy Abstk Ide ut skps dlh utuk edptk etode dl eetuk bts d l ege ksl d tks tk egtf deg bedsk bts Fobeus. Ytu R d dlh ulh bs tu kolo u d R dlh
UNIVERSITAS INDONESIA METODE STAIRCASE UNTUK MENDAPATKAN BENTUK KANONIK JORDAN DENGAN KARAKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDYA HESTY
UNIVERSITS INDONESI METODE STIRCSE UNTUK MENDPTKN BENTUK KNONIK JORDN DENGN KRKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDY HESTY 976 Fkults Mtemtk d Ilmu Pegethu lm Progrm Stud Mtemtk Depok Februr Metode strcse...,
Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)
BAB 1 Alss Vrs stu fktor Sgle Fctor Alss Of Vrce (ANOVA) ANALISIS VARIANSI SATU FAKTOR D MetStt 1 sudh dkel uj hpotess rt-rt du populs A d B g berdstrbus Norml Bgm jk terdpt lebh dr du populs? Alss vrs
Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id
A. METODE PROGRAM LINIER Terdpt hubug g ert tr teor per d progr ler kre setp betuk per berulh ol dr du org (g berhgg) dpt dtk sebg sutu betuk progr ler d seblk, setp perslh progr ler dpt dsk sebg sutu
PENGHITUNGAN NILAI RESISTOR PENGGANTI MENGGUNAKAN NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN ORTONORMAL DARI MATRIKS LAPLACE AMIN LUKMANUL HAKIM G
PEGHIUGA ILAI RESISOR PEGGAI MEGGUAKA ILAI EIGE DA VEKOR EIGE OROORMAL DARI MARIKS LAPLACE AMI LUKMAUL HAKIM G544 DEPAREME MAEMAIKA FAKULAS MAEMAIKA DA ILMU PEGEAHUA ALAM ISIU PERAIA OGOR 7 PEGHIUGA ILAI
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Alss Regres Alss regres dlh tekk sttstk yg ergu utuk memerks d memodelk huug dtr vrel-vrel. Peerpy dpt djump secr lus d yk dg sepert tekk, ekoom, mjeme, lmu-lmu olog, lmu-lmu sosl,
HUKUM SYLVESTER INERSIA
Vol 6 No 3 44-56 Desember 3 ISSN : 4-858 HUKUM SYLVESTER INERSIA R Heru Tjhj Jurus Mtemt FMIPA UNDIP Abstr Mtrs represets sutu betu udrt dpt dsj sebg mtrs dgol Eleme pd dgol utm mtrs represets tersebut
BAB 2 LANDASAN TEORI
BB LNDSN TEORI. lytcl Herrchy Process (HP) lytc Herrchy Process (HP) dlh slh stu metode khusus dr Mult Crter Decso Mkg (MCDM) yg dperkelk oleh Thoms Lore Sty. HP dpt dguk utuk memechk mslh pd stus yg kompleks.
BAB I KOMBINATORIKA. A. Kaidah Pencacahan Terdapat dua kaidah pencacahan, yaitu kaidah penjumlahan dan kaidah perkaliah.
BAB I KOMBINATORIKA Dr. Al Mhmud (Jurus Peddk Mtemtk FMIPA UNY) Combtorcs hs emerged s ew subject stdg t the crossrods betwee pure d plled mthemtcs, the ceter of bustlg ctvty, smmerg pot of ew problems
BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang
BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ 3. Mtriks Toeplitz Defiisi 3. Mtriks Toeplitz dlh sutu mtriks [ t ; k, j = 0,,..., ] : T =, k j, deg ili,, d ideks yg diguk setip etriy
Tekun dan Teliti adalah Kunci Keberhasilan Anda PEMROGRAMAN LINEAR
Teku d Telt dlh Kuc Keberhsl Ad PEMROGRAMAN LINEAR Pdg bg Rset Opers berkut: TSP MP Trss Trsp Network PD PL PNL P Progr Ler (PL) erupk bg dr rset opers (RO) g erupk kupul etode peeles slh-slh t secr tets.
Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp
Model T Peuh Defs dpt d-u (testle): Sutu c c 'c 'c H 'c 'c dpt du l d stu set fugs g dpt - ddug m m ' sehgg H er c ' ' slg es ler tu C c ' c m ' Perht : Kre r X p r p m m r c' (X' X) c X' X c' C(X' X)
( X ) 2 ANALISIS REGRESI
ANALII REGREI A. PENGERTIAN REGREI ecr umum d du mcm huug tr du vrel tu leh, tu etuk huug d keert huug. Utuk megethu etuk huug dguk lss regres. Utuk keert huug dpt dkethu deg lss korels. Alss regres dperguk
ANALISIS KINERJA METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER
ANALISIS KINERJA METODE ZERO SUFFIX DALAM MENYELESAIKAN MASALAH TRANSPORTASI FUZZY DAN LINIER Tof Adtyw, Spt Whyugsh 2 Uversts Neger Mlg E l : tofdtyw@yhoo.co.d ABSTRAK: Slh stu slh dl kehdup sehr hr yg
INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI
Bab 2 Landasan Teori
Bb 2 Lds Teor 2.1. Ler Progrmmg Model pemrogrm ler tdk mmpu meyelesk ksus-ksus mjeme yg meghedk ssr-ssr tertetu dcp secr smult. Kelemh dlht oleh A. Chres d W.M. Cooper. Merek berdu kemud megembgk model
INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser
Solusi Sistem Persamaan Linear
Sos Sstem Persm Ler Sstem persm er: h persm deg h kow j d dketh, j,,, j? So: z 6 z z () () () persm d kow Jw: z 6.5 z.5 z () () () ems : pers. ().5 pers. () pers. ().5 pers. () z 6.5 z 8z 8 () () () ems
SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Nurdinintya Athari (NDT)
SISTEM PERSAMAAN LINEAR Nurdiity Athri (NDT) Sistem Persm Lier (SPL) Sub Pokok Bhs Pedhulu Solusi SPL deg OBE Solusi SPL deg Ivers mtriks d Atur Crmmer SPL Homoge Beberp Apliksi Sistem Persm Lier Rgki
INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. INTEGRASI
Aljabar Linear Elementer
Aljr Lier Elemeter MA SKS Silus : B I Mtriks d Opersiy B II Determi Mtriks B III Sistem Persm Lier B IV Vektor di Bidg d di Rug B V Rug Vektor B VI Rug Hsil Kli Dlm B VII Trsformsi Lier B VIII Rug Eige
FUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter
IV. FUNGSI KARAKTERISTIK Pd bgi seljuty k dijbrk megei ugsi krkteristik. Pd peeliti ii k ditetuk ugsi krkteristik dri distribusi our-prmeter geerlized t deg megguk deiisi d kemudi k membuktik ugsi krkteristik
VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA
VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA De Prm Sr Jurus Mtemtk Uersts Neger Pg, Ioes eml: eprmsr@yhoo.com Abstrk. Auts lh rgk pembyr tu peerm lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu
MODUL KULIAH SUDRADJAT
MODUL KULIAH SUDRADJAT JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN BANDUNG 8 KATAPENGANTAR Modul kulh dsusu sebg pelegkp buku text kulh tetg Logk Fuzzy, yg
GEOMETRI EUCLID EG(2, p n ) UNTUK MEMBENTUK RANCANGAN BLOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG
GEOMETRI EUCLID EG(, p ) UNTUK MEMBENTUK RANCANGAN BLOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG Bmg Irwto d Yu Hdyt Jurus Mtemtk FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Soedrto, S.H, Semrg 5075 Astrt. A Bled Iomplete Blok (BIB) desg
Jl. HR. Soebrantas No. 155 Simpang Baru, Panam, Pekanbaru,
Jurl Ss Mtetk d Sttstk, Vol. No. Jul 6 ISSN 6-5 Metode Guss-Sedel d Geerlss Guss-Sedel utuk Meyelesk Sste Pers Ler Kopleks Cotoh Ksus: SPL Kopleks deg pers d vrel tr ry, Le Tr Lestr, Jurus Mtetk, kults
INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA. Delta Integral and Properties of Delta Integral
Jurl Brekeg Vol. 7 No. Hl. 3 8 (03) INTEGRAL DELTA DAN SIFAT-SIFATNYA Delt Itegrl d Propertes of Delt Itegrl MOZART WINSTON TALAKUA, MARLON STIVO NOYA VAN DELSEN Stf Jurus Mtemtk, FMIPA, Uptt Alum Jurus
x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i
Iterl Tertetu..6 oe d ust ss Ttk Bert slk d du ed s-s elk ss sesr d y dletkk pd pp er de jrk erturut-turut d d d dr ttk pey pd - y ered. Ked terseut k se jk dpeuh d d. d d Sutu odel tets y k dperoleh pl
SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY
SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY et Not Pogm Std Ilm Kompte Js Mtemtk FMIPA Uests Dpoegoo Jl Pof H Soedto, SH, Temblg Semg Eml : bethce@yhoocom Abstct Let AU V be fzzy system of le eqtos The fzzy system of
Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)
Bb 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI) ANAVA vs ANREG ANAVA ANREG megu perbdg vrbel tergtug () dtu dr vrbel bebs () mempredks vrbel tergtug () mellu vrbel bebs () Ksus: Peelt deg vrbel : 1 Prests Mhssw Kemmpu
CATATAN KULIAH Pertemuan IV: Model-model linier dan Aljabar Matriks (2)
TTN KULH ertemu V: Moel-moel ler lr Mtrks (). Mer Mtrks vers Sutu mtrks () mempuy vers l terpt sutu mtrks B, seh B B. Mtrks B seut vers mtrks, tuls -, y merupk mtrks uur skr ermes. Syrt keer r Mtrks vers
INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31
![INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31](/thumbs/52/30023403.jpg "INTEGRAL TERTENTU. sebagai P = max{x i x i-1 1 = 1, 2, 3,, n}. a = x 0 x 1 x 2 x n = b. Contoh: Pada interval [ 3, 3], suatu partisi P = { 3, 1 2 , 31")
INTEGRAL TERTENTU Defs: Prs P pd ervl [,] dlh suu suse erhgg P = {,,,, } dr [,] deg = < < < < = Jk P = {,,,, } prs pd [,] mk Norm P, duls P, ddefsk seg P = m{ - =,,,, } Cooh: = = Pd ervl [, ], suu prs
Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras
Jrl Grde Vol No Jr 6 : 9-4 Betk Umm Perls Teorem Pythors Ml stt By Kerm Ulsr les Jrs Mtemtk Fklts Mtemtk d Ilm Peeth lm Uversts Bekl Idoes Dterm Septemer 5; dset Desemer 5 strk - Peelt memhs perls teorem
MA SKS Silabus :
Aljr Lier Elemeter A SKS Silus : B I triks d Opersiy B II Determi triks B III Sistem Persm Lier B IV Vektor di Bidg d di Rug B V Rug Vektor B VI Rug Hsil Kli Dlm B VII Trsformsi Lier B VIII Rug Eige 7//7
TEOREMA ABEL-DINI DAN DUAL KÖTHE-TOEPLITZ PADA DERET GANDA
Prosdg Semr Nsol Ss d Peddk Ss VIII, Fkults Ss d Mtemtk, UKSW Sltg, 5 Ju 203, Vol 4, No, ISSN:2087 0922 TEOREM BEL-DINI DN DUL KÖTHE-TOEPLITZ PD DERET GND Sumrdoo, Soer DW 2 & Sum 3 PPPPTK Mtemtk, Mhssw
BAB 1 PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Kurva y=sinc(x)
BAB PENDAHULUAN.. Megp Megguk Metode Numerk Tdk semu permslh mtemts tu perhtug dpt dselesk deg mudh. Bhk dlm prsp mtemtk, dlm memdg permslh g terlebh dhulu dperhtk pkh permslh tersebut mempu peeles tu
Penyelesaian Persamaan Linier Simultan
Peyelesi Persm Liier Simult Persm Liier Simult Persm liier simult dlh sutu betuk persm-persm yg ser bersm-sm meyjik byk vribel bebs Betuk persm liier simult deg m persm d vribel bebs ij utuk i= s/d m d
PENGOPTIMUMAN PADA MASALAH PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN KOEFISIEN INTERVAL ANA FARIDA
PENGOPTIMUMAN PADA MASALAH PEMROGRAMAN LINEAR DENGAN KOEFISIEN INTERVAL ANA FARIDA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR ABSTRAK ANA FARIDA.
DIKTAT. Mata Kuliah METODE NUMERIK. Oleh: I Ketut Adi Atmika
DIKTAT Mt Kulh METODE NUMERIK Oleh: I Ketut Ad Atmk JURUSAN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA 6 KATA PENGANTAR Dktt dsusu utuk memudhk mhssw dlm memhm beberp metode umerk utuk meyelesk persm-persm
Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)
Alss Vrs stu fktor (Alss Of Vrce / ANOVA) 1. Desg d coduct expermets volvg sgle. Uderstd how the ov s used to lze the dt from these expermets 3. Assess model dequc wth resdul plots 4. Use multple comprso
MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT
MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT Rz Phlev, Arsm Ad, Sgt Sugrto Mhssw Progrm Stud S Mtemtk Dose Jurus Mtemtk Fkults
Persamaan Linier Simultan
Persm Liier Simult Elimisi Guss Guss Jord Elimisi_GussJord Persm Liier Simult Persm liier simult dlh sutu etuk persm-persm yg ser ersm-sm meyjik yk vriel es. etuk persm liier simult deg m persm d vriel
RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN
Lesso Study FMIPA UNY RENCANA PELAKSANAAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : ALJABAR LINEAR II SEMESTER : III TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN SUB TOPIK : NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN WAKTU : X 5 A. Stdr Kompetesi:
Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS
Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl
SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT
OLUI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGI PEMBANGKIT Aleder A Guw Jurus Mtemt d ttst Fults s d Teolog, Uversts B Nustr Jl. K. H. yhd No. 9, Kemggs/Plmerh, Jrt Brt 8 gug@bus.edu ABTRACT Ths rtcle dscusses bout
ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES
LEMMA VOL I NO., NOV 24 ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES Adev Mur Adel Progrm Stud Peddk Mtemtk, Uversts Mhutr Muhmmd Ym, Solok devmur@gml.com Abstrk. Peelt bertuju
Catatan Kuliah 1 Matematika Ekonomi Memahami dan Menganalisa Aljabar Matriks
Ctt Kulih Mtemtik Ekoomi Memhmi d Meglis ljbr Mtriks. Mtriks d Vektor Mtriks Mtriks dlh kumpul bilg, prmeter tu vribel tersusu dlm bris d kolom sehigg terbetuk segi empt. Susu ii bisy diletkk dlm td kurug
BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada
BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Sektor perkebu merupk sub sektor pert yg mejd slh stu fktor yg dpt medukug kegt perekoom d Idoes. Slh stu sub sektor perkebu yg cukup besr potesy dlm perekoom Idoes dlh perkebu
Anuitas. Anuitas Akhir
Auts Auts bersl r kt bhs Iggrs uty yg pt efsk sebg rgk pembyr tu peerm tetp lm jumlh tertetu yg lkuk secr berkl p jgk wktu tertetu. Kt uty sly berrt pembyr ul (thu), k tetp serg eg berjly wktu kt uts jug
Bab IV Faktorisasi QR
Bb IV Ftorss QR. Pedhulu Ftorss QR dr mtr A beruur m dlh pegur mtr A mejd A Q R dm Q R m m dlh orthogol d R R m segtg ts. Ftorss serg jug dsebut ftorss orthogol (orthogol ftorzto). Ad beberp r yg dgu utu
PENAKSIRAN PARAMETER MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI WIDYA WAHYUNI
UNIVERSITAS INDONESIA PENAKSIRAN PARAMETER MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI WIDYA WAHYUNI 07066003 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI MATEMATIKA DEPOK
III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)
III PEMBAHASAN 3 Alisis Metode Perhtik persm itegrl Volterr berikut y ( f( λ Ktyt ( ( (8 deg y( merupk fugsi yg k ditetuk sutu kostt f( fugsi sembrg yg dikethui d terdefiisi pd R d K(ty(t sutu fugsi yg
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
7 BAB TINJAUAN PUSTAKA. Sstem Perml Cerds Perlku Kosume Sstem Perml Cerds Perlku Kosume dlh sebuh sstem g berfugs utuk merml sub produk p g seber dbutuhk oleh kosume ketk g membel sutu produk berdsrk kods
Estimasi Koefisien Fungsi Regular- Dari kelas Fungsi Analitik Bieberbach-Eilemberg
Estimsi Koefisie Fugsi Regulr- Dri kels Fugsi Alitik Bieberbch-Eilemberg Oleh Edg Chy M.A Jurus Mtemtik FPMIPA UPI Abstrk Tulis ii mejelsk tetg estimsi koefisie fugsi regulr- yg dideretk, sebgi fugsi yg
Pada Bab 12 kita mengasumsikan bahwa f kontinu pada [a, b] dan mendefinisikan f(x) dx sebagai supremum dari himpunan semua jumlah luas daerah
![Pada Bab 12 kita mengasumsikan bahwa f kontinu pada [a, b] dan mendefinisikan f(x) dx sebagai supremum dari himpunan semua jumlah luas daerah](/thumbs/59/43807369.jpg "Pada Bab 12 kita mengasumsikan bahwa f kontinu pada [a, b] dan mendefinisikan f(x) dx sebagai supremum dari himpunan semua jumlah luas daerah")
13. INTEGRAL RIEMANN 13.1 Jumlh Riem Ats d Jumlh Riem Bwh Pd Bb 12 kit megsumsik bhw f kotiu pd [, b] d medefiisik itegrl b f(x) dx sebgi supremum dri himpu semu jumlh lus derh persegi-pjg kecil di bwh
Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS
Itegrs Numerk Um S d Poltekk Elektrok Neger Sury Topk Itegrl Rem Trpezod Smpso / Smpso /8 Kudrtur Guss ttk Kudrtur Guss ttk INTEGRASI NUMERIK D dlm klkulus, terdpt du l petg ytu tegrl d turudervtve Pegtegrl
bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan )
Kus Uji d Lem Neym-Perso Kebik sutu uji serig diukur oleh d. Di dlm prktek, bisy ditetpk, d kibty wilyh peolk (WP) mejdi tertetu pul. Kierj sutu uji jug serig diukur oleh p yg disebut kus uji (power of
METODE NUMERIK PERTEMUAN : 5 & 6 M O H A M A D S I D I Q 3 S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1
METODE NUMERIK S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S M O H A M A D S I D I Q PERTEMUAN : 5 & 6 PENYELESAIAN PERSAMAAN LINIER SIMULTAN S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S M O H A M A D
Metode Iterasi Gauss Seidell
Metode Itersi Guss Seidell Metode itersi Guss-Seidel : metode yg megguk proses itersi higg diperoleh ili-ili yg berubh. Bil dikethui persm liier simult: Berik ili wl dri setip i (i s/d ) kemudi persm liier
( ) ( p) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Lemma 2.15 Jika a memiliki order h( mod ) memiliki order ( mod m) m, maka. [Niven, 1991] III.
![( ) ( p) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Lemma 2.15 Jika a memiliki order h( mod ) memiliki order ( mod m) m, maka. [Niven, 1991] III.](/thumbs/71/64926416.jpg "( ) ( p) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Lemma 2.15 Jika a memiliki order h( mod ) memiliki order ( mod m) m, maka. [Niven, 1991] III.")
Le 15 J el order h, h h, el order ( od [Nve, 1991] III PEMBAHASAN Pd bg edhulu telh dsebut bhw tuu dr euls dlh eelr teore-teore yg tert solus resdu udrt d egostrus lgort utu ecr solusy, ereostrus Algort
1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0.
KKKF BAHAGAN A 6 MARKAH Arh : Jw SEMUA sol. Kepekt kter pecemr pt, d dlm secw teh trk yg drk selm eerp jm derk oleh: pt = 5e -.5t + 5e -.75t Crk ms, t, dlm ut jm yg dperluk utuk kter jk kepekt yg dkehedk
INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :
INTEGRASI NUMERIK Pegtr Pegtegrl umerk merupk lt tu r yg dguk ole lmuw utuk memperole jw mpr proksms dr pegtegrl yg tdk dpt dselesk ser ltk. Msly dlm termodmk, model Deye utuk megtug kpsts ps dr ed pdt.
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI. Prasetyo Budi Darmono Jurusan Pendidikan Matematika FKIP Universitas Muhammadiyah Purworejo
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI Prsetyo Budi Drmoo Jurus Pedidik Mtemtik FKIP Uiversits Muhmmdiyh Purworejo Abstrk Persm lier dlm vribel 1, 2, 3,.. sebgi sebuh persm yg dpt diytk dlm
Persamaan (1.4) adalah persamaan dari deret Mac Laurin. Persamaan (1.1) biasa dituliskan dengan mensubstitusikan x dengan x-x 0, sehingga :
Fsk Komputs I DERET TAYLOR. Deret Tlor Deret Tlor memegg per g sgt petg dlm lss umerk. Deg deret Tlor kt dpt meetuk l sutu ugs d ttk jk l ugs d ttk 0 g berdekt deg ttk dkethu. Ur deret Tlor dsektr o dtk