Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway"

Transkripsi

1 Rea Racana Jurnal Online Institut Tenologi Nasional Teni Sipil Itenas No.x Vol. Xx Agustus 2015 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway ENDI WIRYANA PUTRA 1, DWI PRASETYANTO 2 1 Mahasiswa, Jurusan Teni Sipil, Institut Tenologi Nasional 2 Dosen, Jurusan Teni Sipil, Institut Tenologi Nasional endiwiryana@gmail.com ABSTRAK Mobil penumpang adalah endaraan standar yang dipaai sebagai pembanding pada arus lalu lintas, arena emampuannya dalam mempertahanan ecepatan di jalan dengan bai, sehingga dapat dijadian anga pembanding yang disebut eivalensi mobil penumpang (emp). Penentuan nilai emp untu endaraan berat ditentuan dengan Time Headway menggunaan metode The Road Research Laboratory dan metode Krammes. Pengolahan data diambil dari jalur cepat Jl. Soearno-Hatta ruas Kiaracondong-Ujungberung Kota Bandung, pada pagi hari jam 08:00-10:00 dan sore hari jam 16:00-18:00. Nilai rata-rata emp pada pagi hari dengan metode TRRL adalah 1,639, Nilai rata-rata emp untu sore hari adalah 1,354. Nilai rata-rata emp pada pagi hari dengan metode Krammes adalah 1,918, nilai emp untu sore hari adalah 1,885. Perbedaan nilai emp yang dihasilan dipengaruhi oleh volume endaraan yang melintas dan perbedaan parameter pada proses perhitungan masing-masing metode. Kata unci : Time Headway, eivalensi mobil penumpang (emp), arus lalu lintas. ABSTRACT Passenger car is a standard vehicles that can be used as a comparison to the traffic flow, because of its ability to maintain speed on the road. So it can be used as comparable values called passenger car equivalents (pce). Determination of pce values for heavy vehicles specified by time headway using The Road Research Laboratory method and Krammes method. Data is taen from fast trac Jl. Soearno-Hatta between Kiaracondong-Ujungberung Bandung city, in the morning at 08:00-10:00 and afternoon at 16:00-18:00. Average value of pce in the morning on TRRL methods was 1,639, the value of emp in the afternoon is 1,354. The average value of pce in the morning on rammes method was 1,918, the value of pce for afternoon is 1,885. The differences of pce value effected by volume of vehicle and the differences of parameters on the calculation process for each method. Keywords : Time Headway, passenger car equivalent (pce), traffic flow Rea Racana - 1

2 Endi Wiryana Putra, Dwi Prasetyanto 1. PENDAHULUAN Kondisi lalu lintas suatu jalan adalah hasil dari perilau arus lalu lintas. Perilau arus lalu lintas merupaan hasil interasi manusia, endaraan, jalan dan lingungan. Kendaraan mempunyai perbedaan bai dalam bentu, uuran, maupun emampuan geranya. Sehubungan dengan adanya berbagai jenis endaraan yang masing-masing mempunyai pengaruh yang berbeda dalam inerja lalu lintas, maa diperluan satuan untu menyamaan perbedaan tersebut, yaitu dengan membandingan terhadap endaraan standard. Mobil penumpang adalah endaraan standard yang dapat dipaai sebagai pembanding pada arus lalu lintas, arena mempunyai eseragaman dan emampuan dalam mempertahanan ecepatan di jalan dengan bai. sehingga dapat dijadian satuan dan selanjutnya disebut Satuan Mobil Penumpang (smp) atau Passenger Car Unit (pcu) dengan anga pembanding yang disebut anga eivalensi mobil penumpang (emp) atau Passenger Car Equivalent (pce). Tujuan dari penelitian ini adalah untu membandingan nilai eivalensi mobil penumpang menggunaan Time Headway dengan Metode The Road Research Laboratory dan Metode Krammes. Penelitian ini dilauan di jalur cepat Jl. Soearno-Hatta ruas Kiaracondong-Ujungberung, Kota Bandung. Loasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1. Titi Penelitian Gambar 1. Peta Loasi Penelitian (sumber: google.maps) Rea Racana - 2

3 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Watu Antara (Time Headway) Watu antara atau Time Headway adalah selisih watu (interval) dari 2 endaraan yang berturut-turut melalui suatu titi pengamatan atau garis referensi, dinyataan dalam deti. Watu antara dapat diuur bersamaan dengan penguuran volume lalu lintas secara bersamaan dengan menggunaan alat stopwatch. Setiap endaraan yang melewati satu garis referensi pada pererasan jalan dicatat watu melewatinya, sehingga endaraan yang melewati garis referensi tersebut memlii data watu antara. 2.2 Eivalensi Mobil Penumpang (emp) Eivalensi mobil penumpang yaitu fator yang menunjuan pengaruh berbagai tipe endaraan dibandingan dengan endaraan ringan lainnya sehubungan dengan pengaruhnya terhadap ecepatan, emudahan bermanufer, dan dimensi endaraan ringan dalam arus lalu lintas. (untu mobil penumpang; emp = 1) Parameter yang berpengaruh dalam besarnya nilai emp diantaranya adalah dimensi endaraan, ecepatan endaraan dan volume lalu lintas. Dimensi endaraan disini berpengaruh terhadap nilai emp arena semain besar uuran endaraan, maa ecepatan untu memulai geraan relatif ecil bila dibandingan dengan mobil penumpang. Keadaan seperti ini aan mengaibatan gangguan terhadap arus lalu lintas secara eseluruhan. Sehingga Time Headway dari pasangan endaraan berat dengan endaraan berat relatif lebih besar daripada Time Headway mobil penumpang dengan mobil penumpang, semain besar volume atau epadatan endaraan, maa nilai emp nya aan semain ecil, hal ini disebaban arena masing-masing jara antara pasangan endaraan menjadi lebih ecil, sehinga Time Headway dari pasangan-pasangan endaraan menjadi lebih ecil. Volume adalah jumlah endaraan yang melintasi suatu titi pengamatan pada jalan per satuan watu. Periode volume dapat berupa volume tahunan, volume harian, atau volume per jam. Besar arus (flow rate) adalah jumlah endaraan yang melewati suatu titi pengamatan pada jalan raya selama watu tertentu urang dari satu jam. Flow rate dalam eadaan jenuh dapat merupaan harga apasitas jalan tersebut. Flow rate dapat dihitung dengan mengamati Time Headway arus lalu lintas selama periode watu tertentu. Hubungan antara flow rate dengan rata-rata Time Headway arus lalu lintas seperti pada Rumus 1. Flow rate (pj) : 3600 dt / Time Headway (dt/end).....(1) Berdasaran hubungan tersebut terlihat bahwa volume lalu lintas tergantung pada Time Headway, demiian pula berlau sebalinya. Jia arus lalu lintas mencapai masimum, maa Time Headway mencapai minimum, dan jia volume mengecil, maa Time Headway aan mencapai masimum. Rea Racana - 3

4 Endi Wiryana Putra, Dwi Prasetyanto 2.3 Metode The Road Research Laboratory Metode The Road Research Laboratory ini dilauan satu jalur dari tiap ai persimpangan dan dilengapi dengan lampu pengatur lalu lintas, di Inggris, tahun Metode ini sangat sederhana, yaitu dengan mencatat Time Headway dua endaraan yang berjalan beriringan pada saat lampu hijau menyala. Untu menentuan nilai eivalensi suatu jenis endaraaan berat dapat dilauan dengan mencatat Time Headway antara pasangan endaraan beriut: Mobil penumpang mengiuti mobil penumpang Mobil penumpang mengiuti endaraan berat Kendaraan berat mengiuti mobil penumpang Kendaraan berat mengiuti endaraan berat Pencatatan Time Headway dilauan 3 deti setelah lampu hijau menyala sampai 3 deti sebelum lampu merah menyala agar tida terjadi adanya pengaruh percepatan dan perlambatan. Kemudian dicari rata-rata watu antara dari masing-masing pasangan dan selanjutnya diberian oresi untu masing-masing pasangan. Dalam metode ini terdapat suatu hubungan sesuai Rumus (2) Bila Time Headway ini hanya tergantung pada endaraan dan jalan saja, maa hal tersebut mungin dapat dipenuhi. Tetapi arena ada fator pengemudi maa hal tersebut tida terpenuhi, sehingga diperluan fator oresi (). Rumus 2 berubah menjadi Rumus 3 ( d ) ( ) ( ) ( ) Dengan : a = Jumlah data mobil penumpang mengiuti mobil penumpang b = Jumlah data mobil penumpang mengiuti endaraan berat c = Jumlah data endaraan berat mengiuti mobil penumpang d = Jumlah data endaraan berat mengiuti endaraan berat w = Time Headway rata-rata mobl penumpang mengiuti mobil penumpang x = Time Headway rata-rata mobil penumpang mengiuti endaraan berat y = Time Headway rata-rata endaraan berat mengiuti mobil penumpang z = Time Headway rata-rata endaraan berat mengiuti endaraan berat = fator oresi Dari Rumus 3 dapat diuraian menjadi Rumus 5 sampai dengan Rumus 8. d...d...d......d...d Rea Racana - 4

5 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway..d..d....d...d...d ( )......d..d....d Rata rata watu antara setelah dioresi menjadi : d... Dengan : = Hasil Time Headway antara rata-rata mobil penumpang mengiuti mobil penumpang setelah dioresi = Hasil Time Headway antara rata-rata mobil penumpang mengiuti endaraan berat setelah dioresi = Hasil Time Headway rata-rata endaraan berat mengiuti mobil penumpang setelah dioresi = Hasil Time Headway rata-rata endaraan berat mengiuti endaraan berat setelah dioresi Rumus 9 adalah persyaratan bahwa penjumlahan Time Headway antara MP-MP dan HV-HV harus sama dengan MP-HV dan HV-HV. Apabila terpenuhi, maa nilai emp dapat dihitung dengan Rumus 10. e Dengan : emp KB = Eivalensi Mobil Penumpang untu Kendaraan Berat Rea Racana - 5

6 Endi Wiryana Putra, Dwi Prasetyanto 2.4 Metode Krammes Krammes dan Crowley mengembangan persamaan emp yang di onversi oleh Huber tahun 1981 menjadi eivalensi mobil penumpang yang didasaran oleh Time Headway. Nilai tersebut diperoleh dengan menggunaan hubungan antara arus lalu lintas (q) dan Time Headway (h) seperti pada Rumus 11. e (3 00 e / ) e e Rumus 11 berubah menjadi definisi dari emp yaitu : e 1 ( 1) 1 (12) Dengan: = Rata-rata nilai Time Headway pada arus lalu lintas dasar = Rata-rata nilai Time Headway pada arus lalu lintas bercampur = Proporsi tru dalam arus lalu lintas bercampur e = Nilai eivalensi mobil penumpang Persamaan yang ditemuan berisi teori sebelumnya tentang perbedaan Time Headway yang dihasilan oleh pengemudi yang mengiuti endaraan didepannya dan tergantung dari pasangan jenis endaraan yang saling beriringan. Pengelompoan nilai Time Headway pada arus lalu lintas bercampur terdiri dari mobil penumpang mengiuti tru ( ), tru mengiuti mobil penumpang ( ), tru mengiuti tru ( ), dan mobil penumpang mengiuti mobil penumpang ( ), dan menggunaan mobil penumpang mengiuti mobil penumpang dalam lalu lintas dasar ( ) sebagai dasar dari perbandingan. Dengan menggantian notasi Time Headway lalu lintas dasar ( ) menjadi Time Headway mobil penumpang mengiuti mobil penumpang untu lalu lintas dasar ( ) sehingga Rumus 12 menjadi Rumus 13. e ( 1 ) { [(1- ) 2 (1- ) (1- ) 2 - ] } 1...(13) Jia asumsi dibuat bahwa Time Headway mobil penumpang mobil penumpang dalam lalu lintas bercampur sama dengan Time Headway mobil penumpang mobil penumpang dalam lalu lintas dasar maa sehingga Rumus 13 menjadi Rumus 14. e (1- )( - ) Dengan : emp = Nilai eivalensi mobil penumpang Rea Racana - 6

7 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway = Proporsi tru dalam arus lalu lintas bercampur = Rata-rata nilai Time Headway pada arus lalu lintas bercampur antara mobil penumpang mengiuti mobil penumpang = Rata-rata nilai Time Headway pada arus lalu lintas bercampur antara mobil penumpang mengiuti tru = Rata-rata nilai Time Headway pada arus lalu lintas bercampur antara tru mengiuti mobil penumpang = Rata-rata nilai Time Headway pada arus lalu lintas bercampur antara tru mengiuti tru Kelebihan dari penyederhanaan persamaan di atas adalah persamaan tersebut didasaran pada Time Headway yang dihitung berdasaran arus lalu lintas bercampur tanpa perlu membandingan dengan eadaaan arus lalu lintas dasar. Persamaan ini coco untu di terapan pada arus lalu lintas yang nyata, arena arus lalu lintas yang hanya berisi mobil penumpang saja tida pernah dijumpai. 3. ANALISIS DATA 3.1 Data Volume Lalu Lintas Kendaraan Data volume lalu lintas berisi tentang jenis dan jumlah dari berbagai macam endaraan yang melewati titi pengamatan. Pengambilan data volume lalu lintas dilauan selama 2 jam pada pagi hari dan 2 jam pada sore hari. Jumlah endaraan yang melewati titi pengamatan ditunjuan pada Tabel 1 dan Tabel 2. Tabel 1. Data Volume Kendaraan jam 08:00-10:00 Tabel 2. Data Volume Kendaraan jam 16:00-18:00 Rea Racana - 7

8 Endi Wiryana Putra, Dwi Prasetyanto 3.2 Analisis data Time Headway menggunaan Metode The Road Research Laboratory (TRRL) dan Metode Krammes Pada tahap ini dilauan analisis data menggunaan Metode The Road Research Laboratory yang selanjutnya aan disebut dengan metode TRRL dan metode Krammes. Pada metode TRRL Data yang diolah adalah data Time Headway jam dan yang selanjutnya aan disebut data pagi hari dan data sore hari untu beberapa durasi yaitu 15 menit dan 1 jam. Pada metode Krammes buan hanya nilai Time Headway yang harus dietahui, tetapi harus dietahui nilai dari proporsi endaraan berat. Nilai Time Headway pada pagi hari dan sore hari durasi 15 menit dan 1 jam dapat dilihat pada Tabel 3 sampai Tabel 6 Tabel 3. Reap Data Time Headway pagi hari Durasi 15 menit Watu MP-MP (Deti) MP-TR (Deti) TR-MP (Deti) TR-TR (Deti) 08:00-08:15 1,27 1,94 1,70 2,40 08:15-08:30 1,46 1,79 1,75 1,95 08:30-08:45 1,32 1,69 1,78 2,19 08:45-09:00 1,40 2,23 1,86 1,95 09:00-09:15 1,36 2,28 2,28 1,99 09:15-09:30 1,35 2,33 1,71 2,06 09:30-09:45 1,30 2,18 2,07 2,15 09:45-10:00 1,24 1,91 2,07 2,30 Tabel 4. Reap Data Time Headway pagi hari Durasi 1 jam Watu MP-MP (Deti) MP-TR (Deti) TR-MP (Deti) TR-TR (Deti) 08:00-09:00 1,36 1,92 1,77 2,14 09:00-10:00 1,31 2,17 2,05 2,13 Rea Racana - 8

9 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway Tabel 5. Reap Data Time Headway Sore Hari Durasi 15 menit Watu MP-MP (Deti) MP-TR (Deti) TR-MP (Deti) TR-TR (Deti) 16:00-16:15 1,11 1,59 1,53 1,57 16:15-16:30 1,27 1,49 1,47 1,43 16:30-16:45 1,26 1,53 1,43 1,74 16:45-17:00 1,31 2,48 2,11 1,59 17:00-17:15 1,40 2,35 2,32 1,67 17:15-17:30 1,40 2,33 1,97 1,71 17:30-17:45 1,30 2,18 2,09 1,73 17:45-18:00 1,23 1,84 1,85 1,80 Tabel 6. Reap Data Time Headway Sore Hari Durasi 1 jam Watu MP-MP (Deti) MP-TR (Deti) TR-MP (Deti) TR-TR (Deti) 16:00-17:00 1,23 1,76 1,64 1,59 17:00-18:00 1,33 2,16 2,04 1,73 Setelah dilauan analisis menggunaan 2 metode yang berbeda yaitu metode TRRL dan metode Krammes maa didapatan hasil perbandingan nilai emp rata-rata pada watu pagi hari dan siang hari dengan durasi 15 menit dan 1 jam, hasil nilai rata-rata emp dapat dilihat pada tabel 7 dan Tabel 8 Tabel 7. Perbandingan nilai rata-rata emp untu durasi 1 jam Watu Rata-rata nilai emp TRRL Standar deviasi Rata-rata nilai emp Krammes Standar deviasi Rata-rata arus (end/jam) 08:00-10:00 1,641 0,190 1,917 0, :00-18:00 1,353 0,106 1,886 0, Tabel 8. Perbandingan nilai rata-rata emp untu durasi 15 menit Watu Rata-rata nilai emp TRRL Standar deviasi Rata-rata nilai emp Krammes Standar deviasi Rata-rata arus (end/jam) 08:00-10:00 1,638 0,074 1,920 0, :00-18:00 1,356 0,029 1,884 0, Rea Racana - 9

10 Endi Wiryana Putra, Dwi Prasetyanto Dilihat dari nilai emp yang dihasilan antara durasi 15 menit dan 1 jam memilii nilai yang berdeatan, maa nilai emp durasi 15 menit dan 1 jam diperisa secara statisti menggunaan metode esamaan dua rata-rata, dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 9 Tabel 9. Rata-rata nilai emp pagi dan sore hari durasi 15 menit dan 1 jam Watu Nilai rata rata emp TRRL Krammes 08:00-10:00 1,639 1,918 16:00-18:00 1,354 1, Pembahasan Berdasaran data hasil pengolahan diatas, dapat dilihat bahwa nilai arus dan nilai emp mempunyai sifat yang berebalian dimana semain besar nilai arus maa aan semain ecil nilai emp suatu endaraan. Perbedaan nilai emp yang dihasilan oleh edua metode di atas terleta pada perbedaan parameter dalam mengolah edua metode tersebut. Parameter yang digunaan dalam metode TRRL adalah nilai Time Headway rata-rata, sedangan parameter yang digunaan pada metode Krammes adalah proporsi endaraan berat dalam suatu lalu lintas campuran dan nilai Time Headway rata-rata. 4. KESIMPULAN a) Nilai rata-rata emp untu endaraan berat pada pagi hari dengan metode TRRL adalah 1,639. Sedangan nilai emp untu data sore hari adalah 1,354. b) Nilai rata-rata emp untu endaraan berat pada pagi hari dengan metode Krammes adalah 1,918. Sedangan nilai emp untu data sore hari adalah 1,885. c) Nilai arus dan nilai emp mempunyai hubungan berebalian, yaitu semain besar nilai arus maa aan semain ecil nilai emp. Perbedaan nilai emp yang dihasilan oleh edua metode tersebut disebaban arena perbedaan parameter pada proses perhitungan masing-masing metode. DAFTAR RUJUKAN Draupoulus, A. (2013), Heavy Vehicle Performance During Recovery From Forced-Flow Urban Freeway Conditions Due to Incidents, Wor Zones and Recurring Congestion, University of Wisconsin, Milwauee Prasasti, A. D, (2000), Tugas Ahir, Kajian Penentuan Eivalensi Mobil Penumpang untu Pedati atau Delman di Gunung Batu, Cimahi, Bandung, Itenas, Bandung Prasetyanto, D. (2013), Buu Ajar Reayasa dan Manajemen Lalu lintas, Itenas, Bandung Salter, R.J. (1974), Highway Traffic Analysis and Design, Addison-Wesley Publishing Company, Massachusetts Rea Racana - 10

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya

Lebih terperinci

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris Optimasi Non-inier Metode Numeris Pendahuluan Pembahasan optimasi non-linier sebelumnya analitis: Pertama-tama mencari titi-titi nilai optimal Kemudian, mencari nilai optimal dari fungsi tujuan berdasaran

Lebih terperinci

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Gambar 3.1 Bagan Penetapan Kriteria Optimasi Sumber: Peneliti Determinasi Kinerja Operasional BLU Transjaarta Busway Di tahap ini, peneliti

Lebih terperinci

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama

Lebih terperinci

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyaarta, 16 Juni 2007 PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT I ing Mutahiroh, Indrato, Taufiq Hidayat Laboratorium

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode 3 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Ragam (Anara) Untu menguji esamaan dari beberapa nilai tengah secara sealigus diperluan sebuah teni yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

Lebih terperinci

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti

Lebih terperinci

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bab III Desain Dan Apliasi Metode Filtering Dalam Sistem Multi Radar Tracing BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bagian pertama dari bab ini aan memberian pemaparan

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No., (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) Implementasi Algoritma Pencarian Jalur Sederhana Terpende dalam Graf Anggaara Hendra N., Yudhi Purwananto, dan Rully Soelaiman Jurusan

Lebih terperinci

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT 3.1 Studi Literatur tentang Pengelolaan Sampah di Beberapa Kota di Dunia Kaian ilmiah dengan metode riset operasi tentang masalah

Lebih terperinci

ARUS JENUH LAJUR BELOK KAJIAN PADA SATU PERSIMPANGAN BERSINYAL, DI BANDUNG TESIS MAGISTER

ARUS JENUH LAJUR BELOK KAJIAN PADA SATU PERSIMPANGAN BERSINYAL, DI BANDUNG TESIS MAGISTER ARUS JENUH LAJUR BELOK KAJIAN PADA SATU PERSIMPANGAN BERSINYAL, DI BANDUNG TESIS MAGISTER Oleh SAMSUL BAHRI NIM. 250 98 086 BIDANG KHUSUS REKAYASA TRANSPORTASI PROGRAM MAGISTER TEKNIK SIPIL PROGRAM PASCASARJANA

Lebih terperinci

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Jurnal Sipil Stati Vol. No. Agustus (-) ISSN: - ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI - DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Revie Orchidentus Francies Wantalangie Jorry

Lebih terperinci

Kata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan

Kata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan Statisti Respon Kanal Radio Dalam Ruang Pada Freuensi,6 GHz Christophorus Triaji I, Gamantyo Hendrantoro, Puji Handayani Institut Tenologi Sepuluh opember, Faultas Tenologi Industri, Jurusan Teni Eletro

Lebih terperinci

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA Iing Mutahiroh, Fajar Saptono, Nur Hasanah, Romi Wiryadinata Laboratorium Pemrograman dan Informatia

Lebih terperinci

BAB III METODE SCHNABEL

BAB III METODE SCHNABEL BAB III METODE SCHNABEL Uuran populasi tertutup dapat diperiraan dengan teni Capture Mar Release Recapture (CMRR) yaitu menangap dan menandai individu yang diambil pada pengambilan sampel pertama, melepasan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Graf adalah kumpulan simpul (nodes) yang dihubungkan satu sama lain

BAB II LANDASAN TEORI. Graf adalah kumpulan simpul (nodes) yang dihubungkan satu sama lain 8 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf adalah umpulan simpul (nodes) yang dihubungan satu sama lain melalui sisi/busur (edges) (Zaaria, 2006). Suatu Graf G terdiri dari dua himpunan

Lebih terperinci

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Keadaan dunia usaha yang selalu berubah membutuhan langah-langah untu mengendalian egiatan usaha di suatu perusahaan. Perencanaan adalah salah satu langah yang diperluan

Lebih terperinci

VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice)

VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice) VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice) 6.. UMUM Tujuan: Mengetahui proporsi pengaloasian perjalanan e berbagai moda transportasi. Ada dua emunginan situasi yang dihadapi dalam meramal pemilihan moda:

Lebih terperinci

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Pandapotan Siagian, ST, M.Eng Dosen Tetap STIKOM Dinamia Bangsa - Jambi Jalan Sudirman Theoo Jambi Abstra Sistem pengenal pola suara atau

Lebih terperinci

Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming

Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming JURAL TEKIK POMITS Vol. 2, o. 2, (2013) ISS: 2337-3539 (2301-9271 Print) B-137 Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming Yunan Helmy Amrulloh, Rony Seto Wibowo, dan Sjamsjul

Lebih terperinci

OSN 2014 Matematika SMA/MA

OSN 2014 Matematika SMA/MA Soal 5. Suatu barisan bilangan asli a 1, a 2, a 3,... memenuhi a + a l = a m + a n untu setiap bilangan asli, l, m, n dengan l = mn. Jia m membagi n, butian bahwa a m a n. Solusi. Andaian terdapat bilangan

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa

Lebih terperinci

Model Hubungan Parameter Lalu Lintas Menggunakan Model Greenshields dan Greenberg

Model Hubungan Parameter Lalu Lintas Menggunakan Model Greenshields dan Greenberg Reka Racana Teknik Sipil Itenas No.x Vol. Xx Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Agustus 2015 Model Hubungan Parameter Lalu Lintas Menggunakan Model Greenshields dan Greenberg YUDI SUPRIADI 1, DWI

Lebih terperinci

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN 15 BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1Relasi Dispersi Pada bagian ini aan dibahas relasi dispersi untu gelombang internal pada fluida dua-lapisan.tinjau lapisan fluida dengan ρ a dan ρ b berturut-turut merupaan

Lebih terperinci

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Oleh : Pandapotan Siagia, ST, M.Eng (Dosen tetap STIKOM Dinamia Bangsa Jambi) Abstra Sistem pengenal pola suara atau yang lebih dienal dengan

Lebih terperinci

Pemodelan Dan Eksperimen Untuk Menentukan Parameter Tumbukan Non Elastik Antara Benda Dengan Lantai

Pemodelan Dan Eksperimen Untuk Menentukan Parameter Tumbukan Non Elastik Antara Benda Dengan Lantai Pemodelan Dan Esperimen Untu enentuan Parameter Tumbuan Non Elasti Antara Benda Dengan Lantai Puspa onalisa,a), eda Cahya Fitriani,b), Ela Aliyani,c), Rizy aiza,d), Fii Taufi Abar 2,e) agister Pengajaran

Lebih terperinci

PENGUKURAN PENDAPATAN NASIONAL

PENGUKURAN PENDAPATAN NASIONAL PENGUKURAN PENDAPATAN NASIONAL A. PENDEKATAN PRODUKSI (PRODUCTION APPROACH) Menghitung besarnya pendapatan nasional dengan menggunaan pendeatan produsi didasaran atas perhitungan dari jumlah nilai barang-barang

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar Email: nanni.cliq@gmail.com Abstra. Pada artiel ini dibahas

Lebih terperinci

STANDAR PELAYANAN MINIMAL PADA RUAS JALAN TOL BELMERA (STUDI KASUS: RUAS JALAN TOL TANJUNG MORAWA-BELAWAN)

STANDAR PELAYANAN MINIMAL PADA RUAS JALAN TOL BELMERA (STUDI KASUS: RUAS JALAN TOL TANJUNG MORAWA-BELAWAN) STANDAR PELAYANAN MINIMAL PADA RUAS JALAN TOL BELMERA (STUDI KASUS: RUAS JALAN TOL TANJUNG MORAWA-BELAWAN) Oloan Sitohang Dosen Program Studi Teni Sipil, Universitas Katoli Santo Thomas SU, Jl.Setia Budi

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY Tedy Rismawan dan Sri Kusumadewi Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas, Jurusan Teni

Lebih terperinci

Perhitungan Ekivalensi Mobil Penumpang pada Ruas Jalan dengan Metode Regresi Linier Berganda SIGIT MARYANTO 1, DWI PRASETYANTO 2

Perhitungan Ekivalensi Mobil Penumpang pada Ruas Jalan dengan Metode Regresi Linier Berganda SIGIT MARYANTO 1, DWI PRASETYANTO 2 Reka Racana Teknik Sipil Itenas No. x Vol. xx Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Agustus 2015 Perhitungan Ekivalensi Mobil Penumpang pada Ruas Jalan SIGIT MARYANTO 1, DWI PRASETYANTO 2 1 Mahasiswa,

Lebih terperinci

PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA

PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA Sear Wulandari, Nur Salam, dan Dewi Anggraini Program Studi Matematia Universitas Lambung Mangurat

Lebih terperinci

BAB III MODEL KANAL WIRELESS

BAB III MODEL KANAL WIRELESS BAB III MODEL KANAL WIRELESS Pemahaman mengenai anal wireless merupaan bagian poo dari pemahaman tentang operasi, desain dan analisis dari setiap sistem wireless secara eseluruhan, seperti pada sistem

Lebih terperinci

DESAIN SENSOR KECEPATAN BERBASIS DIODE MENGGUNAKAN FILTER KALMAN UNTUK ESTIMASI KECEPATAN DAN POSISI KAPAL

DESAIN SENSOR KECEPATAN BERBASIS DIODE MENGGUNAKAN FILTER KALMAN UNTUK ESTIMASI KECEPATAN DAN POSISI KAPAL DESAIN SENSOR KECEPAAN BERBASIS DIODE MENGGUNAKAN FILER KALMAN UNUK ESIMASI KECEPAAN DAN POSISI KAPAL Alrijadjis, Bambang Siswanto Program Pascasarjana, Jurusan eni Eletro, Faultas enologi Industri Institut

Lebih terperinci

PERTEMUAN 02 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU

PERTEMUAN 02 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU PERTEMUAN 2 PERBEDAAN ANTARA SISTEM DISKRIT DAN SISTEM KONTINU 2. SISTEM WAKTU DISKRET Sebuah sistem watu-disret, secara abstra, adalah suatu hubungan antara barisan masuan dan barisan eluaran. Sebuah

Lebih terperinci

PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU

PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU Wahyudi 1, Adhi Susanto 2, Sasongo P. Hadi 2, Wahyu Widada 3 1 Jurusan Teni Eletro, Faultas Teni, Universitas Diponegoro, Tembalang,

Lebih terperinci

PENENTUAN BATAS WILAYAH LAUT PROVINSI JAWA TENGAH DAN JAWA BARAT MENGGUNAKAN DATUM GEODESI NASIONAL. Sutomo Kahar *)

PENENTUAN BATAS WILAYAH LAUT PROVINSI JAWA TENGAH DAN JAWA BARAT MENGGUNAKAN DATUM GEODESI NASIONAL. Sutomo Kahar *) PENENTUAN BATAS WILAYAH LAUT PROVINSI JAWA TENGAH DAN JAWA BARAT MENGGUNAKAN DATUM GEODESI NASIONAL Sutomo Kahar *) Abstract According to Minister of Internal Affair regulation which is Permendagri No.

Lebih terperinci

BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR

BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR 3. Dimensi Partisi Graf Kipas (F n ) Berdasaran Proposisi dan Proposisi, semua graf G selain graf P n dan K n memilii 3 pd(g) n -. Lebih husus, graf Kipas

Lebih terperinci

Tanggapan Waktu Alih Orde Tinggi

Tanggapan Waktu Alih Orde Tinggi Tanggapan Watu Alih Orde Tinggi Sistem Orde-3 : C(s) R(s) ω P ( < ζ (s + ζω s + ω )(s + p) Respons unit stepnya: c(t) βζ n n < n ζωn t e ( β ) + βζ [ ζ + { βζ ( β ) cos ( β ) + ] sin ζ ) ζ ζ ω ω n n t

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:syafruddinside@yahoo.com Info: Jurnal MSA Vol. 3

Lebih terperinci

ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER

ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER Oleh: Supardi SEKOLAH PASCA SARJANA JURUSAN ILMU FISIKA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 2012 1 PENDAHULUAN Liquid Crystal elastomer (LCE

Lebih terperinci

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa 187 Modifiasi ACO untu Penentuan Rute Terpende e Kabupaten/Kota di Jawa Ahmad Jufri, Sunaryo, dan Purnomo Budi Santoso Abstract This research focused on modification ACO algorithm. The purpose of this

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR. Gumgum Darmawan Statistika FMIPA UNPAD

IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR. Gumgum Darmawan Statistika FMIPA UNPAD JMP : Vol. 9 No. 1, Juni 17, hal. 13-11 ISSN 85-1456 IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR Gumgum Darmawan Statistia FMIPA UNPAD gumgum@unpad.ac.id Budhi Handoo Statistia

Lebih terperinci

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN. Ruang Vetor Nyata. Subruang. Kebebasan Linier 4. Basis dan Dimensi 5. Ruang Baris, Ruang Kolom dan Ruang Nul 6. Ran dan Nulitas

Lebih terperinci

Model Pembelajaran Off-Line Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teknik Elektronika PENS 2009

Model Pembelajaran Off-Line Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teknik Elektronika PENS 2009 Model Pembelaaran Off-Line Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Untu Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Beroda Jurusan Teni Eletronia PENS 2009 Arie Setya Wulandari#, Eru Puspita S.T., M.Kom#2 # Jurusan

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3.1 Pengertian Analisis Disriminan Analisis disriminan merupaan sala satu metode yang digunaan dalam analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana ubungan antar variabel

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan

I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan I. PENDAHULUAN. Latar Belaang Teori graf merupaan salah satu bagian ilmu dari matematia dan merupaan poo bahasan yang relatif muda jia dibandingan dengan cabang ilmu matematia yang lain seperti aljabar

Lebih terperinci

Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus

Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus Jurnal Teni Industri, Vol.1, No., Juni 013, pp.96-101 ISSN 30-495X Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus Apriyani 1, Shanti Kirana Anggaraeni,

Lebih terperinci

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU MDEL MATEMATIKA KNSENTRASI KSIGEN TERLARUT PADA EKSISTEM PERAIRAN DANAU Sutimin Jurusan Matematia, FMIPA Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto SH Tembalang, Semarang 5075 E-mail: su_timin@yanoo.com

Lebih terperinci

PENENTUAN ARUS JENUH DAN WAKTU HILANG DENGAN METODE IRISAN PADA SIMPANG BERSINYAL IR.H.JUANDA-DIPATIUKUR ABSTRAK

PENENTUAN ARUS JENUH DAN WAKTU HILANG DENGAN METODE IRISAN PADA SIMPANG BERSINYAL IR.H.JUANDA-DIPATIUKUR ABSTRAK PENENTUAN ARUS JENUH DAN WAKTU HILANG DENGAN METODE IRISAN PADA SIMPANG BERSINYAL IR.H.JUANDA-DIPATIUKUR Wretifa Rekanada Syifa NRP : 0821025 Pembimbing : Silvia Sukirman, Ir. ABSTRAK Arus jenuh didefinisikan

Lebih terperinci

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya Studi dan Analisis mengenai Hill ipher, Teni Kriptanalisis dan Upaya enanggulangannya Arya Widyanaro rogram Studi Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung Email: if14030@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

APLIKASI TEORI GELOMBANG KEJUT DALAM PENENTUAN PANJANG ANTRIAN KENDARAAN PADA LENGAN PERSIMPANGAN BERSINYAL

APLIKASI TEORI GELOMBANG KEJUT DALAM PENENTUAN PANJANG ANTRIAN KENDARAAN PADA LENGAN PERSIMPANGAN BERSINYAL APLIKASI TEORI GELOMBANG KEJUT DALAM PENENTUAN PANJANG ANTRIAN KENDARAAN PADA LENGAN PERSIMPANGAN BERSINYAL Studi Kasus pada Persimpangan Jl. Ir. H. Juanda - JI. Ganesa Kodya Bandung TESIS MAGISTER Oleh

Lebih terperinci

Ir. Agus Sumarsono, MT (1), Amirotul MHM, ST, MSc (2), Eko Yulistianto (3) PENDAHULUAN

Ir. Agus Sumarsono, MT (1), Amirotul MHM, ST, MSc (2), Eko Yulistianto (3) PENDAHULUAN Evaluasi Nilai EMP MKJI dan EMP Time Headway pada Simpang Bersinyal dengan Validitas Panjang Antrian (Stadi Kasus pada Simpang Bersinyal Kerten Surakarta) Ir. Agus Sumarsono, MT (1), Amirotul MHM, ST,

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Pengolahan Data Data yang telah berhasil diumpulan oleh penulis di BB BIOGEN diperoleh hasil bobot biji edelai dengan jumlah varietas yang aan diuji terdiri dari 15

Lebih terperinci

Soal-Jawab Fisika OSN x dan = min. Abaikan gesekan udara. v R Tentukan: a) besar kelajuan pelemparan v sebagai fungsi h. b) besar h maks.

Soal-Jawab Fisika OSN x dan = min. Abaikan gesekan udara. v R Tentukan: a) besar kelajuan pelemparan v sebagai fungsi h. b) besar h maks. Soal-Jawab Fisia OSN - ( poin) Sebuah pipa silinder yang sangat besar (dengan penampang lintang berbentu lingaran berjarijari R) terleta di atas tanah. Seorang ana ingin melempar sebuah bola tenis dari

Lebih terperinci

PELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman.

PELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman. JMP : Volume 6 Nomor, Juni 04, hal. - PELABELAN FUZZY PADA GRAF Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman email : oeytea0@gmail.com ABSTRACT. This paper discusses

Lebih terperinci

Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunakan Metode Reduksi Kalman Filter dengan Pendekatan Elemen Hingga

Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunakan Metode Reduksi Kalman Filter dengan Pendekatan Elemen Hingga JURNAL SAINS DAN SENI POMITS ol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunaan Metode Redusi Kalman Filter dengan Pendeatan Elemen Hingga Muyasaroh, Kamiran,

Lebih terperinci

Sistem Navigasi Perjalanan Berbasis Web Dengan Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Algorithm)

Sistem Navigasi Perjalanan Berbasis Web Dengan Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Algorithm) Sistem Navigasi Perjalanan Berbasis Web Dengan Algoritma Koloni Semut (Ant Colony Algorithm) Arna Fariza 1, Entin Martiana 1, Fidi Wincoo Putro 2 Dosen 1, Mahasiswa 2 Politeni Eletronia Negeri Surabaya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Di aman searang sebuah adal yang tersusun rapi merupaan ebutuhan bagi setiap individu. Namun masalah penyusunan sebuah adal merupaan sebuah masalah umum yang teradi,

Lebih terperinci

DAFTAR ISI JUDUL LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERSETUJUAN ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN

DAFTAR ISI JUDUL LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERSETUJUAN ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN vii DAFTAR ISI JUDUL LEMBAR PENGESAHAN LEMBAR PERSETUJUAN ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN DAFTAR NOTASI DAN SINGKATAN i ii iii iv v vi vii xii xiv

Lebih terperinci

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID Ferry Tan, Giovani Gracianti, Susanti, Steven, Samuel Luas Jurusan Teni Informatia, Faultas

Lebih terperinci

Teknik Sipil Itenas No.x Vol.xx Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Juli 2014

Teknik Sipil Itenas No.x Vol.xx Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Juli 2014 Reka Racana Teknik Sipil Itenas No.x Vol.xx Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Juli 2014 STUDI NILAI EKIVALENSI SEPEDA MOTOR DAN ARUS JENUH PADA PERSIMPANGAN JALAN BKR - JALAN MOH. TOHA DAN PERSIMPANGAN

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA

IMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA Seminar Nasional Informatia 2009 (semnasif 2009) ISSN: 1979-2328 UPN Veteran Yogyaarta, 23 Mei 2009 IMPLEMENTASI ALGORITMA KOLONI SEMUT PADA PROSES PENCARIAN JALUR TERPENDEK JALAN PROTOKOL DI KOTA YOGYAKARTA

Lebih terperinci

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing . DISTRIUSI INOMIL pabila sebuah oin mata uang yang memilii dua sisi bertulisan ambar () dan nga () dilempar satu ali, maa peluang untu mendapatan sisi ambar adalah,5 atau. pabila oin tersebut dilempar

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM

PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM Seminar Nasional Sistem dan Informatia 2007; Bali, 16 November 2007 PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM Fajar Saptono 1) I ing Mutahiroh

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Fuzzy 2.1.1 Dasar-Dasar Teori Fuzzy Secara prinsip, di dalam teori fuzzy set dapat dianggap sebagai estension dari teori onvensional atau crisp set. Di dalam teori crisp

Lebih terperinci

Makalah Seminar Tugas Akhir

Makalah Seminar Tugas Akhir Maalah Seminar ugas Ahir Simulasi Penapisan Kalman Dengan Kendala Persamaan Keadaan Pada Kasus Penelusuran Posisi Kendaraan (Vehicle racing Problem Iput Kasiyanto [], Budi Setiyono, S., M. [], Darjat,

Lebih terperinci

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham Materi IF37325P - Grafia Komputer Geometri Primitive Menggambar garis Irfan Malii Jurusan Teni Informatia FTIK - UNIKOM IF27325P Grafia Komputer 2008 IF27325P Grafia Komputer 2008 Halaman 2 Garis adalah

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series) III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunaan data seunder bersifat runtun watu (time series) dalam periode tahunan dan data antar ruang (cross section). Data seunder tersebut

Lebih terperinci

FISIKA. Kelas X GETARAN HARMONIS K-13. A. Getaran Harmonis Sederhana

FISIKA. Kelas X GETARAN HARMONIS K-13. A. Getaran Harmonis Sederhana K-13 Kelas X FISIKA GETARAN HARMONIS TUJUAN PEMBELAJARAN Setelah mempelajari materi ini, amu diharapan memilii emampuan sebagai beriut. 1. Memahami onsep getaran harmonis sederhana pada bandul dan pegas

Lebih terperinci

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Departemen

Lebih terperinci

METODE WATERMARKING UNTUK PENYISIPAN INDEKS DATA PADA IMAGE MENGGUNAKAN HAAR TRANSFORMASI WAVELET

METODE WATERMARKING UNTUK PENYISIPAN INDEKS DATA PADA IMAGE MENGGUNAKAN HAAR TRANSFORMASI WAVELET METODE WATERMARKING UNTUK PENYISIPAN INDEKS DATA PADA IMAGE MENGGUNAKAN HAAR TRANSFORMASI WAVELET Maryanti 1, Nana Juhana, ST. 1, Manahan P.Siallagan S.Si, MT. 1 1) Jurusan Teni Informatia, FT, UNIKOM

Lebih terperinci

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Program

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA 94 IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA Yudhi Purwananto 1, Diana Purwitasari 2, Agung Wahyu Wibowo Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) Tahapan-tahapan pengerjaan yang dilauan dalam penelitian ini adalah sebagai beriut : 1. Tahap Persiapan Penelitian Pada tahapan ini aan dilauan studi literatur

Lebih terperinci

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas BAB ELASTISITAS 4. Elastisitas Zat Padat Dibandingan dengan zat cair, zat padat lebih eras dan lebih berat. sifat zat padat yang seperti ini telah anda pelajari di elas SLTP. enapa Zat pada lebih eras?

Lebih terperinci

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov J. Sains Dasar 2014 3(1) 20-24 Apliasi diagonalisasi matris pada rantai Marov (Application of matrix diagonalization on Marov chain) Bidayatul hidayah, Rahayu Budhiyati V., dan Putriaji Hendiawati Jurusan

Lebih terperinci

MEKANIKA TANAH HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS MODUL 3

MEKANIKA TANAH HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS MODUL 3 MEKANIKA TANAH MODUL 3 HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bintaro Setor 7, Bintaro Jaya Tangerang Selatan 15224 Silus hidrologi AIR TANAH DEFINISI : air yang terdapat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) Tahapan-tahapan pengerjaan yang dilauan dalam penelitian ini adalah sebagai beriut : 1. Tahap Persiapan Penelitian Pada tahapan ini aan dilauan studi literatur

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Keranga Pemiiran Pemerintah ahir-ahir ini sering dihadapan pada masalah persediaan pupu bersubsidi yang daya serapnya rendah dan asus elangaan di berbagai loasi di Indonesia.

Lebih terperinci

TEORI KINETIKA REAKSI KIMIA

TEORI KINETIKA REAKSI KIMIA TORI KINTIK RKSI KII da (dua) pendeatan teoreti untu menjelasan ecepatan reasi, yaitu: () Teori tumbuan (collision theory) () Teori eadaan transisi (transition-state theory) atau teori omples atif atau

Lebih terperinci

Pola Hubungan Matematis Aktivitas Parkir Sepeda Motor Di Kampus Itenas

Pola Hubungan Matematis Aktivitas Parkir Sepeda Motor Di Kampus Itenas Rekaracana Teknik Sipil Itenas No.x Vol.xx Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Januari 2015 Pola Hubungan Matematis Aktivitas Parkir Sepeda Motor Di Kampus Itenas Salim, I. 1, Triana, S. 2 1 Mahasiswa,

Lebih terperinci

Puslitbang Jalan dan Jembatan Jl. AH. Nasution No. 264, Bandung 1) 2)

Puslitbang Jalan dan Jembatan Jl. AH. Nasution No. 264, Bandung 1)   2) KAJIAN NILAI EKIVALENSI MOBIL PENUMPANG BERDASARKAN DATA WAKTU ANTARA PADA RUAS JALAN TOL (A STUDY OF PASSENGGER CAR EGUIVALENCY BASED ON HEADWAY FOR TOLL ROADS) Gary Raya Prima 1), Hikmat Iskandar 2),

Lebih terperinci

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( ) PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursati (13507065) Program Studi Teni Informatia, Seolah Teni Eletro dan Informatia, Institut Tenologi Bandung Jalan Ganesha No. 10 Bandung, 40132

Lebih terperinci

Makalah Seminar Tugas Akhir

Makalah Seminar Tugas Akhir Maalah Seminar Tugas Ahir PENDETEKSI POSISI MENGGUNAKAN SENSOR ACCELEROMETER MMA7260Q BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 32 Muhammad Riyadi Wahyudi, ST., MT. Iwan Setiawan, ST., MT. Abstract Currently, determining

Lebih terperinci

Analisis Pengaruh Peralatan Laboratorium Terhadap Kualitas Daya Pada Laboratorium Elektroteknika Dasar

Analisis Pengaruh Peralatan Laboratorium Terhadap Kualitas Daya Pada Laboratorium Elektroteknika Dasar 3 Analisis Pengaruh Peralatan Laboratorium Terhadap Kualitas Daya Pada Laboratorium Eletrotenia Dasar Jamhir slami Pranata Laboratorium Pendidian (PLP) Ahli Muda Laboratorium Eletrotenia Dasar Faaultas

Lebih terperinci

DESKRIPSI SISTEM ANTRIAN PADA BANK SULUT MANADO

DESKRIPSI SISTEM ANTRIAN PADA BANK SULUT MANADO DESKRIPSI SISTEM ANTRIAN PADA BANK SULUT MANADO 1 Selvia Hana, Tohap Manurung 1 Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Sam Ratulangi Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Sam Ratulangi Abstra Antrian merupaan

Lebih terperinci

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan

Lebih terperinci

MATHunesa Jurnal Ilmiah Matematika Volume 3 No.6 Tahun 2017 ISSN

MATHunesa Jurnal Ilmiah Matematika Volume 3 No.6 Tahun 2017 ISSN MATHunesa Jurnal Ilmiah Matematia Volume 3 No.6 Tahun 2017 ISSN 2301-9115 ANALISIS KESTABILAN SISTEM DINAMIK UNDERDAMPED PADA TABRAKAN KENDARAAN Siti Indarini Nur Faizah Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas

Lebih terperinci

Makalah Seminar Tugas Akhir. Aplikasi Kendali Adaptif pada Pengendalian Plant Pengatur Suhu dengan Self Tuning Regulator (STR)

Makalah Seminar Tugas Akhir. Aplikasi Kendali Adaptif pada Pengendalian Plant Pengatur Suhu dengan Self Tuning Regulator (STR) Maalah Seminar ugas Ahir Apliasi Kendali Adaptif pada Pengendalian Plant Pengatur Suhu dengan Self uning Regulator (SR) Oleh : Muhammad Fitriyanto e-mail : D_3_N2@yahoo.com Maalah Seminar ugas Ahir Apliasi

Lebih terperinci

MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 2 [KODE/SKS : KD / 2 SKS] Ruang Vektor

MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 2 [KODE/SKS : KD / 2 SKS] Ruang Vektor MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK [KODE/SKS : KD4 / SKS] Ruang Vetor FIELD: Ruang vetor V atas field salar K adalah himpunan ta osong dengan operasi penjumlahan vetor dan peralian salar. Himpunan ta osong

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Statisti Inferensia Tujuan statisti pada dasarnya adalah melauan desripsi terhadap data sampel, emudian melauan inferensi terhadap data populasi berdasaran pada informasi yang

Lebih terperinci

ESTIMASI TRAJECTORY MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE ENSEMBLE KALMAN FILTER SQUARE ROOT (ENKF-SR)

ESTIMASI TRAJECTORY MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE ENSEMBLE KALMAN FILTER SQUARE ROOT (ENKF-SR) SEMINAR NASIONAL PASCASARJANA SAL ESIMASI RAJECORY MOBILE ROBO MENGGUNAKAN MEODE ENSEMBLE KALMAN FILER SQUARE ROO (ENKF-SR) eguh Herlambang Zainatul Mufarrioh Firman Yudianto Program Studi Sistem Informasi

Lebih terperinci

SETTING RELAI JARAK PADA SISTEM 150 KV

SETTING RELAI JARAK PADA SISTEM 150 KV TUGAS AKHIR SETTING RELAI JARAK PADA SISTEM 150 KV Disusun guna memenuhi persyaratan aademis dan untu mencapai gelar sarjana S-1 pada jurusan Teni Eletro Universitas Mercu Buana Disusun oleh SIGIT SUPRIYANTO

Lebih terperinci

KORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak

KORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak KORELASI ANARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISEM ADAPIF Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1 Abstra Masud pembahasan tentang orelasi dua sinyal adalah orelasi dua sinyal yang sama aan tetapi

Lebih terperinci

STUDI ARUS JENUH PADA PERSIMPANGAN BERSINYAL JALAN ACEH JALAN BANDA BANDUNG

STUDI ARUS JENUH PADA PERSIMPANGAN BERSINYAL JALAN ACEH JALAN BANDA BANDUNG STUDI ARUS JENUH PADA PERSIMPANGAN BERSINYAL JALAN ACEH JALAN BANDA BANDUNG ANDY Nrp 0121008 Pembimbing : Ir. V. Hartanto, M.Sc FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK SIPIL UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA BANDUNG

Lebih terperinci

KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL

KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL. Sistem Bilang Real. Fungsi dan Grafi. Limit dan Keontinuan 4. Limit Ta Hingga 5. Turunan Fungsi 6. Turunan Fungsi Trigonometri 7. Teorema Rantai 8. Turunan Tingat Tinggi 9.

Lebih terperinci