Pengenalan Pola. Ekstraksi dan Seleksi Fitur
|
|
- Irwan Widjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pengenalan Pola Ekstraksi dan Seleksi Fitr PTIIK - 4
2 Corse Contents Collet Data Objet to Dataset 3 Ekstraksi Fitr 4 Seleksi Fitr
3 Design Cyle Collet data Choose featres Choose model Train system Evalate system Apa sensor yang hars kita gnakan? Bagaimana mengmplkan data? Bagaimana mengetahi fitr apa yang dipilih, dan bagaimana kita memilihnya...? (Misal transformasi data fitr dengan PCA) Apa lassifier yang akan dignakan? Apakah ada lassifier yang terbaik...? Bagaimana kita melakkan proses Training? Bagaimana mengevalasi kinerja sistem? Bagaimana memvalidasi hasil? Berapakah tingkat keperayaan hasil keptsan?
4 Collet Data Mengambil nilai data dari objek, Tipe data berdasarkan penskalaan datanya : Data Kalitatif : Data yang bkan berpa angka,. Terbagi da : Nominal : Data yang paling rendah dalam level pengkran data. Contoh : Jenis kelamin, Merk mobil, Nama tempat Ordinal : Ada tingkatan data. Contoh : Sangat setj, Setj, krang setj, tidak setj. Data Kantitatif : Data berpa angka dalam arti sebenarnya. Terbagi da : Data Interval, Contoh : Interval temperatr rang adalah sbb : Ckp panas jika antara 5C-8 C, Panas jika antara 8 C- C, Sangat panas jika antara C-4 C. Data Rasio, Tingkat pengkran paling tinggi ; bersifat angka dalam arti sesngghnya. Contoh : Tinggi badan, Berat badan, Usia.
5 Objet to Dataset Ilstrasi transformasi data dari objek yang diamati : Keterangan : M menyatakan banyak data, N menyatakan banyak fitr. Ektraksi fitr dilakkan jika data yang diamati masih berpa data mentah (masih berpa kmplan itra). Fitr yang diambil adalah yang merpakan iri khas yang membedakan sat objek dengan objek lainnya.
6 Seleksi Fitr Problem : kompleksitas komptasi terhadap pengenalan pola pada rang dimensi yang tinggi. Solsi : mapping data ke dalam rang dimensi yang lebih rendah
7 Seleksi Fitr Pengrangan dimensi data dapat dilakkan dengan : Mengkombinasikan Fitr (seara linear mapn nonlinear) Memilih himpnan bagian dari fitr-fitr yang tersedia Kombinasi Linier merpakan pendekatan yang menarik karena metode tersebt dilakkan dengan perhitngan yang sederhana dan terlaak seara analitis
8 Seleksi Fitr Diberikan x ϵ R N, dengan tjan ntk menari transformasi linier U sehingga y = U T x ϵ R K where K<N
9 Seleksi Fitr Da pendekatan klasik ntk menghitng transformasi linier yang optimal : Prinipal Components Analysis (PCA): menari proyeksi yang menyediakan informasi sebanyak mngkin dalam data dengan pendekatan leastsqares. Linear Disriminant Analysis (LDA): menari proyeksi terbaik yang dapat memisahkan data dengan pendekatan least-sqares. Tjan PCA : mengrangi dimensi data dengan mempertahankan sebanyak mngkin informasi dari dataset yang asli
10 Seleksi fitr menggnakan PCA PCA memproyeksikan data sepanjang sat arah dimana data tersebt memiliki varians yang tinggi Arah tersebt ditentkan oleh eigenvetors dari matriks ovariane yang memiliki nilai eigenvales terbesar. Nilai besaran dari eigenvales merpakan nilai varians data sepanjang arah dari eigenvetor (garis lrs merah dan bir)
11 Seleksi Fitr Pendekatan vektor dengan menemkan basis ke dalam rang dimensi yang lebih rendah Representasi rang Dimensi-Lebih Tinggi : x a v a v... a v N N v, v,..., v N merpakan basis dari rang dimensi N Represenasi rang Dimensi-Lebih Rendah : ˆ x b b... b K K,,..., K merpakan basis dari rang dimensi K
12 Seleksi fitr menggnakan PCA Pengrangan dimensi berdampak pada hilangnya informasi PCA mempertahankan sebanyak mngkin informasi, dengan ara meminimalkan error : Bagaimana aranya menentkan sb-rang dimensi yang lebih rendah yang terbaik? Eigenvektor yang terbaik dari matriks ovarians x Eigenvale yang terbesar Disebt sebagai Prinipal Components
13 Seleksi fitr menggnakan PCA Misalkan x, x,..., x M terdapat dalam vektor N x. Menari Mean (nilai rata-rata) dari data. Menghitng Zero Mean (setiap nilai pada data sampel dikrangi nilai rata-rata tiap fitr yang terkait) 3. Membangn matriks Covarians dengan mengkalikan matriks Zero Mean dengan transposenya 4. Menghitng eigenvale 5. Menghitng matriks eigenvektor 6. Mengrangi dimensi sebesar K dimensi yang didapatkan dari eigenvale yang terbesar pertama
14 Seleksi fitr menggnakan PCA Langkah : Menari Mean Global (nilai rata-rata) x x x... M Langkah : Menghitng Zero Mean x M M i M x i i x i x
15 Seleksi fitr menggnakan PCA Langkah 3: Membangn matriks Covarians dengan mengkalikan matriks Zero Mean dengan transposenya Poplasi Sampel M i i T i M C M i i T i M C
16 Seleksi fitr menggnakan PCA Langkah 4 : Menghitng eigenvale dari C CU U det( I C) I CU I U CU I U ( I C) U Hasil :,,...,, 3 N
17 Seleksi fitr menggnakan PCA Langkah 5 : Menghitng eigenvektor Dari eigenvale yang dihitng pada langkah 4, disbstitsikan ke rms : ( I C) U Selesaikan dengan menemkan nilai U Hasil :,,...,, 3 N
18 Seleksi fitr menggnakan PCA Langkah 6 : Mengrangi dimensi sebesar K dimensi Pilihlah fitr sebanyak K berdasarkan nilai eigenvale terbesar xˆ merpakan hasil transformasi dari x
19 Seleksi fitr menggnakan PCA Pemilihan nilai K menggnakan kriteria berikt : Pada ontoh kass diatas, dapat dikatakan bahwa kita menyediakan 9% ata 95% informasi dari data yang tersedia Jika K=N, maka kita menyediakan % dari data yang tersedia
20 Seleksi fitr menggnakan PCA Vektor asal x dapat dibangn kembali menggnakan komponen prisipal-nya PCA meminimalkan error dari rekonstrksi prinsipal tersebt: Hal it dapat ditnjkkan bahwa error sama dengan :
21 Contoh PCA : Menghitng EigenVale Misal diketahi dataset : Mean global Zero Mean x Kovarian C x P 4 N No Fitr Fitr Kelas P P Mobil P P Rmah P Banyak T P _ Data x x P x P x D, misal x x P x x D = P P P Banyak P _ 4 P P Data 5 3 9
22 EigenVale det C I ) 7( ) ( 7 3 3* 9) ( det * det * 4** ) ( 4,,,, a a b b det * det Matrik EigenVale
23 EigenVektor Matrik EigenVale CU U ) ( ) ( Vektor eigen didapatkan dengan persamaan : ) (9 3 3 ) ( C Matrik kovarian : Untk λ = maka :
24 EigenVektor Untk λ = maka : Solsi non trivial sistem persamaan ini adalah : Misalkan a maka 8.378a 3 Jadi vektor eigen ntk λ = adalah : a U 8.378a 3 dimana a adalah bilangan sembarang yang tidak nol. Untk λ = maka : Solsi non trivial sistem persamaan ini adalah : Misalkan b maka 3b. 378 Jadi vektor eigen ntk λ = adalah : 3b U. 378 b dimana b adalah bilangan sembarang yang tidak nol.
25 EigenVektor Vektor eigen ntk λ = adalah : a U 8.378a 3 misalkan a = maka Jadi Vektor eigen globalnya adalah : U U Vektor eigen ntk λ = adalah : 3b U. 378 b misalkan b =.843 maka. U
26 Evalasi Error dan Penentan Jmlah K Transformasi data, fitr x x ˆ k U k x xˆ Tentkan nilai K dengan 9% informasi data yang kita gnakan Dari nilai K yang ditentkan akan diperoleh fitr yang dijadikan sebagai proses pengenalan pola
27 Disksi Tentkan hasil transformasi dataset berikt! No Fitr Fitr Fitr 3 Kelas Apel 4 9 Jerk
28 Latihan Tentkan hasil transformasi dataset berikt dengan Threshold = 95% ntk nilai K! No Fitr Fitr Fitr 3 Kelas 7 Padi Jagng Gandm 4 8 Kedelai
29 Ketentan Bar Bagi kelompok yang datasetnya banyak yang kalitatif silakan ganti dataset Bagi kelompok yang fitrnya melebihi maka hilangkan fitr yang lain dan jadikan hanya fitr saja ata ari dataset yang memiliki fitr maksimal fitr Bagi kelompok yang datanya melebihi maka ambil data saja, dengan atatan jmlah data di setiap kelas hars seimbang
30 Tgas Lakkan perhitngan PCA terhadap data yang telah dikmplkan pada tgas sebelmnya
31 /
Pengenalan Pola/ Pattern Recognition
Pengenalan Pola/ Pattern Reognton Dasar Pengenalan Pola Imam Cholssodn S.S., M.Kom. Dasar Pengenalan Pola. The Desgn Cyle. Collet Data 3. Objet to Dataset 4. Featre Seleton Usng PCA Menghtng Egen Vale
Lebih terperinciAljabar Linear Elementer
Aljabar Linear Elementer MA SKS Silabs : Bab I Matriks dan Operasinya Bab II Determinan Matriks Bab III Sistem Persamaan Linear Bab IV Vektor di Bidang dan di Rang Bab V Rang Vektor Bab VI Rang Hasil Kali
Lebih terperinciPENELUSURAN LINTASAN DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN
Bab 4 PENELUSURAN LINTASAN DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN Tgas mendasar dari robot berjalan ialah dapat bergerak secara akrat pada sat lintasan (trajectory) yang diberikan Ata dengan kata lain galat antara
Lebih terperinciEKONOMETRIKA PERSAMAAN SIMULTAN
EKONOMETRIKA PERSAMAAN SIMULTAN OLEH KELOMPOK 5 DEKI D. TAPATAB JUMASNI K. TANEO MERSY C. PELT DELFIANA N. ERO GERARDUS V. META ARMY A. MBATU SILVESTER LANGKAMANG FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS NUSA CENDANA
Lebih terperinciCHAPTER 6. INNER PRODUCT SPACE
CHAPTER 6. INNER PRODUCT SPACE Inner Prodcts Angle and Orthogonality in Inner Prodct Spaces Orthonormal Bases; Gram-Schmidt Process; QR-Decomposition Best Approximation; Least Sqares Orthogonal Matrices;
Lebih terperinciTrihastuti Agustinah
TE 9467 Teknik Nmerik Sistem Linear Trihastti Agstinah Bidang Stdi Teknik Sistem Pengatran Jrsan Teknik Elektro - FTI Institt Teknologi Seplh Nopember O U T L I N E OBJEKTIF TEORI CONTOH 4 SIMPULAN 5 LATIHAN
Lebih terperinciPENYELESAIAN LUAS BANGUN DATAR DAN VOLUME BANGUN RUANG DENGAN KONSEP DETERMINAN
Bletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volme xx, No. x (tahn), hal xx xx. PENYELESAIAN LUAS BANGUN DATAR DAN VOLUME BANGUN RUANG DENGAN KONSEP DETERMINAN Doni Saptra, Helmi, Shantika Martha
Lebih terperinci3. RUANG VEKTOR. dan jika k adalah sembarang skalar, maka perkalian skalar ku didefinisikan oleh
. RUANG VEKTOR. VEKTOR (GEOMETRIK) PENGANTAR Jika n adalah sebah bilangan blat positif maka tpel-terorde (ordered-n-tple) adalah sebah rtan n bilangan riil (a a... a n ). Himpnan sema tpel-terorde dinamakan
Lebih terperinciSolusi Sistem Persamaan Linear Fuzzy
Jrnal Matematika Vol. 16, No. 2, November 2017 ISSN: 1412-5056 / 2598-8980 http://ejornal.nisba.ac.id Diterima: 14/08/2017 Disetji: 20/10/2017 Pblikasi Online: 28/11/2017 Solsi Sistem Persamaan Linear
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB LANDASAN TEORI. Pasar.. Pengertian Pasar Pasar adalah sebah tempat mm yang melayani transaksi jal - beli. Di dalam Peratran Daerah Khss Ibkota Jakarta Nomor 6 Tahn 99 tentang pengrsan pasar di Daerah
Lebih terperinciBAB III LIMIT DAN FUNGSI KONTINU
BAB III LIMIT DAN FUNGSI KONTINU Konsep it mempnyai peranan yang sangat penting di dalam kalkls dan berbagai bidang matematika. Oleh karena it, konsep ini sangat perl ntk dipahami. Meskipn pada awalnya
Lebih terperinciHASIL KALI TITIK DAN PROYEKSI ORTOGONAL SUATU VEKTOR (Aljabar Linear) Oleh: H. Karso FPMIPA UPI
HASIL KALI TITIK DAN PROYEKSI ORTOGONAL SUATU VEKTOR (Aljabar Linear) Oleh: H. Karso FPMIPA UPI A. Hasil Kali Titik (Hasil Kali Skalar) Da Vektor. Hasil Kali Skalar Da Vektor di R Perkalian diantara da
Lebih terperinciBab 5 RUANG HASIL KALI DALAM
Bab 5 RUANG HASIL KALI DALAM 5 Hasil Kali Dalam Untk memotiasi konsep hasil kali dalam diambil ektor di R dan R sebagai anak panah dengan titik awal di titik asal O = ( ) Panjang sat ektor x di R dan R
Lebih terperinciALJABAR LINEAR (Vektor diruang 2 dan 3) Disusun Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Aljabar Linear Dosen Pembimbing: Abdul Aziz Saefudin, M.
ALJABAR LINEAR (Vektor dirang 2 dan 3) Dissn Untk Memenhi Tgas Mata Kliah Aljabar Linear Dosen Pembimbing: Abdl Aziz Saefdin, M.Pd Dissn Oleh : Kelompok 3/3A4 1. Nrl Istiqomah 14144100130 2. Ambar Retno
Lebih terperinciKEPUTUSAN INVESTASI (CAPITAL BUDGETING) MANAJEMEN KEUANGAN 2 ANDRI HELMI M, S.E., M.M.
KEPUTUSAN INVESTASI (CAPITAL BUDGETING) MANAJEMEN KEUANGAN 2 ANDRI HELMI M, S.E., M.M. Penganggaran Modal (Capital Bdgeting) Modal (Capital) mennjkkan aktiva tetap yang dignakan ntk prodksi Anggaran (bdget)
Lebih terperinciSeminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004
Seminar asional Aplikasi Teknologi Informasi 004 Yogyakarta 9 Jni 004 Analisis Efisiensi dengan Bantan Sistem Pendkng Keptsan (SPK) Carles Sitompl Jrsan Teknik Indstri Uniersitas Katolik Parahyangan Jl.
Lebih terperinciHasil Kali Titik. Dua Operasi Vektor. Sifat-sifat Hasil Kali Titik. oki neswan (fmipa-itb)
oki neswan (fmipa-itb) Da Operasi Vektor Hasil Kali Titik Misalkan OAB adalah sebah segitiga, O (0; 0) ; A (a 1 ; a ) ; dan B (b 1 ; b ) : Maka panjang sisi OA; OB; dan AB maing-masing adalah q joaj =
Lebih terperinciTrihastuti Agustinah. TE Teknik Numerik Sistem Linear
E 09467 eknik Nmerik Sistem Linear rihastti Agstinah Bidang Stdi eknik Sistem Pengatran Jrsan eknik Elektro - FI Institt eknologi Seplh Nopember O U L I N E OBJEKIF EORI 3 CONOH 4 SIMPULAN 5 LAIHAN OBJEKIF
Lebih terperinciBab 5 RUANG HASIL KALI DALAM
Bab 5 RUANG HASIL KALI DALAM 5 Hasil Kali Dalam Untk memotiasi konsep hasil kali dalam diambil ektor di R dan R sebagai anak panah dengan titik awal di titik asal O ( ) Panjang sat ektor x di R dan R dinamakan
Lebih terperinciTrihastuti Agustinah
TE 9467 Teknik Nmerik Sistem Linear Trihastti Agstinah Bidang Stdi Teknik Sistem Pengatran Jrsan Teknik Elektro - FTI Institt Teknologi Seplh Nopember O U T L I N E. Objektif. Teori. Contoh 4. Simplan
Lebih terperinciPenerapan Masalah Transportasi
KA4 RESEARCH OPERATIONAL Penerapan Masalah Transportasi DISUSUN OLEH : HERAWATI 008959 JAKA HUSEN 08055 HAPPY GEMELI QUANUARI 00890 INDRA MOCHAMMAD YUSUF 0800 BAB I PENDAHULUAN.. Pengertian Riset Operasi
Lebih terperinciBUKU AJAR METODE ELEMEN HINGGA
BUKU AJA ETODE EEEN HINGGA Diringkas oleh : JUUSAN TEKNIK ESIN FAKUTAS TEKNIK STUKTU TUSS.. Deinisi Umm Trss adalah strktr yang terdiri atas batang-batang lrs yang disambng pada titik perpotongan dengan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Small Area Estimation Small Area Estimation (SAE) adalah sat teknik statistika ntk mendga parameter-parameter sb poplasi yang kran sampelnya kecil. Sedangkan, area kecil didefinisikan
Lebih terperinciANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES WELDING ( PENGELASAN N ) PADA PEMBUATAN KAPAL CHEMICAL TANKER / DUPLEK M Di PT.
ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES WELDING ( PENGELASAN N ) PADA PEMBUATAN KAPAL CHEMICAL TANKER / DUPLEK M000259 Di PT.PAL INDONESIA Oleh : Selfy Atika Sary NRP : 1307 030 053 Pembimbing :
Lebih terperinciAnalisis Peluruhan Flourine-18 menggunakan Sistem Pencacah Kamar Pengion Capintec CRC-7BT S/N 71742
Prosiding Perteman Ilmiah XXV HFI Jateng & DIY 63 Analisis Pelrhan Florine-18 menggnakan Sistem Pencacah Kamar Pengion Capintec CRC-7BT S/N 717 Wijono dan Pjadi Psat Teknologi Keselamatan dan Metrologi
Lebih terperinciKorelasi Pasar Modal dalam Ekonofisika
Korelasi Pasar Modal dalam Ekonofisika Yn Hariadi Dept. Dynamical System Bandng Fe Institte yh@dynsys.bandngfe.net Pendahlan Fenomena ekonomi sebagai kondisi makro yang merpakan hasil interaksi pada level
Lebih terperinciBAB RELATIVITAS Semua Gerak adalah Relatif
BAB RELATIVITAS. Sema Gerak adalah Relatif Sat benda dikatakan bergerak bila keddkan benda it berbah terhadap sat titik aan ata kerangka aan. Seorang penmpang kereta api yang sedang ddk di dalam kereta
Lebih terperinciIII PEMODELAN SISTEM PENDULUM
14 III PEMODELAN SISTEM PENDULUM Penelitian ini membahas keterkontrolan sistem pendlm, dengan menentkan model matematika dari beberapa sistem pendlm, dan dilakkan analisis dan menyederhanakan permasalahan
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT JARAK ROTASI PADA POHON BINER TERURUT DAN TERORIENTASI
JRISE, Vol.1, No.1, Febrari 2014, pp. 28~40 ISSN: 2355-3677 BEBERAPA SIFA JARAK ROASI PADA POHON BINER ERURU DAN ERORIENASI Oleh: Hasniati SMIK KHARISMA Makassar hasniati@kharisma.ac.id Abstrak Andaikan
Lebih terperinciMata Kuliah: Aljabar Linier Dosen Pengampu: Darmadi, S. Si, M. Pd
. RUANG BERDIMENSI n EUCLIDIS Mata Kliah: Aljabar Linier Dosen Pengamp: Darmadi S. Si M. Pd Dissn oleh: Kelompok Pendidikan Matematika VA. Abdl Fajar Sidiq (8.). Lilies Prwanti (8.76). Ristinawati (8.)
Lebih terperinciBAB III PENDEKATAN TEORI
9 BAB III PENDEKAAN EORI 3.1. eknik Simlasi CFD Comptational Flid Dnamics (CFD) adalah ilm ang mempelajari cara memprediksi aliran flida, perpindahan panas, rekasi kimia, dan fenomena lainna dengan menelesaikan
Lebih terperinciBEBERAPA IDENTITAS PADA GENERALISASI BARISAN FIBONACCI ABSTRACT
BEBERP IDENTITS PD GENERLISSI BRISN FIBONCCI Sri Melati 1, Mashadi, Msraini M 1 Mahasiswa Program Stdi S1 Matematika Dosen Jrsan Matematika Fakltas Matematika dan Ilm Pengetahan lam Universitas Ria Kamps
Lebih terperinciWALIKOTA BANJARMASIN PROVINSI KALIMANTAN SELATAN PERATURAN DAERAH KOTA BANJARMASIN NOMOR TAHUN 2016 TENTANG
_ WALIKOTA BANJARMASIN PROVINSI KALIMANTAN SELATAN PERATURAN DAERAH KOTA BANJARMASIN NOMOR TAHUN 2016 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN DAERAH KOTA BANJARMASIN NOMOR 13 TAHUN 2012 TENTANG RETRIBUSI PELAYANAN
Lebih terperinciKAJIAN PEMODELAN MATEMATIKA TERHADAP PENYEBARAN VIRUS AVIAN INFLUENZA TIPE-H5N1 PADA POPULASI UNGGAS
KAJIAN PEMODELAN MATEMATIKA TERHADAP PENYEBARAN VIRUS AVIAN INFLUENZA TIPE-H5N1 PADA POPULASI UNGGAS Dian Permana Ptri 1, Herri Slaiman FKIP, Pendidikan Matematika, Universitas Swadaya Gnng Jati Cirebon
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Logika Fzzy Pada awalnya sistem logika fzzy diperkenalkan oleh Profesor Lotfi A. Zadeh pada tahn 1965. Konsep fzzy bermla dari himpnan klasik (crisp) yang bersifat tegas ata
Lebih terperinciPANJANG DAN JARAK VEKTOR PADA RUANG HASIL KALI DALAM. V, yang selanjutnya dinotasikan dengan v, didefinisikan:
PANJANG DAN JARAK VEKTOR PADA RUANG HASIL KALI DALAM Perl diingat kembali definisi panjang dan jarak sat ektor pada rang hasil kali dalam Eclid, yait rnag ektor yang hasil kali dlamnya didefinisikan sebagai
Lebih terperinciModel Hidrodinamika Pasang Surut Di Perairan Pulau Baai Bengkulu
Jrnal Gradien Vol. No.2 Jli 2005 : 5-55 Model Hidrodinamika Pasang Srt Di Perairan Pla Baai Bengkl Spiyati Jrsan Fisika, Fakltas Matematika dan Ilm Pengetahan Alam, Universitas Bengkl, Indonesia Diterima
Lebih terperinciOPTIMALISASI FITUR-FITUR PADA APLIKASI PRESENTASI UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PENYAMPAIAN PESAN BERBASIS HCI
OPTIMALISASI FITUR-FITUR PADA APLIKASI PRESENTASI UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PENYAMPAIAN PESAN BERBASIS HCI Mokhamad Fatoni, Indri Sdanawati Rozas, S.Kom., M.Kom., Latifah Rifani, S.T., MIT. Jrsan Sistem
Lebih terperinciSession 18 Heat Transfer in Steam Turbine. PT. Dian Swastatika Sentosa
Session 8 Heat Transfer in Steam Trbine PT. Dian Sastatika Sentosa DSS Head Offie, 3 Oktober 008 Otline. Pendahlan. Skema keepatan, gaya tangensial. 3. Daya yang dihasilkan trbin, panas jath. 4. Trbin
Lebih terperinciPENYELESAIAN MASALAH KONTROL OPTIMAL KONTINU YANG MEMUAT FAKTOR DISKON
Jrnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 3 Hal. 157 161 ISSN : 233 291 c Jrsan Matematika FMIPA UNAND PENYELESAIAN MASALAH KONTROL OPTIMAL KONTINU YANG MEMUAT FAKTOR DISKON DALIANI Program Stdi Matematika, Fakltas
Lebih terperinci(draft) KAN Calibration Guide: Volumetric Apparatus (IN) PEDOMAN KALIBRASI PERALATAN VOLUMETRIK
PEDOMAN KALIBRASI PERALAN VOLUMETRIK 1. PENDAHULUAN 1.1 Pedoman ini ditjkan ntk memberikan petnjk bagi laboratorim kalibrasi dalam melakkan kalibrasi peralatan volmetrik dan mengharmonisasikan praktek
Lebih terperinciBAB III 3. METODOLOGI PENELITIAN
BAB III 3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. PROSEDUR ANALISA Penelitian ini merpakan sebah penelitian simlasi yang menggnakan bantan program MATLAB. Adapn tahapan yang hars dilakkan pada saat menjalankan penlisan
Lebih terperinciPengenalan Pola/ Pattern Recognition
Pengenalan Pola/ Pattern Recognition Linear Discriminant Analysis Imam Cholissodin S.Si., M.Kom. Pokok Pembahasan 1. Linear Discriminant Analysis (LDA) Pengertian Klasifikasi LDA Rumus Umum LDA 2. Case
Lebih terperinciPENGENDALIAN OPTIMAL PADA MODEL KEMOPROFILAKSIS DAN PENANGANAN TUBERKULOSIS
PENGENDALIAN OPTIMAL PADA MODEL KEMOPROFILAKSIS DAN PENANGANAN TUBERKULOSIS Ole: Citra Dewi Ksma P. 106 100 007 Dosen pembimbing: DR. Sbiono, MSc. Latar Belakang PENDAHULUAN Penyakit Tberklosis TB adala
Lebih terperinciPRAKTIKUM OPERASI TEKNIK KIMIA II MODUL 5 BILANGAN REYNOLD
PRAKTIKUM OPERASI TEKNIK KIMIA II MODUL 5 BILANGAN REYNOLD LABORATORIUM RISET DAN OPERASI TEKNIK KIMIA PROGRAM STUDI TEKNIK KIMA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UPN VETERAN JAWA TIMUR SURABAYA BILANGAN REYNOLD
Lebih terperinciWALIKOTA BANJARMASIN
/ WALIKOTA BANJARMASIN PERATURAN WALIKOTA BANJARMASIN NOMOR TAHUN2013 TENTANG PEDOMAN STANDAR KINERJA INDIVIDU PEGAWAI NEGERI SIPIL DILINGKUNGAN PEMERINTAH KOTA BANJARMASIN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas tentang teori-teori dan konsep dasar yang mendukung pembahasan dari sistem yang akan dibuat.
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang teori-teori dan konsep dasar yang mendkng pembahasan dari sistem yang akan dibat. 2.1. Katalog Perpstakaan Katalog perpstakaan adalah sat media yang
Lebih terperinciVEKTOR. Oleh : Musayyanah, S.ST, MT
VEKTOR Oleh : Msayyanah, S.ST, MT . ESRN SKLR DN VEKTOR Sifat besaran fisis : esaran Skalar Skalar Vektor esaran yang ckp dinyatakan oleh besarnya saja (besar dinyatakan oleh bilangan dan satan). Contoh
Lebih terperinciAljabar Linear Elementer
Aljabar Linear Elementer MA SKS Silabs : Bab I Matris dan Operasinya Bab II Determinan Matris Bab III Sistem Persamaan Linear Bab IV Vetor di Bidang dan di Rang Bab V Rang Vetor Bab VI Rang Hasil Kali
Lebih terperinciby Emy 1 IMAGE RESTORATION by Emy 2
Copyright @ 2007 by Emy 1 IMAGE RESTORATION Copyright @ 2007 by Emy 2 1 Kompetensi Mamp membedakan proses pengolahan citra mengnakan image enhancement dengan image restoration Mamp menganalisis citra yang
Lebih terperinciSISTEM PERANGKINGAN ITEM MOBIL PADA E-COMMERCE PENJUALAN MOBIL DENGAN METODE RANDOM-WALK BASE SCORING
SISTEM PERANGKINGAN ITEM MOBIL PADA E-COMMERCE PENJUALAN MOBIL DENGAN METODE RANDOM-WALK BASE SCORING Desi Yanti, Sayti Rahman, Rismayanti 3 Jrsan Teknik Informatika Universitas Harapan Medan Jl. HM Jhoni
Lebih terperinciPENGGUNAAN ALGORITMA KUHN MUNKRES UNTUK MENDAPATKAN MATCHING MAKSIMAL PADA GRAF BIPARTIT BERBOBOT
PENGGUNAAN ALGORITMA KUHN MUNKRES UNTUK MENDAPATKAN MATCHING MAKSIMAL PADA GRAF BIPARTIT BERBOBOT oleh GURITNA NOOR AINATMAJA M SKRIPSI ditlis dan diajkan ntk memenhi sebagian persyaratan memperoleh gelar
Lebih terperinciTEKANAN TANAH PADA DINDING PENAHAN METODA RANKINE
TEKAA TAAH PADA DIDIG PEAHA METODA RAKIE Moda kernthan F Gaya F dapat disebabkan oleh: gesekan pada dasar (gravity retaining walls) masknya dinding ke dalam tanah (sheet retaining walls) angker dan penahan
Lebih terperinciBUPATI SIDOOARJO PERATURAN BUPATI SIDOARJO NOMOR: 49 TAHUN 2013 TENTANG. TARIJ7 SEWA RUMAH SUSUN SEDERHANA SEWA DI KABUPATEN SlDOARJO
BUPATI SIDOOARJO PERATURAN BUPATI SIDOARJO NOMOR: 49 TAHUN 2013 TENTANG TARIJ7 SEWA RUMAH SUSUN SEDERHANA SEWA DI KABUPATEN SlDOARJO DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPATI SfDOARJO, Menimbang MengingaL
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN. Latar Belakang Permasalahan seperti jaringan komnikasi, transportasi, penjadalan, dan pencarian rte kini semakin banak ditemi di tengah-tengah masarakat. Masalah tersebt dimlai dari menemkan
Lebih terperinciBUPATI SIDOARJO PERATURAN BUPATI SIDOARJO NOMOR 44 TAHUN 2009 TENTANG. PENGELOLAAN PINJAMAN JANGKA PENDEK PADA BADAN LA YANAN UMUM DAERAH
;' I. ~ tr'. T I BUPATI SIDOARJO PERATURAN BUPATI SIDOARJO NOMOR 44 TAHUN 2009 TENTANG. PENGELOLAAN PINJAMAN JANGKA PENDEK PADA BADAN LA YANAN UMUM DAERAH DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA Menimbang Mengingat
Lebih terperinciSIMULASI PADA MODEL PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS SRI REJEKI PURI WAHYU PRAMESTHI DOSEN PENDIDIKAN MATEMATIKA IKIP WIDYA DARMA SURABAYA
SIMULASI PADA MODEL PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS SRI REJEKI PURI WAHYU PRAMESTHI DOSEN PENDIDIKAN MATEMATIKA IKIP WIDYA DARMA SURABAYA Abstrak TBC penyebab kematian nomor tiga setelah penyakit kardioaskler
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pembahasan pada bab ini, merpakan pembahasan mengenai teori-teori yang berkaitan dengan penelitian. Teori-teori tersebt melipti mata ang, pelak yang berperan, faktor-faktor yang mempengarhi
Lebih terperinciUntuk pondasi tiang tipe floating, kekuatan ujung tiang diabaikan. Pp = kekuatan ujung tiang yang bekerja secara bersamaan dengan P
BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1 Mekanisme Pondasi Tiang Konvensional Pondasi tiang merpakan strktr yang berfngsi ntk mentransfer beban di atas permkaan tanah ke lapisan bawah di dalam massa tanah. Bentk transfer
Lebih terperinciURUNAN PARSIAL. Definisi Jika f fungsi dua variable (x dan y) maka: atau f x (x,y), didefinisikan sebagai
6 URUNAN PARSIAL Deinisi Jika ngsi da ariable maka: i Trnan parsial terhadap dinotasikan dengan ata dideinisikan sebagai ii Trnan parsial terhadap dinotasikan dengan ata dideinisikan sebagai Tentkan trnan
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA
UNIVERSIAS INDONESIA PERANANGAN PENGENDALI MODEL PREDIIVE ONROL (MP) PADA SISEM EA EXANGER DENGAN JENIS KARAKERISIK SELL AND UBE ESIS RIDWAN FARUDIN 76733 FAKULAS EKNIK PROGRAM SUDI EKNIK KONROL INDUSRI
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Sejarah Analisis Jalr Teknik analisis jalr yang dikembangkan oleh Sewal Wright di tahn 1934, sebenarnya merpakan pengembangan korelasi yang dirai menjadi beberapa interpretasi akibat
Lebih terperinciKIMIA HASIL PERTANIAN
KONTRAK PEMBELAJARAN (Pedoman Pembelajaran bagi Dosen dan Mahasiswa) Mata Kliah KIMIA HASIL PERTANIAN 2 SKS / SEMESTER VI Pengamp / Pembelajar Agng Setya Wardana, STP PROGRAM STUDI TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN
Lebih terperincilim 0 h Jadi f (x) = k maka f (x)= 0 lim lim lim TURUNAN/DIFERENSIAL Definisi : Laju perubahan nilai f terhadap variabelnya adalah :
TURUNAN/DIFERENSIAL Deinisi : Laj perbaan nilai teradap ariabelnya adala : y dy d lim = lim = 0 0 d d merpakan ngsi bar disebt trnan ngsi ata perbandingan dierensial, proses mencarinya disebt menrnkan
Lebih terperinciFAKULTAS DESAIN dan TEKNIK PERENCANAAN
Wiryanto Dewobroto ---------------------------------- Jrsan Teknik Sipil - Universitas elita Harapan, Karawaci FAKULTAS DESAIN dan TEKNIK ERENCANAAN UJIAN TENGAH SEMESTER ( U T S ) GENA TAHUN AKADEMIK
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama pada tahun 1920-an oleh
BAB LANDASAN TEORI. Sejarah Analisis Jalr (Path Analysis) Analisis jalr yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama pada tahn 90-an oleh seorang ahli genetika yait Sewall Wright. Teknik analisis
Lebih terperinciPengembangan Hasil Kali Titik Pada Vektor
Pengembangan Hasil Kali Titik Pada Vektor Swandi *, Sri Gemawati 2, Samsdhha 2 Mahasiswa Program Stdi Magister Matematika, Dosen Pendidikan Matematika Uniersitas Pasir Pengaraian 2 Dosen Jrsan Matematika
Lebih terperinci81 Bab 6 Ruang Hasilkali Dalam
8 Bab Rang Haslkal Dalam Bab RUANG HASIL KALI DALAM Rang hasl kal dalam merpakan rang ektor yang dlengkap dengan operas hasl kal dalam. Sepert halnya rang ektor rang haslkal dalam bermanfaat dalam beberapa
Lebih terperinciNAMA : KELAS : theresiaveni.wordpress.com
1 NAMA : KELAS : teresiaeni.wordpress.com TURUNAN/DIFERENSIAL Deinisi : Laj perbaan nilai teradap ariabelnya adala : y dy d ' = = d d merpakan ngsi bar disebt trnan ngsi ata perbandingan dierensial, proses
Lebih terperinciDaya Dukung Tanah LAPORAN TUGAS AKHIR (KL-40Z0) Bab 7
LAPORAN UGAS AKHIR (KL-40Z0) Perancangan Dermaga dan restle ipe Deck On Pile di Pelabhan Garongkong, Propinsi Slawesi Selatan Bab 7 Daya Dkng anah Bab 7 Daya Dkng anah Laporan gas Akhir (KL-40Z0) Perancangan
Lebih terperinciPertemuan IX, X, XI IV. Elemen-Elemen Struktur Kayu. Gambar 4.1 Batang tarik
Perteman IX, X, XI IV. Elemen-Elemen Strktr Kay IV.1 Batang Tarik Gamar 4.1 Batang tarik Elemen strktr kay erpa atang tarik ditemi pada konstrksi kdakda. Batang tarik merpakan sat elemen strktr yang menerima
Lebih terperinciKAJIAN PENGGUNAAN KOMPRESOR AKSIAL
Jrnal Dinamis Vol. II, No. 6, Janari 00 ISSN 06-749 KAJIAN PENGGUNAAN KOMPRESOR AKSIAL Tekad Sitep Staf Pengajar Departemen Teknik Mesin Fakltas Teknik Universitas Smatera Utara Abstrak Tlisan ini mencoba
Lebih terperinciPENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN METODE SAE
Vale Added, Vol. 11, No. 1, 015 PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN METODE SAE 1 Moh Yamin Darsyah, Ujang Malana 1, Program Stdi Statistika FMIPA Universitas Mhammadiyah Semarang Email:
Lebih terperinciAPLIKASI SPANNING TREE UNTUK MENENTUKAN HAMBATAN TOTAL PADA RANGKAIAN LISTRIK SKRIPSI. Oleh: MUAYYAD NANANG KARTIADI NIM
APLIKASI SPANNING TREE UNTUK MENENTUKAN HAMBATAN TOTAL PADA RANGKAIAN LISTRIK SKRIPSI Oleh: MUAYYAD NANANG KARTIADI NIM. 06510042 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori yang berkaitan dengan pemrosesan data untuk sistem pengenalan gender pada skripsi ini, meliputi cropping dan resizing ukuran citra, konversi citra
Lebih terperinciMETODE SIMPLEKS PRIMAL-DUAL PADA PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN TRAPEZOIDAL
METODE SIMPLEKS PRIMAL-DUAL PADA PROGRAM LINIER FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN TRAPEZOIDAL Bambang Irawanto 1,Djwandi 2, Sryoto 3, Rizky Handayani 41,2,3 Departemen Matematika Faktas Sains dan Matematika
Lebih terperinciMA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan
MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gnawan Semester II, 2016/2017 3 Maret 2017 Kliah yang Lal 10.1-2 Parabola, Elips, dan Hiperbola 10.4 Persamaan Parametrik Kra di Bidang 10.5 Sistem Koordinat Polar 11.1 Sistem
Lebih terperinciAnalisis Komputasi pada Segmentasi Citra Medis Adaptif Berbasis Logika Fuzzy Teroptimasi
Analisis Komptasi pada Segmentasi Citra Medis Adaptif Soesanti, dkk. 89 Analisis Komptasi pada Segmentasi Citra Medis Adaptif Berbasis Logika Fzzy Teroptimasi Indah Soesanti ), Adhi Ssanto 2), Thomas Sri
Lebih terperinciMinggu XI ANALISIS KOMPONEN UTAMA. Utami, H
Minggu XI ANALISIS KOMPONEN UTAMA Utami, H Outline 1 Pendahuluan 2 Tujuan 3 Analisis Komponen Utama 4 Contoh Utami, H Minggu XIANALISIS KOMPONEN UTAMA 2 / 16 Outline 1 Pendahuluan 2 Tujuan 3 Analisis Komponen
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
BAB III PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tahapan dan algoritma yang akan digunakan pada sistem pengenalan wajah. Bagian yang menjadi titik berat dari tugas akhir
Lebih terperinciV dinamakan ruang vektor jika terpenuhi aksioma : 1. V tertutup terhadap operasi penjumlahan
RUANG VEKTOR Rang Vetor Umm Misalan dan, l Riil V dinamaan rang vetor jia terpenhi asioma :. V terttp terhadap operasi penjmlahan.., Unt setiap v v v, w V, v V v w v w maa v V. Terdapat V sehingga nt setiap
Lebih terperinciMODUL PERKULIAHAN. Kalkulus. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODUL PERKULIAHAN Modl Standar ntk dignakan dalam Perkliahan di Universitas Merc Bana Fakltas Program Stdi Tatap Mka Kode MK Dissn Oleh Ilm Kompter Teknik Informatika 9 Abstract Matakliah Menjadi Dasar
Lebih terperinciSTUDI IDENTIFIKASI LOKASI PEMBANGUNAN IPAL KOMUNAL DAN EVALUASI IPAL KOMUNAL YANG ADA DI KECAMATAN PANAKUKKANG MAKASSAR
STUDI IDENTIFIKASI LOKASI PEMBANGUNAN IPAL KOMUNAL DAN EVALUASI IPAL KOMUNAL YANG ADA DI KECAMATAN PANAKUKKANG MAKASSAR Ahmad Zbair, Riswal K, Wlandari ABSTRAK Stdi tentang Identifikasi IPAL Komnal dan
Lebih terperinciPERPINDAHAN KALOR KONVEKSI DAN ALAT PENUKAR KALOR
Diktat Mata Kliah PERPINDAHAN KALOR KONVEKSI DAN ALA PENUKAR KALOR Dignakan Khss Di Lingkngan Program Stdi eknik Mesin S-1 Universitas Mhammadiah Yogakarta Oleh: EDDY NURCAHYADI, S, MEng (1979010600310
Lebih terperinciSimulasi Dinamika Gelombang Berjalan Pada Model Invasi Tumor
Jrnal Kbik, Volme No. (7) ISSN : 338-896 Simlasi Dinamika Gelombang Berjalan Pada Model Invasi Tmor Habib Abdllah, a), Dian Nraiman dan Esih Skaesih Jrsan Matematika UIN Snan Gnng Djati Bandng a) email:
Lebih terperinciMETODE FINITE DIFFERENCE INTERVAL UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN PANAS ABSTRACT 1. PENDAHULUAN
METODE FINITE DIFFERENCE INTERVAL UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN PANAS Mardhika WA 1, Syamsdhha 2, Aziskhan 2 mardhikawirahadi@nriacid 1 Mahasiswa Program Stdi S1 Matematika 2 Laboratorim Komptasi Jrsan
Lebih terperinciIntegrasi 2. Metode Integral Kuadratur Gauss 2 Titik Metode Integral Kuadratur Gauss 3 Titik Contoh Kasus Permasalahan Integrasi.
Interasi Metode Interal Kadratr Gass Titik Metode Interal Kadratr Gass Titik Contoh Kass Permasalahan Interasi Interasi Metode Interasi Gass Metode interasi Gass merpakan metode yan tidak mennakan pembaian
Lebih terperinciBAB II PERSAMAAN DIFFERENSIAL ORDO SATU
BAB II PERSAAA DIERESIAL ORDO SATU Tjan Pmblajaran Bab. ini, mrpakan lanjtan dari pmbahasan PD bab, ait jnis-jnis prsamaan diffrnsial ordo sat dan ara-ara pnlsaianna. Diantarana adalah Prsamaan Trpisah,
Lebih terperinciBUPATI SIDOARJO PERATURAN BUPATI SIDOARJO NOMOR 1 TAHUN 2014 TENTANG DISIPLIN KERJA PEGA WAI NEGERI SIPIL DI LINGKUNGAN PEMERINTAH KABUPATEN SIDOARJO
BUPATI SIDOARJO PERATURAN BUPATI SIDOARJO NOMOR 1 TAHUN 2014 TENTANG DISIPLIN KERJA PEGA WAI NEGERI SIPIL DI LINGKUNGAN PEMERINTAH KABUPATEN SIDOARJO DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPATI SIDOARJO,
Lebih terperinciRekomendasi Pengambilan Mata Kuliah Pilihan Menggunakan Recursive Elimination Algorithm (Relim)
Rekomendasi Pengambilan Mata Kliah Pilihan Menggnakan Recrsive Elimination Satrio Prasojo (st.prasojo@gmail.com), Shafiah, ST., MT (fi@telkomniversity.ac.id), Hetti Hidayati, S.Kom., MT (htt@telkomniversity.ac.id),
Lebih terperinci(a) (b) Gambar 1. garis singgung
BAB. TURUNAN Sebelm membahas trnan, terlebih dahl ditinja tentang garis singgng pada sat krva. A. Garis singgng Garis singgng adalah garis yang menyinggng sat titik tertent pada sat krva. Pengertian garis
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK SIPIL USU
JURNAL TEKNIK SIPIL USU ANALISIS DAYA DUKUNG PONDASI KELOMPOK TIANG TEKAN IDROLIS PADA PROYEK PEMBANGUNAN GEDUNG LABORATORIUM AKADEMI TEKNIK KESELAMATAN PENERBANGAN MEDAN Inda Yfina 1, Rdi Iskandar 2 1
Lebih terperinciOPTIMASI PENENTUAN DOSIS OBAT PADA TERAPI LEUKEMIA MYELOID KRONIK
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakltas MIPA, Universitas Negeri Yogyakart, 4 Mei 0 OPTIMASI PENENTUAN DOSIS OBAT PADA TERAPI LEUKEMIA MYELOID KRONIK Ibn Hajar Salim,
Lebih terperinciKontrol Optimum pada Model Epidemik SIR dengan Pengaruh Vaksinasi dan Faktor Imigrasi
Jrnal Matematika Integratif ISSN 4-684 Volme No, Oktober 05, pp - 8 Kontrol Optimm pada Model Epidemik SIR dengan Pengarh Vaksinasi dan Faktor Imigrasi N. Anggriani, A. Spriatna, B. Sbartini, R. Wlantini
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umm Bins Bsiness School Bina Nsantara (Bins) University didirikan pada tanggal 1 Oktober 1974 yang berawal dari sebah lembaga pendidikan kompter jangka pendek,
Lebih terperincivektor ( MAT ) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip
MODUL MATEMATIKA SMA ektr ( MAT..4 ) Dissn Oleh : Drs. Pndjl Prijn Nip. 95807.980..00 PEMERINTAH KOTA MALANG DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI 6 Jalan Mayjen Sngkn N. 58 Telp. (04) 7506 Malang Mdl..4 VEKTOR
Lebih terperinciANALISIS KAPASITAS BALOK KOLOM BAJA BERPENAMPANG SIMETRIS GANDA BERDASARKAN SNI DAN METODA ELEMEN HINGGA
Konferensi asional Teknik Sipil 3 (KoTekS 3) Jakarta, 6 7 ei 29 AAISIS KAPASITAS BAOK KOO BAJA BERPEAPAG SIETRIS GADA BERDASARKA SI 3 729 2 DA ETODA EEE HIGGA Aswandy Jrsan Teknik Sipil, Institt Teknologi
Lebih terperinciIntegra. asi 2. Metode Integral Kuadr. ratur Gauss 2 Titik
Intera asi Metode Interal Kadr ratr Gass Titik Metode Interal Kadratr Gass Titik Contoh Kass Permasalahan Interasi Metode Interasi Gass Metode interasi i Gass merpaka an metode yan tidak mennakan pembaian
Lebih terperinciPoliteknik Negeri Bandung - Jurusan Teknik Sipil LABORATORIUM MEKANIKA TANAH Jl. Gegerkalong Hilir, Desa Ciwaruga, Bandung, Telp./Fax.
Jl Gegerkalong Hilir, esa Ciwarga, Bandng, Telp/Fax : 0 01 45 8 PEMBORAN / SAMPLING AN VANE SHEAR TEST Standar Acan : ASTM - 145 89 I TUJUAN 1 Untk menyelidiki / mengetahi jenis-jenis lapisan tanah (stratigrafi)
Lebih terperinciPERTEMUAN-2. Persamaan Diferensial Homogen. Persamaan diferensial yang unsur x dan y tidak dapat dipisah n. Contoh: 1.
PERTEMUAN- Persamaan Diferensial Homogen Persamaan diferensial ang nsr dan tidak daat diisah n semana. F t, t) t. F, ) Contoh:. F, ) 7 F t, t) t F t, t) t t t 7t 7. F, ) Homogen derajat ). F, ) F t, t)
Lebih terperinci