PENENTUAN RUTE TERPENDEK DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC (STUDI KASUS: PT.
|
|
- Susanti Kurnia
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Bultin Ilmiah Math. Stat. dan Trapannya (Bimastr) Volum 04, No. 3 (2015), hal PENENTUAN RUTE TERPENDEK DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC (STUDI KASUS: PT. Wicaksana Ovrsas Intrnational Tbk. Cabang Pontianak) Khairul Salh, Hlmi, Bayu Prihandono INTISARI Algoritma Chapst Insrtion Huristic (CIH) adalah algoritma yang mmbangun suatu tour (prjalanan) dngan mmbuat rut trpndk dngan bobot minimal dan scara brturut-turut ditambah dngan tmpat baru. Tahapan prtama yaitu mnntukan titik awal dan akhir. Stlah itu yang dilakukan adalah mmbangun antara dua lokasi trsbut. Subtour mrupakan prjalanan dari lokasi prtama dan brakhir di lokasi prtama juga. Stlah itu yang dilakukan adalah mmbangun antara dua lokasi trsbut. Stlah itu ganti salah satu arah busur dari dua lokasi dngan kombinasi dua busur, yaitu busur (i,j) dngan busur (i,k) dan busur (k,j), dngan k diambil dari lokasi yang blum masuk dan dngan sisipan trkcil. Pnntuan sisipan dngan cara: C ik + C kj - C ij dngan artian C ik adalah jarak dari lokasi i k lokasi k, C kj adalah jarak dari lokasi k k lokasi j dan C ij adalah jarak dari lokasi i k lokasi j. Jika sluruh lokasi sudah masuk k dalam maka pngrjaan mncari rut trpndk sudah slsai. Tujuan dari pnlitian ini adalah mngkaji algoritma CIH, mnntukan rut trpndk dngan algoritma CIH dan mmbuat modl graf dari rut trpndk dari algoritma CIH. PT. Wicaksana Ovrsas Intrnational Tbk. cabang Pontianak adalah prusahaan yang mndistribusikan bbrapa produk trknal sprti Aqua, Whit Oat, Gaga, Susu Bndra, Mi 100, Tulip, Th Kris, Dlidnt, Jt Star dan Dynx yang didistribusikan k smbilan swalayan di darah Kota Pontianak. Dalam pnlitian ini diprolh rut trpndk yaitu PT.Wicaksana Ovrsas Intrnational Tbk Citra Jruju Mitra Mart Garuda Mitra Mitra Anda Kaisar Harum Manis Ramayana Ligo Mitra Mitra Mart PT.Wicaksana Ovrsas Intrnational Tbk dngan jarak tmpuh dalam skali prjalanan adalah sbsar mtr. Kata Kunci : Chapst Insrtion Huristic, Rut trpndk PENDAHULUAN Distribusi mrupakan pnyaluran barang suatu produk k suatu tmpat dari tmpat lain. Distribusi mmgang pranan pnting dalam khidupan shari-hari dalam masyarakat. Dngan adanya distribusi yang baik dapat mnjamin ktrsdiaan produk yang dibutuhkan olh masyarakat. Saluran distribusi adalah suatu jalur prantara pmasaran baik transportasi maupun pnyimpanan suatu produk barang dan jasa dari tangan produsn k tangan konsumn. Saluran distibusi sangat dipngaruhi faktor rut pngiriman barang yang harus fisin yang bisa mnghmat waktu dan biaya. Rut pndistribusian produk dari distributor dapat dibntuk dngan suatu graf, tmpat pndistribusian olh distributor disbut sbagai simpul (vrtx). Sdangkan jalan yang mnghubungkan antara kduanya disbut sbagai sisi (dg) [1]. Dalam matmatika, prmasalahan pndistribusian khususnya dalam mntukan rut trpndk. Pnntuan jalur trpndk dalam matmatika diknal dngan prmasalahan TSP. Travlling Salsman Problm (TSP) mrupakan masalah untuk mnntukan urutan dari sjumlah kota yang harus dilalui olh salsman, stiap kota hanya bolh dilalui satu kali dalam prjalanannya, dan prjalanan trsbut harus brakhir pada kota kbrangkatannya dimana salsman trsbut mmulai prjalananya, dngan jarak antara stiap kota satu dngan kota lainnya sudah diktahui. Salsman harus mminimalkan pngluaran biaya, dan jarak yang harus ditmpuh untuk prjalanannya [2]. Algoritma-algoritma untuk mnylsaikan TSP, bbrapa yang digunakan untuk mnylsaikan TSP trsbut adalah algoritma Brut Forc, algoritma Branch and Bound, algoritma Djikstra, Huristics dan lain-lainnya. 295
2 296 K. SALEH, HELMI, B. PRIHANDONO Algoritma huristik yang digunakan dalam pnlitian ini mnggunakan algoritma Chipst Insrtion Huristic (CIH). Algoritma CIH adalah algoritma yang mmbangun suatu tour (prjalanan) dngan mmbuat rut jalur trpndk dngan bobot minimal dan scara brturut-turut ditambah dngan tmpat baru. Pmilihan titik baru trsbut dilakukan brsamaan dngan pmilihan sisi shingga didapatkan nilai pnyisipan minimum. Kistimwaan algoritma CIH adalah untuk pross slksi simpul yang akan disisipkan dilakukan pada stiap simpul di luar tour dan stiap sisi di dalam tour [3]. GRAF Dalam khidupan shari-hari, graf digunakan untuk mnggambarkan brbagai macam struktur yang ada dngan tujuannya adalah sbagai visualisasi objk-objk agar lbih mudah dimngrti. Bbrapa contoh graf yang dijumpai dalam khidupan shari-hari, antara lain pta, rangkaian listrik dan sbagainya. Tori graf adalah cabang kajian yang mmplajari sifat-sifat graf. Suatu graf adalah himpunan bnda-bnda yang disbut titik (vrtx) yang trhubung olh sisi (dg) atau busur (arc). Biasanya graf digambarkan sbagai kumpulan titik-titik (mlambangkan simpul) yang dihubungkan olh garis-garis (mlambangkan sisi) atau garis brpanah (mlambangkan busur). Suatu sisi dapat mnghubungkan suatu titik dngan titik yang sama. Sisi yang dmikian dinamakan glang (loop) [4]. Graf dapat diklompokkan mnjadi bbrapa jnis trgantung pada sudut pandang pnglompokannya. Pnglompokan graf dapat dipandang brdasarkan ada tidaknya sisi ganda, brdasarkan jumlah titik, atau brdasarkan orintasi arah pada sisi. Brdasarkan ada tidak adanya glang atau sisi ganda pada suatu graf, maka scara umum graf dapat diklompokkan mnjadi dua jnis yaitu graf sdrhana dan graf tidak sdrhana. Graf sdrhana adalah graf yang tidak mngandung glang maupun sisi ganda dinamakan graf sdrhana. Graf sdrhana mnunjukkan sisi adalah pasangan tak trurut (unordrd pairs). Jadi, mnuliskan sisi (u, v) sama saja dngan sisi (v, u). Gambar 1 mnyatakan graf sdrhana dngan ) )), dngan titik ) dan sisi ) Jadi, mnuliskan sisi sama saja dngan sisi,, dan strusnya [2]. a b d Graf yang tidak sdrhana adalah graf yang mngandung sisi ganda atau glang dinamakan graf tidak sdrhana. Ada dua macam graf tidak sdrhana, yaitu graf ganda (multigraph) dan graf smu (psudograph).graf ganda adalah graf yang mngandung sisi ganda. Sisi ganda yang mnghubungkan spasang titik bisa lbih dari dua buah. Sisi ganda dapat diasosiasikan sbagai pasangan tidak trurut yang sama. Graf ganda ) juga dapat didfinisikan sbagai himpunan tidak kosong yang disbut titik-titik dan E adalah himpunan ganda (multist) yang mngandung sisi ganda untuk lbih jlasnya dapat dilihat pada Gambar 2. Graf smu adalah graf yang mngandung glang (loop). Gambar dibawah ini adalah gambar graf ganda dan graf smu. Graf ganda dngan titik dan sisi. Graf smu dngan titik dan sisi Untuk lbih jlasnya dapat dilihat pada Gambar 3 [2] (G) Gambar 1 G adalah Graf Sdrhana c 3 4 Gambar 2 G adalah Graf Ganda 3 4 Gambar 3 G adalah Graf Smu
3 Pnntuan Rut Trpndk dngan Mnggunakan 297 ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC (CIH) Salah satu algoritma yang digunakan untuk mmprcpat pncarian solusi masalah rut trpndk adalah dngan algoritma huristik. Salah satu algoritma dalam huristik yang cukup fktif digunakan untuk mnylsaikan masalah pncarian rut trpndk adalah algoritma pnyisipan. Dalam algoritma pnyisipan trdapat bbrapa algoritma, salah satunya adalah algoritma chapst insrtion huristic. Algoritma Chapst Insrtion Huristic adalah algoritma yang mmmbntuk suatu tour dngan mmbuat rut jalur trpndk dngan bobot minimal dan scara brturut-turut ditambah dngan tmpat baru. Pmilihan titik baru trsbut dilakukan brsamaan dngan pmilihan sisi shingga didapatkan nilai pnyisipan minimum. Slanjutnya tmpat baru trsbut disisipkan di antara dua tmpat yang mmbntuk sisi yang tlah trpilih algoritma ini sringkali mmbrikan solusi yang cukup baik karna untuk pross slksi tmpat yang akan disisipkan dilakukan pada stiap tmpat di luar tour dan stiap sisi di dalam tour [5]. Scara umum, algoritma Chapst Insrtion Huristic mrupakan algoritma sdrhana yang dilakukan pnyisipan trhadap tmpat yang akan dikunjungi dan mnghitung jarak yang ditmpuh. Scara lngkap langkah-langkah dalam pngrjaan algoritma Chapst Insrtion Huristic yaitu sbagai brikut: 1. Pnlusuran dimulai dari sbuah lokasi yang dianggap prtama dihubungkan dngan sbuah lokasi yang dianggap trakhir. 2. Bangun antara 2 lokasi trsbut. Yang dimaksud adalah prjalanan dari lokasi prtama dan brakhir di lokasi prtama. 3. Ganti salah satu arah hubungan busur dari dua lokasi dngan kombinasi dua busur, yaitu busur ) dngan busur ) dan busur ) mrupakan titik busur awal, mrupakan titik busur yang yang dituju dan mrupakan titik busur yang blum masuk.dan dngan nilai sisipan trkcil. Pnntuan nilai sisipan dngan cara: +, dngan adalah jarak dari lokasi i k lokasi, adalah jarak dari lokasi k lokasi adalah jarak dari lokasi k lokasi STUDI KASUS PT. Wicaksana Ovrsas Intrnational Tbk. cabang Pontianak ini adalah prusahaan yang mndistribusikan bbrapa produk sprti Aqua, Whit Oat, Gaga, Susu Bndra, Mi 100, Tulip, Th Kris, Dlidnt, Jt Star, Dynx akan didistribusikan 9 swalayan di darah Kota Pontianak. Pndistribusian dilakukan dngan prjalanan distributor brkliling untuk mngunjungi 9 swalayan dngan jarak satuan mtr antara tiap-tiap distributor dan swalayan sudah diktahui. Prjalanan dilakukan dngan mncari rut trpndk dan stiap tmpat hanya bolh dikunjungi satu kali. Prjalanan pndistribusian trsbut di ilustrasikan k graf lngkap trhubung sprti gambar brikut Gambar 4 Ilustrasi 10 Jalur Distribusi Dalam graf trsbut trdapat nilai atau bobot pada sisi graf trsbut, dngan nilai atau bobot brbntuk jarak masing-masing swalayan dan distributor dalam satuannya mtr. Nilai atau bobot yang brbntuk jarak tlah disajikan dalam bntuk Tabl 1 bsrta dngan ktrangan brikut. 6
4 298 K. SALEH, HELMI, B. PRIHANDONO Tabl 1 Jarak Antar Tmpat Pndistribusian Barang Dngan Satuan Mtr Tmpat Tujuan Tmpat Asal Ktrangan: PT.Wicaksana Ovrsas Intrnational Tbk. (Sui. Jawi) 2. Garuda Mitra (Sui. Jawi) 3. Mitra Mart (Sui. Jawi) 4. Mitra Anda (Grtak 3 Sui. Jawi) 5. Mitra Mart (Kota Baru) 6. Kaisar (Pattimura) 7. Ligo Mitra (Gajah Mada) 8. Harum Manis (H. Agus Salim) 9. Citra Jruju (Jruju) 10. Ramayana (Tanjungpura) Untuk mnylsaikan masalah dalam pncarian rut trpndk adalah sbagai brikut: 1. Ambil prjalanan dari 2 k Buat (2,10) (10,2) 3. Buat tabl yang mnyimpan titik yang bisa disisipkan dalam bsrta nilai sisipanya. Titik yang ditambahkan adalah titik yang blum prnah dilwati, dapat ditunjukan pada Tabl 2 brikut ini. Tabl 2 Sisipan ksatu yang akan dimasukan k dalam (2,10) (2.1) + (1.10) + = 1489 (2,10) (2.3) + (3.10) + = 724 (2,10) (2.4) + (4.10) + = 110 (2,10) (2.5) + (5.10) + = 1250 (2,10) (2.6) + (6.10) + = 30 (2,10) (2.7) + (7.10) + = 28 (2,10) (2.8) + (8.10) + = 80 (2,10) (2.9) + (9.10) + = 4040 (10,2) (10.1) + (1.2) + = 1489 (10,2) (10.3) + (3.2) + = 724 (10,2) (10.4) + (4.2) + = 110 (10,2) (10.5) + (5.2) + = 1250 (10,2) (10.6) + (6.2) + = 30 (10,2) (10.7) + (7.2) + = 28 (10,2) (10.8) + (8.2) + = 80 (10,2) (10.9) + (9.2) + = 4040
5 Pnntuan Rut Trpndk dngan Mnggunakan 299 dari Tabl 2 diprolh sisipan trkcil (smntara) adalah 28 mtr apabila busur (2,10) diganti dngan busur (2,7) dan busur (7,10) atau busur (10,2) diganti dngan busur (10,7) dan busur (7,2). Apabila ada 2 rut yang mmiliki total jarak yang sama, maka yang diganti adalah jarak trkcil yang kdua dngan rut yaitu (10,7) (7,2) (2,10). 4. Lakukan pnyisipan titik yang blum trlwati dapat ditunjukan Tabl 3 brikut ini. Tabl 3 Sisipan kdua yang dimasukan k dalam (10.7) (10.1) + (1.7) (10.7) (10.3) + (3.7) (10.7) (10.4) + (4.7) (10.7) (10.5) + (5.7) (10.7) (10.6 )+ (6.7) (10.7) (10.8) + (8.7) (10.7) (10.9)+ (9.7) (7.2) (7.1) + (1.2) (7.2) (7.3) + (3.2) (7.2) (7.4) + (4.2) (7.2) (7.5) + (5.2) (7.2) (7.6) + (6.2) (7.2) (7.8) + (8.2) (7.2) (7.9) + (9.2) (2.10) (2.1) + (1.10) (2.10) (2.3) + (3.10) (2.10) (2.4) + (4.10) (2.10) (2.5)+ (5.10) (2.10) (2.6) + (6.10) (2.10) (2.8) +(8.10) (2.10) (2.9) + (9.10) dari Tabl 3 diprolh nilai sisipan trkcil adalah 30 matr, maka ganti rut trkcil (smntara) baru lagi yaitu dngan mngganti busur (7,2) dngan busur (2,6) dan (6,10), shingga baru dihasilkan (2,6) (6,10) (10,7) (7,2). 5. Karna masih ada titik blum masuk k, maka prlu dibuat tabl yang mnyimpan hasil pnyisipan dalam bsrta jaraknya, dapat ditunjukan dalam Tabl 4 brikut ini. Tabl 4 Sisipan ktiga yang dimasukan k dalam (2,6) (2.1) + (1.6) (2,6) (2.3) + (3.6) (2,6) (2.4) + (4.6) (2,6) (2.5) + (5.6) (2,6) (2.8) + (8.6) (2,6) (2.9) + (9.6) (6,10) (6.1) + (1.10) (6,10) (6.3) + (3.10) (6,10) (6.4) + (4.10) (6,10) (6.5) + (5.10) (6,10) (6.8) + (8.10) (6,10) (6.9) + (9.10) (10,7) (10.1) + (1.7) (10,7) (10.3) + (3.7) (10,7) (10.4) + (4.7) (10,7) (10.5) +(5.7)
6 300 K. SALEH, HELMI, B. PRIHANDONO Lanjutan Tabl 4 yang dimasukan k dalam (10,7) (10.8) + (8.7) (10,7) (10.9) + (9.7) (7,2) (7.1) + (1.2) (7,2) (7.3) + (3.2) (7,2) (7.4) + (4.2) (7,2) (7.5) + (5.2) (7,2) (7.8)+ (8.2) (7,2) (7.9) + (9.2) dari Tabl 4 diprolh nilai sisipan trkcil adalah 51 matr dngan mngganti busur (6,10) dngan busur (6,8) dan busur (8,10), shingga baru adalah (6,8) (8,10) (10,7) (7,2) (2,6). 6. Karna masih ada titik blum masuk k, maka prlu dibuat tabl yang mnyimpan hasi pnyisipan dalam bsrta jaraknya, dapat ditunjukan dalam Tabl 5 brikut ini. Tabl 5 Sisipan kmpat yang dimasukan k dalam (6,8) (6.1) + (1.8) (6,8) (6.3) + (3.8) (6,8) (6.4) + (4.8) (6,8) (6.5) + (5.8) (6,8) (6.9) + (9.8) (8,10) (8.1) + (1.10) (8,10) (8.3) + (3.10) (8,10) (8.4) + (4.10) (8,10) (8.5) + (5.10) (8,10) (8.9) + (9.10) (10,7) (10.1) + (1.7) (10,7) (10.3) + (3.7) (10,7) (10.4) + (4.7) (10,7) (10.5) + (5.7) (10,7) (10.9) + (9.7) (7,2) (7.1) + (1.2) (7,2) (7.3) + (3.2) (7,2) (7.4) + (4.2) (7,2) (7.5) + (5.2) (7,2) (7.9) + (9.2) (2,6) (2.1) + (1.6) (2,6) (2.3) + (3.6) (2,6) (2.4) + (4.6) (2,6) (2.5) + (5.6) (2,6) (2,9) + (9.6) dari Tabl 5 diprolh nilai sisipan trkcil adalah 90 matr dngan mngganti busur (2,6) dngan busur (2,4) dan busur (4,6), shingga baru adalah (2,4) (4,6) (6,8) (8,10) (10,7) (7,2). 7. Karna masih ada titik blum masuk k, maka prlu dibuat tabl yang mnyimpan hasil pnyisipan dalam bsrta jaraknya, dapat ditunjukan dalam Tabl 6 brikut ini Tabl 6 Sisipan klima yang dimasukan k dalam (2,4) (2,1) + (1,4)
7 Pnntuan Rut Trpndk dngan Mnggunakan 301 Lanjutan Tabl 6 yang dimasukan k dalam (2,4) (2.3) + (3.4) (2,4) (2.5) + (5.4) (2,4) (2.9) + (9.4) (4,6) (4.1) + (1.6) (4,6) (4.3) + (3.6) (4,6) (4.5) + (5.6) (4,6) (4.9) + (9.6) (6,8) (6.1) + (1.8) (6,8) (6.3) + (3.8) 4389 (6,8) (6.5) + (5.8) (6,8) (6.9) + (9.8) (8,10) (8.1) + (1.10) (8,10) (8.3) + (3.10) (8,10) (8.5) + (5.10) (8,10) (8.9) + (9.10 (10,7) (10.1) + (1.7) (10,7) (10.3) + (3.7) 5462 (10,7) (10.5) + (5.7) (10,7) (10.9) + (9,7) (7,2) (7.1) + (1.2) (7,2) (7.3) + (3.2) (7,2) (7.5) + (5.2) (7,2) (7.9) + (9.2) dari Tabl 6 diprolh Sisipan trkcil adalah 714 mtr dngan mngganti busur (7,2) dngan busur (7,3) dan busur (3,2), shingga baru adalah (7,3) (3,2) (2,4) (4,6) (6,8) (8,10) (10,7). 8. Karna masih ada titik blum masuk k, maka prlu dibuat tabl yang mnyimpan hasil pnyisipan dalam bsrta jaraknya, dapat ditunjukan dalam Tabl 7 brikut ini. Tabl 7 Sisipan knam yang dimasukan k dalam (7,3) (7.1) + (1.3) (7,3) (7.5) + (5.3) (7,3) (7.9) + (9.3) (3,2) (3.1) + (1.2) (3,2) (3.5) + (5.2) (3,2) (3.9) + (9.2) (2,4) (2.1) + (1.4) (2,4) (2.5) + (5.4) (2,4) (2.9) + (9.4) (4,6) (4.1) + (1.6) 2160 (4,6) (4.5) + (5.6) (4,6) (4.9) + (9.6) (6,8) (6.1) + (1.8) (6,8) (6.5) + (5.8) (6,8) (6.9) + (9.8) (8.10) (8.1) + (1.10) (8.10) (8.5) + (5.10) (8.10) (8.9) + (9.10)
8 302 K. SALEH, HELMI, B. PRIHANDONO Lanjutan Tabl 7 yang dimasukan k dalam (10,7) (10.1) + (1.7) (10,7) (10.5) + (5.7) (10,7) (10.9) + (9.7) dari Tabl 7 diprolh Nilai sisipan trkcil adalah 768 matr dngan mngganti busur (7,3) dngan busur (7,1) dan busur (1,3), shingga baru adalah (7,1) (1,3) (3,2) (2,4) (4,6) (6,8) (8,10) (10,7). 9. Karna masih ada titik blum masuk k, maka prlu dibuat tabl yang mnyimpan hasil pnyisipan dalam bsrta jaraknya, dapat ditunjukan dalam Tabl 8 brikut ini. Tabl 8 Sisipan ktujuh yang dimasukan k dalam (7,1) (7.5) + (5.1) (7,1) (7.9) + (9.1) (1,3) (1.5)+ (5.3) (1,3) (1.9)+ (9.3) (3,2) (3.5) + (5.2) (3,2) (3.9) + (9.2) (2,4) (2.5) + (5.4) (2,4) (2.9) + (9.4) (4,6) (4.5) + (5.6) (4,6) (4.9) + (9.6) (6,8) (6.5) + (5.8) (6,8) (6.9) + (9.8) (8,10) (8.5) + (5.10) (8,10) (8.9) + (9.10) (10,7) (10.5) + (5.7) (10,7) (10.9) + (9.7) dari Tabl 8 diprolh nilai sisipan trkcil adalah 850 matr dngan mngganti busur (7,1) dngan busur (7,5) dan busur (5,1), shingga baru adalah (7,5) (5,1) (1,3) (3,2) (2,4) (4,6) (6,8) (8,10) (10,7). 10. Karna masih ada titik blum masuk k, maka prlu dibuat tabl yang mnyimpan hasil pnyisipan dalam bsrta jaraknya, dapat ditunjukan dalam Tabl 9 brikut ini. yang akan ditambahkan k Tabl 9 Sisipan kdlapan (7,5) (7.9) + (9.5) (5,1) (5.9) + (9.1) (1,3) (1.9) + (9.3) (3,2) (3.9) + (9.2) (2,4) (2.9) + (9.4) (4,6) (4.9) + (9.6) (6,8) (6.9) + (9.8) (8,10) (8.9) + (9.10) (10,7) (10.9) + (9.7) dari tabl 9 diprolh nilai sisipan trkcil adalah 2682 mtr dngan mngganti busur (1,3) dngan busur (1,9) dan busur (9,3), shingga baru adalah (1,9) (9,3) (3,2) (2,4) (4,6) (6,8) (8,10) (10,7) (7,5) (5,1).
9 Pnntuan Rut Trpndk dngan Mnggunakan 303 Dari langkah-langkah trsbut dapatlah dibuat sbuah modl graf dngan rut trpndknya, shingga di dapatlah jarak minimum untuk mmndistribusikan produk k swalayan di darah ada Pontianak modl graf dapat ditunjukan pada Gambar m m m 1500 m m m m 1160 m m 261 m Gambar 5 Modl Graf pada Sisipan K Dlapan Dari modl graf pada Gambar 5 diprolh jarak tmpuhnya sbagai brikut: PENUTUP Pnntuan rut trpndk dngan mnggunakan algoritma CIH pada kasus PT. Wicaksana Ovrsas Intrnational tbk. cabang Pontianak yang bralamat Jalan H. Rais A. Rachman no.1 Pontainak Si. Jawi dapat diprolh rut (1,9) (9,3) (3,2) (2,4) (4,6) (6,8) (8,10) (10,7) (7,5) (5,1) dngan jarak tmpuhnya dalam skali prjalanan adalah sbsar m DAFTAR PUSTAKA [1]. Wijaya, A., Pngantar Rist Oprasi. Edisi k 1; Pnrbit Mitra Wacana Mdia; Jakarta; [2]. Munir, Rinaldi., Matmatika Diskrit, Edisi k 3, Program Studi Tknik Elktro dan Informatika; Institut Tknologi Bandung, Bandung; [3]. Kusrini. Istiyanto, J.E., Pnylsain Travlling Salsman Problm dngan Algoritma Chapst Insrtion Huristic dan Basis Data, Jurnal Tknik Informatika, Univrsitas Ptra, Vol.8, No.2. pp , [4]. Siang, J.J., Matmatika Diskrit dan Aplikasinya pada Komputr, Edisi k 3, ANDI; Yogyakarta; [5]. Luffy, Ahmad, Pnylsaian travling salsman problm dngan mnggunakan mtod chapst insrtion huristic, Jurnal Matmatika, Univrsitas Ngri Malang. Program Studi Matmatika, Malang. Rs LUT p, 2008
10 304 K. SALEH, HELMI, B. PRIHANDONO KHAIRUL SALEH HELMI BAYU PRIHANDONO : FMIPA UNTAN, Pontianak, kh4irul_salh@yahoo.com : FMIPA UNTAN, Pontianak, hlmi132205@yahoo.co.id : FMIPA UNTAN, Pontianak, biprihandono@gmail.com
II. LANDASAN TEORI. digunakan sebagai landasan teori pada penelitian ini. Teori dasar mengenai graf
II. LANDASAN TEORI 2.1 Konsp Dasar Graf Pada bagian ini akan dibrikan konsp dasar graf dan dimnsi partisi graf yang digunakan sbagai landasan tori pada pnlitian ini. Tori dasar mngnai graf yang akan digunakan
Lebih terperinciPELABELAN TOTAL SISI ANTI AJAIB SUPER (PTSAAS) PADA GABUNGAN GRAF BINTANG GANDA DAN LINTASAN
JIMT ol. 9 No. 1 Juni 01 (Hal. 16 8) Jurnal Ilmiah Matmatika dan Trapan ISSN : 450 766X PELABELAN TOTAL SISI ANTI AJAIB SUPER (PTSAAS) PADA GABUNGAN GRAF BINTANG GANDA DAN LINTASAN Nurainun 1, S. Musdalifah,
Lebih terperinciAplikasi Integral. Panjang sebuah kurva w(y) sepanjang selang dapat ditemukan menggunakan persamaan
Aplikasi Intgral Intgral dapat diaplikasikan k dalam banyak hal. Dari yang sdrhana, hingga aplikasi prhitungan yang sangat komplks. Brikut mrupakan aplikasi-aplikasi intgral yang tlah diklompokkan dalam
Lebih terperinciTeori graf. Graf digunakan untuk merepresentasikan objekobjek dan hubungan antara objek-objek tersebut.
06//0 Tori graf Sumiyatun, S.Kom Pndahuluan Graf digunakan untuk mrprsntasikan objkobjk dan hubungan antara objk-objk trsbut. Gambar di bawah ini sbuah graf yang mnyatakan pta jaringan jalan raya yang
Lebih terperinciFUNGSI DOMINASI ROMAWI PADA LINE GRAPH
Bultin Ilmiah Mat. Stat. dan Trapannya (Bimastr) Volum 04, No. 2 (2015), hal 119 126. FUNGSI DOMINASI ROMAWI PADA LINE GRAPH Ysi Januarti, Mariatul Kiftiah, Nilamsari Kusumastuti INTISARI Himpunan D disbut
Lebih terperinciMata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 7
Mata Kuliah : Matmatika Diskrit Program Studi : Tknik Informatika Minggu k : 7 MATRIK GRAPH Sbuah graph dapat kita sajikan dalam bntuk matrik, yaitu : a. Matrik titik (Adjacnt Matrix) b. Matrik rusuk (Edg
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan mngnai tori dan trminologi graph, yaitu bntuk-bntuk khusus suatu graph. Di sini uga akan dilaskan mngnai minimum spanning tr, pmrograman 0-, dan aplikasi
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI DATA Data pnlitian diprolh dari siswa klas XII Jurusan Tknik Elktronika Industri SMK Ma arif 1 kbumn. Data variabl pngalaman praktik industri, kmandirian
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api.
6 yang diharapkan. Msin infrnsi disusun brdasarkan stratgi pnalaran yang akan digunakan dalam sistm dan rprsntasi pngtahuan. Msin infrnsi yang digunakan dalam pngmbangan sistm pakar ini adalah FIS. Implmntasi
Lebih terperinciMETODE ITERASI TANPA TURUNAN BERDASARKAN EKSPANSI TAYLOR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR ABSTRACT
METODE ITERASI TANPA TURUNAN BERDASARKAN EKSPANSI TAYLOR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR E. Yuliani, M. Imran, S. Putra Mahasiswa Program Studi S Matmatika Laboratorium Matmatika Trapan, Jurusan
Lebih terperinciOnline Jurnal of Natural Science, Vol.3(1): ISSN: March 2014
Onlin Jurnal of Natural Scinc, ol.3(1): 65-74 ISSN: 338-0950 March 014 PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER (TSAS) PADA GABUNGAN GRAF ULAT BULU DAN BIPARTITE LENGKAP I W. Sudarsana 1, Fitria and S. Musdalifah
Lebih terperinciDebuging Program dengan EasyCase
Modul asyc 1 Dbuging Program dngan EasyCas Di susun Olh : Di dukung olh : Portal dukasi Indonsia Opn Knowlodg and Education http://ok.or.id Modul asyc 2 KATA PENGANTAR Puji syukur kpada guru sjatiku Gusti
Lebih terperinciBab 1 Ruang Vektor. I. 1 Ruang Vektor R n. 1. Ruang berdimensi satu R 1 = R = kumpulan bilangan real Menyatakan suatu garis bilangan;
Bab Ruang Vktor I. Ruang Vktor R n. Ruang brdimnsi satu R = R = kumpulan bilangan ral Mnyatakan suatu garis bilangan; -3 - - 0. Ruang brdimnsi dua R = bidang datar ; Stiap vktor di R dinyatakan sbagai
Lebih terperinciBAB I METODE NUMERIK SECARA UMUM
BAB I METODE NUMERIK SECARA UMUM Aplikasi modl matmatika banyak muncul dalam brbagai disiplin ilmu pngtahuan, sprti isika, kimia, konomi, prsoalan rkayasa (tknik msin, sipil, lktro). Modl matmatika yang
Lebih terperinciIntegral Fungsi Eksponen, Fungsi Trigonometri, Fungsi Logaritma
Modul Intgral Fungsi Eksponn, Fungsi Trigonomtri, Fungsi Logaritma Dr. Subanar D PENDAHULUAN alam mata kuliah Kalkulus I Anda tlah mngnal bahwa intgrasi adalah pross balikan dari difrnsiasi. Jadi untuk
Lebih terperinci1. Proses Normalisasi
BAB IV PEMBAHASAN A. Pr-Procssing Pross pngolahan signal PCG sblum dilakukan kstaksi dan klasifikasi adalah pr-procssing. Signal PCG untuk data training dan data tsting trdapat dalam lampiran 5 (halaman
Lebih terperinciPELABELAN PRIME CORDIAL UNTUK GRAF BUKU DAN GRAF MATAHARI YANG DIPERUMUM
JIMT Vol. 4 No. Juni 07 (Hal 56-69) ISSN : 450 766X PELABELAN PRIME CORDIAL UNTUK GRAF BUKU DAN GRAF MATAHARI YANG DIPERUMUM S.Pranata, I. W. Sudarsana dan S.Musdalifah 3,,3 Program Studi Matmatika Jurusan
Lebih terperinciUniversitas Indonusa Esa Unggul Fakultas Ilmu Komputer Teknik Informatika. Persamaan Diferensial Orde I
Univrsitas Indonusa Esa Unggul Fakultas Ilmu Komputr Tknik Informatika Prsamaan Difrnsial Ord I Dfinisi Prsamaan Difrnsial Prsamaan difrnsial adalah suatu prsamaan ang mmuat satu atau lbih turunan fungsi
Lebih terperinciOleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3,
Kpdulian trhadap sanitasi lingkungan diprdiksi dari tingkat pndidikan ibu dan pndapatan kluarga pada kluarga sjahtra I klurahan Krtn kcamatan Lawyan kota Surakarta Olh : Bustanul Arifin K.39817 BAB IV
Lebih terperinciPenentuan Lot Size Pemesanan Bahan Baku Dengan Batasan Kapasitas Gudang
Pnntuan Lot Siz Pmsanan Bahan Baku Dngan Batasan Kapasitas Gudang Dana Marstiya Utama 1 Abstract. This papr xplains th problm o dtrmining th lot siz o ordring raw matrials with warhous capacity limitation
Lebih terperinciUJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST)
UJI CHI KUADRAT PENDAHULUAN Distribusi chi kuadrat mrupakan mtod pngujian hipotsa trhadap prbdaan lbih dari proporsi. Contoh: manajr pmasaran suatu prusahaan ingin mngtahui apakah prbdaan proporsi pnjualan
Lebih terperinciPENERAPAN MIN PLUS ALGEBRA PADA PENENTUAN RUTE TERCEPAT DISTRIBUSI SUSU
J. Math. and Its ppl. E-ISSN: 2579-8936 P-ISSN: 829-605X Vol. 4, No. 2, Dsmbr 207, 5-24 PENERPN MIN PLUS LGEBR PD PENENTUN RUTE TERCEPT DISTRIBUSI SUSU Vivi Suwanti, Poht Bintoto 2, Riski Nur Istiqomah
Lebih terperinciPada gambar 2 merupakan luasan bidang dua dimensi telah mengalami regangan. Salah satu titik yang menjadi titik acuan adalah titik P.
nurunan Kcpatan Glombang dan Glombang S Glombang sismik mrupakan gtaran yang mrambat pada mdium batuan dan mnmbus lapisan bumi. njalaran mnybabkan dformasi batuan.strss atau tkanan didfinisikan gaya prsatuan
Lebih terperinciMETODE ITERASI KELUARGA CHEBYSHEV-HALLEY UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Yuli Syafti Purnama 1 ABSTRACT
METODE ITERASI KELUARGA CHEBYSHEV-HALLEY UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Yuli Syafti Purnama Mahasiswa Program Studi S Matmatika Fakultas Matmatika dan Ilmu Pngtahuan Alam Univrsitas Riau Kampus
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR 2.1 Pengertian Pasang Surut
BAB II TEORI DASAR 2.1 Pngrtian Pasang Surut Pasang surut air laut (pasut) adalah pristiwa naik turunnya muka air scara priodik dngan rata-rata priodnya 12,4 jam (di bbrapa tmpat 24,8 jam) (Pond dan Pickard,
Lebih terperinciISOMORFISMA PADA GRAF P 4
ISOMORFISMA PADA GRAF P Eka Adhistiasari, I Ktut Budayasa 2 Jurusan Matmatika, Fakultas Martmatika dan Ilmu Pngtahuan Alam, UNESA Kampus Ktintang 6023,Surabaya Email : tias-adhis@yahoocoid, ktutbudayasa@yahoocom
Lebih terperinciAnalisis Rangkaian Listrik
Sudaryatno Sudirham Analisis Rangkaian Listrik Mnggunakan Transformasi Fourir - Sudaryatno Sudirham, Analisis Rangkaian Listrik (4) BAB Analisis Rangkaian Mnggunakan Transformasi Fourir Dngan pmbahasan
Lebih terperinciKARAKTERISASI ELEMEN IDEMPOTEN CENTRAL
Jurnal Barkng Vol 5 No Hal 33 39 (0) KAAKTEISASI ELEMEN IDEMPOTEN CENTAL HENY W M PATTY, ELVINUS ICHAD PESULESSY, UDI WOLTE MATAKUPAN 3,,3 Staf Jurusan Matmatika FMIPA UNPATTI Jl Ir M Putuhna, Kampus Unpatti,
Lebih terperinciBab 6 Sumber dan Perambatan Galat
Mtod Pnlitian Suradi Sirgar Bab 6 Sumbr dan Prambatan Galat 6. Sumbr galat. Data masukan, misal hasil pngukuran (galat bawaan). Slama komputasi (galat pross), galat ang timbul akibat komputasi 3. Galat
Lebih terperinciRANCANG BANGUN PATCH RECTANGULAR ANTENNA 2.4 GHz DENGAN METODE PENCATUAN EMC (ELECTROMAGNETICALLY COUPLED)
RANCANG BANGUN PATCH RECTANGULAR ANTENNA 2.4 GHz DENGAN METODE PENCATUAN EMC (ELECTROMAGNETICALLY COUPLED) Winny Friska Uli,Ali Hanafiah Ramb Konsntrasi Tknik Tlkomunikasi, Dpartmn Tknik Elktro Fakultas
Lebih terperinciMODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1. Penurunan Tanah pada Fondasi Dangkal. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1 Pnurunan Tanah pada Fondasi Dangkal Fakultas Program Studi Tatap Muka Kod MK Disusun Olh Tknik Prnanaan Tknik A41117AB dan Dsain Sipil 9 Abstrat Modul ini brisi bbrapa
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PERANCANGAN. 35 orang. Setiap orang diambil sampel sebanyak 15 citra wajah dengan
BAB 3 METODOLOGI PERANCANGAN 3.1 Input Data Citra Wajah Pada pnlitian ini, digunakan sbanyak 525 citra ajah yang trdiri dari 35 orang. Stiap orang diambil sampl sbanyak 15 citra ajah dngan pncahayaan yang
Lebih terperinciTINJAUAN ULANG EKSPANSI ASIMTOTIK UNTUK MASALAH BOUNDARY LAYER
TINJAUAN ULANG EKSPANSI ASIMTOTIK UNTUK MASALAH BOUNDARY LAYER HannaA Parhusip Cntr of Applid Mathmatics Program Studi Matmatika Industri dan Statistika Fakultas Sains dan Matmatika Univrsitas Kristn Sata
Lebih terperinciPENENTUAN POLA - POLA GRAF TERHUBUNG BERLABEL BERORDE ENAM TANPA GARIS PARALEL DENGAN BANYAKNYA GARIS 5. (Skripsi) Oleh SITI FATIMAH
PENENTUAN POLA - POLA GRAF TERHUBUNG BERLABEL BERORDE ENAM TANPA GARIS PARALEL DENGAN BANYAKNYA GARIS 5 (Skripsi) Olh SITI FATIMAH FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS LAMPUNG BANDAR
Lebih terperinciHendra Gunawan. 29 November 2013
MA1101 MATEMATIKA 1A Hndra Gunawan Smstr I, 013/014 9 Novmbr 013 Latihan (Kuliah yang Lalu) Ssorangygtingginya~1,60 m brdiri ditpiatastbing, mlihat lh k laut yang brada ~18,40 m di bawahnya. Pada saatitu
Lebih terperinciHUBUNGAN ANTARA KELOMPOK UMUR, JENIS KELAMIN DAN JENIS PEKERJAAN PADA PENDERITA HIV/AIDS DI KABUPATEN BANYUMAS
18Novmbr 17 Tma 7: Ilmu-Ilmu Murni (Matmatika, Fisika, Kimia dan Biologi) HUBUNGAN ANTARA KELOMPOK UMUR, JENIS KELAMIN DAN JENIS PEKERJAAN PADA PENDERITA HIV/AIDS DI KABUPATEN BANYUMAS Olh Agung Prabowo
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL
ISSN : 407 846 -ISSN : 460 846 MODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL Chrish Rikardo *, Taufik Limansyah, Dharma Lsmono Magistr Tknik Industri,
Lebih terperinciPENENTUAN NILAI e/m ELEKTRON
Pnntuan Nilai E/m Elktron 013 PENENTUAN NILAI /m ELEKTRON Intan Masruroh S, Anita Susanti, Rza Ruzuqi, Zaky Alam Laboratorium Fisika Radiasi, Dpartmn Fisika Fakultas Sains Dan Tknologi, Univrsitas Airlangga
Lebih terperinciPENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE HILL CLIMBING
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 0, No. (2015), hal 17 180. PENYELESAIAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE HILL CLIMBING Kristina Karunianti Nana, Bayu Prihandono,
Lebih terperinciMinggu Ke XII Matriks dan Graf
Minggu K XII. Matriks dan Graf Misal G adalah graf dngan titik-titik,,,., dan garis-garis,,,, n. Kadang-kadang dngan praktis khususnya untuk alasan-alasan prhitungan, dapat mngganti G dngan suatu matriks.
Lebih terperinciIV. Konsolidasi. Pertemuan VII
Prtmuan VII IV. Konsolidasi IV. Pndahuluan. Konsolidasi adalah pross brkurangnya volum atau brkurangnya rongga pori dari tanah jnuh brpmabilitas rndah akibat pmbbanan. Pross ini trjadi jika tanah jnuh
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan
Lebih terperinciAnalisis Dinamis Portal Bertingkat Banyak Multi Bentang Dengan Variasi Tingkat (Storey) Pada Tiap Bentang
Analisis Dinamis Portal Brtingkat Banyak Multi Bntang Dngan Variasi Tingkat (Story) Pada Tiap Bntang Hiryco Manalip Rky Stnly Windah Jams Albrt Kaunang Univrsitas Sam Ratulangi Fakultas Tknik Jurusan Sipil
Lebih terperinciPemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Prestasi Mahasiswa Pasca Sarjana ITS dengan Regresi Logistik dan Neural Network
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Spt. 202) ISSN: 230-928X D-36 Pmodlan Faktor-faktor yang Mmpngaruhi Prstasi Mahasiswa Pasca Sarjana ITS dngan Rgrsi Logistik dan Nural Ntwork Wijdani Anindya Hadi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Di dalam dunia bisnis yang smakin ktat saat ini prusahaan dituntut untuk mmiliki banyak kunggulan komptitif agar dapat brsaing dngan yang lainnya. Maka dari itu, prusahaan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. berbagai macam seperti gambar dibawah (Troitsky M.S, 1990).
BAB II TINJAUAN USTAKA 2.1 Struktur Rangka Baja Extrnal rstrssing Scara toritis pningkatan kkuatan pada rangka baja untuk jmbatan dapat dilakukan dngan pmasangan prkuatan pratkan kstrnal pada rangka trsbut.
Lebih terperinciPertemuan XIV, XV VII. Garis Pengaruh
ahan jar Statika ulyati, ST., T rtmuan X, X. Garis ngaruh. ndahuluan danya muatan hidup yang brgrak dari satu ujung k ujung lain pada suatu konstruksi disbut bban brgrak. isalkan ada sbuah kndaraan mlalui
Lebih terperinciEVALUASI DAYA GABUNG PERSILANGAN JAGUNG DENGAN METODE DIALLEL
EVALUASI DAYA GABUNG PERSILANGAN JAGUNG DENGAN ETODE DIALLEL Hruna Tanty athmatics & Statistics Dpartmnt, School of Computr Scinc, Binus Univrsity Jl. K. H. Syahdan No. 9 Palmrah Jakarta Barat 11480 hrunatanty@yahoo.com
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SCREW FEEDER SEBAGAI PERANGKAT DUKUNG PELEBURAN KONSENTRAT ZIRKON
Yogyakarta, Sptmbr 0 RANCANG BANGUN SCREW FEEDER SEBAGAI PERANGKAT DUKUNG PELEBURAN KONSENTRAT ZIRKON Sajima, Dddy Hasnurrofiq, Sudaryadi -BATAN-Yogyakarta Jl Babarsari Nomor, Kotak pos 0 Ykbb 558 -mail
Lebih terperinciReduksi data gravitasi
Modul 5 Rduksi data gravitasi Rduksi data gravitasi trdiri dari:. Rduksi g toritis. Rduksi fr air 3. Rduksi Bougur 4. Rduksi mdan/trrain. Rduksi g toritis Pnlaahan tntang konsp rduksi data gravitasi lbih
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN KEPUSTAKAAN
BAB II TINJAUAN KEPUTAKAAN II.1 PENDAHULUAN Yild lin adalah suatu pmcahan yang dapat digunakan dalam plat bton dimana trjadinya tgangan llh dan rotasi scara plastis muncul. Tori ini dapat digunakan dalam
Lebih terperinciAPLIKASI METODE STATED PREFERENCE PADA PEMILIHAN MODA ANGKUTAN UMUM PENUMPANG (RUTE MAKASSAR MAJENE)
APLIKASI METODE STATED PREFERENCE PADA PEMILIHAN MODA ANGKUTAN UMUM PENUMPANG (RUTE MAKASSAR MAJENE) Abdul Gaus Program Studi Tknik Siil Fakultas Tknik Univrsitas Khairun Trnat Tl/Fax (091) 38049 Irnawaty
Lebih terperinciSTUDI PERBANDINGAN ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC DAN ANT COLONY SYSTEM DALAM PEMECAHAN TRAVELLING SALESMAN PROBLEM
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI ) ISSN: `1907-5022 Yogyakarta, 19 Juni STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA CHEAPEST INSERTION HEURISTIC DAN ANT COLONY SYSTEM DALAM PEMECAHAN TRAVELLING SALESMAN
Lebih terperincimodel pengukuran yang menunjukkan ukur Pengukuran dalam B. Model Mode sama indikator dan 1 Pag
Modl Modl Pngukuran dalam Pmodlan Prsamaan Struktural Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Tulisan ini akan mmbahas bbrapa modl dalam SEM yang unik. Dikatakan unik karna jarang dipakai. Tulisan hanya
Lebih terperinciSIMULASI DESAIN COOLING SYSTEM DAN RUNNER SYSTEM UNTUK OPTIMASI KUALITAS PRODUK TOP CASE
SIMULASI DESAIN COOLING SYSTEM DAN RUNNER SYSTEM UNTUK OPTIMASI KUALITAS PRODUK TOP CASE Fabio Dwi Bagus Irawan 1,a, Cahyo Budiyantoro 1,b, Thoharudin 1,c 1 Program Studi Tknik Msin, Fakultas Tknik, Univrsitas
Lebih terperinciPembahasan Soal. Pak Anang SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA. Disertai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS. Disusun Oleh :
Pmbahasan Soal SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA Disrtai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS Disusun Olh : Pak Anang Kumpulan SMART SOLUTION dan TRIK SUPERKILAT Pmbahasan Soal SIMAK UI 2011 Matmatika
Lebih terperinciKAJIAN AWAL MEKANISME REAKSI ELEKTROLISIS NaCl MENJADI NaClO 4 UNTUK MENENTUKAN TAHAPAN REAKSI YANG EFEKTIF DARI PROSES ELEKTROLISIS NaCl
KAJIAN AWAL MEKANISME REAKSI ELEKTROLISIS NaCl MENJADI NaClO 4 UNTUK MENENTUKAN TAHAPAN REAKSI YANG EFEKTIF DARI PROSES ELEKTROLISIS NaCl Bayu Prianto Pnliti Bidang Matrial Dirgantara Abstrak Amonium prklorat
Lebih terperinciPROSES PEMANENAN DENGAN MODEL LOGISTIK STUDI KASUS PADA PTP. NUSANTARA IX
Prosiding SPMIPA. pp. 3-39, 006 ISBN : 979.704.47.0 PROSES PEMANENAN DENGAN MODEL LOGISTIK STUDI KASUS PADA PTP. NUSANTARA IX Eka Ariani, Agus Rusgiyono Jurusan Matmatika FMIPA Univrsitas Dipongoro Jl.
Lebih terperinciModifikasi Analytic Network Process Untuk Rekomendasi Pemilihan Handphone
Modifikasi Analytic Ntwork Procss Untuk Rkomndasi Pmilihan Handphon Fry Dwi Hrmawan Jurusan Informatika Fakultas MIPA, Univrsitas Sblas Mart Surakarta frydh@yahoocom Ristu Saptono Jurusan Informatika Fakultas
Lebih terperinciMuatan Bergerak. Muatan hidup yang bergerak dari satu ujung ke ujung lain pada suatu
Muatan rgrak Muatan hidup yang brgrak dari satu ujung k ujung lain pada suatu konstruksik disbut bb bban brgrak Sbuah kndaraan mlalui suatu jmbatan, maka akan timbul prubahanbh nilai i raksi kimaupun gaya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 A ANDAAN TEORI Pngrtian MM Multi vl Markting MM adalah salah satu contoh unit usaha yang brpola bisnis unik, yang sdang brkmbang di dalam bidang pnjualan barangbarang kbutuhan manusia, mulai brupaya
Lebih terperinci8. Fungsi Logaritma Natural, Eksponensial, Hiperbolik
8. Fungsi Logaritma Natural, Eksponnsial, Hiprbolik 8.. Fungsi Logarithma Natural. Sudaratno Sudirham Dfinisi. Logaritma natural adalah logaritma dngan mnggunakan basis bilangan. Bilangan ini, sprti halna
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Blakang Sarana dan prasarana transportasi di suatu ngara mmpunyai pranan yang sangat pnting dalam pngmbangan suatu kawasan trtntu, baik konomi, sosial, budaya dan sbagainya.
Lebih terperinciPenggunaan Algoritma RSA dengan Metode The Sieve of Eratosthenes dalam Enkripsi dan Deskripsi Pengiriman
Pnggunaan Algoritma RSA dngan Mtod Th Siv of Eratosthns dalam Enkripsi dan Dskripsi Pngiriman Email Muhammad Safri Lubis Jurusan Tknologi Informasi Fak. Ilmu Komputr dan Tknologi Informasi, USU Mdan, Indonsia
Lebih terperinciKONTROL URBAN SPRAWL DENGAN PENDEKATAN PEMODELAN PERILAKU PERJALANAN DAN PARTISIPASI PENDUDUKNYA
LAPORAN PENELITIAN HIBAH PENELITIAN STRATEGIS NASIONAL TAHUN ANGGARAN 2009 KONTROL URBAN SPRAWL DENGAN PENDEKATAN PEMODELAN PERILAKU PERJALANAN DAN PARTISIPASI PENDUDUKNYA Pnliti : Lasmini Ambarwati, ST.,
Lebih terperinciRingkasan Materi Kuliah METODE-METODE DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU
Ringkasan atri Kuliah ETODE-ETODE DASAR PERSAAAN DIFERENSIAL ORDE SATU Pndahuluan Prsamaan dirnsial adalah prsamaan ang mmuat turunan satu atau bbrapa) ungsi ang takdiktahui skipun prsamaan sprti itu harusna
Lebih terperinciPENDUGAAN SEBARAN LAMA PERAWATAN NASABAH ASURANSI KESEHATAN (STUDI KASUS: ASURANSI KESEHATAN P.T. ASURANSI JIWA BRINGIN JIWA SEJAHTERA) NOVALIA
PENDUGAAN SEBARAN LAMA PERAWATAN NASABAH ASURANSI KESEHATAN (STUDI KASUS: ASURANSI KESEHATAN P.T. ASURANSI JIWA BRINGIN JIWA SEJAHTERA) NOVALIA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 211 PERNYATAAN
Lebih terperinciPENGARUH MODEL PROBLEM BASED LEARNING (PBL) TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI POKOK OPTIKA GEOMETRIS
PENGARUH MODEL PROBLEM BASED LEARNING (PBL) TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI POKOK OPTIKA GEOMETRIS Rani Dliana Panggaban 1 dan Pintor Simamora 1 Alumni Mahasiswa Program Studi Pndidikan Fisika
Lebih terperinciRELEVANSI SIKAP ILMIAH SISWA DENGAN KONSEP HAKIKAT SAINS DALAM PELAKSANAAN PERCOBAAN PADA PEMBELAJARAN IPA DI SDN KOTA BANDA ACEH
70 RELEVANSI SIKAP ILMIAH SISWA DENGAN KONSEP HAKIKAT SAINS DALAM PELAKSANAAN PERCOBAAN PADA PEMBELAJARAN IPA DI SDN KOTA BANDA ACEH Olh Sardinah, Tursinawati, dan Anita Noviyanti Abstrak: Hakikat sains
Lebih terperinciOPERASI GABUNGAN, JOIN, KOMPOSISI DAN HASIL KALI KARTESIAN PADA GRAF FUZZY SERTA KOMPLEMENNYA. Tina Anggitta Novia 1 dan Lucia Ratnasari 2
OPERASI ABUNAN JOIN KOMPOSISI DAN HASIL KALI KARTESIAN PADA RAF FUZZY SERTA KOMPLEMENNYA Tina Anggitta Novia Lucia Ratnasari Program Studi Matmatika FMIPA UNDIP Jl Prof Sodarto SH Smarang 5075 Abstract
Lebih terperinciSusunan Antena. Oleh : Eka Setia Nugraha S.T., M.T. Sumber: Nachwan Mufti Adriansyah, S.T., M.T.
Susunan Antna Olh : ka Stia Nugraha S.T., M.T. Sumbr: Nachwan Mufti Adriansyah, S.T., M.T. A. Pndahuluan Dalam kuliah Mdan lktromantika Tlkomunikasi kita sudah mngnal pnjumlahan/ suprposisi mdan. Tlah
Lebih terperinciUJI PERFORMANCE MEJA GETAR SATU DERAJAT KEBEBASAN DENGAN METODE STFT
UJI PERFORMANCE MEJA GETAR SATU DERAJAT KEBEBASAN DENGAN METODE STFT Jhon Malta (1) (1) Laboratorium Dinamika Struktur Jurusan Tknik Msin Fakultas Tknik Univrsitas Andalas, Padang. Email: jhonmalta@ft.unand.ac.id
Lebih terperinciANALISIS KINERJA STRUKTUR PADA BANGUNAN BERTINGKAT BERATURAN DAN KETIDAK BERATURAN HORIZONTAL SESUAI SNI
ANALISIS KINERJA STRUKTUR PADA BANGUNAN BERTINGKAT BERATURAN DAN KETIDAK BERATURAN HORIZONTAL SESUAI SNI 03-1726-2012 Hotma L Purba Jurusan Tknik Sipil,Univrsitas Sriwijaya Korspondnsi pnulis : hotmapurba@hotmail.com
Lebih terperinciPENGARUH SEGMEN BOTTLENECK SISTEMATIK TERHADAP KARAKTERISTIK LALU LINTAS (STUDI KASUS: JL. JAMIN GINTING KM 14.5)
PENGARUH EGEN BOTTLENECK ITEATIK TERHAAP KARAKTERITIK LALU LINTA (TUI KAU: JL. JAIN GINTING K 14.5) Kristian Napitupulu ahasiswa Program arjana Tknik ipil Fakultas Tknik Univrsitas umatra Utara Jln. Prpustakaan
Lebih terperinciVI. EFISIENSI PRODUKSI DAN PERILAKU RISIKO PRODUKTIVITAS PETANI PADA USAHATANI CABAI MERAH
VI. EFISIENSI PRODUKSI DAN PERILAKU RISIKO PRODUKTIVITAS PETANI PADA USAHATANI CABAI MERAH.. Faktor-Faktor yang Mmpngaruhi Produktivitas Cabai Mrah dan Nilai Elastisitas Input trhadap Produktivitas...
Lebih terperinciFisika Dasar II Listrik, Magnet, Gelombang dan Fisika Modern
Fisika Dasar II Listrik, Magnt, Glombang dan Fisika Modrn Pokok Bahasan Mdan Listrik dan Dipol Listrik Abdul Waris Rizal Kurniadi Novitrian Sparisoma Viridi Mdan Listrik Artinya daripada ini... Mrka lbih
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu
Lebih terperinciPENGENALAN ANGKA MELALUI PERMAINAN DADU DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKA PADA ANAK USIA 5-6 TAHUN
PENGENALAN ANGKA MELALUI PERMAINAN DADU DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKA PADA ANAK USIA 5-6 TAHUN Mlania, Masluyah Suib, Dsni Yuniarni Pndidikan Guru Pndidikan Anak Usia Dini FKIP Untan, Pontianak Email :
Lebih terperinciANALISIS LOG-LOGISTIK UNTUK MENGGAMBARKAN HUBUNGAN DOSIS-RESPON HERBISIDA PADA TIGA JENIS GULMA
ANALISIS LOG-LOGISTIK UNTUK MENGGAMBARKAN HUBUNGAN DOSIS-RESPON HERBISIDA PADA TIGA JENIS GULMA Olh : Yanti Muliyaningsih G40026 PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciMINAT SISWA TERHADAP EKSTRAKURIKULER OLAHRAGA BOLA VOLI DI SMA N 2 KABUPATEN PACITAN
Artikl Skripsi MINAT SISWA TERHADAP EKSTRAKURIKULER OLAHRAGA BOLA VOLI DI SMA N 2 KABUPATEN PACITAN SKRIPSI Diajukan Untuk Mmnuhi Sbagian Syarat Guna Mmprolh Glar Sarjana Pndidikan (S.Pd.) Pada Jurusan
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XVII Program Studi MMT-ITS, Surabaya 2 Februari 2013
ANALISIS PENGARUH KUALITAS LAYANAN, CITRA MEREK, DAN WORD OF MOUTH TERHADAP MINAT BELI KONSUMEN DENGAN METODE STRUCTURAL EQUATION MODELING (STUDI KASUS : PEMINAT PRODUK PONSEL X DI SURABAYA) I Putu Wisnu
Lebih terperinciSILABUS. Penilaian Belajar. Sumber Memahami konsep umum tentang ilmu jiwa belajar PAI
Mata Kuliah : PSIKOLOGI BELAJAR PAI Bobot : 3 SKS Klompok MK : MKB Jurusan : PAI Fakultas : Tarbiyah IAIN Sunan Ampl Surabaya Komptnsi Mata Kuliah : Mampu mmahami prilaku siswa dan prubahan-prubahannya,
Lebih terperinciPENGEMBANGAN BAHAN AJAR FISIKA BERBASIS MASALAH UNTUK MENUMBUHKAN HIGHER ORDER THINKING SKILL (HOTS) SISWA KELAS X POKOK BAHASAN FLUIDA STATIS
PENGEMBANGAN BAHAN AJAR FISIKA BERBASIS MASALAH UNTUK MENUMBUHKAN HIGHER ORDER THINKING SKILL (HOTS) SISWA KELAS X POKOK BAHASAN FLUIDA STATIS Siti Ainur Rohmah, Sutarman dan Lia Yuliati Jurusan Fisika,
Lebih terperinciPenerapan Algoritma RSA dan CBC (Chiper Block Chaining) untuk Enkripsi-Dekripsi Citra Digital
Pnrapan Algoritma RSA an CBC (Chipr Block Chaining) untuk - Citra Digital Muhamma Hilmi Asyrofi an 13515083 1 Program Stui Tknik Informatika Skolah Tknik Elktro an Informatika Institut Tknologi Banung,
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI 2.1 TEORI GELOMBANG LINIER. Bab 2 Teori Dasar
BAB 2 DASAR TEORI Glombang air mrupakan manifstasi dari suatu rambatan nrgi yang mmiliki frkunsi dan priod. Glombang air yang trjadi di laut dapat disbabkan olh angin, grakan kapal, gmpa atau gaya gravitasi
Lebih terperinciVol.15 No.2. Agustus 2013 Jurnal Momentum ISSN : X
Vol.5 No.. Agustus 3 Jurnal Momntum ISSN : 693-75X PERENCANAAN PENEMPATAN ARRESTER TERHADAP EFEKTIVITAS PROTEKSI TRANSFORMATOR PADA GARDU INDUK 5 KV SISTEM INTERKONEKSI SUMATERA BAGIAN TENGAH - SUMATERA
Lebih terperinciANALISIS PERPINDAHAN PANAS KONVEKSI PAKSA NANOFLUIDA AIR-Al2O3 DALAM SUB-BULUH VERTIKAL SEGIENAM
ISSN : 2355-9365 -Procding of Enginring : Vol.4, No.1 April 2017 Pag 632 Abstrak ANALISIS PERPINDAHAN PANAS KONVEKSI PAKSA NANOFLUIDA AIR-Al2O3 DALAM SUB-BULUH VERTIKAL SEGIENAM FORCED CONVECTION HEAT
Lebih terperinciBAB V BEBERAPA MODEL DISTRIBUSI PELUANG PEUBAH ACAK KONTINU
H. Maman Suhrman,Drs.,M.Si BAB V BEBERAPA MODEL DISTRIBUSI PELUANG PEUBAH ACAK KONTINU Pada bab sblumnya, khususnya pada BAB II kita tlah mngnal distribusi pluang scara umum baik untuk pubah acak diskrit
Lebih terperinciBAB IV KEADAAN/KONDISI PEMONDOKAN DAN KEBERADAAN MAHASISWA DI PEMONDOKAN MARGOSARI
BAB IV KEADAAN/KONDISI PEMONDOKAN DAN KEBERADAAN MAHASISWA DI PEMONDOKAN MARGOSARI Pada bab ini akan dipaparkan scara singkat tntang gambaran umum kbradaan sklompok mahasiswa pada sbuahindkos ataupmondokan
Lebih terperinciAplikasi Media Pembelajaran Budidaya Ikan Gurame Berbasis Web Guna Mendukung Desa Pintar
Aplikasi Mdia Pmblajaran Budidaya Ikan Guram Brbasis Wb Guna Mndukung Dsa Pintar Mardiyono, Dwi Irvan Rosadi Jurusan Tknik Elktro Politknik Ngri Smarang E-mail : mardiyono@polins.ac.id, dwiirvanrosadi@gmail.com
Lebih terperinciINFLUENCE OF LIMES COLUMN VARIATION DISTANCE IN SOFT CLAY STABILIZATION A REVIEW OF INDEX COMPRESSION (Cc) PARAMATER
INFLUENCE OF LIMES COLUMN VARIATION DISTANCE IN SOFT CLAY STABILIZATION A REVIEW OF INDEX COMPRESSION (Cc) PARAMATER PENGARUH VARIASI JARAK KOLOM KAPUR DALAM STABILISASI LEMPUNG LUNAK PADA TINJAUAN NILAI
Lebih terperinciGambar IV.6. Gambaran kontur bidang sesar yang menggambarkan bentuk ramp-flat-ramp pada border fault di Sub-cekungan Kiri.
Pada pta struktur waktu (Gambar IV.4) trlihat bntuk ssar utama yang cukup unik dibagian tngah. Bntuk ini dipngaruhi olh konfigurasi Batuan Dasar yang dihasilkan olh struktur brumur Pra-Trsir. Pada pta
Lebih terperinciANALISIS NOSEL MOTOR ROKET RX LAPAN SETELAH DILAKUKAN PEMOTONGAN PANJANG DAN DIAMETER
Analisis Nosl Motor Rokt RX-1 LAPAN... (Ahmad Jamaludin Fitroh, Sari) ANALISIS NOSEL MOTOR ROKET RX - 1 LAPAN SETELAH DILAKUKAN PEMOTONGAN PANJANG DAN DIAMETER Ahmad Jamaludin Fitroh, Sari Pnliti Pnliti
Lebih terperinciPENGGUNAAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGKLASIFIKASIAN STATUS GIZI SKRIPSI. Oleh: INDA SAFITRI NIM
PENGGUNAAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGKLASIFIKASIAN STATUS GIZI SKRIPSI Olh: INDA SAFITRI NIM. 065009 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM
Lebih terperinciPENDEKATAN NUMERIK FUNGSI GAMMA UNTUK PERHITUNGAN LEVY FLIGHT PADA ALGORITMA CUCKOO SEARCH
Sminar Nasional Matmatika dan Aplikasinya, Oktobr 07 PENDEKATAN NUMERIK FUNGSI GAMMA UNTUK PERHITUNGAN LEVY FLIGHT PADA ALGORITMA CUCKOO SEARCH Eto Wuryanto ), Dyah Hrawati ), Kartono 3), Rimuljo Hradi
Lebih terperinciIV. HASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. KARAKTERISTIK MUTU DAN REOLOGI CPO AWAL Minyak sawit kasar (crud palm oil/cpo) mrupakan komoditas unggulan Indonsia yang juga brpran pnting dalam prdagangan dunia. Mngingat
Lebih terperinciSusda Heleni ABSTRACT. Keywords: Reciprocal Teaching, Cooperative Learning, STAD ABSTRAK
PENERAPAN RECIPROCAL TEACHING DALAM MODEL PEMBELAJARAN KOOPERATIF TIPE STAD UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR MAHASISWA PADA MATA KULIAH KALKULUS I THE IMPLEMENTATION OF RECIPROCAL TEACHING ON COOPERATIVE
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. colleague. family
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Di ra tknologi ini, banyak skali cara-cara atau mdia yang dapat kita gunakan untuk mmprmudah dan mnjaga hubungan komunikasi dngan orangorang yang kita sayangi, baik
Lebih terperinciPERANCANGAN BANDSTOP FILTER (BSF) DENGAN ALGORITMA GENETIK
Vol.6 No.. Agustus 04 Jurnal Momntum ISSN : 693-75X PERANCANGAN BANDSTOP FILTER (BSF) DENGAN ALGORITMA GENETIK Olh: Muhammad Anwar Dosn Jurusan Tknik Elktronika Univrsitas Ngri Padang Abstract A study
Lebih terperinciPresentasi 2. Isi: Solusi Persamaan Diferensial pada Saluran Transmisi
Prsntasi Isi: Solusi Prsamaan Difrnsial pada Saluran Transmisi Rprsntasi sinyal dalam bntuk phasor Pmikiran Dasar Sinyal harmonis mudah untuk diturunkan dan diintgralkan Smua sinyal fungsi waktu bisa dirprsntasikan
Lebih terperinci