ANALISA UNJUK KERJA SISTEM V-BLAST PADA KANAL FREQUENCY SELECTIVE FADING DALAM RUANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MODULASI J-ary QAM
|
|
- Agus Sumadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Analsa Unju Kerja Sstem I Gst. Ag. Km. Dafar Djun H. ANALISA UNJUK KEJA SISEM V-BLAS PADA KANAL FEQUENCY SELECIVE FADING DALAM UANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MODULASI J-ary QAM I Gust Agung Komang Dafar Djun Hartawan gadafar@yahoo.com Staf Pengajar Program Stud en Eletro, Unverstas Udayana ABSAK Sstem V-BLAS (Vertal BLAS) merupaan salah satu sstem omunas tanpa abel (wreless) yang dapat menngatan apastas sstem dengan menggunaan antena pemancar dan penerma yang lebh dar satu, yang denal dengan mult elemen antenna. Dalam Vertal BLAS n, menggunaan modulas J-ary QAM, dmana masng-masng pemancar dan penerma menggunaan J-ary QAM dan bentu dagram onstelas snyal yang sama. Propagas gelombang rado dar pemancar e penerma pada sstem V-BLAS yang terjad ddalam ruangan (ndoor) dapat menmbulan fadng. Frequency selectve fadng merupaan salah satu bentu fadng yang dapat mengabatan nterferens antar smbol (ISI). Dar hasl peneltan dperoleh bahwa sstem V-BLAS yang menggunaan tngat modulas 4-QAM meml unju erja yang lebh ba dar sstem dengan tngat modulas 8-QAM atau 6-QAM. Seman tngg nla rms delay spread yang dnormalsas, unju erja sstem V-BLAS aan seman buru untu seluruh tngat modulas QAM (J-ary QAM) yang dgunaan. Kata unc: Vertal BLAS, freuens selectve fadng, dan modulas J-ary QAM. PENDAHULUAN Pemaaan antena tunggal untu mengrm nformas melalu gelombang rado, serng dlhat pada sstem omunas tanpa abel (wreless). Namun belaangan n, ada ten baru yang menggunaan mult elemen antena pada edua ss pemancar dan penerma dalam suatu lntasan rado yang denal dengan sebutan BLAS (Bell Layered Space me). BLAS merupaan ten omunas yang dapat menngatan apastas sstem dengan menggunaan jumlah antena pemancar dan penerma lebh dar satu, yang denal dengan mult elemen antena. Ada dua sstem BLAS yatu D-BLAS (Dagonal BLAS) dan V-BLAS (Vertal BLAS). Perbedaan dasar antara D-BLAS dan V- BLAS terleta pada proses pengodean. Dalam D- BLAS, redundans yang ada pada sub deretan data, menggunaan pengodean blo. Strutur ode blo D-BLAS n datur secara dagonal dalam ruang dan watu (space-tme) tap strutur n leb omples dalam mplementasnya. Sstem BLAS yang lebh sedehana yatu pada V-BLAS,dmana proses pengodeannya merupaan operas demultples yang sederhana, lalu bt yang ndependen pada setap sub deretan dubah dalam bentu smbol. da ada bentu pengodean lan yang dperluan dan hanya dlauan dengan pengodean basa, sub deretan n menjad lebh mudah daplasan. Dalam vertal BLAS n, sstem modulasnya menggunaan J-ary QAM. Dengan sstem modulas n deretan bt yang aan drm, dubah dalam bentu smbol-smbol. Jumlah bt dalam smbol tergantung pada jumlah J-ary dar QAM. Masng-masng pemancar menggunaan J-ary QAM yang sama dan bentu onstelas snyal dar setap QAM harus sama untu semua pemancar Propagas gelombang rado dar pemancar e penerma ddalam ruangan pada sstem V-BLAS dapat menmbulan fadng. Frequency selectve fadng merupaan salah satu bentu fadng dmana snyal yang dterma mengalam dstors dan dspers. Hal n dsebaban snyal yang dterma terdr dar beberapa snyal, terjad redaman dan watu tunda, sehngga menmbulan dspers watu dar smbol yang dtransmsan. Perbedaan watu tunda dar smbol-smbol n mengabatan nterferens antar smbol (ISI). Oleh arena tu, perlu adanya evaluas nerja sstem V- BLAS dengan tngat modulas QAM yang berbeda pada anal Frequency selectve fadng untu onds d dalam ruangan (ndoor). Dar peneltan n dharapan memperoleh hubungan antara Sgnal to Nose ato (SN) dengan VSE, rms delay spread yang dnormalsas dengan VSE... INJAUAN PUSAKA. Sstem V-BLAS Sstem BLAS merupaan suatu ten mengrman deretan data tunggal yang dmultplesng dalam M sub deretan dan setap sub deretan, dubah dalam bentu smbol yang dlewatan e masng-masng pemancar. Pemancar dar sampa M beerja secara co chanel dengan ecepatan smbol / smbol per det dengan snronsas watu smbol. Setap pemancar tu enolog Eletro 33 Vol.5 No. Jul Desember 006
2 Analsa Unju Kerja Sstem I Gst. Ag. Km. Dafar Djun H. sendr merupaan pemancar dengan modulas QAM. Pemancar-pemancar tersebut merupaan suatu vetor dmana omponen omponen setap M-vetor yang dtransmsan adalah smbol-smbol yang dperoleh dar onstelas QAM. Dasumsan bahwa onstelas yang dgunaan setap sub deretan sama dan pengrman tu datur dalam bentu bursts L symbol. Daya yang deluaran oleh setap pemancar sebandng dengan /M sehngga daya total yang dradasan adalah M dan onstan. Blo dagram sstem V-BLAS dengan jumlah pemancar M, jumlah penerma N dan vetor smbol a [a,a,a 3,a M ] dapat dlhat d gambar. Untu esederhanan analsa system, maa anal dasumsan flat fadng dan fungs transfer anal matr dnyataan dengan H NxM, dmana omponen matr h nm merupaan fungs transfer dar pemancar m e penerma n. Penerma dar sampa N penerma dengan demodulas QAM basa dan beerja secara co chanel. Setap penerma aan menerma snyal yang dradas dar seluruh M pemancar. data Vect or Enc oder a a a 3 a M ch Scaterng Envronment M N Gambar.. Blo dagram sstem V-BLAS. Proses detes pada V-BLAS Dalam proses detes vetor smbol dar satu pengrman, perlu asums snronsas smbol. Msalan a [a,a,,a M ] menyataan vetor suatu smbol yang drm, lalu vetor smbol yang dterma adalah[] r H a + v () dengan H fungs transfer anal matr v vetor nose yang omponennya terdstrbus gaussan. Ja urutan vetor smbol dterma merupaan omponen vetor smbol a, yang dmsalan sebaga S {,,, M }. Maa, proses detesnya dapat djelasan sebaga berut:. Nullng V-BLAS Sgnal Processng data Masng-masng sub-deretan secara bergantan destmas sebaga snyal yang dngnan (snyal yang teruat), sedangan snyal yang lannya (snyal yang lebh lemah) dnyataan sebaga snyal nterferens, yatu: y w r () dengan y sub deretan data e w vetor nullng. Slcng Snyal yang telah destmas, ddetes untu mendapatan bt-bt data, yatu slce y untu mendapatan â : Q(y ) (3) â dengan Q(.) menyataan operas quantsas (slcng) yang sesua dengan onstelas yang dgunaan. 3. Cancellaton Snyal nterferens dar omponen vetor smbol a yang sudah ddetes durangan dar vetor snyal yang dterma. Asumsan bahwa â a, cancel a dar vector terma r untu menghaslan vetor terma yang termodfas, r. r r ˆ a ( H ) (4) dmana ( H ) menyataan olom e- dar H. Untu omponen,... M dlauan dengan cara yang sama sepert proses sampa 3, sehngga dperoleh vetor smbol yang dterma, yatu r,... r M SN untu omponen e- dar vetor smbol a yang telah ddetes dperoleh dar[] < a > ρ σ w (5) Proses detes dengan memperhatan urutan detes yang optmal secara lengap dapat d jelasan dengan prosedur reursf, sepert pada persamaan d bawah: nsalsas: (6a) G H + (6b) arg mn ( G (6c) ) j j reursf w ( G ) (6d) y w r (6e) â Q(y ) (6f) r a ˆ + ( ) (6g) enolog Eletro 34 Vol.5 No. Jul Desember 006
3 Analsa Unju Kerja Sstem I Gst. Ag. Km. Dafar Djun H. G H (6h) ± + + arg mn ( + ) j j {... } G (6) + (6j) dengan (G ) j merupaan G pada bars e-j. Notas ± H sepert persamaan datas, terdr dar H sebaga matrs yang dperoleh dar olom,,, - dar matrs H yang dbuat nol dan tanda + menyataan pseudonverse. Persamaan (6c) dan (6) dgunaan untu menentuan orderng yang optmal, persamaan (6d) sampa persamaan (6g) dpaa untu poses nullng, slcng dan cancellaton. Sedangan perhtungan pseudonverse yang baru untu teras selanjutnya menggunaan persamaan (6h). Pseudonverse yang baru n, ddapat dar H yang olom-olom,,, - telah djadan nol. Hal n dsebaban olom tersebut berhubungan dengan omponen vetor a yang sudah destmas dan d cancellng..3 anggapan Impuls dar Kanal Multpath Dalam sstem V-BLAS n, mengasumsan bahwa anal tda bervaras watu,sehngga persamaan tanggapan mpuls dar pemancar e-m e penerma e-n dberan persamaan[7]: 6 nm (t) h nmδ(t t ) h nm h nm h (7) dengan adalah proses random Gaussan dengan rata-rata nol dan tda berorelas, t adalah excess delay dar lntasan yang e-..4 Power Delay Profle Secara umum Power Delay Profle (PDP) merupaan hubungan antara daya yang dterma dengan excess delay. Excess delay adalah delay relatf dar suatu omponen multpath yang dbandngan dengan omponen lntasan yang pertama dterma.. Dalam peneltan n menggunaan Power Delay Profle (PDP) d dalam ruangan (ndoor). PDP yang ada ddalam ruangan (ndoor) dapat dlhat pada abel. [] abel PDP pada anal d dalam ruangan Path, Path delay, t (ns) p(t ) [db] Parameter Delay Spread Sebuah snyal yang drman oleh pemancar, aan mengalam pelebaran d penerma yang dsebut dengan delay spread. Delay spread n dapat menmbulan nterferens antar smbol, arena setap smbol aan salng bertumbuan antara smbol sebelum dan sesudahnya. Parameter delay spread yang serng dtuls dalam bentu root mean square (rms) adalah rms delay spread yang dberan persamaan[8]: σ τ τ (τ) (8) _ dengan τ merupaan mean excess delay yang dnyataan dengan persamaan P( τ ) τ τ P( τ ) (9) dan τ P( τ ) τ P( τ ).6 Kecepatan Bt Delay spread, jumlah pemancar dan tngat modulas yang dgunaan pada sstem V-BLAS mempengaruh ecepatan bt. Dar hal tersebut, ecepatan bt dalam sstem n dapat dnyataan dalam suatu persamaan sebaga berut: b s (log J ). M (0) dengan s adalah ecepatan smbol ( s / s ), J adalah tngat modulas QAM, dan M adalah jumlah pemancar. 3. MEODOLOGI PENELIIAN Untu mengevaluas unju erja sstem V- BLAS pada anal pada anal frequency selectve fadng (FSF) dengan tngat modulas QAM yang berbeda,maa dlauan smulas. Smulas n menggunaan model-model anal untu onds ddalam ruangan. Dsampng tu sstem V-BLAS menggunaan tngat modulas J-QAM yang berubah (J4,8,dan6) dmana jumlah antena pemancar(m) dan penerma(n) dbuat tetap yatu pada M dan N4. Nla SN bervaras dar 0 db sampa dengan 5 db dengan perubahan 5 db, sedangan nla rms delay spread yang dnormalsas juga bervaras dar 0 (onds flat fadng) sampa dengan 0,3 dengan perubahan 0, HASIL SIMULASI 4. Sstem V-BLAS dengan perubahan tngat modulas J-QAM Unju erja V-BLAS pada anal frequens selectve fadng dengan menggunaan tngat modulas pada J-QAM yang berbeda dapat dlhat pada Gambar 4.. enolog Eletro 35 Vol.5 No. Jul Desember 006
4 Analsa Unju Kerja Sstem I Gst. Ag. Km. Dafar Djun H. Bt Error ate Flat Fadng Indoor Channel 4 QAM 8 QAM 6 QAM Pada anal flat fadng dapat dlauan dengan memperhatan bahwa s >> σ rms atau s >> 3,84 ns untu onds ddalam ruangan. Bla mengasumsan nla 0,x s σ rms maa nla ecepatan smbolnya s ˆ,60x0 7 smbol per det (ddalam ruangan ). Kecepatan bt ( b ) dhtung dengan menggunaan persamaan (0) dengan tngat modulas QAM yang berbeda dan jumlah pemancar (M), nla b dapat dlhat pada abel. abel. Kcepatan bt ( b ) sstem V-BLAS pada anal Flat Fadng d dalam ruangan SN (db) Gambar 4. Graf unju erja sstem V-BLAS ddalam ruangan Nla rms delay spread pada anal rado d dalam ruangan dperoleh dar Power Delay Profle (PDP) pada anal U sesua dengan abel dengan menggunaan persamaan (8) yatu sebesar 3,84 ns. ms delay spread yang dnormalsas merupaan perbandngan antara rms delay spread dengan perode smbol ( s ). Gambar 4. menggunaan nla rms delay spread yang dnormalsas sama dengan 0,. 4. Sstem V-BLAS sebaga fungs rms delay spread yang dnormalsas Unju erja V-BLAS sebaga fungs dar rms delay spread yang dnormalsas dapat dlhat pada Gambar J-ary s (x0 6 b SN (db) QAM Smbol/s) (Mbps) BEx0-3 4 ˆ 6,04 ˆ 04, 8,4 8 ˆ 6,04 ˆ 56,3,4 6 ˆ 6,04 ˆ 08,3 5 Bla menggunaan rms delay spread yang dnormalsas sama dengan 0, maa perode smbol ( s ) d dalam ruangan, s 9, ns. In berart nla ecepatan smbol ( s ) rsebut adalah 5,08x0 7 smbol per det (d dalam ruangan) sehngga b dapat dtentuan, sepert yang terlhat pada abel 3. abel 3. Kecepatan bt ( b ) sstem V-BLAS pada anal Frequens Selectve Fadng d dalam ruangan J-ary QAM s (x06 smbol/s) b (Mbps) 4 5,08 08,3 4,5 8 5,08 3,5 6 5,08 46,7 5 SN(dB) BE5x0-0 - Bt Error ate QAM 8 QAM 6 QAM rms delay spread yang dnormalsas Gambar 4. Graf unju erja sstem V-BLAS ddalam ruangan Smulas yang dtunjuan pada Gambar 4., nla SN dbuat tetap, yatu sama dengan 5 db. 4. Kecepatan Bt Dalam menentuan ecepatan bt ( b ) pada sstem V-BLAS, yang dlauan terlebh dahulu adalah menghtung s dmana s / s 5. KESIMPULAN Berdasaran analsa hasl smulas yang dlauan pada peneltan n, dapat dambl beberapa esmpulan antara lan:. Sstem V-BLAS pada anal flat fadng yang menggunaan tngat modulas QAM yang sama, meml unju erja yang lebh ba dar sstem V-BLAS pada anal FSF untu onds ddalam ruangan (ndoor).. Untu SN dan rms delay spread yang dnormalsas dengan nla yang sama, seman besar tngat modulas QAM (J-ary QAM) yang dgunaan oleh sstem V-BLAS, menjad seman buru unju erjanya 3. Seman tngg rms delay spread yang dnormalsas, unju erja sstem V-BLAS aan seman buru untu seluruh tngat modulas QAM (J-ary QAM) yang dgunaan. 4. Sstem V-BLAS pada anal flat fadng meml unju erja yang hampr sama dengan enolog Eletro 36 Vol.5 No. Jul Desember 006
5 Analsa Unju Kerja Sstem I Gst. Ag. Km. Dafar Djun H. sstem V-BLAS pada FSF, untu rms delay spread yang dnormalsas yang mendeat nla nol. 6. DAFA PUSAKA []. P. W. Wolnansy, G. J. Foschn, G. D. Golden, and. A. Valenzuela (998), V-BLAS: An archtecture for realzng very hgh data rates over the rch-scatterng wreless channel, n Proc. ISSSE-98, Psa, Italy,Invted Paper. []. G. J. Foschn (996), Layered space-tme archtecture for wreless communcaton n a fadng envronment when usng multple antennas, Bell Lab. ech. J., vol., no., pp [3]. G. J. Foschn and M. J. Gans (998), On lmts of wreless communcatons n a fadng envronment when usng multple antennas, Wreless Personal Commun., vol. 6, no. 3, pp [4]. G. D. Golden, G. J. Foschn,. A. Valenzuela, and P. W. Wolnansy (999), Detecton algorthm and ntal laboratory results usng V- BLAS space-tme communcaton archtecture, Electron. Lett., vol. 35, no., pp [5]. G. J. Foschn, G. D. Golden,. A. Valenzuela, and P. W. Wolnansy (999),. Smplfed processng for hgh spectral effcency wreless communcaton employng mult-element arrays, IEEE J. Select. Areas Commun., vol. 7, pp [6]. J. C.-I. Chuang (999), he effects of tme delay spread on portable rado communcatons channels wth dgtal modulaton, IEEE J. Select. Areas Commun.,vol. 7, pp. 3. [7]. Nejb Boubaer, Khaled Ben Letaef, and oss D. Murch (00), Performance of BLAS Over Frequency-Selectve Wreless Communcaton Channels. IEEE rans. Comm., vol. 50, no., pp [8]. heodore S. appaport (996), Wreless Communcaton Prncples and Practse, Prentce Hall P Upper Sadle ver, New Jersey 07458,. [9]. John G. Proas (983), Dgtal Communcaton, McGraw-Hll Publshng Company. [0]. John G Proas, Masoud Saleh (000), Contemporary Communcaton System Usng MALAB, Broos/Cole. []. Nur Ad Sswandar(003), Analsa orelas spatal propagas anal rado,7 GHz dalam ruang menggunaan antena array planar sntets, hess S- IS eleomunas Multmeda []. K.Sam Shanmugam,Arthur M. Brepohl (988), andom Sgnals: Detecton, Estmaton, and Data Analyss, John Wley & Sons. enolog Eletro 37 Vol.5 No. Jul Desember 006
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciRekayasa Elektrika. Jurnal APRIL 2017 VOLUME 13 NOMOR 1. TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. 36b/E/KPT/2016
TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. 36b/E/KPT/016 Jurnal Reayasa Eletra VOLUME 13 NOMOR 1 APRIL 017 Efsens Daya Protool Quantze and Forward pada Sstem Komunas Kooperatf Mult-Relay Nasaruddn, Rony Kurna, dan
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 terperinciSTUDI PENERAPAN SISTEM ADAPTIF OTHOGONAL FREQUENCY DIVISION MULTIPLEXING UNTUK APLIKASI MULTIUSER
STUDI PENERAPAN SISTEM ADAPTIF OTHOGONAL FREQUENCY DIVISION MULTIPLEXING UNTUK APLIKASI MULTIUSER Bobby Juan Pradana 1, Arfanto Fahm 2, Dharu Arseno 3 1,2,3 Jurusan Teknk Elektro Sekolah Tngg Teknolog
Lebih terperinciFUZZY 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 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 terperinciJARINGAN 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 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 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 terperinciBAB 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 terperinciANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING
Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata
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 terperinciIV. 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 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 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 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 terperinciIII 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 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 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 terperinciANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS
ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS Ihwannul Khols, ST. MT. Unverstas 7 Agustus 945 Jaarta hols27@gmal.com Abstra Pengenalan pola data
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih 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 terperinciMetode Penelitian. 2.1 Pengukuran Curah Hujan
II. etode Peneltan. Pengukuran Curah Hujan Pengukuran curah hujan dlakukan d dalam lngkungan kampus ITS Surabaya menggunakan alat ukur dsdrometer optk yang dletakkan datas atap gedung Teknk esn ITS. Dsdrometer
Lebih terperinciTRANSMISI CITRA MEDIS PADA KANAL WIRELESS
TRANSISI CITRA EDIS PADA KANAL WIRELESS ) Baharuddn ) Rna Anggran ) Staf Pengajar Jurusan Teknk Elektro Fakultas Teknk Unand ) Staf Pengajar Polteknk Neger Padang ABSTRAK Peneltan n mengerjakan proses
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve
Lebih terperinciPerancangan Simulasi Integrasi Pengirim-Penerima DVB-T
Bab 3 Perancangan Smulas Integras Pengrm-Penerma DVB-T 3.1 Pendahuluan Program smulas pada tess n bertujuan untuk mensmulaskan perbandngan knerja algortma snkronsas waktu dan frekuens dalam berbaga tpe
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciBAB 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 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 terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciBAB 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 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 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 terperinciESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL
Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
Lebih 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 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 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 terperinciBAB II DASAR TEORI DAN METODE
BAB II DASAR TEORI DAN METODE 2.1 Teknk Pengukuran Teknolog yang dapat dgunakan untuk mengukur konsentras sedmen tersuspens yatu mekank (trap sampler, bottle sampler), optk (optcal beam transmssometer,
Lebih terperinciBAB II TEORI ALIRAN DAYA
BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
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 terperinciBAB 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 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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga
Lebih 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 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 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 terperinciKata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan
Statisti Respon Kanal Radio Dalam Ruang Pada Freuensi,6 GHz Christophorus Triaji I, Gamantyo Hendrantoro, Puji Handayani Institut Tenologi Sepuluh opember, Faultas Tenologi Industri, Jurusan Teni Eletro
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 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 terperinciBAB 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 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 terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciEman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK
PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI
PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI Yunarstanto 1 Irwan Iftad 1 Iwan Ngabd Raharjo 2 Abstract: Producton flow n PT. Tga Seranga Pustaa Mandr
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 terperinciStudi 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 terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS
28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan
Lebih terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciHiskia Sembiring /
SIMULASI PERHITUNGAN PARAMETER FREKUENSI DOPPLER DISKRIT DAN KOEFISIEN DOPPLER MENGGUNAKAN METHOD OF EQUAL DISTANCE (MED) DAN MEAN-SQUARE ERROR METHOD (MSEM) Hska Sembrng / 0222134 Jurusan Teknk Elektro,
Lebih terperinciIII. 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 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 terperinciKAJIAN 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 terperinciMETODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,
Lebih terperinciEstimasi Posisi Magnetic Levitation Ball Menggunakan Metode Akar Kuadrat Ensemble Kalman Filter (AK-EnKF)
R.E.M. (Reayasa Energ Manufatur Jurnal Vol. No. 1 017 ISSN 7-674 (prnt, ISSN 8-373 (onlne Journal Homepage: http://ojs.umsda.ac.d/ndex.php/rem DOI: https://do.org/10.1070/r.e.m.v1.768 Estmas Poss Magnetc
Lebih terperinciPeramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting
Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155
Lebih terperinciAnalisis Variasi Parameter Backpropagation Artificial Neural Network dan Principal Component Analysis Terhadap Sistem Pengenalan Wajah
ELECTRANS, Jurnal Ten Eletro, Komputer dan Informata http://eournal.up.edu/ndex.php/electrans Analss aras Parameter Bacpropagaton Artfcal Neural Networ dan Prncpal Component Analyss Terhadap Sstem Pengenalan
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 terperinciPERANCANGAN PROGRAM SIMULASI TEKNIK POWER CONTROL DAN MULTI USER DETECTION PADA SISTEM KOMUNIKASI DS-CDMA
PERANCANGAN PROGRAM SIMULASI EKNIK POWER CONROL DAN MULI USER DEECION PADA SISEM KOMUNIKASI DS-CDMA Dw Agus Purwanto, LF 305 07 Jurusan eknk Elektro Fakultas eknk Unverstas Dponegoro Jl. Prof. H. Sudarto,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III LANDASAN TEORI. berasal dari peraturan SNI yang terdapat pada persamaan berikut.
BAB III LANDASAN TEORI 3. Kuat Tekan Beton Kuat tekan beban beton adalah besarna beban per satuan luas, ang menebabkan benda uj beton hanur bla dbeban dengan gaa tekan tertentu, ang dhaslkan oleh mesn
Lebih terperinciBab 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 terperinciSIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAYA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAYA OPERASI
ISSN: 1693-6930 167 SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAA OPERASI Subyanto Teknk Elektro Fakultas Teknk Unverstas Neger Semarang Gedung E6 Lt. Kampus Sekaran
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 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 terperinciPROSES UP-SCALING CITRA DIGITAL PADA DOMAIN FREKUENSI DENGAN MENGGUNAKANMETODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM
Konferens Nasonal Sstem dan Informata 2009; Bal, November 14, 2009 PROSES UP-SCALING CITRA DIGITAL PADA DOMAIN FREKUENSI DENGAN MENGGUNAKANMETODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM Tjoorda Agung Bud W., 1, Mela
Lebih terperinciV 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 terperinciKUNCI JAWABAN SOAL TEORI FISIKA OLIMPIADE SAINS NASIONAL Ketinggian maksimum yang dicapai beban dihitung dari permukaan tanah (y t ) 1 mv
KUNI JWBN SO EOI FISIK OIMPIDE SINS NSION 00. a. Dhtung dahulu watu yang derluan dar beban dleas sama e etnggan masmum yatu t. v 0 at 0 0t t =0, seon. Ketnggan masmum yang dcaa beban dhtung dar ermuaan
Lebih terperinciIV. 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat
Lebih terperinciPENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI
PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION Oleh : SOEMARTINI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA dan ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN JATINANGOR 008 DAFTAR ISI Hal DAFTAR
Lebih terperinci