Strategi Meminimalkan Load Shedding Menggunakan Metode Sensitivitas Untuk Mencegah Voltage Collapse Pada Sistem Kelistrikan Jawa-Bali 500 kv

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Strategi Meminimalkan Load Shedding Menggunakan Metode Sensitivitas Untuk Mencegah Voltage Collapse Pada Sistem Kelistrikan Jawa-Bali 500 kv"

Transkripsi

1 1 Strateg Memnmalan Load Sheddng Menggunaan Metode Senstvtas Untu Mencegah Voltage Collapse Pada Sstem Kelstran Jawa-Bal 500 V Rs Cahya Anugrerah Haebb, Ad Soepranto,, Ardyono Pryad Jurusan Ten Eletro, Faultas Tenolog Industr, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Ham, Surabaya E-mal : rc.elts.051@gmal.com Abstra Stabltas freuens adalah hal yang sangat pentng dalam sstem tenaga lstr. Pada sstem elstran sala besar Jawa-Bal stabltas freuens harus daga beroperas pada nla nomnal 50 Hz. Perstwa lepasnya pembangt atau gagalnya pembangt masu e dalam sstem nterones eta beban punca dapat menyebaban penurunan freuens sstem tenaga lstr. Konds tersebut terad arena adanya etdasembangan antara pembangtan dan beban. Selan berpengaruh terhadap turunnya freuens, Tegangan uga aan ut berpengaruh sehngga dapat menyebaban blac-out. Oleh arena tu, Dperluan pola meansme load eddng yang tepat dan benar untu mencegah penurunan freuens sstem. Pada peneltan n meml tuuan untu menentuan tt optmal dan besar efsens load eddng yang tepat dar sstem elstran Jawa-Bal menggunaan metode senstvtas untu mencegah voltage collapse. Kata Kunc Stabltas freuens, Metode senstvtas, Efsens dan Load eddng. I. PENDAHULUAN str merupaan ebutuhan yang sangat pentng bag Lpendudu duna. Kegatan rutn masyaraat modern dtentuan oleh ualtas daya lstr yang merea onsums. Kualtas daya lstr yang urang ba aan berabat pada erugan onsumen yang dapat mengabatan rusanya peralatan eletron yang senstf terhadap perubahan yang terad pada ualtas daya lstr. Pertambahan pelanggan lstr yang menngat taam mengharusan pha penyeda asa layanan lstr untu menambah apastas pembangt dan memperluas saluran dstrbus, sehngga sstem dapat memenuh ebutuhan pelanggan yang membutuhan energ lstr. Dalam sstem tenaga lstr sala besar, sstem nterones meml tuuan untu menaga ontnutas dan etersedaan pasoan lstr epada onsumen. Kebutuhan aan pasoan lstr dar tahun e tahun seman menngat serng dengan perembangan sstem eonom suatu negara. Ja ebutuhan beban yang seman menngat dar tahun e tahun tanpa dmbang dengan penngatan umlah pembangt, maa dapat menyebaban melemahnya stabltas performans sstem. Untu menaga establan eta terad perstwa lepasnya pembangt atau gagalnya pembangt masu e dalam sstem nterones eta beban punca, maa dar perstwa tersebut dapat menyebaban penurunan freuens sstem yang dapat mengabatan sebuah sstem lstr sala besar menad blac-out (pemadaman total). Untu menghndar teradnya blac-out pada sstem Jawa- Bal, Pertahanan performans dperluan untu menaga sstem agar stabl. Salah satu upaya meansme untu mempertahanan stabltas dar freuens sebuah sstem dperluan sebuah metode pelepasan beban. Oleh arena tu, Peneltan n meml tuuan untu menentuan tt optmal dan pelepasan beban dar sebuah sstem elstran Jawa-Bal 500 V menggunaan metode underfrequency load eddng (UFLS) menggunaan senstvtas bus yang berfungs untu menngatan efsens sstem dalam melauan pelepasan beban. II. METODE PENELITIAN Pada peneltan n untu melauan analsa underfrequency load eddng menggunaan metode senstvtas bus pada sstem elstran Jawa-Bal 500 V data yang aan dambl adalah data sstem tenaga lstr yang bersumber dar PT.PLN P3B Jawa-Bal [1] Ngmbang 25 Cbnong Beas Surabaya Barat Grat 9 Cbatu Bandung Selatan Clegon 4 Gandul Ungaran Cawang Mandracan Tanung at Gres Suralaya Kembangan Muaratawar Kedr Depo Pedan Paton Gambar 1. Sngle Lne Dagram sstem 500 V Jawa-Bal Balaraa

2 2 Alur yang dgunaan dalam penentuan pelepasan beban dtunuan pada Gambar 2 sebaga berut: Mula Penentuan Parameter Sstem Kelstran Jawa-Bal 500 v Gangguan (Generator Outage) Penurunan Freuens (df/dt) Perhtungan Peddng dan Tt Optmal Load Sheddng Berdasaran Senstvtas Bus Aplasan Load Sheddng pada Bus Palng Optmal f sstem > f rts Y E V L Y GG Y GL Y LG Y LL I G I L = Matr arngan admtans sstem yang terdr dar submatr. = Tegangan generator (Volt). = Tegangan bus load (Volt). = Submatr admtans sstem generator terhadap generator. = Submatr admtans sstem generator terhadap beban. = Submatr admtans sstem generator terhadap beban. = Submatr admtans sstem beban terhadap beban. = Arus generator (A). = Arus beban (A). Dar persamaan 1 ta aan mendapatan persamaan (2) dengan cara sebaga berut [2]: Tda f sstem > f rts Ya Sstem Stabl 1 1 L LL L LL LG 1 Zeq Y LL V Y I Y Y E (2) (3) 1 LL LG K Y Y (4) Gambar 2. Dagram alr Underfrequency Load Sheddng Stop metode senstvtas bus Peneltan n menggunaan multport networ model yang berfungs untu menentuan loas pelepasan beban yang palng efetf dalam sstem elstran. Pelepasan beban menggunaan multport networ model berguna untu menyelesaan dua permasalahan sebaga berut dengan perhtungan yang lebh mudah [2]: 1. Menemuan loas yang palng efetf untu menentuan pelepasan beban yang palng efetf. 2. Car nla partspas generator yang terat dengan nla pelepasan beban dengan tuuan untu mencar nla pelepasan generator pada tap generator. E1 E2. Em. VL,IL SL1 =P1 + Q1 SL2 =P2 + Q2 SLn =Pn + Qn Gambar 3. Model Multport Networ [2] Semua generator dan beban terpsah dar saluran, nla saluran dubah menad sebuah matr mpedans evalen Z. Persamaan untu mendapatan nla multport networ dberan melalu persamaan (1) sebaga berut [2]: I E Y Y E Y G GG GL IL VL YLG Y LL VL (1) V L Y LG Y LL I L E = Tegangan bus load (Volt) = Submatr admtans sstem generator terhadap beban = Submatr admtans sstem beban terhadap beban = Arus beban (A) = Tegangan generator (Volt) Sstem admtans matr Y dapat dtentuan dar SCADA, sehngga nla matr Z eq dan K uga dapat dtentuan dengan mudah. Setelah mendapatan nla-nla tersebut emudan dar persamaan tersebut dapat menentuan nla yang merupaan nla tegangan equvalent pada semua bus yang ada pada sstem arngan tenaga lst. Berut merupaan persamaan (6) dan persamaan (7) yang merupaan cara untu memperhtungan tegangan equvalent [2]: E E V Z I eq K E eq L eq L V L = Tegangan bus load (Volt) I L = Arus beban (A) E = Tegangan generator (Volt) E eq = Tegangan equvalent bus (Volt) Untu pemlhan bus yang aan dlauan load eddng dengan beban tertentu dapat dperhtungan untu ontrbus dar masng-masng generator berdasaran generator partcpant factor. Melalu persamaan (6) ta dapat menentuan tegangan equvalent thevenn dengan cara persamaan (8) sebaga berut [2]: (6) (7)

3 3 E K E K E K E K E (8) eq E eq = Tegangan equvalent thevenn (Volt). K = Matr admtans sstem pada load bus generator e. E = Tegangan nternal generator e (Volt). Melalu persamaan (8), rato ontrbus dar masng-masng generator pada bus yang dplh dapat ddefnsan melalu persamaan (9) sebaga berut [2]: KE C Cos ( ) (9) Eeq C = Rato ontrbus generator e pada bus. K E = Tegangan generator e (Volt). E eq = Tegangan equvalent thevenn (Volt). = Sudut yang dbentu antara K E dan Setelah mendapatan raso ontrbus dar masng-masng generator maa melalu persamaan (10) dapat menentuan perubahan output daya atf dar generator terhadap perubahan load pada bus dengan perhtungan sebaga berut [3]: Dmana: G C G P 1,2,3, C 1 1 C r 1,2,3, C Eeq (10) (11) = Perubahan daya atf pada generator e abat perubahan daya pada bus e (Watt). C = Raso ontrbus generator e pada bus. r = Perbandngan raso ontrbus generator e pada bus terhadap total seluruh raso ontrbus generator. P = Perubahan daya atf pada bus (Watt). Setelah mendapatan multport networ model maa perubahan freuens yang terad setelah terad perubahan beban dalam sstem tenaga lstr dapat dtentuan [3]. Perubahan dalam freuens generator ddapatan dar araterst droop masng-masng generator, sehngga aan mendapatan nla dar frequency of the the nertal centre dar sebuah sstem [3]. Perubahan dar freuens dpengaruh oleh araterst droop pada masng-masng generator sehngga dapat dperhtungan melalu persamaan berut (12) [3]: f Rx G (12) f = Penympangan freuens (Hz). R = Droop pada generator e. G = Perubahan daya atf pada generator e abat perubahan daya pada bus e (Watt). Perubahan nla dar frequency of the the nertal centre dapat dtentuan oleh persamaan (13) yang dapat dperhtungan melalu persamaan berut [3]: H 1 f 1, 2, 3, H 1 f c = Frequency of the the nertal centre (Hz). H = Momen nersa pada generator e. f = Penympangan freuens (Hz). (13) Dengan menggunaan persamaan (11), (12) dan (13) maa ddapatan nla senstvtas pada bus dengan persamaan sebaga berut [3]: s f c 1 P 1 s H Rr 1,2,3, H = Nla senstvtas bus e-. = Perubahan frequency of the the nertal centre (Hz). = Perubahan daya atf pada bus (Watt). P H = Momen nersa pada generator e. R = Droop pada generator e. r = Raso ontrbus generator e pada bus. (14) Dalam sstem tenaga lstr perubahan daya atf dapat dperhtungan melalu perubahan rata-rata freuens sebuah generator berdasaran persamaan (15) sebaga berut [4]: 2 df P H 1 fn (15) dt P = Perubahan daya atf (pu). fn = Freuens nomnal sstem (Hz). H = Momen nersa pada generator e-. df = Lau perubahan freens generator e- dt terhadap watu Untu menentuan nla daya penympangan freuens dalam batas yang dznan maa dperluan nla daya threold sebaga nla acuan yang dapat dtentuan melalu persamaan (16) sebaga berut [3]: Pth ( DR Km )/ R (16) P th = Nla daya threold (pu). R = Droop rata-rata dar semua generator. K m = Konstanta rata-rata daya mean turbn. D = Dampng rata-rata dar semua generator. = Perubahan freuens (pu). Setelah mendapatan besar nla threold agar penympangan freuens dalam ambang batas yang dznan

4 4 maa ta dapat menentuan nla pelepasan beban dar sstem tenaga lstr melalu persamaan (17) sebaga berut [3]: generator sstem Jawa-Bal yang dapat dlhat melalu Tabel 2 sebaga berut: P P P th P 1.05( P P ) (17) Tabel 2. Data Pembangt (3.14) Sstem Jawa-Bal [1] = Nla daya atf untu load eddng (pu). = Perubahan daya atf (pu). = Nla daya threold (pu). Setelah mendapatan nla beban yang harus dlepas dar sstem eta terad gangguan pada sstem tenaga lstr maa ta dapat memperhtungan nla pelepasan beban pada masng-masng bus berdasaran nla senstvtas bus dengan persamaan (18) sebaga berut [3]: P S P P Ld S S = Nla daya atf untu load eddng pada bus e- (pu). = Nla senstvtas pada bus e-. III. HASIL DAN PEMBAHASAN Data yang dgunaan dalam peneltan n adalah sstem nterones tenaga lstr 500 V Jawa-Bal yang dperoleh dar data PT PLN (Persero) P3B Jawa Bal. Sstem elstran 500 V Jawa Bal terdr dar 25 bus, 30 saluran transms dan 8 pembangt tenaga lstr. Dalam peneltan n dgunaan data pembebanan dan pembangtan pada tanggal 25 Me 2011 puul WIB pada sstem Jawa Bal 500 V. Hasl analsa alran daya pada sstem Jawa-Bal ddapatan bahwa pembangtan total dar semua generator adalah sebesar MW dengan beban total sebesar MW dan losses arngan sebesar 228 MW. Tegangan generator pada hasl smulas analsa alran daya berfungs untu mengetahu tegangan equvalent pada bus yang lan berdasaran persamaan (6) dan untu mencar nla senstvtas dar sebuah bus. Tegangan generator pada sstem Jawa-Bal dapat dlhat pada Tabel 1 sebaga berut: Tabel 1. Tegangan generator hasl smulas analsa alran daya No. Generator Tegangan Sudut 1 Suralaya Muaratawar Crata Sagulng Tanung Jat Gres Paton Grat Selan analsa alran daya, Karaterst speed droop dar governor dan momen nersa dar generator uga mempengaruh nla senstvtas bus. Berut merupaan data th No. Pembangt Xd' (pu) H (pu) D (pu) 1 Suralaya Muaratawar Crata Sagulng Tanung Jat Gres Paton (18) 8 Grat (3.15) Nla senstvtas bus pada sstem Jawa-Bal 500 V dapat dtentuan melalu persamaan (14) dan ddapatan nla senstvtas bus pada bus beban pada Tabel 3 sebaga berut: Tabel 3. Rangng bus beban sstem Jawa-Bal berdasaran nla senstvtas bus Rangng Nla Bus Gardu Indu Bus Senstvtas 1 2 Clegon Kedr Pedan Ngmbang Surabaya Barat Balaraa Ungaran Tasmalaya Depo Kembangan Gandul Cbnong Mandracan Bandung Selatan Beas Cawang Cbatu Setelah mendapatan nla senstvtas pada masngmasng bus maa selanutnya adalah menentuan nla daya threold menggunaan persamaan (16) dan ddapatan nla daya threold pada sstem Jawa-Bal sebesar 750 MW. Pada peneltan n meml tuuan untu melauan perbandngan metode antara pelepasan beban yang dlasanaan oleh PLN dengan metode senstvtas bus yang dusulan pada peneltan n. Dalam peneltan n dlauan

5 5 smulas pengamatan effsens dar pelepasan beban pada masng-masng metode dengan cara mengamat freuens steady state yang terad eta sstem mengalam gangguan. Smulas yang dlauan pada peneltan n adalah dengan cara memberan gangguan pada sstem tenaga lstr. Jens gangguan yang terad adalah generator outage sebesar 1839 MW pada pembangt gres yang menyebaban penurunan freuens sebesar 0.6 (Hz/S). Dar smulas tersebut dapat dlhat penurunan respon freuens abat generator gres outage pada Gambar 4 sebaga berut: Respon Penurunan Lau Freuens 0.6 Hz/s ResponPenurunanFreuens Sedangan pelepasan beban yang dlauan mengguna-an metode senstvtas bus pelepasan beban dperhtungan menggunaan dengan persamaan (17) ddapatan nla pelepasan beban yang dlauan sebesar 1157 MW. Pelepasan dlauan berdasaran nla rangng nla senstvtas dmana poss optmal untu melauan pelepasan beban yatu pada 4 rangng teratas yatu bus beban clegon (0.7297), edr (0.6798), pedan (0.6385) dan ngmbang (0.6384), dengan besar masng-masng pelepasan beban berdasaran persamaan(18) adalah clegon (314 MW), edr (293 MW), pedan (275) dan ngmbang (275 MW). Dengan menggunaan metode sestvtas bus ddapatan respon freuens yang dapat dlhat pada Gambar 6 sebaga berut : Respon Freuens Pelepasan Beban Menggunaan Metode Senstvtas Bus Freuens (Hz) Steady State = 49.8 Hz Freuens (Hz) Watu (s) Gambar 4. Graf penurunan freuens abat pembangt Gres outage Defst daya atf yang terad lepasnya salah satu pembangt gres yang berapastas 1839 MW menyebaban turunnya freuens sebesar -0.6 (Hz/S). Untu dapat mengembalan freuens maa harus dlauan pelepasan beban agar freuens sstem embal edalam batas operas yang dznan sebesar 50 ± 0.2 Hz. Dalam melauan meansme n PLN meml pola operas pelepasan beban yang dapat dlhat pada Tabel 4 sebaga berut : Tabel 4. Sema pelepasan beban PLN [1] Respon freuens yang ddapatan pada pelepasan beban yang dlauan oleh PLN sebesar 1182 dabatan penurunan lau freuens sebesar -0.6(Hz/S) dapat dlhat pada Gambar 5 sebaga berut: Freuens (Hz) SKEMA (-df/dt) 49 SETTING UFR (Hz) Respon Freuens Pelepasan Beban PLN JUMLAH (MW) Watu Kera Seeta Seeta Seeta Steady State = Watu (s) Gambar 6. Respon freuens pelepasan beban metode senstvtas bus Berdasaran perbandngan antara pelepasan beban yang dlauan meansme PLN dan metode senstvtas bus ddapatan nla perbedaan pelepasan beban yang dapat dlhat pada Tabel 5 sebaga berut: Tabel 5. Perbandngan sema pelepasan beban Metode Pelepasan Freuens Beban (MW) Steady State PLN Senstvtas Bus Efsens 2.12 % - IV. KESIMPULAN Berdasaran dar hasl smulas, Pembangt yang mengalam outage adalah pembangt gres sebesar 1839 MW. Pada onds tersebut sstem mengalam penurunan freuens sebesar -0.6 (Hz/S). Apabla onds n terad secara terus menerus mengabatan sstem mengalam voltage collapse. Oleh arena tu perlu dlauan meansme pelepasan beban agar sstem embal e dalam batas operas 50 ± 0.2 Hz. Pada peneltan n ddapatan perbandngan meansme load eddng yang dlauan oleh PLN dan metode senstvtas bus. Dmana pelepasan beban yang dlauan oleh PLN sebesar 1182 MW sedangan metode senstvtas bus ddapatan pelepasan beban sebesar 1157 MW. Dar peneltan n ddapatan bahwa metode senstvtas bus mendapatan efsens yang lebh ba dalam melauan pelepasan beban yatu sebesar 2.12% agar sstem embal edalam batas operas yang dznan Watu (s) Gambar 5. Respon freuens pelepasan beban PLN

6 6 DAFTAR PUSTAKA [1] Bagan operas sstem dan perencanaan Operas PT. PLN P3B Jawa-Bal. [2] Y. Wang, I.R.Pordanan, W.L, W.Xu, E. Vaahed.(2010), Strategy to mnmse the load eddng amount for voltage collapse preventon, IET Generaton, Transmsson & Dstrbuton ISSN [3] C.P.Reddy, S.Charabart, S.C Srvastava (2014), A senstvty-based method for under-frequency load eddng, IEEE Trans. Power Syst, Vol 29, pp [4] Terza,V.V. (2006) Adaptve underfrequency load eddng based on the magntude of the dsturbance estmaton, IEEE Trans. Power Syst.,vol. 21,, pp

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran

Lebih terperinci

adalah beban pada simpul i berturut-turut. θ adalah vektor sudut fasa dan B adalah elemen-elemen imajiner matriks admitansi simpul. Mengingat bahwa: 1

adalah beban pada simpul i berturut-turut. θ adalah vektor sudut fasa dan B adalah elemen-elemen imajiner matriks admitansi simpul. Mengingat bahwa: 1 ISSN 907-0500 Analss Kepeaan engembangan Sstem Transms Tenaga Lstr Ternternes Menggunaan Successve Frward Methd Stud Kasus: Sstem Transms 500 V Jawa-Bal engembangantahun 007 06 Nurhalm Jurusan Ten Eletr

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan

Lebih terperinci

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,

Lebih terperinci

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt

Lebih terperinci

Optimisasi Operasi Sistem Tenaga Listrik dengan Konstrain Kapabilitas Operasi Generator dan Kestabilan Steady State Global

Optimisasi Operasi Sistem Tenaga Listrik dengan Konstrain Kapabilitas Operasi Generator dan Kestabilan Steady State Global Optmsas Operas Sstem Tenaga Lstr dengan Konstran Kapabltas Operas Generator dan Kestablan Steady State Global Johny Custer,, Indar Chaerah Gunadn, Ontoseno Penangsang 3, Ad Soeprjanto 4,,3,4 Jurusan Ten

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola

Lebih terperinci

Riski Cahya Anugrerah Haebibi

Riski Cahya Anugrerah Haebibi Riski Cahya Anugrerah Haebibi - 2213201027 Dosen Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto, M.T. Dr. Eng. Ardyono Priyadi, S.T., M.Eng. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla

Lebih terperinci

ANALISIS KONTINGENSI PADA SISTEM JAWA-BALI 500KV UNTUK MENDESAIN KEAMANAN OPERASI

ANALISIS KONTINGENSI PADA SISTEM JAWA-BALI 500KV UNTUK MENDESAIN KEAMANAN OPERASI ANALISIS KONTINGENSI PADA SISTEM JAWA-BALI 500K UNTUK MENDESAIN KEAMANAN OPERASI Arf Rachman 2207.00.625 Bdang Stud Teknk Sstem Tenaga Jurusan Teknk Elektro Fakultas Teknolog Industr, Insttut Teknolog

Lebih terperinci

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.

Lebih terperinci

BAB II DIMENSI PARTISI

BAB II DIMENSI PARTISI BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan

Lebih terperinci

Perkiraan Biaya Operasi dengan Mempertimbangkan Kondisi Kontingensi di Sistem Jawa Bali 500 kv

Perkiraan Biaya Operasi dengan Mempertimbangkan Kondisi Kontingensi di Sistem Jawa Bali 500 kv JURAL TEKIK OMITS Vol. 2, o. 1, (2013) ISS: 2337-3539 (2301-9271 rnt) B-1 erkraan Baya Operas dengan Mempertmbangkan Konds Kontngens d Sstem Jawa Bal 500 kv Rachmad ur ryanto,rony Seto Wbowo, dan Ontoseno

Lebih terperinci

Analisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO

Analisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO 91 Analss Perbandngan Economc Dspatch Pembangt Menggunaan Metode Lagrange dan CFPSO Kharudn Syah, Harry Soeotjo Dachlan, Rn Nur Hasanah, dan Mahfudz Shdq Abstra -Pada pengoperasan pembangt tenaga lstr,

Lebih terperinci

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model

Lebih terperinci

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.

Lebih 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

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,

Lebih terperinci

Studi Perhitungan CCT Menggunakan Metode EEAC (Extended Equal Area Criterion) Dan Trajektori Kritis/ Critical Trajectory Untuk Kestabilan Transien

Studi Perhitungan CCT Menggunakan Metode EEAC (Extended Equal Area Criterion) Dan Trajektori Kritis/ Critical Trajectory Untuk Kestabilan Transien JURAL TEKIK POITS Vol., o., (0) -6 Stud Perhtungan CCT enggunaan etode EEAC (Extended Equal Area Crteron) Dan Trajetor Krts/ Crtcal Trajectory Untu Kestablan Transen Hardansyah Pratama, Ardyono Pryad,

Lebih terperinci

ANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING

ANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata

Lebih terperinci

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear

Lebih terperinci

METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND

METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa

Lebih terperinci

STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil

STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan

Lebih terperinci

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak). BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla

Lebih terperinci

Studi Optimal Power Flow pada Sistem Kelistrikan 500 kv Jawa-Bali dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)

Studi Optimal Power Flow pada Sistem Kelistrikan 500 kv Jawa-Bali dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) JNTETI, ol. 2, No. 3, Agustus 2013 59 Stud Optmal ower Flow pada Sstem Kelstran 500 Jawa-Bal dengan Menggunaan artcle Swarm Optmzaton (SO) Taqyuddn 1, Sasongo ramono Had 2 Abstract Ths paper presents a

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga

Lebih terperinci

SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAYA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAYA OPERASI

SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAYA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAYA OPERASI ISSN: 1693-6930 167 SIMULASI OPTIMASI ALIRAN DAA SISTEM TENAGA LISTRIK SEBAGAI PENDEKATAN EFISIENSI BIAA OPERASI Subyanto Teknk Elektro Fakultas Teknk Unverstas Neger Semarang Gedung E6 Lt. Kampus Sekaran

Lebih terperinci

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah

Lebih terperinci

toto_suksno@uny.ac.d Economc load dspatch problem s allocatng loads to plants for mnmum cost whle meetng the constrants, (lhat d http://en.wkpeda.org/) Economc Dspatch adalah pembagan pembebanan pada pembangktpembangkt

Lebih terperinci

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr

Lebih terperinci

Perhitungan Critical Clearing Time dengan Menggunakan Metode Time Domain Simulation

Perhitungan Critical Clearing Time dengan Menggunakan Metode Time Domain Simulation PROSEDING SEINAR TUGAS AKHIR TEKNIK ELEKTRO FTI-ITS, JUNI 2012 1 Perhtungan Crtcal Clearng Tme dengan enggunakan etode Tme Doman Smulaton Surya Atmaja, Dr. Eng. Ardyono Pryad, ST,.Eng, Ir.Teguh Yuwono

Lebih terperinci

PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR

PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Tenolog IX Program Stud MMT-ITS, Surabaya 14 Pebruar 2009 PENENTUAN LOKASI GUDANG DISTRIBUSI PADA SISTEM DISTRIBUSI PRODUK KONSUMSI PT X DI JAWA TIMUR Teguh Otarso Program

Lebih terperinci

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2) BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI MIXED LINIER INTEGER PROGRAMMING UNTUK MENENTUKAN ALOKASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI DALAM JARINGAN RANTAI PASOK GLOBAL

IMPLEMENTASI MIXED LINIER INTEGER PROGRAMMING UNTUK MENENTUKAN ALOKASI PRODUKSI DAN DISTRIBUSI DALAM JARINGAN RANTAI PASOK GLOBAL IMLEMENASI MIE LINIER INEGER ROGRAMMING UNUK MENENUKAN ALOKASI ROUKSI AN ISRIBUSI ALAM JARINGAN RANAI ASOK GLOBAL Mahendrawath ER 1) Rully Soelaman 2) Ftrana 1) 1) Jurusan Sstem Informas 1) Jurusan en

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian

BAB 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 terperinci

JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU

JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU Ea Saputra LF096585 Jurusan Ten Eletro Faultas Ten Unverstas Dponegoro Abstra Jarngan saraf truan merupaan suatu metode yang salah satunya

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c

BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c 6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga

Lebih terperinci

Oleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si

Oleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si Analsa Penerapan Metode Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots Pada Oblgas ( Analyss of Applcaton Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots s Method n Oblgaton ) Oleh : Wahyu Saf

Lebih terperinci

Bab III Model Estimasi Outstanding Claims Liability

Bab III Model Estimasi Outstanding Claims Liability Bab III Model Estmas Outstandng Clams Lablty. Model ELRF Suatu model yang dgunaan untu menasr outstandng clams lablty, tda cuup hanya melbatan data pada run-off trangle saa. Sebab, pembayaran lam d masa

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya

Lebih terperinci

BAB IV HASIL ANALISIS

BAB IV HASIL ANALISIS BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan

Lebih terperinci

Jurnal Einstein 4 (1) (2016): Jurnal Einstein. Available online

Jurnal Einstein 4 (1) (2016): Jurnal Einstein. Available online Jurnal Ensten 4 () (06): 4-3 Jurnal Ensten Avalable onlne http://jurnal.unmed.ac.d/0/ndex.php/ensten Penguuran Intrus Ar Laut Pada Sumur Gal Dengan Kondutvtmeter D Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu

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

III. METODE PENELITIAN

III. 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 terperinci

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0

Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Pada Aplikasi Pengenalan Wajah Dengan Jarak Yang Berbeda Menggunakan MATLAB 7.0 Implementas Jarngan Saraf Truan Bacpropagaton Pada Aplas Pengenalan Waah Dengan Jara Yang Berbeda Menggunaan MATLAB 7.0 Syafe Nur Luthfe Jurusan Ten Informata, Unverstas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100,

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk) Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam

Lebih terperinci

ALGORITMA GENETIKA SEBAGAI SOLUSI OPTIMAL POWER FLOW PADA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA BALI

ALGORITMA GENETIKA SEBAGAI SOLUSI OPTIMAL POWER FLOW PADA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA BALI ALGORITMA GENETIKA SEBAGAI SOLUSI OPTIMAL POWER FLOW PADA SISTEM KELISTRIKAN 500 KV JAWA BALI Yassr *), Sarya *), and T. Haryono *) Jurusan Teknk Elektro dan Teknolog Informas, Fakultas Teknk, Unverstas

Lebih terperinci

e + Dengan menggunakan transformasi logit dari π(x), maka model regresi fungsi logit dapat didefinisikan sebagai berikut (2) π(x) e

e + Dengan menggunakan transformasi logit dari π(x), maka model regresi fungsi logit dapat didefinisikan sebagai berikut (2) π(x) e ANALISIS PEMAKAIAN KEMOTERAPI PADA KASUS KANKER PAYUDARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL (STUDI KASUS PASIEN DI RUMAH SAKIT X SURABAYA Aref Yudssanta, dan Dra. Madu Ratna, M.S Jurusan

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN

IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,

Lebih terperinci

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.

Kata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal. Makalah Semnar Tugas Akhr MENGOPTIMALKAN PEMBAGIAN BEBAN PADA UNIT PEMBANGKIT PLTGU TAMBAK LOROK DENGAN METODE LAGRANGE MULTIPLIER Oleh : Marno Sswanto, LF 303 514 Abstrak Pertumbuhan ndustr pada suatu

Lebih terperinci

ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS

ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS Ihwannul Khols, ST. MT. Unverstas 7 Agustus 945 Jaarta hols27@gmal.com Abstra Pengenalan pola data

Lebih terperinci

PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI

PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI PENJADWALAN PEKERJAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISPATCHING RULES DI PT. TIGA SERANGKAI PUSTAKA MANDIRI Yunarstanto 1 Irwan Iftad 1 Iwan Ngabd Raharjo 2 Abstract: Producton flow n PT. Tga Seranga Pustaa Mandr

Lebih terperinci

Eman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK

Eman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata

Lebih terperinci

Analisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference

Analisis Persebaran Seismisitas Wilayah Sumatera Selatan Menggunakan Metode Double Difference B-54 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prnt) Analss Persebaran Sesmstas Wlayah Sumatera Selatan Menggunaan Metode Double Dfference Dew Fajryyatul Mauldah, Bagus Jaya Santosa

Lebih terperinci

OPTIMASI PENJADWALAN PADA PEMBANGKIT DI JARINGAN 500 kv JAWA-BALI UNTUK MENGURANGI EMISI CO 2 MENGGUNAKAN MATPOWER 5.0

OPTIMASI PENJADWALAN PADA PEMBANGKIT DI JARINGAN 500 kv JAWA-BALI UNTUK MENGURANGI EMISI CO 2 MENGGUNAKAN MATPOWER 5.0 OPTIMASI PENJADWALAN PADA PEMBANGKIT DI JARINGAN 500 kv JAWA-BALI UNTUK MENGURANGI EMISI CO 2 MENGGUNAKAN MATPOWER 5.0 Had Sutanto *), Tarcsus Haryono, and Ahmad Agus Setawan Program Stud Magster Teknk

Lebih terperinci

Analisis Sensitivitas

Analisis Sensitivitas Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,

Lebih terperinci

Studi Kasus di PT.Petrokimia Gresik

Studi Kasus di PT.Petrokimia Gresik J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: 85-57 Perancangan Sstem Kontrol egar H untu Optmsas Pembaaran oler Abstra Stud Kasus d P.Petroma Gres A.. Setad, Y.Y. Nazaruddn, E. Joelanto, dan S. Nugroho

Lebih terperinci

Optimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi

Optimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi JURNA INFORMATIKA, Vol.4 No.2 September 27, pp. 222~229 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 222 Optmas Baru Program near Mult Objetf Dengan Smplex P Untu Perencanaan Produs Maxs Ary Am BSI Bandung e-mal:

Lebih terperinci

π(x) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-112

π(x) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-112 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D- Analss Pemaaan Kemoterap pada Kasus Kaner Payudara dengan Menggunaan Metode Regres Logst Multnomal (Stud Kasus Pasen d Rumah Sat X Surabaya)

Lebih terperinci

STUDI ALIRAN DAYA TIGA FASA UNTUK SISTEM DISTRIBUSI DENGAN METODE PENDEKATAN LANGSUNG

STUDI ALIRAN DAYA TIGA FASA UNTUK SISTEM DISTRIBUSI DENGAN METODE PENDEKATAN LANGSUNG No. 29 ol.2 Thn. X Aprl 2008 SSN: 085-871 STUD ALRAN DAYA TGA FASA UNTUK SSTEM DSTRBUS DENGAN METODE PENDEKATAN LANGSUNG Adrant, Slva ran Jurusan Ten Eletro Faultas Ten Unverstas Andalas, Padang Abstra

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN DAN ANALISIS

BAB 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 terperinci

PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.

PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. Fanny Ayu Octavana dan Dra. Luca Ardnant, MT. Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu

Lebih terperinci

DesainKontrolFuzzy BerbasisPerformansiH dengan Batasan Input-Output untuk Sistem Pendulum-Kereta

DesainKontrolFuzzy BerbasisPerformansiH dengan Batasan Input-Output untuk Sistem Pendulum-Kereta ugasakhr E 91399 DesanKontrolFuzzy BerbassPerformansH dengan Batasan Input-Output untuk Sstem Pendulum-Kereta to Febraranto (8116) Dosen Pembmbng: Prof. Dr. Ir. Achmad Jazde, M.Eng. Jurusan eknk Elektro

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL PERSEDIAAN BARANG EOQ DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT

ANALISIS MODEL PERSEDIAAN BARANG EOQ DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR KADALUARSA DAN FAKTOR ALL UNIT DISCOUNT LAORAN HASIL ENELITIAN ANALISIS MOEL ERSEIAAN BARANG EO ENGAN MEMERTIMBANGKAN FAKTOR KAALUARSA AN FAKTOR ALL UNIT ISOUNT Tauf Lmansyah LEMBAGA ENELITIAN AN ENGABIAN KEAA MASYARAKAT UNIVERSITAS KATOLIK

Lebih terperinci

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR

KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Berala Fsa ISSN : 1410-966 Vol.8, No.1, Januar 005, hal 7-10 KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Agus Setyawan Laboratorum Geofsa, Jurusan

Lebih terperinci

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING 7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen. BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen

Lebih terperinci

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.

Contoh 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 terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan mengena Analss Pengaruh Kupedes Terhadap Performance Busness Debtur dalam Sektor Perdagangan, Industr dan Pertanan dlaksanakan d Bank Rakyat

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

Pengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA

Pengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA Pengaruh Kelembaban dan Ser Tanah Terhadap Mutu dan Produs Tanaman Tembaau Temanggung dengan Metode MANOVA Mftala Al Rza ), Sutno ), dan Dumal ) ) Jurusan Statsta, Faultas MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN

IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN E-Jurnal Matemata Vol. 5 (4), November 2016, pp. 126-132 ISSN: 2303-1751 IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN I Made Dw Udayana Putra 1, G. K. Gandhad

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

OPTIMISASI PELETAKAN DAN SIZING DISTRIBUTED GENERATION (DG) MENGGUNAKAN TWO LAYER PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (TLPSO)

OPTIMISASI PELETAKAN DAN SIZING DISTRIBUTED GENERATION (DG) MENGGUNAKAN TWO LAYER PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (TLPSO) OPTIMISASI PELETAKAN DAN SIZING DISTRIBUTED GENERATION (DG) MENGGUNAKAN TWO LAYER PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (TLPSO) Efrta Arfah Z Jurusan Teknk Elektro, FTI-ITATS Surabaya Jl. Aref Rahman Hakm 100 Tlp

Lebih terperinci

Analisis Variasi Parameter Backpropagation Artificial Neural Network dan Principal Component Analysis Terhadap Sistem Pengenalan Wajah

Analisis Variasi Parameter Backpropagation Artificial Neural Network dan Principal Component Analysis Terhadap Sistem Pengenalan Wajah ELECTRANS, Jurnal Ten Eletro, Komputer dan Informata http://eournal.up.edu/ndex.php/electrans Analss aras Parameter Bacpropagaton Artfcal Neural Networ dan Prncpal Component Analyss Terhadap Sstem Pengenalan

Lebih 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

KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN EKONOMIS PADA SISTEM TENAGA IEEE 26 BUS

KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN EKONOMIS PADA SISTEM TENAGA IEEE 26 BUS ISSN 1412 3762 http://jurnal.up.edu/electrans ELECTRANS, VOL.12, NO.2, SEPTEMBER 2013, 151-160 KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN

Lebih terperinci

ANALISA UNJUK KERJA SISTEM V-BLAST PADA KANAL FREQUENCY SELECTIVE FADING DALAM RUANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MODULASI J-ary QAM

ANALISA UNJUK KERJA SISTEM V-BLAST PADA KANAL FREQUENCY SELECTIVE FADING DALAM RUANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MODULASI J-ary QAM Analsa Unju Kerja Sstem I Gst. Ag. Km. Dafar Djun H. ANALISA UNJUK KEJA SISEM V-BLAS PADA KANAL FEQUENCY SELECIVE FADING DALAM UANGAN DENGAN MENGGUNAKAN MODULASI J-ary QAM I Gust Agung Komang Dafar Djun

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 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 terperinci

Rekayasa Elektrika. Jurnal APRIL 2017 VOLUME 13 NOMOR 1. TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. 36b/E/KPT/2016

Rekayasa Elektrika. Jurnal APRIL 2017 VOLUME 13 NOMOR 1. TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. 36b/E/KPT/2016 TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. 36b/E/KPT/016 Jurnal Reayasa Eletra VOLUME 13 NOMOR 1 APRIL 017 Efsens Daya Protool Quantze and Forward pada Sstem Komunas Kooperatf Mult-Relay Nasaruddn, Rony Kurna, dan

Lebih 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 I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB 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 terperinci

STUDI HUBUNG SINGKAT UNTUK GANGGUAN TIGA FASA SIMETRIS PADA SISTEM TENAGA LISTRIK (Studi Kasus : PT. PLN Sumbar-Riau 150 KV)

STUDI HUBUNG SINGKAT UNTUK GANGGUAN TIGA FASA SIMETRIS PADA SISTEM TENAGA LISTRIK (Studi Kasus : PT. PLN Sumbar-Riau 150 KV) No. 29 ol.1 Thn. X Aprl 2008 SSN: 0854-8471 STUD HUBUNG SNGKAT UNTUK GANGGUAN TGA FASA SMETRS PADA SSTEM TENAGA LSTRK (Stud Kasus : PT. PLN Sumbar-Rau 150 K) Heru Dbyo Laksono Jurusan Teknk Elektro, Unverstas

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI SISTEM NONLINIER DENGAN MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK DAN ALGORITMA DEAD-ZONE KALMAN FILTER

IDENTIFIKASI SISTEM NONLINIER DENGAN MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK DAN ALGORITMA DEAD-ZONE KALMAN FILTER IDENIFIKASI SISEM NONLINIE DENGAN MENGGUNAKAN ECUEN NEUAL NEOK DAN ALGOIMA DEAD-ZONE KALMAN FILE ully Soelaman, angga fa Faultas enolog Informas Insttut enolog Sepuluh Nopember Kampus Keputh, Suollo, Surabaya

Lebih 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

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ

PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ e-jurnal Ten Industr FT USU Vol 3, No., Otober 03 pp. 45-5 PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. YZ Delmar Bnhot Lumbantoruan, Poerwanto,

Lebih terperinci

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Radix Sort dalam Berbagai Kasus Bilangan Dibandingkan Algoritma Pengurutan yang lain

Implementasi Algoritma Radix Sort dalam Berbagai Kasus Bilangan Dibandingkan Algoritma Pengurutan yang lain Abstra Implementas Algortma Radx Sort dalam Berbaga Kasus Blangan Dbandngan Algortma Pengurutan yang lan Dean Fathony Alfatwa, Ere Rahman Syah P 2, Fahrs Mumtaza Ahsan 3 Departemen Ten Informata, Insttut

Lebih terperinci

KUNCI JAWABAN SOAL TEORI FISIKA OLIMPIADE SAINS NASIONAL Ketinggian maksimum yang dicapai beban dihitung dari permukaan tanah (y t ) 1 mv

KUNCI JAWABAN SOAL TEORI FISIKA OLIMPIADE SAINS NASIONAL Ketinggian maksimum yang dicapai beban dihitung dari permukaan tanah (y t ) 1 mv KUNI JWBN SO EOI FISIK OIMPIDE SINS NSION 00. a. Dhtung dahulu watu yang derluan dar beban dleas sama e etnggan masmum yatu t. v 0 at 0 0t t =0, seon. Ketnggan masmum yang dcaa beban dhtung dar ermuaan

Lebih terperinci

V E K T O R Kompetensi Dasar :

V E K T O R Kompetensi Dasar : MODUL PEMELJRN I V E K T O R Kompetens Dasar : 1. Mahasswa mampu memaham perbedaan besaran vetor dan salar serta memberan contohcontohna dalam ehdupan sehar-har, 2. Mahasswa mampu melauan operas penumlahan

Lebih terperinci

Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017 ISSN ITN Malang, 4 Pebruari 2017

Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri 2017 ISSN ITN Malang, 4 Pebruari 2017 ITN Malang, 4 Pebruar 2017 ANALISIS EVALUASI STABILITAS DAN KEAMANAN SISTEM TENAGA DENGAN BEROPERASINYA PLTU CELUKAN BAWANG PADA SISTEM KELISTRIKAN BALI 15-BUS MENGGUNAKAN SHUNT FACTS CONTROLLER N Putu

Lebih terperinci

4 METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan selama 6 bulan dimulai dari bulan Juli sampai

4 METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan selama 6 bulan dimulai dari bulan Juli sampai 4 METODE PENELITIAN 4.1 Watu dan Loas Peneltan Peneltan n dlasanaan selama 6 bulan dmula dar bulan Jul sampa bulan Desember 005 d Kabupaten Indramayu, Provns Jawa Barat yang terleta pada poss geografs

Lebih terperinci