Kontrol Fuzzy Adaptif Gain Scheduling Untuk Pengaturan Kecepatan Motor Induksi 3 Fasa

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Kontrol Fuzzy Adaptif Gain Scheduling Untuk Pengaturan Kecepatan Motor Induksi 3 Fasa"

Transkripsi

1 JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No. 1, (014) Kotrol Fuzzy Adaptif Gai Schedulig Utuk Pegatura Kecepata Motor Iduksi 3 Fasa Ovi Cadra Wardiato, Rusdhiato Effedie AK, da Josaphat Pramudijato Tekik Elektro, Fakultas Tekologi Idustri, Istitut Tekologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahma Hakim, Surabaya ovi.cadra.w78@gmail.com, rusdhi@ee.its.ac.id, jos@ee.its.ac.id Abstrak Motor iduksi tiga fasa merupaka motor elektrik yag bayak diguaka dalam duia idustri. Perubaha beba pada motor dapat mempegaruhi kecepataya. Adaya perubaha beba pada motor iduksi tiga fasa megakibatka sistem mejadi tidak liier. Peerapa kotroler yag sudah ada da serig diguaka utuk kedali kecepata motor adalah kotroler PID. Kelemaha kotroler PID terletak pada peetua dari kostata proporsioal (K p ) da kostata itegral (K i ), da kostata derivatif (K d ) yag ilaiya tetap sehigga motor tidak dapat mempertahaka kecepaaya secara kosta bila terjadi pertambaha beba. Adaya perubaha parameter dapat megakibatka perubaha respo yag cukup sigifika. Metode Fuzzy Gai Schedulig diguaka utuk megatasi permasalaha ii. Metode ii dapat megubah da meyesaika parameter kedali secara otomatis sehigga motor iduksi tiga fasa dapat mempertahaka kecepataya seirig terjadi pertambaha beba. Peerapa metode Fuzzy Gai Schedulig megguaka PLC Mitsubishi Q-Series. Hasil pegujia metode Fuzzy Gai schedulig mampu memperbaiki performasi sistem pada tiap kodisi pembebaa. Hasil respo medekati respo beba omial dega spesifikasi rata-rata sebesar 1,9 detik, t s (5%) sebesar 5,9 detik, t r (5%- 95%) sebesar 5,8 detik, da e ss sebesar 0,06%. Kata Kuci Motor Iduksi Tiga Fasa, Fuzzy Gai Schedulig, PLC Mitsubishi Q-Series. M I. PENDAHULUAN otor iduksi tiga fasa merupaka motor elektrik yag bayak diguaka da sagat berpera petig dalam duia idustri. Motor iduksi tiga fasa bayak diguaka karea mempuyai beberapa keuggula yaitu kotruksi dari motor iduksi yag sederhaa, kokoh, hargaya relatif murah da perawataya yag mudah. Pada peerapaya, motor iduksi memiliki kelemaha yaitu tidak mampu mempertahaka kecepataya dega kosta bila terjadi perubaha beba. Apabila terjadi perubaha beba maka kecepata motor iduksi aka meuru. Hal tersebut terjadi karea sifat yag dimiliki dari motor iduksi yaitu tidak adaya hubuga yag liear atara arus motor dega torsi yag dihasilka. Dalam megatasi hal tersebut, dibutuhka suatu kotroler yag dapat megatur da mempertahaka kecepata motor iduksi agar tetap kosta serta memperbaiki kierja dari motor iduksi tersebut. Kotroler PID merupaka salah satu kotroler yag umum diguaka dalam pegatura kecepata motor iduksi. Pegguaa kotrol PID utuk megatur kecepata motor iduksi masih memiliki kelemaha. Kelemaha kotroler ii terletak pada peetua dari kostata proporsioal (K p ), kostata itegral (K i ), da kostata derivatif (K d ) yag ilaiya tetap sehigga motor tidak dapat mempertahaka kecepaaya secara kosta bila terjadi pertambaha beba. Berdasarka permasalaha tersebut, dibutuhka suatu kotroler yag dapat megatur da mempertahaka kecepata motor iduksi tetap kosta seirig dega adaya pertambaha beba. Salah satu metode yag dapat diguaka adalah metode Fuzzy Gai Schedulig. Metode Fuzzy Gai Schedulig merupaka metode yag dapat megubah da meyesaika parameter kedali secara otomatis sehigga motor iduksi dapat beradaptasi da mempertahaka kecepataya bila terjadi pertambaha beba. Oleh karea itu, metode Fuzzy Gai Schedulig sagat cocok diterapka pada kasus yag ada pada Tugas Akhir. II. TEORI PENUNJANG A. Motor Iduksi Tiga Fasa[1] Motor iduksi merupaka motor arus bolak-balik yag bayak diguaka da sagat berpera petig dalam berbagai aplikasi di Idustri. Motor ii bayak diguaka karea memiliki kotruksi yag sederhaa, kokoh, harga yag relatif murah da perawataya yag mudah. Pada peerapaya, motor iduksi masih memiliki kelemaha dibadigka dega motor DC yaitu dalam hal pegatura kecepata. Pegatura kecepata dari motor iduksi sagat sulit utuk dilakuka. Prisip kerja dari motor iduksi tiga fasa yaitu ketika sumber tegaga tiga fasa dipasag pada kumpara stator, maka aka timbul kecepata meda putar yag dirumuska (s = kecepata meda putar stator, f = frekuesi sumber, P = jumlah kutub). Meda putar stator aka memotog koduktor yag terdapat pada sisi rotor, sehigga aka timbul tegaga iduksi (ggl) sebesar E = 44,4fØ (E= tegaga iduksi (ggl), f= frekuesi, = jumlah lilita, Q= fluks). Selajutya tegaga iduksi meghasilka arus (I). Adaya arus dalam meda maget aka meimbulka gaya (F) pada rotor. Apabila torsi awal yag dihasilka oleh gaya F pada rotor cukup besar utuk memikul torsi beba, maka rotor aka berputar searah dega arah meda putar stator. Utuk

2 JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No. 1, (014) 1-7 membagkitka tegaga iduksi E agar tetap ada, maka diperluka adaya perbedaa relatif atara kecepata meda putar stator (s) dega kecepata putar rotor (r). Perbedaa atara kecepata r dega s disebut dega slip (S) yag diyataka dega S = ((s - r) / s) (100%). Hubuga atara torsi - kecepata dega arus yag sudah ditetapka pada motor iduksi tiga fasa ditujukka pada Gambar 1. Gambar 1. Hubuga Arus, Kecepata da Torsi Motor Iduksi Tiga Fasa B. Rem Elektromagetik [] Sistem pegerema elektromagetik megguaka gaya elektromagetik utuk memperlambat suatu geraka, yag umumya adalah geraka poros. Sebuah piriga dega baha logam o-feromagetik terpasag dega poros yag berputar. Piriga tersebut diapit oleh sisi stator berupa sistem lilita elektromagetik yag dapat membagkitka meda maget dari alira listrik. Arus listrik meimbulka meda maget pada lilita da logam piriga yag memotog meda maget tersebut aka meimbulka arus eddy pada piriga itu sediri. Arus eddy ii aka meimbulka meda maget yag arahya berlawaa dega meda maget sebelumya, sehigga meghambat geraka putar dari poros tersebut. Rem elektromagetik aka optimal utuk memberika peurua kecepata, buka utuk meghetika gerak suatu objek. Sehigga Rem ii serig diaplikasika utuk sistem pegerema pada roller coaster, kereta api da juga diguaka pada alat diamometer utuk pegukura torsi suatu mesi. C. Metode Idetifikasi Vitečková Orde [3] Metode ii dilakuka dega melakuka pedekata orde dua dega kemugkia adaya waktu tuda (delay time). Fugsi alih utuk metode Vitečková Orde ditujukka pada Persamaa 1. V 0,794*( t 70 t 33 ) (3) t 33 da t 70 merupaka waktu saat respo berada pada kodisi 33% da 70% dari keluara steady state. Apabila berilai egatif, maka sistem diaggap tidak memiliki waktu tuda. D. PID - Fuzzy Gai Schedulig[4] PID Fuzzy Gai Schedulig terdiri dari dua bagia yaitu PID yag diguaka sebagai kotroler pada plat, sedagka Fuzzy Gai Schedulig (FGS) diguaka utuk megubah parameter kotroler PID sehigga dapat memperbaiki kerja dari kotroler tersebut apabila terjadi perubaha diamik pada plat. Pada metode Fuzzy Gai Schedulig (FGS) diguaka iferesi fuzzy utuk meutupi kekuraga yag terjadi pada metode gai schedulig biasa yaitu peetua ilai parameter di daerah trasisi. Kelebiha dari metode Fuzzy Gai Schedulig (FGS) adalah dapat meetuka ilai parameter disetiap daerah operasi, sehigga perubaha parameter pada metode Fuzzy Gai Schedulig (FGS) mejadi lebih halus. Diagram blok dari kotroler PID Fuzzy Gai Schedulig (PID - FGS) ditujukka pada Gambar. Gambar. Diagram Blok Sistem Kotrol PID Fuzzy Gai Schedulig III. PERANCANGAN SISTEM A. Arsitektur Sistem Sistem yag diracag adalah sistem pegedalia kecepata motor iduksi tiga fasa. Sistem ii mempuyai tujua agar dapat meghasilka kecepata motor yag kosta dega rise time tertetu pada kodisi beba yag berubah. Prisip kerja dari sistem yaitu motor iduksi dioperasika pada kecepata tertetu sesuai dega setpiot yag telah ditetuka, kemudia motor tersebut diberi beba berupa rem elektromagetik dega kodisi yag berubah. Kodisi perubaha beba dapat diketahui dari perubaha arus yag diberika. Semaki besar perubaha beba yag diberika, semaki besar pula perubaha arus yag terjadi sehigga kecepata dari motor cederug semaki meuru. Arsitektur sistem secara keselurua ditujukka pada Gambar 3. K TdV s s e ( ) ( V s 1) (1) adalah waktu tuda (delay time) TdV 1,397t 33 0,937 () 70 t adalah kostata waktu (.15) Gambar 3. Arsitektur Sistem

3 JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No. 1, (014) Kompoe yag diguaka pada sistem ii, diataraya komputer, PLC (Programmable Logic Cotrol), iverter, motor iduksi, sesor arus, da rotary ecoder. Pada sistem ii, komputer sebagai HMI (Huma Machie Iterface) yag diguaka utuk megetahui respo keluara dari sistem da juga diguaka utuk pemberia ilai kecepata referesi yag diigika. PLC sebagai kotroler yag diguaka utuk memberika mekaisme kotrol pada motor iduksi sesuai dega program yag diberika. Iverter sebagai aktuator yag diguaka utuk pemberia aksi dalam pegatura kecepata motor iduksi. Rotary ecoder sebagai sesor yag memberika siyal umpa balik pada sistem sehigga dapat megetahui ilai error yag terjadi dalam sistem kotrol. Sesor arus diguaka utuk megetahui adaya idikasi perubaha pada beba. Idikasi perubaha arus pada beba diguaka utuk megatur ilai parameter dari kotroler sehigga kotroler dapat memperbaiki kerja sistem. Betuk fisik sistem secara keselurua ditujukka pada Gambar 4. Gambar 4. Betuk Fisik Plat B. Idetifikasi Sistem Idetifikasi yag dilakuka utuk beba omial megguaka metode Viteckova d Order. Idetifikasi ii dilakuka pada kodisi ketika motor iduksi tiga fasa berputar dega setpoit berupa kecepata sebesar 1000 rpm da diberi beba rem elektromagetik dega tegaga masuka pada beba sebesar 10 Volt. Idetifikasi yag dilakuka utuk medapatka model matematika beba omial dilakuka sebayak lima kali. Hasil setiap pegujia ditujukka pada Tabel 1. Tabel 1 Hasil Idetifikasi pada Beba Nomial N o Model Matematika ISE 1. 1,077 ( s),71s 3,9s 1 3,08 x 10. 1,080 ( s),713s 3,94s 1,675 x ,084 G s e 0,3s V ( ),7s 3,3s 1,7 x ,087 ( s),76s 3,30s 1,093 x ,096 ( s),73s 3,31s 1,506 x 10 Berdasarka data perhituga pedekata model matematika, dapat disimpulka bahwa ilai ISE terkecil berilai,093 x 10, sehigga hasil idetifikasi yag diguaka utuk beba omial sesuai dega Persamaa 4. 1,087 ( s) (,76s 3,30s 1) G V (4) Selajutya dilakuka idetifikasi sistem pada beberapa kodisi pembebaa yaitu beba 1 utuk tegaga masuka sebeasar 0 Volt, beba utuk tegaga masuka sebesar 40 Volt, beba 3 utuk tegaga masuka sebesar 80 Volt, beba 4 utuk tegaga masuka sebesar 10 Volt, beba 5 utuk tegaga masuka sebesar 160 Volt, beba 6 utuk tegaga masuka sebesar 00 Volt, da beba 7 utuk tegaga masuka sebesar 40 Volt. Hasil idetifikasi dari tiap kodisi pembebaa ditujukka pada Tabel. Tabel Hasil Idetifikasi pada Tiap Kodisi Pembebaba No Kodisi Pembebaa Model Matematika 1. Beba 1 1,1 1,567s,50s 1. Beba 3. Beba 3 4. Beba 4 5. Beba 5 6. Beba 6 7. Beba 7 1,097 1,59s 3,19s 1 1,09 5,57s 4,7s 1,76s,679s 5,579s,975s 1,087 3,30s 1 1,083 3,8s 1 1,069 4,7s 1 1,065 3,445s 1 Hasil keluara respo dari pemdekata model matematika pada setiap kodisi pembebaa ditujukka pada Gambar 5. Gambar 5. Hasil Keluara Respo pada Setiap Kodisi Pembebaa C. Peracaga Kotroler PID Peracaga kotroler PID dilakuka secara aalitik dari parameter model matematika yag diperoleh dari hasil idetifikasi. Parameter model matematik tersebut diguaka utuk meetuka ilai K p, K i da K d. Nilai K p, K i, da K d yag diperoleh memiliki ilai yag berbeda-beda sesuai dega perubaha pada ilai parameter model matematika. Hasil peracaga kotroler PID pada kodisi pembebaa

4 JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No. 1, (014) yag berbeda aka diguaka sebagai keluara dari Fuzzy Gai Schedulig. Nilai K p, K i da K d pada tiap pembebaa ditujukka pada Tabel 3. Tabel 3 Nilai K p, K i da K d pada Tiap Kodisi Pembebaba Parameter PID Kodisi Arus No Pembebaa (A) Kp Ki Kd 1. Beba 1 0,67 0,907 1,417. Beba 0,16,9 0,909,3 3. Beba 3 0,31 4,3 0,91 5,4 4. Beba 4 0,48 3,035 0,919, Beba 5 0,63 3,03 0,93,56 6. Beba 6 0,78 4,41 0,934 5, 7. Beba 7 0,93 3,34 0,939,8 Fugsi keaggotaa keluara fuzzy berdasarka pada ilai K p, K i, da K d yag didapatka dalam perhituga pada tiap pembebaa. Pada Tugas Akhir ii fuzzy yag diguaka adalah fuzzy Sugeo. Fuzzy Sugeo megguaka fugsi keaggotaa sigleto yag terdiri dari tiga fugsi keaggotaa keluara yaitu K p, K i, da K d. Fugsi keaggotaa keluara K p, K i, da K d dega fuzzy Sugeo ditujukka secara beruruta pada Gambar 8, Gambar 9, da Gambar 10. D. Peracaga Fuzzy gai Schedulig Berdasarka data pada Tabel 4, dibuat Fuzzy Gai Schedulig dega data masuka yag diguaka berupa arus da data keluara berupa ilai K p, K i, da K d. Variabel utuk fugsi keaggotaa masuka fuzzy berupa data arus yag didapatka dari hasil pembacaa sesor arus pada beba. Jumlah fugsi keaggotaa fuzzy yag diguaka pada Tugas Akhir ii sebayak tujuh. Nilai liguistik dari fugsi keaggotaa masuka fuzzy didefiisika dega agka 1,, 3, 4, 5, 6, da 7. Agka tersebut mewakili ilai arus pada tiap pembebaba. Fugsi keaggotaa fuzzy dapat dilihat sesuai dega Gambar 6 da fugsi keaggotaa masuka fuzzy yag telah terormalisasi dega K = 1/0,16 dapat dilihat sesuai dega Gambar 7. Gambar 8. Fugsi Keaggotaa Keluara K p Gambar 9. Fugsi Keaggotaa Keluara K i Gambar 7. Fugsi Keaggotaa Masuka Fuzzy Gambar 7. Fugsi Keaggotaa Masuka Fuzzy (Terormalisasi) Gambar 10. Fugsi Keaggotaa Keluara K d Peracaga rule base utuk kotroler fuzzy diperluka agar kotroler fuzzy dapat bekerja pada plat. Berdasarka fugsi keaggotaa masuka berupa data arus pada beba da keluara berupa ilai parameter kotroler PID, diperoleh beberapa rule base utuk K p, Ki, da K d dega atura liguistik sebagai berikut: 1. Rule base utuk parameter K p Jika arus (ILf) = 0 maka K p = 1 Jika arus (ILf) = 1 maka K p = Jika arus (ILf) = maka K p = 3 Jika arus (ILf) = 3 maka K p = 4 Jika arus (ILf) = 4 maka K p = 5 Jika arus (ILf) = 5 maka K p = 6

5 JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No. 1, (014) Jika arus (ILf) = 6 maka K p = 7. Rule base utuk parameter K i Jika arus (ILf) = 0 maka K i = 1 Jika arus (ILf) = 1 maka K i = Jika arus (ILf) = maka K i = 3 Jika arus (ILf) = 3 maka K i = 4 Jika arus (ILf) = 4 maka K i = 5 Jika arus (ILf) = 5 maka K i = 6 Jika arus (ILf) = 6 maka K i = 7 3. Rule base utuk parameter K d Jika arus (ILf) = 0 maka K d = 1 Jika arus (ILf) = 1 maka K d = Jika arus (ILf) = maka K d = 3 Jika arus (ILf) = 3 maka K d = 4 Jika arus (ILf) = 4 maka K d = 5 Jika arus (ILf) = 5 maka K d = 6 Jika arus (ILf) = 6 maka K d = 7 IV. HASIL SIMULASI DAN ANALISIS A. Simulasi Kotroler Simulasi merupaka salah satu tahap yag dapat meetuka keberhasila dari kotroler yag telah didesai sebelum kotroler tersebut dapat diimplimetasika pada plat. Pada Tugas Akhir ii, simulasi dari kotroler megguaka Simulik pada Matlab. Pegujia Fuzzy Gai Schedulig dilakuka pada dua kotroler yag berdeda yaitu Fuzzy tipe PD da PID. Hasil pegujia utuk kotroler Fuzzy tipe PD dega masuka berupa error da delta error dari kecepata motor sebayka lima fugsi keaggotaa ditujukka pada Gambar 11. Rule base utuk kotroler fuzzy juga dapat disajika dalam betuk tabel. Rule base dalam betuk tabel didasarka pada atura secara liguistik sesuai dega yag di jelaska di atas. Rule base dalam betuk tabel dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4. Rule Base utuk Nilai K p, K i, da K d Arus Kodisi Beba PID K p K i K d Defuzzifikasi diguaka utuk megubah hasil dari iferesi fuzzy mejadi variabel yata, atau diubah mejadi ilai yata yag berupa ilai tuggal. Metode defuzifikasi yag diguaka megguaaka fuzzy Sugeo. Defuzifikasi utuk medapatka ilai K p, K i, da K d ditujukka pada Persamaa 5, Persamaa 6, da Persamaa 7. K p[ i]* k p[ i] i1 K p k p[ i] i1 (5) Gambar 11. Respo Keluara Kotroler Fuzzy tipe PD Berdasarka hasil pegujia utuk kotroler Fuzzy tipe PD, diketahui bahwa pada kodisi pembebaa yag berbeda ilai e ss yag dihasilka sebesar 0%. Berdasarka data tersebut dapat disimpulka kotroler ii memiliki sifat stabil sehigga tidak cocok dega Fuzzy Gai Schedulig. Pegujia kotroler PID dega Fuzzy Gai Schedulig dilakuka da diagram blok Simulik dari simulasi yag telah dibuat secara keselurua dapat dilihat pada Gambar 1. Ki[ j]* ki [ j] j1 Ki ki [ j] j1 (6) K d K d [ i] * k d [ i] i1 k d [ i] i1 (7) Gambar 1. Diagram Blok Simulasi Kotroler PID-FGS pada Simulik Pegujia simulasi dari kotroler PID Fuzzy Gai Schedulig memiliki tujua utuk megaalisa da melihat performasi dari kotroler dalam memperbaiki ilai parameterya berdasarka pada setiap terjadiya perubaha pada sistem. Berdasarka desai ragcaga simulasi yag delah dibuat pada Simulik didapatka hasil adaptasi ilai

6 JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No. 1, (014) parameter utuk K p, K i, da K d dari Fuzzy Gai Schedulig yag ditujukka pada Tabel 5. Tabel 5. Hasil adaptasi parameter K p, Ki, da K d dari Fuzzy Gai Schedulig Hasil Fuzzy Gai Arus Schedulig No (A) K p K i K d 1. 0,67 0,907 1,417. 0, ,31 4, , , ,78 4,4 0,933 4, ,93 3,45 0,938 3,54 Berdasarka data dalam tabel di atas, diketahui bahwa ilai parameter K p, K i, da K d dapat meyesuaika atau beradaptasi terhadap adaya perubaha dalam pembebaa. Hasil parameter yag didapatka dari Fuzzy Gai Schedulig memiliki ilai yag tidak jauh berdeba dega hasil perhituga ilai parameter pada tiap 7 kodisi pembebaa yag diberika. Hal ii meujukka bahwa kotroler Fuzzy Gai Schedulig telah sesuai dega desai yag dibuat. Hasil pegujia utuk simulasi Fuzzy Gai Schedulig pada kotroler PID dega kodisi beba 4 ditujukka pada Gambar 13. Gambar 13. Keluara Respo Kodisi Beba 4 dega Kotroler PID-FGS Pada simulasi kotroler PID-Fuzzy Gai schedulig meujukka bahwa kotroler tersebut mampu memperbaiki performasi sistem dega spesifikasi sebesar, detik, t s (5%) sebesar 6,6 detik, t r (5%-95%) sebesar 6,47 detik, da e ss sebesar 0,06%. Spesifikasi dari pegujia kotroler PID- Fuzzy Gai Schedulig utuk setiap kodisi pembebaa yag berbeda ditujukka pada Tabel 6. Tabel 6. Spesifikasi Hasil Respo PID-Fuzzy Gai Schedulig pada Setiap Pembebaa Spesifikasi Kodisi t s t r (5% - 95%) t d e ss (detik) (5%) (detik) (detik) (%) Beba 1 1,74 5, 5,1 1, 0,08 Beba 1,8 5,4 5,9 1,4 0,08 Spesifikasi Kodisi t s t r (5% - 95%) t d e ss (detik) (5%) (detik) (detik) (%) Beba 3 6 5,88 1,38 0,0 Beba 4, 6,6 6,47 1,5 0,06 Beba 5, 6,6 6,47 1,5 0,0 Beba 6,1 6, 6,18 1,45 0,05 Beba 7 1,9 5,7 5,59 1,3 0,15 Berdasarka data yag terdapat dalam tabel, hasil respo dari Fuzzy Gai Schedulig medekati respo utuk beba omial. Pada simulasi kotroler PID-Fuzzy Gai schedulig meujukka bahwa kotroler tersebut mampu memperbaiki performasi sistem pada tiap kodisi pembebaa da hasil respo keluara yag dihasilka medekati respo beba omial dega spesifikasi rata-rata sebesar 1,9 detik, t s (5%) sebesar 5,9 detik, t r (5%-95%) sebesar 5,8 detik, da e ss sebesar 0,06%. B. Hasil Implemetasi Pegujia utuk implemetasi dilakuka pada 3 kodisi yag berbeda yaitu kodisi beba 1, beba 4, da beba 7. Perbadiga hasil simulasi da implemetasi kotroler Fuzzy Gai Scheduligditujukka pada Tabel 7. Tabel 7. X Arus (A) Perbadiga Hasil Simulasi da Implemetasi Fuzzy Gai Schedulig Simulasi FGS Implemetasi FGS K p K i K d K p K i K d 0,67 0,907 1,417,67 0,907 1,417 0,007,95 0,907 1,457,95 0,907 1,457 0,01,35 0,907 1,536,351 0,907 1,739 0,49 3,036 0,919,509 3,035 0,90,509 0,499 3,03 0,90,51 3,035 0,93,511 0,507 3,035 0,90,514 3,035 0,93,514 0,91 3,51 0,937 3,39 3,517 0,937 3,383 0,950 3,308 0,938,951 3,307 0,938,951 0,971 3,34 0,939,8 3,34 0,939,8 Keteraga : X = Beba Hasil dalam tabel meujukka ilai adaptasi gai medekati ilai hasil simulasi, sehigga peerapa dari kotroler dapat dilakuka. Hasil keluara respo dari implemetasi dapat dilihat pada Gambar 14. Gambar 14. Implemetasi Kotroler PID-FGS

7 JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No. 1, (014) V. KESIMPULAN Berdasarka data hasil simulasi da peerapa Fuzzy Gai Schedulig pada Tugas Akhir ii diperoleh beberapa kesimpula sebagai berikut: 1. Hasil pegujia kotroler Fuzzy tipe PD meujukka ilai respo keluara yag dihasilka memilki error steady state (e ss ) sebesar 0% pada kodisi pembebaa yag berdeda. Berdasarka hal tersebut dapat disimpulka bahwa kotroler Fuzzy tipe PD lebih stabil, sehigga kotroler ii tidak cocok jika dega Fuzzy Gai Schedulig.. Kotroler PID dapat mempertahaka kecepata motor pada beba omial dega e ss sebesar 0,0%, tetapi ilai e ss aka semaki meigkat dega adaya variasi pembebaa. 3. Pada simulasi kotroler PID-Fuzzy Gai schedulig mampu memperbaiki performasi sistem pada tiap kodisi pembebaa da hasil respo medekati respo beba omial dega spesifikasi rata-rata sebesar 1,9 detik, t s (5%) sebesar 5,9 detik, t r (5%-95%) sebesar 5,8 detik, da e ss sebesar 0,06%. 4. Hasil respo keluara implemetasi masih kurag sesuai dega hasil simulasi. Nilai yag dihasilka sebesar 5, detik, t s (5%) sebesar 15,06 detik, t r (5%-95%) sebesar 14,48 detik. Nilai error maksimal yag dihasilka sebesar % (utuk kodisi tapa beba), 5,7% (utuk kodisi beba 3), 5,06% (utuk kodisi beba 6). Hal ii disebabka karea perhituga utuk efek dari setiap kotruksi yag diguaka tidak diperhatika secara detail, sehigga parameter kotroler yag diperoleh kurag sesuai. 5. Pada kasus ii, diperluka tuig parameter kotroler secara maual, sehigga hasil keluara dapat sesuai da medekati ilai respo beba omial. DAFTAR PUSTAKA [1] Hidayah Ika Putri, R., Peerapa Adaptif Fuzzy Pada Pegatura Kecepata Motor Iduksi Tiga Fasa, Jural Tekik Gelagar, vol.18, o.1, Politekik Negeri Malag, 007. [] Faisal Afif Alhamdi, M., Peracaga da Implemetasi Kotroler Kowledge Based-PI Pada Pegatura Kecepata Motor Iduksi 3 Fasa, Tugas Akhir, JTE- ITS,Surabaya, 014. [3] Ig. Pavel Jakoubek, Experimetal Idetificatio of Stabile Nooscillatory Systems from Step-Resposes by Selected Methods,KofereceStudetskétvůrčíčiosti, 009. [4] Putri Suryaditya, Nidita., Pegatura Proses Face Milig pada Mesi Computer Numerikal Cotrol (CNC) dega Kotroler Fuzzy-PID, Tugas Akhir, JTE- ITS,Surabaya, 013. [5] Zaiudi, Aziz., Stabilisasi Sistem Pedulum-Kereta Megguaka Fuzzy Gai Schedulig, Tugas Akhir, JTE-ITS,Surabaya, 014. [6] Effedie AK, Rusdiato, Sistem Pegatura Cerdas, Diktat Kuliah ITS, Surabaya, 014. [7] J. Astrom, Karl da B. Wittemark, Adaptive Cotrol, Addiso Wesley, Readig, MA, [8] Iskadar, Eka, Sistem Pegatura Adaptif, Diktat Kuliah ITS, Surabaya, 009. [9] Zhao, Zhe-Yu, M.Tomizuka, da S. Isaka, Fuzzy Gai Schedulig of PID Cotroller, IEEE Tras. Syst., Ma, Ad Cyberetics, vol.3, o. 5, September/Oktober [10] Masiala, M., M. Ghribi, A. Kaddouri A Adaptive Fuzzy Cotroller Gai schedulig For Power Load- Frequecy Cotrol, Iteratioal Coferece o Idustrial Techology (ICIT), IEEE, 004. [11] C. Lig da T. F. Edgar, A New Fuzzy Gai Schedulig Algorithm for Process Cotrol, I Proc. America Cotrol Cof., Chicago, IL, vol. 3, pp , 199. UCAPAN TERIMAKASIH Peulis bersyukur kepada Allah SWT, yag telah memberika kemudaha dalam peyelesaia peelitia Tugas Akhir ii. Peulis megucapka terima kasih kepada tema seperjuaga, khususya tema sekelompok yag telah membatu dalam meyelesaika masalah selama pegerjaa Tugas Akhir ii di Laboratorium PLC AA103. Hasil implemetasi Fuzzy Gai Schedulig dapat dilihat pada lik RIWAYAT HIDUP Peulis Berama legkap Ovi Cadra Wardiato da lahir di Jombag pada taggal 9 Jui Peulis merupaka aak pertama dari pasaga Kasdi da Nuzula. Lulus dari SMA 1 Negeri Mojoagug, Jombag, pada tahu 009, peulis melajutka studi di Program Studi Diploma III Istitut Tekologi Sepuluh Nopember (ITS), Jurusa Tekik Elektro. Pada tahu 01 terdaftar sebagai mahasiswa litas jalur Istitut Tekologi Sepuluh Nopember (ITS), Jurusa Tekik Elektro dega Bidag Studi Tekik Sistem Pegatura. Selama mejalami studi di Istitut Tekologi Sepuluh Nopember (ITS), peulis selalu atusias dalam megikuti kegiata perkuliaha da beberapa kegiata pelatiha. Peulis megikuti semiar da ujia Tugas Akhir di Bidag Studi Tekik Sistem Pegatura, Jurusa Tekik Elektro, ITS Surabaya sebagai salah satu persyarata utuk memperoleh gelar Sarjaa Tekik Elektro. peulis adalah ovi.cadra.w78@gmail.com.

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH BAB II TEORI MOTOR LANGKAH II. Dasar-Dasar Motor Lagkah Motor lagkah adalah peralata elektromagetik yag megubah pulsa digital mejadi perputara mekais. Rotor pada motor lagkah berputar dega perubaha yag

Lebih terperinci

Pengaturan Level Ketinggian Air Menggunakan Kontrol PID

Pengaturan Level Ketinggian Air Menggunakan Kontrol PID Pegatura Level Ketiggia Air Megguaka Kotrol PID [Thiag et al.] Pegatura Level Ketiggia Air Megguaka Kotrol PID Thiag, Yohaes TDS, Adre Mulya Fakultas Tekologi Idustri, Jurusa Tekik Elektro, Uiversitas

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa

Lebih terperinci

Kata kunci: Critical speed, whirling, rotasi, poros.

Kata kunci: Critical speed, whirling, rotasi, poros. Proceedig Semiar Nasioal Tahua Tekik Mesi XIV (SNTTM XIV) Bajarmasi, 7-8 Oktober 015 Aalisa Efek Whirlig pada Poros karea Pegaruh Letak Beba da Massa terhadap Putara Kritis Moch. Solichi 1,a *, Harus Laksaa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran Karakteristik Diamik Eleme Sistem Pegukura Kompetesi, RP, Materi Kompetesi yag diharapka: Mahasiswa mampu merumuskaka karakteristik diamik eleme sistem pegukura Racaga Pembelajara: Miggu ke Kemampua Akhir

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

Abstrak. Kata Kunci: motor DC kompon, posisi sikat. 1. Pendahuluan. 2. Motor DC Penguatan Kompon

Abstrak. Kata Kunci: motor DC kompon, posisi sikat. 1. Pendahuluan. 2. Motor DC Penguatan Kompon ANALSS PERBANDNGAN PENGARUH POSS SKAT TERHADAP EFSENS DAN TORS MOTOR DC PENGUATAN KOMPON PANJANG DENGAN MOTOR DC PENGUATAN KOMPON PENDEK (Aplikasi pada Laboratorium Koversi Eergi Listrik FTUSU) Rizky Hardiasyah,

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT

PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT Buleti Ilmiah Math. Stat. da Terapaya (Bimaster) Volume 02, No. 1(2013), hal 1-6. PENYELESAIAN PERSAMAAN GELOMBANG DENGAN METODE D ALEMBERT Demag, Helmi, Evi Noviai INTISARI Permasalaha di bidag tekik

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun 47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka

Lebih terperinci

Aplikasi Active Power Filter Tiga Fasa Tipe Seri Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Mengatasi Sumber Tegangan Yang Terdistorsi

Aplikasi Active Power Filter Tiga Fasa Tipe Seri Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Mengatasi Sumber Tegangan Yang Terdistorsi PAPER ID : 096 Aplikasi Active Power Filter Tiga Fasa Tipe Seri Berbasis Jariga Syaraf Tirua Utuk Megatasi Sumber Tegaga Yag Terdistorsi Hay H. Tumbelaka 1), Thiag 2), Marseli 3) 1,2,3) Jurusa Tekik Elektro

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

PENERAPAN ROBUST-PID PADA PENGENDALIAN KECEPATAN MS 150 DC MOTORSERVO SYSTEM

PENERAPAN ROBUST-PID PADA PENGENDALIAN KECEPATAN MS 150 DC MOTORSERVO SYSTEM PENERAPAN ROBUST-PID PADA PENGENDALIAN KECEPATAN MS 150 DC MOTORSERVO SYSTEM Nizar Maulaa, Ir. Ya umar,mt Jurusa Tekik Fisika Fakultas Tekologi Idustri Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Keputih

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN : Vol. 7. No. 1, 31-41, April 24, ISSN : 141-8518 Peetua Kestabila Sistem Kotrol Lup Tertutup Waktu Kotiu dega Metode Trasformasi ke Betuk Kaoik Terkotrol Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

Aplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot

Aplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot Jural Emitor Vol.16 No. 02 ISSN 1411-8890 Aplikasi Pegeala Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pegedalia Geraka Robot Ratasari Nur Rohmah Jurusa Tekik Elektro Uiversitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Surakarta,

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

Kestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali

Kestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali Jural Tekika ISSN : 285-859 Fakultas Tekik Uiversitas Islam Lamoga Volume No.2 Tahu 29 Kestabila Ragkaia Tertutup Waktu Kotiu Megguaka Metode Trasformasi Ke Betuk Kaoik Terkedali Suhariyato ) Dose Fakultas

Lebih terperinci

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PEMECAHAN MASALAH BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii

Lebih terperinci

5. KARAKTERISTIK RESPON

5. KARAKTERISTIK RESPON 5. ARATERISTI RESPON Adalah ciri-ciri khusus perilaku diamik (spesifikasi performasi) Taggapa (respo) output sistem yag mucul akibat diberikaya suatu siyal masuka tertetu yag khas betukya (disebut sebagai

Lebih terperinci

PEMODELAN DAN SIMULASI SISTEM CONTROL MAGNETIC LEVITATION BALL

PEMODELAN DAN SIMULASI SISTEM CONTROL MAGNETIC LEVITATION BALL Available olie at Website http://ejoural.udip.ac.id/idex.php/rotasi PEMODELAN DAN SIMULASI SISTEM CONTROL MAGNETIC LEVITATION BALL Dwi Basuki Wibowo*, Sidu Sutomo Jurusa Tekik Mesi, Fakultas Tekik, Uiversitas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG

ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG Agam Rido Priawa¹, Ir. Mahfudz Shidiq, M.T. ², Hadi Suyoo, S.T., M.T., Ph.D.³ ¹Mahasiswa Jurusa Tekik Elektro, ² ³Dose Jurusa

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ISSN: ( Print) B-491

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ISSN: ( Print) B-491 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5 No. (06) ISSN: 337-3539 (30-97 Pri B-49 Load Frequecy Cotrol (LFC) Megguaka Metode Noise-Tolerable PID Feedback pada Power Geeratio Plat Simulator PLTU PT. Pembagkita Jawa da Bali

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit

Lebih terperinci

Fendy Santoso Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra email: fendy@petra.ac.id.

Fendy Santoso Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra email: fendy@petra.ac.id. JURNAL TEKNIK MESIN Vol. 5, No., April 003: 36 4 Perbadiga Kierja Sistem Kotrol Berumpa Balik (Feedbak) Dega Sistem Kotrol Berumpa Maju (Feedfoward) Pada Jariga Peukar Paas (Heat Exhager) Fedy Satoso Dose

Lebih terperinci

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,

Lebih terperinci

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan, BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Bagi Negara yag mempuyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yag dikeliligi lauta, laut merupaka saraa trasportasi yag dimia, sehigga laut memiliki peraa yag petig bagi

Lebih terperinci

SINGUDA ENSIKOM VOL. 6 NO.2 /February 2014

SINGUDA ENSIKOM VOL. 6 NO.2 /February 2014 SINGUDA ENSIKOM VOL. 6 NO.2 /February ANALISIS PENGARUH JATUH TEGANGAN TERHADAP TORSI DAN PUTARAN PADA MOTOR ARUS SEARAH PENGUATAN SHUNT (Aplikasi pada Laboratorium Koversi Eergi Listrik FT-USU) Agug Khairi,

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

Perancangan dan Implementasi Kontroler PID untuk Pengaturan Heading dan Pengaturan Arah pada Fixed-Wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV)

Perancangan dan Implementasi Kontroler PID untuk Pengaturan Heading dan Pengaturan Arah pada Fixed-Wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, (Sept, 01) ISSN: 301-971 A-174 Peracaga da Implemetasi Kotroler PID utuk Pegatura Headig da Pegatura Arah pada Fixed-Wig Umaed Aerial Vehicle (UAV) Hery Setyo Widodo, Rusdhiato

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

ANALISA PERBANDINGAN EFISIENSI MOTOR DC KOMPON PENDEK DENGAN MOTOR DC KOMPON PANJANG AKIBAT PENAMBAHAN KUTUB

ANALISA PERBANDINGAN EFISIENSI MOTOR DC KOMPON PENDEK DENGAN MOTOR DC KOMPON PANJANG AKIBAT PENAMBAHAN KUTUB ANALISA PERBANDINGAN EFISIENSI MOTOR DC KOMPON PENDEK DENGAN MOTOR DC KOMPON PANJANG AKIBAT PENAMBAHAN KUTUB Fuad Rahim Sitompul, Syamsul Amie Kosetrasi Eergi Koversi, Departeme Tekik Elektro Fakultas

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK . PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka

Lebih terperinci

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN

III. METODELOGI PENELITIAN III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika, meurut Arikuto (998:73)

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA) ISBN: 978-602-73690-8-5 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA) Clara Hetty Primasari* Program

Lebih terperinci

PRISMA FISIKA, Vol. VI, No. 2 (2018), Hal ISSN :

PRISMA FISIKA, Vol. VI, No. 2 (2018), Hal ISSN : Estimasi Curah Huja di Kota Potiaak Megguaka Metode Propagasi Balik Berdasarka Parameter Cuaca da Suhu Permukaa Laut Ika Oktaviaigsih a, Muliadi b*, Apriasyah c a Prodi Fisika, b Prodi Geofisika, c Prodi

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder 3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar

Lebih terperinci

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peelitia Meurut Sugiyoo (2010, hlm. 3) pegertia dari obyek peelitia adalah sasara ilmiah utuk medapatka data dega tujua da keguaa tertetu tetag sesuatu hal

Lebih terperinci

BAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya

BAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya BAB IV PENELITIAN 4.1 Spesifikasi Alat Coloy couter didesai khusus agar diperutuka bagi user utuk membatu meghitug sekaligus megaalisa jumlah media dega megguaka sesor mekaik limit switch sebagai mekais

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-31

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-31 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 202) ISSN: 230-928X D-3 Optimasi Multirespo Metode Taguchi dega Pedekata Quality Loss Fuctio (Study Kasus Proses Pembakara CO da Temperatur Gas Buag Pada Boiler

Lebih terperinci

Studi Model Variasi Harian Komponen H Berdasarkan Pola Hari Tenang

Studi Model Variasi Harian Komponen H Berdasarkan Pola Hari Tenang Studi Variasi Haria Kompoe H Berdasarka Pola Hari Teag Habiru Pusat Pemafaata Sais Atariksa, LAPAN Bidag Aplikasi Geomaget da Maget Atariksa Jl. Dr. Jujua No. 133 Badug 4173 Abstrak Studi model karakteristik

Lebih terperinci

Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial

Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi, BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA PRISMA 1 (2018) PRISMA, Prosidig Semiar Nasioal Matematika https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor Bab 6 Deret Taylor da Deret Lauret BAB 6 DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT 6 Deret Taylor Misal fugsi f aalitik pada - < R ligkara dega pusat di da jari-jari R Maka utuk setiap titik pada ligkara itu f dapat

Lebih terperinci

Studi Plasma Immersion Ion Implantation (PIII) dengan menggunakan Target Tak Planar

Studi Plasma Immersion Ion Implantation (PIII) dengan menggunakan Target Tak Planar JURNAL FISIKA DAN APLIKASINYA VOLUME 6, NOMOR JUNI,1 Studi Plasma Immersio Io Implatatio PIII dega megguaka Target Tak Plaar Yoyok Cahyoo Jurusa Fisika, FMIPA-Istitut Tekologi Sepuluh Nopember ITS Kampus

Lebih terperinci

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai 37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi

Lebih terperinci

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),

Lebih terperinci

SISTEM SELEKSI KEMATANGAN BUAH TOMAT WAKTU-NYATA BERBASIS NILAI RGB

SISTEM SELEKSI KEMATANGAN BUAH TOMAT WAKTU-NYATA BERBASIS NILAI RGB ISSN: 1693-6930 211 SISTEM SELEKSI KEMATANGAN BUAH TOMAT WAKTU-NYATA BERBASIS NILAI RGB M. Riza Ferdiasyah, Kartika Firdausy, Tole Sutiko Program Studi Tekik Elektro, Uiversitas Ahmad Dahla Kampus III

Lebih terperinci

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc. METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Non Linier

Penyelesaian Persamaan Non Linier Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Pegertia-pegertia Lapaga pekerjaa adalah bidag kegiata dari pekerjaa/usaha/ perusahaa/kator dimaa seseorag bekerja. Pekerjaa utama adalah jika seseorag haya mempuyai satu pekerjaa

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih terperinci

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN Sedagka itegrasi ruas kaa utuk ersamaa (3b) diperoleh ds / = S... (36) Dega demikia pesamaa yag harus dipecahka adalah l 1 1 u u = S (37) Dari ersamaa (37) diperoleh persamaa utuk u u S = exp S 1exp S...

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa

Lebih terperinci

PEMBUATAN SET EKSPERIMEN MUAI PANJANG DIGITAL BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA328.

PEMBUATAN SET EKSPERIMEN MUAI PANJANG DIGITAL BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA328. Pillar of Physics, Vol. 10. Oktober 2017, 71-77 PEMBUATAN SET EKSPERIMEN MUAI PANJANG DIGITAL BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA328 Nofsi Meiza 1), ulkifli 2), Zulhedri Kamus 2) 1) Mahasiswa Fisika, FMIPA

Lebih terperinci

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas

Lebih terperinci