SCHEMATICS 2009 National Programming Contest
|
|
- Hadian Tedjo
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SCHEMATICS 2009 Natonal Programmng Contest No Nama Problem 1 Berhtung 2 Gelang Cantk 3 Jalan 4 Kubangan Lumpur 5 Ayam dan Bebek 6 Schematcs09 7 Pagar Labrn JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
2 Problem 1 Berhtung Kode soal: Batas Run-tme: Batas Memor: htung 1 detk / test-case 8 MB Udn sudah bsa menjumlah blangan, tetap baru saja belajar menuls angka. Udn baru bsa menuls angka 1, 2, 3 dan 4. Tetap da tdak menyadar bahwa angka 1 dan 4 berbeda, menurut anggapan Udn angka 4 adalah cara lan untuk menulskan angka 1. Saat n, Udn sedang berman htung-htungan dengan menulskan sebuah blangan yang dbentuk dar empat angka tersebut. Selanjutnya, da akan menulskan jumlah dar semua angka yang membentuk blangan tersebut. Contoh : 132 = = = = 9 ( Udn menganggap 4 = 1). Sekarang, Udn ngn tahu berapa banyak cara yang dapat dlakukannya untuk menulskan sebuah blangan dengan jumlah n. Contoh untuk n = 2, Udn dapat menulskan 5 blangan yatu : 11, 14, 41, 44 dan 2. Udn memnta anda membantunya membuat program yang dapat menentukan banyak cara untuk menulskan sebarang blangan dengan jumlah n. FORMAT INPUT Bars pertama nput berupa sebuah blangan nteger K yang menunjukkan jumlah kasus yang harus dkerjakan. K bars berkutnya, berupa sebarang blangan nteger 1 n FORMAT OUTPUT Untuk setap kasus, output berupa sebuah blangan nteger yang menunjukkan banyak cara yang dapat dlakukan untuk menulskan sebarang blangan dengan jumlah n. CONTOH INPUT 1 3 CONTOH OUTPUT 13
3 Problem 2 Gelang Cantk Kode soal: Batas Run-tme: Batas Memor: gelang 1 detk / test-case 8 MB An perg ke sebuah toko perhasan dan melhat sebuah gelang cantk. Tentu saja, da ngn menghasnya dengan hasan-hasan terbak dar N ( 1 N 3402 ) hasan yang terseda. Setap hasan- memlk berat W ( 1 W 400) dan faktor kendahan D ( 1 D 100). An hanya dapat menggunakan gelang yang berat maksmalnya M ( 1 M 12880). Berat gelangnya sendr dapat dabakan. Dberkan batas berat sebaga batasan dan daftar hasan dengan berat dan faktor kendahannya, car total faktor kendahan terbak. FORMAT INPUT Bars pertama nput berupa sebuah blangan nteger K yang menunjukkan jumlah kasus yang harus dkerjakan. Selanjutnya, untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : Dua buah blangan bulat dpsahkan spas: N dan M Bars 2..N+1 : Bars +1 menyatakan deskrps hasan- dengan dua blangan bulat dpsahkan spas: W dan D. FORMAT OUTPUT Untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : Sebuah blangan bulat yang merupakan jumlah faktor kendahan tertngg yang dapat dcapa kalung dengan berat maksmal yang dtentukan. CONTOH INPUT (Empat hasan yang dapat dpasang; berat maksmum 6)
4 CONTOH OUTPUT 23 (Tanpa menggunakan hasan kedua, =23 adalah tngkat kendahan tertngg yang dapat dcapa dengan berat ).
5 Problem 3 Jalan Kode soal: Batas Run-tme: Batas Memor: jalan 1 detk / test-case 8 MB Pak Udn baru saja membel beberapa peternakan baru! Da ngn menghubungkan peternakan-peternakan baru tersebut dengan jalan sehngga da dapat bergerak dar satu peternakan ke peternakan lannya melalu pengamblan suatu urutan jalan-jalan tertentu; Sebaga catatan, sudah ada beberapa jalan yang dbangun sebelumnya. Setap peternakan dar N ( 1 N 1000) peternakan yang ada (dber nomor 1..N) berada pada poss ( X, Y ) pada sebuah peta ( 0 X ); ( 0 Y ). Dberkan M jalan yang ada ( 1 M 1000) yang menghubungkan pasangan-pasangan peternakan, bantulah Pak Udn untuk menentukan jumlah terpendek panjang jalan-jalan baru yang harus da buat untuk menghubungkan semua peternakannya. FORMAT INPUT Bars pertama nput berupa sebuah blangan nteger K yang menunjukkan jumlah kasus yang harus dkerjakan. Selanjutnya, untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : Dua buah blangan bulat dpsahkan spas: N dan M Bars 2..N+1 : Dua blangan bulat dpsahkan spas: X dan Y Bars N+2..N+M+1 : Dua blangan bulat dpsahkan spas: dan j, menyatakan bahwa sudah ada sebuah jalan yang menghubungkan peternakan dengan peternakan j. FORMAT OUTPUT Untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : Jumlah terpendek panjang jalan-jalan tambahan yang dbutuhkan untuk menghubungkan semua peternakan, dcetak tanpa pembulatan ke ttk 2 blangan d belakang "koma". Pastkan jarak-jarak yang ada dhtung menggunakan blangan ttk mengambang (floatng pont) 64-bt.
6 CONTOH INPUT (Empat peternakan pada lokas (1,1), (3,1), (2,3) dan (4,3). Ada sebuah jalan yang menghubungkan peternakan 1 dan 4.) CONTOH OUTPUT 4.00 (Hubungkan peternakan 1 dan 2 dengan sebuah jalan dengan panjang 2.00 unt, dan kemudan hubungkan peternakan 3 dan 4 dengan sebuah jalan yang panjangnya adalah 2.00 unt. In adalah cara terbak dan cara n memberkan total panjang jalan 4.00 unt).
7 Problem 4 Kubangan Lumpur Kode soal: Batas Run-tme: Batas Memor: lumpur 1 detk / test-case 8 MB Pak Udn mennggalkan rumahnya jam 6 pag untuk memerah sap d peternakannya. Namun, sehar sebelumnya ada hujan lebat yang menyebabkan padang rumput menjad berlumpur. Pak Udn berangkat dar ttk (0, 0) dan bergerak ke arah kandang sap yang berada d (X, Y) ( 500 X 500); ( 500 Y 500 ). Pak Udn dapat melhat semua N ( 1 N 10000) kubangan lumpur yang ada d ttk ( A, B ), ( 500 A 500 ); ( 500 B 500 ) yang terdapat d padang rumput. Setap kubangan hanya menempat sebuah ttk saja. Karena Pak Udn baru saja membel sepatu boot baru, da tdak ngn mengotor sepatunya karena terperosok ke salah satu kubangan, tap da juga ngn mencapa kandang sapnya secepat mungkn. Jka Pak Udn hanya dapat bergerak secara paralel (sejajar) terhadap sumbu yang ada dan berbelok pada ttk dengan koordnat blangan bulat, berapakah jarak terdekat yang harus da lalu untuk mencapa kandang sapnya tanpa mengotor sepataunya? Djamn selalu ada cara untuk mencapa kandang sap tanpa mengotor sepatu Pak Udn. FORMAT INPUT Bars pertama nput berupa sebuah blangan nteger K yang menunjukkan jumlah kasus yang harus dkerjakan. Selanjutnya, untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : Tga blangan bulat dpsahkan spas: X, Y, dan N Bars 2..N+1 : Dua blangan bulat dpsahkan spas: A dan B FORMAT OUTPUT Untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : Jarak mnmum yang harus dtempuh Pak Udn untuk mencapa kandang sapnya tanpa mengotor sepatunya.
8 CONTOH INPUT Kandang sap ada d poss (1, 2). Pak Udn melhat 7 kubangan pada poss (0, 2); (-1, 3); (3, 1); (1, 1); (4, 2); (-1,1) dan (2, 2) M M = Kubangan Lumpur Y 2.. M S M. M. S = Kandang Sap 1. M. M. M.. * = Pak Udn 0.. * X CONTOH OUTPUT 11 Rute terbak bag Pak Udn adalah (0, 0); (-1, 0); (-2, 0); (-2, 1); (-2, 2); (-2, 3); (-2, 4); (-1, 4); (0, 4); (0, 3); (1, 3); dan (1,2), 4 * * * * M * *.... M = Kubangan Lumpur Y 2 *. M S M. M. S = Kandang Sap 1 * M. M. M.. * = Rute Pak Udn 0 * * * X
9 Problem 5 Ayam dan Bebek Kode soal: Batas Run-tme: Batas Memor: harga 1 detk / test-case 8 MB Pak Udn dan Pak Amn membuka usaha bersama jual bel ayam dan bebek d peternakan mereka. Usaha mereka berjalan lancar dan banyak sekal pembel yang datang setap harnya. Suatu har, Pak Udn mampr ke peternakan Pak Amn dan bernat membel beberapa ayam dan bebek guna meneman sap-sapnya yang belakangan n terlhat kesepan. Pak Udn bernat membel N ( 0 N 500) ayam dan M ( 0 M 500) bebek, namun Pak Amn tdak berseda membertahukan secara langsung harga seekor ayam dan seekor bebek kepada Pak Udn. Pak Amn memnta Pak Udn menanyakan harga ayam dan bebek ke pengunjung lan yang datang d har tu. Setelah melakukan surve selama satu har terhadap P ( 1 P 200 ) pengunjung, Pak Udn mendapat bahwa setap pengunjung ke- yang dtanya selalu menjawab pertanyaan Pak Udn dengan "saya membel A ( 0 A 500 ) ayam dan B ( 0 B 500 ) bebek dan saya membayar tdak lebh dar H ( 0 H )". Sebaga teman dekatnya, Pak Amn tentu tdak akan memberkan harga yang lebh mahal kepada Pak Udn (harga yang dberkan Pak Amn past memenuh/vald untuk semua pernyataan pengunjung). Htung berapa jumlah mnmal uang yang harus dsapkan oleh Pak Udn agar a past bsa membel N ayam dan M bebek. Perhatkan bahwa meskpun harga H yang ddapat dar surve semuanya adalah blangan bulat, namun harga seekor ayam maupun seekor bebek tdak harus merupakan blangan bulat. FORMAT INPUT Bars pertama nput berupa sebuah blangan nteger K yang menunjukkan jumlah kasus yang harus dkerjakan. Selanjutnya, untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : bers tga buah blangan bulat yang dpsahkan spas: N, M dan P secara berurutan d mana N adalah jumlah ayam yang ngn dbel, M adalah jumlah bebek yang ngn dbel, dan P adalah jumlah pengunjung yang dsurve pada har tu.
10 Bars 2..P+1 : bers tga buah blangan bulat yang dpsahkan spas: A, B dan H secara berurutan yang artnya pengunjung ke- membel A ayam dan B bebek dan a membayar tdak lebh dar H. FORMAT OUTPUT Untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : bers sebuah blangan yang merupakan jumlah mnmal uang yang harus dsapkan oleh Pak Udn agar a past bsa membel ayam dan bebek yang dngnkannya, cetak hngga press 3 angka d belakang koma. CONTOH INPUT CONTOH OUTPUT
11 Problem 6 Schematcs09 Kode soal: Batas Run-tme: Batas Memor: Schema09 1 detk / test-case 8 MB Sebuah Vendor Jasa Jarngan Ponsel kn merls paket baru d Surabaya dengan nama Schematcs09. Dkarenakan satu dan lan hal, perlsan paket baru n membutuhkan menara-menara sar yang seluruhnya baru. Pak Udn sebaga ahl telekomunkas terkemuka d Surabaya memperoleh kepercayaan melaksanakan proyek besar n. Setelah melalu rset, Pak Udn menyadar bahwa sebenarnya tdak dperlukan satu menara untuk setap daerah, karena sebuah daerah yang tdak memlk menara sar dapat memnta layanan dar daerah tetangganya yang memlk menara sar sendr. Terdapat N daerah d Surabaya dan tepat N- 1 pasang daerah yang bertetangga langsung. Karena menemu kesultan dalam me-nentukan jumlah mnmum menara yang perlu dbangun, Pak Udn kn memnta bantuan anda, karena kebetulan anda sedang mengkut kompets pemrograman d Surabaya dan tampaknya anda sudah famlar dengan persoalan semacam n. FORMAT INPUT Bars pertama nput berupa sebuah blangan nteger K yang menunjukkan jumlah kasus yang harus dkerjakan. Selanjutnya, untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : Sebuah blangan bulat N (1 N 10000). Bars 2..N : N-1 bars berkutnya menyatakan pasangan daerah yang berhubungan secara langsung. Pasangan daerah tersebut dtuls dengan dpsahkan tanda spas. FORMAT OUTPUT Untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : Sebuah blangan yang merupakan jumlah mnmum menara yang harus dbangun Pak Udn
12 CONTOH INPUT Terdapat 5 daerah, daerah 1 dan 3 bertetangga secara langsung, begtu halnya dengan daerah 5 dan 2, 4 dan 3, serta 3 dan 5. Secara geometrs, bentuknya adalah sebaga berkut: CONTOH OUTPUT 2 (Menara dapat dbangun pada daerah 3 dan 5, atau pada daerah 2 dan 3, dan tdak ada kombnas lan yang lebh mnmum).
13 Problem 7 Pagar Labrn Kode soal: Batas Run-tme: Batas Memor: pagar 1 detk / test-case 8 MB Pak Udn sedang memasang pagar berbentuk labrn raksasa mengtar peternakannya. Beruntung, da mash menysakan dua bagan tdak berpagar pada beberapa tep labrnnya, sehngga seakan-akan ada dua pntu keluar dar labrn tersebut. Lebh beruntung lag, labrn yang dbuat Pak Udn merupakan labrn sempurna; yang artnya selalu ada jalan menuju pntu keluar dar sebarang ttk awal ddalamnya. Jka dketahu lebar labrn W ( 1 W 38 ) dan panjangnya H( 1 H 100 ); maka akan terbentuk 2 H + 1 bars dengan 2 W + 1 karakter tap barsnya, sepert contoh gambar berkut. Karakter - dan menyatakan pagar, dan karakter + menyatakan tang pagar Pagar Labrn dengan W = 5 dan H = 3 Buatlah program untuk menghtung banyaknya langkah mnmum sap Pak Udn untuk dapat keluar dar labrn tersebut dar sebuah ttk awal terburuk (ttk terjauh dar sebarang pntu keluar yang ada). Sap Pak Udn hanya dapat melangkah sejajar atau tegak lurus sumbu x-y (pagar) (Sap Pak Udn tdak dapat melangkah secara dagonal). Tap satu langkah menuju satu kotak baru dhtung sebaga satu unt jarak, termasuk satu langkah untuk keluar dar labrn. Perlu dperhatkan bahwa kotak yang dhtung sebaga jarak bukanlah kotak pada kolom ganjl atau bars ganjl karena merupakan tang pagar. Contoh, untuk gambar datas, jumlah mnmum langkah yang harus dtempuh oleh sap Pak Udn dar ttk terburuk adalah 9 langkah.
14 * * * * * * * S * * Langkah mnmum dar ttk terburuk Keterangan : * = rute sap S = ttk awal FORMAT INPUT Bars pertama nput berupa sebuah blangan nteger K yang menunjukkan jumlah kasus yang harus dkerjakan. Selanjutnya, untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : Dua buah blangan W dan H dpsahkan tanda spas. Bars H + 2 : Memuat 2 W + 1 karakter yang merepresentaskan bentuk labrn FORMAT OUTPUT Untuk tap kasus, akan bers : Bars 1 : Sebuah blangan yang merupakan jumlah mnmum langkah yang harus dtempuh oleh sap Pak Udn dar ttk terburuk. CONTOH INPUT CONTOH OUTPUT 9
SCPC COMPFEST 9 PENYISIHAN
SCPC COMPFEST 9 PENYISIHAN A.Restoran Chanek B.Kucng Warna Warn C.Makan Malam Chanek D.Dua Sejol E. Epal Berharga F. Faktorunesa G.Array yang Hlang H.Palndromsme I. Ir Itu Tdak Bak J. Mencar Wafu Restoran
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 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 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and
III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS
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 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 terperinciBILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, )
Charul Imron dan dy Tr Baskoro, Blangan Ramsey Ss BILANGAN RAMSY SISI DARI r ( P, ) (Ramsey Number from the Sde r ( P, ) ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro Jurusan Matemátca, FMIPA ITS Surabaya mron-ts@matematka.ts.ac.d
Lebih terperinciBAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT
PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT Har Prasetyo Jurusan Teknk Industr Unverstas Muhammadyah Surakarta Jl. A. Yan Tromol Pos Pabelan
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 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 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 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 terperinciKAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah
BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk
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 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 terperinci3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW
12 3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW 3.1 Metode Heurstk Metode heurstk merupakan salah satu metode penentuan solus optmal dar permasalahan optmas kombnatoral. Berbeda dengan solus eksak yang menentukan nla
Lebih terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih 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 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 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 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 terperinciDidownload 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 terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih 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 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 terperinci(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a
Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg
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 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 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 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 terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
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 terperinciPerhitungan Bunga Kredit dengan Angsuran
Perhtungan Kredt dengan / Mengapa Perhtungan Kredt Perlu Dketahu? Perhtungan bunga kredt yang dgunakan bank akan menentukan besar keclnya angsuran pokok dan bunga yang harus dbayar Debtur atas kredt yang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan yang bertujuan untuk mendeskrpskan langkah-langkah pengembangan perangkat pembelajaran matematka berbass teor varas berupa Rencana
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi
3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN A. Hasl Peneltan Pada peneltan yang telah dlakukan penelt selama 3 mnggu, maka hasl belajar matematka pada mater pokok pecahan d kelas V MI I anatussbyan Mangkang Kulon
Lebih terperinciPENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)
PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas
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 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 terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I-1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kendaraan bermotor merupakan alat yang palng dbutuhkan sebaga meda transportas. Kendaraan dbag menjad dua macam, yatu kendaraan umum dan prbad. Kendaraan umum
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 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 terperinciMATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT)
MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN (Nuryanto, ST., MT) Ukuran Statstk Ukuran Statstk : 1. Ukuran Pemusatan Bagamana, d mana data berpusat? Rata-Rata Htung = Arthmetc Mean Medan Modus Kuartl, Desl, Persentl.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan yang
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan yang dgunakan adalah peneltan pengembangan yang bertujuan membuat suatu produk dan duj kelayakannya. B. Metode Pengembangan Peneltan n menggunakan
Lebih terperinciNama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
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 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan yang akan dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan Research and Development (R&D) n merupakan
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 terperinciUKURAN GEJALA PUSAT &
UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT & LETAK Untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengena suatu populas atau sampel Ukuran yang merupakan wakl kumpulan data mengena populas atau sampel
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 IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber
Lebih terperinciBAB 2 KAJIAN PUSTAKA
BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,
Lebih 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 IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciMENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak
JURAL MATEMATIKA DA KOMUTER Vol. 6. o., 86-96, Agustus 3, ISS : 4-858 MECERMATI BERBAGAI JEIS ERMASALAHA DALAM ROGRAM LIIER KABUR Mohammad Askn Jurusan Matematka FMIA UES Abstrak Konsep baru tentang hmpunan
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penentuan lokasi dilakukan secara tertuju (purposive) karena sungai ini termasuk
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat dan Waktu Peneltan Peneltan n dlakukan d Sunga Sak, Kota Pekanbaru, Provns Rau. Penentuan lokas dlakukan secara tertuju (purposve) karena sunga n termasuk dalam 13 sunga
Lebih terperinciBab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381
Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua
Lebih terperinciMODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN
MODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN Tjutju T. Dmyat Jurusan Teknk Industr Unverstas Pasundan E-mal : admyat@bdg.centrn.net.d ABSTRAK Penentuan rute kendaraan (Vehcle
Lebih terperinciSEARAH (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 terperinciUKURAN-UKURAN DESKRIPTIF DATA
UKURAN-UKURAN DESKRIPTIF DATA Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusan Matenatka FMIPA Unand LOGO Kompetens Khusus Menghtung ukuran pemusatan data Menghtung ukuran keragaman data 3 4 Menghtung ukuran poss data
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
8 III. METODE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan adalah suatu cara yang dpergunakan untuk pemecahan masalah dengan teknk dan alat tertentu sehngga dperoleh hasl yang sesua dengan tujuan peneltan.
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 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 terperinciAnalisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan :
Analss Regres Pokok Bahasan : Dagnosa Model Melalu Pemerksaan Ssaan dan Identfkas Pengamatan Berpengaruh Itasa & Y Angran Dep. Statstka FMIPA-IPB Ssaan Ssaan adalah menympangnya nla amatan y terhadap dugaan
Lebih terperinciALJABAR LINIER LANJUT
ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada
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 terperinciModel SPK. Model optimasi (2) Model optimasi (1) Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas 4/30/2017. Tujuan.
4/0/207 Tujuan Metode-metode Optmas dengan Alternatf Terbatas N O V R I N A Mahasswa dapat memaham dan mampu mengaplkaskan beberapa metode untuk menyelesakan masalah dengan alternatf-alternatf dalam jumlah
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS
BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS 4.1 Survey Parameter Survey parameter n dlakukan dengan mengubah satu jens parameter dengan membuat parameter lannya tetap. Pengamatan terhadap berbaga nla untuk satu parameter
Lebih terperinciDIMENSI 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel
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 terperinciREGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear
REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana
Lebih 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 terperinciELEKTRONIKA ANALOG. Bab 2 BIAS DC FET Pertemuan 5 Pertemuan 7. Oleh : ALFITH, S.Pd, M.Pd
ELEKTONKA ANALOG Bab 2 BAS D FET Pertemuan 5 Pertemuan 7 Oleh : ALFTH, S.Pd, M.Pd 1 Pemran bas pada rangkaan BJT Masalah pemran bas rkatan dengan: penentuan arus dc pada collector yang harus dapat dhtung,
Lebih terperinciMOJAKOE. March 25. Metode Kuantitatif dalam Bisnis
March 25 MOJKOE 2013 Dlarang memperbanyak MOJKOE n tanpa sejn SP FEUI. Download MOJKOE dan SP Mentorng d : www.spa-feu.com Metode Kuanttatf dalam Bsns SOL WJIB (NOMOR 1-3) SOL I : Plhan ganda ( 45 pon
Lebih terperinciUKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA
UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA MARULAM MT SIMARMATA, MS STATISTIK TERAPAN FAK HUKUM USI @4 ARTI UKURAN LOKASI DAN VARIASI Suatu Kelompok DATA berupa kumpulan nla VARIABEL [ vaabel ] Ms banyaknya
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 terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. smoothing, dan siklis untuk barang jadi Mie Atom Metode Regresi Linier. Nama barang jadi: Mie Atom.
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Penghtungan 4.1.1 Penghtungan Peramalan 4.1.1.1 Peramalan Me Atom Contoh perhtungan peramalan permntaan dengan metode regres lner, regres kuadrats, double movng average,
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam
Lebih 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 PENGAMBILAN KEPUTUSAN DISPLACED IDEAL. Inti dari pengambilan keputusan adalah memilih alternatif, tentunya harus
40 BAB III PENGAMBILAN KEPUTUSAN DISPLACED IDEAL 3.1. Pengamban Keputusan Int dar pengamban keputusan adaah memh aternatf, tentunya harus aternatf yang terbak (the best aternatve). Tujuan dar anass keputusan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menghasilkan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) pada materi Geometri dengan
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan yang bertujuan untuk menghaslkan Lembar Kegatan Sswa (LKS) pada mater Geometr dengan pendekatan pembelajaran berbass
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
Lebih 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 terperinciBAB III PROSEDUR PENELITIAN. penelitian, hal ini dilakukan untuk kepentingan perolehan dan analisis data.
BAB III PROSEDUR PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan harus dsesuakan dengan masalah dan tujuan peneltan, hal n dlakukan untuk kepentngan perolehan dan analss data. Mengena pengertan metode peneltan,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tnjauan Pustaka Dar peneltan yang dlakukan Her Sulstyo (2010) telah dbuat suatu sstem perangkat lunak untuk mendukung dalam pengamblan keputusan menggunakan
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 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 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 terperinciPetunjuk Praktikum Fisika Dasar I. (Tumbukan Dalam Satu Dimensi)
Petunjuk Praktkum Fska Dasar I (Tumbukan Dalam Satu Dmens) Dajukan Untuk Memenuh Tugas Tersruktur Mata ulah Ekspermen Fska Dasar 1 Jurusan Penddkan Fska Oleh : Muhamad Ihsanudn (0602425) JURUSAN PENDIDIAN
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 terperinciPenyelesaian Masalah Transshipmen Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 2)
ISSN : 69 7 Penyelesaan Masalah Transshpmen Dengan Metoda Prmal-Dual Wawan Laksto YS ) Abstrak Masalah Pemndahan Muatan adalah masalah transportas yang melbatkan sambungan yang harus dlewat. Obektnya adalah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat
Lebih terperinci