ERROR DALAM NUMERIK. Pertemuan Ke-2 Metode Numerik

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ERROR DALAM NUMERIK. Pertemuan Ke-2 Metode Numerik"

Transkripsi

1 ERROR DALAM NUMERIK Pertemuan Ke-2 Metode Numerk

2 Tujuan Untuk memaham pengertan Error Untuk lebh memaham notas dan teknk dalam matakulah n

3 Approksmas dan Sgnkans 4 sgncant gures ,500? condence sgncant gures sgncant gures sgncant gures

4 Akuras dan Press Akuras : seberapa dekat nla yang dkomputas atau nla yang dukur dengan nla sebenarnya. Press : seberapa dekat nla yang dkomputas atau dukur secara ndvdual dengan nla komputas atau nla ukur lannya. Jumlah nla yang sgncant Dstrbus dalam nla komputas atau nla ukur

5 Menngkatnya Press Akuras dan Press Menngkatnya akuras

6 Deens Error Error Numerk : Penggunaan aproksmas yang melambangkan operas matematk eact dan jumlah true value = appromaton + error error, e t =true value - appromaton subscrpt t represents the true error

7 Deens Error. e t true true error value 100 True relatve percent error

8 Contoh Suatu pengukuran memlk nla sesungguhnya m. Jka kamu melaporkan nla tersebut sebaga 7.92 m, maka jawablah pertanyaan d bawah n: 1. Berapa angka sgncant yang kamu pake? 2. Apakah tu true error? 3. Apakah tu relatve error?

9 Error dentons cont. May not know the true answer apror e a appromate error appromaton 100

10 Deens Error Relatve Error e a appromate error appromaton 100 Dperlukan teratve method untuk mencapa relatve error yang convergence.

11 Deens Error Relatve Error e a appromate error 100 appromaton Dperlukan teratve method untuk mencapa relatve error yang convergence. e a appromate error 100 appromaton present appro. present prevous appro. appro. 100

12 Deens Error Tdak dtentukan dengan tanda, tap tolerans Hasl adalah koreks n angka sgnkan

13 Error dentons cont. Tdak dtentukan dengan tanda, tap tolerans Hasl adalah koreks n angka sgnkan e e a s e s n %

14 Eample Consder a seres epanson to estmate trgonometrc unctons sn ! 5! 7! Estmate snp/ 2 to three sgncant gures

15 Deens Error Round o error - orgnate rom the act that computers retan only a ed number o sgncant gures Truncaton errors - errors that result rom usng an appromaton n place o an eact mathematcal procedure

16 Deens Error Round o error - orgnate rom the act that computers retan only a ed number o sgncant gures Truncaton errors - errors that result rom usng an appromaton n place o an eact mathematcal procedure To gan nsght consder the mathematcal ormulaton that s used wdely n numercal methods - TAYLOR SERIES

17 DERET TAYLOR Alat untuk mempredks nla ungs pada suatu ttk nla ungs tersebut dan juga ungs dervatnya pada ttk lannya. Zero order appromaton

18 DERET TAYLOR Alat untuk mempredks nla ungs pada suatu ttk nla ungs tersebut dan juga ungs dervatnya pada ttk lannya. Zero order appromaton 1 Ths s good the uncton s a constant.

19 { EKSPANSI DERET TAYLOR Frst order appromaton 1 ' 1 slope multpled by dstance

20 EKSPANSI DERET TAYLOR Frst order appromaton 1 ' 1 slope multpled by dstance Stll a straght lne but capable o predctng an ncrease or decrease - LINEAR

21 EKSPANSI DERET TAYLOR Second order appromaton - captures some o the curvature

22 EKSPANSI DERET TAYLOR Second order appromaton - captures some o the curvature ! '' '

23 EKSPANSI DERET TAYLOR n n n sze step h where R h n h h h ! 3! ''' 2! '' '

24 EKSPANSI DERET TAYLOR !! 3! ''' 2! '' ' n n n n n n h n R sze step h where R h n h h h

25 () CONTOH Use zero through ourth order Taylor seres epanson to appromate (1) gven (0) = 1.2 (.e. h = 1) Note: (1) =

26 Soluton n=0 (1) = 1.2 e t = abs [( )/0.2] 100 = 500% n=1 '() = '(0) = (1) = h = 0.95 e t =375%

27 Soluton n=2 "= "(0) = -1 (1) = 0.45 e t = 125% n=3 "'= "'(0)=-0.9 (1) = 0.3 e t =50%

28 Soluton n=4 ""(0) = -2.4 (1) = 0.2 EXACT Why does the ourth term gve us an eact soluton? The 5th dervatve s zero In general, nth order polynomal, we get an eact soluton wth an nth order Taylor seres

29 () Soluton True Soluton Zero Order 1st Order 2nd Order 3rd Order

30 Eam Queston How many sgncant gures are n the ollowng numbers? A B C D. 23,000,000 E

31 y Taylor Seres Problem Use zero- through ourth-order Taylor seres epansons to predct (4) or () = ln usng a base pont at = 2. Compute the percent relatve error e t or each appromaton

32 ''' '' h h 1 ' h 2! 3! n n h Rn n! where h step sze Determne the step sze h = 4-2 = 2 2. Determne the analytcal soluton (4) = ln(4) = Determne the dervatves or (2)

PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

PERSAMAAN 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 terperinci

FINITE DIFFERENCE AND PDE. Haryo Tomo

FINITE DIFFERENCE AND PDE. Haryo Tomo FINIE DIFFERENCE AND PDE Haryo omo Numercal methods: propertes Fnte derences - tme-dependent PDEs -> robust, smple concept, easy to parallelze, regular grds, eplct method Fnte elements - statc and tme-dependent

Lebih terperinci

TEORI KESALAHAN (GALAT)

TEORI 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 terperinci

Deret Taylor & Diferensial Numerik. Matematika Industri II

Deret 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 terperinci

PERSAMAAN DIFERENSIAL (DIFFERENTIAL EQUATION) M E T O D E E U L E R M E T O D E R U N G E - K U T T A

PERSAMAAN DIFERENSIAL (DIFFERENTIAL EQUATION) M E T O D E E U L E R M E T O D E R U N G E - K U T T A PERSAMAAN DIFERENSIAL DIFFERENTIAL EQUATION M E T O D E E U L E R M E T O D E R U N G E - U T T A PERSAMAAN DIFERENSIAL Persamaan palng pentng dalam bdang reaasa palng bsa menjelasan apa ang terjad dalam

Lebih terperinci

BAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 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 terperinci

Pertemuan ke-4 Analisa Terapan: Metode Numerik. 4 Oktober 2012

Pertemuan 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 terperinci

Analisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya

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

Lebih terperinci

PENENTUAN KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI DENGAN MENGGUNAKAN METODE LINIER PROGRAMMING

PENENTUAN KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI DENGAN MENGGUNAKAN METODE LINIER PROGRAMMING PENENTUAN KOEFISIEN MULTIPLE REGRESI DENGAN MENGGUNAKAN METODE LINIER PROGRAMMING SKRIPSI RINA ASTRY GINTING 060823031 PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU

Lebih terperinci

MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM

MEREDUKSI 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 terperinci

PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Newton Raphson Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 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 terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK

ANALISIS 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 terperinci

Pemilihan Lokasi Kontinyu (1)

Pemilihan Lokasi Kontinyu (1) Pemlhan Lokas Kontnu 1 - Model Dasar - 6 Oleh : Debrna Puspta Andran Teknk Industr, Unverstas Brawjaa e-mal : debrna@ub.ac.d www.debrna.lecture.ub.ac.d Medan method Gravt method Contour-Lne method Weszfeld

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

SOLUSI 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 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 terperinci

PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)

PEMAHAMAN 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 terperinci

EFISIENSI 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 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 terperinci

TEKNIK KOMPUTASI TEI 116/A. Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada 2011

TEKNIK KOMPUTASI TEI 116/A. Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada 2011 TEKNIK KOMPUTASI TEI 116/A Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada 2011 Why teknik komputasi? Komputasi or computation comes from the word compute that is make a mathematical

Lebih terperinci

PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN

PENENTUAN 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 terperinci

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN

Bab 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 terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

Analisis Regresi Linear Sederhana

Analisis Regresi Linear Sederhana Analss Regres Lnear Sederhana Al Muhson Pendahuluan Menggunakan metode statstk berdasarkan data yang lalu untuk mempredks konds yang akan datang Menggunakan pengalaman, pernyataan ahl dan surve untuk mempredks

Lebih terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,

Lebih terperinci

BAB II DASAR TEORI DAN METODE

BAB 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 terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB Pendugaan Parameter Regres Menduga gars regres Menduga gars regres lner sederhana = menduga parameter-parameter regres β 0 dan β 1 : Penduga parameter yang dhaslkan harus merupakan penduga yang bak Software

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 11-19, April 2003, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 11-19, April 2003, ISSN : Vol. 6. No., -9, Aprl 23, ISSN : 4-858 EFISIENSI PENGGUNAAN V-CYCLE DALAM METODE FUNGSI WALSH UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Purnam Wdyanngsh Jurusan Matematka FMIPA UNS Abstract

Lebih terperinci

1-x. dimana dan dihubungkan oleh teorema Pythagoras.

1-x. dimana dan dihubungkan oleh teorema Pythagoras. `2. Menyelesaikan persamaan dengan satu variabel Contoh: Berdasarkan Hukum Archimedes, suatu benda padat yang lebih ringan daripada air dimasukkan ke dalam air, maka benda tersebut akan mengapung. Berat

Lebih terperinci

Matematika dan Statistika

Matematika dan Statistika ISSN 1411-6669 MAJALAH ILMIAH Matematka dan Statstka DITERBITKAN OLEH: JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS JEMBER MAJALAH ILMIAH Matematka dan Statstka Pemmpn Redaks Sekretars : Drs. Mohamad Hasan, M.Sc,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and

III. 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 terperinci

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

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

Lebih terperinci

P 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

P 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 terperinci

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik

Pendeteksian 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 terperinci

PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)

PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) 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

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI

REGRESI DAN KORELASI REGRESI DAN KORELASI CONTOH DATA DUA VARIABEL Permntaan terhadap suatu produk berhubungan dengan harga suatu produk dan sebalknya harga suatu produk dtentukan juga oleh banyaknya permntaan terhadap produk

Lebih terperinci

Peramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif

Peramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif Bab 3-4 Peramalan Peramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif Berdasarkan metode yang subjektif Metode kuantitatif Berdasarkan

Lebih terperinci

PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP

PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP JMP : Volume 1 Nomor 2, Oktober 2009 PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP Tryan dan Nken Larasat Fakultas Sans dan Teknk, Unverstas Jenderal Soedrman Purwokerto, Indonesa

Lebih terperinci

BAB II TEORI ALIRAN DAYA

BAB 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 terperinci

BEBERAPA METODE ITERASI ORDE TIGA DAN ORDE EMPAT UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Neli Sulastri 1 ABSTRACT

BEBERAPA METODE ITERASI ORDE TIGA DAN ORDE EMPAT UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Neli Sulastri 1 ABSTRACT BEBERAPA METODE ITERASI ORDE TIGA DAN ORDE EMPAT UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Neli Sulastri 1 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas

Lebih terperinci

Menemukan Akar-akar Persamaan Non-Linear

Menemukan Akar-akar Persamaan Non-Linear Menemukan Akar-akar Persamaan Non-Linear Muhtadin, ST. MT. Agenda Metode Tertutup Biseksi Regula Falsi Metode Terbuka Newton Method 3 Solusi untuk Persamaan Non Linear Akar-akar dari persamaan (y = f())

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

DISTRIBUSI FREKUENSI

DISTRIBUSI FREKUENSI BAB DISTRIBUSI FREKUENSI Kompetens Mampu membuat penyajan data dalam dstrbus frekuens Indkator 1. Menjelaskan dstrbus frekuens. Membuat dstrbus frekuens 3. Menjelaskan macam-macam dstrbus frekuens 4. Membuat

Lebih terperinci

METODE SEMIEMPIRIS UNTUK MENENTUKAN KOMPOSISI ISOTOP URANIUM

METODE SEMIEMPIRIS UNTUK MENENTUKAN KOMPOSISI ISOTOP URANIUM ISSN 1410-6957 METODE SEMIEMPIRIS UNTUK MENENTUKAN KOMPOSISI ISOTOP URANIUM Tegas Sutondo Pusat Teknolog Akselerator dan Proses Bahan BATAN Kotak Pos 6101 ykbb, Yogyakarta 55281 ABSTRAK METODE SEMIEMPIRIS

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN POISSON 2D DENGAN MENGGUNAKAN METODE GAUSS-SEIDEL DAN CONJUGATE GRADIENT

PENYELESAIAN PERSAMAAN POISSON 2D DENGAN MENGGUNAKAN METODE GAUSS-SEIDEL DAN CONJUGATE GRADIENT Teknikom : Vol. No. (27) E-ISSN : 2598-2958 PENYELESAIAN PERSAMAAN POISSON 2D DENGAN MENGGUNAKAN METODE GAUSS-SEIDEL DAN CONJUGATE GRADIENT Dewi Erla Mahmudah, Muhammad Zidny Naf an 2 STMIK Widya Utama,

Lebih terperinci

BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE

BAB 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 terperinci

Penyelesaian Persamaan Poisson 2D dengan Menggunakan Metode Gauss-Seidel dan Conjugate Gradient

Penyelesaian Persamaan Poisson 2D dengan Menggunakan Metode Gauss-Seidel dan Conjugate Gradient Teknikom : Vol. No. (27) ISSN : 2598-2958 (online) Penyelesaian Persamaan Poisson 2D dengan Menggunakan Metode Gauss-Seidel dan Conjugate Gradient Dewi Erla Mahmudah, Muhammad Zidny Naf an 2 STMIK Widya

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB 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 terperinci

Preferensi untuk alternatif A i diberikan

Preferensi 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 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 terperinci

Dependent VS independent variable

Dependent VS independent variable Kuswanto-2012 !" #!! $!! %! & '% Dependent VS independent variable Indep. Var. (X) Dep. Var (Y) Regression Equation Fertilizer doses Yield y = b0 + b1x Evaporation Rain fall y = b0+b1x+b2x 2 Sum of Leave

Lebih terperinci

Model Potensial Gravitasi Hansen untuk Menentukan Pertumbuhan Populasi Daerah

Model Potensial Gravitasi Hansen untuk Menentukan Pertumbuhan Populasi Daerah Performa (2004) Vol. 3, No.1: 28-32 Model Potensal Gravtas Hansen untuk Menentukan Pertumbuhan Populas Daerah Bambang Suhard Jurusan Teknk Industr, Unverstas Sebelas Maret, Surakarta Abstract Gravtaton

Lebih terperinci

Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analisis Rangkaian RLC

Penerapan 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 terperinci

METODE ITERASI OPTIMAL TANPA TURUNAN BERDASARKAN BEDA TERBAGI ABSTRACT

METODE ITERASI OPTIMAL TANPA TURUNAN BERDASARKAN BEDA TERBAGI ABSTRACT METODE ITERASI OPTIMAL TANPA TURUNAN BERDASARKAN BEDA TERBAGI Amelia Riski, Putra. Supriadi 2, Agusni 2 Mahasiswa Program Studi S Matematika 2 Laboratorium Matematika Terapan, Jurusan Matematika Fakultas

Lebih terperinci

FAMILI BARU METODE ITERASI BERORDE TIGA UNTUK MENEMUKAN AKAR GANDA PERSAMAAN NONLINEAR. Nurul Khoiromi ABSTRACT

FAMILI BARU METODE ITERASI BERORDE TIGA UNTUK MENEMUKAN AKAR GANDA PERSAMAAN NONLINEAR. Nurul Khoiromi ABSTRACT FAMILI BARU METODE ITERASI BERORDE TIGA UNTUK MENEMUKAN AKAR GANDA PERSAMAAN NONLINEAR Nurul Khoiromi Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau

Lebih terperinci

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR TNR 1 space 1.15 LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR LAPORAN RESMI MODUL IV TNR 1 Space.0 ANALISIS

Lebih terperinci

Metode Numerik & Lab. Muhtadin, ST. MT. Metode Numerik & Komputasi. By : Muhtadin

Metode Numerik & Lab. Muhtadin, ST. MT. Metode Numerik & Komputasi. By : Muhtadin Metode Numerik & Lab Muhtadin, ST. MT. Agenda Intro Rencana Pembelajaran Ketentuan Penilaian Deret Taylor & McLaurin Analisis Galat Metode Numerik & Lab - Intro 3 Tujuan Pembelajaran Mahasiswa memiliki

Lebih terperinci

Analisis Numerik Integral Lipat Dua Fungsi Trigonometri Menggunakan Metode Romberg

Analisis Numerik Integral Lipat Dua Fungsi Trigonometri Menggunakan Metode Romberg Analisis Numerik Integral Lipat Dua Fungsi Trigonometri Menggunakan Metode Romberg Numerical Analysis of Double Integral of Trigonometric Function Using Romberg Method ABSTRAK Umumnya penyelesaian integral

Lebih terperinci

RAY RA TRA C TRA ING dan RADIOSITY

RAY RA TRA C TRA ING dan RADIOSITY RAY TRACING dan RADIOSITY Revew : 3D Photorealsm Ketepatan pemodelan objek Proeks secara perspektf Efek pencahaaan ang natural kepada permukaan tampak: pantulan, transparans, tekstur, dan baangan Revew

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Transshipmen Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 2)

Penyelesaian 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 terperinci

Hukum Termodinamika ik ke-2. Hukum Termodinamika ke-1. Prinsip Carnot & Mesin Carnot. FI-1101: Termodinamika, Hal 1

Hukum Termodinamika ik ke-2. Hukum Termodinamika ke-1. Prinsip Carnot & Mesin Carnot. FI-1101: Termodinamika, Hal 1 ERMODINAMIKA Hukum ermodnamka ke-0 Hukum ermodnamka ke-1 Hukum ermodnamka k ke-2 Mesn Kalor Prnsp Carnot & Mesn Carnot FI-1101: ermodnamka, Hal 1 Kesetmbangan ermal & Hukum ermodnamka ke-0 Jka dua buah

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI 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 terperinci

PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT

PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT BIAStatstcs (05) Vol. 9, No., hal. -7 PERANCANGAN PARAMETER DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI UNTUK DATA DISKRIT Faula Arna Jurusan Teknk Industr, Unverstas Sultan Ageng Trtayasa Banten Emal : faulaarna@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 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 terperinci

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan

RANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan . Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor

Lebih terperinci

Dua cara melakukan proyeksi risiko : 1. Probabilitas di mana risiko adalah nyata 2. Konsekuensi masalah yang berhubungan dengan risiko

Dua cara melakukan proyeksi risiko : 1. Probabilitas di mana risiko adalah nyata 2. Konsekuensi masalah yang berhubungan dengan risiko PROYEKSI RISIKO / PERKIRAAN RISIKO Dua cara melakukan proyeks rsko : 1. Probabltas d mana rsko adalah nyata 2. Konsekuens masalah yang berhubungan dengan rsko Perencanaan proyek bersama dengan manajer

Lebih terperinci

Perhitungan Kapasitas Kanal Pada Sistem CDMA. Arif Hidayat ST

Perhitungan Kapasitas Kanal Pada Sistem CDMA. Arif Hidayat ST Perhitungan Kapasitas Kanal Pada Sistem CDMA Arif Hidayat ST Overview System CDMA Kapasitas System CDMA tergantung dari bayaknya interferensi dari system tersebut Untuk memaksimalkan kapasitas dari system

Lebih terperinci

BAB 2 KAJIAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL 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 terperinci

PERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)

PERANCANGAN 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 terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

BAB 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 terperinci

JMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 2013, hal SPEKTRUM PADA GRAF REGULER KUAT

JMP : 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 terperinci

PENGEMBANGAN MODEL PERSEDIAAN DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA BAHAN DAN FAKTOR INCREMENTAL DISCOUNT

PENGEMBANGAN 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 terperinci

RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP (Incomplete Block Design) Dr.Ir. I Made Sumertajaya, M.Si Departemen Statistika-FMIPA IPB 2007

RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP (Incomplete Block Design) Dr.Ir. I Made Sumertajaya, M.Si Departemen Statistika-FMIPA IPB 2007 RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP (Incomplete Block Desgn) Dr.Ir. I Made Sumertajaya, M.S Departemen Statstka-FMIPA IPB 007 Revew Rancangan Acak Kelompok Kta ngn membandngkan t perlakuan Pengelompokan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

TUGAS BROWSING. Diajukan untuk memenuhi salah satu tugas Eksperimen Fisika Dasar 1. Di susun oleh : INDRI SARI UTAMI PEND. FISIKA / B EFD-1 / C

TUGAS BROWSING. Diajukan untuk memenuhi salah satu tugas Eksperimen Fisika Dasar 1. Di susun oleh : INDRI SARI UTAMI PEND. FISIKA / B EFD-1 / C TUGAS BROWSING Diajukan untuk memenuhi salah satu tugas Eksperimen Fisika Dasar 1 Di susun oleh : INDRI SARI UTAMI 060888 PEND. FISIKA / B EFD-1 / C JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a

(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 terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :

JURNAL 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 terperinci

Introduction to Time Series Analysis

Introduction to Time Series Analysis Introduction to Time Series Analysis Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitif). Dalam

Lebih terperinci

CONTOH SOAL #: PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA. dx dengan nilai awal: y = 1 pada x = 0. Penyelesaian: KASUS: INITIAL VALUE PROBLEM (IVP)

CONTOH 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 terperinci

Grafika & Pengolahan Citra (CS3214)

Grafika & Pengolahan Citra (CS3214) Grafka & Pengolahan Ctra (CS324) 2 Renderng 20- 3D Photorealsm Ketepatan pemodelan objek Proeks secara perspektf Efek pencahaaan ang natural kepada permukaan tampak: pantulan, transparans, tekstur, dan

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI FUNGSI PEMBANGKIT NUMERIK DENGAN METODE PIECEWISE POLYNOMIAL

IMPLEMENTASI FUNGSI PEMBANGKIT NUMERIK DENGAN METODE PIECEWISE POLYNOMIAL IMPLEMENTASI FUNGSI PEMBANGKIT NUMERIK DENGAN METODE PIECEWISE POLYNOMIAL Munah Nur Sa adah, Yudh Purwananto, Rully Soelaman Teknk Informatka, Fakultas Teknolog Informas, Insttut Teknolog Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391

PRESENTASI TUGAS AKHIR KI091391 PRESENTASI TUGAS AKHIR KI09191 IMPLEMENTASI SEGMENTASI CITRA RESONANSI MAGNETIK OTAK MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS YANG DIMODIFIKASI BERDASARKAN KORELASI ANTAR PIKSEL (Kata Kunc : Segmentas Fuzzy

Lebih terperinci

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan

Pendahuluan. 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 terperinci

Analisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan :

Analisis 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 terperinci

Kuliah 2 Metode Peramalan Deret Waktu

Kuliah 2 Metode Peramalan Deret Waktu Kuliah 2 Metode Peramalan Deret Waktu rahmaanisa@apps.ipb.ac.id REVIEW Tentukan pola dari data deret waktu berikut: Gambar (1) Gambar (2) Gambar (3) Gambar (4) 2 Kriteria kebaikan peramalan data deret

Lebih terperinci

BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN. Bab ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu objek penelitian dan desain penelitian.

BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN. Bab ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu objek penelitian dan desain penelitian. BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN Bab n dbag menjad dua bagan, yatu objek peneltan dan desan peneltan. III.1 Objek Peneltan Objek peneltan dalam skrps n adalah nla perusahaan LQ 45 perode 2009-2011.

Lebih terperinci

Data Time Series. Time series merupakan data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan waktu atau

Data Time Series. Time series merupakan data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan waktu atau Peramalan Data Time Series Data Time Series Time series merupakan data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan waktu atau data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Waktu yang digunakan dapat berupa

Lebih terperinci

PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN

PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN PENENTUAN PELUANG BERTAHAN DALAM MODEL RISIKO KLASIK DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE AMIRUDDIN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI INTERPOLASI LAGRANGE UNTUK PREDIKSI NILAI DATA BERPASANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MATLAB

IMPLEMENTASI INTERPOLASI LAGRANGE UNTUK PREDIKSI NILAI DATA BERPASANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MATLAB Semnar Nasonal Teknolog 007 (SNT 007) ISSN : 1978 9777 Yogakarta, 4 November 007 IMPEMENTASI INTERPOASI AGRANGE UNTUK PREDIKSI NIAI DATA BERPASANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MATAB Krsnawat STMIK AMIKOM Yogakarta

Lebih terperinci

MODIFIKASI METODE NEWTON DENGAN KEKONVERGENAN ORDE EMPAT. Yenni May Sovia 1, Agusni 2 ABSTRACT

MODIFIKASI METODE NEWTON DENGAN KEKONVERGENAN ORDE EMPAT. Yenni May Sovia 1, Agusni 2 ABSTRACT MODIFIKASI METODE NEWTON DENGAN KEKONVERGENAN ORDE EMPAT Yenni May Sovia, Agusni 2 Mahasiswa Program Studi S Matematika Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau

Lebih terperinci

3D Photorealism. Ketepatan pemodelan objek Proyeksi secara perspektif Efek pencahayaan yang natural kepada permukaan tampak: pantulan, transparansi,

3D Photorealism. Ketepatan pemodelan objek Proyeksi secara perspektif Efek pencahayaan yang natural kepada permukaan tampak: pantulan, transparansi, 3D Photorealsm Ketepatan pemodelan objek Proeks secara perspektf Efek pencahaaan ang natural kepada permukaan tampak: pantulan, transparans, tekstur, dan baangan Illumnaton model vs surface renderng Model

Lebih terperinci

EKONOMI SUMBERDAYA AIR: Piped Water Pricing. Yusman Syaukat Departemen Ekonomi Sumberdaya & Lingkungan Fakultas Ekonomi & Manajemen IPB

EKONOMI SUMBERDAYA AIR: Piped Water Pricing. Yusman Syaukat Departemen Ekonomi Sumberdaya & Lingkungan Fakultas Ekonomi & Manajemen IPB EKONOMI SUMBERDAYA AIR: Pped Water Prcng Yusman Saukat Departemen Ekonom Sumberdaa & Lngkungan Fakultas Ekonom & Manajemen IPB Ever human should have the dea of takng care of the envronment, of nature,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB 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 terperinci

METODE MODIFIKASI NEWTON DENGAN ORDE KONVERGENSI Lely Jusnita 1

METODE MODIFIKASI NEWTON DENGAN ORDE KONVERGENSI Lely Jusnita 1 METODE MODIFIKASI NEWTON DENGAN ORDE KONVERGENSI 1 + Lely Jusnita 1 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Kampus Binawidya

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL

PENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL Arad Retno TH, Pengembangan Metode Algortma Gen, Hal 93-0 PENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL Arad Retno Tr Hayat Abstrak Metode optmas

Lebih terperinci

Penentuan Jumlah dan Lokasi Gudang Yang Optimal Dengan Menggunakan Metode Cluster

Penentuan Jumlah dan Lokasi Gudang Yang Optimal Dengan Menggunakan Metode Cluster Performa (2004) Vol.3, No.1:1-8 Penentuan Jumlah dan Lokas Gudang Yang Optmal Dengan Menggunakan Metode Cluster Sulstyanngsh Jat Murt, Azzah Asyat dan Bambang Suhard Jurusan Teknk Industr, Unverstas Sebelas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perbuatan untuk menjadikan paling baik, paling tinggi, paling menguntungkan, dan

BAB 2 LANDASAN TEORI. perbuatan untuk menjadikan paling baik, paling tinggi, paling menguntungkan, dan 7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Pengoptmalan Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesa, Pengoptmalan dartkan proses, cara, perbuatan untuk menjadkan palng bak, palng tngg, palng menguntungkan, dan sebaganya. 2.2 Model

Lebih terperinci

ANALISIS PENENTUAN TARIF BIAYA OVERHEAD PABRIK PADA PT. XYZ OLEH: RELIK CANRA MANURUNG ABSTRAK

ANALISIS PENENTUAN TARIF BIAYA OVERHEAD PABRIK PADA PT. XYZ OLEH: RELIK CANRA MANURUNG ABSTRAK ANALISIS PENENTUAN TARIF BIAYA OVERHEAD PABRIK PADA PT. XYZ OLEH: RELIK CANRA MANURUNG 43205120102 ABSTRAK Penelitian ini mengenai analisis penentuan tarif biaya overhead pabrik pada PT. XYZ. Tujuan penelitian

Lebih terperinci