Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
|
|
- Yanti Sutedja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 G adalah G=(N,A), dmana N adalah hmpunan node dan A adalah hmpunan busur. Suatu jens rute tertentu berkatan dengan setap jarngan. Pada umumnya, arus dalam sebuah busur dbatas oleh kapastasnya, yang dapat terbatas dan tdak terbatas. Sebuah busur dkatakan terarah dan terorentas jka busur tersebut memungknkan arus postf dalam satu arah dan arus nol dalam arah yang berlawanan. Karena tu, jarngan yang terarah adalah jarngan dengan semua busur yang terarah. Jalur adalah urutan busur-busur tertentu yang menghubungkan dua node tanpa bergantung pada orentas busur-busur tersebut secara ndvdual. Jalur akan membentuk sebuah loop atau skls jka jalur tu menghubungkan sebuah node dengan drnya sendr. Sebuah loop yang terarah (atau sebuah srkut) adalah sebuah loop d mana semua busur-busurnya memlk arah atau orentas yang sama. Jarngan yang berhubungan adalah sebuah jarngan dmana setap dua node dhubungkan dengan sebuah jalur. Masalah rute terdekat berkatan dengan penentuan busur busur yang dhubungkan dalam sebuah jarngan transportas yang secara bersama sama membentuk jarak terdekat d antara sumber dan tujuan. Suatu jarngan dkatakan bersfat askls jka tdak memlk loop dan bersfat skls jka memlk loop. 1
2 BAB II PEMBAHASAN Algortma askls ddasar oleh penggunaan perhtungan rekursf yang merupakan dasar dar penghtungan pemprograman dnams. Langkah-langkah dar algortma n adalah : Langkah 1 : Node 1 adalah node awal (sumber atau asal), u 1 = 0. Nla nla u j, j = 1, 2,,n dhtung secara rekursf dengan rumus d bawah n u j = = mn jarak terdekat u jarak d { u + d } j j ke satu node yang tepat mendahulunya plus antara node saat n j ke node sebelumnya Langkah 2 : Mengdentfkas node node yang dtemu d sepanjang rute dengan menggunakan prosedur pelabelan yang mengatkan label berkut n dengan node j: label node j = [u j, n] d mana n adalah node j yang tepat mendahulunya, yang mengarah pada jarak terdekat u j, yatu : u j = mn = u n { u + d } + d nj j Rute optmum tersebut dperoleh dengan dmula dar node akhr dan menelusur ke belakang dengan menggunakan nformas label. Contoh penerapan algortma askls : 1. Teka tek Tga Tempayan Dber satu tempayan ukuran 8 galon yang ds dengan caran tertentu. Dber pula dua tempayan kosong ukuran 5 galon dan 3 galon. Yang dperlukan adalah membag caran tersebut ke dalam dua bagan yang masng masng bers 4 galon dengan menuang d antara ketga tempayan tersebut. Alat ukur lan tdak djnkan. Kta menggunakan representas jarngan untuk membuat model stuas n. Sebuah node ddefnskan untuk mewakl jumlah caran dalam tempayan 8 galon, 5 galon, dan 3 galon secara berturut turut. Kta menggunakan notas (a, b, c) untuk merngkas defns node tersebut. Contohnya, node (8, 0, 0) berart bahwa 2
3 tempayan 8 galon adalah penuh, tempat 5 galon dan 3 galon kosong. Jka kta menuang dar tempayan 8 galon untuk mengs tempat 5 galon, kta tba d node (3, 5, 0). Node (8, 0, 0) sebenarnya mewakl keadaan awal dar sstem n sebelum pembagan dlakukan, sementara node (3, 5, 0) mewakl satu node yang mungkn d sepanjang jalur yang pada akhrnya mengarahkan kta ke pemecahan yang dngnkan (4, 4, 0). Tujuan kta adalah menemukan jalur (urutan node) yang akan membawa kta dar keadaan awal n, node (8, 0, 0), ke pemecahan akhr (4, 4, 0). Amat bahwa tdak ada kombnas selan (4, 4, 0) yang memberkan pemecahan akhr yang dngnkan, karena tempayan ketga hanya memlk kapastas 3 galon. Panjang busur yang menghubungkan berbaga busur akan dpandang sebaga jumlah operas penuangan yang dperlukan untuk mencapa satu node dar node lannya. Msalnya, panjang busur dar node (8, 0, 0) ke node (3, 5, 0) adalah 1 karena hanya satu operas dperlukan untuk mengubah keadaan node tersebut. Tujuan kta tentu saja menemukan jalur terdekat dar node awal (8, 0, 0) ke node akhr (4, 4, 0). Jad model n termasuk dalam kategor algortma rute terdekat. Gambar 1-1 mewakl semua node yang menjanjkan yang dapat mengarah dar node (8, 0, 0) ke node akhr (4, 4, 0). Setap busur dalam jarngan n bersesuaan dengan tepat satu operas penuangan; jad masng masng memlk panjang nomnal sebesar 1 unt. 2,3,3 2,5,1 7,0,1 5,3,0 7,1,0 5,0,3 4,1,3 8,0,0 4,4,0 3,5,0 1,4,3 3,2,3 1,5,2 6,2,0 6,0,2 3
4 Gambar 1-1. Jalur jalur dar node awal (8, 0, 0) ke node akhr (4, 4, 0). Kemungknan Penuangan: (8, 0, 0) (5, 0, 3) (5, 3, 0) (2, 3, 3) (2, 5, 1) (7, 0, 1) (7, 1, 0) (4, 1, 3) (4, 4, 0) memerlukan 8 operas penuangan. (8, 0, 0) (5, 0, 3) (5, 3, 0) (3, 5, 0) (3, 2, 3) (6, 2, 0) (6, 0, 2) (1, 5, 2) (1, 4, 3) (4, 4, 0) memerlukan 9 operas penuangan (8, 0, 0) (5, 0, 3) (5, 3, 0) (2, 3, 3) (2, 5, 1) (3, 5, 0) (3, 2, 3) (6, 2, 0) (6, 0, 2) (1, 5, 2) (1, 4, 3) (4, 4, 0) memerlukan 11 operas penuangan (8, 0, 0) (5, 0, 3) (5, 3, 0) (2, 3, 3) (2, 5, 1) (7, 0, 1) (7, 1, 0) (3, 5, 0) (3, 2, 3) (6, 2, 0) (6, 0, 2) (1, 5, 2) (1, 4, 3) (4, 4, 0) memerlukan 13 operas penuangan (8, 0, 0) (3, 5, 0) (3, 2, 3) (5, 0, 3) (5, 3, 0) (2, 3, 3) (2, 5, 1) (7, 0, 1) (7, 1, 0) (4, 1, 3) (4, 4, 0) memerlukan 10 operas penuangan (8, 0, 0) (3, 5, 0) (3, 2, 3) (6, 2, 0) (6, 0, 2) (5, 0, 3) (5, 3, 0) (2, 3, 3) (2, 5, 1) (7, 0, 1) (7, 1, 0) (4, 1, 3) (4, 4, 0) memerlukan 12 operas penuangan (8, 0, 0) (3, 5, 0) (3, 2, 3) (6, 2, 0) (6, 0, 2) (1, 5, 2) (1, 4, 3) (5, 0, 3) (5, 3, 0) (2, 3, 3) (2, 5, 1) (7, 0, 1) (7, 1, 0) (4, 1, 3) (4, 4, 0) memerlukan 14 operas penuangan (8, 0, 0) (3, 5, 0) (3, 2, 3) (6, 2, 0) (6, 0, 2) (1, 5, 2) (1, 4, 3) (4, 4, 0) memerlukan 7 operas penuangan Pemecahan optmal memerlukan tujuh operas penuangan dan (jelas) dketahu berdasarkan urutan berkut n : (8, 0, 0) (3, 5, 0) (3, 2, 3) (6, 2, 0) (6, 0, 2) (1, 5, 2) (1, 4, 3) (4, 4, 0) 2. Penggantan Peralatan Sebuah perusahaan penyewaan mobl sedang mengembangkan sebuah rencana penggantan armadanya dalam 5 tahun mendatang. Sebuah mobl harus 4
5 dpergunakan setdaknya 1 tahun sebelum penggantan dapat dpertmbangkan. Tabel 1-1 merngkaskan baya penggantan per mobl (dalam rbuan dollar) sebaga fungs dar waktu dan jumlah tahun operas. Baya n mencakup pembelan, nla ssa, baya operas, dan perawatan. Tabel ,0 5,4 9,8 13,7 Tahun 2 4,3 6,2 8,1 3 4,8 7,1 4 4,9 Masalah n dapat drepresentaskan dengan sebuah jarngan sebaga berkut. Setap tahun dwakl dengan sebuah node. Panjang sebuah busur yang menghubungkan dua node sama dengan baya penggantan yang bersangkutan sepert yang dberkan Tabel 1-1. Gambar 1-2 memperlhatkan jarngan n. Masalahnya menjad menemukan rute terdekat dar node 1 ke node [0 ; -] [4 ; 1] [5.4 ; 1] [9.8 ; 1] [12.1 ; 2] Gambar 1-2. Jarngan dar node 1 ke node 5. Berdasarkan defns, label node 1 adalah [0,-], yang menunjukkan bahwa node 1 adalah sumber Node j Perhtungan u j Label 1 u 1 = 0 [0 ; -] 5
6 2 u 2 = u 1 + d 12 = = 4, dar 1 [4 ; 1] 3 u 3 = mn {u 1 + d 13 ; u 2 + d 23 } = mn { ; }=5.4, dar 1 [5.4 ; 1] 4 u 4 = mn { u 1 + d 14 ; u 2 + d 24 ; u 3 + d 34 } = mn { ; ; } = 9.8, dar 1 [9.8 ; 1] 5 u 5 = mn { u 1 + d 15 ; u 2 + d 25 ; u 3 + d 35 ; u4 + d 45 } = mn { ; ; ; } = 12.1, dar 2 [12.1 ; 2] Rute optmum tersebut dperoleh dengan dmula dar node 5 dan menelusur ke belakang dengan menggunakan nformas label. Urutan berkut n memperlhatkan prosedur tersebut: (5) [12.1; 2] (2) [4 ; 1] (1) Pemecahan optmal akan menghaslkan rute dengan baya total 4 + 8,1 = 12,1 (rbuan dollar). In berart bahwa setap mobl akan dgant d tahun 2 dan dsngkrkan d tahun Rute yang Palng Andal I.Q. Smart harus mengendara mobl setap har dar tempat kedamannya ke tempat kerja. Setelah baru saja mengkut kulah analss jarngan, Smart mampu menentukan rute terdekat ke tempat kerja. Sayangnya, rute terdekat tu sangat djaga oleh pols. Dengan semua denda yang dbayarkan karena pelanggaran terhadap batas kecepatan, rute terdekat tu jelas bukan merupakan plhan yang bak. Smart karena tu memutuskan untuk memlh rute yang memaksmumkan probabltas tdak dhentkan pols. Setelah mengamat semua segmen jalan yang layak, probabltas tersebut dkumpulkan sepert yang dberkan sebaga busur busur yang berbeda (segmen jalan) dalam Gambar
7 Gambar 1-3. Probabltas tdak dhentkan pols pada masng-masng jalan. Setelah menelt nformas probabltas n, Smart menyadar bahwa probabltas total untuk tdak dhentkan pols dalam satu rute tertentu sama dengan hasl perkalan probabltas yang berkatan dengan segmen jalan yang membentuk rute tersebut. Msalnya, probabltas yang berkatan dengan rute adalah 0,2 x 0,6 x 0,3 x 0,25 = 0,009. Walaupun adalah mungkn untuk menghtung semua probabltas sepert n (delapan rute dalam kasus n), Kemungknan rute yang terjad adalah: = 0.2 x 0.8 x 0.35 x 0.5 = = 0.2 x 0.8 x 0.4 x 0.25 = = 0.2 x 0.6 x 0.3 x 0.25 = = 0.2 x 0.6 x 0.1 x 0.35 x 0.5 = = 0.2 x 0.6 x 0.1 x 0.4 x 0.25 = = 0.9 x 0.1 x 0.35 x 0.5 = = 0.9 x 0.1 x 0.4 x 0.25 = = 0.9 x 0.3 x 0.25 = Smart memutuskan untuk mengkonverskan masalah n menjad sebuah model rute terdekat dengan menggunakan konvers berkut n. Anggalah P 1k = P 1 x P 2 x x P k adalah probabltas tdak dhentkan pols dalam satu rute tertentu (1,k), maka log P 1k = log P 1 + log P log P k 7
8 Maksmsas P 1k secara aljabar adalah setara dengan memaksmumkan log P 1k dan, konsekuensnya, setara dengan memaksmumkan jumlah logartma dar probabltas ndvdual d sepanjang rute yang dplh. Karena log P j 0, j = 1, 2,, k, memaksmumkan jumlah log P j adalah setara dengan memnmumkan jumlah (-log P j ). Tabel 1-2 merngkaskan probabltas dalam Gambar 1-3 dan logartmanya. Gambar 1-4 sekarang mengekspreskan masalah Smart sebaga model rute terdekat. Rute terdekat dalam Gambar 1-4 ddefnskan dengan node dengan jarak yang bersesuaan 1,1707. Jad log P 7 = -1,1707, atau P 7 = 0,0675. In berart bahwa probabltas maksmum untuk tdak dhentkan pols hanyalah 0,0675. Tabel 1-2 Segmen Jalan (,j) P j log P j -log P j (1,2) (1,3) (2,3) (2,4) (3,4) (3,5) (4,5) (4,6) (6,7)
9 Gambar 1-4. Masalah Smart sebaga rute terdekat. 9
10 BAB III PENUTUP Algortma askls untuk menyelesakan permasalahan rute terdekat pada suatu jarngan yang tdak memlk loop (askls) dengan penggunaan perhtungan rekursf dengan rumus d bawah n : u j = = mn jarak terdekat u jarak d { u + d } j j ke satu node yang tepat mendahulunya plus antara node saat n j ke node sebelumnya Dengan u 1 = 0, rute optmum tersebut dperoleh dengan dmula dar node akhr dan menelusur ke belakang dengan menggunakan nformas label. 10
11 DAFTAR PUSTAKA Taha, Hamdy A.2007.Operatons Research : an ntroducton.-8 th ed. Pearson Educaton, Inc., Upper Saddle Rver, New Jersey. 11
MENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak
JURAL MATEMATIKA DA KOMUTER Vol. 6. o., 86-96, Agustus 3, ISS : 4-858 MECERMATI BERBAGAI JEIS ERMASALAHA DALAM ROGRAM LIIER KABUR Mohammad Askn Jurusan Matematka FMIA UES Abstrak Konsep baru tentang hmpunan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I-1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kendaraan bermotor merupakan alat yang palng dbutuhkan sebaga meda transportas. Kendaraan dbag menjad dua macam, yatu kendaraan umum dan prbad. Kendaraan umum
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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
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 terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinci(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a
Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg
Lebih terperinciANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
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 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 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
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 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 III Analisis dan Rancangan Sistem Kompresi Kalimat
Bab III Analss dan Rancangan Sstem Kompres Kalmat Bab n bers penjelasan dan analss terhadap sstem kompres kalmat yang dkembangkan d dalam tess n. Peneltan n menggunakan pendekatan statstcal translaton
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph
TINJAUAN PUSTAKA Bayesan Networks BNs dapat memberkan nformas yang sederhana dan padat mengena nformas peluang. Berdasarkan komponennya BNs terdr dar Bayesan Structure (Bs) dan Bayesan Parameter (Bp) (Cooper
Lebih terperinciTeori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang
Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan
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 terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih 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 terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciUKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a
UKURAN SAMPEL Prof. Dr. H. Almasd Syahza, SE., MP Emal: asyahza@yahoo.co.d Webste: http://almasd. almasd.staff. staff.unr.ac.d Penelt Senor Unverstas Rau Penentuan Sampel Peneltan lmah hampr selalu hanya
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciKritikan Terhadap Varians Sebagai Alat Ukur
Krtkan Terhadap Varans Sebaga Alat Ukur Varans mengukur penympangan pengembalan aktva d sektar nla yang dharapkan, maka varans mempertmbangkan juga pengembalan d atas atau d bawah nla pengembalan yang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan yang bertujuan untuk menghaslkan Lembar Kegatan Sswa (LKS) pada mater Geometr dengan pendekatan pembelajaran berbass
Lebih terperinciMANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN
MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN By: Rn Halla Nasuton, ST, MT MERANCANG JARINGAN SC Perancangan jarngan SC merupakan satu kegatan pentng yang harus
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
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. 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 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 terperinci3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW
12 3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW 3.1 Metode Heurstk Metode heurstk merupakan salah satu metode penentuan solus optmal dar permasalahan optmas kombnatoral. Berbeda dengan solus eksak yang menentukan nla
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinciBab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat
Mater Kulah Ekspermen Fska Oleh : Drs. Ishaft, M.S. Program Stud Penddkan Fska Unverstas Ahmad Dahlan, 07 Bab 3 Analss Ralat 3.. Menaksr Ralat Msalna suatu besaran dhtung dar besaran terukur,,..., n. Jka
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 terperinciIII PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan
Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN
BAB TIJAUA KEPUSTAKAA.1. Gambaran Umum Obyek Peneltan Gambar.1 Lokas Daerah Stud Gambar. Detal Lokas Daerah Stud (Sumber : Peta Dgtal Jabotabek ver.0) 7 8 Kawasan perumahan yang dplh sebaga daerah stud
Lebih terperinciBab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381
Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and
III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan yang
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan yang dgunakan adalah peneltan pengembangan yang bertujuan membuat suatu produk dan duj kelayakannya. B. Metode Pengembangan Peneltan n menggunakan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
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 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. dalam situs BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal dari dua
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Ruang Lngkup Peneltan Reksadana yang dgunakan dalam peneltan n adalah reksadana yang terdaftar dalam stus BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal
Lebih terperinciMODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN
MODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN Tjutju T. Dmyat Jurusan Teknk Industr Unverstas Pasundan E-mal : admyat@bdg.centrn.net.d ABSTRAK Penentuan rute kendaraan (Vehcle
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK
BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT &
UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT & LETAK Untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengena suatu populas atau sampel Ukuran yang merupakan wakl kumpulan data mengena populas atau sampel
Lebih terperinciIMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING
IMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING M. Helmy Noor 1, Moh. Harad 2 Program Pasasarjana, Jurusan Teknk Elektro, Program Stud Jarngan Cerdas
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. 2.1 Definisi Game Theory
BAB II DASAR TEORI Perkembangan zaman telah membuat hubungan manusa semakn kompleks. Interaks antar kelompok-kelompok yang mempunya kepentngan berbeda kemudan melahrkan konflk untuk mempertahankan kepentngan
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 terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
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 terperinciINFERENSI FUNGSI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER
Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran (Inferens Fungs Ketahanan dengan Metode Kaplan-Meer INFERENI FUNGI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran Jurusan Matematka FMIPA UNDIP
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. George Boole dalam An Investigation of the Laws of Thought pada tahun
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Aljabar Boolean Barnett (2011) menyatakan bahwa Aljabar Boolean dpublkaskan oleh George Boole dalam An Investgaton of the Laws of Thought pada tahun 1954. Dalam karya n, Boole
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 terperinciBAB V TEOREMA RANGKAIAN
9 angkaan strk TEOEM NGKIN Pada bab n akan dbahas penyelesaan persoalan yang muncul pada angkaan strk dengan menggunakan suatu teorema tertentu. Dengan pengertan bahwa suatu persoalan angkaan strk bukan
Lebih terperinciBAB III METODE KOMPRESI DAN DEKOMPRESI. untuk setiap B X. fraktal. Penjelasan dimulai dengan pengenalan Multiple Reduction Copy
BAB III METODE KOMPRESI DAN DEKOMPRESI Kompres ctra fraktal memodelkan ctra sebaga lmt dar suatu proses teras. Jka dberkan suatu ctra A X, metode n akan mencar suatu proses W sedemkan sehngga ttk tetap
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 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 II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.
BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penentuan lokasi dilakukan secara tertuju (purposive) karena sungai ini termasuk
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat dan Waktu Peneltan Peneltan n dlakukan d Sunga Sak, Kota Pekanbaru, Provns Rau. Penentuan lokas dlakukan secara tertuju (purposve) karena sunga n termasuk dalam 13 sunga
Lebih terperinciNama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
Lebih terperinciBAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )
28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
7 II TINJUN PUSTK 2.1 Manaemen Proyek 2.1.1 Pengertan Manaemen Proyek Sebelum mengemukakan apa art dar Manaemen Proyek, terlebh dahulu akan mengetahu art dar Manaemen dan Proyek tu. Menurut Hamng dan Nurnaamuddn
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.. KERANGKA ANALISIS Kerangka analss merupakan urutan dar tahapan pekerjaan sebaga acuan untuk mendapatkan hasl yang dharapkan sesua tujuan akhr dar kajan n, berkut kerangka
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. konsep strategi yang cocok untuk menghadapi persaingan baik itu mengikuti marketing
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Konds persangan dalam berbaga bdang ndustr saat n dapat dkatakan sudah sedemkan ketatnya. Persangan dalam merebut pasar, adanya novas produk, mencptakan kepuasan pelanggan
Lebih terperinciALGORITMA UMUM PENCARIAN INFORMASI DALAM SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI BERBASIS METODE VEKTORISASI KATA DAN DOKUMEN
ALGORITMA UMUM PENCARIAN INFORMASI DALAM SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI BERBASIS METODE VEKTORISASI KATA DAN DOKUMEN Hendra Bunyamn Jurusan Teknk Informatka Fakultas Teknolog Informas Unverstas Krsten Maranatha
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Karangkajen, Madrasah Tsanawiyah Mu'allimaat Muhammadiyah Yogyakarta,
BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Peneltan Peneltan n dlakukan pada 6 (enam) MTs d Kota Yogyakarta, yang melput: Madrasah Tsanawyah Neger Yogyakarta II, Madrasah Tsanawyah Muhammadyah Gedongtengen,
Lebih terperinciBILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, )
Charul Imron dan dy Tr Baskoro, Blangan Ramsey Ss BILANGAN RAMSY SISI DARI r ( P, ) (Ramsey Number from the Sde r ( P, ) ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro Jurusan Matemátca, FMIPA ITS Surabaya mron-ts@matematka.ts.ac.d
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan mengena Analss Pengaruh Kupedes Terhadap Performance Busness Debtur dalam Sektor Perdagangan, Industr dan Pertanan dlaksanakan d Bank Rakyat
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 terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciPerhitungan Bunga Kredit dengan Angsuran
Perhtungan Kredt dengan / Mengapa Perhtungan Kredt Perlu Dketahu? Perhtungan bunga kredt yang dgunakan bank akan menentukan besar keclnya angsuran pokok dan bunga yang harus dbayar Debtur atas kredt yang
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 terperinciModel SPK. Model optimasi (2) Model optimasi (1) Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas 4/30/2017. Tujuan.
4/0/207 Tujuan Metode-metode Optmas dengan Alternatf Terbatas N O V R I N A Mahasswa dapat memaham dan mampu mengaplkaskan beberapa metode untuk menyelesakan masalah dengan alternatf-alternatf dalam jumlah
Lebih terperinci