Optimalisasi Pengaturan Tegangan dengan Algoritma Genetika

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Optimalisasi Pengaturan Tegangan dengan Algoritma Genetika"

Transkripsi

1 ural Tekka ISSN : Fakultas Tekk Uverstas Islam Lamoga Volume 1 No.2 Tahu 2009 Optmalsas Pegatura Tegaga dega Algortma Geetka Zaal Abd 1 1) Dose dpk pada Fakultas Tekk Prod Elektro Uverstas Islam Lamoga Abstrak Paper meyaka pegguaa Algortma Geetka utuk pegatura optmalsas tegaga pada sstem. Sstem dgabugka dega metode Newto Rapsho pada kasus alra daya utuk memmalka rug-rug daya. Walaupu beberapa metode kotrol tegaga dapat dguaka, teor dfokuska pada kapastor bak (kapastor shut) sebaga parameter varabelya. Metode daplkaska pada sstem 5 busbar da sstem IEEE 14-busbar utuk melhat kemampua da kapabltasya. Dar beberapa percobaa dapat dlhat bahwa pedekata algortma geetka berhasl membagktka la kapastor shut yag tepat yag aka dtempatka pada tap bus utuk meghaslka rug daya yag mmum da sekalgus meghaslka optmas tegaga. Kata Kuc : Optmalsas, Tegaga, Algortma Geetka I. PENDAHULUAN Dalam operas sstem teaga lstrk, kestabla peyalura daya mead sagat petg. Tuua dar pegatura optmsas tegaga adalah utuk memmalsas rug-rug daya, uga meaga peampla tegaga yag dgka sepert yag dbutuhka kosume. Sekarag tekk optmsas umerk da pedekata sstem cerdas dguaka dega Artfcal Itelegecy daplkaska utuk medukug operas sstem teaga. Sebaga paradgma baru utuk optmsas salah satuya megguaka pedekata dega Algortma Geetka. Algortma Geetka adalah algortma yag ddasarka pada seleks geetk alam. Algortma meyedaka solus pada permasalaha yag luas da lebh komplek. Stud meyaka pegguaa Algortma Geetka yag dbadgka dega metode kovesoal utuk meyelesaka masalah optmsas tegaga. Daftar Smbol P L = rug daya aktf Q L = rug daya reaktf Y = matrk admtas G = matrk real B = matrk admtas maer = total bus = bus = bus V = tegaga pada bus e = f = I = c = d = tegaga rl pada bus tegaga rl bus Alra arus ke bus I arus pada bus arus maer pada bus II. ANALISIS ALIRAN DAYA Aalss alra daya adalah hal yag palg petg dalam perecaaa da dsa pegembaga sstem daya terutama dalam meghtug operas terbak dar sstem yag terpasag [3]. Prsp formas ddasarka dar stud alra daya yak tegaga da sudut fase tegaga pada tap bus da daya aktf da daya reaktf yag megalr pada tap salura. Dalam stud metode Newto Rapsho dguaka utuk meghtug alra daya. A. Aplkas Metode Newto Raphso Metode Newto Raphso dguaka karea lebh relabel da lebh cepat dalam koverges. Metode kurag sestf terhadap beberapa faktor yag meyebabka kelemaha atau tdak koverge dega metode alra daya yag la [1]. Rata-rata la koverge relatf lebh bebas dar ukura sstem. Dalam stud koordat rectagular da admtas Y bus dperguaka [4]. B. Koordat Rectagular Daya pada sstem bus pada sstem -bus dapat dgambarka sebaga : 1

2 ural Tekka ISSN : Fakultas Tekk Uverstas Islam Lamoga Volume 1 No.2 Tahu 2009 atau kemuda S = P - Q = V *I I (1.0) P (2.0) - Q V * 1 Y V V = e + F (3.0) Y = G f - B (4.0) I 1 Y V C d (5.0) Dmaa I ddefska sebaga arus yag megalr ke bus. Setelah dsubsttuska, persamaa (2.0) dapat dtuls sebaga : P [ e ( G e B f ) f ( G f B e )](6.0) da Q [ f ( G e B f ) e ( G f B e )](7.0) Dega catata bahwa P da Q adalah fugs dar e, e, f da f. Utuk tap beba bus PQ, P da Q dapat dhtug dega persamaa (6.0) da (7.0), Secara lagsug dapat dhtug utuk tap estmas la e da f. Setelah masgmasg teras, perhtuga dar la P,calc da Q,calc kemuda dbadgka dega la yag telah dketahu dar la P,calc da Q,calc. Dega cara yag sama, utuk tap PV bus geerator, la tegaga bus dapat dhtug utuk perkraa e da f sebaga : 2 2 V e f (8.0) I Selautya perhtuga la tegaga dbadgka dega la yag dspesfkaskaya. Setelah tu, la koreks dar teras k dapat dtulska : P P P (9.0), spec, calc Q Q Q (1), spec, calc 2 Q, spec Q, calc V (11.0) Karea perubaha pada P, Q, da V 2 berhubuga dega perubaha e da f pada persamaa (6.0) - (8.0), hal memugkka varabel tersebut mead betuk umum acoba. P Q V 2 = = 2 f (12.0) Hasl dar la e's da f's dapat dguaka dalam persamaa berkut utuk meetuka tegaga bus estmas baru utuk teras berkutya ( k) e e e (13.0) f f ( ki ) ef (14.0) Proses dulag hgga la P, Q da V 2 dapat dtetuka dar persamaa (9.0) - (11.0) lebh kecl darpada deks ketepata. Hal memugkka pegembaga arus bus dberka dega persamaa (15.0) sebaga berkut : I e G f B ) f ( f G e B ) Dmaa ( (15.0) c ( e G f B ) (16.0) d ( f G e B ) (17.0) c e G f B ( e G f B ) (18.0) d f G e B ( f G e B ) (19.0) Dega mesubsttuska persamaa (16.0) da (17.0) ke dalam persamaa (6.0), daya aktf dar bus dapat dhtug dega persamaa : P = e c + f d (2) Dega cara yag sama, dar persamaa (7.0), daya reaktf bus mead : Q = f c - e d (21.0) II. METODE PENGATURAN TEGANGAN Tgkat pegatura tegaga sagat tergatug dar pegatura produks, peyalura da alra daya reaktf pada seluruh level sstem. Secara ormal ada beberapa metode pegatura tegaga [5], sepert trafo tap-chager, booster trasformer, eks daya reaktf da sebagaya. Dalam tulsa pegatura tegaga megguaka daya reaktf atau kapastor shut, sebaga usur utama kotrol tegaga. A. Shut Kapastor shut dguaka utuk ragka daya laggg. Kapastor dhubugka secara lagsug ke busbar atau llta terser dar trafo utama da memperpedek arak utuk memmalsr rugrug da drop tegaga. 2

3 ural Tekka ISSN : Fakultas Tekk Uverstas Islam Lamoga Volume 1 No.2 Tahu 2009 Pegguaa kapastor utuk mecar rug daya mmum da pada saat yag sama meaga kualtas tegaga dega batas tertetu. Ketka bak kapastor dtempatka d bus, matrk admtas Y berubah. Perubaha dalam matrk Y dgambarka pada tabel 1.0, dmaa haya la yag dagoal yag berpegaruh. Y I1 + U 1 Y 12 Y 1 Y 21 Y 22 + U 2..Y 2... Y 1 Y 2 Y +U Tabel 1.0 : Matrk admtas dega kapastor shut utuk sstem bus. Nla dar U 1, U 2,..da U dhtug dega Algortma Geetka utuk tap geeras dar kromosom.the value of U 1, U 2,. Ad U are computed by GA for each geerato of the chromosomes. IV. ALGORITMA GENETIKA Algortma Geetka adalah metode pecara algortma ddasarka pada mekaka seleks alam da geetk [6]. Algortma Geetka adalah algortma yag dguaka utuk optmsas berdasar prsp pecara bolog yag smulta berdasar bayak ttk dalam space pecara. AG bekera tdak dega parameter-parameter amu dega omor-omor strg yag meggambarka satua parameter. Dega atura atura probabltas utuk metode pecara algortma. Dega memperhatka bayak ttk dalam space pecara yag secara smulta megurag perubaha koverges utuk la mmal. Proses AG megkut atura berkut [7]. 1) Tetuka sal populas (basaya strg dbagktka acak) 2) Evaluas seluruh dvdu (aplkaska beberapa fugs atau formula dvdu) 3) Meyeleks populas baru dar populas awal berdasar la ftes dar dvdu yag dberka oleh fugs evaluas. 4) Aplkaska operator geetka sepert mutas da pdah slag utuk tap aggota populas utuk medapatka pemecaha baru. 5) Evaluas dvdual baru yag terbetuk. 6) Ulag lagkah 3-6 (satu geeras) hgga termas krtera memuaska (basaya berbetuk omor geeras tertetu) Kosep dar pelaksaaa adalah mempertahaka la ftes. Pemecaha reproduks sukses secara lagsug mead la ftess, yag dtada selama evaluas. Solus terburuk mugk tdak dproduks pada semua ss. Kemaua AG utuk memapulas komputas secara sederhaa, da AG memlk kemampua pecara utuk meetuka la optmas. Proses selautya dar AG adalah kemampua yag lebh kuat dega respo problem yag lebh komplek. V. DESKRIPSI AG DALAM MASALAH OPTIMISASI TEGANGAN Utuk megmplemetaska algortma geetka dalam optmsas masalah tegaga, struktur pta algortma dhtug. Tap ut kapastor daya reaktf pada sstem, yag merupaka peralata terkotrol, dkodeka dalam dgt ber, da dtempatka pada sebuah strg. umlah paag pta kemuda aka dplh. Selautya tap kombas la kapastor drepresetaska dalam betuk pta. Gambar 1 meamplka dagram alr dar operas AG utuk optmsas tegaga. Yes Mula umlah geeras Ukura pop Mutas Pdah slag probabltas alaka Algortma Geetka Tetuka alra daya Htug rug daya Batas Rug Daya? Gambar 1. Flow chart Algortma Geetka dalam optmsas tegaga No Selesa 3

4 ural Tekka ISSN : Fakultas Tekk Uverstas Islam Lamoga Volume 1 No.2 Tahu 2009 A. Metode Kodfkas utuk Kapastor Lagkah awal dalam mplemetas algortma geetka utuk meyelesaka masalah peempata kapastor adalah meghtug struktur kode suseptas kapastor multparameter, pemetaa, kode fxed pot dguaka pada aplkas sebagamaa gambar 2. Sebuah pta 5-bt mewakl tap parameter U 1 U 2 U 3 U 4 Gambar 2 : Mult Parameter Kode Dekodg dtada dega teger yag secara lerr dpetaka dar [0,2 1 ] hgga terval tertetu [U m, U max. ]. Nla dar 2 adalah 2 5 = 32 da kemuda, kodg pemetaa secara perss dberka oleh : Um. Umax. = Algortma Geetka dalam meghtug fugs ftes megguaka route kode. Route kode dapat dguaka utuk satu atau mult parameter dalam masalah optmsas. B. Pemetaa Fugs Obyek ke dalam Betuk Ftess Komputas fugs obyektf dar persamaa 1.0 dterapka utuk tap satua populas. Utuk mecar populas terbak, lebh bak merubah fugs obyektf mead fugs ftess f(v). Persamaa 23.0 meuukka bagamaa perubaha tersebut: F(V) = C max - g(v) whe g(v) < C max = 0 C max dplh karea lebh besar dar la g dalam populas. VI. HASIL SIMULASI Hasl smulas dperoleh dar 5-busbar da sstem IEEE 14-busbar. Dalam setap percobaa dega megguaka AG yag dguaka parameter tetap : Ukura populas= 10 Probabltas pdah slag = 0.5 Mutas = 60% umlah geeras = 100 Tabel 1 da 4 meuukka perrhtuga alra beba. Dega kapastor shut dplh dega algortma geetka rug daya dapat dreduks sepert Tabel 2 da 5, semetara tegaga pada busbar dberka selsh kecl. Tabel 3 da 6 meuukka la kapastor shut yag dseleks dega algortma geetka. A. 5-bar Tabel 1. Sstem 5-bar tapa Kapastor Shut Mag Agles MW MVAR Hasl perhtuga keruga sstem adalah P Loss = MW da Q Loss = MWAR. Tabel 2. Sstem 5-bar dega Kapastor Shut Mag Agles MW MVAR Hasl perhtuga rug sstem adalah P Loss = MW da Q Loss = MWAR. Tabel 3. Nla Kapastor Shut yag dplh dega Algortma Geetka Fal Susceptace Parameters Value of Capactor U1 U2 U3 7 U4 1 U5 2 B. IEEE 14-bar Tabel 4. Sstem 14 bar tapa Kapastor Shut Mag Agles MW MVAR

5 ural Tekka ISSN : Fakultas Tekk Uverstas Islam Lamoga Volume 1 No.2 Tahu 2009 Hasl perhtuga rug sstem adalah P Loss = MW da Q Loss = MWAR Tabel 5 : Sstem 14-bar tapa Kapastor Shut Mag Agles MW MVAR Hasl perhtuga rug sstem adalah P Loss = MW da Q Loss = MWAR Tabel 6 : Nla Kapastor Shut yag dplh Algortma Geetka Fal Susceptace Value of Parameters Capactor U1 U2 U3 U4 56 U U6 U7 4 U8 U U10 2 U11 U12 8 U13 35 U14 5 VIII. DAFTAR PUSTAKA [1] Stagg, G.W. ad El-Abad, A.H. Computer Methods Power System Aalyss, McGraw-Hll Kogakusha Ltd. Tokyo, [2] D.I. Su Et. Al, Optmal Power Flow By Newto Approach, IEEE trasacto o PS Vols. No , pp [3] El-Hawary, M.E. Power Systems Desg ad Aalyss. Pretce-Hall, Resto, Vrga [4] Goe, T., Electrc Power Dstrbuto System Egeerg, McGraw-Hll, New York, [5] Kudur, Prabha, Power System Stablty ad Cotrol. McGraw-Hll. Aucklad Bogota [6] Golber, D.E. Geetc Algorthms Search, Optmzato ad Mache Learg. Addso-Wesley, USA [7] C.R. Houck,. oes, ad M. Kay. A Geetc Algorthms for Optmzato : A Matlab Implemetato ACM Tra. O Math. Software 1996 VII. KESIMPULAN Smulas dlakuka dega megguaka Algortma Geetka utuk megatas permasalaha optmsas tegaga dega megatur kapastor shut. Dar beberapa percobaa dapat dlhat bahwa pedekata algortma geetka berhasl membagktka la kapastor shut yag tepat yag aka dtempatka pada tap bus utuk meghaslka rug daya yag mmum da sekalgus meghaslka optmas tegaga. 5

6 ural Tekka ISSN : Fakultas Tekk Uverstas Islam Lamoga Volume 1 No.2 Tahu 2009 Halama segaa dkosogka 6

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange Praktkum 0 Iterpolas Polomal da Lagrage PRAKTIKUM 0 Iterpolas Polomal da Lagrage Tuua : Mempelaar berbaga metode Iterpolas ag ada utuk meetuka ttkttk atara dar buah ttk dega megguaka suatu fugs pedekata

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Genetik dalam Economic Dispatch dengan Valve Point Loading

Implementasi Algoritma Genetik dalam Economic Dispatch dengan Valve Point Loading Semar Tugas Akhr Halama 1 dar 6 Implemetas Algortma Geetk dalam Ecoomc Dspatch dega Valve Pot Loadg Date Rumaa 1 Dr. Ir. Hermawa, DEA 2 Mochammad Facta, ST, MT 3 Jurusa Tekk Elektro Uverstas Dpoegoro Jl.

Lebih terperinci

OPTIMISASI ECONOMIC DISPATCH MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION PADA SISTEM IEEE 26 BUS

OPTIMISASI ECONOMIC DISPATCH MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION PADA SISTEM IEEE 26 BUS Jural ITEKA, Tahu XI, o., Me 0 : 9-3 OTIMISASI ECOOMIC DISATCH MEGGUAKA AT COO OTIMIZATIO ADA SISTEM IEEE 6 BUS Ruslawat ( ( egaar Tekk Elektro, Akadem Tekk embagua asoal, Baarbaru Rgkasa Ecoomc dspatch

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODA NEWTON RAPHSON DAN METODA FAST DECOUPLE PADA STUDI ALIRAN DAYA (Aplikasi PT. PLN Sumbar-Riau 150 KV)

PERBANDINGAN METODA NEWTON RAPHSON DAN METODA FAST DECOUPLE PADA STUDI ALIRAN DAYA (Aplikasi PT. PLN Sumbar-Riau 150 KV) o. 7 ol.3 Th. XI Aprl 7 ISS: 854-847 ERBADIGA METODA EWTO RAHSO DA METODA FAST DECOUE ADA STUDI AIRA DAYA (Aplkas T. Sumbar-Rau 5 K) Heru Dbyo aksoo urusa Tekk Elektro, Uverstas Adalas adag, Kampus mau

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling) Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

PENJADWALAN EKONOMIS PEMBANGKIT THERMAL DENGAN MEMPERHITUNGKAN RUGI RUGI SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIK

PENJADWALAN EKONOMIS PEMBANGKIT THERMAL DENGAN MEMPERHITUNGKAN RUGI RUGI SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIK No.33 Vol. Th.XVII Aprl 00 ISSN : 0854-847 PENJADWALAN EKONOMIS PEMBANGKIT THERMAL DENGAN MEMPERHITUNGKAN RUGI RUGI SALURAN TRANSMISI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIK Adrat Jurusa Tekk Elektro, Fakultas

Lebih terperinci

Vol: 5, No. 1, Maret 2016 ISSN: SOLUSI ALIRAN DAYA UNTUK SISTEM DISTRIBUSI TAK SEIMBANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRUST-REGION

Vol: 5, No. 1, Maret 2016 ISSN: SOLUSI ALIRAN DAYA UNTUK SISTEM DISTRIBUSI TAK SEIMBANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRUST-REGION Vol: 5, No. 1, Maret 016 ISSN: 30-949 SOLUSI ALIRAN DAYA UNTUK SISTEM DISTRIBUSI TAK SEIMBANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRUST-REGION Rudy Gato da Kho He Khwee Jurusa Tekk Elektro, Fakultas Tekk, Uverstas

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE GAUSS-SEIDEL, METODE NEWTON RAPHSON DAN METODE FAST DECOUPLED DALAM SOLUSI ALIRAN DAYA Makalah Tugas Akhir

PERBANDINGAN METODE GAUSS-SEIDEL, METODE NEWTON RAPHSON DAN METODE FAST DECOUPLED DALAM SOLUSI ALIRAN DAYA Makalah Tugas Akhir PERBANDINGAN METODE GAUSS-SEIDEL, METODE NEWTON RAPHSON DAN METODE FAST DECOUPLED DALAM SOLUSI ALIRAN DAYA Makalah Tugas Akhr Dsusu Oleh : DWI SULISTIYONO LF 399 387 Jurusa Tekk Elektro Fakultas Tekk Uverstas

Lebih terperinci

Vol: 4, No. 2, September 2015 ISSN:

Vol: 4, No. 2, September 2015 ISSN: ol: 4, o. 2, September 2015 ISS: 2302-2949 AALISA PERBAIKA PROFIL TEGAGA SISTEM TEAGA LISTRIK SUMBAR MEGGUAKA KAPASITOR BAK DA TAP TRASFORMATOR Akbar Abad 1 da Syaf 2 1 Mahasswa Program Stud S2 Tekk Elektro,

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Knapsack Problem merupakan permasalahan optimasi kombinatorik dengan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Knapsack Problem merupakan permasalahan optimasi kombinatorik dengan BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Kapsack Problem Kapsack Problem merupaka permasalaha optmas kombatork dega memaksmalka proft dar tem ddalam kapsack (karug) tapa melebh kapastasya. Kapsack problem dapat dlustraska

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

STUDI ALIRAN DAYA DENGAN METODA NEWTON RAPHSON (Aplikasi PT. PLN Sumbar-Riau 150 KV)

STUDI ALIRAN DAYA DENGAN METODA NEWTON RAPHSON (Aplikasi PT. PLN Sumbar-Riau 150 KV) o. 7 ol. Th. XI Aprl 7 ISS: 854-8471 STUDI AIRA DAYA DEGA METODA EWTO RAHSO (Aplkas T. Sumbar-Rau 15 K) Rer Afrata (1), Heru Dbyo aksoo () (1) urusa Tekk gkuga, Uverstas Adalas adag, Kampus mau Mas ()

Lebih terperinci

OPTIMASI PENJADWALAN PEMBANGKITAN DI ANTARA UNIT-UNIT PEMBANGKIT TERMAL BERDASARKAN INCREMENTAL PRODUCTION COST YANG SAMA. Abstrak

OPTIMASI PENJADWALAN PEMBANGKITAN DI ANTARA UNIT-UNIT PEMBANGKIT TERMAL BERDASARKAN INCREMENTAL PRODUCTION COST YANG SAMA. Abstrak OTIMASI ENJADWALAN EMBANGKITAN DI ANTARA UNIT-UNIT EMBANGKIT TERMAL BERDASARKAN INCREMENTAL RODUCTION COST YANG SAMA. (Al Imra) OTIMASI ENJADWALAN EMBANGKITAN DI ANTARA UNIT-UNIT EMBANGKIT TERMAL BERDASARKAN

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Semar Nasoal Tekolog 007 (SNT 007) ISSN : 978 9777 IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB Krsawat STMIK AMIKOM Yogyakarta e-mal : krsa@amkom.ac.d

Lebih terperinci

PEMBANGUNAN PLTGU PEMARON MENURUNKAN RUGI DAYA PADA SISTEM KELISTRIKAN DI BALI. I Made Mataram

PEMBANGUNAN PLTGU PEMARON MENURUNKAN RUGI DAYA PADA SISTEM KELISTRIKAN DI BALI. I Made Mataram PEMBANGUNAN PLTGU PEMARON MENURUNKAN RUG DAYA PADA SSTEM KELSTRKAN D BAL Staf Pegaar Program Stud Tekk Elektro, Uverstas Udayaa ABSTRAK Pegkata kebutuha eerg lstrk d Bal, meyebabka perluasa sstem pembagkta,

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu METODE FUNGS QUAS-FED SATU ARAMETER UNTUK MENYEESAKAN MASAAH ROGRAM NTEGER TAK NEAR Ra Hardyat (M4) ABSTRAK Dalam kehdupa sehar-har serg djumpa masalah optmas yag membutuhka hasl teger Masalah tersebut

Lebih terperinci

EKONOMIC DISPATCH SISTEM KELISTRIKAN LOMBOK MENGGUNAKAN METODE CHAOTIC ANT SWARM OPTIMIZATION (CASO)

EKONOMIC DISPATCH SISTEM KELISTRIKAN LOMBOK MENGGUNAKAN METODE CHAOTIC ANT SWARM OPTIMIZATION (CASO) elektrka, ISSN 2086-9487 Vol., No. : - 5, Pebruar 204 EKONOMIC ISPATCH SISTEM KEISTRIKAN OMBOK MENGGUNAKAN METOE CHAOTIC ANT SWARM OPTIMIZATION (CASO) Raa Yursta.,I Made Ar Nrartha 2, Agug Bud Muljoo 3

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2 INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

Mengubah bahan baku menjadi produk yang lebih bernilai melalui sintesis kimia banyak dilakukan di industri

Mengubah bahan baku menjadi produk yang lebih bernilai melalui sintesis kimia banyak dilakukan di industri Megubah baha baku mead produk yag lebh berla melalu stess kma bayak dlakuka d dustr Asam sulfat, ammoa, etlea, proplea, asam fosfat, klor, asam trat, urea, bezea, metaol, etaol, da etle glkol Serat/beag,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

MEKANISME KERUNTUHAN LINGKARAN (Circular Failure Mechanisms)

MEKANISME KERUNTUHAN LINGKARAN (Circular Failure Mechanisms) MEKANISME KERUNTUHAN LINGKARAN (Crcular alure Mechasms) Stabltas Lereg Moda kerutuha lereg umumya adalah rotatoal slp sepajag bdag rutuh yag medekat lgkara Kerutuha dagkal Kerutuha dalam Saat rutuh Stabltas

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Regres merupaka suatu metode statstka yag dguaka utuk meyeldk pola hubuga atara dua atau lebh varabel.betuk atau pola hubuga varabelvarabel tersebut dapat ddetfkas

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

Bab II Teori Pendukung Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

Orbit Fraktal Himpunan Julia

Orbit Fraktal Himpunan Julia Vol. 3, No., 6-7, Jauar 7 Orbt Fraktal Hmpua Jula Ad Kresa Jaya, Nswar Alasa Abstrak Makalah membahas kumpula ttk-ttk yag berada dalam daerah hmpua Jula d ruag kompleks da memperlhatka sebuah algortma

Lebih terperinci

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari: 5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup: PENDAULUAN D dalam modul Ada aka mempelajar teor gaggua bebas waktu yag mecakup: teor gaggua tak degeeras bebas waktu, teor gaggua degeeras bebas waktu, da efek Stark. Oleh karea tu, sebelum mempelajar

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk menganalisis aproksimasi fungsi dengan metode II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam proses peelta utuk megaalss aproksmas fugs dega metode mmum orm pada ruag hlbert C[ab] (Stud kasus: fugs rasoal) peuls megguaka defs teorema da kosep dasar sebaga berkut:.. Aproksmas

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

Lebih terperinci

EVALUASI KESTABILAN TEGANGAN BERDASARKAN ANALISA ALIRAN DAYA DENGAN METODA NEWTON RAPHSON

EVALUASI KESTABILAN TEGANGAN BERDASARKAN ANALISA ALIRAN DAYA DENGAN METODA NEWTON RAPHSON EALUASI KESTABILA TEGAGA BERDASARKA AALISA ALIRA DAYA DEGA METODA EWTO RAPHSO (Stud Kasus : Subsstem Sumatera Baga Utara da Subsstem Sumatera Baga Selata Tegah) Muhammad Abdel Haq (1), Ir. Ia Darmaa, M.T

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TORI. Regres Ler ederhaa Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebh varabel yag hubugaya tdak dapat dpsahka, da hal tersebut basaya dseldk sfat hubugaya. Aalss regres adalah sebuah tekk

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE) Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. Karena vektor-vektor kolom X adalah bebas linear, maka L(ε) mempunyai n vektor eigen yang bebas linear. (Terbukti)

III PEMBAHASAN. Karena vektor-vektor kolom X adalah bebas linear, maka L(ε) mempunyai n vektor eigen yang bebas linear. (Terbukti) Karea vektor-vektor kolom X adalah bebas lear maka mempuya vektor ege yag bebas lear. erbukt eorema 9 Jka... adalah la ege dar maka... adalah la ege dar. BUK : salka... adalah la ege dar yag bersesuaa

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas

Lebih terperinci

Optimasi Aliran Daya pada Sistem Kelistrikan Opsi Nuklir berdasarkan Multi-Objective Function: Fuel CostdanFlat Voltage Profile

Optimasi Aliran Daya pada Sistem Kelistrikan Opsi Nuklir berdasarkan Multi-Objective Function: Fuel CostdanFlat Voltage Profile Jural Pegembaga Eerg uklr Vol. 18, o., (016) 75-85 Jural Pegembaga Eerg uklr Lama Jural: jural.bata.go.d/dex.php/jpe Optmas Alra Daya pada Sstem Kelstrka Ops uklr berdasarka Mult-Objectve Fucto: Fuel CostdaFlat

Lebih terperinci

APLIKASI KOMBINASI ALGORITMA GENETIK DAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS PADA PENJADWALAN FLOWSHOP MULTIKRITERIA

APLIKASI KOMBINASI ALGORITMA GENETIK DAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS PADA PENJADWALAN FLOWSHOP MULTIKRITERIA JURNAL TEKNIK INDUSTRI VOL. 0, NO., JUNI 2008: 86-96 APLIKASI KOMBINASI ALGORITMA GENETIK DAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS PADA PENJADWALAN FLOWSHOP MULTIKRITERIA Herr Chrsta Palt, Hars Leardo 2, I Gede Agus

Lebih terperinci

Aliran Daya Optimal Pada Sistem Minahasa

Aliran Daya Optimal Pada Sistem Minahasa Alra Daya Optmal Pada Sstem Mahasa Nova Gama, elma Ls, M Tuegeh, A.. Nelwa, Jurusa Tekk Elektro-T, UNSRAT, Maado-955, Emal: ovag.03@gmal.com Abstrak-Sstem Mahasa merupaka sstem teaga lstrk dega daerah

Lebih terperinci

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB III ISI. x 2. 2πσ BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen

BAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen BAB DAAR TEOR ALRAN DAA. Umum,,3,4 stem teaga lstr Electrc ower stem terdr dar tga ompoe utama, atu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar ag membetu

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa

Lebih terperinci

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT 3. Pedahulua Model eurua kods embata destmas dega model robt terurut. Estmas terhada arameter model robt terurut yatu koefse model da threshold dlakuka dega metode

Lebih terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 22 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pedahulua 2.1.1 Pegerta Mateace Beberapa pegerta perawata (mateace) meurut ahl : 1. Meurut Corder (1988), perawata merupaka suatu kombas dar tdaka yag dlakuka utuk mejaga suatu

Lebih terperinci

3.1 Biaya Investasi Pipa

3.1 Biaya Investasi Pipa BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da

Lebih terperinci

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real

Lebih terperinci

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE RISI IKLUSI- EKSKLUSI ICLUSIO- EXCLUSIO RICILE rsp Iklus-Eksklus Ada berapa aggota dalam gabuga dua hmpua hgga? A A = A A - A A Cotoh Ada berapa blaga bulat postf lebh kecl atau sama dega 00 yag habs dbag

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI

KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI Defl Ardh 1, Frdaus, Haposa Srat defl_math@ahoo.com

Lebih terperinci