Akhmad Khumaeni Sumardi Iwan Setiawan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Akhmad Khumaeni Sumardi Iwan Setiawan"

Transkripsi

1 Maala Semnar Tgas Ar ams Desember 003 OTIMALISASI UNJUK KERJA LANT TIME VARYING MENGGUNAKAN KENDALI FUZZY ADATIF DENGAN METODE SECARA TIDAK LANGSUNG Std Kass ada Kontrol Level Srge Tan Amad Kmaen Smard Iwan Setawan Laboratorm Ten Kontrol Otomat Jrsan Ten Eletro Faltas Ten Unverstas Dponegoro Jl rof H Soedarto SH Tembalang Semarang Telepon : , Fax : emal: lab_ontrol@eletrondpacd roses perancangan endal fzzy yang berdasaran pada penggnaan nformas erst dar seorang al tela terbt sses dalam berbaga penerapan d bdang ndstr Ada beberapa masala sers yang dteman pada penerapan d bdang ontrol, antara lan : penentan fngs eanggotaan dan atran dasar sstem dalam meneman nj erja sstem agar sesa dengan settng pont yang dngnan, mas dlaan dengan coba-coba tral and error Keda, endal fzzy yang dbent berdasaran pada sfat-sfat plant saja rang sesa dengan ebtan pengendalan plant tersebt, arena apabla terjad perbaan parameter plant, ata ja ada beberapa ganggan dan pengar dar lngngan setarnya menyebaban pengontrolan tda lag sesa nt plant yang dgnaan endeatan endal fzzy adaptf dengan metode secara tda langsng ndrect adaptve fzzy control mamp memberan pengendalan dalam sat perbaan dnam proses sstem dan arater seba ganggan dan plant tda tent tme varyng, pendeatan endal fzzy adaptf metode secara tda langsng menggnaan dentfas secara on-lne nt mengestmasan parameter model plant, pengestmasan parameter model plant menggnaan metode Recrsve Least Sqare RLS Kendal fzzy adaptf dengan metode secara tda langsng mamp melaan pengontrolan teradap plant srge tan plant tme varyng dengan nla oversoot sebesar 3,038 persen, nla wat na sebesar 4,4 det dan wat penetapan sebesar 9,9 det, nt masan snyal step, pengontrolan jga dlaan nt masan snyal plsa dan sembarang step dan ddapatan sstem mamp mengt referens dengan ba Kata Knc: Fzzy, Adaptf, Recrsve Least Sqare RLS ENDAHULUAN roses perancangan endal fzzy yang berdasaran pada penggnaan nformas erst dar seorang al tela terbt sses dalam berbaga penerapan d bdang ndstr Ada beberapa masala sers yang dteman pada penerapan d bdang ontrol, antara lan : ertama, perancangan endal fzzy yang dbent berdasaran sfat ss sstemnya aan menyltan seal dalam menentan parameter pengontrol, sebaga conto, penentan fngs eanggotaan dan atran dasar sstem dalam meneman nj erja plant agar sesa dengan settng pont yang dngnan, mas dlaan dengan coba-coba tral and error Keda, endal fzzy yang dbent berdasaran pada sfat-sfat plant saja rang sesa dengan ebtan pengendalan plant tersebt, arena apabla terjad perbaan parameter plant, ata ja ada beberapa ganggan dan pengar dar lngngan setarnya menyebaban pengontrolan tda lag sesa nt plant yang dgnaan endeatan endal fzzy adaptf dengan metode secara tda langsng ndrect adaptve fzzy control mamp memberan pengendalan dalam sat perbaan dnam proses sstem dan arater seba ganggan plant tda tent tme varyng, pendeatan endal fzzy adaptf metode secara tda langsng menggnaan dentfas secara on-lne nt mengestmasan parameter model plant, dar parameter model plant tersebt dgnaan ole perancang endal controller desgner nt menspesfasan parameter pengendal plant yang dgnaan, sengga endal yang dmpanan e plant sesa pada saat eadaan parameter plant bera, pengestmasan parameter model plant menggnaan metode Recrsve Least Sqare RLS Kendal fzzy adaptf dengan metode secara tda langsng menyedaan pengestmas parameter model plant yang berba-ba mamp memberan nerja sstem endal yang memasan

2 Maala Semnar Tgas Ar ams Desember 003 KONSE DASAR FUZZY Teor mpnan fzzy pertama al dperenalan ole Lotf A Zade pada tan 965 Teor mpnan fzzy adala merpaan perlasan dar teor loga Boolean yang menyataan tngat anga ata 0 ata pernyataan benar ata sala, sedang pada teor loga fzzy terdapat tngat nla antara dan 0 sebaga tngat pernyataan ebenaran ata esalaan Hmpnan Fzzy Hmpnan fzzy adala sat mpnan dar prnsp-prnsp matemat nt memodelan nformas yang ddasaran pada tngat eanggotaan membersp grade Sat mpnan fzzy F dalam semesta pembcaraan U dapat dgambaran ole sat fngs eanggotaan membersp fncton µ F yang mewal nla dalam nterval [0,] nt tap dalam U dnyataan dalam persamaan µ F U [ 0, ] Yang dgambaran dalam bent Gambar sepert bert : Derajat enggotaan µ F 0 Hmpnan Fzzy F U 0 Semesta pembcaraan Gambar Hmpnan fzzy dan fngs eanggotaan Fngs Keanggotaan Fngs eanggotaan menyataan derajat eanggotaan dar masng-masng anggota dalam semesta pembcaraan dan fngs eanggotaan n dapat ddefnsan dengan memaa da cara yat dengan nmer dan dengan fngsonal Defns nmer menyataan fngs eanggotaan mpnan fzzy dalam seba vetor dmana dmensnya tergantng pada tngat dsretsas Defns fngsonal mendefnsan fngs eanggotaan mpnan fzzy dalam pernyataan analt dmana tngat eanggotaan masng-masng elemen dtng d dalam semesta pembcaraan, dengan menggnaan fngs eanggotaan Gassan sebaga fngs pemetaan fzzy Gambar Fngs eanggotaan masan fzzy dengan lma fngs Gassan 3 KONFIGURASI DASAR KENDALI LOGIKA FUZZY Kendal fzzy mempnya empat omponen sebagamana dtnjan Gambar 3 yat : Fzfas adala proses modfas masan tegas sengga dapat dnterpretasan dan dbandngan dengan atran atran dalam bass atran Bass atran ata rle base bers pengetaan dalam bent mpnan atran, mengena cara terba nt mengontrol sstem 3 Meansme pengamblan eptsan ata nference mecansm yat evalas teradap atran ontrol yang aan dterapan bersesaan dengan onds yang sedang berlangsng emdan memtsan npt yang ars dmpanan e plant sebaga sat as ontrol 4 Defzfas adala proses pengbaan onls yang dambl dalam nference mecansm edalam npt plant berpa as pengontrolan

3 Maala Semnar Tgas Ar ams Desember 003 Bass Fzzfas Loga pengamblan Defzzfas Sstem Gambar 3 Konfgras dasar endal loga fzzy 4 KENDALI FUZZY ADATIF METODE SECARA TIDAK LANGSUNG INDIRECT ADATIVE FUZZY CONTROL Kendal fzzy adaptf metode secara tda langsng menggnaan seba model plant dan metode dentfas sstem secara on lne nt mengestmasan parameter plant model, emdan asl paremeter terestmasnya dgnaan ole perancang endal desgner controller nt menspesfasan parameter pada pengontrolnya, ja onds plant berba maa pengdentfas aan mengestmasan parameter model plant dan perancang endal controller desgner aan ters menala tnng parameter pengontrolnya Kendal fzzy adaptf metode secara tda langsng Indrect fzzy adaptve control mempnya bent blo dagram pada Gambar 5 Gambar 4 Indrect adaptve control Sfat yang meleat pada perancang endal controller desgner menganggap bawa, plant model merepresentasan sebaga plant secara semprna, sengga parameter plant yang dgnaan ole perancang endal mamp secara semprna menyedaan parameter pengontrolnya engdentfasan secara on lne dlaan dengan menggnaan metode RLS, RLS dgnaan nt menala parameter plant model dalam al n adala fngs center enggotaan elaran fzzy 5 ERANCANGAN SISTEM FUZZY ada perancangan sstem fzzy yang dpaa adala memaa atran sstem Taag Sgeno fzzy model, yang jga sebaga sstem pengdentfas dalam perancangan fzzy adaptf yang dpaa, Taag Sgeno meml atran sstem fzzy yang dberan pada persamaan 5 Ja adala j ~ A ~ maa + α + 5,, adala masan sstem fzzy dan jga sebaga elaran sstem plant, adala masan sstem plant, j A ~ ~ adala varabel lngst, dan + sebaga elaran fzzy dan jga sebaga elaran pengdenfas yang dpaa Dengan menggnaan fngs eanggotaan masan Gassan sebaga fngs pemetaan dpaa persamaan 5 µ exp σ c 5

4 Maala Semnar Tgas Ar ams Desember 003 dan dengan menggnaan center average defzzfas nt sstem fzzy yang dpaa adala persaman 53 ~ T θ + 53 R R, dan 5 5 α α α θ ada bent desan endal fzzy adaptf metode secaran tda langsng terdapat blo dentfas sstem yang ddalamnya terjad proses estmas elaran plant dan elaran model, dan meansme estmas yang dlaan menggnaan RLS Recrsve Least Sqare ^ ^ T θ θ θ dmana gan adaptas dperole secara rersf dengan persamaan 55 I I T T λ λ dengan λ dsebt sebaga fotgettng factor dengan besar nla antara 0 < λ, dan pada awal pertngan dberan nla nsal nt masng-masng nla awal ^ t θ dan t F, dengan nla, t F αi, α adala nla blangan yang besar posstf msal dpl 000, dan I adala matr denttas Dan pada perancangan blo dagram sstem fzzy Gambar 4 dpaa atran pengendal dengan menggnaan sstem atran Taag Sgeno pada persamaan 56 R R µ µ 56 L r,y,0 r-, y 57 6 ERANCANGAN ENEMATAN OLE Konsep penempatan pole adala mencar atran mpan bal pada pole loop terttp agar sesa pada leta pole yang dngnan Sebaga sstem dnam dberan persamaan 6 dan dberan lstras gambar pada Gambar 6 α + + 6

5 Maala Semnar Tgas Ar ams Desember 003 r L + + α + - Gambar 6 Strtr anoncal R-S-T nt pengontrol Sstem alang terttp dbent dengan membalan varabel eadaan dengan sat matr fngs al dengan onstana K dan matr L, maa dar Gambar 6 dberan persamaan 6 K + Lr 6 dengan mensbsttsan persamaan 6 e persamaan 6 maa ddapat persamaan 63 + α + K + Lr 63 Dengan penerapan persamaan 63 nt sstem fzzy yang dpaa dan mengangaap plant model sebaga pengdentfas yang arat maa ddapatan persamaan sebaga persamaan 64 ^ [ r ] + + α dengan mentransformasan bent persamaan 64 maa ddapatan persamaan 65 H z 0 R z z + α 65 nt menetapan leta pole pada tt 0 maa dpl persamaan 66 α 0 66 α 0 67 dengan nla leb besar nol Unt menetapan nla steady-state error adala nol maa + r dan dar persamaan 64 maa ddapatan persamaan bert α dan nla 0 nt perancang endalnya adala : 0 α STUDI KASUS ADA LANT SURGE TANK 7 Karaterst lant Srge Tan Sstem persamaan srge tan dgambaran sebaga sstem plant tme varyng dengan sstem plant adala sstem tngg ma caran, sstem dapat dgambaran sebaga Gambar 3

6 Maala Semnar Tgas Ar ams Desember 003 Gambar 3 Srge tan ersamaan plant srge tan meml persamaan sebaga bert : d Ao g + t 7 dt A A ersamaan plant yang terbent dsn adala persamaan plant bent tme varyng arena dengan melat bent parameter-parameter plant yang berba-ba teradap wat dan pada ass n perbaan A a t + b dengan a dan b adala parameter plant yang dtentan ada awal pertngan 7 engontrolan Level Srge Tan Dengan menggnaan pendeatan motode Eler nt menlsan persamaan dalam smlas dberan persamaan 9,6 + + T dmana T 0 ada perancangan nla ontrol dapat bernla postf ata negatf masan ar dapat bersfat mengalran ar e tan ata menyedot ar yang ada dalam tan, nt besar ontrol yang dmpanan e plant mempnya nla batas yat bernla : 50 ja > 50 ja 50< < ja < 50 erancangan sstem dsn, dpl level srge tan agar tda bernla negatf, maa dlaan pembatasan nla mnmal level srge tan dpl nla 000 dan nt mensmlasan persamaan srge tan maa dpaa persamaan 9,6 + max 000, + T ENGUJIAN SIMULASI engjan smlas bertjan nt meneman asl tracng elaran level srge tan sesa dengan snyal referens yang dberan, penentan parameter-parameter masan dtentan berdasaran pada bent araterst plant yang dgnaan, dan penentan nla parameter-parameter masan sangat menentan asl tracng elaran level srge tan ada pengjan program smlas, ada beberapa masan yang dapat dba, sepert eadaan tngg level awal, besar gan adaptas, dan batas nla mnmal beta, tap dalam pengjan ars dtetapan anya sat varable masan yang dapat dba-ba, n dlaan nt menyederanaan dan memdaan pencapaan nla elaran level srge tan sesa engnan

7 Maala Semnar Tgas Ar ams Desember 003 ercobaan dlaan dengan menggnaan jmla fngs eanggotaan gassan sejmla lma menggnaan lma atran fzzy, nt leb jelasnya data-data masan dapat dtlsan sebaga bert : Tt center Mf Gassan [ ] Teta awal [ ] 3 Gan adaptas 000*I, I adala matr denttas Nla mnmal beta Forgettng factor non wegted RLS 6 Wat samplng 0 det 7 enempatan pole terdeat 0 d oordnat z 8 Keadaan tngg awal meter 9 arameter plant : a, b 8 engjan nt Referens Snyal Step a b Gambar 4 a Kelaran snyal referens dan elaran level plant srge tan b elaran respon plant model dan plant srge tan nt referens masan snyal step 8 engjan Referens Snyal lsa Tabel 4 araterst respon transen No arameter 3 Wat pnca 8 det 4 Lewatan masmm 3,038 persen 5 Wat penetapan 9,9 det a b Gambar 45 a Kelaran snyal referens dan elaran level plant srge tan b Kelaran respon plant model dan plant srge tan nt referens masan snyal plsa Dar Gambar 45 terlat bawa elaran srge tan berasl menyesaan teradap settng pon yang dberan, mes pada awal perode plsa elaran srge tan terjad lonjaan, n darenaan onds plant belm terdentfas semprna

8 Maala Semnar Tgas Ar ams Desember engjan Referens Sembarang Step a b Gambar 48 a Kelaran snyal referens dan elaran level plant srge tan b elaran respon plant model dan plant srge tan nt referens masan sembarang step Gambar 48 adala pemberan snyal sembarang step teradap sstem, terlat bawa ternyata respon plant srge tan mamp mengt jeje referens yang dberan, pada onds n sstem dalam eadaan terdentfas ata dapat terontrol 9 KESIMULAN Setela melaan serangaan jcoba serta pengjan teradap perangat lna Fzzy Adaptf dengan Metode ndrect dalam pengontrolan plant tme varyng ddapatan esmplan sebaga bert : engaraterstan plant yang dpaa perl dlaan nt membatas atran ontrol yang aan dterapan pada plant tersebt, sepert menetapan nla awal parameter plant model dan besar pengatan yang aan dberan engjan sstem dengan snyal masan berpa snyal step ddapatan araterst respon transen, antara lan : wat pnca sebesar 8 det, lewatan masmm sebesar 3038 persen, wat penetapan sebesar 9,9 det 3 engjan sstem dengan masan snyal plsa, ddapatan respon nt perode plsa pertama, respon sstem terjad oslas, sedang nt perode plsa eda dan selanjtnya ddapatan respon dengan tda terjad oslas yang besar 4 Berdasaran pengjan sstem dengan snyal referens sembarang, respon sstem mamp mengt referens dengan ba 5 Berdasaran percobaan, asl tracng elaran level srge tan dpengar ole elaran plant model dentfas DAFTAR USTAKA Astrom, Karl Joan, 995, Adaptve Control, Lnd Insttte of Tecnology, Addson Wesley blsng Company nc Ioanno, etros A, 996, Electrcal Engneerng-system, Unversty of Sotern Calforna, Jng Sn, Control sstem, Ford Scentfc Researc Laboratory, Robst Adaptve ControI, rentce-hall Internatonal nc Ko, Benjamn C, 995, Ten Kontrol Atomat, T renallndo, Jaarta Ogata, Katso, 997, Dscrete-tme Control system, Unversty of Mnnesota, rentce Hall, New Jersey alm III, Wllam J, Modelng, Analyss, and Control of Dynamc System, Unversty of Rode Island, Jon Wlley & Sons, Inc arasevopols, N, 996, Dgtal Control System, rentce-hall Erope assno, M Kevn and Steven Yrovc, 998, Fzzy Control, Departement of Electrcl Enggneerng Te Oo State Unversty, Addson Wesley Longman, Inc Smard, ST MT,, 00, Dasar-dasar ontrol loga fzzy, Mater pelatan ontrol loga fzzy, Jrsan Ten Eletro, Undp Tjoronegoro, Haryono A, 996, Identfas arameter Sstem, Jrsan Ten Fsa, Insttt Tenolog Bandng

9 Maala Semnar Tgas Ar ams Desember 003 Amad Kmaen LF Maasswa Jrsan Ten Eletro Faltas Ten, Unverstas Dponegoro Semarang, mengambl onsentras d bdang ontrol, saat n sedang menyelesaan penddan S- d Jrsan Ten Eletro Unverstas Dponegoro Menyetj / Mengesaan : embmbng I embmbng II Smard, ST MT Iwan Setawan, ST MT NI NI

OPTIMALISASI UNJUK KERJA PLANT TIME VARYING MENGGUNAKAN KENDALI FUZZY ADAPTIF DENGAN METODE SECARA TIDAK LANGSUNG

OPTIMALISASI UNJUK KERJA PLANT TIME VARYING MENGGUNAKAN KENDALI FUZZY ADAPTIF DENGAN METODE SECARA TIDAK LANGSUNG Smposum Nasonal II RAI 003 OTIMALISASI UNJUK KERJA LANT TIME VARYING MENGGUNAKAN KENDALI FUZZY ADATIF DENGAN METODE SECARA TIDAK LANGSUNG Stud Kasus ada Kontrol Level Surge Tan Amad Kumaen Sumard Iwan

Lebih terperinci

PEMBAGIAN KELAS KULIAH MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA PENGKLASTERAN FUZZY C-MEANS

PEMBAGIAN KELAS KULIAH MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA PENGKLASTERAN FUZZY C-MEANS PEMBAGIA KELAS KULIAH MAHASISWA MEGGUAKA ALGORITMA PEGKLASTERA FUZZY C-MEAS Bd Setyono 1), R. Rzal Isnanto ) Jrsan Ten Eletro Faltas Ten Unverstas Dponegoro 1,) Jl. Prof. H. Sdarto, SH Tembalang Semarang

Lebih terperinci

Auto Tuning PID Berbasis Metode Osilasi Ziegler-Nichols Menggunakan Mikrokontroler AT89S52 pada Pengendalian Suhu

Auto Tuning PID Berbasis Metode Osilasi Ziegler-Nichols Menggunakan Mikrokontroler AT89S52 pada Pengendalian Suhu Ato nng PID Berbass Metode Oslas Zegler-Ncols Menggnaan Mroontroler A89S5 ada Pengendalan S Ea Candra Wjaya 1, Iwan Setawan,S. M., Wayd,S. M. Jrsan en Eletro, Faltas en, Unverstas Donegoro, Jl. Prof. Sdarto,

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER ol. 4. No., - 22, Aprl 2, ISSN : 4-858 SUBRUANG MARKED Suryoto Jurusan Matemata, FMIPA-UNDIP Semarang Abstra Msalan suatu ruang vetor berdmens ngga atas lapangan omples C,

Lebih terperinci

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan

Lebih terperinci

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan

Lebih terperinci

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING 7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,

Lebih terperinci

MENYELESAIKAN MASALAH SYARAT BATAS PERSAMAAN DIFFERENSIAL POISSON 2D. La Ode Muhammad Umar Reky Rahmad R 1. Email: umarr3@yahoo.

MENYELESAIKAN MASALAH SYARAT BATAS PERSAMAAN DIFFERENSIAL POISSON 2D. La Ode Muhammad Umar Reky Rahmad R 1. Email: umarr3@yahoo. La Ode Mammd Umar Re Ramad R//Paradgma Vol. 5 No. Otober 0 lm. 33-47 33 MENYELESAIKAN MASALAH SYARAT BATAS PERSAMAAN DIFFERENSIAL POISSON D La Ode Mammad Umar Re Ramad R Jrsan Matemata FMIPA Unverstas

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola

Lebih terperinci

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla

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

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2) BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang

Lebih terperinci

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk) Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam

Lebih terperinci

vektor ( MATP ) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip

vektor ( MATP ) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip MODUL MATEMATIKA SMA 6 JP etr MATP 7.5.6 ) Dssn Oleh : Drs. Pndl Prn Np. 95807.980..00 PEMERINTAH KOTA MALANG DINAS PENDIDIKAN SMA NEGERI 6 Jalan Mayen Sngn N. 58 Telp. 04) 7506 Malang Mdl MATP 7.5.6 VEKTOR

Lebih terperinci

KONSTRUKSI RUANG TOPOLOGI LENGKAP

KONSTRUKSI RUANG TOPOLOGI LENGKAP KONSTRUKSI RUANG TOPOLOGI LENGKAP Sely Msdalfah Jsan Matemata FMIPA Unestas Tadlao Absta Hmpnan A mepaan semmet-semmet dpelas tedefns atas hmpnan X yang menghaslan sat eseagaman atas X yang aan membangn

Lebih terperinci

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang 11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa

Lebih terperinci

BAB II DIMENSI PARTISI

BAB II DIMENSI PARTISI BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan

Lebih terperinci

Integrasi. Metode Integra. al Reimann

Integrasi. Metode Integra. al Reimann Integras Metode Integra al Remann Metode Integral Trapezoda Metode Integra al Smpson Permasalaan Integras Pertungan ntegral adala pertungan dasar yang dgunakan dalam kalkulus, dalam banyak keperluan. Integral

Lebih terperinci

PENDEKATAN METODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESTIMATION)

PENDEKATAN METODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESTIMATION) PENDEKAAN MEODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESIMAION) Indawat, Ksman Sadk, Rat Nrmasar Dosen Departemen Statstka FMIPA IPB Maasswa S Departemen Statstka FMIPA IPB ABSRAK Pendgaan

Lebih terperinci

Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang

Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama

Lebih terperinci

KORESPONDENSI PARABOLIK-ELIPTIK BERDASARKAN PENDEKATAN BEDA HINGGA TERHADAP PERSAMAAN PANAS

KORESPONDENSI PARABOLIK-ELIPTIK BERDASARKAN PENDEKATAN BEDA HINGGA TERHADAP PERSAMAAN PANAS KORESPONDENSI PARABOLIK-ELIPTIK BERDASARKAN PENDEKATAN BEDA HINGGA TERHADAP PERSAMAAN PANAS Kara Zan * M Nasr Bsam Maasswa Program S Maemaa Dosen Jrsan Maemaa Falas Maemaa Ilm Pengeaan Alam Unversas Ra

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih 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

Cetakan I, Agustus 2014 Diterbitkan oleh: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pattimura

Cetakan I, Agustus 2014 Diterbitkan oleh: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pattimura Ha cpta dlndng Undang-Undang Cetaan I, Agsts Dterbtan ole: Faltas Mateata dan Il Pengetaan Ala, Unverstas Pattra ISBN: 97-6-9755-- Desrps alaan sapl : Gabar yang ada pada cover adala plan benda-benda langt

Lebih terperinci

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt

Lebih terperinci

BAB IV HASIL ANALISIS

BAB IV HASIL ANALISIS BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan

Lebih terperinci

Perbaikan Unjuk Kerja Sistem Orde Satu PERBAIKAN UNJUK KERJA SISTEM ORDE SATU DENGAN ALAT KENDALI INTEGRAL MENGGUNAKAN JARINGAN SIMULATOR MATLAB

Perbaikan Unjuk Kerja Sistem Orde Satu PERBAIKAN UNJUK KERJA SISTEM ORDE SATU DENGAN ALAT KENDALI INTEGRAL MENGGUNAKAN JARINGAN SIMULATOR MATLAB Perbakan Unjuk Kerja Sstem Orde Satu PERBAIKAN UNJUK KERJA SISTEM ORDE SATU DENGAN ALAT KENDALI INTEGRAL MENGGUNAKAN JARINGAN SIMULATOR MATLAB Endryansyah Penddkan Teknk Elektro, Jurusan Teknk Elektro,

Lebih terperinci

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu

Lebih terperinci

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.

Lebih terperinci

81 Bab 6 Ruang Hasilkali Dalam

81 Bab 6 Ruang Hasilkali Dalam 8 Bab Rang Haslkal Dalam Bab RUANG HASIL KALI DALAM Rang hasl kal dalam merpakan rang ektor yang dlengkap dengan operas hasl kal dalam. Sepert halnya rang ektor rang haslkal dalam bermanfaat dalam beberapa

Lebih terperinci

Kontrol Model Prediksi Robas Pada Waste Heat Boiler :Parametric EllipsoidalUncertainty

Kontrol Model Prediksi Robas Pada Waste Heat Boiler :Parametric EllipsoidalUncertainty J.Oto.Ktrl.Inst J.Ato.Ctrl.Inst Vol ISSN : 85-57 Kontrol Model Preds obas Pada Waste eat oler :Paraetrc Ellpsodalncertant F. Mhlsh E. Joelanto D. Chaeran. Progra Std en Fsa Insttt enolog andng eceed date

Lebih terperinci

Pengaturan Proses Tekanan pada Sistem Pengaturan Berjaringan Menggunakan Kontroler Fuzzy Neural Network

Pengaturan Proses Tekanan pada Sistem Pengaturan Berjaringan Menggunakan Kontroler Fuzzy Neural Network TUGAS AKHIR TE - 091399 Pengaturan Proses Tekanan pada Sstem Pengaturan Berjarngan Menggunakan Kontroler Fuzzy Neural Network Rende Ramadhan NRP 2208100131 Dosen Pembmbng : Ir. Al Faton, M.T. Imam Arfn,

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan

Lebih terperinci

JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU

JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU Ea Saputra LF096585 Jurusan Ten Eletro Faultas Ten Unverstas Dponegoro Abstra Jarngan saraf truan merupaan suatu metode yang salah satunya

Lebih terperinci

Kajian Hubungan Antara Fitoplankton dengan Kecepatan Arus Air Akibat Operasi Waduk Jatiluhur

Kajian Hubungan Antara Fitoplankton dengan Kecepatan Arus Air Akibat Operasi Waduk Jatiluhur Jrnal Bolog Indonesa 7 (): 99-0 (0) Kajan Hbngan Antara Ftoplanton dengan Kecepatan Ars Ar Abat Operas Wad Jatlr Eo Harsono Psat Peneltan Lmnolog LIPI Jl. Raa Cbnong Km 47 Cbnong Bogor ABSRAC Std on e

Lebih terperinci

Pengolahan lanjut data gravitasi

Pengolahan lanjut data gravitasi Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal

Lebih terperinci

2 TINJAUAN PUSTAKA. sistem statis dan sistem fuzzy. Penelitian sejenis juga dilakukan oleh Aziz (1996).

2 TINJAUAN PUSTAKA. sistem statis dan sistem fuzzy. Penelitian sejenis juga dilakukan oleh Aziz (1996). 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Stud Yang Terkat Peneltan n mengacu pada jurnal yang dtuls oleh Khang, dkk.(1995). Dalam peneltannya, Khang, dkk membandngkan arus lalu lntas yang datur menggunakan sstem stats dan

Lebih terperinci

Daftar Pustaka DAFTAR PUSTAKA

Daftar Pustaka DAFTAR PUSTAKA Daftar Pustaa DAAR PUSAKA [ arna, A., dan Studer,. A. (985), Radar Data Processng, ol. I Introducton and racng, Researc Studes Press. [ arna, A., dan Studer,. A. (985), Radar Data Processng, ol. II Advanced

Lebih terperinci

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK Jurusan Teknk Spl dan Lngkungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SABTU, JULI OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunakan komputer untuk mengerjakan soal- soal ujan n. Tabel

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II INJAUAN PUSAKA. naan Umm Instalas enaga Uap Secara mm nstalas tenaga ap denal sebaga Pembangt Lstr enaga Uap (PLU), ang pada saat searang n mash menad plhan dalam oners tenaga dar sala ecl hngga

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Control chart pertama kali dikenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Control chart pertama kali dikenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pendahuluan Control chart pertama al denalan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dar Bell Telephone Laboratores Amera Serat pada tahun 94. Control chart adalah sebuah gra yang member

Lebih terperinci

SISTEM JARINGAN SYARAF KABUR SKRIPSI. Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat. Memperoleh Gelar Sarjana Sains. Program Studi Matematika

SISTEM JARINGAN SYARAF KABUR SKRIPSI. Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat. Memperoleh Gelar Sarjana Sains. Program Studi Matematika SISTEM JARINGAN SYARAF KABUR SKRIPSI Dauan untu Memenuh Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarana Sans Program Stud Matemata Dsusun oleh: Ssra Mardawat NIM : 0534006 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS

SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d

Lebih terperinci

Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga

Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : 85-99 Pekanbar 9 November 6 Vektor Kendal Permanan Dnams LQ Non-Kooperatf Wakt ak Berhngga Nlwan Andraja UIN Sltan Syarf Kasm Ra Pekanbar

Lebih terperinci

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0 Implementas Jarngan Saraf Truan Bacpropagaton Pada Aplas Pengenalan Waah Dengan Jara Yang Berbeda Menggunaan MATLAB 7.0 Syafe Nur Luthfe Jurusan Ten Informata, Unverstas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100,

Lebih terperinci

V E K T O R Kompetensi Dasar :

V E K T O R Kompetensi Dasar : MODUL PEMELJRN I V E K T O R Kompetens Dasar : 1. Mahasswa mampu memaham perbedaan besaran vetor dan salar serta memberan contohcontohna dalam ehdupan sehar-har, 2. Mahasswa mampu melauan operas penumlahan

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (Studi Kasus Pendugaan Pengeluaran Per Kapita di Kota Bogor Tahun 2005) Abstrak

PENERAPAN METODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (Studi Kasus Pendugaan Pengeluaran Per Kapita di Kota Bogor Tahun 2005) Abstrak PENERAPAN METODE PEMULUSAN KERNEL PADA PENDUGAAN AREA KECIL (Std Kass Pendgaan Pengelaran Per Kapta d Kota Bogor Tan 005) Indawat 1, Utam Dya Syaftr 1, Renta Skma Mayasar 1 Dosen Departemen Statstka FMIPA

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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,

Lebih terperinci

Solusi PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL (PDP) dengan HARGA AWAL dan KONDISI BATAS dalam PEMODELAN dan MODEL MATEMATIS

Solusi PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL (PDP) dengan HARGA AWAL dan KONDISI BATAS dalam PEMODELAN dan MODEL MATEMATIS Ser Maa Kla : PEMODELAN dan MAEMAIKA ERAPAN Sols PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL PDP dengan HARGA AWAL dan KONDISI BAAS dalam PEMODELAN dan MODEL MAEMAIS Ben mm : Persamaan Dferensal Basa PDP lner order

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

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

BAB 3 PEMODELAN PROSES PENGGILINGAN AKHIR

BAB 3 PEMODELAN PROSES PENGGILINGAN AKHIR BAB 3 PEMODELAN POSES PENGGILINGAN AKHI 3. Proses Produs Semen Gamar 3. Proses Produs pada Par Semen Gamar d atas merupaan suatu proses produs semen mula dar penamangan materal-materal yang dutuan untu

Lebih terperinci

Pengenalan Pola/ Pattern Recognition

Pengenalan Pola/ Pattern Recognition Pengenalan Pola/ Pattern Reognton Dasar Pengenalan Pola Imam Cholssodn S.S., M.Kom. Dasar Pengenalan Pola. The Desgn Cyle. Collet Data 3. Objet to Dataset 4. Featre Seleton Usng PCA Menghtng Egen Vale

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

III.1. KESTABILAN BERDASARKAN POSISI EIGEN VALUE. Dari persamaan sistem pada persamaan, dapat dicari eigen value. Eigen

III.1. KESTABILAN BERDASARKAN POSISI EIGEN VALUE. Dari persamaan sistem pada persamaan, dapat dicari eigen value. Eigen LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert BAB III KESTABILAN SISTE III.. KESTABILAN BERDASARKAN POSISI EIGEN VALUE Dar peramaan tem pada peramaan, dapat

Lebih terperinci

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak

Lebih terperinci

Desain Kontrol Fuzzy Berbasis Performansi H dengan Batasan Input-Output untuk Sistem Pendulum-Kereta

Desain Kontrol Fuzzy Berbasis Performansi H dengan Batasan Input-Output untuk Sistem Pendulum-Kereta Poceedng Semna gas Ah Jana Desan Kontol Fy ebass Pefomans H atasan Inpt-Otpt nt Sstem Pendlm-Keeta to Febaanto, hastt Agstnah, Achmad Jade Jsan en Eleto FI-IS, Sabaya 6, e-mal : e_de@elect-eng.ts.ac.d

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.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK

U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan

Lebih terperinci

KLASTERISASI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA PENGEMBANGAN SISTEM PENGENALAN INDIVIDU BERBASIS SUARA UCAPAN

KLASTERISASI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA PENGEMBANGAN SISTEM PENGENALAN INDIVIDU BERBASIS SUARA UCAPAN KLASTERISASI SINYAL SUARA MENGGUNAKAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA PENGEMBANGAN SISTEM PENGENALAN INDIVIDU BERBASIS SUARA UCAPAN Abstra Nama: Moh. Bagus Had S (Nrp 1205 100 037) Dosen Pembmbng:

Lebih terperinci

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak). BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).

Lebih terperinci

Kaedah Runge-Kutta. Bab 25

Kaedah Runge-Kutta. Bab 25 Kaeda Runge-Kutta Bab 5 D ar bab n anda sepatutna: Bole menjelasan gambaran vsual aeda Euler Heun dan tt tenga Faam ubungan antara aeda Euler dan sr Talor dan ralat ang beratan Dapat membezaan ralat (local

Lebih terperinci

DEFORMASI INTERAKSI DUA PAKET GELOMBANG DARI PERSAMAAN IMPROVED KdV (IKdV)

DEFORMASI INTERAKSI DUA PAKET GELOMBANG DARI PERSAMAAN IMPROVED KdV (IKdV) DEFORMASI INTERAKSI DUA PAKET GELOMBANG DARI PERSAMAAN IMPROVED KdV (IKdV Sutmn Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Dponegoro Jl Prof H Soedarto SH Tembalang, Semarang 575 E-mal: su_tmn@yahoocom Abstract:

Lebih terperinci

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.

Lebih terperinci

BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE

BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan

Lebih terperinci

V dinamakan ruang vektor jika terpenuhi aksioma : 1. V tertutup terhadap operasi penjumlahan

V dinamakan ruang vektor jika terpenuhi aksioma : 1. V tertutup terhadap operasi penjumlahan RUANG VEKTOR Rang Vetor Umm Misalan dan, l Riil V dinamaan rang vetor jia terpenhi asioma :. V terttp terhadap operasi penjmlahan.., Unt setiap v v v, w V, v V v w v w maa v V. Terdapat V sehingga nt setiap

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan

Lebih 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

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

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

Studi Perhitungan CCT Menggunakan Metode EEAC (Extended Equal Area Criterion) Dan Trajektori Kritis/ Critical Trajectory Untuk Kestabilan Transien

Studi Perhitungan CCT Menggunakan Metode EEAC (Extended Equal Area Criterion) Dan Trajektori Kritis/ Critical Trajectory Untuk Kestabilan Transien JURAL TEKIK POITS Vol., o., (0) -6 Stud Perhtungan CCT enggunaan etode EEAC (Extended Equal Area Crteron) Dan Trajetor Krts/ Crtcal Trajectory Untu Kestablan Transen Hardansyah Pratama, Ardyono Pryad,

Lebih terperinci

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan

Lebih terperinci

* PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI

* PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI * PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI Oleh : eko wahyudanto (409.05.004) Pembmbng : Ir.Mochamad.Ilya HS NIP. 949099 97903 00 Latar Belakang

Lebih terperinci

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Berala Fsa ISSN : 1410-966 Vol.8, No.1, Januar 005, hal 7-10 KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Agus Setyawan Laboratorum Geofsa, Jurusan

Lebih terperinci

Pemodelan Anomali Magnetik Berbentuk Prisma Menggunakan Algoritma Genetika Antonius a, Yudha Arman a *, Joko Sampurno a

Pemodelan Anomali Magnetik Berbentuk Prisma Menggunakan Algoritma Genetika Antonius a, Yudha Arman a *, Joko Sampurno a Pemodelan Anomal Magnet Berbentu Prsma Menggunaan Algortma Geneta Antonus a, Yudha Arman a *, Joo Sampurno a a Jurusan Fsa, FMIPA Unverstas Tanjungpura, Jalan Pro. Dr. Hadar Nawaw, Pontana, Indonesa *Emal

Lebih terperinci

Penerapan Kendali Logika Fuzzy+Proportional Integral pada Modul Process Control Simulator PCS 327 MK2

Penerapan Kendali Logika Fuzzy+Proportional Integral pada Modul Process Control Simulator PCS 327 MK2 Penerapan Kenda Logka Fuzzy+Proportona Integra pada Modu Process Contro Smuator PCS 327 MK2 Wrastawa Rdwan Jurusan Teknk Eektro Unverstas Neger Gorontao ema : r1space@yahoo.com Abstrak. Respon output yang

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

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linear Elementer Aljabar Linear Elementer MA SKS Silabs : Bab I Matris dan Operasinya Bab II Determinan Matris Bab III Sistem Persamaan Linear Bab IV Vetor di Bidang dan di Rang Bab V Rang Vetor Bab VI Rang Hasil Kali

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 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

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga

Lebih terperinci

Perancangan Pengendali PI. Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Perancangan Pengendali PI. Institut Teknologi Sepuluh Nopember Perancangan Pengendal PI Inttut Teknolog Seuluh Noember Mater ontoh Soal Lathan ngkaan Mater ontoh Soal Perancangan Pengendal P Perancangan Pengendal PI Perancangan Pengendal PD Perancangan Pengendal PID

Lebih terperinci

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa

Lebih terperinci

2 Dasar Teori. Bab Hindcasting

2 Dasar Teori. Bab Hindcasting Bab Dasar Teor n melaan analss mengena permasalaan sedmenas ang erjad d sear alr mas Pelaban Pla Baa berdasaran daa mena ang erseda (berpa daa angn jam-jaman daa bamer pea loas dan daa ser a dar eleas

Lebih terperinci

PENGENDALIAN SUHU SECARA CASCADE CONTROL MENGGUNAKAN PROPORSIONAL INTEGRAL BERBASIS MIKROKONTROLLER ATMEGA 8535

PENGENDALIAN SUHU SECARA CASCADE CONTROL MENGGUNAKAN PROPORSIONAL INTEGRAL BERBASIS MIKROKONTROLLER ATMEGA 8535 PENGENDALIAN SUHU SECARA CASCADE CONROL MENGGUNAAN PROPORSIONAL INEGRAL BERBASIS MIROONROLLER AMEGA 8535 Dheka Bakt.W. 1, Iwan Setawan, S. M. 2, ras Anromea, S. M. 2 Jrsan eknk Elektro, Fakltas eknk, Unverstas

Lebih terperinci

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,

Lebih terperinci

Kata kunci: system fuzzy, inflasi

Kata kunci: system fuzzy, inflasi Pemodean Tngat Infas d Indonesa dengan -- gus aman bad & uhson PEODEL TIGKT IFLSI DI IDOESI DEG EGGUK SISTE FUZZY Oeh: gus aman bad Staf pengajar d FIP Unverstas eger Yogaarta uhson Staf Pengajar Fautas

Lebih terperinci

Misalkan S himpunan bilangan kompleks. Fungsi kompleks f pada S adalah aturan yang

Misalkan S himpunan bilangan kompleks. Fungsi kompleks f pada S adalah aturan yang Fngs Analtk FUNGSI ANALITIK Fngs sebt analtk ttk apabla aa sema ttk paa sat lngkngan Untk mengj keanaltkan sat ngs kompleks w = = + gnakan persamaan Cach Remann Sebelm mempelejar persamaan Cach-Remann

Lebih terperinci