BAB 2 LANDASAN TEORI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 LANDASAN TEORI"

Transkripsi

1 BAB LANDASAN TEORI. Persmn Smultn Persmn smultn tmbul hmpr dsetp cbng mtemtk, dlm beberp hl, persmn n tmbul lngsung dr perumusn mul dr persolnny, ddlm hl ln penyelesn dr persmn merupkn bgn dr pengerjn beberp mcm sol ln. Orng serngkl menghdp mslh yng melbtkn penyelesn sutu hmpunn dr persmn smultn dn yng plng serng dlh persmn lner. Mslh yng melbtkn persmn lner smultn tmbul dberbg bdng elststs, nlss srkut elektronk, penghntr pns, getrn, dn ln-ln. Dlm ljbr dkenl du metode dlm menyeleskn persmn smultn, ytu: elmns dn determnn. Dlm menyeleskn persmn smultn dengn tg vrbel, metode determnn lebh mempuny keuntungn drpd metode elmns. Tetp dlm menyeleskn persmn smultn dengn vrbel yng lebh bnyk, metode tersebut menjd sngt tdk prkts. Hl n dkrenkn dlm menyeleskn persmn smultn dengn n vrbel dperlukn (n - )(n + )! perkln. Jd jk hendk menyeleskn sutu persmn smultn dengn sepuluh vrbel dengn metode determnn, mk dperlukn 359,5,00 perkln. 6

2 Kurv merupkn pendektn terbk dr sutu hmpunn dt percobn yng berktn dengn penyelesn sutu sstem persmn smultn. Penyelesn stu set n persmn dengn n vrbel. Setp suku dr setp persmn mengndung hny stu vrble, dn setp vrbel berpngkt stu. Persmn demkn dsebut lner. Dlm hl du vrbel, grfk dr persmn n dlh grs lurus, untuk tg vrbel, grfkny dlh sutu bdng, sedngkn lebh dr tg vrbel dsebut hyperpln. Jwb yng dcr dlh stu hmpunn hrg dr n vrbel yng bl dsubttuskn ke-n persmn memenuh semuny secr smultn. Bl dkethu stu hmpunn persmn sembrng, mk tdk dpt dktkn tnp menyeldk bhw persmn tersebut d jwbny tu tdk. Terdpt tg kemungknn jwbn dr persmn lner smultn sembrng, ytu :. Sstem mempuny jwbn unk. Sebg contoh : 3 + y = 6 (.) + y = 4 Jwbny dlh = dn y =.5, tdk d psngn ln dr hrg dn y yng memenuh kedu persmn. Sstem semcm n yng menjd tujun utm dr pencrn jwbn. Dtunjukn secr geometrk dlm du dmens pd Gmbr., dpt dlht bhw kedu grs berpotongn hny pd stu ttk. Koordnt ttk n dlh jwb yng dcr. 7

3 Gmbr. Du persmn smultn yng mempuny jwb unk b. Sstem tdk mempuny jwb. Sebg contoh : y = 0 (.) y = Persmn sepert n tdk kn memlk jwb. Gmbr. memperlhtkn grfk dr du grs n. Kedu grs sejjr; tdk kn bertemu, sehngg tdk d jwb Gmbr. Du persmn smultn yng tdk mempuny jwb 8

4 c. Sstem mempuny jumlh jwb tk berhngg. Sebg contoh : 3 + y = 6 (.3) y = Persmn sepert n mempuny bnyk jwb yng memenuh persmn, sepert =, y = 0; = 0, y = 3; =, y =.5, dn seterusny. Gmbr.3 Du persmn smultn mempuny jumlh jwb tk berhngg Sstem persmn grs sejjr dn sstem persmn grs yng bersnggungn dktkn sngulr. Kdng-kdng dkethu dr perumusn sutu persoln bhw sstem tdk dpt sngulr. Bl nforms n tdk d, mk hrus menggntungkn pd metod penyelesn untuk mengethu sngulrny tu membut pengujn eksplst untuk kemungknnny. Sutu pengujn lngsung dpt dlkukn dengn menghtung determnn dr koefsen sstem, bl nol berrt sngulr. Keburuknny, penghtungn determnn hmpr sm ushny dengn penyelesn persmnny. 9

5 Dr sudut pndng mtemtk press tk berhngg dr sutu sstem memlk du kemungknn, ytu: sngulr tu tdk. Dr sudut pndng perhtungn prkts sutu sstem hmpr semuny sngulr, yng memberkn jwb yng mempuny kendln yng kecl. Pd umumny terdpt du mcm teknk numerk untuk menyeleskn persmn smultn, ytu: metode lngsung yng berhngg dn metode tk lngsung yng tk berhngg. Metode lngsung pd prnspny (dengn mengbkn glt pembultn) kn memberkn jwb eksk, bl opers mtemtk berhngg jumlhny. Sedngkn metode tk lngsung, pd prnspny membutuhkn sutu opers mtemtk yng tk berhngg bnykny untuk memberkn jwb eksk. Dengn kt ln metode tk lngsung mempuny glt pemotongn, sedngkn metode lngsung tdk mempunyny. Dlm sstem dengn konds buruk, glt pembultn dlm metode lngsung kn menghslkn jwb yng tdk berrt. Sedngkn metode tk lngsung wlupun secr teortk d glt pemotongnnny, metode n mungkn lebh bk kren metode n glt pembultnny tdk mengumpul.. Metode Numerk Metode numerk dlh slh stu lterntf pencrn jwbn dlm permslhn mtemtk yng tdk dpt dseleskn secr nlss. Tujun dr metode n dlh mencr metode yng terbk untuk memperoleh jwbn yng bergun dr persoln mtemtk dn untuk menrk nforms yng bergun dr berbg jwbn yng dpt dperoleh. 0

6 Menurut Djojodhrdjo (000, p) dlm mengerjkn metode numerk terdpt beberp cr pendektn, ytu:. Pendektn tu penyederhnn perumusn persoln sehngg dpt dpechkn secr eksk. b. Mengushkn dperolehny jwb pendektn dr persoln yng perumusnny eksk. c. Gbungn dr kedu cr pemechn dts. Pd umumny metod numerk tdk mengutmkn dperolehny jwbn yng eksk (tept), tetp mengushkn perumusn metod yng menghslkn jwb pendektn yng memlk selsh sebesr sutu nl yng dtentukn berdsrkn kesepktn dr jwb eksk. Menurut Djojodhrdjo (000, p) proses pemechn persoln, pd umumny berlngsung dlm tg thp, ytu:. Perumusn secr tept dr model mtemtk dn model numerk yng berktn b. Penyusunn metode untuk memechkn persoln numerk c. Penerpn metode untuk menghtung jwbn yn dcr

7 Gmbr.4 Proses pemechn persoln dlm metode numerk.3 Glt Wlupun orng sellu berush untuk memperoleh jwbn yng eksk, nmum pd kenytnny jwbn tersebut mungkn tdk d, mk dr tu dbutuhknlh sutu pendektn numerk untuk mencr jwbn tersebut. Pd tp lngkh penyelesn persoln, dr formuls hngg komputs numerkny, glt (keslhn) dn ketdkpstn dpt terjd. Terdpt beberp mcm glt, ytu :. Glt Absolut dlh selsh ntr nl sebenrny dengn sutu pendektn pd nl sebenrny. e = (.4)

8 dmn dlh nl sebenrny dlh pendektn pd nl sebenrny e dlh glt bsolut b. Glt Reltf dlh glt bsolut dbg dengn nl sebenrny, tetp kren nl sebenrny tdk dkethu dn yng dkethu hny nl pendektn mk glt reltf ddefnskn sebg : e e = (.5) r dmn e dlh glt bsolut dlh pendektn pd nl sebenrny e r dlh glt reltf c. Glt Inheren dlh glt dlm nl dt, dsebbkn oleh ketdkpstn dlm pengukurn, kekelrun tu oleh perluny pendektn untuk menytkn sutu blngn yng ngkny tdk secr tept dpt dnytkn dengn bnykny ngk yng tersed. Glt nheren berhubungn dengn glt pd dt yng doperskn oleh sutu komputer dengn beberp prosedur numerk. contoh : jk seseorng mengukur sutu selng wktu dn mendpt ngk pd lt ukurny dlh.4 detk, dpt dpstkn bhw terdpt beberp glt nheren kren hny dengn sutu kebetuln selng wktu kn d ukur tept.4 detk. Dlm beberp hl boleh jd beberp bts yng mungkn 3

9 pd glt nheren dkethu, sepert bl selng wktu dnytkn sebg.4 dengn ± 0. detk. d. Glt Pemotongn dlh glt yng terjd kbt pemotongn tu pemenggln nl yng jumlhny tdk terhngg. Glt pemotongn berhubungn dengn glt yng dsebbkn oleh cr pelksnn prosedur numerk. Glt pemotongn merupkn glt yng terpentng kren kebnykn prosedur yng dpk dlm perhtungn numerk dlh tk berhngg. contoh : Deret Tylor tk berhngg sn = (.6) 3! 5! 7! e. Glt Pembultn dlh glt yng terjd kren user membts jumlh blngn, sehng terjd pembultn terhdp blngn tersebut. contoh : komputer yng tp blngnny hny dnytkn smp 4 ngk dn ngn menjumlhkn blngn 9.0 dn.55, keduny dnggp eksk. Jumlhny dlh 03.75, ytu terdr dr 5 ngk sehngg tdk dpt dsmpn dlm memor komputer, hl n menyebbkn komputer membultkn blngn tersebut menjd 03.8 gr dpt dsmpn dlm memorny..4 Elmns Guss Teknk yng plng bnyk dgunkn untuk penyelesn persmn lner smultn dlh Elmns Guss. 4

10 Secr umum dpt drumuskn prosedur untuk n persmn lner smultn dengn n vrble. Mslkn n vrble dlh,,, n dn mslkn sstem persmn berbentuk : j j n n = b j j n n = b j j n n =. b n + n nj j nn n = b n (.7) Susun persmn sehngg 0. Defnskn fktor pengl n - buh, ytu : m =, =, 3,, n (.8) dn kurngkn m kl persmn pertm dr persmn ke-. Bl ddefnskn : ' j b ' = j m j, =, 3,, n (.9) = b m b, =,,, n (.0) mk dpt dlht bhw : ' = 0, =, 3,, n (.) 5

11 Persmn yng telh dtrnsformskn dlh : j j n n = b 0 + '... '... ' ' + + j j + + n n = b. 0 + '... '... ' ' + + j j + + n n = b. 0 + '... '... ' ' n + + nj j + + nn n = bn (.) Pd tngkt ke-k mk dhlngkn k dengn mendefnskn fktor pengl : m = k (.3) kk d mn : 0, (.4) kk sehngg : ( k) = m (.5) j j kj ( k) b = b m b (.6) Untuk = k +,, n dn untuk j = k,, n. Indeks k dlh hrg blngn bult berturut-turut dr smp dengn n-. Dttk d mn k = n- delmnskn n- dr persmn terkhr. 6

12 Set persmn segtg terkhr dlh : = b j j n n = b j j n n ( j ) ( j ) ( j ) = b jj j jn n j.. ( n ) ( n ) = b (.7) nn n n Proses elmns tdk mengubh hrg determnn wlupun setp penukrn brs mengubh tnd. Setelh proses elmns seles, hrg determnn dlh hsl kl elemen dgonl utm, dengn tnd berlwnn bl terjd jumlh penukrn brs yng gnjl. Substtus kembl dpt dlkukn sebg berkut : n = ( n ) b n ( n ) nn ( ) ( ) n n b, n n nn n n = ( n ) n, n j ( ) j b = j ( j ) j..., jn n j j+ j+ ( j ) jj untuk j = n-,, (.8) 7

13 Gmbr.5 Flowchrt dr metode Elmns Guss 8

14 Dlm flowchrt rt dr ndeks, j, k dlh : k dlh jumlh persmn yng dperkurngkn dr persmn ln, jug jumlh vrbel yng dhlngkn dr n k persmn terkhr. j dlh jumlh persmn dmn hrg vrbel bsny dhlngkn. dlh jumlh kolom. b n nn Gmbr.6 Flowchrt dr substtus kembl pd Elmns Guss 9

15 .5 Guss-Sedel Pd bgn n, kn dbhs mengen metode ters untuk menyeleskn persmn lner. Pd metode ters terdpt glt pembultn yng kecl, dn metode n konvergen hny pd syrt tertentu. Mslkn n vrble dlh,,, n dn mslkn sstem persmn (.7). Anggp 0 untuk semu. pendektn tngkt ke-k untuk dlh : ( k) ( k) ( k) = b (.9), j, + + n n =,, n. Proses dterskn hngg semu telh dtentukn. (k) dkurng mencp glt yng Sutu cr yng khusus dr penentun kelebhn dlh dengn mengmbl : ( k) ( k) M = mks (.0) untuk semu. Kemudn jk : (k) M ε (.) dmn ε dlh blngn yng sngt kecl, mk proses ters dhentkn. Seln tu, perbedn reltf dpt duj, dengn menggunkn : ( k) ( k) M = mks. (.) ( k) 0

16 3 strt BIG = 0.0 TEMP = ( b SUM ) j Bc j, b, E, m = BIG = TEMP. Y TEMP. > BIG = SUM = 0.0 Tdk BIG = TEMP = 0 =? Tdk = + Tdk = n? = + Tdk = n? j = Y y ITER = SUM = SUM + j j Prnt Solus Y BIG < E Y j = -? Tdk j = j + Stop Y Tdk ITER > MAX Y Stop Tdk j = n -? Y 3 ITER = ITER + Tdk j = + SUM = SUM + j j j = n? Tdk j = j + Y 3 Gmbr.7 Flowchrt metode ters Guss-Sedel

17 Sutu persmn dlm metode Guss-Sedel dktkn konvergen bl memenuh syrt : Syrt tersebut dpt dpenuh jk : < (.3) > (.4) > tu jk : (.5) > Gmbr.8 Metode Guss-Sedel yng konvergen

18 Jk terdpt sutu persmn yng mempuny kemrngn dr persn pertm lebh kecl dr sehngg cenderung besr, dn kemrngn dr persmn kedu besr sehngg y besr, mk proses dktkn dvergen. Gmbr.9 Metode Guss-Sedel yng dvergen Syrt cukup gr ters Guss-Sedel konvergen untuk n persmn dlh bl persmn tdk dpt dreduks (persmn tersebut tdk dpt dsusun sehngg beberp vrbel dpt dpechkn dengn memechkn kurng dr n persmn) dn ,, + + (.6) n untuk semu, dn jk sedktny untuk stu ,, + + (.7) n mk metode Guss-Sedel konvergen untuk mencp jwb dr (.7). 3

19 Syrt dts menjmn konvergens. Tetp perlu dteknkn bhw syrt dts bukn merupkn syrt perlu tetp hny merupkn syrt cukup. Gmbr.0 Metode ters Guss-Sedel yng konvergen tetp tdk memenuh syrt.6 Steepest Descent cukup untuk konvergen Metode tertf ln yng kn dpk dlm menyeleskn persmn smultn dlh metode Steepest Decent. Metode n membngktkn urutn dr perkrn berbg solus {}. Evlus dr metode ters n memfokuskn pd seberp cept ters tersebut membut konvergen. Anggp fungs φ (), ddefnskn sebg : t t φ ( ) = A b (.8) 4

20 dmn A dlh sebuh mtrks n n. Mslh dr pencrn solus untuk sstem persmn lner (contohny A = b ) dlh sm dengn memnmlskn fungs φ (). Descent. Slh stu metode untuk memnmlsskn fungs φ () dlh metode Steepest Dbwh n dlh skem dr metode Steepest Decent. () Mul dengn perkrn nl wl ( 0 ). () Cr rh dr Steepest Descent (ytu : φ ( ) = rc = b Ac ). (3) Nl selnjutny ( net ) dcp dengn menjumlhkn nl wl dengn rhny, drumuskn dengn net = + αr, dmn α ddpt dengn rumus c c r r α =. r t c c t c Arc (4) Perulngn n seles hngg ddpt nl yng dngnkn e (the equlbrum pont), dmn r = 0 pd ttk tersebut. c Cttn ( ) = r = b A φ c c dsebut sebg resdu dr ttk ters c. 5

21 Strt Bc mtr A, mtr b Perkrn nl wl ( 0 ) = r = b - A - α = r r t t r Ar = - + α r = + Tdk r = 0? y Stop Gmbr. Flowchrt Metode Steepest Decent Secr geometr, metode n ddeskrpskn sebg berkut : Untuk sutu ttk yng dtentukn 0 e, ( ) φ( c ) φ = dlh sutu tngktn kurv yng tdk berpotongn dengn equlbrum pont e. Tngktn kurv n dlh sebuh elpsod. Dlm skem dts mk ddpt ttk selnjutny pd setp ters. Ttk 6

22 tu berd pd elpsod selnjutny φ ) = φ( ). Elpsod yng ddpt pd setp ( net ters kn semkn mengecl dbndng elpsod sebelumny. Iters n dlkukn hngg menemukn e. Lntsn dr dpt dlht mul dr 0 sellu berjln mendekt e. Mellu pemkrn geometr n pul, kt mendptkn bhw r r + untuk semu. Steepest Decent menjmn kekonvergenn dr. Tp kdng-kdng berjln lmbt (membutuhkn bnyk ters). Gmbr. Metode Steepest Decent 7

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN 6 BAB METODA ANALSS RANGKAAN Metod nlss rngkn sebenrny merupkn slh stu lt bntu untuk menyeleskn sutu permslhn yng muncul dlm mengnlss sutu rngkn, blmn konsep dsr tu hukum-hukum dsr sepert Hukum Ohm dn

Lebih terperinci

BAB 5 PERSAMAAN DIFERENSIAL HOMOGEN ORDE TINGGI

BAB 5 PERSAMAAN DIFERENSIAL HOMOGEN ORDE TINGGI BAB 5 PESAMAAN DIFEENSIA HOMOGEN ODE TINGGI 5. Pendhulun Metode penyelesn persmn dferensl orde stu dn du yng telh dbhs dpt dpergunkn untuk persmn dferensl homogen untuk orde n dengn persmn krkterstk sepert

Lebih terperinci

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga Rset Opers Probblstk Teor Permnn (Gme Theor) Deprtement of Mthemtcs FMIPA UNS Lecture 4: Med Strteg A. Metode Cmpurn (Med Strteg) D dlm permnn d mn permnn tersebut tdk mempun ttk peln, mk pr pemn kn bersndr

Lebih terperinci

Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS

Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS Metode Numerk Regres Um S dh Polteknk Elektronk Neger Surb 008 PENS-ITS 1 Metode Numerk Topk Regres Lner Regres Non Lner PENS-ITS Metode Numerk Metode Numerk Regres vs Interpols REGRESI KUADRAT TERKECIL

Lebih terperinci

SOAL UN MATEMATIKA IPA 2014

SOAL UN MATEMATIKA IPA 2014 SOAL UN MATEMATIKA IPA 2014 1. Dkethu prems-prems berkut : Prems 1 : Jk hr hujn, mk tnmn pd subur. Prems 2 : Jk pnen tdk melmph, mk tnmn pd tdk subur. Prems 3 : Pnen tdk melmph Kesmpuln yng sh dr prems-prems

Lebih terperinci

MATEMATIKA TEKNIK 2 3 SKS TEKNIK ELEKTRO UDINUS

MATEMATIKA TEKNIK 2 3 SKS TEKNIK ELEKTRO UDINUS MATEMATIKA TEKNIK SKS TEKNIK ELEKTRO UDINUS Integrl Fungs Kompleks 4 INTEGRAL FUNGSI KOMPLEKS Sepert hlny dlm fungs rl, dlm fungs kompleks jug dkenl stlh ntegrl fungs kompleks sert sft-sftny Sft kenltkn

Lebih terperinci

MODEL PENJADWALAN BATCH PADA FLOWSHOP DUA TAHAP DENGAN VARIASI JUMLAH PART UNTUK MEMINIMASI TOTAL ACTUAL FLOW TIME

MODEL PENJADWALAN BATCH PADA FLOWSHOP DUA TAHAP DENGAN VARIASI JUMLAH PART UNTUK MEMINIMASI TOTAL ACTUAL FLOW TIME MODEL PEJADWALA BATCH PADA LOWSHOP DUA TAHAP DEGA VARIASI JUMLAH PART UTUK MEMIIMASI TOTAL ACTUAL LOW TIME Prty Poer Surydhn Industrl Engneerng Study Progrm, Industrl Engneerng culty, Telkom Unversty prty@telkomunversty.c.d

Lebih terperinci

KAJIAN TENTANG SKEMA BEDA HINGGA KOMPAK ORDE-4

KAJIAN TENTANG SKEMA BEDA HINGGA KOMPAK ORDE-4 KAJIA TETAG SKEA BEDA HIGGA KOPAK ORDE-4 Eko Prsety Budn Abstrct : Fourth order compct fnte-dfference scheme s bsed on low-storge Runge-Kutt schemes for temporl dscretzton nd fourth order compct fnte-dfference

Lebih terperinci

Koefisien Regresi / persamaan regresi linier digunakan untuk meramalkan / mengetahui besarnya pengaruh variabel X terhadap variabel Y

Koefisien Regresi / persamaan regresi linier digunakan untuk meramalkan / mengetahui besarnya pengaruh variabel X terhadap variabel Y REGRESI Koefsen Regres / persmn regres lner dgunkn untuk mermlkn / mengethu esrny pengruh vrel terhdp vrel Vrel yng mempengruh ddlm nlss regres dseut vrel predktor ( ) Vrel yng dpengruh dseut vrel krterum

Lebih terperinci

FISIKA. Sesi INDUKSI MAGNETIK A. KAWAT LURUS BERARUS

FISIKA. Sesi INDUKSI MAGNETIK A. KAWAT LURUS BERARUS FISIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN 07 Ses NGAN INDUKSI MAGNETIK Pd bd kesembln bels, Hns Chrstn Oersted (777-85) membuktkn keterktn ntr gejl lstrk dn gejl kemgnetn. Oersted mengmt st jrum kmps dtempelkn

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan

PRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan Prtum 6 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn PRAKTIKUM 6 Penyelesn Persmn Lner Smultn Metode Elmns Guss Jordn. Tujun : Mempeljr metode Elmns Guss Jordn untu penyelesn persmn lner smultn.

Lebih terperinci

BAB 6 FITTING DATA ˆ (6.1) (6.2) (6.3) =. Nilai akan. akan minimum jika. minimum. Misal. 0. Jika ini dikerjakan maka akan diperoleh nilai

BAB 6 FITTING DATA ˆ (6.1) (6.2) (6.3) =. Nilai akan. akan minimum jika. minimum. Misal. 0. Jika ini dikerjakan maka akan diperoleh nilai BAB 6 FITTIG DATA Atu dseut dengn penookn dt tu menentukn kurv terk ng mellu set dt (sekumpuln dt) dengn keslhn mnmum. Ukurn keslhn dlh E (root men squre, kr kudrt rt-rt). Ad eerp mm pol fttng dt: menurut

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 9 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan

PRAKTIKUM 9 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Jordan Prtum 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn - Metode Elmns Guss Jordn PRAKTIKUM 9 Penyelesn Persmn Lner Smultn Metode Elmns Guss Jordn Tujun : lner smultn Mempeljr metode Elmns Guss Jordn untu penyelesn persmn

Lebih terperinci

ANALISIS OPTIMASI. Oleh Muhiddin Sirat*)

ANALISIS OPTIMASI. Oleh Muhiddin Sirat*) ANALISIS OPTIMASI Oleh Muhddn Srt*) I. PENDAHULUAN D tnju dr seg ekonom, sumber terjdny mslh ekonom yng dhdp msyrkt berwl dr kebutuhn mnus yng tdk terbts, dln phk sumber-sumber ekonom sngt terbts. Untuk

Lebih terperinci

Aljabar Linear dan Matriks (Transformasi Linier dan Matriks) Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs.

Aljabar Linear dan Matriks (Transformasi Linier dan Matriks) Instruktur : Ferry Wahyu Wibowo, S.Si., M.Cs. ljr Lner dn Mtrks (Trnsforms Lner dn Mtrks) Instruktur : Ferry Whyu Wowo SS MCs Penjumlhn Perkln Sklr dn Perkln Mtrks j : unsur dr mtrks d rs dn kolom j Defns Du mtrks dlh sm jk keduny mempuny ukurn yng

Lebih terperinci

Metode Numerik 1. Imam Fachruddin (Departemen Fisika, Universitas Indonesia)

Metode Numerik 1. Imam Fachruddin (Departemen Fisika, Universitas Indonesia) Metode Numerk Imm Fchruddn (Deprtemen Fsk, Unversts Indones Dftr Pustk: P. L. DeVres, A Frst Course n Computtonl Physcs (John Wley & Sons, Inc., New York, 994 W. H. Press, et. l., Numercl Recpes n Fortrn

Lebih terperinci

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering Pertemu ke-7 Persm Ler Smult Oktober 0 Metode Iters Guss-Sedel Dr.Eg. Agus S. Mutohr Deprtmet of Cvl Egeerg Metode Guss-Sedel Merupk metode ters. Prosedur umum: - Selesk ser lbr vrbel tdk dkethu msg-msg

Lebih terperinci

FISIKA BESARAN VEKTOR

FISIKA BESARAN VEKTOR K-3 Kels X FISIKA BESARAN VEKTOR TUJUAN PEMBELAJARAN Setelh mempeljri mteri ini, kmu dihrpkn memiliki kemmpun berikut.. Memhmi pengertin besrn vektor.. Mengusi konsep penjumlhn vektor dengn berbgi metode.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Ltr Belkng Dlm teor permnn dkenl orng kembl setelh munculny kry bersm yng gemlng dr John Von Neumn dn V Mergenstern pd thun 1944 dengn judul Theory of Gmes nd economc behvor. Teor

Lebih terperinci

CONTOH SOLUSI BEBERAPA SOAL OLIMPIADE MATEMATIKA Oleh: Wiworo, S.Si, M.M. 3. Untuk k 2 didefinisikan bahwa a

CONTOH SOLUSI BEBERAPA SOAL OLIMPIADE MATEMATIKA Oleh: Wiworo, S.Si, M.M. 3. Untuk k 2 didefinisikan bahwa a CONTOH SOLUSI BEBERAPA SOAL OLIMPIADE MATEMATIKA Oleh: Wiworo, S.Si, M.M. Dikethui bhw,. Untuk k didefinisikn bhw k k k. Tentukn jumlh tk hingg dri. Kit mislkn S S. Dengn demikin kit dpt menuliskn Kedu

Lebih terperinci

VEKTOR. 1. Pengertian Vektor adalah besaran yang memiliki besar (nilai) dan arah. Vektor merupakan sebuah ruas garis yang

VEKTOR. 1. Pengertian Vektor adalah besaran yang memiliki besar (nilai) dan arah. Vektor merupakan sebuah ruas garis yang VEKTOR 1. Pengertin Vektor dlh besrn yng memiliki besr (nili dn rh. Vektor merupkn sebuh rus gris yng P berrh dn memiliki pnjng. Pnjng rus gris tersebut dlh pnjng vektor. Rus gris dri titik P dn berujung

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Teor-teor Umum 2.. Mtemtk Pengertn terhdp konsep dferensl tu turunn dn ntegrl dperlukn untuk memhm persmn meknk. Bgn ln dr mtemtk yng pentng dhubungkn dengn knemtk dlh perkln mtrks

Lebih terperinci

BABAK PENYISIHAN AMSO JENJANG SMA PEMBAHASAN BABAK PENYISIHAN AMSO

BABAK PENYISIHAN AMSO JENJANG SMA PEMBAHASAN BABAK PENYISIHAN AMSO . Jwbn : C 8 3 8 6 3 3 3 6 BABAK PENYISIHAN AMSO JENJANG SMA PEMBAHASAN BABAK PENYISIHAN AMSO. Jwbn : C Tig bilngn prim pertm yng lebih besr dri 0 dlh 3, 9, dn 6. Mk 3 + 9 + 6 = 73. Jdi, jumlh tig bilngn

Lebih terperinci

r x = 0. Koefisien-koefisien persamaan yang dihasilkan adalah analitik pada x = 0. Jadi dapat kita gunakan metode deret pangkat.

r x = 0. Koefisien-koefisien persamaan yang dihasilkan adalah analitik pada x = 0. Jadi dapat kita gunakan metode deret pangkat. Husn Arifh,M.Sc : Persmn Legendre Emil : husnrifh@uny.c.id Persmn diferensil Legendre (1) 1 x 2 y 2xy + n n + 1 y = 0 Prmeter n pd (1) dlh bilngn rill yng diberikn. Setip penyelesin dri (1) dinmkn fungsi

Lebih terperinci

Menentukan Statistik Pengujian Untuk Eksperimen Faktorial dengan Dua Kali Pembatasan Pengacakan. Oleh : Enny Supartini

Menentukan Statistik Pengujian Untuk Eksperimen Faktorial dengan Dua Kali Pembatasan Pengacakan. Oleh : Enny Supartini Menentukn Sttstk Pengujn Untuk Ekspermen Fktorl dengn Du Kl Pembtsn Pengckn Oleh : Enny Suprtn Jurusn Sttstk FMIPA Unversts Pdjdjrn Bndung e-ml : rthn@yhoo.com Abstrk Dlm ekspermen fktorl pbl pengckn tdk

Lebih terperinci

5. INDUKSI MAGNETIK. A. Medan Magnetik

5. INDUKSI MAGNETIK. A. Medan Magnetik 5. INDUKSI MAGNETIK Setelh mempeljr modul n, dhrpkn And dpt memhm konsep nduks mgnetk secr umum. Secr lebh khusus, And dhrpkn dpt : Mendeskrpskn hsl percobn Hns Chrstn Oersted tentng pengertn nduks mgnetk.

Lebih terperinci

Bab a. maka notasi determinan dari matriks A ditulis : det (A) atau. atau A.

Bab a. maka notasi determinan dari matriks A ditulis : det (A) atau. atau A. Bb DETERMINAN MATRIKS Determinn sutu mtriks dlh sutu fungsi sklr dengn domin mtriks bujur sngkr. Dengn kt lin, determinn merupkn pemetn dengn domin berup mtriks bujur sngkr, sementr kodomin berup sutu

Lebih terperinci

ANALISIS NUMERIK. Inter polasi. SPL simultan. Akar Persama. linear

ANALISIS NUMERIK. Inter polasi. SPL simultan. Akar Persama. linear ANALISIS NUMERIK Inter polsi SPL simultn Akr Persm n Non liner INTERPOLASI Tujun Interpolsi bergun untuk menksir hrg-hrg tengh ntr titik dt yng sudh tept. Interpolsi mempunyi orde tu derjt. Mcm Interpolsi

Lebih terperinci

10/21/2011 POKOK BAHASAN MODEL DATAMINING DEFINISI KATEGORI DALAM DATA MINING. Definisi Kategori Model Naïve Bayesian k-nearest Neighbor Clustering

10/21/2011 POKOK BAHASAN MODEL DATAMINING DEFINISI KATEGORI DALAM DATA MINING. Definisi Kategori Model Naïve Bayesian k-nearest Neighbor Clustering 0//0 POKOK BAHASAN Defns Ktegor Model Nïve Byesn k-nerest Neghbor Clusterng MODEL DATAMINING Bhn Kulh : Topk Khusus DEFINISI DEFINISI Mnng : proses tu ush untuk mendptkn sedkt brng berhrg dr sejumlh besr

Lebih terperinci

PROBLEM SOLVING TERKAIT DENGAN KELAS X SEMESTER 1 PADA STANDAR KOMPETENSI (SK) 1.

PROBLEM SOLVING TERKAIT DENGAN KELAS X SEMESTER 1 PADA STANDAR KOMPETENSI (SK) 1. PROLEM SOLVING TERKIT DENGN KELS X SEMESTER PD STNDR KOMPETENSI (SK). LJR Memechkn mslh yng berkitn dengn bentuk pngkt, kr, dn logritm Oleh: Sigit Tri Guntoro. Du orng berselisih mengeni bnykny psngn bilngn

Lebih terperinci

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK CNHB4 / KOMPUTASI NUMERIK TIM DOSEN KK MODELING AND COMPUTATIONAL EXPERIMENT PENCOCOKAN KURVA Pedhulu Dt g bersl dr hsl pegmt lpg pegukur tu tbel g dmbl dr buku-buku cu. Nl tr turu tegrl mudh dcr utuk

Lebih terperinci

PERTEMUAN - 1 JENIS DAN OPERASI MATRIKS

PERTEMUAN - 1 JENIS DAN OPERASI MATRIKS PERTEMUN - JENIS DN OPERSI MTRIKS Pengertin Mtriks : merupkn sutu lt tu srn yng sngt mpuh untuk menyelesikn model-model liner. Definisi : Mtriks dlh susunn empt persegi pnjng tu bujur sngkr dri bilngn-bilngn

Lebih terperinci

LUAS DENGAN PARTISI SEGITIGA UNTUK FUNGSI CEKUNG

LUAS DENGAN PARTISI SEGITIGA UNTUK FUNGSI CEKUNG Posdng Semt05 dng MIPA BKS-PTN Bt Unvests Tnjungpu Pontnk Hl 7 - LUAS DENGAN PARTISI SEGITIGA UNTUK FUNGSI CEKUNG Jun Lest Nengsh *, Symsudhuh, Lel Deswt Juusn Mtemtk Unvests Ru, Ru jun.lest@gml.om, Kmpus

Lebih terperinci

Matematika SKALU Tahun 1978

Matematika SKALU Tahun 1978 Mtemtik SKALU Thun 978 MA-78-0 Persmn c + b + = 0, mempunyi kr-kr dn, mk berlku A. + = b B. + = c C. = c = c = c MA-78-0 Akr dri persmn 5 - = 7 + dlh A. B. C. 4 5 MA-78-0 Hrg dri log b. b log c. c log

Lebih terperinci

Metode Numerik 1. Imam Fachruddin Departemen Fisika, Universitas Indonesia

Metode Numerik 1. Imam Fachruddin Departemen Fisika, Universitas Indonesia Metode Numerk Imm Fchruddn Deprtemen Fsk, Unversts Indones Untuk dpk dlm kulh Komputs Fsk Dpt dunduh dr http://stff.fsk.u.c.d/mmf/ Metode Numerk Imm Fchruddn Deprtemen Fsk, Unversts Indones Dftr Pustk:

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. (http//badan lingkungan hidup daerah.com). Hal ini dapat terjadi jika jumlah

BAB 1 PENDAHULUAN. (http//badan lingkungan hidup daerah.com). Hal ini dapat terjadi jika jumlah BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkng Penduduk dlh kekyn bngs seklgus modl dsr pembngunn (http//bdn lngkungn hdup derh.com). Hl n dpt terjd jk jumlh penduduk yng besr tersebut dpt dberdykn sesu kodrt, kehln dn bdng

Lebih terperinci

KALKULUS BUKAN SEKEDAR KALKULASI. Hendra Gunawan Kampus UNJ, 21 November 2015

KALKULUS BUKAN SEKEDAR KALKULASI. Hendra Gunawan Kampus UNJ, 21 November 2015 KALKULUS BUKAN SEKEDAR KALKULASI Hendr Gunwn Kmpus UNJ, 21 Novemer 2015 MENGAPA KALKULUS? APA YANG DIGARAP? c) Hendr Gunwn 2015) 2 Isc Newton 1643 1727) & Keceptn Sest Mslkn seuh prtkel ergerk sepnjng

Lebih terperinci

SIMULASI TINGGI HIDRAULIK PADA ALIRAN AIR DALAM TANAH DUA DIMENSI MENGGUNAKAN METODE ELEMEN HINGGA. BAYU CAHAYA NUGRAHA

SIMULASI TINGGI HIDRAULIK PADA ALIRAN AIR DALAM TANAH DUA DIMENSI MENGGUNAKAN METODE ELEMEN HINGGA. BAYU CAHAYA NUGRAHA ISSN : 407-65 SIMULASI TINGGI HIDRAULIK PADA ALIRAN AIR DALAM TANAH DUA DIMENSI MENGGUNAKAN METODE ELEMEN HINGGA BAYU CAHAYA NUGRAHA quetzlcotl@gml.com ABSTRAK Peneltn n merepresentskn smuls tngg hdrulk

Lebih terperinci

Teorema Gauss. Garis Gaya oleh muatan negatip. Garis gaya listrik. Garis gaya oleh sebuah muatan titik. Sebuah muatan negatip

Teorema Gauss. Garis Gaya oleh muatan negatip. Garis gaya listrik. Garis gaya oleh sebuah muatan titik. Sebuah muatan negatip Gs Gy Lstk Konsep fluks Teoem Guss Teoem Guss Penggunn Teoem Guss Medn oleh mutn ttk Medn oleh kwt pnjng tk behngg Medn lstk oleh plt lus tk behngg Medn lstk oleh bol solto dn kondukto Medn lstk oleh slnde

Lebih terperinci

(, ) 2 ESS C ESS YANG DIBANGKITKAN OLEH FUNGSI TERUKUR DAN TERBATAS ESSENSIAL. Muslim Ansori 1 dan Y.D. Sumanto 2

(, ) 2 ESS C ESS YANG DIBANGKITKAN OLEH FUNGSI TERUKUR DAN TERBATAS ESSENSIAL. Muslim Ansori 1 dan Y.D. Sumanto 2 RUANG BANA ( L ( b L [ ] SEBAGAI RUANG OPERATOR YANG DIBANGKITKAN OLE FUNGSI TERUKUR DAN TERBATAS ENSIAL Muslm Ansor dn YD Sumnto Jurusn Mtemtk FMIPA Unversts Lmpung Jln Soemntr Brodjonegoro No Bndr Lmpung

Lebih terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP 2013 TINGKAT KABUPATEN

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP 2013 TINGKAT KABUPATEN www.sip-osn.blogspot.com @Mret 0 PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP 0 TINGKAT KABUPATEN. B. x ( x ) ( x + )( x ) ( x ( ) )( x ) ( x + )( x )( x + )( x ) (d fktor) Tidk d penjelsn tentng fktor hrus bilngn

Lebih terperinci

MATEMATIKA DASAR. 1. Jika x 1 dan x 2 adalah penyelesaian. persamaan Diketahui x 1 dan x 2 akar-akar persamaan 6x 2 5x + 2m 5 = 0.

MATEMATIKA DASAR. 1. Jika x 1 dan x 2 adalah penyelesaian. persamaan Diketahui x 1 dan x 2 akar-akar persamaan 6x 2 5x + 2m 5 = 0. MATEMATIKA ASAR. Jik dn dlh penyelesin persmn mk ( ).. E. B 7 6 6 + - ( + ) ( ). ( ) ( ) 7. Jik dn y b dengn, y > + y, mk. + y + b log b. + b log b b E. + log b E log dn y log b + y + y log + log b log

Lebih terperinci

Eksistensi Interpolan Deret Ganda Sinusoida

Eksistensi Interpolan Deret Ganda Sinusoida Eksstens Interpoln Deret Gnd Snusod Endng Rusmn ), Hendr Gunwn ), sep Kuswnd Suprtn ), dn Rustm Effend Sregr ) ) Jurusn temtk, Fkults temtk dn Ilmu Pengethun lm, Unpd, ) Kelompk Kehln nlss dn Geometr,

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linear Elementer ljbr Liner Elementer M SKS Silbus : Bb I Mtriks dn Opersiny Bb II Determinn Mtriks Bb III Sistem Persmn Liner Bb IV Vektor di Bidng dn di Rung Bb V Rung Vektor Bb VI Rung Hsil Kli Dlm Bb VII Trnsformsi

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan XI: Optimasi Tanpa Kendala dan Aplikasinya (Fungsi dengan Variabel 2 atau Lebih) II. = dx

CATATAN KULIAH Pertemuan XI: Optimasi Tanpa Kendala dan Aplikasinya (Fungsi dengan Variabel 2 atau Lebih) II. = dx CATATAN KULIA ertemun XI: Optms Tnp Kendl dn Aplksny (Fungs dengn Vrel tu Leh) II A. Fungs Tujun dengn Leh dr Du Vrel Bentuk Umum Fungs Vrel : z( ) Derensl Totl Orde Stu: Derensl Totl Orde Du: Derensl

Lebih terperinci

12 Langkah Penyelesaian Pendekatan

12 Langkah Penyelesaian Pendekatan Meto Elemen Hngg Dlm Hrulk B 4 Dsr eu: Lngkh Penyelesn Penektn Ir. Djoko Luknnto, M.S., Ph.D. mlto:luknnto@ugm.. Revew (hl.96) Anlss yng utuhkn: Û(;) hrus r Integrs Resul rter Optms p R(;) untuk menentukn

Lebih terperinci

3.1 Permutasi. Secara umum, bilangan-bilangan pada {1, 2,, n} akan mempunyai n! permutasi

3.1 Permutasi. Secara umum, bilangan-bilangan pada {1, 2,, n} akan mempunyai n! permutasi BB Determinn . Permutsi Definisi Permutsi: (i) Sutu permutsi dri bilngn-bilngn bult {,,,, n} dlh penyusunn bilngn-bilngn tersebut dengn urutn tnp pengulngn. (ii) Brisn bilngn ( j, j,.., j n ) dimn j i

Lebih terperinci

FORMULASI DAN ALGORITMA PENYELESAIAN MODEL BATCHING DAN SEQUENCING DENGAN KRITERIA MINIMASI WAKTU TINGGAL AKTUAL TOTAL

FORMULASI DAN ALGORITMA PENYELESAIAN MODEL BATCHING DAN SEQUENCING DENGAN KRITERIA MINIMASI WAKTU TINGGAL AKTUAL TOTAL FORMULASI DAN ALGORITMA PENYELESAIAN MODEL BATCHING DAN SEQUENCING DENGAN KRITERIA MINIMASI WAKTU TINGGAL AKTUAL TOTAL Zhed ABSTRACT Ths pper exmnes btch schedulng problem tht hve btchng nd sequencng n

Lebih terperinci

KRITERIA LAPLACE PADA PENCARIAN SOLUSI PROGRAM LINIER FUZZY SKRIPSI ELISABETH ARITONANG

KRITERIA LAPLACE PADA PENCARIAN SOLUSI PROGRAM LINIER FUZZY SKRIPSI ELISABETH ARITONANG KRITERIA LAPLACE PADA PENCARIAN SOLUSI PROGRAM LINIER FUZZY SKRIPSI ELISABETH ARITONANG 05080067 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 009

Lebih terperinci

TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA TAHUN 2009

TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA TAHUN 2009 SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT KABUPATEN/KOTA TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA TAHUN 009 Bidng Mtemtik Wktu :,5 Jm DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT

Lebih terperinci

Aljabar Linear Elementer

Aljabar Linear Elementer ljbr Liner Elementer M3 3 SKS Silbus : Bb I Mtriks dn Opersiny Bb II Determinn Mtriks Bb III Sistem Persmn Liner Bb IV Vektor di Bidng dn di Rung Bb V Rung Vektor Bb VI Rung Hsil Kli Dlm Bb VII Trnsformsi

Lebih terperinci

17. PROGRAM LINEAR. A. Persamaan Garis Lurus. (x 2, y 2 ) (0, a) y 2. y 1. (x 1, y 1 ) (b, 0) X. x 1

17. PROGRAM LINEAR. A. Persamaan Garis Lurus. (x 2, y 2 ) (0, a) y 2. y 1. (x 1, y 1 ) (b, 0) X. x 1 17. PROGRAM LINEAR A. Persmn Gris Lurus y 1 (x 1, y 1 ) y 2 y 1 (x 1, y 1 ) (x 2, y 2 ) (0, ) 0 x 1 x 1 0 x 2 (b, 0) 0 b. Persmn gris yng bergrdien m dn mellui titik (x 1, y 1 ) dlh: y y 1 = m(x x 1 )

Lebih terperinci

Minggu ke 3 : Lanjutan Matriks

Minggu ke 3 : Lanjutan Matriks inggu ke : Lnjutn triks Pokok Bhsn Sub Pokok Bhsn Tujun Instruksionl Umum Tujun Instruksionl Khusus : triks :. Trnsformsi Elementer. Trnsformsi Elementer pd bris dn kolom. triks Ekivlen. Rnk triks B. Determinn.

Lebih terperinci

11. PROGRAM LINEAR. A. Persamaan Garis Lurus. (x 2, y 2 ) (0, a) y 2. y 1. (x 1, y 1 ) (b, 0) X. x 1

11. PROGRAM LINEAR. A. Persamaan Garis Lurus. (x 2, y 2 ) (0, a) y 2. y 1. (x 1, y 1 ) (b, 0) X. x 1 11. PROGRAM LINEAR A. Persmn Gris Lurus y 1 (x 1, y 1 ) y 2 y 1 (x 1, y 1 ) (x 2, y 2 ) (, ) x 1 x 1 x 2 (b, ) b. Persmn gris yng bergrdien m dn mellui titik (x 1, y 1 ) dlh: y y 1 = m(x x 1 ) b. Persmn

Lebih terperinci

2. Paman mempunyai sebidang tanah yang luasnya 5 hektar. Tanah itu dibagikan kepada 3. Luas tanah yang diterima oleh mereka masing-masing = 5 :3 1

2. Paman mempunyai sebidang tanah yang luasnya 5 hektar. Tanah itu dibagikan kepada 3. Luas tanah yang diterima oleh mereka masing-masing = 5 :3 1 . Hitunglh 7 5. : b. 5 : c. 8 : 6 d. 8 9 7 7 7 5 77 77 77. : c. 8 : 6 : 6 6 9 9 9 6 54 8 40 7 b. 5: 5 d. 4: 4: 4 6 8 7 95 Husein Tmpoms, Rumus-rumus Dsr Mtemtik 4 :. Pmn mempunyi sebidng tnh yng lusny

Lebih terperinci

SISTEM BILANGAN REAL. 1. Sifat Aljabar Bilangan Real

SISTEM BILANGAN REAL. 1. Sifat Aljabar Bilangan Real SISTEM BILANGAN REAL Dlm terminologi Aljbr Abstrk, sistem bilngn rel disebut dengn field (lpngn) pd opersi penjumlhn dn perklin. Sutu opersi biner bis ditulis dengn sutu psngn terurut (, b) yng unik dri

Lebih terperinci

matematika PEMINATAN Kelas X FUNGSI LOGARITMA K-13 A. Definisi Fungsi Logaritma

matematika PEMINATAN Kelas X FUNGSI LOGARITMA K-13 A. Definisi Fungsi Logaritma K-3 Kels mtemtik PEMINATAN FUNGSI LOGARITMA Tujun Pembeljrn Setelh mempeljri mteri ini, kmu dihrpkn memiliki kemmpun berikut.. Memhmi definisi fungsi logritm.. Dpt menggunkn konsep fungsi logritm dlm menyelesikn

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model

Lebih terperinci

,, % ,, % -0: 0 -0: 0! 2 % 26, &

,, % ,, % -0: 0 -0: 0! 2 % 26, & PERSAMAAN LINIER GAUSS-SIEDEL METHOD Simultneous Liner Equtions Oleh : Purwnto,S.Si Bentuk Umum x + x + 3 x 3 + + n x n = b Sebuh persmn linier dengn : n peubh : x, x, x 3,, x n n konstnt :,, 3,, n Contoh

Lebih terperinci

BAB 10. MATRIKS DAN DETERMINAN

BAB 10. MATRIKS DAN DETERMINAN Dessy Dwiynti, S.Si, MBA Mtemtik Ekonomi 1 BAB 10. MATRIKS DAN DETERMINAN 1. Pengertin mtriks Mtriks kumpuln bilngn yng disjikn secr tertur dlm bris dn kolom yng membentuk sutu persegi pnjng, sert termut

Lebih terperinci

Metode Numerik. Edisi Jurusan T. Informatika - ITS. Irfan Subakti, M.Sc.Eng. 司馬伊凡, 碩士學位

Metode Numerik. Edisi Jurusan T. Informatika - ITS. Irfan Subakti, M.Sc.Eng. 司馬伊凡, 碩士學位 Metode Numerk Eds Jurusn T. Inormtk - ITS Irn Subkt, M.Sc.Eng. 司馬伊凡, 碩士學位 Jurusn Teknk Inormtk Fkults Teknolog Inorms Insttut Teknolog Sepuluh Nopember Surby 006 Irn Subkt Metode Numerk Persembhn Aku persembhkn

Lebih terperinci

BAB III VEKTOR DALAM R 2 DAN R 3. Bab III Vektor dalam R 2 dan R 3

BAB III VEKTOR DALAM R 2 DAN R 3. Bab III Vektor dalam R 2 dan R 3 Bb III Vetor dlm R dn R BAB III VEKTOR DALAM R DAN R Dlm bgn n n dbhs mslh eto-etor dlm rng berdmens dn berdmens, opers-opers rtmet pd etor g n ddefnsn dn beberp sft-sft dsr opers-opers tersebt... VEKTOR

Lebih terperinci

Matriks. Pengertian. Lambang Matrik

Matriks. Pengertian. Lambang Matrik triks Pengertin Definisi: trik dlh susunn bilngn tu fungsi yng diletkkn ts bris dn kolom sert dipit oleh du kurung siku. Bilngn tu fungsi tersebut disebut entri tu elemen mtrik. mbng mtrik dilmbngkn dengn

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. 1993). Pada penelitian ini menggunakan rancangan acak kelompok dengan model liniear aditif ditulis sebagai berikut: Latar belakang

PENDAHULUAN. 1993). Pada penelitian ini menggunakan rancangan acak kelompok dengan model liniear aditif ditulis sebagai berikut: Latar belakang PENDAHULUAN Ltr belkng Anlss rgm memerlukn sums yng kett, slh stuny sums kehomogenn rgm. Pdhl bnyk ksus d lpngn yng ggl dlm memenuh sums n. Dlm percobn multloks serng terjd ketdkhomogenn rgm pd fktor loks

Lebih terperinci

ξ. Elemen elemen dari ruang vektor

ξ. Elemen elemen dari ruang vektor KEGITN BELJR REPRESENTSI MTRIKS Rung Hlbert "ξ" Menurut nots drc Vektor Ket dn Vektor Br Setp elemen tu vektor ddlm rung hlbert dsebut vektor ket tu ket Ket menurut nots drc dnytkn dengn smbol " " Supy

Lebih terperinci

Pengenalan Pola/ Pattern Recognition

Pengenalan Pola/ Pattern Recognition Pengenln Pol/ Pttern Recognton Byesn Decson Theory Imm Cholssodn S.S., M.Kom. Klsfks 1 1. Teor Keputusn Byes Keputusn ddukung probblts posteror Keputusn mempertmbngkn Rsk/Cost 2. Fse Trnng & Testng Dt

Lebih terperinci

Kerjakan di buku tugas. Tentukan hasil operasi berikut. a. A 2 d. (A B) (A + B) b. B 2 e. A (B + B t ) c. A B f. A t (A t + B t ) Tes Mandiri

Kerjakan di buku tugas. Tentukan hasil operasi berikut. a. A 2 d. (A B) (A + B) b. B 2 e. A (B + B t ) c. A B f. A t (A t + B t ) Tes Mandiri Mmt Apliksi SMA Bhs Dikethui A = Tentukn hsil opersi berikut A c A A b A A d A Dikethui A = Tentukn hsil opersi berikut (A + B) c (B A) b A + AB + B d B BA + A Sol Terbuk Kerjkn di buku tugs Jik X = dn

Lebih terperinci

1) BENTUK UMUM DAN BAGIAN-BAGIAN PERSAMAAN KUADRAT Bentuk umum persamaan kuadrat adalah seperti di bawah ini:

1) BENTUK UMUM DAN BAGIAN-BAGIAN PERSAMAAN KUADRAT Bentuk umum persamaan kuadrat adalah seperti di bawah ini: ) BENTUK UMUM DAN BAGIAN-BAGIAN PERSAMAAN KUADRAT Bentuk umum persmn kudrt dlh seperti di bwh ini: b c dengn, b, c bilngn dn riil Dimn, disebut sebgi koefisien dri b disebut sebgi koefisien dri c disebut

Lebih terperinci

DETERMINAN. Misalkan A adalah suatu matriks persegi. a) Jika A memiliki satu baris atau satu kolom bilangan nol, maka det(a) = 0.

DETERMINAN. Misalkan A adalah suatu matriks persegi. a) Jika A memiliki satu baris atau satu kolom bilangan nol, maka det(a) = 0. DETERMINAN Fungsi determinn dri sutu mtriks persegi A (dinotsikn dengn det(a) tu A ) didefinisikn sebgi jumlh dri semu hsil kli elementer bertnd dri A. Sementr, ngk tu bilngn dri det(a) disebut determinn

Lebih terperinci

. = Arah induksi magnet tegak lurus bidang gambar menuju pembaca x = Arah induksi magnet tegak lurus bidang gambar menjauhi pembaca

. = Arah induksi magnet tegak lurus bidang gambar menuju pembaca x = Arah induksi magnet tegak lurus bidang gambar menjauhi pembaca 7.7 MEDAN MAGNET INDUKSI Gejl Kemgnetn : Medn Mgnet dlh rungn yng memberkn gy mgnet kepd bend-bend dn mutn lstrk yng bergerk dsektrny. Adny medn mgnet dnytkn dengn grs-grs gy mgnet ( grs nduks ) Apbl membentuk

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bb berikut ini kn disjikn mteri pendukung yng dpt membntu penulis untuk menyelesikn permslhn yng kn dibhs pd bb selnjutny. Adpun mteri pendukungny dlh pengertin mtriks, jenis-jenis

Lebih terperinci

Universitas Esa Unggul

Universitas Esa Unggul ALJABAR LINIER DAN MATRIKS BHAN KULIAH DRA SURYARI PURNAMA, MM Universits Es Unggul Minggu I Mtriks Pokok Bhsn Sub Pokok Bhsn Tujun Instruksionl Umum Tujun Instruksionl Khusus : Pendhulun Mtriks : A. Pengertin

Lebih terperinci

Menerapkan konsep vektor dalam pemecahan masalah. Menerapkan konsep vektor pada bangun ruang

Menerapkan konsep vektor dalam pemecahan masalah. Menerapkan konsep vektor pada bangun ruang VEKTOR PADA BIDANG SK : Menerpkn konsep vektor dlm pemechn mslh KD : Menerpkn konsep vektor pd bidng dtr Menerpkn konsep vektor pd bngun rung TUJUAN PELATIHAN: Pesert memiliki kemmpun untuk mengembngkn

Lebih terperinci

Integral Tak Wajar. Ayundyah Kesumawati. March 25, Prodi Statistika FMIPA-UII

Integral Tak Wajar. Ayundyah Kesumawati. March 25, Prodi Statistika FMIPA-UII Kesumwti Prodi Sttistik FMIPA-UII Mrch 25, 205 Sutu integrl tertentu b f (x)dx () diktkn wjr jik i memenuhi du syrt berikut: i. Bts integrsi dn b merupkn bilngn berhingg ii. fungsi f (x) terbts pd intervl

Lebih terperinci

7. APLIKASI INTEGRAL. 7.1 Menghitung Luas Daerah. a.misalkan daerah D = {( x, Luas D =? f(x) Langkah : Contoh : Hitung luas daerah yang dibatasi oleh

7. APLIKASI INTEGRAL. 7.1 Menghitung Luas Daerah. a.misalkan daerah D = {( x, Luas D =? f(x) Langkah : Contoh : Hitung luas daerah yang dibatasi oleh 7. APLIKASI INTEGRAL MA KALKULUS I 7. Menghtung Lus erh.mslkn erh {(,, f ( ) Lus? f() Lngkh :. Irs menj n gn n lus stu uh rsn hmpr oleh lus perseg pnjng engn tngg f() ls(ler) A f ( ). Lus hmpr oleh jumlh

Lebih terperinci

Komputasi Efisiensi Dan Linearitas Daya Optik Pada Pemisahan Longitudinal Serat Optik Indeks Undak Multiragam Dengan Metode Simpson

Komputasi Efisiensi Dan Linearitas Daya Optik Pada Pemisahan Longitudinal Serat Optik Indeks Undak Multiragam Dengan Metode Simpson Komputs Esens Dn Lnerts Dy Optk Pd Pemshn Longtudnl Sert Optk Indeks Undk Multrgm Dengn Metode Smpson Wrsono Jurusn Penddkn Fsk FMIPA Unversts Neger Yogykrt ABSTRAK Peneltn n bertuun untuk menentukn esens

Lebih terperinci

MODUL 6. Materi Kuliah New_S1

MODUL 6. Materi Kuliah New_S1 MODUL 6 Mteri Kulih New_S1 KULIAH 10 Spnning tree dn minimum spnning tree - Definisi spnning tree T diktkn spnning tree dri grph terhubung G bil T dlh sutu tree yng vertexvertexny sm dengn vertexny G dn

Lebih terperinci

BAB I. MATRIKS BAB II. DETERMINAN BAB III. INVERS MATRIKS BAB IV. PENYELESAIAN PERSAMAAN LINEAR SIMULTAN

BAB I. MATRIKS BAB II. DETERMINAN BAB III. INVERS MATRIKS BAB IV. PENYELESAIAN PERSAMAAN LINEAR SIMULTAN DFTR ISI BB I. MTRIKS BB II. DETERMINN BB III. INVERS MTRIKS BB IV. PENYELESIN PERSMN LINER SIMULTN BB I. MTRIKS Mtriks erup sekelompok ilngn yng disusun empt persegi dn ditsi tnd terdiri dri ris dn kolom

Lebih terperinci

PenerapanTeori Respons Butir Dalam Penyetaran Tes. Kana Hidayati Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY ABSTRAK

PenerapanTeori Respons Butir Dalam Penyetaran Tes. Kana Hidayati Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY ABSTRAK PenerpnTeor Respons Butr Dlm Penyetrn Tes Kn Hdyt Jurusn Penddkn Mtemtk FMIPA UNY ABSTRAK Penyetrn tes perlu dlkukn khususny bg kegtn pengujn dlm skl besr yng memperspkn lebh dr stu perngkt tes mengngt

Lebih terperinci

Skew- Semifield dan Beberapa Sifatnya 1

Skew- Semifield dan Beberapa Sifatnya 1 Skew- Semifield dn Beberp Siftny K r y t i Jurusn Pendidikn Mtemtik Fkults Mtemtik dn Ilmu Pengethun Alm Universits Negeri Yogykrt E-mil: ytiuny@yhoo.com Abstrk Sutu field ( lpngn ) F dlh struktur ljbr

Lebih terperinci

LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN

LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN RANGKUMAN MATERI Sebelum memsuki mteri, perhtikn himpunn-himpunn berikut: ) Himpunn bilngn sli:,,,4,5,.... b) Himpunn bilngn bult:...,,,0,,,.... p c) Himpunn bilngn rsionl:

Lebih terperinci

BAB ALJABAR MARIX Dlm pokok bhsn ini kn disjikn dsr-dsr opersi ljbr mtrix yng berhubungn dengn nlisis struktur dengn menggunkn metode mtrix kekkun (stiffness method)... Pengertin Mtrix Mtrix merupkn sutu

Lebih terperinci

15. INTEGRAL SEBAGAI LIMIT

15. INTEGRAL SEBAGAI LIMIT 15. INTEGRAL SEBAGAI LIMIT 15.1 Jumlh Riemnn Dlm kulih Klkulus pd thun pertm, integrl Riemnn bisny diperkenlkn sebgi limit dri jumlh Riemnn, tidk mellui integrl Riemnn ts dn integrl Riemnn bwh. Hl ini

Lebih terperinci

Equation 1. ( ) i. Equation 2

Equation 1. ( ) i. Equation 2 Predks Defleks Jngk Pnjng Deforms pd elemen-elemen pregngn kn berubh sejln dengn wku sebg kb rngkk dn susu beon ser relkss egngn pd bj. Defleks elemen-elemen pregngn dp dhung secr relf erhdp sebuh dum,

Lebih terperinci

Perancangan Pengendali Knowledge Base MIMO pada Turbin Angin

Perancangan Pengendali Knowledge Base MIMO pada Turbin Angin 30 Perncngn Pengendl Knowledge Bse MIMO pd urbn Angn r Nurwt Abstrk -Perncngn pengendl Knowledge Bse MIMO pd tubn ngn bersumbu horsontl yng leksbel terhdp keceptn ngn yng berubhubh dengn memperoleh nl

Lebih terperinci

MODEL POTENSIAL 1 DIMENSI

MODEL POTENSIAL 1 DIMENSI MODEL POTENSIAL 1 DIMENSI 1. Sumur Potensil Tk Berhingg Kit tinju prtikel bermss m dengn energi positif, berd dlm sumur potensil stu dimensi dengn dinding potensil tk berhingg dn potensil didlmny nol,

Lebih terperinci

Aljabar Linear. Pertemuan 12_14 Aljabar Vektor (Perkalian vektor)

Aljabar Linear. Pertemuan 12_14 Aljabar Vektor (Perkalian vektor) Aljbr Liner Pertemun 12_14 Aljbr Vektor (Perklin vektor) Pembhsn Perklin vektor dengn sklr Rung vektor Perklin Vektor dengn Vektor: Dot Product - Model dot product - Sift dot product Pendhulun Penmbhn

Lebih terperinci

BAB 3 LANDASAN TEORI

BAB 3 LANDASAN TEORI BAB 3 LANDASAN TEORI 3. Fuel Addtve BAB 3 LANDASAN TEORI Dsn dbhs berbg nforms tentng ddtf ytu defns ddtf, komposs bhn km yng dgunkn, kelebhn dn kekurngn yng dhslkn dn cr penggunn ddtf dlm cmpurn bhn bkr.

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel Prktkum 0 Peyeles Persm Ler Smult - Metode Elms Guss Sedel PRAKTIKUM 0 Peyeles Persm Ler Smult Metode Elms Guss Sedel Tuu : ler smult Mempelr metode Elms Guss Sedel utuk peyeles persm Dsr Teor : Metode

Lebih terperinci

DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS BLOK 2 2

DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS BLOK 2 2 Buletin Ilmih Mth. Stt. dn Terpnny (Bimster) Volume 06, No. 3(2017), hl 193 202. DETERMINAN DAN INVERS MATRIKS BLOK 2 2 Ilhmsyh, Helmi, Frnsiskus Frn INTISARI Mtriks blok merupkn mtriks persegi yng diblok

Lebih terperinci

matematika K-13 TEOREMA FAKTOR DAN OPERASI AKAR K e l a s

matematika K-13 TEOREMA FAKTOR DAN OPERASI AKAR K e l a s K-3 mtemtik K e l s XI TEOREMA FAKTOR DAN OPERASI AKAR Tujun Pemeljrn Setelh mempeljri mteri ini, kmu dihrpkn memiliki kemmpun erikut.. Memhmi teorem fktor.. Menentukn kr dn fktor liner suku nyk dengn

Lebih terperinci

VEKTOR. Adri Priadana. ilkomadri.com

VEKTOR. Adri Priadana. ilkomadri.com VEKTOR Adri Pridn ilkomdri.com Pengertin Dlm Fisik dikenl du buh besrn, yitu 1. Besrn Sklr. Besrn Vektor Pengertin Besrn Sklr dlh sutu besrn yng hny mempunyi nili dn dinytkn dengn sutu bilngn tunggl diserti

Lebih terperinci

ANALISIS DAMPAK KENAIKAN MUKA AIR LAUT DI KABUPATEN KUBU RAYA DAN KABUPATEN MEMPAWAH DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

ANALISIS DAMPAK KENAIKAN MUKA AIR LAUT DI KABUPATEN KUBU RAYA DAN KABUPATEN MEMPAWAH DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Buletn Ilmh Mth. Stt. dn Terpnny (Bmster) Volume 6, No. 03 (207), hl 67 76. ANALISIS DAMPAK KENAIKAN MUKA AIR LAUT DI KABUPATEN KUBU RAYA DAN KABUPATEN MEMPAWAH DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

Lebih terperinci

matematika WAJIB Kelas X RASIO TRIGONOMETRI Kurikulum 2013 A. Definisi Trigonometri

matematika WAJIB Kelas X RASIO TRIGONOMETRI Kurikulum 2013 A. Definisi Trigonometri Kurikulum 0 Kels X mtemtik WAJIB RASIO TRIGONOMETRI Tujun Pembeljrn Setelh mempeljri mteri ini, kmu dihrpkn memiliki kemmpun berikut.. Memhmi rsio-rsio trigonometri yng meliputi sinus, kosinus, tngen,

Lebih terperinci

Hubungan integral garis yang umum antara ke dua kuantitas tersebut,

Hubungan integral garis yang umum antara ke dua kuantitas tersebut, 6 GRADIN PONSIAL Grdien ptensil dlh sutu metde ng sederhn untuk mencri intensits medn listrik dri ptensil. Hubungn integrl gris ng umum ntr ke du kuntits tersebut,. dl Dengn mengmbil N sebgi vektr stun

Lebih terperinci

BAB 7. LIMIT DAN LAJU PERUBAHAN

BAB 7. LIMIT DAN LAJU PERUBAHAN BAB 7. LIMIT DAN LAJU PERUBAHAN 7. LIMIT FUNGSI 7.. Limit fungsi di sutu titik Menggmbrkn perilku fungsi jik peubhn mendekti sutu titik Illustrsi: Dikethui f( ) f(), 3,30,0 3,030,00 3,003 3 f() = f() 3,000?

Lebih terperinci

Materi IX A. Pendahuluan

Materi IX A. Pendahuluan Mteri IX Tujun :. Mhsisw dpt memhmi vektor. Mhsisw mmpu mengunkn vektor dlm persoln sederhn 3. Mhsisw mengimplementsikn konsep vektor pd rngkin listrik. Pendhulun Sudh menjdi kesepktn umum hw untuk menentukn

Lebih terperinci

3. LIMIT DAN KEKONTINUAN

3. LIMIT DAN KEKONTINUAN . LIMIT DAN KEKONTINUAN . Limit Fungsi di Stu Titik Pengertin it secr intuisi Perhtikn ungsi Fungsi dits tidk terdeinisi di, kren di titik tersebut berbentuk 0/0. Tpi msih bis ditnykn berp nili jik mendekti

Lebih terperinci

Luas Dengan Partisi Segitiga Untuk Fungsi Cekung

Luas Dengan Partisi Segitiga Untuk Fungsi Cekung Jurnl Sns Mtemtk dn Sttstk, Vol1, No1, Jnur 015 ISSN 40-454 Lus Dengn Prts Segtg Untuk Fungs Cekung Jun Lest Nengsh 1, Symsudhuh, Lel Deswt 3 Jurusn Mtemtk, Fkults MIPA, Unversts Ru Jl HR Soebrnts No 155

Lebih terperinci

f 1 f 2 f 3 η(t) α(f 2 ) a(f 1 ) 2a(f) Metode Least Square untuk Analisis Harmonik

f 1 f 2 f 3 η(t) α(f 2 ) a(f 1 ) 2a(f) Metode Least Square untuk Analisis Harmonik Meode Les Squre unuk nlss Hrmonk Secr umum meode Les Squre mencr koefsen seuh rumus yng dhrpkn dp mendek suu gel d lpngn semksml mungkn. Dengn demkn meode n sellu erpsngn dengn seuh model persmn yng dusulkn

Lebih terperinci