Analisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Analisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO"

Transkripsi

1 91 Analss Perbandngan Economc Dspatch Pembangt Menggunaan Metode Lagrange dan CFPSO Kharudn Syah, Harry Soeotjo Dachlan, Rn Nur Hasanah, dan Mahfudz Shdq Abstra -Pada pengoperasan pembangt tenaga lstr, pemaaan bahan baar menjad salah satu hal yang perlu mendapat perhatan husus arena sebagan besar dar baya operas yang deluaran merupaan baya bahan baar. Output pembangt selalu dupayaan agar dapat memenuh ebutuhan d ss beban. Economc dspatch merupaan upaya untu memnmalan baya bahan baar pembangt. Permasalahan economc dspatch dapat dselesaan menggunaan metode determnst maupun undetermnst. Pada peneltan tess n penerapan metode Lagrange yang bersfat determnst dbandngan dengan penerapan metode Constrcton Factor Partcle Swarm Optmzaton (CFPSO) yang bersfat un-determnst untu mendapatan baya pembangtan mnmum pada sstem elstran 500 V Jawa Tmur. Hasl smulas menunjuan bahwa penerapan metode CFPSO menghaslan baya pembangtan yang 0,03% lebh ecl dbandngan ja menggunaan metode Lagrange. Kata Kunc : Economc dspatch, Constrcton Factor Partcle Swarm Optmzaton (CFPSO). I. PENDAHULUAN ADA pengoperasan pembangt tenaga lstr, Ppemaaan bahan baar menjad salah satu hal yang perlu mendapat perhatan husus arena setar 60% dar total baya operas yang deluaran merupaan bahan baar [1]. Output pembangt yang dhaslan selalu dupayaan agar sama dengan besar ebutuhan d ss beban, arena perubahan ebutuhan energ lstr d ss beban aan menmbulan flutuas baya bahan baar. Korelas antara eduanya dnyataan dalam araterst nput-output suatu pembangt tenaga lstr. Analss untu memnmalan baya pembangtan basa dsebut dengan stlah Economc Dspatch. Economc Dspatch adalah pembagan pembebanan pada unt-unt pembangt yang ada dalam sstem secara optmal eonoms pada harga beban sstem tertentu. Dengan penerapan Economc Dspatch maa Kharudn Syah adalah dosen Polten Neger Bengals yang sedang tugas belajar d Program Magster Ten Eletro, Program Magster dan Dotor Faultas Ten Unverstas Brawjaya (emal: dhen_7@yahoo.com). Harry Soeotjo Dachlan, Rn Nur Hasanah, dan Mahfudz Shdq merupaan staf pengajar Jurusan Ten Eletro Faultas Ten Unverstas Brawjaya Malang (e-mal: harrysd@ub.ac.d; rn.hasanah@ub.ac.d; mahfudz@ub.ac.d). aan ddapatan baya pembangtan yang mnmum terhadap produs daya lstr yang dbangtan unt-unt pembangt pada suatu sstem elstran []. Solus dar masalah Economc Dspatch dengan berbaga metode ba secara determnst maupun undetermnst telah menjad perhatan para penelt seja lama. Pendeatan determnst berdasaran pada cabang lmu matemata ten sedangan pendeatan undetermnst bersfat heurst menggunaan ten probabltas. Contoh solus determnst dalam masalah Economc Dspatch msalnya menggunaan metode Lagrange [3], Iteras Lamda dan Base Pont [4], sedangan solus undetermnst masalah Economc Dspatch berdasaran pendeatan heurst msalnya menggunaan Partcle Swarm Optmzaton [5], Hybrd Chaotc Partcle Swarm Optmzer [6], Genetc Algorthm [7], Ant Colony Optmzaton [8], dan metode Taguch [9]. Pada peneltan n aan dbandngan aplas dar metode Lagrange dan Constrcton Factor Partcle Swarm Optmzaton (CFPSO) untu mendapatan baya pembangtan yang mnmum, menggunaan data sstem elstran 500 V Jawa Tmur. Metode Lagrange merupaan salah satu metode determnst sedangan metode Constrcton Factor Partcle Swarm Optmzaton (CFPSO) adalah metode undetermnst yang dmodfas dar metode Partcle Swarm Optmzaton (PSO) standar [10]. Pembandngan metode Lagrange dan CFPSO untu menghtung Economc Dspatch dlauan dengan menggunaan batasan equalty dan nequalty. Batasan equalty mencermnan suatu esembangan antara total daya yang dbangtan dengan total daya beban pada sstem. Batasan nequalty mencermnan batas mnmum dan masmum pembangtan yang harus dpenuh sehngga dperoleh total baya bahan baar yang optmum. II. METODOLOGI A. Perhtungan Baya Pembangtan Beberapa omponen baya yang terat dengan optmsas pembangt adalah : 1. Baya Tetap, yang tda dpengaruh oleh besar perubahan daya output pembangt, mencaup Jurnal EECCIS Vol.6, No.1, Jun 01

2 9 baya perawatan, upah operator, baya pengadaan suu cadang, baya pelumas dan baya admnstras.. Baya Bahan Baar, yang dpengaruh oleh besar perubahan daya eluaran pembangtan. 3. Baya Start Up, yang dperluan oleh pembangt untu memula dar eadaan off e eadaan on. 4. Baya Produs, yang merupaan jumlah baya runnng cost dan baya start-up untu tap unt. 5. Baya Daya Cadangan (Spnnng Reserve Prce), yang merupaan baya yang turut dperhtungan untu mengantspas bla ada salah satu unt yang mengalam egagalan operas atau secara tba-tba dperluan daya cuup besar. Sebagamana terlhat pada Gb. 1, nput untu masng-masng unt dtunjuan sebaga F (F 1,F...F n ) yang mewal baya dasar (cost rate) pembangt. Output masng-masng pembangt yang dnyataan P (P 1,P...P n ) adalah daya lstr yang dbangtan oleh pembangt sedangan P L mewal rug-rug pada saluran transms. Total output daya pembangt (P N ) merupaan penjumlahan ebutuhan daya beban sstem (P R ) dan rug-rug pada saluran transms (P L ). Gb. 1. Konfguras beberapa pembangt yang melayan beban[11]. Setap pembangt mempunya araterst tersendr dalam pengoperasannya. Karaterst nput-output pembangt menggambaran hubungan antara nput bahan baar (Rp/jam) dan output yang dhaslan oleh pembangt. Dengan mengetahu perbedaan araterst d antara semua pembangt yang ada, optmas pengoperasan pembangt dapat dlauan. Secara umum, araterst nput-output pembangt ddeat dengan fungs polnomal orde dua [11] yatu : (1) dengan : baya bahan baar pembangt termal e- (Rp/jam) : output pembangt termal e-,, : onstanta nput-output pembangt termal e- ( Rp/MW.jam) : ndes pembangt e ( = 1,,3,...N) Total baya produs pada n unt pembangt dapat dperoleh sebaga berut: Jurnal EECCIS Vol.6, No.1, Jun 01 () dengan: F T : total baya pembangt dalam sstem F (P ) : fungs baya pembangt e- N : banyanya pembangt : ndes pembangt e ( = 1,,3,...N) B. Batasan-Batasan Dalam Pembangtan Tenaga Lstr Pengoperasan eonoms pembangt tenaga lstr harus memenuh batasan-batasan atau constrants tertentu. Dua constrants yang dgunaan dalam peneltan n adalah equalty constrants dan nequalty constrants. Equalty constrant merupaan batasan esetmbangan daya, yang mengharusan total daya yang dbangtan oleh masng-masng pembangt harus sama dengan jumlah total ebutuhan beban dan rug-rug transms, yang dapat dnyataan denngan persamaan berut: (3) P : Daya ouput pembangt. P R : Total beban pada sstem. P L : Rug-rug pada saluran transms. Inequalty constrant mengharusan daya output dar tap unt lebh besar dar atau sama dengan daya mnmum yang dperbolehan serta lebh ecl dar atau sama dengan daya masmum yang dperbolehan.,, (4) C. Perhtungan Rug-Rug Transms Rug-rug transms pada setap saluran antar bus dapat berubah-ubah nlanya, tergantung dar besarnya daya yang dsaluran. Untu mengaomodasan rug transms saat menentuan pembebanan pembangt, maa rug transms harus dnyataan sebaga fungs dar pembebanan (output) pusat pembangt. Untu tu dapat dgunaan rumus umum yang terdr dar persamaan lner dan persamaan onstan, yang denal sebaga rumus losses Kron [1]: N N = 1 j= 1 N P = P B P + B P + B (5) L j j = 1 P L : Rug-rug transms. B j : Koefsen erugan transms atau Loss coeffcents. P, P j : Ouput pembangt e-,j. B 0,B 00 : Konstanta rug-rug daya. Loss coeffcents dapat danggap onstan untu perubahan daya output setap pembangt ddalam sstem. III. METODE LAGRANGE Metode Lagrange merupaan metode onvensonal yang banya dgunaan untu menyelesaan masalah optmsas baya atau 0 j 00

3 93 economc dspatch, dengan menggunaan persamaan fungs objectf sebaga berut:. n L = FT + λ PR + PL P (6) = 1 L : Persamaan Lagrange F T : Total baya pembangtan (Rp/jam) λ : Pengal Lagrange P : Daya ouput masng-masng pembangt P L : Rug-rug saluran transms P R : Total ebutuhan beban pada sstem : ndes pembangt e- (=1,,3,...,n) Konds operas eonoms dperoleh dengan cara menyamaan dengan nol semua turunan parsal pertama dar persamaan Lagrange terhadap varabel λ [11]. L F t PR PL P = + λ = 0 = 1,,..., n P P + P P P (7) dengan P R tda tergantung pada perubahan P, sehngga: L Ft PL (8) = + λ = 0 P P P L Ft P L = λ 1 (9) P P P P L C + = P b λ 1 P (10) IV. METODE CONSTRICTION FACTOR PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (CFPSO) Metode Constrcton Factor Partcle Swarm Optmzaton (CFPSO) dperoleh dar hasl modfas algortma PSO standard. Persamaan dasar algortma PSO dmodfas dengan penambahan parameter Constrcton Factor, yang bertujuan untu mempercepat penelusuran algortma PSO menuju onvergens [13]. Persamaan modfas velocty pada setap partcle dengan menggunaan Constrcton Factor dapat dnyataan sebaga berut: Gb.3. Metode Constrcton Factor Partcle Swarm Optmzaton (CFPSO) Gb.. Dagram Alr Penyelesaan Economc Dspatch Menggunaan Metode Lagrange Dagram alr metode Lagrange untu penyelesaan permasalahan economc dspatch dtunjuan pada Gb.. ' 1 X ) + crand ( Gbest X V = K( V + c rand1( Pbest )) X = X + V (11) dengan Coeffcents constrcton : ' K =, denganϕ = c1 + c, danϕ > 4 (1) ϕ ϕ 4ϕ V : Update ecepatan (velocty) pada teras. V : Kecepatan (velocty) dar partcle. c : Coeffcents acceleraton, c 1=c =,05.,c 1 X : Update poss partcle pada teras X : Poss partcle. Pbest : Poss terba dar partcle. Jurnal EECCIS Vol.6, No.1, Jun 01

4 94 Gbest : Poss terba partcle dar elompo atau awanan. K : Coeffcents constrcton. rand,rand 1 : Blangan random antara 0 dan 1. TABEL I DATA SALURAN SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA TIMUR (PT. PLN) Bus Asal Bus Tujuan R (pu) X (pu) B (pu) Paton Grat 0,0044 0,0496 0,0047 Paton Kedr 0,0103 0,1151 0,011 Grat Surabaya Barat 0,0039 0, Kedr Pedan 0,0103 0,1151 0,011 Pedan Ungaran 0,009 0, Ungaran Ngmbang 0,034 0,55 0,1009 Ungaran Surabaya Barat 0,0158 0,1518 0,0036 Ngmbang Surabaya Barat 0,0059 0, Surabaya Barat Gres 0,0014 0, TABLE II FUNGSI BIAYA PEMBANGKIT SISTEM KELISTRIKAN 150KV JAWA TIMUR No Pembangt Fungs Baya (Rp/jam) 1 Paton F = 5,19 P ,67 P ,38 Grat F 1 = 533,9 P ,63 P ,40 3 Gres F 3 = 13,15 P ,77 P ,96 TABLE III BATASAN DAYA PEMBANGKIT SISTEM KELISTRIKAN 150KV JAWA TIMUR No Pembangt Daya Atf Mnmum Masmum 1 Paton Grat Gres Pada Gb. 3 dtunjuan dagram alr langahlangah penyelesaan economc dspatch dengan menggunaan metode CFPSO. Stoppng crtera dgunaan untu menghentan proses teras ja onvergens telah dperoleh atau jumlah masmum teras telah dcapa. Jam Beban Sstem V. HASIL DAN DISKUSI Gb. 4. One-lne dagram Sstem Kelstran Interones 500 V Jawa Tmur TABEL V HASIL SIMULASI DATA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA TIMUR MENGGUNAKAN METODE LAGRANGE Daya Pembangt Paton Grat Gres Metode Lagrange Losses Baya Pembangt (Rp/Jam) Jumlah teras Watu Komputas (Det) , ,6 0, , ,6 0, , ,6 0, , ,6 0, , , 0, , ,4 0, , ,6 0, , , 0, , ,5 0, , ,3 0,17 TABEL IV DATA PEMBEBANAN SISTEM KELISTRIKAN INTERKONEKSI 500 KV JAWA TIMUR TANGGAL 19 APRIL 011 (PT. PLN) Beban Pada Bus Beban Jam Sstem Sby Paton Grat Kedr Pedan Ungaran Ngmbang Gres Barat , ,3 0, , ,3 0, , , 0, , ,9 0, , ,8 0, , ,8 0, , ,9 0, , , , , , ,5 0, , ,9 0, , ,8 0, , ,6 0, , ,4 0,17 Data yang dgunaan untu pembandngan penerapan edua metode analss economc dspatch adalah data sstem elstran nterones 500V Jawa Tmur. One-lne dagram sstem 500V Jawa Tmur dapat dlhat pada Gb. 4, sedangan data Jurnal EECCIS Vol.6, No.1, Jun 01

5 95 salurannya dtunjuan pada Tabel I. Sstem n terdr dar 8 (delapan) bus, 9 (semblan) saluran transms dan 3 (tga) pembangt tenaga lstr. Pembangt yang terpasang antara lan pembangt Paton, pembangt Grat dan pembangt Gres. Persamaan fungs baya untu etga pembangt tersebut dtunjuan pada Tabel II, sedangan batasan daya pembangtannya dtunjuan pada Tabel III. Dengan menggunaan data pembebanan pada tanggal 19 Aprl 011 (Tabel IV), hasl smulas perhtungan economc dspatch menggunaan metode Lagrange dan CFPSO dtunjuan pada Tabel V dan Tabel VI. Selsh antara total daya yang dbangtan dengan total beban pada sstem merupaan rug-rug pada saluran, yang besarnya berbeda pada setap jam. Total baya pembangtan terbesar pada sstem elstran 500 V Jawa Tmur tanggal 19 Aprl 011 terjad pada jam Jam Beban Sstem TABEL VI HASIL SIMULASI DATA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA TIMUR MENGGUNAKAN METODE CFPSO Daya Pembangt Paton Grat Gres Metode Lagrange Perbandngan hasl smulas economc dspatch dengan menggunaan metode Lagrange dan CFPSO menunjuan bahwa pada beban sstem tertngg, yatu sebesar.816 MW pada jam 19.00, penggunaan metode CFPSO menghaslan baya pembangtan sebesar ,16 Rp/Jam sedangan penggunaaan metode Lagrange memberan hasl ,50 Rp/jam. Hal n berart bahwa Losses Baya Pembangt (Rp/Jam) Jumlah teras Watu Komputas (Det) , ,6 0, , ,6 0, , ,6 0, , ,6 0, , , 0, , ,4 0, , ,6 0, , , 0, , ,5 0, , ,3 0, , ,3 0, , ,3 0, , , 0, , ,9 0, , ,8 0, , ,8 0, , ,9 0, , , , , , ,5 0, , ,9 0, , ,8 0, , ,6 0, , ,4 0,17 perhtungan menggunaan metode CFPSO menghaslan baya pembangtan 0,03% lebh ecl dbandngan dengan penggunaan metode Lagrange. Dalam menyelesaan permasalahan economc dspatch, ecepatan perhtungan omputas untu mencapa onvergens lebh ba menggunaan metode Lagrange ja dbandngan dengan metode CFPSO. Hal n dtunjuan pada watu rata-rata omputas dengan menggunaan metode Lagrange yatu 0,17 det dan dengan menggunaan metode CFPSO sebesar 4,37 det. VI. KESIMPULAN Dar hasl perhtungan dan analss dalam peneltan n dapat dtar esmpulan sebaga berut: 1. Optmas pembagan beban pembangt untu mendapatan baya pembangtan mnmum menggunaan metode CFPSO menghaslan baya pembangtan yang lebh ecl dbandngan ja menggunaan metode Lagrange.. Dar lamanya proses perhtungan yang dperluan, penggunaan metode CFPSO membutuhan watu yang lebh lama dbandngan dengan penggunaan metode Lagrange. Hal n dsebaban oleh lebh banyanya jumlah teras perhtungan yang dperluan. DAFTAR PUSTAKA [1] Marsud, D. Operas Sstem Tenaga Lstr, Eds pertama, Graha Ilmu, Yogyaarta, 006. [] Sngresu, S.R. Engneerng Optmzaton, Theory and Practce. John Wley & Sons, fourth edton, New Yor [3] Lee, P.J., Shn, K. dan Lee, K. A Partcle Swarm Optmzaton for Economc Dspatch wth Nonsmooth Cost Functons, IEEE Transactons on Power Systems, Vol. 0, No. 1, p.34 4, 005. [4] Chen, C. dan Nanmng, C. Drect Search Method for Solvng Economc Dspatch Problem Consderng Transmsson Capacty Constrants, IEEE Transacton on Power systems, Vol 16, No.4, p , 001. [5] Par, J., Jeong, Y., Km, H. dan Shn, J. An Improved Partcle Swarm Optmzaton for Economc Dspatch wth Valve-Pont Effect, Internatonal Journal of Innovatons n Energy Systems and Power, Vol. 1, No. 1, 006. [6] Coelho, L.S. dan Maran, V.C. Economc Dspatch Optmzaton Usng Hybrd Chaotc Partcle Swarm Optmzer, IEEE Internatonal Conf. On Systems and Cybernetcs, p , 007. [7] Bartzs, A., Petrds, V., dan Kazarls, S. Genetc Algorthm soluton to the Economc Dspatch problem, IEE Proc-Gener. Transm. and Dstrb, vol 141, no. 4, p , [8] Musrn, I. dan Kall. Ant Colony Optmzaton (ACO) Technque n Economc Power Dspatch Problems, IMECS Vol, p.63 68, 008. [9] Ruslawat, Penangsang, O. dan Soeprjanto. Implementas Metode Taguch untu economc dspatch pada sstem IEEE 6 bus, 010. [10] Lm, S.Y., Montahab, M. dan Nour, H. Economc Dspatch of Power System Usng Partcle Swarm Optmzaton wth Constrcton Factor, Internatonal Journal of Innovatons n Energy Systems and Power, Vol. 4 No., p.9 34, 009. Jurnal EECCIS Vol.6, No.1, Jun 01

6 96 [11] Wood, A.J. dan Wollenberg, B.F. Power Generaton, Operatonal, and Control, Second Edton, Jhon Wley & Sons Inc, [1] Saadat, H. Power Sstem Analyss, Second Edton, McGraw-Hll Internatonal Edton, Sngapore, 004. [13] Clerc, M. Partcle Swarm Optmzaton, ISTE Ltd, London. BIOGRAFI PENULIS Kharudn Syah, lahr d Duma, 5 Februar 197 sebaga ana e empat dar tujuh bersaudara, pasangan H. Syaful Manan dan Hj.Chatr Aro. Tahun 1979 berseolah d SDN 013 Duma dan lulus tahun SMPN KarangAnyar Duma lulus tahun SMAN Duma lulus tahun Sarjana Ten Eletro Insttut Tenolog Indonesa lulus tahun Tahun 001 sampa searang, beerja sebaga dosen d Polten Neger Bengals Provns Rau. Jurnal EECCIS Vol.6, No.1, Jun 01

Optimisasi Operasi Sistem Tenaga Listrik dengan Konstrain Kapabilitas Operasi Generator dan Kestabilan Steady State Global

Optimisasi Operasi Sistem Tenaga Listrik dengan Konstrain Kapabilitas Operasi Generator dan Kestabilan Steady State Global Optmsas Operas Sstem Tenaga Lstr dengan Konstran Kapabltas Operas Generator dan Kestablan Steady State Global Johny Custer,, Indar Chaerah Gunadn, Ontoseno Penangsang 3, Ad Soeprjanto 4,,3,4 Jurusan Ten

Lebih terperinci

KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN EKONOMIS PADA SISTEM TENAGA IEEE 26 BUS

KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN EKONOMIS PADA SISTEM TENAGA IEEE 26 BUS ISSN 1412 3762 http://jurnal.up.edu/electrans ELECTRANS, VOL.12, NO.2, SEPTEMBER 2013, 151-160 KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN

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

Optimisasi Economic Dispatch Pembangkit Termal Sistem 500 kv Jawa Bali Menggunakan Modified Improved Particle Swarm Optimization (MIPSO)

Optimisasi Economic Dispatch Pembangkit Termal Sistem 500 kv Jawa Bali Menggunakan Modified Improved Particle Swarm Optimization (MIPSO) Natonal Conference: Desgn and Applcaton of Technology 010 Optmsas Economc Dspatch Pembangkt Termal Sstem 500 kv Jawa Bal Menggunakan Modfed Improved Partcle Swarm Optmzaton (MIPSO) AM. Ilyas 1,, Ontoseno

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran

Lebih terperinci

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla

Lebih terperinci

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,

Lebih terperinci

OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Semnar Nasonal Informatka 009 (semnasif 009) ISSN: 1979-38 UPN Veteran Yogyakarta, 3 Me 009 OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Mackel Tuegeh 1, Ad Soeprjanto, Maurdh Hery

Lebih terperinci

Strategi Meminimalkan Load Shedding Menggunakan Metode Sensitivitas Untuk Mencegah Voltage Collapse Pada Sistem Kelistrikan Jawa-Bali 500 kv

Strategi Meminimalkan Load Shedding Menggunakan Metode Sensitivitas Untuk Mencegah Voltage Collapse Pada Sistem Kelistrikan Jawa-Bali 500 kv 1 Strateg Memnmalan Load Sheddng Menggunaan Metode Senstvtas Untu Mencegah Voltage Collapse Pada Sstem Kelstran Jawa-Bal 500 V Rs Cahya Anugrerah Haebb, Ad Soepranto,, Ardyono Pryad Jurusan Ten Eletro,

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL

PENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL Arad Retno TH, Pengembangan Metode Algortma Gen, Hal 93-0 PENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL Arad Retno Tr Hayat Abstrak Metode optmas

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola

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

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,

Lebih terperinci

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model

Lebih terperinci

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.

Lebih terperinci

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2) BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang

Lebih terperinci

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan

Lebih terperinci

Perbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield

Perbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield Perbandngan Masalah Optmas TSP dengan Menggunaan Algortma Ant Colony dan Jarngan Hopfeld 1 Yulan, Moh.Isa Irawan, dan 3 Mardljah 1,, 3 Jurusan Matemata, Insttut Tenolog Sepuluh Noember Kampus ITS, Surabaya

Lebih terperinci

MODIFIED IMPROVED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION FOR OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING

MODIFIED IMPROVED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION FOR OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING Semnar Nasonal Aplkas Teknolog Informas 009 (SNATI 009) ISSN: 1907-50 Yogyakarta, 0 Jun 009 MODIFIED IMPROVED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION FOR OPTIMAL GENERATOR SCHEDULING Mackel Tuegeh 1, Soeprjanto, Maurdh

Lebih terperinci

SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAYA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAYA OPERASI

SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAYA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAYA OPERASI ISSN: 1693-6930 167 SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAA OPERASI Subyanto Teknk Elektro Fakultas Teknk Unverstas Neger Semarang Gedung E6 Lt. Kampus Sekaran

Lebih terperinci

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)

MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1) Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar

Lebih terperinci

Studi Optimal Power Flow pada Sistem Kelistrikan 500 kv Jawa-Bali dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)

Studi Optimal Power Flow pada Sistem Kelistrikan 500 kv Jawa-Bali dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) JNTETI, ol. 2, No. 3, Agustus 2013 59 Stud Optmal ower Flow pada Sstem Kelstran 500 Jawa-Bal dengan Menggunaan artcle Swarm Optmzaton (SO) Taqyuddn 1, Sasongo ramono Had 2 Abstract Ths paper presents a

Lebih terperinci

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena

Lebih terperinci

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal. Makalah Semnar Tugas Akhr MENGOPTIMALKAN PEMBAGIAN BEBAN PADA UNIT PEMBANGKIT PLTGU TAMBAK LOROK DENGAN METODE LAGRANGE MULTIPLIER Oleh : Marno Sswanto, LF 303 514 Abstrak Pertumbuhan ndustr pada suatu

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PENGGUNAAN METODE OPTIMASI EXTENDED QUADRATIC INTERIOR POINT DENGAN NEURAL NETWORK UNTUK ECONOMIC DISPATCH PEMBANGKIT THERMAL DI BALI

PERBANDINGAN PENGGUNAAN METODE OPTIMASI EXTENDED QUADRATIC INTERIOR POINT DENGAN NEURAL NETWORK UNTUK ECONOMIC DISPATCH PEMBANGKIT THERMAL DI BALI erbandngan enggunaan Metode Optmas Rum Sar Hartat, Suerayasa ERBANDINGAN ENGGUNAAN METODE OTIMASI EXTENDED QUADRATIC INTERIOR OINT DENGAN NEURAL NETWORK UNTUK ECONOMIC DISATCH EMBANGKIT THERMAL DI BALI

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya

Lebih terperinci

OPTIMASI PEMBAGIAN BEBAN PLTU SURALAYA MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION

OPTIMASI PEMBAGIAN BEBAN PLTU SURALAYA MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION OPTIMASI PEMBAGIAN BEBAN PLTU SURALAYA MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY OPTIMIZATION Suhendar 1, Ika Want Tusyan 2, Almuddn 3 1,2,3 Jurusan Teknk Elektro, Fakutas Teknk Unverstas Sultan Ageng Trtayasa Jl.

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka

Lebih terperinci

Optimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi

Optimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi JURNA INFORMATIKA, Vol.4 No.2 September 27, pp. 222~229 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 222 Optmas Baru Program near Mult Objetf Dengan Smplex P Untu Perencanaan Produs Maxs Ary Am BSI Bandung e-mal:

Lebih terperinci

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak). BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).

Lebih terperinci

Evaluasi Keamanan dan Stabilitas Sistem Tenaga Akibat Interkoneksi Pembangkit Baru ke dalam Grid

Evaluasi Keamanan dan Stabilitas Sistem Tenaga Akibat Interkoneksi Pembangkit Baru ke dalam Grid Insttut Tenolog Nasonal Malang Evaluas Keamanan dan Stabltas Sstem Tenaga Abat Interones Pembangt Baru e dalam Grd N Putu Agustn 1, I Made Wartana 2, Lauhl Mahudz Hayusunan 3 1,2,3) Program Stud Ten Eletro,

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk) Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam

Lebih terperinci

BAB II TEORI ALIRAN DAYA

BAB II TEORI ALIRAN DAYA BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga

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

OPTIMASI PENJADWALAN MATA KULIAH DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA PENS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)

OPTIMASI PENJADWALAN MATA KULIAH DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA PENS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) OPTIMASI PENJADWALAN MATA KULIAH DI JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA PENS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) Dan Aran, Arna Fahrza,S.Kom,M.Kom, Ira Prasetyanngrum,S.S,M.T 3 Mahasswa

Lebih terperinci

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...

Lebih terperinci

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING 7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang

Lebih terperinci

Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017 ISSN ITN Malang, 4 Pebruari 2017

Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017 ISSN ITN Malang, 4 Pebruari 2017 ITN Malang, 4 Pebruar 2017 ANALISIS EVALUASI STABILITAS DAN KEAMANAN SISTEM TENAGA DENGAN BEROPERASINYA PLTU CELUKAN BAWANG PADA SISTEM KELISTRIKAN BALI 15-BUS MENGGUNAKAN SHUNT FACTS CONTROLLER N Putu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah

Lebih terperinci

OPTIMISASI PELETAKAN DAN SIZING DISTRIBUTED GENERATION (DG) MENGGUNAKAN TWO LAYER PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (TLPSO)

OPTIMISASI PELETAKAN DAN SIZING DISTRIBUTED GENERATION (DG) MENGGUNAKAN TWO LAYER PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (TLPSO) OPTIMISASI PELETAKAN DAN SIZING DISTRIBUTED GENERATION (DG) MENGGUNAKAN TWO LAYER PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (TLPSO) Efrta Arfah Z Jurusan Teknk Elektro, FTI-ITATS Surabaya Jl. Aref Rahman Hakm 100 Tlp

Lebih terperinci

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu

Lebih terperinci

Oleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si

Oleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si Analsa Penerapan Metode Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots Pada Oblgas ( Analyss of Applcaton Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots s Method n Oblgaton ) Oleh : Wahyu Saf

Lebih terperinci

Septian Dwiratha. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Septian Dwiratha. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember KOORDINASI OPTIMAL RELE DIRECTIONAL OVERCURRENT RELAY PADA SISTEM TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN HYBRID PARTICLE SWARM OPTIMIZATION TIME VARYING ACCELERATION COEFFICIENT (PSO-TVAC) Septan Dwratha Jurusan

Lebih terperinci

PENJADWALAN PEMBEBANAN MENGGUNAKAN FAKTOR PENALTI PADA SISTEM TRANSMISI 500 kv JAWA-BALI DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

PENJADWALAN PEMBEBANAN MENGGUNAKAN FAKTOR PENALTI PADA SISTEM TRANSMISI 500 kv JAWA-BALI DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) PENJADWALAN PEMBEBANAN MENGGUNAKAN FAKTOR PENALTI PADA SISTEM TRANSMISI 500 kv JAWA-BALI DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Had Sutanto Sarag *), Hermawan, and Susatyo Handoko

Lebih terperinci

Studi Perhitungan CCT Menggunakan Metode EEAC (Extended Equal Area Criterion) Dan Trajektori Kritis/ Critical Trajectory Untuk Kestabilan Transien

Studi Perhitungan CCT Menggunakan Metode EEAC (Extended Equal Area Criterion) Dan Trajektori Kritis/ Critical Trajectory Untuk Kestabilan Transien JURAL TEKIK POITS Vol., o., (0) -6 Stud Perhtungan CCT enggunaan etode EEAC (Extended Equal Area Crteron) Dan Trajetor Krts/ Crtcal Trajectory Untu Kestablan Transen Hardansyah Pratama, Ardyono Pryad,

Lebih terperinci

Pemodelan Anomali Magnetik Berbentuk Prisma Menggunakan Algoritma Genetika Antonius a, Yudha Arman a *, Joko Sampurno a

Pemodelan Anomali Magnetik Berbentuk Prisma Menggunakan Algoritma Genetika Antonius a, Yudha Arman a *, Joko Sampurno a Pemodelan Anomal Magnet Berbentu Prsma Menggunaan Algortma Geneta Antonus a, Yudha Arman a *, Joo Sampurno a a Jurusan Fsa, FMIPA Unverstas Tanjungpura, Jalan Pro. Dr. Hadar Nawaw, Pontana, Indonesa *Emal

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga

Lebih terperinci

BAB II DIMENSI PARTISI

BAB II DIMENSI PARTISI BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan

Lebih terperinci

JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU

JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU Ea Saputra LF096585 Jurusan Ten Eletro Faultas Ten Unverstas Dponegoro Abstra Jarngan saraf truan merupaan suatu metode yang salah satunya

Lebih terperinci

PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR

PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR Teguh Otarso Program

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

Aliran Daya Optimal Menggunakan Metode Ant Colony Optimization

Aliran Daya Optimal Menggunakan Metode Ant Colony Optimization Prosdng : SEMINAR NASIONAL 2012 Teknk Elektro Dan Informatka Dalam Pengembangan Teknolog Berkelanjutan Alran Daya Optmal Menggunakan Metode Ant Colony Optmzaton Agus Fathurrahman 1, I Made Ar Nrartha 2,

Lebih terperinci

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa

Lebih terperinci

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERMASALAHAN OPTIMASI CONSTRAINED NONLINEAR DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

PENYELESAIAN PERMASALAHAN OPTIMASI CONSTRAINED NONLINEAR DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PENYELESAIAN PERMASALAHAN OPTIMASI CONSTRAINED NONLINEAR DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Yudh Purwananto Rully Soelaman dan Bambang Santoso. Fakultas Teknolog Informas Insttut Teknolog Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Berala Fsa ISSN : 1410-966 Vol.8, No.1, Januar 005, hal 7-10 KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Agus Setyawan Laboratorum Geofsa, Jurusan

Lebih terperinci

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.

Lebih terperinci

Optimisasi Economic Dispatch Menggunakan Fuzzy-Bacterial Foraging Algorithm

Optimisasi Economic Dispatch Menggunakan Fuzzy-Bacterial Foraging Algorithm Semnar Nasonal Pascasarjana XI ITS, Surabaya 27 Jul 2011 Optmsas Economc Dspatch Menggunakan Fuzzy-Bacteral Foragng Algorthm Muhammad Rdha Fauz 1, Imam Roband 2 Power System Operaton and Control Laboratory

Lebih terperinci

PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT

PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT BIAStatstcs (05) Vol. 9, No., hal. -7 PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT Faula Arna Jurusan Teknk Industr, Unverstas Sultan Ageng Trtayasa Banten Emal : faulaarna@yahoo.com

Lebih terperinci

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ e-jurnal Ten Industr FT USU Vol 3, No., Otober 03 pp. 45-5 PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. YZ Delmar Bnhot Lumbantoruan, Poerwanto,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD

PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar

Lebih terperinci

Bab V Aliran Daya Optimal

Bab V Aliran Daya Optimal Bab V Alran Daya Optmal Permasalahan alran daya optmal (Optmal Power Flow/OPF) telah menjad bahan pembcaraan sejak dperkenalkan pertama kal oleh Carpenter pada tahun 196. Karena mater pembahasan tentang

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat

Lebih terperinci

Prosedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial

Prosedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d

Lebih terperinci

Analisa Operasi Ekonomis Pembangkit Termal untuk Melayani Beban Puncak Sistem Kelistrikan Sumbar

Analisa Operasi Ekonomis Pembangkit Termal untuk Melayani Beban Puncak Sistem Kelistrikan Sumbar Jurnal Nasonal Teknk Elektro, Vol. 7, No. 1, Maret 018 p-issn: 30-949, e-issn: 407-767 Analsa Operas Ekonoms Pembangkt Termal untuk Melayan Beban Puncak Sstem Kelstrkan Sumbar Syaf * dan Kartka Ika Putr

Lebih terperinci

STUDI OPERASI EKONOMIS PADA GENERATOR PEMBANGKIT SISTEM SULAWESI SELATAN. Abstrak

STUDI OPERASI EKONOMIS PADA GENERATOR PEMBANGKIT SISTEM SULAWESI SELATAN. Abstrak Sofyan, dkk, Stud Operas Ekonoms pada Generator Pembangkt Sstem Sulawes Selatan STUDI OPERASI EKONOMIS PADA GENERATOR PEMBANGKIT SISTEM SULAWESI SELATAN Sofyan, Nadjamuddn Harun, Tola 3 Mahasswa Program

Lebih terperinci

Analisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference

Analisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference B-54 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prnt) Analss Persebaran Sesmstas Wlayah Sumatera Selatan Menggunaan Metode Double Dfference Dew Fajryyatul Mauldah, Bagus Jaya Santosa

Lebih terperinci

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

OPTIMAL REACTIVE POWER DISPATCH UNTUK MEMINIMISASI RUGI-RUGI DAYA AKTIF PADA SISTEM LAMPUNG MENGGUNAKAN METODE GREY-WOLF OPTIMIZER (GWO)

OPTIMAL REACTIVE POWER DISPATCH UNTUK MEMINIMISASI RUGI-RUGI DAYA AKTIF PADA SISTEM LAMPUNG MENGGUNAKAN METODE GREY-WOLF OPTIMIZER (GWO) ol: 6, o. 2, Jul 2017 ISS: 2302-2949 OPTIMAL REACTIE POWER DISPATCH UTUK MEMIIMISASI RUGI-RUGI DAYA AKTIF PADA SISTEM LAMPUG MEGGUAKA METODE GREY-WOLF OPTIMIZER (GWO) Osea Zebua 1*, I Made Gnarsa 2 1 Staf

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve

Lebih terperinci

Analisa dan Penerapan Metode Particle Swarm Optimization Pada Optimasi Penjadwalan Kuliah

Analisa dan Penerapan Metode Particle Swarm Optimization Pada Optimasi Penjadwalan Kuliah Jurnal Teknk Informatka, Vol 1 September 2012 Analsa dan Penerapan Metode Partcle Swarm Optmzaton Pada Optmas Penjadwalan Kulah Rasha Ashla Rachman 1), Dadang Syarf 2), Rka Perdana Sar 3) 1) Program Stud

Lebih terperinci

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan

Lebih terperinci

Analisis Sensitivitas

Analisis Sensitivitas Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,

Lebih terperinci

Studi Optimal Power Flow Sistem Kelistrikan 500 kv Jawa Bali dengan Metode Algoritma Genetika

Studi Optimal Power Flow Sistem Kelistrikan 500 kv Jawa Bali dengan Metode Algoritma Genetika Meda Elektrka, Vol. 6 No. 1, Jun 2013 ISSN 1979-7451 Stud Optmal Power Flow Sstem Kelstrkan 500 kv Jawa Bal dengan Metode Algortma Genetka Yassr 1, Sarjya 2, T. Haryono 3 1,2,3 Jurusan Teknk Elektro dan

Lebih terperinci

ANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING

ANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata

Lebih terperinci

PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)

PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant) PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Stud Kasus : Metode Secant) Melda panjatan STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka e-mal : meldapjt.78@gmal.com

Lebih terperinci

HAK CIPTA (HKI) Judul Invensi: METODE OPTIMISASI KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI BERBASIS LOGIKA FUZZY DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

HAK CIPTA (HKI) Judul Invensi: METODE OPTIMISASI KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI BERBASIS LOGIKA FUZZY DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION 0 HAK CIPTA HKI 1 Judul Invens: METODE OPTIMISASI KONFIGURASI JARINGAN DISTRIBUSI BERBASIS LOGIKA FUZZY DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Inventor: Dr. Ramadon Syahputra, S.T., M.T. Ir. Agus Jamal, M.Eng.

Lebih terperinci

METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND

METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia) PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

BAB IV PEMBAHASAN MODEL BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup

Lebih terperinci

TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA

TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA IndoMS Journal on Statstcs Vol, No (4), Page 39-49 TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA Arum Handn Prmandar, Abdurahman Jurusan

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN : JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR

EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral

Lebih terperinci

Estimasi Posisi Magnetic Levitation Ball Menggunakan Metode Akar Kuadrat Ensemble Kalman Filter (AK-EnKF)

Estimasi Posisi Magnetic Levitation Ball Menggunakan Metode Akar Kuadrat Ensemble Kalman Filter (AK-EnKF) R.E.M. (Reayasa Energ Manufatur Jurnal Vol. No. 1 017 ISSN 7-674 (prnt, ISSN 8-373 (onlne Journal Homepage: http://ojs.umsda.ac.d/ndex.php/rem DOI: https://do.org/10.1070/r.e.m.v1.768 Estmas Poss Magnetc

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS

BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS 4.1 Survey Parameter Survey parameter n dlakukan dengan mengubah satu jens parameter dengan membuat parameter lannya tetap. Pengamatan terhadap berbaga nla untuk satu parameter

Lebih terperinci

Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN:

Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: KECERDASAN BUATAN BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION, ANT COLONY OPTIMIZATION DAN FIREFLY ALGORITHM UNTUK MEREDAM OSILASI GANGGUAN PADA SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK Pressa P. Surya Unverstas Muhammadyah

Lebih terperinci

Roy Madi Mahasiswa Teknik Informatika, FT UMRAH

Roy Madi Mahasiswa Teknik Informatika, FT UMRAH OPTIMASI WAKTU KEBERANGKATAN FERRY TANJUNGPINANG BATAM DENGAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (Stud Kasus : Pelabuhan Sr Bntan Pura, Kota Tanjungpnang) Roy Mad Mahasswa Teknk Informatka, FT UMRAH (roymad0@gmal.com)

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tnjauan Pustaka 2.1.1 Tmetable Tmetable merupakan alokas subjek yang memlk kendala untuk dtempatkan pada ruang waktu (Gan dkk, 2004). Permasalahan Tmetable cukup luas. Masalah

Lebih terperinci

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0 Implementas Jarngan Saraf Truan Bacpropagaton Pada Aplas Pengenalan Waah Dengan Jara Yang Berbeda Menggunaan MATLAB 7.0 Syafe Nur Luthfe Jurusan Ten Informata, Unverstas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100,

Lebih terperinci