PENJADWALAN PEMBEBANAN MENGGUNAKAN FAKTOR PENALTI PADA SISTEM TRANSMISI 500 kv JAWA-BALI DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
|
|
- Veronika Kusumo
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 Jurusan Teknk Elektro, Unverstas Dponegoro Semarang Jl. Prof. Sudarto, SH. Kampus UNDIP Tembalang, Semarang 50275, Indonesa *) Emal : hadsutantosarag@yahoo.co.d Abstrak Penjadwalan pembebanan merupakan hal pentng untuk mengoptmalkan transms daya pada sstem. Salah satu cara untuk menghaslkan sstem transms energ lstrk yang lebh optmal adalah dengan memnmalkan rug-rug sstem transms (transmsson losses) menggunakan perhtungan faktor penalt (penalty factor). Faktor penalt merupakan gambaran rug-rug daya pada saluran transms yang dhaslkan saat pembangkt mengrm daya ke beban. Mentransfer daya dar pembangkt yang losses tngg ke pembangkt yang losses rendah (penjadwalan pembangkt) dapat memnmalkan rug-rug sstem transms.untuk perhtungan penjadwalan pembangkt menggunakan metode Adaptve Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan menggunakan software MATLAB. Dar peneltan n ddapat penjadwalan optmal pada sstem transms 500 kv Jawa-Bal dengan pengurangan losses pada 13 waktu pembebanan. Kata kunc : losses, faktor penalt, ANFIS, penjadwalan pembebanan Abstract Plant loadng schedule s an mportant part to fnd optmal power flow. One knd of method to generate more optmum electrcal energy transmsson system s to mnmze the transmsson system losses usng the calculaton of the penalty factor. Penalty factor s a characterstc of power loss n the transmsson lne that s produced when plants send power to the load. Transferng power from hgh losses plant to low losses (plant loadng schedule) could mnmze losses n the network. The calculaton of plant loadng schedule s usng Adaptve Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) n MATLAB software. Ths research obtaned optmal schedulng on the 500 kv transmsson system Java-Bal wth losses reducng at the 13 loadng tme. Keyword : losses, penalty factor, ANFIS, plant loadng schedule 1. Pendahuluan Dalam pengoperasan pembebanan jarngan 500 kv Jawa- Bal dlakukan dengan pembagan pembebanan pada pembangkt tenaga lstrk (penjadwalan pembebanan) yang akan menyupla beban. Dalam pembagan pembebanan n kerap kal mengabakan rug-rug pada sstem transms. Rug-rug pada sstem transms (losses) menyebabkan sstem transms jarngan 500 kv Jawa-Bal menjad kurang optmal. Untuk mendapatkan sstem transms yang optmal maka perhtungan faktor penalt sangat dperlukan. Dengan faktor penalt kta akan mengetahu pembangkt yang menyebabkan losses tngg dan pembangkt yang menyebabkan losses rendah dengan membandngkan dua buah pembangkt. Penjadwalan pembebanan dengan rug saluran transms rendah dapat menekan nla rug rug sstem transms. Teknk solus yang bak untuk penjadwalan pembebanan adalah dengan menggunakan Adaptf Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Kelebhan ANFIS adalah mudah dmplementaskan. tujuan yang akan dcapa dalam peneltan n adalah sebaga berkut : 1 Menentukan konds optmal penjadwalan pembebanan pembangkt pada sstem 500 kv Jawa- Bal. 2 Menentukan faktor penalt dar tap pembangkt pada sstem 500 kv Jawa-Bal. 3 Mengetahu pengurangan Ploss yang terjad setelah penjadwalan pembebanan pada saluran transms 500 kv Jawa-Bal.
2 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , Metode 2.1 Operas Optmal Sstem Tenaga [1] Operas optmal sstem tenaga dapat dgambarkan sebaga berkut: 1 F Ploss 1 P P Konds optmal dar 2 buah pembangkt adalah : 1 m n 1 F Ploss P P m m 1 m 1 Fn Ploss Pn P n (6) (7) Gambar 2.1 Operas optmal sstem tenaga Dar gambar 2.1 datas kta mendapatkan fungs obyektf, persamaan constran dan persamaan Lagrange sebaga berkut: Persamaan Lagrange : ᵹ = F T + λ ϕ (1) ᵹ = fungs Lagrange F T = fungs tujuan λ = faktor pengal Φ = fungs pembatas Dengan mengasumskan bahwa Pn dan Pm adalah pembangkt yang dentk maka ddapat persamaan berkut n: Fm Fn Pm Pn (8) Sehngga ddapatkan persamaan sebaga berkut: 1 1 Ploss Ploss 1 1 Pm P n (9) Dmana konds optmal dar pembangkt adalah: 1 1 Ploss (10) 1 P m Fungs tujuan merupakan fungs baya bahan bakar terhadap daya keluaran tap pembangkt. Fungs pembatas merupakan daya yang dsalurkan generator sama dengan beban dtambah Ploss dar sstem tersebut. Fungs tujuan : Ploss Pf <1 Pf >1 Pf =1 F T = F1+F FN = F (P) (2). Fungs pembatas : n P P - P 0 (3) load loss 1 P2) P1 (vs Keadaan optmal dapat dperoleh dengan operas gradent dar persamaan lagrange sama dengan nol. 0 P (4) F Ploss 1 0 P P P (5) Gambar 2.2 Kurva karakterstk Ploss P1 (vsp2) 2.2 ANFIS [2],[5],[15] Untuk penyederhanaan, danggap bahwa fuzzy nference system memlk satu nput x dan satu output z. Untuk model fuzzy sugeno orde pertama, aturan umum dengan dua aturan fuzzy(rule) f then adalah sebaga berkut: Aturan : jka x adalah A 1 maka f 1 = p 1 x + r 1
3 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , 616 Layer 3 setap node pada layer n adalah node tetap yang bertanda N, node ke- menghtung perbandngan dar frng strength ke- terhadap jumlah semua frng strength. O3, = ѿ = w /(w 1 +w 2 +w 3 +w 4 ), = 1,2..4 (14) Untuk memudahkan, output layer n dsebut normalzed frng strength. Layer 4 setap node pada layer n adalah node adaptf dengan fungs node. O4, = ѿ f = ѿ (p x + r ) (15) Gambar 2.3 Arstektur ANFIS ekvalens arstektur ANFIS dtunjukkan pada gambar 2.3 dmana node-node pada layer yang sama mempunya fungs sama. Layer 1 setap node pada layer n adalah node adaptf dengan fungs node: O1, = μa (x),untuk = 1, 2, 3, 4 (11) Dmana x adalah nput node dan A adalah label lngustk (sepert kecl atau besar ) yang berhubungan dengan node tersebut. Dengan kata lan O1, adalah membershp grade dar hmpunan fuzzy A yang menyesuakan apakah nput x yang dberkan termasuk dalam anggota A 1, A 2, A 3, dan A 4. Dsn fungs keanggotaan A dapat berupa parameter fungs keanggotaan apa saja, sepert fungs gaussan bell. A (x) = a e (x-b - 2c 2 ) 2 (12) Dmana ѿ adalah normalzed frng strength dar lapsan 3 (layer 3) dan (p, r) adalah hmpunan parameter node tersebut. Parameter-parameter pada layer n dsebut consequent parameters. Layer 5 node tunggal pada layer n adalah node tetap yang dber tanda, yang menghtung rata-rata seluruh output dar jumlah semua snyal yang datang. Keseluruhan Output = O5, = _ѿ f / ѿ (16) Tabel 2.1 Aturan pembelajaran ANFIS Forward pass Backward pass Premse parameter Fxed Gradent descent Consequent parameter Least square estmator Fxed 2.3 Langkah Peneltan Langkah perancangan sstem dapat dgambarkan pada Flowchart dbawah n: Dmana (a, b, c ) adalah hmpunan parameter, karena nla dar parameter parameter n berubah, maka bentuk fungs bell menjad beragam sehngga menamplkan bermacam macam bentuk fungs keanggotaan untuk hmpunan fuzzy A. Parameter-parameter pada lapsan n dsebut premse parameters. Layer 2 setap node pada layer n adalah node yang tetap bertanda П, dmana outputnya merupakan perkalan dar semua snyal yang datang. O2, = ω = μa (x), = 1,2..4 (13) Tap output node n basanya dsebut frng strength. Umumnya operas perkalan fuzzy ( AND ) dgunakan sebaga fungs node pada layer n.
4 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , 617 Mula Mengambl data lapangan Mengubah data dalam satuan p.u. Smulas dengan Matpower4.1 Mencar ncremental losses Merancang Aplkas ANFIS Mengumpul kan data hasl ANFIS Smulas menggunakan Matpower Analsa dan Kesmpulan Selesa Gambar 2.5 Sstem transms 500 kv Jawa-Bal Sstem Jawa-Bal terdr dar dua jens OHL yatu ACSR DOVE dan ACSR GANNET spesfkas dar kedua penghantar sebaga berkut: Gambar 2.4 Flowchart peneltan 2.4 Data Lapangan [13] Sstem transms 500 kv Jawa-Bal terdr 25 bus, 30 saluran dan 8 pembangkt. Data lapangan yang kta dapatkan sebaga berkut: Tabel 2.2 Spesfkas penghantar sstem 500 kv Jawa-Bal No Jens Penghantar R(Ω/km) X(Ω/km) C (μc/km) Rate (MVA) 1 ACSR DOVE 0,0293 0,2815 0, ACSR GANNET 0,0251 0,2808 0,
5 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , 618 Tabel 2.3 Data pembebanan sebelum optmal Pukul LOAD GSK GRTI PATN CRT MTW SGLN SRLY TJ TOT PLOS S 2.5 Perancangan ANFIS [2],[3],[4],[12] A. langkah tranng ANFIS 1. mengubah data lapangan menjad data lapangan menjad data yang dbutuhkan software dalam satuan p.u. 2. Memula smulas loadflow (alran daya) pada applkas software Matpower Menghtung ncremental losses menggunakan metode least square parabolc approach menggunakan mcrosoft excel. 4. Membangun struktur ANFIS. Sebaga berkut: a. sugeno fuzzy model b. metode nsalsas dengan grd partton c. fungs keanggotaan gaussbell dengan tap nput memlk 4 fungs keanggotaan. d. nput ANFIS adalah faktor penalt dan output ANFIS adalah Daya pembangkt. e. epoch yang dlakukan 100 kal. 3. Hasl dan Analsa Dar perancangan smulas datas kta mendapatkan faktor penalt dar tap pembangkt sebaga berkut. Tabel 3.1 Faktor penalt tap pembangkt B. Langkah applkas ANFIS 1. Membuka data tranng ANFIS 2. Memasukkan nla faktor penalt untuk mencar daya optmal. 3. Melakukan smulas load flow untuk mendapatkan alran daya optmal. Dar faktor penalt datas kta dapat menentukan pembangkt yang menyebabkan losses sstem tngg dan
6 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , 619 yang menyebabkan losses sstem rendah. Dmana pembangkt dengan faktor penalt lebh besar dar satu merupakan pembangkt yang menyebabkan losses sstem tngg dan pembangkt dengan faktor penalt lebh kecl dar satu menyebabkan losses sstem rendah. berdasarkan faktor penalt datas maka daya pada pembangkt yang menyebabkan losses sstem tngg dtransfer ke pembangkt yang meyebabkan losses sstem rendah. Untuk transfer daya datas kta lakukan dengan menggunakan metode ANFIS (Adaptve Neuro Fuzzy System) sesua dengan perancangan ANFIS yang telah djelaskan pada sub bab 3.3.Berkut hasl penjadwalan optmal ANFIS dtunjukkan pada tabel 3.2. Tabel 3.2 Hasl penjadwalan optmal ANFIS Pukul LOAD GSK GRTI PATN CRT MTW SGLN SRLY TJ TOT PLOS S Dar tabel datas kta dapat mengetahu bahwa penjadwalan pembangkt memperhtungkan Ploss dengan faktor penalt menggunakan ANFIS memlk sstem yang lebh optmal. Hal n dapat dbuktkan pada tap penjadwalan pembebanan optmal dengan ANFIS Plossnya lebh kecl darpada Ploss penjadwalan sebelum optmal. Hasl pengurangan Ploss tap pembebanannya dtunjukkan pada tabel 3.3 berkut
7 TRANSIENT, VOL.2, NO. 3, SEPTEMBER 2013, ISSN: , 620 Tabel 3.3 Perbandngan Ploss Tanjung jat, Grat dan Sagulng cenderung menyebabkan losses sstem tngg terhadap pembangkt Gresk, Muaratawar, dan Crata. Daftar Pustaka Gambar 3.1 grafk perbandngan sebelum dan sesudah optmas ANFIS Dar tabel 3.3 dan Gambar 3.1 Datas dapat kta lhat dengan jelas perbedaan losses antara sebelum optmas dan setelah optmas menggunakan ANFIS. Dar data datas losses setelah optmas lebh kecl dbandngkan sebelum optmas dengan rata-rata pengurangan losses sebesar 15MW pada 13 waktu pembebanan. 4. Kesmpulan [1]. Wood Allen J, wollenberg Bruce F Power Generator, Operaton, and Control, Second Edton. Jhon Wley & Sons,Inc [2]. Rony Seto W Determnng Transmsson Ploss Penalty Factor Usng Adaptve Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) For Economc Dspatch Applcaton. Report book of Research Insttute of ITS. [3]. Granger, Jhon J. and Stevenson, Wllam D Power System Analyss McGraw-Hll Internatonal Edton, Sngapore. [4]. Zmmerman Ray D, Murllo-Sanchez Carlos MATPOWER. Power System Engneerng Research Center (PSERC) School of Electrcal Engneerng, Cornell Unversty, Ithaca, NY [5]. Dr.Eng.Agus Naba Belajar Cepat FUZZY Logc Menggunakan MATLAB.Yogyakarta: ANDI [6]. Sasongko Pramono Had, Sarjya, Ageng Pangayoman Koco Suwto Smulas Optmal Power Flow Pada Sstem Jawa-Bal 500 kv. Jurusan Teknk Elektro FT UGM, Yogyakarta. [7]. E.E, George Intrasystem Transmsson Ploss. AIEE transactons vol 62. [8]. J.B Ward, J.R. Eaton, H. W. Hale Total and Incremental Transmsson Ploss In Power Transmsson Network. AIEE transactons vol 69. [9]. L.K krchmayer, G.W.Stagg Co-ordnaton Of Incremental Fuel Cost and Incremental Transmsson Ploss. AIEE Transactons, vol71. [10]. W. R. Brownlee Co-ordnaton of Fuel Cost and Transmsson Loss. AIEE transactons. [11]. Utam Dew Rath Optmsas Unt Commtment dan Economc Dspatch Pembangkt Hdrotermal Dengan Metode Algortma Genetka. Teknk Elektro UNDIP. [12]. Sr Wantoro Basuk Partcle Swarm Optmzaton Untuk Optmsas Penjadwalan Pembebanan Pada Unt Pembangkt Pltg D PLTGU Tambak Lorok. Teknk Elektro UNDIP [13]. (2013). RENCANA OPERASI HARIAN (logsheet) PT PLN (PERSERO).Jakarta: PT PLN (Persero) P3B JB [14]. Wllam Lee. Curve Fttng n Mcrosoft Excel. [15]. Alfa F A Desan sstem kontrol ANFIS. Peneltan Teknk Elektro UNDIP Berdasarkan pengujan dan analsa yang telah dlakukan, maka dapat dsmpulkan beberapa hal yatu Metode Adaptve Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dapat dgunakan untuk solus smulas dar penjadwalan pembebanan optmal pada sstem 500 kv Jawa-Bal. Dar hasl pengujan datas ddapatkan pengurangan rug-rug saluran tap jadwal pembebanan yang sgnfkan dengan pengurangan rug rata-rata dar 13 penjadwalan pembebanan adalah 15 MW. pengurangan losses pada 13 waktu pembebanan sebesar 194 MW. Pembangkt
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) Hadi Sutanto Saragi [1], Dr.Ir. Herawan, DEA [], Susatyo
Lebih terperincitoto_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 terperinciP 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 terperinciKata 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 terperinciSIMULASI 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 terperinciOPTIMASI PENJADWALAN PADA PEMBANGKIT DI JARINGAN 500 kv JAWA-BALI UNTUK MENGURANGI EMISI CO 2 MENGGUNAKAN MATPOWER 5.0
OPTIMASI PENJADWALAN PADA PEMBANGKIT DI JARINGAN 500 kv JAWA-BALI UNTUK MENGURANGI EMISI CO 2 MENGGUNAKAN MATPOWER 5.0 Had Sutanto *), Tarcsus Haryono, and Ahmad Agus Setawan Program Stud Magster Teknk
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPENERAPAN 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 terperinciBAB 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 terperinciAliran 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 terperinciBab 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 terperinciPERFORMANSI NEURO FUZZY UNTUK PERAMALAN DATA TIME SERIES
Semnar Nasonal Aplkas Teknolog Informas 007 (SNATI 007) ISSN: 1907-50 Yogyakarta, 16 Jun 007 PERFORMANSI NEURO FUZZY UNTUK PERAMALAN DATA TIME SERIES Arna Farza, Afrda Helen, Annsa Rasyd Polteknk Elektronka
Lebih terperinciPENGEMBANGAN 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 terperinciPENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN HOPFIELD
Semnar Nasonal Sstem dan Informatka 2007; Bal, 6 November 2007 PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN HOPFIELD Nur Hasanah ) Istkhomah 2) Taufq Hdayat 3) Sr Kusumadew 4) Jurusan
Lebih terperinciStudi 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
Lebih terperinciPengaturan Proses Tekanan pada Sistem Pengaturan Berjaringan Menggunakan Kontroler Fuzzy Neural Network
TUGAS AKHIR TE - 091399 Pengaturan Proses Tekanan pada Sstem Pengaturan Berjarngan Menggunakan Kontroler Fuzzy Neural Network Rende Ramadhan NRP 2208100131 Dosen Pembmbng : Ir. Al Faton, M.T. Imam Arfn,
Lebih terperinciLOGO ADAPTIVE PREDICTIVE CONTROL BERBASIS ANFIS-PI UNTUK PENGENDALIAN TEMPERATUR HEAT EXCHANGER TESIS RE2099. Ruslim
LOGO PROGRAM MAGISTER BIDANG KEAHLIAN TEKNIK SISTEM PENGATURAN JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA TESIS RE099 ADAPTIVE PREDICTIVE CONTROL BERBASIS
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS
28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan
Lebih terperinciPerhitungan Critical Clearing Time dengan Menggunakan Metode Time Domain Simulation
PROSEDING SEINAR TUGAS AKHIR TEKNIK ELEKTRO FTI-ITS, JUNI 2012 1 Perhtungan Crtcal Clearng Tme dengan enggunakan etode Tme Doman Smulaton Surya Atmaja, Dr. Eng. Ardyono Pryad, ST,.Eng, Ir.Teguh Yuwono
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam
Lebih terperinciBAB II OPTIMALISASI PADA SISTEM KELISTRIKAN
BAB II OPTIMALISASI PADA SISTEM KELISTRIKAN. Penjadualan Optmal Pembangkt dan Penyaluran Daya Lstrk Setap Pembangkt tdak dtempatkan dengan jarak yang sama dar pusat beban, tergantung lokas pembangkt yang
Lebih terperinciMEMINIMALKAN RUGI-RUGI PADA SISTEM DISTRIBUSI TEGANGAN MENENGAH DENGAN PEMASANGAN KAPASITOR
MEMINIMALKAN RUGI-RUGI PADA SISTEM DISTRIBUSI TEGANGAN MENENGAH DENGAN PEMASANGAN KAPASITOR Adranus Dr Program Stud Teknk Elektro Jurusan Teknk Elektro Fakultas Teknk Unverstas Tanjungpura adranus_dr@yahoo.co.d
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF
PEMILIHAN VARIABEL YANG RELEVAN PADA ATURAN FUZZY MENGGUNAKAN JARINGAN YARAF r Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas Teknolog Industr Unverstas Islam Indonesa Yogyakarya emal: cce@ft.u.ac.d Abstrak
Lebih terperinciSTUDI 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciAnalisa 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 terperinciRANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan
. Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor
Lebih terperinciSEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7
ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan
Lebih terperinciPenerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analisis Rangkaian RLC
Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analss Rangkaan RLC Rka Favora Gusa JurusanTeknk Elektro,Fakultas Teknk,Unverstas Bangka Beltung rka_favora@yahoo.com ABSTRACT The exstence of nductor and capactor
Lebih terperinciAnalisis Kecepatan Dan Percepatan Mekanisme Empat Batang (Four Bar Lingkage) Fungsi Sudut Crank
ISSN 907-0500 Analss Kecepatan Dan Percepatan Mekansme Empat Batang (Four Bar ngkage Fungs Sudut Crank Nazaruddn Fak. Teknk Unverstas Rau nazaruddn.unr@yahoo.com Abstrak Pada umumnya analss knematka dan
Lebih terperinciOPTIMASI OPERASI SISTEM KELISTRIKAN LOMBOK DENGAN ALIRAN DAYA OPTIMAL METODE MINOPF
Optmas Operas Sstem Kelstrkan Ar Nrartha, Agung BM OPTIMASI OPERASI SISTEM KELISTRIKAN LOMBOK DENGAN ALIRAN DAYA OPTIMAL METODE MINOPF I Made Ar Nrartha *, nrartha@yahoo.com Agung Bud Muljono **, agungbm@yahoo.com
Lebih terperinciHybrid intelligent system adalah kombinasi lebih dari dua teknologi cerdas.
Teny Handhayan Pendahuluan Hybrd ntellgent system adalah kombnas lebh dar dua teknolog cerdas. Contohnya kombnas Neural Network dengan Fuzzy membentuk Neuro-fuzzy system Perbandngan Expert Systems, Fuzzy
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka
Lebih terperinciOptimisasi 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 terperinciGENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE)
GENERATOR SKENARIO PENGIRIMAN BAHAN BAKAR SOLAR (HSD) MENGGUNAKAN MODEL DAN ALGORITMA COMMON REPLENISHMENT EPOCH (CRE) Muhammad Khosy n 1,2, Muh Iman Prajtno 2, Aro Isnad 3, Mochamad Haryad 4 1 Electrcal
Lebih terperinciPerkiraan Biaya Operasi dengan Mempertimbangkan Kondisi Kontingensi di Sistem Jawa Bali 500 kv
JURAL TEKIK OMITS Vol. 2, o. 1, (2013) ISS: 2337-3539 (2301-9271 rnt) B-1 erkraan Baya Operas dengan Mempertmbangkan Konds Kontngens d Sstem Jawa Bal 500 kv Rachmad ur ryanto,rony Seto Wbowo, dan Ontoseno
Lebih terperinciPengaruh Penambahan Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) Teluk Sirih pada Sistem Kelistrikan Sumatera Bagian Tengah
Pengaruh Penambahan Pembangkt Lstrk Tenaga Uap (PLTU) Teluk Srh pada Sstem Kelstrkan Sumatera Bagan Tengah Heru Dbyo Laksono 1,*), M. Nasr Sonn 1), Mko Mahendra 1) 1 Jurusan Teknk Elektro, Fakultas Teknk,
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab n akan durakan kerangka pemkran hpotess, teknk pengumpulan data, dan teknk analss data. Kerangka pemkran hpotess membahas hpotess pengujan pada peneltan, teknk pengumpulan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciPERANCANGAN 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 terperinciPerancangan Simulasi Integrasi Pengirim-Penerima DVB-T
Bab 3 Perancangan Smulas Integras Pengrm-Penerma DVB-T 3.1 Pendahuluan Program smulas pada tess n bertujuan untuk mensmulaskan perbandngan knerja algortma snkronsas waktu dan frekuens dalam berbaga tpe
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 57-64 ISSN: 0854-4743 PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sr Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas
Lebih terperinciBAB 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 terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciOPTIMASI 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 terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciAnalisis Pembebanan Ekonomis pada Jaringan 500 kv Jawa Bali Menggunakan Software PowerWorld
JURAL TEKIK ITS Vol. 1, o. 1 (Sept. 2012) ISS: 2301-9271 B-53 Analss embebanan Ekonoms pada Jarngan 500 kv Jawa Bal Menggunakan Software owerworld Badru T. Arozaq, Rony S. Wbowo, danontoseno enangsang
Lebih terperinciAnalisa 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada
Lebih terperinciCatatan Kuliah 13 Memahami dan Menganalisa Optimasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah 3 Memaham dan Menganalsa Optmas dengan Kendala Ketdaksamaan. Interpretas Konds Kuhn Tucker Asumskan masalah yang dhadap adalah masalah produks. Secara umum, persoalan maksmsas keuntungan
Lebih terperinciIV. 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 terperinciDidownload 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 terperinciPERANCANGAN SISTEM PENGONTROLAN LEVEL PADA STEAM DRUM WASTE HEAT BOILER BERBASIS ADAPTIVE NETWORK FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Yulat: PERANCANGAN SISTEM PENGONTROLAN LEVEL PADA STEAM DRUM WASTE HEAT... 145 PERANCANGAN SISTEM PENGONTROLAN LEVEL PADA STEAM DRUM WASTE HEAT BOILER BERBASIS ADAPTIVE NETWORK FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Lebih terperinciBAB V ANALISIS FAKTOR-FAKTOR BEBAN DAN TAHANAN (LOAD AND RESISTANCE FACTOR)
BAB V ANALISIS FAKTOR-FAKTOR BEBAN DAN TAHANAN (LOAD AND RESISTANCE FACTOR) 5.1 Umum Pada bab V n dbahas mengena hasl perhtungan faktor-faktor beban (load) atau serng dsebut dengan faktor pengal beban,
Lebih terperinciBAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. meningkatnya arus reaktif. Harmonisa telah terbukti memiliki dampak kerusakan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kualtas daya lstrk sangat dpengaruh oleh penggunaan jens-jens beban tertentu sepert beban non lner dan beban nduktf. Akbat yang dtmbulkannya adalah turunnya
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinci2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil
.1 Sstem Makroskopk dan Sstem Mkroskopk Fska statstk berangkat dar pengamatan sebuah sstem mkroskopk, yakn sstem yang sangat kecl (ukurannya sangat kecl ukuran Angstrom, tdak dapat dukur secara langsung)
Lebih terperinciPENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI
PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciEvanita Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus
Jurnal SIMETRIS, Vol 7 No 1 Aprl 2016 PREDIKSI VOLUME LALU LINTAS ANGKUTAN LEBARAN PADA WILAYAH JAWA TENGAH DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) Evanta Fakultas
Lebih terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciPengaturan Aliran Daya Reaktif Dengan Transformator Regulasi Jenis Pengatur Tegangan Pada Jaringan Sistem Tenaga Listrik
Despa: Pengaturan Alran Daya Reaktf Dengan Transformator Regulas 55 Pengaturan Alran Daya Reaktf Dengan Transformator Regulas Jens Pengatur Tegangan Pada Jarngan Sstem Tenaga Lstrk Dekprde Despa Jurusan
Lebih terperinciPengukuran Laju Temperatur Pemanas Listrik Berbasis Lm-35 Dan Sistem Akuisisi Data Adc-0804
Pengukuran Laju Temperatur Pemanas Lstrk Berbass Lm-35 Dan Sstem Akuss Data Adc-0804 Ummu Kalsum Unverstas Sulawes Barat e-mal: Ummu.kalsum@unsulbar.ac.d Abstrak Peneltan n merupakan pengukuran laju temperatur
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Pemakaian Air di PT. Pembangkitan Jawa Bali Unit Pembangkit Gresik Menggunakan Support Vector Regression
Jurnal Pengembangan Teknolog Informas dan Ilmu Komputer e-issn: 548-964X Vol., No. 10, Oktober 018, hlm. 3788-3795 http://j-ptk.ub.ac.d Peramalan Jumlah Pemakaan Ar d PT. Pembangktan Jawa Bal Unt Pembangkt
Lebih terperinciSTUDI ALIRAN DAYA DENGAN METODA FAST DECOUPLE (Aplikasi PT. PLN Sumbar-Riau 150 KV)
o. 7 ol.3 Thn. I Aprl 7 ISS: 854-8471 STUDI ALIRA DAYA DEGA METODA FAST DECOULE (Aplkas T. L Sumbar-Rau 15 K) Heru Dbyo Laksono Jurusan Teknk Elektro, Unverstas Andalas adang, Kampus Lmau Mans adang, Sumatera
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciMETODE KORELASI BARU PADA PENYETELAN PENGENDALI PID DENGAN PENDEKATAN MODEL EMPIRIK FOPDT
ISSN 4-989 METODE KORELASI BARU PADA PENYETELAN PENGENDALI PID DENGAN PENDEKATAN MODEL EMPIRIK FOPDT Abdul Wahd dan Rudy Gunawan 2 Laboratorum Sstem Proses Kma Departemen Teknk Gas dan Petrokma Progam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciDalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang
LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama
Lebih terperinciMODIFIED 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 terperinciCorresponding Author:
Perbandngan Fungs Ketahanan Hdup Dengan Metode Non Parametrk Menggunakan Uj Gehan Dan Uj Cox-Mantel (Lvng wth Securty Functon Comparson Method Usng Non Paremetrk Gehan test and Cox-Mantel Tes Ans Sept
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciCONTOH SOAL #: PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA. dx dengan nilai awal: y = 1 pada x = 0. Penyelesaian: KASUS: INITIAL VALUE PROBLEM (IVP)
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA KASUS: INITIAL VALUE PROBLEM (IVP) by: st dyar kholsoh Mater Kulah: Pengantar; Metode Euler; Perbakan Metode Euler; Metode Runge-Kutta; Penyelesaan Sstem Persamaan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PEELITIA 3.1. Kerangka Pemkran Peneltan BRI Unt Cbnong dan Unt Warung Jambu Uraan Pekerjaan Karyawan Subyek Analss Konds SDM Aktual (KKP) Konds SDM Harapan (KKJ) Kuesoner KKP Kuesoner KKJ la
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciBAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas
9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran
Lebih terperinciALGORITMA GENETIKA SEBAGAI SOLUSI OPTIMAL POWER FLOW PADA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA BALI
ALGORITMA GENETIKA SEBAGAI SOLUSI OPTIMAL POWER FLOW PADA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA BALI Yassr *), Sarya *), and T. Haryono *) Jurusan Teknk Elektro dan Teknolog Informas, Fakultas Teknk, Unverstas
Lebih terperinciSTUDI HUBUNG SINGKAT UNTUK GANGGUAN TIGA FASA SIMETRIS PADA SISTEM TENAGA LISTRIK (Studi Kasus : PT. PLN Sumbar-Riau 150 KV)
No. 29 ol.1 Thn. X Aprl 2008 SSN: 0854-8471 STUD HUBUNG SNGKAT UNTUK GANGGUAN TGA FASA SMETRS PADA SSTEM TENAGA LSTRK (Stud Kasus : PT. PLN Sumbar-Rau 150 K) Heru Dbyo Laksono Jurusan Teknk Elektro, Unverstas
Lebih terperinciPENDAHULUAN Latar Belakang
PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang
Lebih terperinciPENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog III Program Stud MMTITS, Surabaya 4 Pebruar 2006 PENJADWALAN PRODUKSI d PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO Mohammad Khusnu Mlad, Bobby Oedy P. Soepangkat, Nurhad Sswanto
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciSeptian 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 terperinciIII PEMODELAN MATEMATIS SISTEM FISIK
34 III PEMODELN MTEMTIS SISTEM FISIK Deskrps : Bab n memberkan gambaran tentang pemodelan matemats, fungs alh, dagram blok, grafk alran snyal yang berguna dalam pemodelan sstem kendal. Objektf : Memaham
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT
PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT Har Prasetyo Jurusan Teknk Industr Unverstas Muhammadyah Surakarta Jl. A. Yan Tromol Pos Pabelan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Semakin tinggi penerimaan Pajak di Indonesia, semakin tinggi pula kualitas
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Pajak merupakan sumber penermaan terpentng d Indonesa. Oleh karena tu Pemerntah selalu mengupayakan bagamana cara menngkatkan penermaan Pajak. Semakn tngg penermaan
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciPEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)
PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) Wrayant ), Ad Setawan ), Bambang Susanto ) ) Mahasswa Program Stud Matematka FSM UKSW Jl. Dponegoro 5-6 Salatga,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Lebih terperinciFUNGSI ALIH SISTEM ORDE 1 Oleh: Ahmad Riyad Firdaus Politeknik Batam
FUNGSI ALIH SISTEM ORDE Oleh: Ahmad Ryad Frdaus Plteknk Batam I. Tujuan. Memaham cara melakukan smulas sstem fss (sstem mekank dan elektrk) untuk rde 2. Memaham karakterstk sstem fss terhadap perubahan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,
Lebih terperinciPerbaikan Unjuk Kerja Sistem Orde Satu PERBAIKAN UNJUK KERJA SISTEM ORDE SATU DENGAN ALAT KENDALI INTEGRAL MENGGUNAKAN JARINGAN SIMULATOR MATLAB
Perbakan Unjuk Kerja Sstem Orde Satu PERBAIKAN UNJUK KERJA SISTEM ORDE SATU DENGAN ALAT KENDALI INTEGRAL MENGGUNAKAN JARINGAN SIMULATOR MATLAB Endryansyah Penddkan Teknk Elektro, Jurusan Teknk Elektro,
Lebih terperinci