PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)
|
|
- Budi Irawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) Rcha Agustnngsh, Drs. Lukman Hanaf, M.Sc. Jurusan Matematka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya 60 Emal: Abstrak- Suatu persamaan panas balk (backward heat equaton) tdak dapat dselesakan secara analts. Hal n dsebabkan karena panas yang telah berdfus tdak dapat kembal ke ttk awal. Persamaan panas balk (backward heat equaton) n merupakan persamaan dfferensal yang lner, sehngga penyelesaannya tdak dapat dtemukan secara analtk melankan secara numerk. Dar berbaga macam metode numerk yang ada, dalam Tugas Akhr n menggunakan metode Beda Hngga Mau dalam menyelesakan persamaan tersebut. Setelah proses dskrtsas dengan metode Beda Hngga Mau, maka akan dtemukan matrks dar persamaan panas balk tersebut. Selanutnya, matrks tersebut dsmulaskan ke dalam program Matlab. Kata kunc: Backward Heat Equaton, Metode Beda Hngga Mau, analtk, numerk, lner. I. Pahuluan Perpndahan panas atau heat transfer adalah lmu yang meramalkan perpndahan energ yang terad karena adanya perbedaan temperatur dantara ba atau materal. Ilmu perpndahan panas tdak hanya mencoba menelaskan bagamana energ panas tu berpndah dar suatu ba ke ba lannya, tetap uga dapat meramalkan lau perpndahan yang terad pada konds-konds tertentu.[] Masalah backward, berkatan dengan persamaan panas yang mengacu pada masalah pencaran dstrbus temperatur awal dar masalah forward. Suatu persamaan panas balk (backward heat equaton) banyak dgunakan dalam aplkas teor hdrodnamka. Namun, persamaan n pada dasarnya sukar dselesakan secara analts. Hal n dsebabkan karena panas yang telah berdfus tdak dapat kembal ke ttk awal. Penyelesaan secara numerk dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hanya memberkan nla perkraan yang mekat nla yang benar (eksak) darpada penyelesaan analts, sehngga dalam penyelesaan numerk tersebut terdapat kesalahan terhadap nla eksak.[5] II. Pekatan Numerk Persamaan panas balk (backward heat equaton) tersebut termasuk persamaan dfferensal yang non-lnear. Persamaan dfferensal merupakan persamaan yang menghubungkan suatu besaran dengan perubahannya. Persamaan dfferensal mempunya banyak ragam dan ens mula dar yang mudah dselesakan hngga yang sult dselesakan, mula dar yang sederhana sampa yang sangat kompleks. Dalam hal n, metode numerk dapat dgunakan untuk menyelesakan persamaan dfferensal dengan menggunakan bantuan komputer sebaga alat htung, ketka metode analtk sult dgunakan. Pada beberapa bentuk persamaan dfferensal, khususnya pada persamaan dfferensal non-lnear, penyelesaan analtk sult sekal dlakukan sehngga metode numerk dapat menad penyelesaan yang dsarankan. Ada beberapa metode yang dapat dgunakan untuk menyelesakan persamaan dfferensal, antara lan: metode Euler, metode pekatan dengan deret Taylor, metode Runge-Kutta, dan metode-
2 metode predktor-korektor sepert metode Adam Moulton. Hanya saa metodemetode pekatan n menyebabkan penyelesaan yang dhaslkan bukanlah penyelesaan umum dar persamaan dfferensal, tetap penyelesaan khusus dengan nla awal dan nla batas yang dtentukan. Permasalahan persamaan dfferensal n merupakan permasalahan yang banyak dtemu ketka analsa yang dlakukan tergantung pada waktu dan nlanya mengalam perubahan-perubahan berdasarkan waktu. Hampr banyak model matemats d dalam lmu teknk menggunakan pernyataan dalam persamaan dfferensal.[3] 2. Persamaan Panas Balk (Backward Heat Equaton) Masalah alran panas yang mengalr pada sebuah medum konktor menempat sebuah daerah, msal, tdak bergantung pada fluks panas d sepanang batasan daerah yang dformulaskan dalam persamaan berkut : u t vu xx = 0, x Ω, t > 0, t > 0 u x, 0 = u 0 x, x Ω dmana u x, t adalah temperatur dan u 0 x adalah dstrbus temperatur awal. adalah suatu doman (daerah asal), ν adalah sebuah konstanta panas. Masalah tersebut basanya dsebut dengan masalah forward dalam konteks persamaan alran panas. Masalah backward berkatan dengan persamaan panas yang mengacu pada masalah pencaran dstrbus temperatur awal dar masalah forward. Sepert yang telah dketahu bahwa dstrbus temperatur akhr v 0 x pada waktu T dberkan oleh : u t vu xx = 0, x Ω, t 0, T u x, 0 = u 0 x, x Ω 2 Perubahan varabel t menad t T memberkan persamaan dar masalah backward v x, t = u x, T t d sebaga berkut :[5] v t vv xx = 0, x Ω, t 0, T v x, 0 = v 0 x, x Ω Metode Beda Hngga Jka u = u(x) dekspanskan menurut deret Taylor, maka: u x + h = u x + h d u x + d 2 2! 2 u x + (2.47) u x h = u x h d u x + d 2 2! 2 u x (2.48) Beberapa skema numerk dar metode Beda Hngga, yatu:. Beda Hngga Mau Dar Persamaan (2.47),maka ddapatkan : u x + h u x = h d u x + = u x+h u x h + O h (2.4) Persamaan (2.4) dsebut persamaan beda hngga mau. Jka menggunakan notas beda hngga dengan u x = h, persamaan (2.4) menad : = u + u h 2.Beda Hngga Munr Dar persamaan (2.48), maka ddapatkan : u x h u x = h d u x + = u x h u x h + O h (2.50) Persamaan (2.50) dsebut persamaan beda hngga munr. Jka menggunakan notas beda hngga dengan u x = h, persamaan (2.50) menad : 2
3 dt = u u h 3. Beda Hngga Pusat Jka persamaan (2.47) dkurang dengan persamaan (2.48), maka ddapatkan : u x + h u x h = 2h + (2.5) u x + h u x h = 2h + u x + h u x h = + O 2h Persamaan (2.52) dsebut persamaan beda hngga tengah untuk turunan parsal pertama.jka menggunakan notas beda hngga dengan u x = h, maka persamaan (2.52) menad: = u + u 2 h Jka persamaan(2.47) dtambahkan dengan persamaan (2.48) maka ddapatkan: u x + h + u x h = 2u x + d2 u 2 + (2.53) u x + h 2u x + u x h = d2 u 2 + u x+h 2u x +u x h d2 u d x 2(2.54) Persamaan (2.54) dsebut persamaan beda hngga tengah untuk turunan parsal kea. Jka menggunakan notas beda hngga dengan u x = h, maka persamaan (2.54) menad : d 2 u = u + 2u +u 2 Dantara beberapa skema metode beda hngga, dgunakan metode beda hngga mau untuk pskrtan dan metode beda hngga pusat untuk pskrtan d2 u 2.[7] III. Metodolog Peneltan Metode yang dlakukan dalam pengeraan Tugas Akhr n durutkan dalam beberapa langkah, yatu: 3. Stud Lteratur Dalam tahap n dlakukan analsa permasalahan yang akan dbahas, yatu persamaan panas balk (backward heat equaton). Selan tu, dalam tahap n uga dpelaar mengena teor-teor terkat yang akan dgunakan dalam pembahasan pada tahap berkutnya. 3.2 Mencar penyelesaan dar persamaan panas balk (backward heat equaton) menggunakan metode Beda (2.52) Hngga Mau Tahap n melput pencaran penyelesaan numerk dar persamaan panas balk (backward heat equaton) dengan menggunakan metode Beda hngga Mau. 3.3 Melakukan smulas dengan Matlab Setelah dlakukan pskrtsasan, pada tahap n dlakukan smulas dengan menggunakan software MATLAB sehngga dapat menamplkan hasl teras pada persamaan panas balk (backward heat equaton) tersebut. 3.4 Analsa hasl smulas Pada tahap n dlakukan analsa dar hasl smulas yang telah dperoleh dar tahap sebelumnya. Dmana yang danalsa adalah proses penyelesaan persamaan panas balk tersebut. 3.5 Kesmpulan dan Saran Pada tahap akhr n dlakukan penarkan kesmpulan dar hasl pembahasan sebelumnya. Selanutnya dberkan saran untuk perbakan pada peneltan selanutnya. IV. Perhtungan dan Pembahasan Bab n menelaskan bagamana mengmplementaskan metode Beda Hngga Mau dalam menyelesakan 3
4 persamaan panas balk (backward heat equaton). Model dar persamaan backward n akan ddskrtsas, sampa akhrnya dperoleh sebuah matrks, selanutnya akan dalankan dengan program matlab. Dskrtsas Model : u t vu xx = 0, x Ω, t 0, T u x, 0 = u 0 x, x Ω U t νu xx = 0, x ε 0,, t > 0 U t = νu xx Syarat awal : U x 0, t = 0, t > 0 U x, t = 0, t > 0 Syarat batas : U x, 0 = x x ; x ε 0, U t νu xx = 0, xε 0,, t > 0 U t = νu xx U t = ν 2 U x 2 + U U = ν U + 2U +U k dengan : x = h, = 0,,2,, n t = k, = 0,,2,, m U + = kν U + 2U + U U + = ru + + U, msal r = kν 2rU + ru + U U + = ru + 2r U + ru + Syarat awal : U x 0, t = 0, t > 0 U x = U + U = 0 2h U + = U untuk = 0 U = U U x, t = 0, t > 0 U + = U 2 Stud Kasus : Msal : k = 00 ν = 0 r = kν = h = = 0 00 Pada saat x = 0, maka : U + 0 = ru + 2r U 0 + ru Konds batas pada x = 0 yatu : U U = 0 2h U = U Maka menad : U + 0 = 2rU + 2r U 0 Pada saat x =, maka : U + 0 = ru + 2r U 0 + ru Konds batas pada x = yatu : U U = 0 2h U = U Maka menad : U + 0 = 2rU + 2r U 0 Karena batas dar x adalah (0,), maka nla x terdr atas : 0 ; 0, ; 0,2 ; 0,3 ; 0,4 ; 0,5 ; 0,6 ; 0,7 ; 0,8 ; 0, ;. Syarat batas : U x, 0 = x x U 0 = x x Untuk x = 0 = 0 U 0 0 = 0 0 = 0 x = 0, = U 0 = 0, 0, = 0,0 x = 0,2 = 2 U 0 2 = 0,2 0,2 = 0,6 x = 0,3 = 3 U 0 3 = 0,3 0,3 = 0,2 x = 0,4 = 4 U 0 4 = 0,4 0,4 = 0,24 4
5 x = 0,5 = 5 U 0 5 = 0,5 0,5 = 0,25 x = 0,6 = 6 U 0 6 = 0,6 0,6 = 0,24 x = 0,7 = 7 U 0 7 = 0,7 0,7 = 0,2 x = 0,8 = 8 U 0 8 = 0,8 0,8 = 0,6 x = 0, = U 0 = 0, 0, = 0,0 x = = 0 U 0 0 = = 0 U + = ru + 2r U + ru + nla r = 0 = 0 U + 0 = 2rU + 2r U 0 = 20U + ( )U 0 = U + = ru 0 + 2r U + ru 2 = 0U 0 + U + 0U 2 = 2 U 2 + = ru + 2r U 2 + ru 3 = 0U + U 2 + 0U 3 = 3 U 3 + = ru 2 + 2r U 3 + ru 4 = 0U 2 + U 3 + 0U 4 = 4 U + 4 = ru 3 + 2r U 4 + ru 5 = 0U 3 + U 4 + 0U 5 = 5 U + 5 = ru 4 + 2r U 5 + ru 6 = 0U 4 + U 5 + 0U 6 = 6 U + 6 = ru 5 + 2r U 6 + ru 7 = 0U 5 + U 6 + 0U 7 = 7 U + 7 = ru 6 + 2r U 7 + ru 8 = 8 = 0U 6 + U 7 + 0U 8 dan U + 8 = ru 7 + 2r U 8 + ru = 0U 7 + U 8 + 0U = U + = ru 8 + 2r U + ru 0 = 0U 8 + U + 0U 0 = 0 U + 0 = 2rU + 2r U 0 = 20U + U 0 Maka matrks yang bsa dbentuk yatu sebaga berkut : u 0 u u 2 u 3 u 4 u 5 u 6 u 7 u 8 u u 0 + = M-fle dar penyelesaan persamaan panas balk tersebut adalah sebaga berkut : clear all; clc; %make an matrx N=nput('teras yang dngnkan'); M=; A=zeros(M); x=[0:0.:]; =0;=0; whle +2<=M&&+2<=M =+; =+; f == A(,+)=20; else f == A(+,)=20; else u 0 u u 2 u 3 u 4 u 5 u 6 u 7 u 8 u u 0 5
6 A(+,)=0; A(,+)=0; =-;=-; whle +<=M&&+<=M =+;=+; A(,)=-; v0=randn(m,); for =:M u0()=x()*(-x()); a=[0::n]; for =:N u(,:)=(a*u0')'; u0=u(,:); plot(a,u(,:),'*-') plot(a,u(2,:),'*-') plot(a,u(3,:),'*-') plot(a,u(4,:),'*-') plot(a,u(5,:),'*-') plot(a,u(6,:),'*-') plot(a,u(7,:),'*-') plot(a,u(8,:),'*-') plot(a,u(,:),'*-') plot(a,u(0,:),'*-') V. Kesmpulan dan Saran. Persamaan panas balk tersebut bsa dselesakan dengan menggunakan salah satu metode numerk yatu metode Beda Hngga Mau, hal n karena waktu yang dhtung adalah waktu yang beralan ke depan, oleh sebab tu dgunakan metode Beda Hngga Mau. 2. Dar pskrtsasan dengan metode Beda Hngga Mau, telah dhaslkan sebuah matrks. 3. Matrks yang dhaslkan akan dsmulaskan dengan menggunakan program Matlab. 4. Hasl smulas berupa grafk-grafk yang bentuknya berubah-ubah menurut teras yang dmasukkan. [2]. Hetrck, Beth MC, et al Regularzaton of Backward Heat Equaton Va Heatlets. Electroncs Journal of Dfferental Equaton. Vl 2008 (2008). Pp. -8. [3]. Jonathan Goodman, et al The Backward Equaton. Mathematcs n Fnance Program. Courant Insttute of Mathematcal Scences, NYU. [4]. Luknanto, Doko. 20. Metode Numerk. UGM. [5]. Ternat, Faben, et al. 20. Two Stable Methods wth Numercal Experments for Solvng the Backward Heat Equaton. Elsever BV. [6]. Smth, G.D. 85. Numercal Soluton of Partal Dfferental Equatons : Fnte Dfference Methods. Oxford Appled Mathematcs and Computng Scence Seres. [7]. Sofyant, W Deteks Gangguan Konks Panas pada Batang Logam Menggunakan Metode Ensemble Kalman Flter. Tugas Akhr. Surabaya. Insttut Teknolog Sepuluh Nopember. [8]. Xao-lang, Cheng, et al Iteratve Methods for a Forward- Backward Heat Equaton n Two Dmenson. Appled Mathematc J. Chnese Unv. Vol 25, No.. VI. Daftar Pustaka []. Boulton, Lyonelle,et al. 20. On the Stablty of Forward-Backward Heat Equaton. Herot-Watt Unversty Press. Unted Kngdom. 6
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 terperinciBAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK
Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat
Lebih terperinciPEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)
PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Stud Kasus : Metode Secant) Melda panjatan STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka e-mal : meldapjt.78@gmal.com
Lebih terperinciEFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :
JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan
Lebih terperinciPenerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analisis Rangkaian RLC
Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analss Rangkaan RLC Rka Favora Gusa JurusanTeknk Elektro,Fakultas Teknk,Unverstas Bangka Beltung rka_favora@yahoo.com ABSTRACT The exstence of nductor and capactor
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 terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciDalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang
LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama
Lebih terperinciPENGURUTAN DATA. A. Tujuan
PENGURUTAN DATA A. Tuuan Pembahasan dalam bab n adalah mengena pengurutan data pada sekumpulan data. Terdapat beberapa metode untuk melakukan pengurutan data yang secara detl akan dbahas ddalam bab n.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih 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 terperinciTEORI KESALAHAN (GALAT)
TEORI KESALAHAN GALAT Penyelesaan numerk dar suatu persamaan matematk hanya memberkan nla perkraan yang mendekat nla eksak yang benar dar penyelesaan analts. Berart dalam penyelesaan numerk tersebut terdapat
Lebih terperinciAPROKSIMASI NON-UNIFORM SPASIAL PERSAMAAN PANAS 1D DENGAN FINITE POINTSET METHOD
Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : 406-395 APROKSIMASI NON-UNIFORM SPASIA PERSAMAAN PANAS D DENGAN FINITE POINTSET METHOD Putu Harry Gunawan, Frska Frstella Industral and Fnancal Mathematcs Research
Lebih terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih 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 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN
Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat
Lebih terperinciBAB III SKEMA NUMERIK
BAB III SKEMA NUMERIK Pada bab n, akan dbahas penusunan skema numerk dengan menggunakan metoda beda hngga Forward-Tme dan Centre-Space. Pertama kta elaskan operator beda hngga dan memberkan beberapa sfatna,
Lebih terperinciSeminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004
Semnar Nasonal Aplkas Teknolog Informas 004 Yogyakarta, 19 Jun 004 Aplkas Pemrograman Komputer Dalam Bdang Teknk Kma Arf Hdayat Program Stud Teknk Kma Fakultas Teknolog Industr, Unverstas Islam Indonesa
Lebih terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciDeret Taylor & Diferensial Numerik. Matematika Industri II
Deret Taylor & Derensal Numerk Matematka Industr II Maclaurn Power Seres Deret Maclaurn adalah penaksran polnom derajat tak hngga 0 0! 0 n n 0 n! Notce: Deret nnte tak hngga menyatakan bahwa akhrnya deret
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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
Lebih terperinciANALISIS 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciContoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
Lebih 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 IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciPRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Newton Raphson Dengan Modifikasi Tabel
PRAKTIKUM 6 Penyelesaan Persamaan Non Lner Metode Newton Raphson Dengan Modfkas Tabel Tujuan : Mempelajar metode Newton Raphson dengan modfkas tabel untuk penyelesaan persamaan non lner Dasar Teor : Permasalahan
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 terperinciEksistensi Bifurkasi Mundur pada Model Penyebaran Penyakit Menular dengan Vaksinasi
1 Eksstens Bfurkas Mundur pada Model Penyebaran Penyakt Menular dengan Vaksnas Intan Putr Lestar, Drs. M. Setjo Wnarko, M.S Jurusan Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Insttut Teknolog
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Studi Kasus di PT. Sinar Terang Abadi )
APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING UNTUK MENGOPTIMALKAN PRODUKSI LAMPU (Stud Kasus d PT. Snar Terang Abad ) Bagus Suryo Ad Utomo 1203 109 001 Dosen Pembmbng: Drs. I Gst Ngr Ra Usadha, M.S Jurusan Matematka
Lebih terperinciPENDAHULUAN 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 terperinciOPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah
JPM IIN ntasar Vol. 01 No. 2 Januar Jun 2014, h. 95-106 OPTIMSI MSLH PNUGSN St Maslhah bstrak Pemrograman lner merupakan salah satu lmu matematka terapan yang bertuuan untuk mencar nla optmum dar suatu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota
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 terperinciANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
Lebih terperinciBab 4 SIMULASI NUMERIK. 4.1 Kasus I
Bab 4 SIMULASI NUMERIK Pada bab n akan dbahas analss model penyebaran penyakt flu burung untuk kasus adanya pertumbuhan dan kematan alam serta kasus tdak adanya pertumbuhan dan kematan alam secara numerk
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 terperinciPERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
http://starto.sta.ugm.ac.d PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Ordnar Derental Equatons ODE Persamaan Derensal Basa http://starto.sta.ugm.ac.d Acuan Chapra, S.C., Canale R.P., 990, Numercal Methods or Engneers,
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 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 terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN PANAS BALIK (BACKWARD HEAT EQUATION) Oleh: RICHA AGUSTININGSIH
TUGAS AKHIR PENYELESAIAN PERSAMAAN PANAS BALIK (BACKWARD HEAT EQUATION) Oleh: RICHA AGUSTININGSIH 1204100019 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH
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 terperinciRANGKAIAN 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 terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap
5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap
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 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 terperinciMETODE NUMERIK. INTERPOLASI Interpolasi Beda Terbagi Newton Interpolasi Lagrange Interpolasi Spline.
METODE NUMERIK INTERPOLASI Interpolas Beda Terbag Newton Interpolas Lagrange Interpolas Splne http://maulana.lecture.ub.ac.d Interpolas n-derajat polnom Tujuan Interpolas berguna untuk menaksr hargaharga
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP
Lebih 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang
Lebih terperinciPERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)
PERCG JRIG KSES KBEL (DTG3E3) Dsusun Oleh : Hafdudn,ST.,MT. (HFD) Rohmat Tulloh, ST.,MT (RMT) Prod D3 Teknk Telekomunkas Fakultas Ilmu Terapan Unverstas Telkom 015 Peramalan Trafk Peramalan Trafk Peramalan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PEELITIA 3.1. Kerangka Pemkran Peneltan BRI Unt Cbnong dan Unt Warung Jambu Uraan Pekerjaan Karyawan Subyek Analss Konds SDM Aktual (KKP) Konds SDM Harapan (KKJ) Kuesoner KKP Kuesoner KKJ la
Lebih terperinciSUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD
SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 0 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD BAB V STATISTIKA Dra.Hj.Rosdah Salam, M.Pd. Dra. Nurfazah, M.Hum. Drs. Latr S, S.Pd., M.Pd. Prof.Dr.H. Pattabundu, M.Ed. Wdya
Lebih terperinciLAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES
LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES Hubungan n akan dawal dar gaya yang beraks pada massa fluda. Gaya-gaya n dapat dbag ke dalam gaya bod, gaya permukaan, dan gaya nersa. a. Gaya Bod Gaya bod
Lebih terperinciPEMAHAMAN METODE NUMERIK (STUDI KASUS METODE NEW-RHAPSON) MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB
PEMAHAMAN METODE NUMERIK (STUDI KASUS METODE NEW-RHAPSON) MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB St Nurhabbah Hutagalung STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada
Lebih terperinciPEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)
PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) Wrayant ), Ad Setawan ), Bambang Susanto ) ) Mahasswa Program Stud Matematka FSM UKSW Jl. Dponegoro 5-6 Salatga,
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI. Penduga Kuadrat Terkecil. Penduga b0 dan b1 yang memenuhi kriterium kuadrat terkecil dapat ditemukan dalam dua cara berikut :
BAHAN AJAR EKONOMETRIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA REGRESI DAN KORELASI Tujuan metode kuadrat terkecl adalah menemukan nla dugaan b0 dan b yang menghaslkan jumlah kesalahan kuadrat
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :
JURNA MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : 1410-8518 MASAAH RUTE TERPENDEK PADA JARINGAN JAAN MENGGUNAKAN AMPU AU-INTAS Stud Kasus: Rute Peralanan Ngesrep Smpang ma Eko Bud
Lebih 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 terperinciPertemuan ke-4 Analisa Terapan: Metode Numerik. 4 Oktober 2012
Pertemuan ke-4 Analsa Terapan: Metode Numerk 4 Oktober Persamaan Non Non--Lner: Metode NewtonNewton-Raphson Dr.Eng. Agus S. Muntohar Metode Newton Newton--Raphson f( f( f( + [, f(] + = α + + f( f ( Gambar
Lebih terperinciAPLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS
Vol No Jurnal Sans Teknolog Industr APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS Ftr Aryan Dew Yulant Jurusan Matematka Fakultas Sans Teknolog UIN SUSKA Rau Emal:
Lebih terperinciCONTOH SOAL #: PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA. dx dengan nilai awal: y = 1 pada x = 0. Penyelesaian: KASUS: INITIAL VALUE PROBLEM (IVP)
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA KASUS: INITIAL VALUE PROBLEM (IVP) by: st dyar kholsoh Mater Kulah: Pengantar; Metode Euler; Perbakan Metode Euler; Metode Runge-Kutta; Penyelesaan Sstem Persamaan
Lebih terperinciAplikasi Teori Kendali Pada Permainan Dinamis Non-Kooperatif Waktu tak Berhingga
Semnar Nasonal eknolog Inormas Komunkas dan Industr (SNIKI) 4 ISSN : 85-99 akultas Sans dan eknolog UIN Sultan Syar Kasm Rau Pekanbaru, 3 Oktober 1 Aplkas eor Kendal Pada Permanan Dnams Non-Kooperat Waktu
Lebih terperinciBab IV Pemodelan dan Perhitungan Sumberdaya Batubara
Bab IV Pemodelan dan Perhtungan Sumberdaa Batubara IV1 Pemodelan Endapan Batubara Pemodelan endapan batubara merupakan tahapan kegatan dalam evaluas sumberdaa batubara ang bertuuan menggambarkan atau menatakan
Lebih terperinciPENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN
PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN Pada koreks topograf ada satu nla yang belum dketahu nlanya yatu denstas batuan permukaan (rapat massa batuan dekat permukaan). Rapat massa batuan dekat permukaan dapat dtentukan
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 terperinciOleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw
Oleh : Harfa Hanan Yoga A Nugraha Gemur Safar ka Sautr Arya Andka Dumanau Dosen : Dr.rer.nat. Ded osad, S.S., M.Sc. Program Stud Statstka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Gadah Mada
Lebih terperinciJMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 2013, hal SPEKTRUM PADA GRAF REGULER KUAT
JMP : Volume 5 Nomor, Jun 03, hal. 3 - SPEKTRUM PD GRF REGULER KUT Rzk Mulyan, Tryan dan Nken Larasat Program Stud Matematka, Fakultas Sans dan Teknk Unerstas Jenderal Soedrman Emal : rzky90@gmal.com BSTRCT.
Lebih terperinciDIKTAT KULIAH ANALISIS NUMERIK ( CIV
DIKTAT KULIAH ANALISIS NUMERIK ( CIV 8 Oleh : Agus Setawan S.T. M.T. PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNOLOGI & DESAIN UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA TANGERANG SELATAN 6 DAFTAR ISI KATA PENGANTAR DAFTAR
Lebih terperinciBAB 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 terperinciVLE dari Korelasi nilai K
VLE dar orelas nla Penggunaan utama hubungan kesetmbangan fasa, yatu dalam perancangan proses pemsahan yang bergantung pada kecenderungan zat-zat kma yang dberkan untuk mendstrbuskan dr, terutama dalam
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,
BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinciAnalitik Data Tingkat Lanjut (Regresi)
0 Oktober 206 Analtk Data Tngkat Lanut (Regres) Imam Cholssodn mam.cholssodn@gmal.com Pokok Bahasan. Konsep Regres 2. Analss Teknkal dan Fundamental 3. Regres Lnear & Regres Logstc (Optonal) 4. Regres
Lebih terperinciBab V Aliran Daya Optimal
Bab V Alran Daya Optmal Permasalahan alran daya optmal (Optmal Power Flow/OPF) telah menjad bahan pembcaraan sejak dperkenalkan pertama kal oleh Carpenter pada tahun 196. Karena mater pembahasan tentang
Lebih terperinciMANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN
MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN By: Rn Halla Nasuton, ST, MT MERANCANG JARINGAN SC Perancangan jarngan SC merupakan satu kegatan pentng yang harus
Lebih terperinciBAB V TEOREMA RANGKAIAN
9 angkaan strk TEOEM NGKIN Pada bab n akan dbahas penyelesaan persoalan yang muncul pada angkaan strk dengan menggunakan suatu teorema tertentu. Dengan pengertan bahwa suatu persoalan angkaan strk bukan
Lebih terperinciSifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 07 Sfat-sfat Operas Perkalan Modular pada raf Fuzzy T - 3 Tryan, ahyo Baskoro, Nken Larasat 3, Ar Wardayan 4,, 3, 4 Unerstas Jenderal Soedrman transr@yahoo.com.au
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses
Lebih terperinciBAB 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 terperinci2.1 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 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 terperinciPERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG
Lebih terperinciPENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER
Penerapan Program Lner Kabur dalam Analss.. Elfranto PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Elfranto Dosen Unverstas Muhammadyah Sumatera Utara Abstrak: Salah satu kaan
Lebih terperinciIII. METODELOGI PENELITIAN. Suatu penelitian dapat berhasil dengan baik dan sesuai dengan prosedur ilmiah,
III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Suatu peneltan dapat berhasl dengan bak dan sesua dengan prosedur lmah, apabla peneltan tersebut menggunakan metode atau alat yang tepat. Dengan menggunakan
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 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 terperinci