MODUL 3 : METODA Slope Deflection 3.1. Judul : Metoda Slope Deflection

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MODUL 3 : METODA Slope Deflection 3.1. Judul : Metoda Slope Deflection"

Transkripsi

1 MODU 3 1 MODU 3 : METOD Slope Deflecton 3.1. Judul : Tuuan Pembelaaran Umum Setelah membaca bagan n mahasswa akan dapat memaham apakah metoda Slope Deflecton dan bagamana metoda Slope Deflecton dpaka untuk menyelesakan struktur stats tdak tertentu. Tuuan Pembelaaran Khusus Mahasswa selan dapat memaham metoda Slope Deflecton uga dapat menyelesakan suatu struktur stats tdak tertentu yatu menghtung semua gaya luar (reaks perletakan) dan gayagaya dalam (gaya normal, gaya lntang, momen batang) dar struktur tersebut dengan menggunakan metoda Slope Defclecton Pendahuluan erbeda dengan metodametoda yang telah dbahas sebelumnya, yatu metoda onsstent Deformaton yang memaka gaya luar (reaks perletakan) sebaga varabel dan metoda Persamaan Tga Momen yang memaka gaya dalam (momen batang) sebaga varable, untuk metoda Slope Deflecton n rotas batang dpaka sebaga varable. Maka dar tu untuk metoda onsstent Deformaton dan metoda Persamaan Tga Momen yang varabelnya berupa gaya luar ataupun gaya dalam dkategorkan sebaga Force Method sedangkan metoda Slope Deflecton yang memaka rotas batang sebaga varabel dkategorkan sebaga Flexblty Method. Dengan ketentuan bahwa pada batangbatang yang bertemu pada suatu ttk smpul (ont) yang dsambung secara kaku mempunya rotas yang sama, besar maupun arahnya, maka pada batangbatang yang bertemu pada ttk smpul tersebut mempunya rotas yang sama, atau boleh dkatakan sama dengan rotas ttk smpulnya. Sehngga dapat dkatakan umlah varabel yang ada sama dengan umlah ttk smpul (ont) struktur tersebut.

2 MODU 3 2 esarnya varabelvarabel tad akan dhtung dengan menyusun persamaanpersamaan seumlah varabel yang ada dengan ketentuan bahwa momen batangbatang yang bertemu pada satu ttk smpul haruslah dalam keadaan sembang atau dapat dkatakan umlah momenmomen batang yang bertemu pada satu ttk smpul sama dengan nol. Dsn dperlukan perumusan dar masngmasng momen batang sebelum menyusun persamaanpersamaan yang dbutuhkan untuk menghtung varabelvarabel tu. Rumusrumus momen batang tersebut mengandung varabelvarabel yang ada yatu rotas ttk smpul. Dengan persamaanpersamaan yang dsusun, besarnya varabel dapat dhtung. Setelah besarnya varabel ddapat, dmasukkan kedalam rumusrumus momen batang, maka besarnya momen batangbatang tersebut dapat dhtung. Demkanlah konsep dar metoda Slope Deflecton untuk menyelesakan struktur stats tdak tertentu Perumusan Momen atang Momen batang dapat dtmbulkan dengan adanya beban luar, rotas ttk smpul uunguung batang dan uga akbat perpndahan relatf antara ttk smpul uung batang atau yang basa dsebut dengan pergoyangan. Seberapakah besarnya momen akbat masngmasng penyebab tad, dapat dturunkan sebaga berkut :. atang dengan kedua uungnya danggap ept. 1. kbat beban luar Momen batang akbat beban luar n seterusnya dsebut sebaga Momen Prmar (M P ), yatu momen akbat beban luar yang menggembalkan rotas nol (θ = 0) pada uung batang ept.

3 MODU 3 3 M P q M P θ = a). atang dbeban beban q, dengan konds dan ept q 3 24 II q b). eban terbag rata q θ = q 3 24 atang dengan beban terbag rata q akbat beban q akan terad lendutan, tetap karena dan ept, maka akan terad momen d dan untuk mengembalkan rotas d ept sama dengan nol, yatu θ = 0 dan θ = 0. Momen tulah yang dsebut momen prmar (M P ), M P d uung dan M P d uung batang. erapakah besarnya M P dan M P bsa kta car sebaga berkut. Konds batang yang MP dbeban beban terbag rata q dan terad M P dan M P karena uunguung dan ept, dapat θ = M P 3 c). eban M P θ = M P 6 MP dabarkan sebaga balok dengan uunguung send dbeban beban terbag rata q, (Gambar b), beban momen M P (Gambar c) dan beban momen M P (Gambar d). θ = M P 6 θ = M P 3 d). eban MP Gambar 4.1. Dar ketga pembebanan tad, rotas d dan haruslah sama dengan nol (karena dan adalah ept). 3 q M M P P θ = = 0 (1) q M M P P θ = = 0 (2)

4 MODU 3 4 Dar kedua persamaan tu ddapatkan besarnya Mp dan Mp yatu : 1 M P = M P = q² 12 Dengan cara yang sama dapat dturunkan rumus besarnya momen prmar dar beban terpusat sebaga berkut : P M P M P a 2 P b 2 eban terpusat P dtengah bentang M P = M P = 8 1 P M P = Pab² ² M P = Pa²b ² 2. kbat rotas d (θ ) M M M θ a). atang dengan rotas θ θ = 0 kbat rotas θ, d uung terad momen M, dan untuk mempertahankan rotas d sama dengan nol (θ = 0) akan terad momen M. Konds pada Gambar (a) dapat dabarkan sebaga balok dengan uunguung send dengan beban M (Gambar b) dan beban M (Gambar c). θ = M M θ = 3 6 b). eban M d M θ = 6 c). eban M d Gambar 4.2 θ = M M 3 Dar kedua pembebanan tersebut, rotas d harus sama dengan nol. M M θ = = M = ½ M Dsn kta dapatkan bahwa apabla d ada momen sebesar M, untuk mempertahankan rotas d sama dengan nol (0), maka momen tad dndukskan ke dengan faktor nduks setengah (0,5).

5 MODU 3 5 esarnya rotas d : θ = M M 3 6 Dengan memasukkan M = ½ M, ddapat θ = M M 4 4 = θ (4) Sehngga ddapat besarnya momen akbat θ : M = 4 2 θ dan M = θ Kta buat notas baru yatu kekakuan sebuah batang (K) dengan defns : Kekakuan batang (K) adalah besarnya momen untuk memutar sudut sebesar satu satuan sudut (θ = 1 rad), bla uung batang yang lan berupa ept. Untuk θ = 1 rad, maka K = 3). kbat rotas d (θ ) 4 M M θ Gambar 4.3. akbat M Dengan cara sama sepert penurunan rumus akbat θ, maka akbat rotas θ, maka akbat rotas θ ddapat : M = 4 2 θ ; M = θ 4). kbat pergoyangan ( ) M kbat pergoyangan (perpndahan relatf uunguung batang) sebesar, maka akan terad rotas θ dan θ M Gambar 4.4. akbat θ = θ = Karena uunguung dan ept maka akan tmbul momen M dan M untuk mengembalkan rotas yang terad akbat pergoyangan. Seolaholah uung dan berotas θ = θ =, sehngga besarnya momen :

6 MODU M = θ +. θ =. ² M = θ +. θ =. ² Dar keempat hal yang menmbulkan momen tad, dapat dtuls rumus umum momen batang sebaga berkut: Untuk dan ept : 4 M = M P + θ 4 M P = M P + θ 4 Dengan K = θ ² (4.1 1a) θ ² (4.1 1b) + + M = M P + K (θ + ½ θ + 1,5 ) (4.1 2a) M = M P + K (θ + ½ θ + 1,5 ) (4.1 2b). atang dengan salah satu uungnya send / rol 1. kbat beban luar Dengan cara yang sama sepert pada balok dengan dan ept, ddapat besarnya momen prmar (akbat beban luar) sebaga berkut : M P a). eban terbag rata q M P P 1 M P = q² 8 M P = 3 16 P b). eban terpusat P dtengah bentang a P b M P c). eban terpusat P. searak a dar Gambar 4.5 M P = Pab² ² 1 2 Pa²b ²

7 MODU 3 7 2). kbat rotas d (θ ) M Q θ = M = M 3 3 θ Gambar 4.6. akbat M Kekakuan batang modfkas (K ), besarnya momen untuk memutar rotas sebesar satu satuan sudut (θ= 1 rad) bla uung yang lan send. 3). kbat pergoyangan ( ) θ = 1 rad K = 3 M kbat pergoyangan, dan berotas sebesar Gambar 4.7. akbat θ = θ = M mengembalkan rotas d sama dengan nol (θ = 0) seolaholah d berotas θ =, sehngga tmbul momen : M = 3 θ = 3. ² 4). kbat momen kantlever, kalau d uung perletakan send ada kantlever : (k batang kantlever) M M M k Gambar 4.8. akbat momen kantlever k P Momen kantlever M k. Σ M = 0 M = M k akbat M, untuk mempertahankan θ = 0, akan tmbul M. M = ½ M = ½ M k.

8 MODU 3 8 Dar keempat hal yang menmbulkan momen batang datas dapat dtulskan secara umum momen batang sebaga berkut : Untuk uung send / rol : M = M P + Dengan K = θ + M k (4.1 3) ² 2 3, rumus tersebut datas dapat dtuls M = M P + K (θ + ) 2 1 Mk (4.1 4) Jad kta mempunya dua rumus momen batang, pertama dengan uunguung eptept, kedua dengan uunguung ept send. Yang dkatakan uung ept bla uung batang betulbetul perletakan ept atau sebuah ttk smpul yang merupakan pertemuan batang dengan batang (tdak termasuk katlever). Sedangkan yang dkatakan uung batang send yang betulbetul perletakan send, bukan berupa ttkttk smpul. Kalau kta perhatkan pada perumusan batang dengan eptept, rumus (4.11 dan 4.12) dsana ada dua varabel rotas yatu θ dan θ, sedangkan untuk batang dengan uung eptsend, perumusannya hanya mengandung satu varabel rotas yatu θ, rotas pada perletakan send (θ ) tdak pernah muncul dalam perumusan. Untuk menunukkan arah momen batang dan rotas, dalam perumusan momen batang perlu dadakan peranan tanda sebaga berkut : Momen batang postf (+) bla arah putarannya searah arum am ( negatf (), bla arah putarannya berlawanan arah arum am ( ). ), dan Demkan uga untuk arah rotas, kta ber tanda sepert pada momen batang. Untuk akbat beban luar (M P ) tanda momen bsa postf (+) atau negatf () tergantung beban yang bekera, demkan uga akbat pergoyangan bsa postf (+) atau negatf () tergantung arah pergoyangannya. Untuk rotas, karena kta tdak tahu arah sebenarnya (sebaga varabel) selalu kta anggap postf (+).

9 MODU angkahlangkah yang harus dkerakan pada metoda Slope Deflecton Untuk menyelesakan perhtungan struktur stats tdak tertentu dengan metoda Slope Deflecton urutan langkahlangkah yang harus dkerakan adalah sebaga berkut : Tentukan deraat kebebasan dalam pergoyangan struktur stats tdak tertentu tersebut, dengan rumus : n = 2 (m + 2f + 2h + r) dmana : n = umlah deraat kebebasan = ont, umlah ttk smpul termasuk perletakan. m = member, umlah batang, yang dhtung sebaga member adalah batang yang dbatas oleh dua ont. f = fxed, umlah perletakan ept. h = hnged, umlah perletakan send. r = rool, umlah perletakan rol. la n < 0 tdak ada pergoyangan. n > 0 ada pergoyangan Kalau ada pergoyangan, gambarkan bentuk pergoyangan ada tentukan arah momen akbat pergoyangan, untuk menentukan tanda postf (+) ataukah negatf () momen akbat pergoyangan tersebut (untuk menggambar pergoyangan ketentuan yang harus danut sepert pada metoda Persamaan Tga Momen ). Tentukan umlah varabel yang ada. Varabel yang dpaka pada metoda n adalah rotas (θ) ttk smpul, dan delta ( ) kalau ada pergoyangan. Tulskan rumus momen batang untuk semua batang yang ada dengan rumus (4.1.1 s/d ) dmana akan mengandung varabelvarabel (θ dan ) untuk masngmasng rumus momen batang tersebut. Untuk menghtung varabelvarabel tersebut perlu dsusun persamaanpersamaan seumlah varabel yang ada. Persamaanpersamaan tu akan dsusun dar :

10 MODU 3 10 Jumlah momen batangbatang yang bertemu pada satu ttk smpul sama dengan nol. Kalau ada varabel, perlu dtambah dengan persamaan kesembangan struktur. Sepert uga pada metoda Persamaan Tga Momen, dalam menyusun persamaan kesembangan struktur pada dasarnya membuat perhtungan free body dagram sehngga mendapatkan persamaan yang menghubungkan satu varabel dengan varabel yang lan. Pada penggambaran arah momen, momen yang belum tahu besarnya (mash dalam perumusan) dgambarkan dengan arah postf (+) yatu searah arum am ( ) Dengan persamaanpersamaan yang dsusun, dapat dhtung besarnya varabelvarabelnya. Setelah varabelvarabel dketahu nlanya, dmasukkan kedalam rumus momenmomen batang, sehngga mendapatkan harga nomnal dar momenmomen batang tersebut Penyelesaan struktur stats tdak tertentu dengan metoda Slope Deflecton Dar pembahasan sebelumnya kta mengetahu bahwa konsep dar metoda Slope Deflecton adalah memaka rotas ttk smpul (θ) sebaga varabel dan uga pergoyangan ( ) kalau struktur kta dapat bergoyang. Varabelvarabel tad akan akan dpaka ddalam perumusan momenmomen batang karena rumus momen batang mengandung unsurunsur akbat beban rotas ttk smpul (θ) dan defleks relatf (pergoyangan ). Untuk menghtung besarnya varabelvarabel tersebut, dsusun persamaanpersamaan seumlah varabel yang ada dar persyaratan kesembangan ttk smpul dan kalau ada varabel pergoyangan ( ) dtambah dengan persamaan kesembangan struktur. Setelah varabelvarabel tersebut dapat dhtung, kta masukkan kedalam rumus momen batang kta dapatkan besarnya momenmomen batang tersebut. Karena metoda n memaka varbel rotas dan pergoyangan maka metoda n dsebut metoda Slope Deflecton.

11 MODU ontohcontoh penyelesaan dengan metoda Slope Deflecton 1. q = 1 t/m P 1 = 4 t P 2 = 1,5 t 1,5 2 D 6 m 3 m 3 m 2 m Gambar 4.9 Suatu balok stats tdak tertentu dengan ukuran dan pembebanan sepert ddalam gambar 4.9 perletakan ept, dan perletakan rol. Dtanyakan : Htunglah momenmomen batangnya dengan metoda Slope Deflecton. Gambarkan bdang M, D dan Nnya. Penyelesaan : n = 2 (m + 2f + 2h + r) = 2 x 3 (2 + 2 x x 0 + 2) = 0 tdak ada pergoyangan ept θ = 0 ttk smpul ada θ rol θ tdak sebaga varabel. Jad varabelnya hanya satu yatu θ Rumus Momen atang + Rumus Umum : Untuk, ept : M = M P + K (θ + ½ θ + 1,5 ) Untuk send / rol : M = M P + K (θ + ) ½ Mk

12 MODU 3 12 Momenmomen prmar : q = 1 t/m + = 6 m 4 t 1 1 M P = M P = q² = (1)6² = + 3tm M P = P1 = (4)6 = 4,5 tm m 3 m Kekakuan atang : eptept K = K = eptsend K = 3 = 4 = 3(2) 6 4(1,5) 6 = = M D = P 2 x = 1,5 x 2 = 3 tm (momen kantlever) M = M D = + 3 tm M = 3 + (θ + ½ θ ) = 3 + 0,5 θ M = (θ + ½ θ ) = θ M = 4,5 + θ ½ (3) = 3 + Persamaan : ΣM = 0 M + M = 0 (3 + θ ) + (3 + θ ) = 0 θ = 0 Momen atang : M = 3 + 0,5 x 0 = 3 tm M = M = = + 3 tm = 3 tm

13 MODU t 1,5t 3 tm 3 tm 3 tm 3 tm 3 tm 3t 3t D 2t 2t 1,5 6 m 3 m 3 m 2 m a). Free body dagram 3t 2t 1,5 t 1,5 t D 3 m 3t 2t 6 m 3 m 3 m 2 m b). dang Gaya ntang (D) 3 tm 3 tm 3 tm + + D 1,5 tm c). dang Momen (M) Gambar tm 2. P 1 = 4 t P 2 = 3 t 2 Suatu portal dengan ukuran dan pembebanan sepert pada Gambar m Perletakan rol dan D perletakan ept D 2 m 2 m 1 m Gambar Dtanyakan : Htunglah momenmomen batang dengan metoda Slope Deflecton Gambarlah bdang M, D dan Nnya.

14 MODU 3 14 n= 2 (m + 2f + 2h + r) = 2 x 3 (2 + 2 x x 0 + 1) = 1 ada pergoyangan D Gambar Pergoyangan dan arah momen akbat pergoyangan rol θ tdak sebaga varabel D ept θ D = 0 ttk smpul, ada varabel θ Jumlah varabel ada 2 yatu θ dan. Rumus Momen atang ept : M = M P + K (θ + 1 θ + 1,5 ) 2 send / rol : M = M P + K (θ + ) 2 1 Mk Momen Prmar : P 1 = 4t + 2 m 2 m M P = + 3 P 16 = (4) 4 = 3tm atang D tdak momen prmar karena tdak ada beban pada bentang D. Kekakuan batang : 3 3(2) rol K = = = 1,5 4 K D = K D = 4 = 4 3 = 0,75

15 MODU 3 15 M = ,5 θ M = P = 3 x1 = 3 tm M D = 0 + 0,75 (θ + ½ θ 1,5 ) = 0,75 θ 0,375 3 M D = 0 + 0,75 (θ D + ½ θ 1,5 ) = 0,375 θ 0,375 3 Persamaan 1). Σ M = 0 M + M + M D = 0 (+3 + 1,5 θ ) 3 + (0,75 θ 0,375 ) = 0 2,25 θ 0,375 = 0 (1) 2). Persamaan kesembangan struktur M M = 3 tm rol H = 0 ΣH= 0 H D = 0 atang D Σ M = 0 M D H D x 3 + M D + M D = 0 M D + M D = 0 (0,75 θ 0,375 ) + (0,375 θ 0,375 ) = 0 M D H D = 0 1,125 θ 0,75 = 0 (2) 2 x(1) (2) 3,375 θ = 0 θ = 0 θ = 0 dsubstuskan ke persamaan (1) = 0 Momenmomen batang : M = ,5 θ = 3 tm M = 3 tm M D = 0,75 x 0 0,375 x 0 = 0 tm M D = 0,375 x 0 0,375 x 0 = 0 tm

16 MODU ,25 t 4 t 3 tm 3 tm 3 t 3 t 2,75 t 3 m D 5,75 t 5,75 t D 4 m 1 m a). Free ody Dagram b). dang Gaya Normal (N) 1,25 t 3t + + 2,75 t D 2m 2m 1m 3m 3tm + 2,5 tm D 2m 2m 1m 3m c). dang Gaya ntang (D) d). dang Momen (M) Gambar Soal athan 1). P 1 =0,5 t q = 1 t/m P 2 =3t 2 D 2m 6m 4m 4m Suatu balok stats tdak tentu dengan ukuran dan pembebanan sepert dalam gambar. Dtanyakan : Htunglah momenmomen batang dengan metoda slope deflecton Gambar bdang M, D dan Nnya.

17 MODU ). q = 1 t/m Suatu portal stats tdak tertentu 4m dengan ukuran dan pembebanan sepert tergambar. 4m Dtanyakan : Htunglah momenmomen batang dengan metoda slope deflecton Gambar bdang M, D dan Nnya 3). D P 1 =1t P 2 =4t 3 m 2 m 5 m 4 m 4). P 1 =4t q = 1 t/m P 2 =1t Suatu portal stats tdak tertentu 2 2 D P 3 =2t E 4 m 4 m 6 m 2 m 2 m 2 m dengan ukuran dan pembebanan sepert tergambar. Perletakan ept, rol dan E send. Dtanyakan : Htunglah momenmomen batang dengan metoda slope deflecton Gambarkan bdang M, D dan Nnya.

18 MODU Rangkuman Varable yang dpaka pada metoda slope deflecton adalah rotas ttk smpul (θ) dan perpndahan relatf uunguung batang ( ) kalau strukturnya dapat bergoyang. Rumus momen batang dpengaruh oleh beban yang bekera, rotas ttk smpul dar uunguung batang, (θ) dan perpndahan relatf antara uunguung batang ( ) kalau ada pergoyangan. Sehngga rumusrumus momen batang mengandung varable θ dan. Rumus momen batang ; Untuk, ept M = M P + K (θ + ½ θ + 1 ½ ) Dmana K = 4 Untuk send / rol M = M P + K (θ + ) ½ Mk Dmana : K = 3 M k momen kantlever Peranan arah putaran momen dan rotas adalah postf (+) untuk searah arum am ( ). Untuk menghtung varable varabel yang ada dsusun persamaan persamaan dar : kesembangan ttk smpul, yatu umlah momen batangbatang yang bertemu pada satu ttk smpul sama dengan nol. Kalau ada varbel, perlu persamaan kesembangan struktur Penutup Untuk mengukur prestas, mahasswa dapat melhat kunc dar soalsoal lathan yang ada sebaga berkut :

19 MODU ).. P 1 = 0,5 t M M M M D P 2 = 3t M D q = 1 t/m 2 D 2 m 6 m 4 m 4 m M = + 3 tm M = 3 tm M = + 3 tm M D = 3 tm M D = + 3 tm 2). M q = 1 t/m M M = tm M = tm 4 m M = 7 8 tm M 4 m 3). P 1 =1t P 2 =1t M M M M D M D D 3 m M = + 2 tm M = 2 tm M = 4,846 tm M D = + 4,846 tm M D = + 5,676 tm 2 m 5 m 4 m

20 MODU ). M P 1 = 4t M M q = 1 t/m M P 2 = 1t M D M = 4 tm M = + 4 tm M = 2,5 tm 2 M E E P 3 = 2t D 2m 2m M D = 1,5 tm M = + 4 tm M D = 4 tm 4m 4m 6m 2m Daftar Pustaka 1. hu Ka Wang Satcally Indetermnate Structures, Mc GrawHll, ook ompany, Inc. 2. Knney, J.S. Indetermnate Structural nalyss, ddsonwesley Publshng, o Senara memaka rotas ttk smpul (θ) dan perpdahan relatf uunguung batang ( ) kalau ada pergoyangan, sebaga varable. Menyusun rumus momen batang dengan varable θ dan ddalamnya. Peruangan tanda momen batang dan rotas, postf (+) bla putarannya searah arum am ( ). Untuk menghtung varablevarabel yang ada, dsusun persamaanpersamaan seumlah varable tersebut dar : kesembangan momen ttk smpul. kesembangan struktur, bla ada varable.

21 MODU Penyelesaan Struktur Stats Tdak Tertentu kbat Penurunan Perletakan dengan Pada metoda slope defelecton langkahlangkah yang harus dkerakan untuk menyelesakan struktur stats tdak tentu akbat penurunan perletakan sama sepert pada akbat pembebanan luar yang telah dsakan dmuka. Hanya saa pada akbat penurunan perletakan dalam rumus momen batang, momen prmar yang dpaka adalah besarnya momen akbat penurunan perletakan yang terad. Jad pada metoda slope deflecton akbat penurunan perletakan dgambarkan bentuk pergoyangannya dan dgambarkan arah perputaran momen akbat pergoyangan tersebut dan dhtung besar nomnalnya untuk dpaka sebaga momen prmar dalam perumusan momen batang. Sehngga untuk struktur yang dapat bergoyang ada dua gambaran pergoyangan, yatu pergoyangan akbat penurunan perletakan yang menghaslkan momenmomen prmar batang, dan pergoyangan natural yang mengandung varable ontoh penyelesaan akbat penurunan perletakan 6m 4m Suatu balok stats tdak tertentu dengan perletakan ept, dan rol sepert dalam gambar. alok dar beton dengan ukuran penampang 30 x 40 cm dan E = 2 x 10 5 kg/cm². Kalau terad penurunan perletakan sebesar 2 cm, htunglah momenmomen batangnya dengan metoda slope deflecton dan gambarkan bdang M, D dan N nya. Penyelesaan : n = 2 (m + 2 f + 2 h + r) = 2 x 3 (2 + 2 x x 0 +2) = 0 tdak pergoyangan

22 MODU 3 22 Jumlah varable : ept θ = 0 ttk smpul ada θ rol, θ bukan varable Jad varabelnya hanya satu, θ Rumus Momen atang Untuk, ept : M = M P + K (θ + ½ θ + 1,5 ) Untuk send / rol : M = M P + K (θ + ) ½ Mk Momen Prmar akbat turun 2 cm = 0,02 m =2 cm alok beton 30 x 40 cm 2 I = 12 1 (30) 40 3 = cm 4 6m + 4m E = 2 x 10 5 kg/cm 2 = 32 x 10 9 kg cm 2 = 3200 tm 2 M P = M P = 6 6 x = x 0,02 = 2 (6) 2 10,667 tm M P = 3 3x = + x 0,02 = + 12 tm 2 2 (4) 4 4 Kehalusan atang : K = K = = = 0, K = = = 0,75 4 M = 10, ,667 (θ + ½ θ ) = 10, ,333 θ M = 10, ,667 (θ + ½ θ ) = 10, ,667 θ M = ,75 θ

23 MODU 3 23 Persamaan : Σ M M + M = 0 ( 10, ,667 θ ) + (12 + 0,75 θ ) = 0 1,417 θ = 1,333 θ = 0,941 Momen atang : M = 10, ,333 ( 0,941) = 10,981 tm M = 10, ,667 (0,941) = 11,294 tm M = ,75 ( 0,941) = + 11, 294 tm 10,981 tm 11,294 tm 11,294 tm 3,7125 t 3,7125 t 6 m 4 m 2,8235 t 2,8235 t a). Free ody Dagram 3,7125 t + 2,8235 t b. dang Gaya ntang (D) 10,981 tm + 11,294 tm c). dang Momen (M) Gambar 4.14.

24 MODU 3 24 Suatu portal dengan perletakan ept dan c 4 m rol. alok dan kolom beton dengan harga = 3200 tm 2. Kalau perletakan turun 2 cm, htunglah 4 m momenmomen batang dan gambarkan bdang M, D dan Nnya. Penyelesaan : n = 2 (m + 2f +2h + r) = 2 x 3 (2 + 2 x x 0 + 1) = 1 ada pergoyangan Gambar pergoyangan natural. bergerak kekanan ke sebesar, ke. rah momen akbat pergoyangan M dan M negatf ( ) Jumlah Varabel : ept, θ = 0, rol, θ bukan sebaga varable. ttk smpul θ Jad varabelnya ada 2, θ dan. Rumus Momen atang :, ept M = M P + K (θ + ½ θ + 1 ½ ) send / rol M = M P + K (θ + ) ½ Mk

25 MODU 3 25 Momen Prmar akbat penurunan perletakan 3 + M P = 2 3x 3200 = x 0,02 = + 12 tm 2 (4) = 2 cm = 0,02 m Kekakuan batang :θ 4E1 K =K = 3E1 K = = 0,75 4 4E1 = =E1 4 M = 0 + (θ + ½ θ 1,5 4 ) = 0,5 θ 0,375 M = 0 + (θ + ½ θ 1,5 4 ) θ 0,375 M = ,75 θ Persamaan : Kesembangan momen ttk smpul ΣM = 0 M + M = 0 ( θ 0,375 ) + (12 + 0,75 θ ) = 0 1,75 θ 0, = 0 (1)

26 MODU 3 26 Kesembangan struktur M M M H rol H = 0 Σ H = 0 H = 0 atang M = 0 H. 4 + M + M = (0,5 θ 0,375 ) + ( θ 0,375 ) = 0 1,5 θ 0,75 = 0 (2) 2 x (1) (2) 2 θ + 24 = 0 θ = 12 (1) = 24 M = 0,5 (12) (0,375 (24) = + 3 tm M = 1 x (12) 0,375 (24) = 3 tm M = ,75 (12) = + 3 tm 0,75 t 3 tm 0,75 t 3 tm 0,75 t 0,75 t 4 m + 4 m 3 tm 0,75 t 0,75 t 4 m 4 m a). Free ody Dagram b). dang Gaya Normal (N)

27 MODU ,75 t 0,75 t 4 m 3 tm + 3 tm + 4 m 4 m 3 tm 4 m c). dang Gaya ntang (D) d). dang Momen (M) Gambar Soal athan 1). 6m 4m Suatu balok stats tdak tertentu, perletakan ept, dan rol sepert pada gambar, dengan harga =3200 tm 2 Dtanyakan : Htunglah momenmomen batang dengan metoda slope deflecton bla turun 2 cm. Gambarlah bdang M, D dan Nnya. 2). Suatu portal stats tdak tertentu, perletakan 4 m ept dan perletakan send dengan besaran = 3200 tm 2. Kalau terad penurunan perletakan 4 m dua 2 m, htunglah momen batang dengan metoda slope deflecton. Gambarlah bdang M, D dan Nnya.

28 MODU ). Suatu balok tangga dengan D 3 m perletakan rol dan D ept Harga Ε=6250 tm 2. Terad penurunan sebesar 2 cm. 2 m 5 m 4 m Dtanyakan : Htunglah momen batangnya dengan metode slope deflecton. Gambarlah dang M,D dan N nya Rangkuman Pada penyelesaan struktur stats tdak tertentu akbat penurunan perletakan dengan metode slope deflecton, harga momen prmar pada rumus momen batang memaka besarnya momen batang akbat pergoyangan yang dtmbulkan oleh adanya penurunan perletakan yang terad Penutup untuk mengukur prestas mahasswa dapat melhat kunc dan soalsoal lathan yang ada sebaga berkut. 1). M M M 6m 4m kbat turun 2 cm = 3200 tm 2 M = + 2,824 tm M = + 5,647 tm M = 5,647 tm

29 MODU ). M kbat turun 2 cm M = 3200 tm 2 4 m M = + 3,428 tm M = + 6,856 tm M M = 6,856 tm 4 m D 3). M D kbat turun 2 cm = 6250 tm 2 M M D M = + 2,130 tm M D = 2,130 tm M D = + 3,834 tm 2 m 5 m 4 m Daftar Pustaka 1. hu Ka Wang Statcally Indetermnate Structures, Mc GrawHll, ook ompany, Inc. 2. Knney, J.S. Indetermnate Structural nalyss, ddsonwesley Publshng o Senara memaka rotas ttk smpul (θ) dan perpdahan relatf uunguung batang ( ) kalau ada pergoyangan, sebaga varable.

30 MODU 3 30 Menyusun rumus momen batang dengan varable θ dan ddalamnya. Peruangan tanda momen batang dan rotas, postf (+) bla putarannya searah arum am ( ). Untuk menghtung varablevarabel yang ada, dsusun persamaanpersamaan seumlah varable tersebut dar : kesembangan momen ttk smpul. kesembangan struktur, bla ada varable.

MODUL 3 : METODA PERSAMAAN TIGA MOMEN Judul :METODA PERSAMAAN TIGA MOMEN UNTUK MENYELESAIKAN STRUKTUR STATIS TIDAK TERTENTU

MODUL 3 : METODA PERSAMAAN TIGA MOMEN Judul :METODA PERSAMAAN TIGA MOMEN UNTUK MENYELESAIKAN STRUKTUR STATIS TIDAK TERTENTU MOU 3 1 MOU 3 : METO PERSMN TIG MOMEN 3.1. Judul :METO PERSMN TIG MOMEN UNTUK MENYEESIKN STRUKTUR STTIS TIK TERTENTU Tujuan Pembelajaran Umum Setelah membaca bagian ini mahasiswa akan memahami bagaimanakah

Lebih terperinci

Kekakuan Balok (Beam) BAB ANAISIS STRUKTUR BAOK Struktur beam merupakan suatu sstem struktur ang merupakan gabungan dar seumlah elemen (batang) ang lurus (a ) d mana pada setap ttk smpulna danggap berperlaku

Lebih terperinci

.. Kekakuan Rangka batang Bdang (Plane Truss) BAB ANAISIS STRUKTUR RANGKA BATANG BIANG Struktur plane truss merupakan suatu sstem struktur ang merupakan gabungan dar seumlah elemen (batang) d mana pada

Lebih terperinci

SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7

SEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7 ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

5- Persamaan Tiga Momen

5- Persamaan Tiga Momen 5 Persamaan Tiga Momen Pada metoda onsistent eformation yang telah dibahas sebelumnya, kita menjadikan gaya luar yaitu reaksi perletakan sebagai gaya kelebihan pada suatu struktur statis tidak tertentu.

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan

Lebih terperinci

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan . Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor

Lebih terperinci

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang

Teori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c 6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan

Lebih terperinci

5.. Kekakuan Portal Bdang (Plane Frae) BAB 5 ANASS STRUKTUR PORTA BANG Struktur plane rae erupakan suatu sste struktur ang erupakan gabungan dar seulah eleen (batang) d ana pada setap ttk spulna danggap

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

Bab III Analisis Rantai Markov

Bab III Analisis Rantai Markov Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada

Lebih terperinci

LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES

LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES Hubungan n akan dawal dar gaya yang beraks pada massa fluda. Gaya-gaya n dapat dbag ke dalam gaya bod, gaya permukaan, dan gaya nersa. a. Gaya Bod Gaya bod

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

BAB V INTEGRAL KOMPLEKS

BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 6 BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 5.. INTEGRAL LINTASAN Msal suatu lntasan yang dnyatakan dengan : (t) = x(t) + y(t) dengan t rl dan a t b. Lntasan dsebut lntasan tutup bla (a) = (b). Lntasan tutup dsebut lntasan

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan

Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K

Lebih terperinci

Bab 3. Penyusunan Algoritma

Bab 3. Penyusunan Algoritma Bab 3. Penusunan Algortma on anuwjaa/ 500030 Algortma merupakan penulsan permasalahan ang sedang dsorot dalam bahasa matematk. Algortma dbutuhkan karena komputer hana dapat membaca suatu masalah secara

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur

Lebih terperinci

PENGURUTAN DATA. A. Tujuan

PENGURUTAN DATA. A. Tujuan PENGURUTAN DATA A. Tuuan Pembahasan dalam bab n adalah mengena pengurutan data pada sekumpulan data. Terdapat beberapa metode untuk melakukan pengurutan data yang secara detl akan dbahas ddalam bab n.

Lebih terperinci

Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1

Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1 Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran

Lebih terperinci

DEPARTMEN FISIKA ITB BENDA TEGAR. FI Dr. Linus Pasasa MS Bab 6-1

DEPARTMEN FISIKA ITB BENDA TEGAR. FI Dr. Linus Pasasa MS Bab 6-1 BENDA TEGAR FI-0 004 Dr. Lnus Pasasa MS Bab 6- Bahan Cakupan Gerak Rotas Vektor Momentum Sudut Sstem Partkel Momen Inersa Dall Sumbu Sejajar Dnamka Benda Tegar Menggelndng Hukum Kekekalan Momentum Sudut

Lebih terperinci

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi. BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve

Lebih terperinci

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk

Lebih terperinci

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

BAB VII STABILITAS TEBING

BAB VII STABILITAS TEBING BAB VII STABILITAS TEBING VII - BAB VII STABILITAS TEBING 7. TINJAUAN UMUM Perhtungan stabltas lereng/tebng dgunakan untuk perhtungan keamanan tebng dss-ss sunga yang terganggu kestablannya akbat adanya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

BAB III SKEMA NUMERIK

BAB III SKEMA NUMERIK BAB III SKEMA NUMERIK Pada bab n, akan dbahas penusunan skema numerk dengan menggunakan metoda beda hngga Forward-Tme dan Centre-Space. Pertama kta elaskan operator beda hngga dan memberkan beberapa sfatna,

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI. berasal dari peraturan SNI yang terdapat pada persamaan berikut.

BAB III LANDASAN TEORI. berasal dari peraturan SNI yang terdapat pada persamaan berikut. BAB III LANDASAN TEORI 3. Kuat Tekan Beton Kuat tekan beban beton adalah besarna beban per satuan luas, ang menebabkan benda uj beton hanur bla dbeban dengan gaa tekan tertentu, ang dhaslkan oleh mesn

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

APLIKASI INTEGRAL TENTU

APLIKASI INTEGRAL TENTU APLIKASI INTEGRAL TENTU Aplkas Integral Tentu థ Luas dantara kurva థ Volume benda dalam bdang (dengan metode cakram dan cncn) థ Volume benda putar (dengan metode kult tabung) థ Luas permukaan benda putar

Lebih terperinci

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat

Lebih terperinci

STRUKTUR STATIS TAK TENTU

STRUKTUR STATIS TAK TENTU . Struktur Statis Tertentu dan Struktur Statis Tak Tentu Struktur statis tertentu : Suatu struktur yang mempunyai kondisi di mana jumlah reaksi perletakannya sama dengan jumlah syarat kesetimbangan statika.

Lebih terperinci

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg

Lebih terperinci

DISTRIBUSI FREKUENSI

DISTRIBUSI FREKUENSI BAB DISTRIBUSI FREKUENSI Kompetens Mampu membuat penyajan data dalam dstrbus frekuens Indkator 1. Menjelaskan dstrbus frekuens. Membuat dstrbus frekuens 3. Menjelaskan macam-macam dstrbus frekuens 4. Membuat

Lebih terperinci

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat

Lebih terperinci

BAB V TEOREMA RANGKAIAN

BAB V TEOREMA RANGKAIAN 9 angkaan strk TEOEM NGKIN Pada bab n akan dbahas penyelesaan persoalan yang muncul pada angkaan strk dengan menggunakan suatu teorema tertentu. Dengan pengertan bahwa suatu persoalan angkaan strk bukan

Lebih terperinci

BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK

BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK 6. Masalah Penyaluran Daya Lstrk Andakan seorang perencana sstem kelstrkan merencakan penyaluran daya lstrk dar beberapa pembangkt yang ternterkoneks dan terhubung dengan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan

Lebih terperinci

BAB II TEORI ALIRAN DAYA

BAB II TEORI ALIRAN DAYA BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga

Lebih terperinci

2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil

2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil .1 Sstem Makroskopk dan Sstem Mkroskopk Fska statstk berangkat dar pengamatan sebuah sstem mkroskopk, yakn sstem yang sangat kecl (ukurannya sangat kecl ukuran Angstrom, tdak dapat dukur secara langsung)

Lebih terperinci

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian SIFAT-SIFAT ANALISIS REGRESI PowerPont Sldes by Yana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 2007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 229 Bandung, Telp. 022 2013163-2523 Hal-hal yang akan

Lebih terperinci

PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI

PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PEELITIA 3.1. Kerangka Pemkran Peneltan BRI Unt Cbnong dan Unt Warung Jambu Uraan Pekerjaan Karyawan Subyek Analss Konds SDM Aktual (KKP) Konds SDM Harapan (KKJ) Kuesoner KKP Kuesoner KKJ la

Lebih terperinci

OPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah

OPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah JPM IIN ntasar Vol. 01 No. 2 Januar Jun 2014, h. 95-106 OPTIMSI MSLH PNUGSN St Maslhah bstrak Pemrograman lner merupakan salah satu lmu matematka terapan yang bertuuan untuk mencar nla optmum dar suatu

Lebih terperinci

VLE dari Korelasi nilai K

VLE dari Korelasi nilai K VLE dar orelas nla Penggunaan utama hubungan kesetmbangan fasa, yatu dalam perancangan proses pemsahan yang bergantung pada kecenderungan zat-zat kma yang dberkan untuk mendstrbuskan dr, terutama dalam

Lebih terperinci

UJI PRIMALITAS. Sangadji *

UJI PRIMALITAS. Sangadji * UJI PRIMALITAS Sangadj * ABSTRAK UJI PRIMALITAS. Makalah n membahas dan membuktkan tga teorema untuk testng prmaltas, yatu teorema Lucas, teorema Lucas yang dsempurnakan dan teorema Pocklngton. D sampng

Lebih terperinci

Komang Suardika; ;Undiksha; 2010

Komang Suardika; ;Undiksha; 2010 Komang Suardka;09004;Undksha; 00 PERCOBAAN PESAWAT ATWOOD. Tujuan Percobaan Tujuan dar dlakukannya percobaan n adalah untuk memperlhatkan berlakunya hukum Newton dan menghtung momen nersa katrol.. Landasan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

METODE NUMERIK. INTERPOLASI Interpolasi Beda Terbagi Newton Interpolasi Lagrange Interpolasi Spline.

METODE NUMERIK. INTERPOLASI Interpolasi Beda Terbagi Newton Interpolasi Lagrange Interpolasi Spline. METODE NUMERIK INTERPOLASI Interpolas Beda Terbag Newton Interpolas Lagrange Interpolas Splne http://maulana.lecture.ub.ac.d Interpolas n-derajat polnom Tujuan Interpolas berguna untuk menaksr hargaharga

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI. Penduga Kuadrat Terkecil. Penduga b0 dan b1 yang memenuhi kriterium kuadrat terkecil dapat ditemukan dalam dua cara berikut :

REGRESI DAN KORELASI. Penduga Kuadrat Terkecil. Penduga b0 dan b1 yang memenuhi kriterium kuadrat terkecil dapat ditemukan dalam dua cara berikut : BAHAN AJAR EKONOMETRIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA REGRESI DAN KORELASI Tujuan metode kuadrat terkecl adalah menemukan nla dugaan b0 dan b yang menghaslkan jumlah kesalahan kuadrat

Lebih terperinci

MEKANIKA TANAH 2 KESTABILAN LERENG ROTASI. UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bintaro Sektor 7, Bintaro Jaya Tangerang Selatan 15224

MEKANIKA TANAH 2 KESTABILAN LERENG ROTASI. UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bintaro Sektor 7, Bintaro Jaya Tangerang Selatan 15224 MEKANIKA TANAH 2 KESTABILAN LERENG ROTASI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bntaro Sektor 7, Bntaro Jaya Tangerang Selatan 15224 MODEL KERUNTUHAN ROTASI ANALISIS CARA KESEIMBANGAN BATAS Cara n

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN : JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

Modul ini adalah modul ke-8 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini

Modul ini adalah modul ke-8 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini STATISTIKA ; MODUL ; ; 8; ; ; PENDAHULUAN Modul n adalah modul ke-8 dalam mata kulah Matematka. Is modul n membahas tentang statstka. Modul n terdr dar kegatan belajar. Pada kegatan belajar akan dbahas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT &

UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT & LETAK Untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengena suatu populas atau sampel Ukuran yang merupakan wakl kumpulan data mengena populas atau sampel

Lebih terperinci

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 0 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD BAB V STATISTIKA Dra.Hj.Rosdah Salam, M.Pd. Dra. Nurfazah, M.Hum. Drs. Latr S, S.Pd., M.Pd. Prof.Dr.H. Pattabundu, M.Ed. Wdya

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : JURNA MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : 1410-8518 MASAAH RUTE TERPENDEK PADA JARINGAN JAAN MENGGUNAKAN AMPU AU-INTAS Stud Kasus: Rute Peralanan Ngesrep Smpang ma Eko Bud

Lebih terperinci

ALJABAR LINIER LANJUT

ALJABAR LINIER LANJUT ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam

Lebih terperinci

BAB I Rangkaian Transient. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB I Rangkaian Transient. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB I angkaan Transent Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Pendahuluan Pada pembahasan rangkaan lstrk, arus maupun tegangan yang dbahas adalah untuk konds steady state/mantap. Akan tetap

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen. BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen

Lebih terperinci

BAB IV APLIKASI. Pada bagian ini akan dibahas bagaimana contoh mengestimasi. parameter model yang diasumsikan memiliki karateristik spasial lag

BAB IV APLIKASI. Pada bagian ini akan dibahas bagaimana contoh mengestimasi. parameter model yang diasumsikan memiliki karateristik spasial lag BAB IV APLIKASI Pada bagan n akan dbahas bagamana contoh mengestmas parameter model yang dasumskan memlk karaterstk spasal lag sekalgus spasal error. Estmas dlakukan dengan menggunakan software Evews 3

Lebih terperinci

ANALISIS KOVARIANSI part 2

ANALISIS KOVARIANSI part 2 ANALISIS KOVARIANSI part Analss Kovarans merupakan suatu analss statstka untuk mengetahu pengaruh satu atau lebh varabel bebas terhadap varable terkat dengan memperhatkan satu atau lebh varable konkomtan

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan

Lebih terperinci

BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL

BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL Analss sumbangan sektor-sektor ekonom d Bal terhadap pembangunan ekonom nasonal bertujuan untuk mengetahu bagamana pertumbuhan dan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian merupakan suatu cara yang digunakan oleh peneliti

BAB III METODE PENELITIAN. Metode dalam penelitian merupakan suatu cara yang digunakan oleh peneliti BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode dalam peneltan merupakan suatu cara yang dgunakan oleh penelt dalam mencapa tujuan peneltan. Metode dapat memberkan gambaran kepada penelt mengena langkah-langkah

Lebih terperinci

MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT)

MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT) MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN (Nuryanto, ST., MT) Ukuran Statstk Ukuran Statstk : 1. Ukuran Pemusatan Bagamana, d mana data berpusat? Rata-Rata Htung = Arthmetc Mean Medan Modus Kuartl, Desl, Persentl.

Lebih terperinci

I. PENGANTAR STATISTIKA

I. PENGANTAR STATISTIKA 1 I. PENGANTAR STATISTIKA 1.1 Jens-jens Statstk Secara umum, lmu statstka dapat terbag menjad dua jens, yatu: 1. Statstka Deskrptf. Statstka Inferensal Dalam sub bab n akan djelaskan mengena pengertan

Lebih terperinci

berasal dari pembawa muatan hasil generasi termal, sehingga secara kuat

berasal dari pembawa muatan hasil generasi termal, sehingga secara kuat 10 KARAKTRISTIK TRANSISTOR 10.1 Dasar Pengoperasan JT Pada bab sebelumnya telah dbahas dasar pengoperasan JT, utamannya untuk kasus saat sambungan kolektor-bass berpanjar mundur dan sambungan emtor-bass

Lebih terperinci

KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL

KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL 1. KWARTIL Kwartl merupakan nla yang membag frekuens dstrbus data menjad empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lan kwartl merupakan nla yang membag tap-tap 25% frekuens

Lebih terperinci

Teorema Gauss. Garis Gaya Listrik Konsep fluks. Penggunaan Teorema Gauss

Teorema Gauss. Garis Gaya Listrik Konsep fluks. Penggunaan Teorema Gauss Teorema Gauss Gars Gaya Lstrk Konsep fluks Teorema Gauss Penggunaan Teorema Gauss Medan oleh muatan ttk Medan oleh kawat panjang tak berhngga Medan lstrk oleh plat luas tak berhngga Medan lstrk oleh bola

Lebih terperinci

III PEMODELAN MATEMATIS SISTEM FISIK

III PEMODELAN MATEMATIS SISTEM FISIK 34 III PEMODELN MTEMTIS SISTEM FISIK Deskrps : Bab n memberkan gambaran tentang pemodelan matemats, fungs alh, dagram blok, grafk alran snyal yang berguna dalam pemodelan sstem kendal. Objektf : Memaham

Lebih terperinci

BAB 18. ARUS LISTRIK

BAB 18. ARUS LISTRIK DFTR ISI DFTR ISI...1 BB 18. RUS LISTRIK... 18.1 Sumber-Sumber rus Lstrk... 18. Hukum Ohm...4 18. Hambatan Jens Bahan...5 18.4 Daya Lstrk...6 18.5 rus Bolak-Balk...7 18.6 Qus 18...8 1 BB 18. RUS LISTRIK

Lebih terperinci

Interpretasi data gravitasi

Interpretasi data gravitasi Modul 7 Interpretas data gravtas Interpretas data yang dgunakan dalam metode gravtas adalah secara kualtatf dan kuanttatf. Dalam hal n nterpretas secara kuanttatf adalah pemodelan, yatu dengan pembuatan

Lebih terperinci

Outline TM. XXII : METODE CROSS. TKS 4008 Analisis Struktur I 11/24/2014. Metode Distribusi Momen

Outline TM. XXII : METODE CROSS. TKS 4008 Analisis Struktur I 11/24/2014. Metode Distribusi Momen TKS 4008 Analisis Struktur I TM. XXII : METODE CROSS Dr.Eng. Achfas Zacoeb, ST., MT. Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Outline Metode Distribusi Momen Momen Primer (M ij ) Faktor

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan

Lebih terperinci

ELEKTRONIKA ANALOG. Bab 2 BIAS DC FET Pertemuan 5 Pertemuan 7. Oleh : ALFITH, S.Pd, M.Pd

ELEKTRONIKA ANALOG. Bab 2 BIAS DC FET Pertemuan 5 Pertemuan 7. Oleh : ALFITH, S.Pd, M.Pd ELEKTONKA ANALOG Bab 2 BAS D FET Pertemuan 5 Pertemuan 7 Oleh : ALFTH, S.Pd, M.Pd 1 Pemran bas pada rangkaan BJT Masalah pemran bas rkatan dengan: penentuan arus dc pada collector yang harus dapat dhtung,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN

Didownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan

Lebih terperinci

PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC

PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC Kurnawan *, Rolan Pane, Asl Srat Mahasswa Program Stud S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus

Lebih terperinci

BAB VII. Apabila benda dalam kesetimbangan maka resultan dari semua gaya yang bekerja pada benda tersebut sama dengan nol.

BAB VII. Apabila benda dalam kesetimbangan maka resultan dari semua gaya yang bekerja pada benda tersebut sama dengan nol. 7.1 Syarat kesetmbangan BAB VII KESETIMBANGAN Benda dkatakan berada dalam kesetmbangan apabla : - Benda tu sebaga satu keseluruhan tetap dam atau bergerak menurut gars lurus dengan kecepatan konstan -

Lebih terperinci

TEORI KESALAHAN (GALAT)

TEORI KESALAHAN (GALAT) TEORI KESALAHAN GALAT Penyelesaan numerk dar suatu persamaan matematk hanya memberkan nla perkraan yang mendekat nla eksak yang benar dar penyelesaan analts. Berart dalam penyelesaan numerk tersebut terdapat

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan

Lebih terperinci

METODE SLOPE DEFLECTION

METODE SLOPE DEFLECTION TKS 4008 Analisis Struktur I TM. XVIII : METODE SLOPE DEFLECTION Dr.Eng. Achfas Zacoeb, ST., MT. Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Pendahuluan Pada 2 metode sebelumnya, yaitu :

Lebih terperinci