HYDRODYNAMIC OF POLLUTANT DISPERSION IN RIVER
|
|
|
- Utami Atmadjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 36 HYDRODYNAMIC OF OLLUTANT DISRSION IN RIVR Neke aragroem* Nadad Awar # Bask Wdodo Waoo Had* dao # Sr Wladar Fara Nzam ar da Ada Maara ABSTRA Hdrodamka peebara pola d sga berkaa era pada asl moorg kalas ar sga. Hal perl dka karea sampa saa moorg kalas ar sga mas dlakka secara parsal a dega mebgka daa asl aalsa koseras kalas ar dega arak memaag sga pada wak pegamaa ere da apa memaskka sr drodamka ag dapa mempegar peebara pola d sga. Da meggambarka asl moorg kalas ar sga erseb (dak parsal) medeka asl ag sebeara dperlka pemodela maemak ag maa sala sa meodea adala meode beda gga. Adap sala sa meode beda gga ag dgaka dalam moorg aa pegamaa kalas ar sga a meode beda gga meode ekpls Leap Frog dalam (da) dmes orsoal karea dega meode aka dapa memberka lsras peebara pola d sga ( dmes orzoal) ag maa sr drodamka sda ermask ddalama. aa kc: drodamka peebara pola. ABSTRACT Hdrodamcs o polla dsperso rer ae er coeced o e resl o rer waer qal moorg. Ta reqre o be doe becase ll o dae rer waer qal moorg sll be doe b parsal a s b coecg resls daa o aalss o rer waer qal cocerao w e log dsace o rer e cera me obserao ad wo cldg drodamcs eleme wc ca lece e dsperso o pola rer. Ad o drawg resl o rer waer qal moorg (o parsal) eeded maemac model wc s oe o s meod s e derece. As or oe o e derece meod sed moorg or rer waer qal obserao a s wo orzoal dmeso ekpls-leap Frog e derece meod becase s meod wll be able o ge e llsrao o dsperso o pola rer ( orzoal dmeso) wc drodamcs eleme ae bee clded ewords: drodamcs dsperso pola. I. NDAHULUAN. Laar Belakag ermasalaa aa megea drodamka peebara pola d sga dperlka dalam moorg kalas ar sga. Hal dsebabka karea sampa dega saa k melakka moorg kalas ar sga mas dlakka secara parsal a dega mebgka daa asl aalsa koseras kalas ar eradap arak memaag sga pada wak pegamaa ere da apa memaskka sr drodamka ag dapa mempegar peebara pola d sga. eela-peela ag dlakka da berkembag saa mas berksar pada peebara pola dalam kods sead da sa dmes dega peerapa model ag mas bersa parsal aara sr drodamka dega kalas ar aa parameer polaa. Dalam peebara pola d sga dega meode beda gga dperlka da dasar km geraka lda a km kekekala momem da km kekekala massa ag secara maemas merpaka persamaa momem aa gerak da persamaa koas dega meggaka merk sebaga peelesaaa (aragroem 4). Sedagka pada drodamka ar peekaaa erama pada kompoe kecepaa da megac pada prsp koas lda compressble drka dar koseras massa da persamaa gerak drka dar koseras momem ag maa la perbaaa daaka dalam sa olme ere (rako 988). ersamaa koseras massa dabarka mead persamaa (.) da dsederaaka mead persamaa (.) berk: * Jrsa Tekk Lgkga FTS ITS Jl. Are Rama Hakm Srabaa (6) -mal: eke@ero.s.d.ac # Jrsa Tekk Spl FTS ITS Jl. Are Rama Hakm Srabaa (6) Jrsa Maemaka FMIA ITS Jl. Are Rama Hakm Srabaa (6) rogram Dokor Jrsa MRSA Tekk Spl FTS ITS Jl. Are Rama Hakm Srabaa (6) Maala IT - Vol. 7 No. 4 Nopember 6
2 37 N BW R AT...(.) aa...(.) Sedagka k koseras momem alra ar d sga dalam dmes da persamaa dabarka a: U N U R U AT U Bw U F...(.3) Da kemda dsederaaka mead U U U F aa U U U F...(.4) Semeara pada gaa permkaaa (Srace Force) dega asms gaa gesek ag rela kecl aa dapa dabaka dapa drmska sebaga berk: F...(.5) dmaa: g = graas bm = ekaa dara d aas permkaa ar sga = kedalama sga ρ = rapa massa ar sga Da k alra lamar gaa ag erad adala gaa adeks ag persamaaa dapa dls seper berk : U F...(.6) dmaa: U = kecepaa alra permkaa ar d l sga μ = skosas ar Sedagka k alra rble gaa ag erad adala gaa adeks da gaa ds segga persamaaa mead: F...(.7) dmaa: = Dsas dd = koseras ar sga Berdasarka persamaa-persamaa daas maka gaa k alra rble dapa daaka sebaga asl pemlaa dar gaa adeks da gaa ds sebaga berk: U F...(.8) Selaa dseb dega a Dsas dd. Ada 3 pe ag basaa dgaka k meaaka la perbaa eradap da aa leb arabel bebas dalam saa wak da arak (rag) pada persamaa deresal parsal a: persamaa ellps persamaa parabola da persamaa perbola dega bek mm persamaa orde da da da dmes adala sebaga berk (Tramodo ). Dar 3 pe persamaa erseb persamaa deresal parabola ag dapa dgaka k pemodela dspers dega meggaka meode beda gga karea pemodela dspers merpaka gs wak ag dak permae da peelesaaa meggaka kods awal da baas seper persaraa dalam persamaa deresal parabola. Bek persamaa deresal parsal parabola erseb adala : C T...(.9) C T..(.) Dmaa la C adala koseras pola sedagka adala koese dspers ara pada ara smb da da wak. Selaa k memdaka pemaaa kalas ar da k megdekas peebara pola aa za pecemar sera memberka gambara asl moorg kalas ar sga ag dak parsal dperlka pemodela maemak ag maa sala sa peelesaaa meggaka meode beda gga ekpls-leap Frog. Meode erseb dgka karea permsaa rela mda da memberka asl ag memaska.. Meode Lea - Frog embagaa-pembagaa ekspls mempa keerbaasa dega masala kemaapa. Da dega melakka seba pedekaa dega meode beda gga ekspls skema leap-rog aka ddapa: q..(.) Dega melakka seba pedekaa dega meode beda gga ekapls skema leap-rog aka ddapa: Vol. 7 No. 4 Nopember 6 - Maala IT
3 Maala IT - Vol. 7 No. 4 Nopember 6 38 / q g..(.) Dega melakka seba pedekaa dega meode beda gga ekspls skema leap-rog aka ddapa: / q g..(.3) ada meode ekspls arabel pada wak+ dg berdasarka arabel pada wak ag sda dkea. ada meode ekspls Leap- Frog da dmes bek gs da raa ddeka dega bek beda gga berk. ( )..(.4)..(.5)..(.6)..(.7) Da k sara sabl dalam meode ekspls Leap-Frog beda gga adala sebaga berk: pada kedalama...(.8) pada kedalama...(.9). MTODOLOGI NLITIAN eela dlakka melal 3 lagka aapa a aap perama peela dega meggaka plo pla k membkka apaka ada bga ag sgka aara drodamka alra dega peebara pola aap keda peela ag dlakka dega meggaka model lme d laboraorm k megdekaska pola peebara pola da lagka kega adala memodelka peebara pola dega meggaka meode maemaka. Sela ga dlakka sre d lapaga a dlakka samplg ar al Srabaa dar Jembaa Jrebeg sampa dega Ar Jagr (daa prmer) da pegmpla daa pemaaa kods sga da daa kalas ar sga daa sekder. Daa sekder dperole dar erm Jasa Tra da daa prmer dperole dar sample ag dambl secara grab aa sesaa d lokas k samplg da daalsa d laboraorm. Daa- daa erseb dka k megea kods da kalas ar pada saa ere. Adap lagka dar peela dapa dla pada Gambar. 3. MBAHASAN 3. Hasl eela Dega lo la eela dega plo pla dlakka dalam 3 (ga) aras kecepaa ag mewakl kods alra d sga seper erla dalam Tabel berk. Tabel. Daa ecepaa Blaga Reold (Nre) da ods Alra Ar. No ecepaa (cm/me) Nre eeraga 978 kods lamer 4859 kods rass kods rble Dar asl percobaa dega plo pla dba grak ag dapa meggambarka aras koseras COD TSS da Cl ag erad selama pegamaa. 3.. Cemcal Oge Demad (COD) oseras COD pada ap-ap k samplg pada kods lamer rass da rble (Gambar Grak (a) (b) da (c)) megalam pera koseras ag maa semak me ke lr plo pla koseras COD semak mead kecl. era koseras COD dsebabka ole adaa proses bodegradas da kecepaa alra.
4 39 HIDRODINAMIA NYBARAN OLUTAN DI SUNGAI aa saka esa Model dega Meode Maeamaka eela D laboraorm Dega Model Flme Sre Lapaga Da eea lokas samplg embaa lo la eebara keara Horsoal Samplg daa rmer ada Alra lamer da rble ercobaa laboraorm ( Alra Lamer da Trble) Aalsa Laboraorm Uk COD TOC da Cl Model eebara pola Idekas la peebara la Hbga sr drodamka dega peebara pola Aalsa daa da embaasa esmpla da Sara Gambar. Lagka peela. Vol. 7 No. 4 Nopember 6 - Maala IT
5 oseras oseras oseras oseras oseras oseras 4 COD Lamer TSS Lamer = Tk Samplg (a) COD Trass 5 = 94e Tk Samplg (a) TSS Trass = 74e Tk Samplg (b) COD Trble 5 = 4e Tk Samplg (b) TSS Trble = 958e Tk Samplg (c) Gambar. Grak era oseras COD (a) ods Alra Lamer d lo la (b) ods Alra Trass d lo la da (c) ods Alra Trble d lo la. 3.. Toal Sspeded Solds (TSS) oseras TSS pada kods alra lamer erad pera koseras ag ckp sgka da pada kods rass da rble kecederga pera la koseras ga sama. Adap grak pera koseras TSS dapa dla pada Gambar 3 (a) (b) da (c) berk = 4e Tk Samplg (c) Gambar 3. Grak era oseras TSS (a) ods Alra Lamer d lo la (b) ods Alra Trass d lo la da (c) ods Alra Trble d lo la Clorda (Cl) ada keadaa lamer peebara koseras Cl dak megalam pera karea Cl adala za er demka ga pada keadaaa alra rass da rble. Grak koseras Cl dapa dla pada Gambar 4 (a) (b) da (c) berk. Maala IT - Vol. 7 No. 4 Nopember 6
6 oseras oseras oseras Cl Lamer = 597e Tk Samplg (a) Cl Trass = 8644e Tk Samplg (b) Cl Trble = 8767e Tk Samplg (c) Gambar 4. Grak era oseras Cl (a) ods Alra Lamer d lo la (b)ods Alra Trass d lo la da (c)ada ods Alra Trble d lo la Dar asl peela dega meggaka plo pla d laboraorm. koseras pola kssa COD da TSS (kecal Cl) megalam pera dega berambaa arak dar smber pola. Da perbaa ag erad k masg-masg parameer dsebabka ole alra da kecepaa ar (sr drodamka) d plo pla sera dakbaka ole erada proses bodegradas dalam ar. 3. eela Lapaga Hasl aalsa parameer pola BOD da deb ar pada k samplg lokas 35 da 4 d al Srabaa (Gambar 5) pada kods alra sga lamer rass da rble ag dapa dkka dalam Tabel ag selaa dlakka aalsa regres dega pedekaa secara ler eraa measlka la R< (Gambar 6 (a) da (b)). Dar asl aalsa dega R< meggambarka bga aara deb ar d al Srabaa (m 3 /dek) dega koseras BOD (mg/l) bawa sr drodamka alra sga mempegar besara la koseras BOD ag erdapa d sga (al Srabaa). Gambar 5. Lokas Samplg Dar Tk sampa 5 D al Srabaa. Tabel. Hasl Aalsa parameer BOD pada k lokas 35 da 4 d al Srabaa pada bla Jaar-Aprl 3). Lokas 35 Lokas 4 Deb BOD Deb BOD Jaar ebrar Mare Aprl Smber: Hasl Aalsa Laboraorm Ta 3. Vol. 7 No. 4 Nopember 6 - Maala IT
7 Maala IT - Vol. 7 No. 4 Nopember 6 4 Gambar 6. (a) Grak Hbga aara Deb (m3/dek) dega oseras BOD (mg/l) pada k 35. Gambar 6. (b) Grak Hbga aara Deb (m3/dek) dega oseras BOD (mg/l) pada k Hasl eela dega Model Flme Hasl peela ag dlakka dega meggaka lme k alra lamer rass da rble (Gambar 7 (a) (b) da (c); (Gambar 8 (a) (b) da (c)) dega peambaa pola dar Tega Flme da dar Tega bawa Flme mekka bawa pola perbaa alra cederg o-ler aa berbek gars-gars legkg parabolk. Da erla pla bawa ara peebara pola bergerak seara dega kecepaa alra ar d Flme. 3.4 eerapa Meode Beda Hgga oas Terapa meode Beda Hgga pada persamaa koas adala sebaga berk:...(3.4.) aa dapa dls sebaga...(3.4.) Momem a. Alra Lamer. ada smb... (3.4.3) aa dapa dls sebaga... (3.4.4). ada smb (3.4.5) aa dapa daaka dega... (3.4.6) b. Alra Trble. ada smb (3.4.7) (3.4.8)
8 Vol. 7 No. 4 Nopember 6 - Maala IT 43. ada smb (3.4.9) aa dapa dsaka dalam bek (3.4.) dmaa: = baaka grd dar wak. = baaka grd ag memaag dar l ke lr sga. = baaka grd ag melebar dar ep sa sga ke ep laa. Momem (Lamer) pada smb Sara sabl: pada kedalama. pada kedalama. ada permkaa (=) dperole: ada kedalama dperole: ada local baromerc pressre: = am= 795 k = 795 k a= 795 k a (abs) ada local amoserc ressre: = am.3 k a (abs). Dega meggaka program komper malab dalam meode beda gga ekspls leap rog dperlka: esa algorma program s esa Soce Code rogram Rg Algorma program dapa dla pada Gambar (a) (b) (c) Gambar 7. eebara pola secara orzoal pada (a) alra lamer alra rass da (c) alra rble (dscarge pola dar ega aas lme) (a) (b) (c) Gambar 8. eebara la secara Horzoal ada (a) Alra Lamer (b) Alra Trass da (c) Alra Trble (Dscarge la Dar Tega BawaFlme).
9 44 Algorma rogram START Ip Se kods Se kods ods Trble Re? ods Lamar sara BRA sara Ceak oas Ceak BRA o sara sabl es Ceak ρ oseras BRA o sara sabl es Ceak c Se Grak ND Gambar 9. Algorma la eebara la. Maala IT - Vol. 7 No. 4 Nopember 6
10 45 4. SIMULAN DAN SARAN 4. Smpla Hbga aara drodamka alra ar dega dspers pola erad al dapa dbkka melal peela ag meggaka plo pla skala laboraorm bawa perbaa koseras pola erad dega berbaa arak da kecepaa alra ar. Berk peela dega lme model ga mekka bawa ara sebara/dspers berbek o ler aa perbolk da cederg doma seara dega ars logdal aa pola peebara pola cederg seara dega alra ar dega kods lamer rass da rble. Hasl aalsa daa R< dega aalsa regres ler eradap parameer pola BOD da deb ar pada k Samplg lokas 35 da 4 d al Srabaa (Gambar 5) pada kods alra sga lamer rass da rble meggambarka erada bga secara ler aara deb ar d al Srabaa (m 3 /dek) dega koseras BOD (mg/l) ag berar bawa sr drodamka alra sga dapa memberka pegar pada la koseras BOD ag erdapa d sga (al Srabaa). Selaa dega meerapka meode beda gga ekspls - Leap Frog pada peelesaa model pola alra ar sga dmes da mekka bawa model ag ddapa belm dapa mecapa sa kesabla ere karea dalam peerapa saa mas belm memaskka sr sablas dega persaraa seper dbawa : da pada kedalama. 4. Sara embaa model mas perl dsempraka dega apa megabaka akor-akor ag dapa mempegar peebaraa aa ddekaka dega kods aa da memaskka sr sablasa. DAFTAR ACUAN Aomos (997) Tree Dmeoal Fe lemes Model To Smlae Secodar Flow: Deelopme Ad Valdao Joral O Hdralc Researc Vol. 35 TU. Del Neerlads. Bra A. da Breer M. (999) MATLAB 5 For geers Addso Wesle glad. Brd B. Sewar ad Loo (() Traspor eomea Deparme o Cemcal geerg Wscos Madso Wscos Jo Wle ad Sos. Caoo (993) emodela alas Ar d Sga sar da La ISI ITB Badg. Capra S.C. Caale R.. (99) Meode Nmerk Jld ds eda Teremaa rlagga Jakara Idoesa. Capra (997) Srace Waer Qal Modellg Mc. Graw Hll Compaes Ic. New York. Clark M.M. (996) Traspor Modellg or romeal geerg ad Sceess Jo Wle - Ierscece blcao Jo Wle ad Sos New York. Cook R.D. (98) Coceps ad Applcaos o Fe lemes Aalss Secod do Jo Wle ad Sos New York. Gr D.V. da Sm J.M (99) Nmercal Meods or geers Uers o Maceser Blackwell Scec blcaos Oord. Haselma D. da Lleeld B. (997) Te Sde do o MATLAB Verso 5 rece Hall Ic. New Jerse. James A. (993) A Irodco o Waer Qal Modellg Secod do Jo Wlle ad Sos glad. aragroem N. (4) egar Hdrodamka pada eebara la d Sga dega Alra Horzoal (Da) Dmes eela Dseras asca Saraa MRSA Tekk Spl FTS-ITS Srabaa. aragroem N. (4) eebara la d Sga dega Alra Horzoal (Da) Dmes dega Meode Beda Hgga Semar Nasoal Maemak Ubraw Malag. aragroem N. (4) Aplkas Meode Maemak Beda Hgga ada emodela eebara la d Sga eela Dseras asca Saraa MRSA Tekk Spl FTS-ITS Srabaa. Makrp L. () Dasar-Dasar Aalss Alra D Sga da Mara UII ress. Yogakara. Mso Yog da Oks (998) Fdameals o Flds Mecacs Trd do Jo Wle ad Sos New York. radko H. () Model Da Dmes Gerak Ars d erara aa Mara Sga Csedae Magser rogram T. Lgkga ITB Badg. Vol. 7 No. 4 Nopember 6 - Maala IT
11 46 rako W.A. (988) Hdrodamka Dasar Tekk elaa ITS Srabaa. Raardo A.A. () era Model Maemak dalam Mgas Becaa Alam Jrsa Tekk Spl Faklas Tekk Uersas Gada Mada Yogakara. Slame A. da aragroem N. (3) egar Hdrodamka pada eebara la d Sga dega Alra Horzoal Dmes Tekk Lgkga ITS Srabaa. Tramodo B. () Meode Nmerk Bea Ose Yogakara. Wdodo B. da Warda (994) eerapa Meode Beda Hgga pada eelesaa ersamaa Alra da Agka la Demes Sa Jrsa Maemaka FMIA ITS Srabaa. Wdodo B. () Te Applcao o e Bodar Iegral Meod o Some Srace Fld Flows Tess O Te Degree Docor O losop Te Uers O Leeds. Derma: 3 Mare 5 Dse k derbka: 3 Agss 6 Maala IT - Vol. 7 No. 4 Nopember 6
Simulasi Hidrodinamika 2D Resolusi Tinggi Menggunakan Syarat Batas TMD (Tide Model Driver) Di Perairan Ulee Lheue, Banda Aceh
Jral Grade Vol.7 No. Jaar 0 : 6-6 Smlas Hdrodamka D Resols Tgg Meggaka Sara Baas TMD (Tde Model Drer) D Perara Ulee Lee Bada Ace Mammad Nazr Icsa Seawa da Irwad Jrsa Ilm Kelaa Koordaora Kelaa da Perkaa
Pemodelan Hubungan Hujan dan Aliran Permukaan pada Suatu DAS dengan Metoda Beda Hingga
PROC. ITB Sas & Tek. Vol. 9 No. & 7 97-97 Pemodela Hbga Ha da lra Permkaa pada Sa DS dega Meoda Beda Hgga Dae Kardaa Naaksmah M. Sahrl B. Ksma Hedra Darmawa M. Bags dawa & M. Fard Kelompok Keahla Tekk
ANALISIS SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA MODEL FLUIDA DENGAN SKEMA IMPLISIT
ANALISIS SISEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PADA MODEL FLUIDA DENGAN SKEMA IMPLISI SKRIPSI Oleh: MUDAWAMAH NIM: 55 JURUSAN MAEMAIKA FAKULAS SAINS DAN EKNOLOGI UNIVERSIAS ISLAM NEGERI UIN MALANG MALANG 9 ANALISIS
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
Hidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
APLIKASI KONTROL OPTIMAL PADA PERUBAHAN PERILAKU MANUSIA Sulfayanti, Syamsuddin Toaha, Khaeruddin.
Jral Maemaka, aska & Kompas Vol.... o... APLKA KOROL OPMAL PADA PRUBAHA PRLAKU MAUA laa, amsdd oaa, Kaerdd. Absrak Perlak masa dapa darka sebaga r-r karakersk ag seara prspl dapa membedaka masa ag sa dega
METODE VOLUME HINGGA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH BENDUNGAN-BOBOL
METODE VOLUME HINGGA UNTUK MENYELEAIKAN MAALAH BENDUNGAN-BOBOL d Mgkas Program d Maemaka Faklas as da Tekolog Uversas aaa Darma Mrca Tromol Pos 9 Yogyakara 55 sd@sd.ac.d ABTRACT A lo of dams ca be fod
Penerapan Metode Ensemble Kalman Filter untuk Estimasi Kecepatan dan Ketinggian Gelombang pada Pantai
JURAL TEKIK POMITS Vol. o. -6 Peerapa Meode Esemble Kalma Fler Esmas Kecepaa da Kegga Gelombag pada Paa Fadla Rahmaa Era Aprla Lma Haa Jrsa Maemaa Falas MIPA Is Teolog Seplh opember ITS Jl. Are Rahma Ham
III PEMBAHASAN. 2 2x. K dy dx dy dx, (3.2) h2 2 ( x) P g y dydx g y dydx
III PEMBAHASAN Pada peeliia ii aa dibaas formlasi Hamiloia bai era elomba ierfacial Pembaasa dibai dalam da ass yai ass perama dea baas aas berpa permaa raa da ass eda dea baas aas berpa permaa bebas Hamiloia
PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH
PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29
PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Uji Coba Growing Neural Gas Citra Hasil. 01 Februari 2010 Presentasi Tugas Akhir - CI
U Coba Growg Neral Gas Cra Hasl 0 Febrar 00 Preseas Tgas Akhr - CI 599 33 Kesmpla Pada seap daa coba hars dlakka percobaa dega meggaka beberapa la sgma sehgga dhaslka daa kelara ag medeka bek obek asla
PENGGUNAAN REGRESI KONTINUM DENGAN PRA- PEMROSESAN ROBPCA UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING. Sutikno 1 dan Setiawan 2
Semar Nasoal Saska IX Isu ekolog Sepulu Nopember, 7 November 009 PENGGUNAAN REGRESI KONINUM DENGAN PRA- PEMROSESAN ROBPCA UNUK PEMODELAN SAISICAL DOWNSCALING Suko da Seaa, Jurusa Saska FMIPA IS suko@saska.s.ac.d,
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
MODIFIKASI PENAKSIR UNTUK RASIO PADA SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1. PENDAHULUAN
MODIFIKAI PAKIR UTUK RAIO PADA AMPLIG BRPRIGKAT Deva rw, Arsma Ada, Rstam fed Devaerw@ahoo.com Mahasswa Program Matematka Dose Jrsa Matematka Fakltas Matematka da Ilm Pegetaha Alam Kamps Bawda Pekabar,893,Idoesa
BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
= 8 = 7. x 4 = 24 = 8 = 5 = 13. pada persamaan ketiga dan x 3 = 5
III. REDUKSI GANJIL-GENAP/REDUKSI SIKLIS.. Alortma Sequesal Coto 9. Selesaka sstem persamaa erkut : Jawa 6 x + x = 8 x + x 5 x = 7 x + x 6 x = 5 x + 8 x = Vektor x = [ x x x x ] T dperole melalu prosedur
Rangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor
METODE BEDA HINGGA UNTUK ANALISIS PROSES TRANSFER MASSA
La Gb e al//paradgma Vol. 5 No. Okober 0 hlm. 69-78 METODE BEDA HINGGA NTK ANALISIS PROSES TRANSFER MASSA La Gb Ed Cahoo da La Hamm Program Sd Maemaka Jrsa Maemaka FMIPA versas Haloleo Kedar 933 Program
BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian
BAB IV HASIL PENELITIAN Hasl peelta berdasarka data yag dperole dar kegata peelta yag tela dlaksaaka ole peelt d MTs Salafya II Radublatug Blora pada kelas VIII A tau ajara 1 11. Data asl peelta tersebut
KORESPONDENSI PARABOLIK-ELIPTIK BERDASARKAN PENDEKATAN BEDA HINGGA TERHADAP PERSAMAAN PANAS
KORESPONDENSI PARABOLIK-ELIPTIK BERDASARKAN PENDEKATAN BEDA HINGGA TERHADAP PERSAMAAN PANAS Kara Zan * M Nasr Bsam Maasswa Program S Maemaa Dosen Jrsan Maemaa Falas Maemaa Ilm Pengeaan Alam Unversas Ra
Diktat Kuliah Struktur Baja II
Da Kla Baja Ole ac Bas,T, Baja elg ae edala aga dega ala sag as Weldg Teolog as & aca aca as aga dega as Tl aga dega as d Alas aga dega ala sag las el gaa asal el gaa oe el Gaa ag el,d, & Noal eecaaa Gelaga
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
PEMODELAN DUA DIMENSI RESERVOIR GEOTERMAL SISTEM DUA FASA MENGGUNAKAN METODE FINITE DIFFERENTIAL. 3.1 Formulasi dan Aproksimasi Model Matematis
BAB III EMODELAN DUA DIMENSI RESERVOIR GEOERMAL SISEM DUA FASA MENGGUNAAN MEODE FINIE DIFFERENIAL. Foma da Apoma Mode Maema Reeo a aa dmodea adaa eeo da da aa qd domaed. Mea aa da pada eoema mma bepa aa
BAB IV METODE BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI ASIA
BAB IV : METODE BIOMIAL UTUK PEETUA HARGA OPSI ASIA 35 BAB IV METODE BIOMIAL UTUK PEETUA HARGA OPSI ASIA Pada bab ii aka dibahas sat pedekata merik tk peeta harga opsi Asia, khssya opsi Asia dega rata-rata
Bahan kuliah Hidraulika Komputasi Jurusan Teknik Sipil FT UGM Yogyakarta
MODEL MTEMTIK oleh Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Februar 003 Baha kulah Hdraulka Kompuas Jurusa Tekk Spl FT UGM Yogyakara Baha Kulah Laboraorum Hdraulka, JTS FT UGM PRKT D:\My Documes\Publkas\Model Maemaka\Model
BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK
BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software
MENTERI DALAM NEGERI REPUBLIK INDONESIA
SALINAN REPUBLI INDONESIA PERATURAN REPUBLI INDONESIA NOMOR 47 TAHUN 2017 TENTANG BATAS DAERAH ABUPATEN MUSI RAWAS UTARA PROVINSI SUMATERA SELATAN DENGAN ABUPATEN LEBONG PROVINSI BENGULU DENGAN RAHMAT
Pertemuan VII IV. Titik Berat dan Momen Inersia
Baa jar Mekaka Baa Mulat, ST., MT Pertemua V V. Ttk Berat da Mome ersa. Ttk Berat Peampag Mome pertama suatu luasa eleme teradap suatu sumbu d dalam bdag luasa dberka dega produk luasa eleme da jarak tegak
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Pemodelan Regresi untuk Rancangan Percobaan Faktor Tunggal
Jural Sas & Maemaka JSM) ISSN Kaa 854-675 Pusaka Volume 5, Nomor, Aprl 7 Arkel Peela 6-67 Pemodela Regres uuk Racaga Percobaa Fakor Tuggal Dw Ispra Saf Pegaar urusa Maemaka Fakulas MIPA UNDIP Semarag ABSTRAK---Meode
7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA
Bab 7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Dalam bdag te serg duma ersamaa suatu eomea alam ag dataa dalam ersamaa deresal basa (PDB Coto: Problem la awal: ( dega ( Y Problem la batas: g( dmaa a
III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM
Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal
USAHA KONVEKSI PAKAIAN JADI
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H ( P P U K -S Y A R I A H ) U S A H A K O N V E K S I P A K A I A N J A D I P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L S Y A R I A H (
CADANGAN FULL PRELIMINARY TERM ASURANSI DWIGUNA DENGAN HUKUM DE MOIVRE
CADANGAN ULL PRELIMINARY TERM ASURANSI DWIGUNA DENGAN HUKUM DE MOIRE Sherly Mya aradilla *, Hasriai 2, Tmpal P Nababa 2 Mahasiswa Program S Maemaia 2 Dose Jrsa Maemaia alas Maemaia da Ilm Pegeaha Alam
BAB III METODE PENELITIAN
BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk
BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA
9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta
ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.
BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks
Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan
Opma Model Invenory Deermnk unuk Permnaan Menak dan Baya Pemeanan Konan Dana Purwaar, Rully Soelaman, Fr Qona Fakula Teknolog Informa, Inu Teknolog Sepulu Nopember, Surabaya E-mal : rully@-by.edu Abrak
Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu
JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol, No, Sp 0 ISSN: 0-98X A-5 Papa Mol P Cool MPC paa Kapal Aoplo a aa T S Aa Sola, Kaa, a Sba Ja Maaa, Fala Maaa a Il Paa Ala, I Tolo Spl Nopb ITS Jl A Raa Ha, Sabaya 60 Eal:
Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1
Itegras Metode Itegral Rema Metode Itegral Trapezoda Metode Itegral Smpso Itegras Permasalaa Itegras Pertuga tegral adala pertuga dasar yag dguaka dalam kalkulus, dalam bayak keperlua. Itegral secara det
MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud
Rancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan
Opma Model Invenory Deermnk unuk Permnaan Menak dan Baya Pemeanan Konan Dana Purwaar, Rully Soelaman, Fr Qona Fakula Teknolog Informa, Inu Teknolog Sepulu Nopember, Surabaya E-mal : rully@-by.edu Abrak
KULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk.
ROGRA TUDI ERENANAAN WILAYAH DAN KOTA FAKULTA TEKNIK UNIVERITA EA UNGGUL ETODE ANALII ERENANAAN TL K DR. Ir. Ke arta K, T. b. Kompoe Kemata KULIAH KE ETODA KELOOK (OHORT URVIVAL ETHOD) Lajta elhat pegarh
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
PENDEKATAN ESTIMATOR KERNEL UNTUK ESTIMASI DENSITAS MULUS
J. Pjar MIPA Vol. V No. September : 8-85 ISSN 97-7 PENDEATAN ESTIMATOR ERNEL UNTU ESTIMASI DENSITAS MULUS Lala Hayat Program Std Peddka Matematka PMIPA FIP Uverstas Mataram Jl. Majapat No. 6 Mataram 835
BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN LELE
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A R A N I K A N L E L E P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A
BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin
4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua
PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG
PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG Asa Kurat Peddka Ekoom, FKIP Uverstas Muhammadah Purworejo asachaca8@ahoo.com
Analisis Korelasi dan Regresi
Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael
BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
REFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati
REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA
Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka
RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
PEMERINTAH PROVINSI JAWA TIMUR
PEMERINTAH PROVINSI PEMERINTAH JAWA TIMUR PROVINSI JAWA TIMUR SASARAN REFORMASI BIROKRASI emeraha belm bersh, krag akabel da berkerja redah emeraha belm efekf da efse emeraha yag bersh, akabel da berkerja
DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Regresi & Korelasi Linier Sederhana
Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah
PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan
Bab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
PEMODELAN REGRESI PROBIT ORDINAL TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROPINSI JAWA TENGAH TAHUN 2007
Semar Nasoal Statstka IX Isttt ekolog Seplh Nopember, 7 November 009 PEMODEAN REGRESI PROBI ORDINA ERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA PROPINSI JAWA ENGAH AHUN 007 Def Yst Fadah da Prhad Mahasswa Jrsa Statstka
Analitik Data Tingkat Lanjut (Clustering)
6 September 06 Aatk Data Tgkat Lat Csterg Imam Chossod mam.chossod@gma.com Pokok Bahasa. Kosep Csterg. K-meas vs Kere K-Meas 3. Std Kass 4. Tgas Kosep Csterg Cster data dartka keompok. Dega demka, pada
Solusi PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL (PDP) dengan HARGA AWAL dan KONDISI BATAS dalam PEMODELAN dan MODEL MATEMATIS
Ser Maa Kla : PEMODELAN dan MAEMAIKA ERAPAN Sols PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL PDP dengan HARGA AWAL dan KONDISI BAAS dalam PEMODELAN dan MODEL MAEMAIS Ben mm : Persamaan Dferensal Basa PDP lner order
BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR
Bulei Ilmia Ma. Sa. da Teraaa (Bimaser) Volume 6, No. 0(07), al 8. BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Umi Salma, Mariaul Kifia, Frasiskus Fra INTISARI Beuk kaoik
KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
1 0 0 m 2 BUDIDAYA PEMBESARAN IKAN NILA
P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A R A N I K A N N I L A P O L A P E M B I A Y A A N U S A H A K E C I L ( P P U K ) B U D I D A Y A P E M B E S A
INFERENSI STATISTIK DARI DISTRIBUSI NORMAL DENGAN METODE BAYES UNTUK NON-INFORMATIF PRIOR. Abstract
Iere ak (Ala Prahama) INFERENI TATITIK DARI DITRIBUI NORMAL DENGAN METODE BAYE UNTUK NON-INFORMATIF PRIOR Ala Prahama go Ag Rgyoo Mahawa Program - aka IT rabaya a Pegajar Program aka FMIPA UNDIP Abrac
REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
59 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil data survai dan analisis yang dilakukan pada lahan parkir Rumah Sakit Umum Daerah RAA Soewondo Pati selama 3 hari dapat diambil kesimpulan
Mekanika Fluida II. Aliran Berubah Lambat
Mekaika Fluida II Alira Berubah Lambat Itroductio Perilaku dasar berubah lambat: - Kedalama hidrolis berubah secara lambat pada arah logitudial - Faktor pegedali alira ada di kombiasi di hulu & hilir -
BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA
BAB PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Meode Euler Meode Euler adala Meode ampira palig sederaa uu meelesaia masala ilai awal: ( Biasaa diasumsia bawa peelesaia ( dicari pada ierval erbaas ag dieaui
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)
Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)
Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug