BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO"

Transkripsi

1 BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO Sstm yang akan d bahas dalam skrps n adalah sstm frmon yang mngkut kadah ksklus Paul, mrupakan partkl dntk dan mmlk sfat-sfat yang brbda jka d bandngkan dngan sstm boson. Olh karna tu dalam skrps n, untuk mnjlaskan gambaran mngna partkl frmon scara lbh dtal sbaknya trlbh dahulu kta mngkaj mngna dasar-dasar mkanka statstk sbaga bahan bag kta untuk lbh mmaham skrps n. 2. Sstm Makroskopk dan Mkroskopk Cabang fska mkanka statstk mnunjukkan atau mnjlaskan hubungan antara sfat makroskopk sstm banyak partkl dngan sfat mkroskopk partkl tu sndr. Pokok utama mkanka statstk adalah mncar gambaran smua hukum-hukum trmodnamka dngan klakuan atom-atom atau molkul-molkul matr, shngga pandangan tntang hukum-hukum trmodnamka dapat d mngrt scara rnc. Mkanka statstk ssungguhnya tdaklah mmprsoalkan ntraks antara partkl ndvdual mlankan mmprsoalkan klakuan dngan pluang trbsar. 2.. Rvw ( kajan) Mkanka Kuantum Prnsp mkanka kuantum (sstm mkroskopk) mngarah kpada hasl bahwa nrg partkl, tdak mmatuh bbrapa gaya konsrvatf sprt gravtas, lstrk, atau mdan magntk, tdak bsa mnrma bbrapa harga yang brubah-ubah, atau tdak dapat brubah dalam bntuk kontnu. Mlankan partkl dapat brada hanya dalam salah satu jumlah kadaan yang mmlk nrg yang khusus. Enrg n dkatakan trkuantsas. Prsamaan yang palng dknal dalam mkanka kuantum adalah schrodngr. Unvrstas Sumatra Utara

2 2..2 Partkl Idntk (Indstngushabl Partcls) Dua partkl dkatakan dntk jka tdak ada fk ktka kdua partkl trsbut dprtukarkan. Lbh tpatnya, smua kuanttas tramat harus tdak brubah jka poss, momntum dan varabl dnams lannya sprt spn dar partkl prtama dprtukarkan dngan varabl dnams dar partkl kdua. Fungs glombang lngkap ψ dar lktron dalam atom hdrogn dapat dnyatakan sbaga prkalan dar fungs-fungs glombang yang trpsah, masng-masng mnggambarkan bagan ψ dar varablvarabl dnams yang d ktahu. ψ(,2,3, ) ψ()ψ (2)ψ(3) (2.) Kta msalkan salah satu partkl yang kta tnjau dalam kadaan kuantum a dan yang lan dalam kadaan kuantum b, karna partkl tu dntk, tdak trdapat prbdaan dalam krapatan pluang ψ 2 dar sstm tu jka partkl tu dprtukarkan, partkl dalam kadaan a mnggantkan yang dalam kadaan b dan sbalknya.dngan kata lan ψ 2 (,2) ψ 2 (2,) (2.2) Jad fungs glombang ψ(2,) mnyatakan partkl yang dprtukarkan dapat dbrkan olh salah satu ψ(2,) ψ(2,) (2.3) ψ(2,) -ψ(2,) (2.4) dan ttap mmnuh prsamaan(2.2). Fungs glombang sndr bukanlah kualtas yang dapat dukur, shngga dapat dubah tandanya olh prtukaran partkl. Fungs glombang yang tdak dpngaruh olh prtukaran partkl dsbut smtrk, sdangkan yang tandanya brubah stlah prtukaran partkl dsbut antsmtrk. Jka partkl dalam kadaan a dan partkl 2 dalam kadaan b, mnurut prsamaan (2.) fungs glombang sstm mnjad ψ I ψ a () ψ b (2) (2.5) sdangkan jka partkl 2 dalam kadaan a dan partkl dalam kadaan b, fungs glombangnya adalah Unvrstas Sumatra Utara

3 ψ II ψ a (2)ψ b () (2.6) Karna kdua partkl tdak dapat dbdakan, maka kombnas lnr ψ I dan ψ II mrupakan pmbran yang tpat untuk mnyatakan kadaan sstm. Trdapat dua kombnas yang mungkn, smtrk (ψ S ) dan antsmtrk (ψ A ). ψ S [ ψ a ()ψ b (2) + ψ a (2)ψ b () ] (2.7) 2 ψ A [ ψ a ()ψ b (2)-ψ a (2)ψ b () ] (2.8) 2 Faktor dprlukan untuk mnormalsas ψ s dan ψ A. 2 Prbdaan yang mncolok antara kasus yang prtama dan kdua adalah pada kasus prtama, partkl dan 2 dapat brada dalam kadaan kuantum yang sama scara srntak, dngan a b, sdangkan dalam kasus kdua partkl tdak dapat brada dalam kadaan kuantum yang sama. Konds nlah yang mmbdakan kdua partkl kuantum frmon dan boson. Frmon mngkut fungs glombang antsmtrk dan boson mngkut fungs glombang smtrk. Shngga ktka frmon-frmon dalam kadaan yang sama, total ψ adalah nol. Contohnya, ψ a ψ b, n mmbuktkan kbnaran dar hukum yang mnyatakan tdak trdapat dua lktron dalam kadaan kuantum yang sama atau brlakunya prnsp ksklus Paul Prnsp Eksklus Paul Dalam tahun 925, Wolfgang Paul mnmukan prnsp pokok yang mngatur konfguras lktronk atom yang mmlk lbh dar satu lktron. Prnsp ksklusnya (larangannya) mnyatakan bahwa tdak trdapat dua lktron dalam sbuah atom yang dapat brada dalam kadaan kuantum yang sama. Masng-masng lktron dalam sbuah atom harus mmlk kumpulan blangan kuantum n,l,m l dan m s yang brbda. Brsfat glombang smtrk atau asmtrk. Sfat glombang maksudnya adalah fungs Unvrstas Sumatra Utara

4 glombang yang tdak dpngaruh olh prtukaran partkl dan sbalknya fungs glombang yang brpngaruh trhadap prtukaran partklnya dsbut glombang asmtrk. 2.2 Mkanka Statstk Kta mnggunakan mkanka statstk untuk mmbuktkan sstm rl (sstm banyak partkl). Dngan mudah kta dapat mmcahkan prsamaan schrodngr satu partkl. Untuk banyak partkl,solusnya adalah ψ total kombnas lnr ψ a ()ψ b (2)ψ c (3) (2.9) ψ a artnya partkl dalam kadaan a dngan suatu nrg E a. Jka dstrbus dar partkl-partkl dar sstm spanjang nrg kadaannya dktahu, sfat-sfat makroskopk dar sstm dapat dtntukan. Jad masalah nt dar mkanka statstk adalah mnntukan dstrbus yang mungkn dar partkl-partkl spanjang nrg lvl dan nrg kadaan. Gambaran dar suatu kumpulan partkl tunggal trgantung kpada apakah partklpartkl trsbut trbdakan (dstngushabl) atau tak-trbdakan (ndstngushabl) Mkrokanonk,Kanonk dan Kanonk Total Tnjau suatu sstm partkl-partkl yang tdak salng brntraks, dngan Hamltonannya dbrkan olh Λ H m a E a N Λ (2.0) a Dmana E a mrupakan nrg kadaan kuantum partkl tunggal α dan N Λ mrupakan oprator yang mncacah banyaknya partkl yang brada pada α α, Unvrstas Sumatra Utara

5 sdangkan m mnunjukkan jumlah aras nrg yang brbda (dapat mrosot), dnotaskan sbaga,,m, dngan m dapat tak brhngga. α Mkanka statstk kta dprhadapkan dngan stuas dmana kadaan kuantum dar sstm tdak dktahu.nla harap dar suatu obsrvabl harus drataratakan A w A (2.) Dmana kadaan adalah ortonormal dar Hamltonan H dan w adalah pluang brada dalam kadaan.w harus mmnuh w. Nla harap dapat dtulskan dalam bntuk bbas A Tr{ ρ A} (2.2) ρ adalah matrks dnstas. Dalam hal n ρ w. Kadaan w yakn pluangnya brtambah,yatu Tr{ ρ } (2.3) Kta slalu dprhadapkan kpada tga nsmbl: mkrokanonk nsmbl, kanonk nsmbl, dan kanonk nsmbl total. Dalam mkrokanonk nsmbl dasumskan sstm dalam kadaan trtutup, shngga nrg E ttap, ttap smua kadaan dngan nrg E sama dngan probabltas ρ Cδ (H E) (2.4) dmana ρ adalah matrks dnstas. δ adalah dlta kronckr. C adalah konstanta normalsas dan ntrop dbrkan olh: S - ln C (2.5) Unvrstas Sumatra Utara

6 Dngan dmkan S ln (# kadaan dar nrg E). Tmpratur nvrs, β (2.6) k B T S β (2.7) E V Tkanan P, P S (2.8) k T V B Dar hukum prtama trmodnamka E ds S S de + E V dv (2.9) Enrg bbas, de k B TdS PdV (2.20) F E - k B TS (2.2) Jka prsamaan n dturunkan dan dhubungkan dngan prsamaan sblumnya df de - k B (SdT + TdS ) k B TdS PdV - k B SdT - k B TdS (2.22) - k B SdT PdV Maka dprolh prsamaan prsamaan Entrop, Unvrstas Sumatra Utara

7 Tkanan P, P - F S - k T T B F V T V (2.23) (2.24) Enrg E kta prolh kmbal dalam formulas yang baru E F + k B TS F F - T T V (2.25) - T 2 F T T Dalam kstmbangan trmal, asumsnya sstm kontak dngan panas rsrvor shngga tmpratur dalam kadaan konstan. Matrk dnstasnya ρ C βh (2.26) In brguna untuk mnurunkan konstanta normalsas, C dan bkrja dngan matrks dnstas tanpa normalsas shngga kta dapat mndfnskan fungs parts atau Z Tr{ ρ } (2.27) Z E β (2.28) Enrg rata-ratanya dprolh E E a Z a βe Unvrstas Sumatra Utara

8 - ln Z β 2 - k β T ln Z T (2.29) Olh karna tu dapat dprolh prsamaan nrg bbas brdasarkan kanonk nsmbl F - k β T ln Z (2.30) Potnsal kma µ d dfnskan sbaga F µ (2.3) N N adalah jumlah partkl. dan matrks dnstas Dalam kanonk lngkap total, tmpratur T dan potnsal kma µ dktahu ρ β ( H µ N ) C (2.32) D sn juga brlaku matrks dnstas tanpa normalsas dan mmbntuk fungs parts kanonk lngkap Z N, Ea β ( Ea µ N ) (2.33) Jumlah partkl rata-rata d prolh N - k β T ln Z (2.34) µ Shngga nrg rata-ratanya dprolh E - ln Z + µ k B T ln Z (2.35) β µ Unvrstas Sumatra Utara

9 Pada skrps n kta akan mnggunakan fungs parts kanonk lngkap untuk konds tmpratur dan potnsal kma yang dktahu dalam suatu sstm Ensmbl Kanonk Smua nsmbl yang brada dalam nsmbl kanonk mmpunya tmpratur yang sama. Olh karna tu d dndng pmsah brsfat prmabl yang artnya dapat dtmbus olh panas atau caran. Olh karna stap nsmbl yang mmpunya tmpratur yang sama maka trjad kstmbangan trmodnamka. Enrg dar sbuah nsmbl yang brada dalam nsmbl kanonk brubah trhadap waktu mula dar nrg k nol sampa k nrg totalnya. Apabla sbuah nsmbl yang d dalam nsmbl kanonk brada pada stat k dngan nrg yang dnyatakan poss. Probobltas bahwa sbuah brada dalam stat k sama dngan nol. P P(0) / kt (2.36) D mana P(0) adalah fungs tmpratur T. Olh karna pada stat k nsmbl harus sama dngan shngga probabltas mnjad: P Fungs parts dar nsmbl yang brada d dalam nsmbl kanonk adalah : Z / kt Fungs parts n mmpunya sfat-sfat sama dngan parts total. (2.37) Shngga Z Z N (2.38) N! P p(o) / kt (2.39) D mana Maka Po Z kt / / kt (2.40) (2.4) Unvrstas Sumatra Utara

10 / kt P / kt P / kt Z (2.42) Sfat- Sfat Trmodnamka Ensmbl Kanonk Pngrtan nsmbl dsn adalah suatu nsmbl yang trdr dar bbrapa sstm yang brada pada satu ruangan masng-masng tmpat dapat brada pada sstm nrg. Enrg rata-rata dar sbuah nsmbl dapat dtulskan prsamaannya sbaga brkut d bawah n Maka E P (2.43) P P(0) P(0) z Z P P / kt z / kt / kt / kt / kt / kt Z E Z P E / kt Z E / E kt ( ) (2.44) Z E( / E T / kt: ) / kt kt Z kt T (2.45) kt E Z 2 Z T Unvrstas Sumatra Utara

11 2.3 Frmon dan Boson Frmon, dambl dar nama Enrco Frm, yang artnya adalah partkl yang mmbntuk status kuantum kompost yang bnar-bnar antsmtrk. Haslnya frmon brsfat ssua dngan prnsp ksklus Paul dan juga ssua dngan statstk Frm- Drac.Tor spn-statstk mnyatakan bahwa frmon mmpunya spn yang brupa sparuh blangan bulat. Salah satu cara untuk mnggambarkan spn n alah bahwa partkl dngan spn /2, sprt frmon, harus dputar olh dua rotas pnuh untuk mngmbalkan mrka k kadaan smula. Contoh-contoh frmon antara lan: lktron, proton, dan nutron. Karna masng-masng kadaan kuantum hanya dapat dhun palng banyak olh satu lktron, kta harus mngngat bahwa lbh dar N kadaan kuantum, N dar sluruhnya yang akan dtmpat(trs). Jad, untuk mmbrkan jumlah dar tngkat nrg g, banyaknya cara n mnmpat tngkat-tngkat nrg n adalah g ( ) Ω E n g! Ω ( E ) (2.46) n!( g n )! Dngan E n.jad untuk ksluruhan sstm Ω (E) dan Ω ( E ) n ( g! g! n )! (2.47) E E n (2.48) Dngan mnggunakan pndkatan strlng, kta dapat mnghtung ntrop, nrg bbas, dan potnsal kma. Entropnya (S), Unvrstas Sumatra Utara

12 Enrg bbas (F), S k ln Ω (E) k g ln g n ln n (g n ) ln(g n ) (2.49) F E TS D mana E n Maka F [ n T ( g ln g n ln n ( g n )ln( g n )] (2.50) Untuk mnghtung potnsal kma mlalu prsamaan (2.3) dar kult I yatu F µ n Shngga, T[ ln n + ln( g n ) + ] µ ( g n ) ln T n Maka, g n (2.5) µ xp( ) + T Dalam kstmbangan, smua potnsal kma untuk smua kult yang brbda harus sama. Dalam hal n µ µ dan mngntprtaskan kdudukan n dalam bntuk yang brssuaan dngan nla rata-rata kdudukan dalam kstmbangan, shngga dapat dtulskan: Untuk dstrbus frmon n Untuk dstrbus boson g µ xp( ) + T (2.52) Unvrstas Sumatra Utara

13 n g µ xp( ) T (2.53) 2.3. Dstrbus Bos Enstn lngkap (2.33) yatu Untuk sstm boson, fungs partsnya dar prsamaan fungs parts kanonk Z N, E a β ( E µ N ) a (2.54) Suku-suku dalam nla gn partkl tunggal dan nrg partkl tunggal adalah Ea n n + n... (2.55) n 0,,2, Shngga, Z β ( n µ { n } n ) β ( n µ n ) n β ( µ ) (2.56) n ( µ ) (2.57) β Banyaknya jumlah partkl dalam sstm, N n Unvrstas Sumatra Utara

14 (2.58) β ( µ ) Enrgnya dbrkan olh E a n β ( µ ) (2.59) N akan mnngkat srng pnngkatan µ. Kondnsas Bos-Enstn trjad ktka N > 0 n (2.60) Dstrbus Frm-Drac Statstk Frm-Drac prtama skal d prknalkan olh Enrco Frm dan Paul Drac pada 926. Salah satu aplkas dar statstka Frm-Drac n adalah dalam dstrbus Frm-Drac yatu untuk sstm frmon dntk. Olh sbab tu prnsp ksklus Paul yatu bahwa tdak trdapat dua lktron dalam sbuah atom yang dapat barada dalam kadaan kuantum yang sama, jad jumlah partkl yang dapat mnmpat kadaan tunggal hanya 0 dan, shngga jka ada g kadaan brnrg sama dan ada n partkl,maka n kadaan trs dan (g -n ) kosong. Sjumlah g kadaan dapat datur dalam g! cara yang brbda, ttap ada n! prmutas dar kadaan trs d antara mrka yang tdak rlavan partkl tu tak trbdakan dan g n )! prmutas kadaan kosong d antara mrka yang tdak rlavan ( karna kadaan tdak ada snya. Untuk sstm frmon bbas, fungs partsnya dar prsamaan (2.33) adalah Z N, E a β ( E µ N ) a Unvrstas Sumatra Utara

15 sama halnya pada dstrbus Bos-Enstn, bahwa E a n n + n hanya, olh karna prnsp ksklus paul n 0, (2.6) shngga Z β ( n µ { n } n ) β ( n µ n ) n 0 β ( µ ) ( + ) (2.62) n ( µ ) β + (2.63) dar prsamaan n dprolh N, (2.64) β ( µ ) + dan E (2.65) β ( µ ) + maka dstrbus Frm-Drac untuk frmon adalah f( ) (2.66) β ( µ ) + Jkalau dbandngkan dngan sstm boson, maka dstrbus untuk partkl boson yang mngkut dstrbus Bos-Enstn adalah f( ) β ( µ ) (2.67) Pada sstm boson tdak ada batas dalam mngs jumlah pada masng-masng lvl kadaan atau tdak mmnuh ksklus Paul. Unvrstas Sumatra Utara

16 Tanda postf dan ngatf pada prsamaan nlah yang mnybabkan prbdaan antara kdua dstrbus n. D mana bahwa dalam dstrbus Frm-Drac trbukt bahwa pluang lktron mnmpat suatu kadaan adalah antara 0 dan, karna dbatas olh pmbag Statstka Kuantum Statstka kuantum adalah sjumlah nrg yang trdstrbus dantara sstm partkl dalam kstmbangan trmal pada tmpratur dmana bahwa sstm mkanka kuantum yang trdr dar N partkl. Fungs dstrbus Maxwll-Boltzmann brlaku untuk sstm partkl dntk yang satu sama lan dapat d bdakan dngan fungs glombangnya brtumpangan. Molkul dalam gas cocok dngan pmran trsbut, dan mmnuh statstka Maxwll-Boltzman. Jka fungs glombang cukup banyak salng brtumpangan, kadaannya brubah karna partkl trsbut tdak dapat dbdakan. Akbat mkanka kuantum dar partkl yang tak trbdakan, maka fungs glombang dalam sstm partkl trsbut yang salng brtumpangan dapat dlhat dalam dua bagan yatu:. Partkl dngan spn 0 atau blangan bulat yang dsbut boson. Boson tdak m mnuh prnsp ksklus, dan fungs glombang boson tdak trpngaruh olh prtukaran stap pasangan partkl. Fungs glombang smacan n dsbut smtrk Partkl dngan spn stngah blangn bulat-ganjl (,,,...) d sbut fr mon. Frmon mmnuh prnsp ksklus yatu bahwa tdak trdapat dua lktron dalam sbuah atom yang barada dalam kadaan kuantum yang sama, dan fungs glombang sstm frmon brubah tanda trhadap prtukaran stap pasangan partkl. Fungs glombang smacam n dsbut antsmtr. Unvrstas Sumatra Utara

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan

Lebih terperinci

Hubungan antara K dengan koefisien fugasitas:

Hubungan antara K dengan koefisien fugasitas: Hubungan antara K dngan kofsn fugastas: fˆ f K Kadaan standar untuk gas adalah gas murn pada kadaan gas dal pada tkanan kadaan standar sbsar 1 bar. (1) Karna fugastas gas dal sama dngan tkanannya, f =

Lebih terperinci

BAB IV FUNGSI KOMPLEKS

BAB IV FUNGSI KOMPLEKS 47 BAB IV FUNGSI KOMPLEKS 4.. BILANGAN KOMPLEKS. 4... Notas Blangan Komplks Brmacam - macam notas dar blangan komplks pada mulanya ddfnskan sbaga pasangan blangan rl, msal (, y ), namun scara umum notas

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu

Lebih terperinci

II. BILANGAN KOMPLEKS. Untuk mencari nilai kuadrat menggunakan persamaan

II. BILANGAN KOMPLEKS. Untuk mencari nilai kuadrat menggunakan persamaan II. BILANGAN KOMPLEKS. Pndahuluan Sstm blangan komplks pada dasarna mrupakan prluasan dar sstm blangan rl. Sstm blangan n dprknalkan untuk mmcahkan sstm-sstm prsamaan aljabar ang tdak mmpuna jawaban dalam

Lebih terperinci

EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV

EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Jurnal Matmatka Vol. 9, No.3, Dsmbr 2006:207-214 EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Supand Jurusan Tknk Informatka Unvrstas AKI Jl. Pmuda 95-97 Smarang h_supand@yahoo.co.uk Abstract.

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)

ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR) ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka

Lebih terperinci

UJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan

UJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pndahuluan Uj Ch Kuadrat adalah pngujan hpotss mngna prbandngan antara : frkuns obsrvas/yg bnar-bnar trjad/aktual dngan frkuns harapan/kspktas 1.1. Pngrtan Frkuns Obsrvas dan Frkuns

Lebih terperinci

BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM

BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM 4.1 Pndahuluan Ktga prtdaksamaan yang tlah dbahas sblumnya akan daplkaskan dalam suatu stud kasus mngna nla AVL (avalablty ntwork) dar sambungan langsung jarak

Lebih terperinci

Gelombang Datar Lintas Medium

Gelombang Datar Lintas Medium Rvs Fbruar 00 33 Modul 4 lktromagntka Tlkomunkas Glombang Datar Lntas Mdum Olh : Nachwan Muft Adransyah, ST, MT Organsas Modul 3 Glombang Datar Lntas Mdum A. Pndahuluan B. Glombang Jatuh Normal C. Konsp

Lebih terperinci

Diktat TERMODINAMIKA DASAR

Diktat TERMODINAMIKA DASAR Dktat TERMODINAMIKA DASAR Olh : Ir. Sudjto, PhD., Ir. Safuddn Badow, Agung Sugng W., ST.,MT BabIV HUKUM TERMODINAMIKA I : SISTEM TERBUKA ( VOLUME ATUR ) 4.1 ANALISA TERMODINAMIKA VOLUME ATUR Pada sbagan

Lebih terperinci

BAB II IMPEDANSI SURJA KAWAT TANAH DAN MENARA

BAB II IMPEDANSI SURJA KAWAT TANAH DAN MENARA BAB II IMPEDANSI SUJA KAWA ANAH DAN MENAA II. UMUM Saluan tansms lbh tngg dbandngkan objk d skllngnya, kana tu saluan tansms mmlk sko bsa untuk tkna sambaan pt. Untuk mngatas hal tsbut maka saluan tansms

Lebih terperinci

Perumusan Ensembel Mekanika Statistik Kuantum. Part-2

Perumusan Ensembel Mekanika Statistik Kuantum. Part-2 Perumusan Ensembel Mekanka Statstk Kuantum Part-2 Menghtung Banyak Status Keadaan Asums : partkel tak punya spn (spnless!)-> apa konsekuensnya? Karena TAK ADA INTERAKSI maka tngkat-tngkat energy yg bsa

Lebih terperinci

Analisis Variansi Multivariat

Analisis Variansi Multivariat Analss Varans Multvarat Muammad Rdwan Ram - 80909 Program Stud Sstm Tknolog Informas Skola Tknk Elktro Informatka Insttut Tknolog Bandung, Jl. Gansa 0 Bandung 403, Indonsa m.rdwan.ram@gmal.com Abstrak

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

LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS

LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS Analss Ssaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS KOMPETENSI Stlah mmplajar topk n, mahasswa dharapkan dapat : mnjlaskan dfns ssaan dan nformasnformas yang dapat dprolh dar ssaan mnghtung nla

Lebih terperinci

PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta

PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1 Ksmantn Jurusan Pnddkan Matmatka FMIPA Unvrstas Ngr Yogakarta Abstrak Pnduga rsko rlat mrupakan statstk ang dgunakan untuk mngtahu sbaran suatu pnakt.

Lebih terperinci

Analisis Rangkaian Listrik

Analisis Rangkaian Listrik Sudaryatno Sudirham Analisis Rangkaian Listrik Mnggunakan Transformasi Fourir - Sudaryatno Sudirham, Analisis Rangkaian Listrik (4) BAB Analisis Rangkaian Mnggunakan Transformasi Fourir Dngan pmbahasan

Lebih terperinci

Muatan Bergerak. Muatan hidup yang bergerak dari satu ujung ke ujung lain pada suatu

Muatan Bergerak. Muatan hidup yang bergerak dari satu ujung ke ujung lain pada suatu Muatan rgrak Muatan hidup yang brgrak dari satu ujung k ujung lain pada suatu konstruksik disbut bb bban brgrak Sbuah kndaraan mlalui suatu jmbatan, maka akan timbul prubahanbh nilai i raksi kimaupun gaya

Lebih terperinci

FIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL

FIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan

Lebih terperinci

Pertemuan XIV, XV VII. Garis Pengaruh

Pertemuan XIV, XV VII. Garis Pengaruh ahan jar Statika ulyati, ST., T rtmuan X, X. Garis ngaruh. ndahuluan danya muatan hidup yang brgrak dari satu ujung k ujung lain pada suatu konstruksi disbut bban brgrak. isalkan ada sbuah kndaraan mlalui

Lebih terperinci

MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda

MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt

Lebih terperinci

Oleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3,

Oleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3, Kpdulian trhadap sanitasi lingkungan diprdiksi dari tingkat pndidikan ibu dan pndapatan kluarga pada kluarga sjahtra I klurahan Krtn kcamatan Lawyan kota Surakarta Olh : Bustanul Arifin K.39817 BAB IV

Lebih terperinci

4. DI D FRA R K A S K I

4. DI D FRA R K A S K I 4. DIFRAKSI Dfraks adalah dvas dar prambatan cahaya atau pmblokan arah rambat cahaya. fk dfraks adalah karaktrstk dar fnomna glombang, apakah buny, atau cahaya dmana mukamuka glombangnya dblokkan.. Hchts,

Lebih terperinci

Tinjauan Termodinamika Sistem Partikel Tunggal Yang Terjebak Dalam Sebuah Sumur Potensial. Oleh. Saeful Karim

Tinjauan Termodinamika Sistem Partikel Tunggal Yang Terjebak Dalam Sebuah Sumur Potensial. Oleh. Saeful Karim Tinjauan Trmodinamika Sistm artikl Tunggal Yang Trjbak Dalam Sbua Sumur otnsial Ol Saful Karim Jurusan ndidikan Fisika Fakultas ndidikan Matmatika dan Ilmu ngtauan Alam Univrsitas ndidikan Indonsia 00

Lebih terperinci

SOLUTION INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI FISIKA

SOLUTION INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI FISIKA ISTITUT TEKOLOGI BADUG FAKULTAS MATEMATIKA DA ILMU PEGETAHUA ALAM PROGRAM STUDI FISIKA FI-500 Mekanka Statstk SEMESTER/ Sem. - 06/07 PR#4 : Dstrbus bose Ensten dan nteraks kuat Kumpulkan d Selasa 9 Aprl

Lebih terperinci

Pada gambar 2 merupakan luasan bidang dua dimensi telah mengalami regangan. Salah satu titik yang menjadi titik acuan adalah titik P.

Pada gambar 2 merupakan luasan bidang dua dimensi telah mengalami regangan. Salah satu titik yang menjadi titik acuan adalah titik P. nurunan Kcpatan Glombang dan Glombang S Glombang sismik mrupakan gtaran yang mrambat pada mdium batuan dan mnmbus lapisan bumi. njalaran mnybabkan dformasi batuan.strss atau tkanan didfinisikan gaya prsatuan

Lebih terperinci

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI ITRFRSI DA DIFRAKSI Mata Kulah: Glombang & Optk Dosn: Andhy Stawan andhystawan DIFRAKSI CLAH TUGGAL DA KISI andhystawan B. Dfaks Dfaks mupan gjala pmblon (pnybaan) glombang kt mnjala mlalu clah smpt atau

Lebih terperinci

Presentasi 2. Isi: Solusi Persamaan Diferensial pada Saluran Transmisi

Presentasi 2. Isi: Solusi Persamaan Diferensial pada Saluran Transmisi Prsntasi Isi: Solusi Prsamaan Difrnsial pada Saluran Transmisi Rprsntasi sinyal dalam bntuk phasor Pmikiran Dasar Sinyal harmonis mudah untuk diturunkan dan diintgralkan Smua sinyal fungsi waktu bisa dirprsntasikan

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. digunakan sebagai landasan teori pada penelitian ini. Teori dasar mengenai graf

II. LANDASAN TEORI. digunakan sebagai landasan teori pada penelitian ini. Teori dasar mengenai graf II. LANDASAN TEORI 2.1 Konsp Dasar Graf Pada bagian ini akan dibrikan konsp dasar graf dan dimnsi partisi graf yang digunakan sbagai landasan tori pada pnlitian ini. Tori dasar mngnai graf yang akan digunakan

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Latar Belakang

PENDAHULUAN Latar Belakang PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI DATA Data pnlitian diprolh dari siswa klas XII Jurusan Tknik Elktronika Industri SMK Ma arif 1 kbumn. Data variabl pngalaman praktik industri, kmandirian

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI e/m ELEKTRON

PENENTUAN NILAI e/m ELEKTRON Pnntuan Nilai E/m Elktron 013 PENENTUAN NILAI /m ELEKTRON Intan Masruroh S, Anita Susanti, Rza Ruzuqi, Zaky Alam Laboratorium Fisika Radiasi, Dpartmn Fisika Fakultas Sains Dan Tknologi, Univrsitas Airlangga

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

IDE - IDE DASAR MEKANIKA KUANTUM

IDE - IDE DASAR MEKANIKA KUANTUM IDE - IDE DASAR MEKANIKA KUANTUM A. Radiasi Bnda Hitam 1. Hasil-Hasil Empiris Gambar 1. Grafik fungsi radiasi spktral bnda hitam smpurna a. Hukum Stfan Hukum Stfan dapat dituliskan sbagai total = f df

Lebih terperinci

Aplikasi Integral. Panjang sebuah kurva w(y) sepanjang selang dapat ditemukan menggunakan persamaan

Aplikasi Integral. Panjang sebuah kurva w(y) sepanjang selang dapat ditemukan menggunakan persamaan Aplikasi Intgral Intgral dapat diaplikasikan k dalam banyak hal. Dari yang sdrhana, hingga aplikasi prhitungan yang sangat komplks. Brikut mrupakan aplikasi-aplikasi intgral yang tlah diklompokkan dalam

Lebih terperinci

Tinjauan Termodinamika Pada Sistem Partikel Tunggal Yang Terjebak Dalam Sebuah Sumur Potensial

Tinjauan Termodinamika Pada Sistem Partikel Tunggal Yang Terjebak Dalam Sebuah Sumur Potensial injauan rmodinamika ada Sistm artikl unggal Yang rjbak Dalam Sbua Sumur otnsial Dngan mngmbangkan ubungan trmodinamik yang sdrana untuk pngumpulan partikl yang tunggal yang ditmpatkan pada dara potnsial.

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

BAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi.

BAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi. BAB 3 Ksamaan Matks Kovaans Bagan n akan mmahas tntang ngujan hotss ksamaan matks kovaans. 3. Uj Ksamaan Dua Matks Kovaans 3.. Ukuan Pnyaan Multvaat ( X ( ( Msalkan X suatu vkto acak d mana X dan X masngmasng

Lebih terperinci

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhus, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dsnova Kr Cntr of Ald Mathmatcs (CAM), Program tud Matmatka

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

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 7

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 7 Mata Kuliah : Matmatika Diskrit Program Studi : Tknik Informatika Minggu k : 7 MATRIK GRAPH Sbuah graph dapat kita sajikan dalam bntuk matrik, yaitu : a. Matrik titik (Adjacnt Matrix) b. Matrik rusuk (Edg

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

PENGUAT FREKUENSI RENDAH (lanjutan)

PENGUAT FREKUENSI RENDAH (lanjutan) EEKTONK NOG Prtmuan 4 PENGUT FEKUENS ENDH (lanjutan) Pngkut Emtr (Emttr Followr) Pnguat transstor kolktor umum (ommon-mttr) dsut juga dgn stla pngkut mtr. Konfgurasnya dgamarkan s. Konfguras kolktor-umum

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

METODE ELEMEN HINGGA UNTUK MASALAH SYARAT BATAS DARI OPERATOR DIFERENSIAL POSITIF. Sutrima Jurusan matematika FMIPA UNS. Abstract

METODE ELEMEN HINGGA UNTUK MASALAH SYARAT BATAS DARI OPERATOR DIFERENSIAL POSITIF. Sutrima Jurusan matematika FMIPA UNS. Abstract JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol. 5. No., 4-4, Aprl, ISSN : 4-858 METODE ELEMEN INGGA NTK MASALA SARAT BATAS DARI OPERATOR DIFERENSIAL POSITIF Sutrma Jurusan matmatka FMIPA NS Abstract Th purpos of ths

Lebih terperinci

Modifikasi Metode Full Wave di Sekitar Titik Singular

Modifikasi Metode Full Wave di Sekitar Titik Singular Kontrbus Fska Indonsa Vol. 3 No.3, Jul 2002 Abstrak odfkas tod Full Wav d Sktar Ttk Sngular Ttk Stawat Bdang Aplkas Gomagnt dan agnt Antarksa, Pusat Pmanfaatan Sans Antarksa LAPAN, Jl. Dr. Junjunan 33

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 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.

Lebih terperinci

BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )

BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F ) 28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau

Lebih terperinci

DIMENSI PARTISI GRAF GIR

DIMENSI PARTISI GRAF GIR Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,

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

PERKEMBANGAN TEORI ATOM & PENEMUAN PROTON, NEUTRON, ELEKTRON. Putri Anjarsari, S.Si., M.Pd

PERKEMBANGAN TEORI ATOM & PENEMUAN PROTON, NEUTRON, ELEKTRON. Putri Anjarsari, S.Si., M.Pd PERKEMBANGAN TEORI ATOM & PENEMUAN PROTON, NEUTRON, ELEKTRON Putri Anjarsari, S.Si., M.Pd putri_anjarsari@uny.ac.id PERKEMBANGAN TEORI ATOM Dmokritus Dalton Thomson Ruthrford Bohr Mkanika glombang Dmokritus

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

PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE

PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE Bn Haryat dan Sutkno Jurusan Statstka, Fakultas Matmatka

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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI. MICRO BUBBLE GENERATOR Micro Bubbl Gnrator (MBG) mrupakan suatu alat yang difungsikan untuk mnghasilkan glmbung udara dalam ukuran mikro, yaitu glmbung dngan diamtr 00 μm []. Aplikasi

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

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

Bab 1 Ruang Vektor. I. 1 Ruang Vektor R n. 1. Ruang berdimensi satu R 1 = R = kumpulan bilangan real Menyatakan suatu garis bilangan;

Bab 1 Ruang Vektor. I. 1 Ruang Vektor R n. 1. Ruang berdimensi satu R 1 = R = kumpulan bilangan real Menyatakan suatu garis bilangan; Bab Ruang Vktor I. Ruang Vktor R n. Ruang brdimnsi satu R = R = kumpulan bilangan ral Mnyatakan suatu garis bilangan; -3 - - 0. Ruang brdimnsi dua R = bidang datar ; Stiap vktor di R dinyatakan sbagai

Lebih terperinci

Pembahasan Soal. Pak Anang SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA. Disertai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS. Disusun Oleh :

Pembahasan Soal. Pak Anang SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA. Disertai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS. Disusun Oleh : Pmbahasan Soal SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA Disrtai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS Disusun Olh : Pak Anang Kumpulan SMART SOLUTION dan TRIK SUPERKILAT Pmbahasan Soal SIMAK UI 2011 Matmatika

Lebih terperinci

Jurnal Inovasi Pembelajaran Fisika (INPAFI)

Jurnal Inovasi Pembelajaran Fisika (INPAFI) Jurnal Inovas Pmblajaran Fska (INPAFI) Avalabl onln http://jurnal.unmd.ac.d/01/ndx.php/npaf -ssn 59-5, p-ssn 337-6 IMPLEMENTASI PEDAGOGICAL CONTENT KNOWLEDGE (PCK) DALAM PEMBELAJARAN SAINTIFIK UNTUK MENINGKATKAN

Lebih terperinci

BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi

BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi BAB IV AKSIRA MAKSIMUM LIKELIHOOD FUGSI IESIAS POISSO OHOMOGE 4 Pndahuluan Brku n, akan dbahas nang dua pndkaan unuk mndapakan aksran fungs nnsas pross Posson nonhomogn, yau scara ors dan sud kasus Pada

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

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

OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Studi Kasus Produk Flash Disk dengan Kapasitas Penyimpanan 4 GB dan 8 GB)

OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Studi Kasus Produk Flash Disk dengan Kapasitas Penyimpanan 4 GB dan 8 GB) OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Stud Kasus Produk Flash Dsk dngan Kapastas Pnympanan 4 GB dan 8 GB) Skrps OLEH: DIAN SETYA ARINI I0307038 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS

Lebih terperinci

Review Thermodinamika

Review Thermodinamika Revew hermodnamka Hubungan hermodnamka dan Mekanka tatstk hermodnamka: deskrps fenomenologs tentang sfatsfat fss sstem makroskopk dalam kesetmbangan. Phenomenologs : mendasarkan pada pengamatan emprs terhadap

Lebih terperinci

LISTRIK STATIS - HUKUM COULOMB Oleh Suparno, PhD

LISTRIK STATIS - HUKUM COULOMB Oleh Suparno, PhD LISTRIK STATIS - HUKUM COULOMB Olh Supano, PhD Sfat-sfat Muatan Bla sbuah ss dgosok-gosokkan pada ambut, lalu ddkatkan kpada sphan ktas kcl-kcl, maka sphan ktas tu akan ttak dan mlkat pada ss. Pstwa n

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

MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda

MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt

Lebih terperinci

8. Fungsi Logaritma Natural, Eksponensial, Hiperbolik

8. Fungsi Logaritma Natural, Eksponensial, Hiperbolik 8. Fungsi Logaritma Natural, Eksponnsial, Hiprbolik 8.. Fungsi Logarithma Natural. Sudaratno Sudirham Dfinisi. Logaritma natural adalah logaritma dngan mnggunakan basis bilangan. Bilangan ini, sprti halna

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

Fisika Dasar I (FI-321)

Fisika Dasar I (FI-321) Fska Dasar I (FI-31) Topk har n (mnggu 5) Usaha dan Energ Usaha dan Energ Energ Knetk Teorema Usaha Energ Knetk Energ Potensal Gravtas Usaha dan Energ Potensal Gravtas Gaya Konservatf dan Non-Konservatf

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

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

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

Bab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak

Bab 3. Teori Comonotonic. 3.1 Pengurutan Variabel Acak Bab 3 Teor Comonotonc Pada bab n konsep teor comonotonc akan dpaparkan dar awal dan berakhr pada konsep teor n untuk jumlah dar peubah - peubah acak 1. Setelah tu untuk membantu pemahaman akan dberkan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11]

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11] BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1 Umum Tngkat playanan suatu jarngan jalan tntukan olh waktu prjalanan, baya prjalanan (tarf an bahan bakar), knyamanan, an kamanan pnumpang. Jka trja pnurunan tngkat playanan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.

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

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung

Lebih terperinci

b. Tentukan eigenket-eigenket dari sistem tersebut sebagai kombinasi linier dari 1 dan 2

b. 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 terperinci

Universitas Indonusa Esa Unggul Fakultas Ilmu Komputer Teknik Informatika. Persamaan Diferensial Orde I

Universitas Indonusa Esa Unggul Fakultas Ilmu Komputer Teknik Informatika. Persamaan Diferensial Orde I Univrsitas Indonusa Esa Unggul Fakultas Ilmu Komputr Tknik Informatika Prsamaan Difrnsial Ord I Dfinisi Prsamaan Difrnsial Prsamaan difrnsial adalah suatu prsamaan ang mmuat satu atau lbih turunan fungsi

Lebih terperinci

Fisika Dasar II Listrik, Magnet, Gelombang dan Fisika Modern

Fisika Dasar II Listrik, Magnet, Gelombang dan Fisika Modern Fisika Dasar II Listrik, Magnt, Glombang dan Fisika Modrn Pokok Bahasan Mdan Listrik dan Dipol Listrik Abdul Waris Rizal Kurniadi Novitrian Sparisoma Viridi Mdan Listrik Artinya daripada ini... Mrka lbih

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol

BAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sebagan besar peneltan-peneltan bdang statstka berhubungan dengan pengujan asums dstrbus, bak secara teor maupun praktk d lapangan. Salah satu uj yang serng dgunakan

Lebih terperinci

Debuging Program dengan EasyCase

Debuging Program dengan EasyCase Modul asyc 1 Dbuging Program dngan EasyCas Di susun Olh : Di dukung olh : Portal dukasi Indonsia Opn Knowlodg and Education http://ok.or.id Modul asyc 2 KATA PENGANTAR Puji syukur kpada guru sjatiku Gusti

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

Bab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat

Bab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat Mater Kulah Ekspermen Fska Oleh : Drs. Ishaft, M.S. Program Stud Penddkan Fska Unverstas Ahmad Dahlan, 07 Bab 3 Analss Ralat 3.. Menaksr Ralat Msalna suatu besaran dhtung dar besaran terukur,,..., n. Jka

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

Fisika Dasar I (FI-321) Usaha dan Energi

Fisika Dasar I (FI-321) Usaha dan Energi Fska Dasar I (FI-31) Topk har n (mnggu 5) Usaha dan Energ Usaha Menyatakan hubungan antara gaya dan energ Energ menyatakan kemampuan melakukan usaha Usaha,,, yang dlakukan oleh gaya konstan pada sebuah

Lebih terperinci

ANALISIS NOSEL MOTOR ROKET RX LAPAN SETELAH DILAKUKAN PEMOTONGAN PANJANG DAN DIAMETER

ANALISIS NOSEL MOTOR ROKET RX LAPAN SETELAH DILAKUKAN PEMOTONGAN PANJANG DAN DIAMETER Analisis Nosl Motor Rokt RX-1 LAPAN... (Ahmad Jamaludin Fitroh, Sari) ANALISIS NOSEL MOTOR ROKET RX - 1 LAPAN SETELAH DILAKUKAN PEMOTONGAN PANJANG DAN DIAMETER Ahmad Jamaludin Fitroh, Sari Pnliti Pnliti

Lebih terperinci

Bab VII Contoh Aplikasi

Bab VII Contoh Aplikasi Bab VII Contoh Aplkas Dala bab n akan dberkan lustras tentang aplkas statstk penguj VVVS dala eontor kestablan atrks korelas pada proses produks dudukan kabel tegangan tngg (flange) d PT PINDAD (Persero).

Lebih terperinci

model pengukuran yang menunjukkan ukur Pengukuran dalam B. Model Mode sama indikator dan 1 Pag

model pengukuran yang menunjukkan ukur Pengukuran dalam B. Model Mode sama indikator dan 1 Pag Modl Modl Pngukuran dalam Pmodlan Prsamaan Struktural Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Tulisan ini akan mmbahas bbrapa modl dalam SEM yang unik. Dikatakan unik karna jarang dipakai. Tulisan hanya

Lebih terperinci

Analisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya

Analisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya Analss Regres Pokok Bahasan : Mendeteks penclan dan penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasswa dapat mendeteks adanya penclan pada regres lner berganda Penclan Penclan adalah pengamatan yang

Lebih terperinci

Pengaruh Penyisipan Induktor dan Kapasitor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabel Distribusi 20 kv terhadap Perambatan Gelombang Tegangan Surja

Pengaruh Penyisipan Induktor dan Kapasitor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabel Distribusi 20 kv terhadap Perambatan Gelombang Tegangan Surja 8 Pngaruh Pnyspan Indukor dan Kapasor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabl Dsrbus kv rhadap Prambaan Glombang gangan Surja Moch. Dhofr Absrak Dalam ulsan n dpaparkan pngaruh sspan L sr aau C parall danara

Lebih terperinci

UJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST)

UJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST) UJI CHI KUADRAT PENDAHULUAN Distribusi chi kuadrat mrupakan mtod pngujian hipotsa trhadap prbdaan lbih dari proporsi. Contoh: manajr pmasaran suatu prusahaan ingin mngtahui apakah prbdaan proporsi pnjualan

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN TES ILMU PENGETAHUAN ALAM TERKOMPUTERISASI

PENGEMBANGAN TES ILMU PENGETAHUAN ALAM TERKOMPUTERISASI Volum 21, No 2, Dcmbr 2017 (153-161) Onln: http://journal.uny.ac.d/ndx.php/jpp PENGEMBANGAN TES ILMU PENGETAHUAN ALAM TERKOMPUTERISASI Unvrstas Vtran Bangun Nusantara Sukoharjo suwartowarto@yahoo.com,

Lebih terperinci

ADAPTIF NEUROFUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PENGUKURAN ph

ADAPTIF NEUROFUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PENGUKURAN ph ADAPTIF EUROFUZZ IFERECE SSTEM UTUK PEGUKURA ph Totok R. Byanto Tknk Fska FTI, ITS Surabaya Kampus ITS Surabaya, Sukollo Surabaya Tlp: 597 Fax: 590 Emal: trb@p.ts.ac.d ABSTRAK: Srng dngan mnngkatnya kbutuhan

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api.

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api. 6 yang diharapkan. Msin infrnsi disusun brdasarkan stratgi pnalaran yang akan digunakan dalam sistm dan rprsntasi pngtahuan. Msin infrnsi yang digunakan dalam pngmbangan sistm pakar ini adalah FIS. Implmntasi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan

Lebih terperinci