III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING
|
|
- Handoko Kusuma
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 dar 7 tahun dataan tda dewasa. Sedangan pada loga fuzzy, seseorang yang erumur d awah 7 tahun dapat dategoran dewasa tetap tda penuh. Secara graf dapat dgamaran seaga erut: μ A (x) dengan x adalah umur (tahun), A alah hmpunan orang dewasa, dan μ A (x) adalah fungs eanggotaan yang dapat dtuls seaga erut: μ A x = 0, ja 0 x 0 x 0, ja 0 x 7 7 0, ja x 7 Dar fungs eanggotaan terseut dapat dlhat ahwa seseorang yang erumur 2 tahun termasu dalam hmpunan orang dewasa dengan derajat eanggotaan μ A 2 = 2 7. Derajat eanggotaan menunjuan seerapa esar esstens dar seseorang yang erumur 2 tahun dalam hmpunan orang dewasa. x Gamar 5 Graf fungs eanggotaan hmpunan fuzzy dewasa. III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING Konsep fuzzy lnear programmng untu menyelesaan masalah pemrograman lnear multojetf atau multojectve lnear programmng (MLP) pertama al dperenalan oleh Zmmerman pada tahun 978. Pada tahun 980, Narasmhan menggunaan teor hmpunan fuzzy untu metode goal programmng. Selanjutnya pada tahun 997, Mohamed mempelajar model fuzzy programmng dengan menggunaan onsep goal programmng (Gupta dan Bhattacharya 200). Dalam arya lmah n aan donstrus masalah fuzzy goal programmng (FGP) yang merupaan perluasan dar model goal programmng. FGP adalah model goal programmng dengan fungs ojetf dan fungs endala yang meml parameter dan pertasamaan atau persamaan fuzzy. Parameter FGP meml derajat eanggotaan tertentu dalam selang [0, ] dan dnyataan dalam pertasamaan fuzzy, yatu (mendeat leh esar atau sama dengan), atau (mendeat leh ecl atau sama dengan) atau persamaan fuzzy, yatu (mendeat sama dengan). Model fuzzy goal programmng dapat dformulasan seaga erut: Tentuan X = (x, x 2,, x n ) T R n sehngga memenuh fungs tujuan Z X g, =, 2,, K, terhadap endala AX, = (, 2,, m ) T R m dengan X = vetor varael eputusan g = etdatepatan level aspras (nla ruas anan) e- dar tujuan Z X ( =, 2,, K) A = matrs oefsen erordo m n = vetor nla ruas anan endala Z X g = tujuan fuzzy e- Tanda merupaan entu fuzzy dar tujuan dan endala tpe, tanda merupaan entu fuzzy dar tujuan dan endala tpe, dan tanda merupaan entu fuzzy dar endala tpe =. (Gupta dan Bhattacharya 200) Dalam suatu pengamlan eputusan, fungs tujuan maupun endala yang merupaan hmpunan fuzzy dapat dcran dengan fungs eanggotaan masng-masng.
2 8 Selanjutnya dtetapan derajat tertngg seaga level aspras dar tujuan fuzzy. Fungs tujuan fuzzy menggunaan level aspras yang ersfat tda tepat. Model fuzzy n perlu duah e dalam persamaan tegas (crps) dengan menyusttusan fungs terseut pada fungs eanggotaan fuzzy lnear. Menurut Gupta dan Bhattacharya (200), ja p mendefnsan tolerans untu tujuan fuzzy e-, yatu onstanta postf yang dplh secara sujetf dar etdatepatan nla g yang mash dapat dterma, maa fungs eanggotaan dar fungs tujuan fuzzy Z (X), dnyataan dengan μ Z X, dapat dgunaan untu mendefnsan tujuan fuzzy Z (X) seaga erut: Untu tujuan fuzzy Z (X) g, =,2,, K, fungs eanggotaannya ddefnsan seaga erut: ( Z ( X)) 0, ja Z g p Z ( g p ), ja g p Z g p, ja g Z g p Graf fungs eanggotaan μ(z (x)) deran pada Gamar 6 erut. (lhat Lampran 3) μ(z (X)) 0 g p g g p p p Z (X) Gamar 6 Graf fungs eanggotaan tujuan fuzzy Z X g. Untu tujuan fuzzy Z X g, =,2,, K, fungs eanggotaannya ddefnsan seaga erut: ( Z ( X)), ja g p Z g ( g p ) Z, ja g Z g p p 0, ja Z g p Graf fungs eanggotaan μ(z (x)) deran pada Gamar 7 erut. (lhat Lampran 3) μ(z (X)) 0 g p g g p p p Z (X) Gamar 7 Graf fungs eanggotaan tujuan fuzzy Z X g. dengan g p dan g p masng-masng menunjuan atas awah tolerans dan atas atas tolerans untu tujuan fuzzy Z X. Ja q ( =, 2,, m) mendefnsan tolerans untu endala fuzzy e-, yatu onstanta postf yang dplh secara sujetf dar etdatepatan nla yang mash dapat dterma, maa fungs eanggotaan dar endala fuzzy a X (a adalah ars e- dar matrs AX ), dnyataan dengan μ a X, dapat dgunaan untu mendefnsan endala fuzzy a X seaga erut: Untu endala fuzzy a X, =,2,, m ( adalah ars e- dar vetor ), fungs eanggotaannya ddefnsan seaga erut: ( a ( X)) 0, ja a q a ( q ), ja q a q, ja a q
3 9 Untu endala fuzzy a X, =,2,, m, fungs eanggotaannya ddefnsan seaga erut: ( a ( X)), ja q a ( q ) a, q ja a q 0, ja a q dengan q dan q masng-masng menunjuan atas awah tolerans dan atas atas tolerans untu endala fuzzy pertasamaan a X. Untu endala fuzzy a X, =,2,, m, fungs eanggotaannya ddefnsan seaga erut: ja a q 0, atau a q2 a ( q ), ja q a q, ja a ( q2 ) a, ja a q2 q 2 Graf fungs eanggotaan μ(a (x)) deran pada Gamar 8 erut. μ(a (X)) ( a ( X)) 0 q q 2 q q 2 a (X) Gamar 8 Graf fungs eanggotaan dar endala fuzzy a X. dengan q dan q 2 masng-masng menunjuan atas awah tolerans dan atas atas tolerans untu endala fuzzy persamaan a X dengan q dan q 2 erturut-turut mendefnsan tolerans dar endala fuzzy e- untu endala fuzzy persamaan e- dan endala fuzzy persamaan e-2. Nla tolerans q dan q 2 oleh ereda. Pada metode fuzzy goal programmng, derajat eanggotaan μ(z (X)) dar suatu tujuan e- erada pada selang 0,, sehngga dengan menamahan varael devas d dan d, fungs eanggotaan dar tujuan fuzzy dapat drepresentasan seaga erut: μ Z X d d =, untu fungs eanggotaan dar tujuan tpe dan dengan d, d 0, d d = 0, =, 2,, K. Varael d dan d erturut-turut merupaan varael devas yang erada d awah dan d atas dar derajat eanggotaan tujuan fuzzy e-. Suatu tujuan e- dataan erhasl dcapa la nla varael devas d dan d urang dar satu. Ja nla varael devas d >, maa aan mengaatan derajat eanggotaan μ Z X < 0. Sedangan ja d >, maa aan mengaatan nla fungs ojetf Z (X) meleh atas tolerans yang deran oleh pemuat eputusan. Seman nla varael devas d dan d deat dengan 0, seman esar tngat eerhaslan tujuan e-. Suatu endala fuzzy e- meml derajat eanggotaan pada selang 0,, sehngga dengan menamahan varael devas d dan d, fungs eanggotaan dar endala tpe dan dapat drepresentasan seaga erut: μ a X d d = () d, d 0, d d = 0, =, 2,, m. d dan d merupaan varael devas yang erada d awah dan d atas dar derajat eanggotaan endala fuzzy e-. Suatu endala e- dataan erhasl dcapa la nla varael devas d dan d urang dar satu. Ja nla varael devas d >, maa aan mengaatan derajat eanggotaan μ a X < 0. Sedangan ja d >, maa aan mengaatan nla fungs ojetf a (X) meleh atas tolerans yang deran oleh pemuat eputusan. Seman nla varael devas d dan d deat dengan 0, seman esar tngat eerhaslan endala e-. Fungs eanggotaan untu endala fuzzy persamaan merupaan gaungan dar fungs eanggotaan untu endala fuzzy
4 0 pertasamaan ( dan ), maa fungs eanggotaan dar endala fuzzy persamaan dapat drepresentasan sepert persamaan (). Selanjutnya aan dgunaan metode mn sum fuzzy goal programmng, yatu suatu metode fuzzy goal programmng yang menggunaan fungs eanggotaan dar fungs ojetf dan fungs endala yang danggap seaga endala fuzzy dengan menetapan derajat tertngg dar level aspras. Metode n aan memnmuman varael devas yang erada d awah tujuan dan endala fuzzy. (Gupta dan Bhattacharya 200) Menurut Gupta dan Bhattacharya (200) metode mn sum fuzzy goal programmng dapat dformulasan seaga erut: Tentuan X = (x, x 2,, x n ) R n yang memnmuman K m z d d dengan endala () Z X (g p ) d p d =, (untu tujuan tpe ) (2) g p Z X p d d =, (untu tujuan tpe ) (3) a X q d q d =, (untu endala tpe ) (4) q a X d q d =, (untu endala tpe ) (5) q a X d q d = a x q 2 d q d = 2 (untu endala tpe ) (6) X, d, d 0; d, d ; d d = 0; =,2,, K d, d 0; d, d, d d = 0; =, 2,, m. Dengan menamahan endala atas tolerans untu setap endala fuzzy, maa model mn sum fuzzy goal programmng terseut dapat dtulsan seaga erut: Tentuan X = (x, x 2,, x n ) R n yang memnmuman K m z d d dengan endala () Z X (g p ) d p d =, (untu tujuan tpe ) g (2) p Z X d p d =, (untu tujuan tpe ) (3) a X q d q d =, (untu endala tpe ) (4) q a X d q d =, (5) (untu endala tpe ) q a X d q d = a x q 2 d q d = 2 (untu endala tpe ) (6) g p Z X g p (endala atas tolerans untu tujuan tpe dan ) (7) q a X q (endala atas tolerans untu endala tpe dan ) (8) q a X q 2 (endala atas tolerans untu endala tpe ) (9) X, d, d 0, p > 0; d, d ; d d = 0; =,2,, K d, d 0, q, q, q 2 > 0; d, d, d d = 0; =, 2,, m. 3. Prosedur Pengoptmuman Tahapan dan dagram alr dar proses pengoptmuman dengan metode fuzzy goal programmng dapat drepresentasan seaga erut: Tahapan proses pengoptmuman memenuh etentuan seaga erut: formulasan model fuzzy goal programmng, 2 dentfas tpe fuzzy dar tujuan yang ngn dcapa, yatu untu asus masmsas dan untu asus mnmsas. Kemudan tentuan level aspras (g ) untu tujuan e-, 3 dtentuan endala yang aan menjad endala fuzzy, 4 dtentuan nla tolerans untu setap tujuan dan endala fuzzy emudan onstrus fungs eanggotaan dar tujuan dan endala fuzzy erdasaran lmt tolerans yang dperoleh, 5 aplasan e dalam model mn sum fuzzy goal programmng sehngga semua tujuan fuzzy erhasl dcapa, 6 ja semua tujuan fuzzy elum erhasl dcapa, maa emal e tahap 2.
5 Dagram alr untu proses pengoptmuman deran pada Gamar 9 erut: Model fuzzy goal programmng Tentuan tpe fuzzy dan nla g untu tujuan e- Tentuan endala fuzzy Konstrus fungs eanggotaan Model mn sum fuzzy goal programmng Apaah semua tujuan erhasl dcapa? Ya Solus tera Tda Gamar 9 Dagram alr pengoptmuman MLP. Ilustras fuzzy goal programmng dapat dlhat pada Contoh 4. Contoh 4 Berdasaran MLP pada Contoh, maa dperoleh formulas model fuzzy goal programmng seaga erut: Tentuan X = (x, x 2, x 3, x 4 ) sehngga memenuh fungs tujuan () 8x x 2 0x 3 2x (2) x x terhadap endala () x x 2 x 3 x (2) x 25 (3) x 2 00 (4) x 3 50 (5) x 4 20 (6) x 0, =,2, 3, 4 Fungs tujuan () dan (2) dperoleh dar fungs tujuan masalah pada Contoh. Dasumsan fungs tujuan () dan (2) merupaan fungs tujuan fuzzy dan endala () merupaan endala fuzzy. Msalan dplh atas tolerans p = 20 dan p 2 = 6 erturut-turut untu fungs eanggotaan dar fungs tujuan fuzzy Z (X) (endala pertama) dan Z 2 X (endala edua) dan q = 50, q 2 = 25 untu fungs eanggotaan dar endala fuzzy persamaan a X (endala etga), maa fungs eanggotaan untu setap tujuan dan endala fuzzy menjad: Fungs eanggotaan untu tujuan () ( Z( X)), ja 2680 Z ( X) Z( X), ja 2700 Z , ja Z ( X) 2720 dengan Z X = 8x x 2 0x 3 2x 4 Fungs eanggotaan untu tujuan (2) ( Z ( X)) 2 0, ja Z ( X) 6 Z2 ( X) 6, ja 6 Z2 32 6, ja 32 Z2 ( X) 48 dengan Z 2 X = x x Fungs eanggotaan untu endala () μ a X = ja a ( X) 250 0, atau a ( X) 325 a ( X) 250, ja 250 a ( X) , ja a ( X) a ( X), ja 300 a ( X) dengan a X = x x 2 x 3 x 4 2 Selanjutnya dengan melauan susttus setap fungs tujuan dan endala fuzzy e dalam fungs eanggotaannya, maa permasalahan terseut dapat dselesaan dengan menggunaan metode mn sum fuzzy goal programmng yang dformulasan menjad: Tentuan X = (x, x 2, x 3, x 4 ) yang memnmuman z = d d 2 d 3 d 4
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 terperinciBAB 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 terperinciFUZZY 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBab 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 terperinciINVERS 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 terperinciBAB 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 terperinciPENGENALAN POLA HURUF KAPITAL TULISAN DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN LINIER 2-DIMENSI SIMETRIS
ZEO UNA MAEMAIKA DAN EAPAN Volume No. 7 P-ISSN: 58-569X E-ISSN : 58-5754 PENGENAAN POA HUUF KAPIA UISAN DENGAN ANAISIS DISKIMINAN INIE -DIMENSI SIMEIS na Wdyasar, Ismal Husen Program Stud Matemata FS Unverstas
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciIV. MODEL-MODEL EMPIRIS FUNGSI PERMINTAAN
69 IV. MODEL-MODEL EMPIRIS FUNGSI PERMINTAAN Dtnau dar sfat hubungan antar persamaan terdapat dua ens model persamaan yatu model persamaan tunggal dan model sstem persamaan. Model persamaan tunggal adalah
Lebih terperinciMODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Lebih terperinciBAB 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 terperinciP i KULIAH KE 3 METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) METODE ANALISIS PERENCANAAN - 1 TPL SKS DR. Ir. Ken Martina K, MT.
ROGRAM STUDI ERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA METODE ANALISIS ERENCANAAN TL SKS DR Ir Ken Martna K, MT KULIAH KE METODA KELOMOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Merupaan salah satu metode proyes pendudu endudu delompoan
Lebih terperinciEKSPEKTASI 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 terperinciKarakterisasi 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciSTATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil
Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK
PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK Nurul Khotimah *), Farida Hanum, Toni Bahtiar Departemen Matematia FMIPA, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor
Lebih terperinciOptimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi
JURNA INFORMATIKA, Vol.4 No.2 September 27, pp. 222~229 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 222 Optmas Baru Program near Mult Objetf Dengan Smplex P Untu Perencanaan Produs Maxs Ary Am BSI Bandung e-mal:
Lebih terperinciAnalisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
Lebih terperincib. Tentukan eigenket-eigenket dari sistem tersebut sebagai kombinasi linier dari 1 dan 2
Solus UTS Mekanka Kuantum Program Stud S Fska Tanggal ujan: 6 Oktoer 7 Dosen: Muhammad Azz Majd, Ph.D. Assten: Ahmad Syahron, S.S. Soal Hamltonan seuah sstem -keadaan two states system dnyatakan dengan
Lebih terperinciBAB 3 GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET
BAB 3 GAMBARAN UMUM TEMPAT RISET 3. Sejarah dan Kegatan Operasonal Perusahaan 8 3.. Sejarah Perkemangan Kantor Perwaklan Bank Indonesa Wlayah I (Sumut & Aceh) 8 3. Struktur Organsas dan Deskrps Tugas Kantor
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan
Lebih terperinciProbabilitas 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 terperinciAnalisis Penyelesaian Persamaan Kuadrat Matriks
Jurnal Matemata, Jurnal Matemata, tatsta tatsta, & Komutas & Komutas Vol. 3 No Vol. Jul No. 6 Jul 5 Vol, No, 9-3, 9-9, Jul 5 9 Analss Penyelesaan Persamaan Kuadrat Matrs Hasmawat dan Amr Kamal Amr Abstra
Lebih terperinciPEMODELAN 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 terperinciBenyamin 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 terperinciPENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ
e-jurnal Ten Industr FT USU Vol 3, No., Otober 03 pp. 45-5 PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. YZ Delmar Bnhot Lumbantoruan, Poerwanto,
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER
PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
Lebih terperinciTEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA
IndoMS Journal on Statstcs Vol, No (4), Page 39-49 TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA Arum Handn Prmandar, Abdurahman Jurusan
Lebih terperinciPengolahan 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 terperinciBAB III MODUL INJEKTIF
BAB III ODUL INJEKTIF Bab n adalah bab yang palng pentng arena bab n bers mula dar hal-hal dasar mengena modul njet sampa sat-sat stmewanya yang tda dml oleh modul lan yang tda njet, yang merupaan ous
Lebih terperinciUSULAN 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 terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
Lebih terperinciJURNAL 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 terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciCatatan 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 terperinciPENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD
ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar
Lebih terperinciBab V Aliran Daya Optimal
Bab V Alran Daya Optmal Permasalahan alran daya optmal (Optmal Power Flow/OPF) telah menjad bahan pembcaraan sejak dperkenalkan pertama kal oleh Carpenter pada tahun 196. Karena mater pembahasan tentang
Lebih terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciBAB 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 terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciOleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si
Analsa Penerapan Metode Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots Pada Oblgas ( Analyss of Applcaton Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots s Method n Oblgaton ) Oleh : Wahyu Saf
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Lebih terperinciCreated 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam
BAB LANDASAN TEORI Pengertan Regres Istlah regres dperkenalkan oleh seorang yang ernama Francs Gulton dalam makalah erjudul Regresson Towerd Medacraty n Heredtary Stature Menurut hasl peneltan elau, meskpun
Lebih terperincimenyelesaikan permasalahan dalan penulisan.
BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM Ba n mengurakan proses pengolahan data dengan program yang akan dgunakan yatu SPSS yang memantu dalam menyelesakan permasalahan dalan penulsan. BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 57-64 ISSN: 0854-4743 PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sr Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas
Lebih terperinciIMPLEMENTASI 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 terperinciOptimasi Perencanaan Hasil Produksi dengan Aplikasi Fuzzy Linear Programming (FLP)
Semnar Nasonal Waluyo Jatmko II FTI UPN Veteran Jawa Tmur Optmas Perencanaan Hasl Produks dengan Aplkas Fuzzy Lnear Programmng (FLP) Akhmad Fauz Jurusan Teknk Informatka UPNV Veteran Jawa Tmur Emal: masuz@upnatm.ac.d
Lebih terperinciMETODE SIMPLEKS. Fitriani A/09/2009 Jurusan Pendidikan Matematika UPI
METODE SIMPLEKS A Bentu Standa Model Pogam Lnea Pelu dngatan embal bahwa pemasalahan model pogam lnea dapat meml pembatas-pembatas lnea yang betanda,,, dan peubah-peubah eputusannya dapat meupaan peubah
Lebih terperinciPENDAHULUAN LANDASAN TEORI
PENDAHULUAN Latar elakang Masalah pengrman barang hasl produks bag suatu perusahaan kepada para pelanggannya merupakan masalah yang sangat pentng, karena hal tu berkatan dengan kepuasan pelanggan akan
Lebih terperinciKata 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 terperinciSYARAT PERLU DAN CUKUP SOLVABILITAS MASALAH DEKOPLING SEGITIGA BLOK
SYARAT PERLU DAN CUKUP SOLVABILITAS MASALAH DEKOPLING SEGITIGA BLOK NECESSARY AND SUFFICIENT CONDITIONS FOR SOLVABILITY OF THE BLOCK TRIANGULAR DECOUPLING PROBLEM PENGANTAR Caturyat 1 dan Sr Wahyun Program
Lebih terperinciAPLIKASI PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA FUZZY MADM PADA BEASISWA RUTIN UKSW
Semnar NasonalTenologInformasdan Multmeda 2015 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 6-8Februar 2015 APLIKASI PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA FUZZY MADM PADA BEASISWA RUTIN UKSW Aslnda 1), Andea
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SISTEM NONLINIER DENGAN MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK DAN ALGORITMA DEAD-ZONE KALMAN FILTER
IDENIFIKASI SISEM NONLINIE DENGAN MENGGUNAKAN ECUEN NEUAL NEOK DAN ALGOIMA DEAD-ZONE KALMAN FILE ully Soelaman, angga fa Faultas enolog Informas Insttut enolog Sepuluh Nopember Kampus Keputh, Suollo, Surabaya
Lebih terperinciAPLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN REKUREN PADA IDENTIFIKASI SISTEM NONLINIER DENGAN ALGORITMA OPTIMAL BOUNDED ELLIPSOID
APLIKASI JARINGAN SARAF IRUAN REKUREN PADA IDENIFIKASI SISEM NONLINIER DENGAN ALGORIMA OPIMAL BOUNDED ELLIPSOID Rully Soelaman, Mohammad Azs Efend Faultas enolog Informas, Insttut enolog Sepuluh Nopember
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 1-10, April 2004, ISSN : PROGRAM NONLINEAR FUZZY
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No., -, Aprl 4, ISSN : 4-858 PROGRAM NONLINEAR FUZZY Kharudn Dosen Tetap Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Spl dan Perencanaan Unverstas Bung hatta Padang e-mal:kha_px67@yahoo.com
Lebih terperinciRestorasi Citra Dengan Menggunakan Metode Iteratif Lanczos Hybrid Regularization
Restoras Ctra Dengan Menggunaan Metode Iteratf Lanczos Hybrd Regularzaton Yudh Purwananto, Rully Soelaman, Alfa Masjta Rahmat Jurusan Ten Informata, Faultas Tenolog Informas Insttut Tenolog Sepuluh Nopember
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
Lebih terperinciDiagram Kontrol Fuzzy Multinomial Untuk Data Linguistik
Prosdng Statsta ISSN: 2460-6456 Dagram Kontrol Fuzzy Multnomal Untu Data ngust 1 Amy Amallya Azzah, 2 Suwanda Idrs, 3 snur Wachdah 1,2,3 Prod Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas
Lebih terperinciMENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINIER MENGGUNAKAN ANALISIS SVD. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang
MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINIER MENGGUNAKAN ANALISIS SVD Idam Had Ahmad dan Luca Ratnasa, Juusan Matemata, FMIPA UNDIP Jl. Pof. H. Soedato, S.H., Tembalang, Semaang Abstact. Lnea equaton system,
Lebih terperinciPerbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield
Perbandngan Masalah Optmas TSP dengan Menggunaan Algortma Ant Colony dan Jarngan Hopfeld 1 Yulan, Moh.Isa Irawan, dan 3 Mardljah 1,, 3 Jurusan Matemata, Insttut Tenolog Sepuluh Noember Kampus ITS, Surabaya
Lebih terperinciKOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda
KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,
Lebih terperinciBAB III EKSPEKTASI MATEMATIK
H. aman Suherman,Drs.,.S BAB III EKSPEKTASI ATEATIK Konsep espetas matemat nla harapan secara matemat dalam statst sangat besar manfaatna. Selan dgunaan untu pengembangan dalam statst lanjutan dan terapan
Lebih terperinciSISTEM 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 terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciBAB 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 terperinciLucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman
Lucas Theorem Untu Mengatur Penympanan Memor yang Lebh Aman Hendra Hadhl Chor (135 8 41) Program Stud Ten Informata ITB Jalan Ganesha 1, Bandung e-mal: hendra_h2c_mathematcan@yahoo.com; f1841@students.f.tb.ac.d
Lebih terperinciREGRESI 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 terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinciU 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 terperinciAnalisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference
B-54 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prnt) Analss Persebaran Sesmstas Wlayah Sumatera Selatan Menggunaan Metode Double Dfference Dew Fajryyatul Mauldah, Bagus Jaya Santosa
Lebih terperinciANALISIS PARETO OPTIMAL DENGAN PEMBOBOTAN DALAM MENENTUKAN SOLUSI GOAL PROGRAMMING SKRIPSI. SRI KEUMALAWATI (Operasi Riset)
ANALISIS PARETO OPTIMAL DENGAN PEMBOBOTAN DALAM MENENTUKAN SOLUSI GOAL PROGRAMMING SKRIPSI SRI KEUMALAWATI 050803046 (Operas Rset) DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinciTinjauan Ulang Konsep Mekanika Klasik
Modul 1 Tnauan Ulang Konsep Meana Klas Paen Pandangan, S.S., M.S. P PENDAHULUAN ada Buu Mater Poo (BMP) Meana, Anda sudah mempelaar tentang neta dan dnama suatu sstem ba melalu huum-huum Newton, Lagrange,
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciBab III Model Estimasi Outstanding Claims Liability
Bab III Model Estmas Outstandng Clams Lablty. Model ELRF Suatu model yang dgunaan untu menasr outstandng clams lablty, tda cuup hanya melbatan data pada run-off trangle saa. Sebab, pembayaran lam d masa
Lebih terperinciBAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
Lebih terperinciANALISIS KAPABILITAS PROSES
TI PENGENLIN KULITS STTISTIK TOPIK 0 NLISIS KPILITS PROSES L, Semester II 00/0 Hlm. TI PENGENLIN KULITS STTISTIK. PENHULUN esrps : Merupaan uuran eseragaman proses dalam menghaslan produ dengan araterst
Lebih terperinciBAB 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 terperinciABSTRAK AYU MERYANTI GALMAYURA FARIDA HANUM
ABSTRAK AYU MERYANTI GALMAYURA. Optmas Portofolo Oblgas yang Termunsas dengan Goal Programmng. Dbmbng oleh FARIDA HANUM dan ENDAR HASAFAH NUGRAHANI Dalam suatu stlah nvestas, portofolo ddefnskan sebaga
Lebih terperinciPEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION
PEMODELAN INGKA KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPAEN LAMONGAN DENGAN PENDEKAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION Marsa Rfada 1, Purhad 1) Mahasswa Magster Jurusan Statsta, Insttut
Lebih terperinciANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
Lebih terperinciII. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai
II. TEORI DASAR.1 Transormas Laplace Ogata (1984) mengemukakan bahwa transormas Laplace adalah suatu metode operasonal ang dapat dgunakan untuk menelesakan persamaan derensal lnear. Dengan menggunakan
Lebih terperinciJurnal Einstein 4 (1) (2016): Jurnal Einstein. Available online
Jurnal Ensten 4 () (06): 4-3 Jurnal Ensten Avalable onlne http://jurnal.unmed.ac.d/0/ndex.php/ensten Penguuran Intrus Ar Laut Pada Sumur Gal Dengan Kondutvtmeter D Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER MODEL HIDDEN MARKOV *
PEDUGAA PARAMETER MODEL HIDDE MARKOV * BERLIA SETIAWATY DA LIDA KRISTIA Depatemen Matemata Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam Insttut Petanan Bogo Jl Meant, Kampus IPB Damaga, Bogo 6680 Indonesa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciBAB.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 terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph
TINJAUAN PUSTAKA Bayesan Networks BNs dapat memberkan nformas yang sederhana dan padat mengena nformas peluang. Berdasarkan komponennya BNs terdr dar Bayesan Structure (Bs) dan Bayesan Parameter (Bp) (Cooper
Lebih terperinciProsedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d
Lebih terperinci