#12 SIMULASI MONTE CARLO
|
|
- Irwan Sumadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 #12 SIMULASI MONTE CARLO Konsep Simulasi Metode evaluasi secara analitis sangat dimungkinkan untuk sistem dengan konfigurasi yang sederhana. Untuk sistem yang kompleks, Bridges [1974] menyarankan untuk menggunakan teknik simulasi yang dikenal dengan simulasi Monte Carlo yang terdiri dari sebuah model matematis yang di set di dalam program komputer dan dengan menggunakan random sampling dari distribusi kegagalan dan distribusi reparasi dari masing-masing komponen yang ada di dalam sistem, reliability dan availability dari sistem dapat diprediksi. Random sampling merupakan hasil dari random number generator. Random sampling ini kemudian dimanfaatkan untuk melakukan penilaian reliability dan availability atau parameter lain yang dikehendaki. Keuntungan dan kekurangan teknik simulasi bila dibandingkan dengan teknik analitis adalah sebagai berikut. Waktu yang diperlukan untuk solusi secara analitis umumnya relatif lebih singkat sedangkan untuk simulasi relatif lebih lama. Hal ini tidak menjadi masalah untuk simulasi yang dilakukan dengan komputer yang mempunyai kecepatan dan memori yang lebih besar. Pemodelan secara analitis akan selalu memberikan hasil numeric yang sama untuk sistem, model, dan satu set data yang sama, sedangkan hasil dari simulasi tergantung dari random number generator yang dipakai dan jumlah simulasi yang dilakukan. Hasil dari pendekatan secara analitis yang konsisten membangkitkan keyakinan bagi user tetapi mungkin juga menjadi tidak realistik. Model yang dipergunakan untuk pendekatan secara analitis biasanya merupakan penyederhanaan dari sebuah sistem, dan terkadang terlalu disederhanakan sehingga menjadi tidak realistik. Sedangkan teknik simulasi dapat melibatkan dan menyimulasikan semua karakteristik sistem yang diketahui. Teknik simulasi dapat memberikan output parameter dengan range yang sangat luas termasuk semua momen dan probability density function yang lengkap, sedangkan output dari metode analitis biasanya terbatas hanya pada expected value. Hal. 1 / 6
2 12.2. Random Number Generator Random number merupakan hal terpenting untuk semua teknik simulasi. Sebuah random number yang uniform mempunyai nilai yang terdistribusi secara uniform pada interval (0,1), yaitu variable dapat berniali sembarang antara 0 dan 1 dengan kemungkinan yang sama. Random number dapat diciptakan dengan sebuah computer digital dengan menggunakan algotima deterministik yang dikenal dengan random number generator. Karena random number dihasilkan mengikuti algoritma matematis tertentu, maka random number tersebut tidaklah benar-benar berupa random number dan oleh karena itu disebut dengan pseudo-random number. Random number generator harus memnuhi persyaratan minimal untuk dapat dipakai untuk menghasilkan random number. Berikut ini beberapa karakteristik yang harus dimiliki oleh random number generator. Random number yang dihasilkan harus terdistribusi secara uniform dan acak. Harus memiliki periode yang panjang sebelum urutan random number yang dihasilkan terulang kembali. Harus memiliki kemampuan reproduksi sehingga sequence yang sama dapat diulangi. Harus memiliki efisiensi dalam metode perhitungannya. Algoritma populer yang sering dipakai untuk menghasilkan random number adalah congruential generator dimana random number yang baru Xi+1 dalam satu urutan dihitung dari random number yang terdahulu Xi dengan menggunakan persamaan: X i+1 = AX i + C mod B (12.1) dengan: A = pengali (multiplier). B = modulus. C = pertambahan. Hal. 2 / 6
3 12.3. Konversi Uniform Random Number Serangkaian random number yang dihasilkan dari random number generator merupakan basis untuk data input yang diperlukan untuk simulasi Monte Carlo. Random number yang uniform terkadang dapat langsung dipakai untuk beberpa jenis simulasi. Untuk kasus simulasi evaluasi relibility, random number ini harus dikonversi ke distribusi non-uniform yang lain sebelum proses simulasi dapat dilakukan. Metode transformasi invers (inverse transformation method) merupakan salah satu metode yang dapat dipakai untuk mengkonversi uniform random number ke distribusi yang lain. Sedangkan distribusi dari fungsi invers yang diperoleh dari pengkonversian suatu distribusi tertentu, dapat ditentukan sebagai berikut. Misalkan T menyatakan variabel random dengan cumulative distribution function F T T, yang nilainya terus naik untuk semua t, sedemikian rupa sehingga F T y secara unik ditentukan oleh semua nilai y ε 0,1, dan lebih jauh Y = F T T. Maka cumulative distribution function F Y y dari Y dapat diperoleh dengan: F Y y = P Y y = P F T T y F Y y = P T F T y = F T F T y = y untuk 0 < y < 1 (12.1) Dari sini terlihat bahwa Y = F T T memiliki distribusi uniform antara (0,1). Ini menyatakan bahwa jika variabel Y memiliki distribusi uniform antara (0,1) maka T = F T y memiliki distribusi yang sama dengan fungsi distribusi F T T Algoritma Simulasi Untuk memberi ilustrasi bagaiman simulasi monte carlo dipakai utnuk menganalisa dan mendapatkan indeks keandalan sistem, berikut ini akan diberikan sebuah contoh sederhana tentang perbandingan bagaimana mengevaluasi indeks keandalan sebuah komponen dengan metode analitis dan simulasi. Hal. 3 / 6
4 Berikut ini beberapa buah contoh permasalahan simulasi keandalan sistem, berikut algoritma untuk menyimulasikan system yang terdiri dari dua komponen dengan konfigurasi seri, paralel dan standby. Sedangkan untuk sistem yang lebih kompleks, algoritma simulasi dapat dikembangkan dari algoritma yang akan dibahas berikut ini Algoritma Konfigurasi Seri Untuk Sistem Non-Repairable System Langkah3: Generate dua buah random number, yang pertama untuk komponen 1 dan yang kedua unutk komponen kedua. Konversi random number menjadi variabel random waktu, T, untuk masing-masing komponen. Jika salah satu waktu ini kurang dari waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan satu misi, hitung event ini sebagai event kegagalan. Sebaliknya, jika kedua waktu ini sama atau lebih besar dari waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan satu misi, hitung event ini sebagai event sukses. Ulangi lagkah 1 3, jumlahkan semua kegagalan dan kesuksesan, dan lanjutkan untuk jumlah simulasi yang dikehendaki. Evaluasi reliability sistem sebagai jumlah kesuksesan dibagi dengan jumlah simulasi Algoritma Konfigurasi Paralel Untuk Sistem Non-Repairable System Langkah 3: Hal. 4 / 6 Generate dua buah random number, yang pertama untuk komponen 1 dan yang kedua unutk komponen kedua. Konversi random number menjadi variabel random waktu, T, untuk masing-masing komponen. Jika salah satu waktu ini lebih dari waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan satu misi, hitung event ini sebagai event sukses. Jika kedua waktu ini kurang dari waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan satu misi, hitung event ini sebagai event kegagalan.
5 Ulangi lagkah 1 3, jumlahkan semua kegagalan dan kesuksesan, dan lanjutkan untuk jumlah simulasi yang dikehendaki. Evaluasi reliability sistem sebagai jumlah kesuksesan dibagi dengan jumlah simulasi Algoritma Konfigurasi Paralel Repairable System Langkah 3: Generate sebuah random number. Konversi random number menjadi variabel random waktu, T, yang merupakan waktu pengoperasian komponen. Generate sebuah random number yang baru. Konversi random number menjadi variabel random waktu, T, yang merupakan waktu yang diperlukan untuk mereparasi komponen. Ulangi langkah 1 4 untuk satu periode yang sama atau lebih besar dari waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan satu misi. Langkah 6: Ulangi langkah 1 5. Langkah 7: Langkah 8: Bandingkan urutan dari masing-masing komponen. Jika selama misinya tidak terjadi reparasi yang overlap, misi dari sistem dapat dianggap sebagai sukses. Sebaliknya, jika terjaadi reparasi yang overlap, misi dari sistem dapat dianggap gagal. Ulangi langkah 1 7 untuk jumlah simulasi yang diinginkan Algoritma Konfigurasi Standby System Hal. 5 / 6 Buat urutan pengoperasian, dalam hal ini time to failure (TTF) dari komponen dipakai sebagai acuan, untuk komponen A. Komponen B akan langsung dioperasikan bila komponen A mengalami kegagalan. Buat urutan kedua yang berhubungan dengan waktu reparasi (TTR time to repair) yang dimulai pad saat komponen A mengalami kegagalan. Masing-masing elemen berikutnya dari urutan ini dimulai jika komponen yang sedang beroperasi mengalami kegagalan.
6 Langkah 3: Jika waktu reparasi TTR dari sebuah komponen lebih besar dari waktu pengoperasian TTF untuk komponen yang sedang disimulasikan, maaka sistem akan mengalami kegagalan. Ulangi lagkah 1 3 sampai waktu simulasi total sama dengan atau lebih besar dari waktu yang diperlukan untuk satu misi. Ulangi langkah 1 4 untuk jumlah simulasi yang diinginkan. Untuk sistem yang kompleks algoritma di atas dapat dipakai sebagai referensi untuk taylor-made program Referensi dan Bibliografi Priyanta. Dwi, [2000], Keandalan dan Perawatan, Institut Teknologi Sepuluh Nopemeber, Surabaya Billinton, R. and Ronald N. Allan, [1992], Reliability Evaluation of Engineering Systems: Concepts and Techniques, 2nd edition, Plenum Press, New York and London Bridgees, D.C., [1974], The Application of Reliability to the Design of Ships Machinery, Transaction IMarE, Vol. 86. Henley, E.J. and Hiromitsu Kumamoto, [1992], Probabilistic Risk Assessment: reliability Engineering, Design, and Analysis, IEEE Press, New York Hoyland, Arnljot and Marvin Rausand, [1994], System Reliability Theory Models And Statistical Methods, John Willey & Sons, Inc. Press, W. H., Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling, and Brian P. Flannery, [1992], Numerical Recipes in FORTRAN: The Art of Scientific Computing, 2nd edition, Cambridge University Press, New York. Hal. 6 / 6
Rantai Markov Diskrit (Discrete Markov Chain)
#10 Rantai Markov Diskrit (Discrete Markov Chain) 10.1. Pendahuluan Berbagai teknik analitis untuk mengevaluasi reliability dari suatu sistem telah diuraikan pada bab terdahulu. Teknik analitis ini mengasumsikan
Lebih terperinciPROSES MARKOV KONTINYU (CONTINOUS MARKOV PROCESSES)
#11 PROSES MARKOV KONTINYU (CONTINOUS MARKOV PROCESSES) 11.1. Pendahuluan Masalah keandalan yang berhubungan dengan sistem secara normal adalah space memiliki sifat diskrit yaitu sistem tersebut dapat
Lebih terperinci#8 Model Keandalan Dinamis
#8 Model Keandalan Dinamis 8.1. Pendahuluan Prosedur standar untuk mengevaluasi keandalan dari suatu sistem adalah dengan memecah sistem itu menjadi beberapa komponen. Langkah berikutnya adalah mengestimasi
Lebih terperinciTIN315 - Pemeliharaan dan Rekayasa Keandalan Materi #1 Genap 2015/2016. TIN315 - Pemeliharaan dan Rekayasa Keandalan
Materi #1 TIN315 Pemeliharaan dan Rekayasa Keandalan Pokok Bahasan 2 1. Pengenalan Disiplin Ilmu Keandalan dan Aplikasinya 2. Probabilitas 3. Pemodelan Jaringan dan Evaluasi Sistem 4. Pengantar Analisa
Lebih terperinciSTRATEGI KEBIJAKSANAAN PERAWATAN #2
#14 STRATEGI KEBIJAKSANAAN PERAWATAN #2 14.1. Pemodelan Perawatan Terjadwal Ideal (Ideal Schedule Maintenance) Misalkan sebuah komponen yang tidak mampu rawat tetapi komponen tersebut menjalani perawatan
Lebih terperinci#3 PEMODELAN JARINGAN DAN SISTEM
#3 PEMODELAN JARINGAN DAN SISTEM 3.1. Pendahuluan Untuk mengevaluasi keandalan dari suatu komponen atau sistem yang pertama kali harus dilakukan adalah dengan memodelkan komponen atau sistem tersebut kedalam
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS DAN TERMINOLOGI KEANDALAN
#7 DISTRIBUSI PROBABILITAS DAN TERMINOLOGI KEANDALAN 7.1. Pendahuluan Pada pembahasan terdahulu, keandalan hanya dievaluasi sebagai suatu sistem rekayasa (engineering) dengan tidak menggunakan distribusi
Lebih terperinciMateri #2 TIN315 Pemeliharaan dan Rekayasa Keandalan Genap 2015/2016
#2 PROBABILITAS 2.1. Pendahuluan Kata probabiliitas sering dipakai jika kehilangan sentuhan dalam mengimplikasikan bahwa suatu kejadian yang mempunyai peluang yang bagus akan terjadi. Dalam hal ini penilaian
Lebih terperinciada, apakah bisa dikatakan nilai yang didapat sudah baik atau tidak, serta mengetahui indeks keandalan ditinjau dari sisi pelanggan.
Analisa Keandalan Transformator Gardu Induk Wilayah Surabaya Menggunakan Metode Monte Carlo Agung Arief Prabowo 2207100058 Jurusan Teknik Elektro ITS, Surabaya 60111, email: agung.prabowo412@yahoo.com
Lebih terperinciLOSS OF LOAD PROBABILITY (LOLP) INDEX UNTUK MENGANALISIS KEANDALAN PEMBANGKIT LISTRIK (Studi Kasus PT Indonesia Power UBP Suralaya)
BIAStatistics (2015) Vol. 9, No. 2, hal. 7-12 LOSS OF LOAD PROBABILITY (LOLP) INDEX UNTUK MENGANALISIS KEANDALAN PEMBANGKIT LISTRIK (Studi Kasus PT Indonesia Power UBP Suralaya) Yulius Indhra Kurniawan
Lebih terperinciPERTEMUAN #1 PENGANTAR DAN PENGENALAN PEMELIHARAAN DAN REKAYASA KEANDALAN 6623 TAUFIQUR RACHMAN TKT316 PEMELIHARAAN DAN REKAYASA KEANDALAN
PENGANTAR DAN PENGENALAN PEMELIHARAAN DAN REKAYASA KEANDALAN PERTEMUAN #1 TKT316 PEMELIHARAAN DAN REKAYASA KEANDALAN 6623 TAUFIQUR RACHMAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ESA
Lebih terperinciBab IV Simulasi Metode Monte Carlo Mengatasi Masalah dalam Distribusi Data
24 Bab IV Simulasi Metode Monte Carlo Mengatasi Masalah dalam Distribusi Data IV.1 Mengenal Metode Monte Carlo Distribusi probabilitas digunakan dalam menganalisis sampel data. Sebagaimana kita ketahui,
Lebih terperinciSeminar TUGAS AKHIR. Fariz Mus abil Hakim LOGO.
Seminar TUGAS AKHIR Fariz Mus abil Hakim 2207 100 010 LOGO www.themegallery.com Studi Keandalan Jaringan Distribusi 20 kv Wilayah Malang dengan Metode Monte Carlo Pembimbing: Prof. Ir. Ontoseno Penangsang,
Lebih terperinciPEMBANGKIT BILANGAN ACAK (Random Number Generator)
PEMBANGKIT BILANGAN ACAK (Random Number Generator) Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Jurusan Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 2 Random Number Generator (1) Cara memperoleh : ZAMAN DAHULU,
Lebih terperinciTeknik Simulasi Untuk Memprediksi Keandalan Lendutan Balok Statis Tertentu
Teknik Simulasi Untuk Memprediksi Keandalan Lendutan Balok Statis Tertentu Yosafat Aji Pranata Abstrak Balok merupakan salah satu elemen struktur utama pada struktur bangunan gedung. Salah satu kriteria
Lebih terperinciPENERAPAN METODE INTEGRASI MONTE CARLO PADA LEMBARKERJA EXCEL. Implementattion of Monte-Carlo Integration Method in Excel Worksheet
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan, dan Penerapan MIPA Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 16 Mei 2009 PENERAPAN METODE INTEGRASI MONTE CARLO PADA LEMBARKERJA EXCEL Eko Sulistya
Lebih terperinciDasar-dasar Simulasi
Bab 3: Dasar-dasar Simulasi PEMODELAN DAN SIMULASI SISTEM M O N I C A A. K A P P I A N T A R I - 2 0 0 9 Sumber: Harrell, C., B.K. Ghosh and R.O. Bowden, Jr., Simulation Using Promodel, 2 nd ed., McGraw-
Lebih terperinciLOSS OF LOAD PROBABILITY (LOLP) INDEX UNTUK MENGANALISIS KEANDALAN PEMBANGKIT LISTRIK (Studi Kasus PT Indonesia Power UBP Suralaya)
LOSS OF LOAD PROBABILITY (LOLP) INDEX UNTUK MENGANALISIS KEANDALAN PEMBANGKIT LISTRIK (Studi Kasus PT Indonesia Power UBP Suralaya) Yulius Indhra Kurniawan, Anindya Apriliyanti P Indonesia Power UBP Suralaya,
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK ITS Vol. 7, No. 1 (2018), ( X Print) B 1
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 7, No. 1 (2018), 2337-3520 (2301-928X Print) B 1 Penilaian Keandalan Sistem Tenaga Listrik Jawa Bagian Timur Dan Bali Menggunakan Formula Analitis Deduksi Dan Sensitivitas Analitis
Lebih terperinciKAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN SIX SIGMA. Victoria Dwi Murti 1, Sudarno 2, Suparti 3
JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 241-248 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN
Lebih terperinciBAB 3 PEMBANGUNAN MODEL SIMULASI MONTE CARLO. Simulasi Monte Carlo merupakan salah satu metode simulasi sederhana yang
BAB 3 PEMBANGUNAN MODEL SIMULASI MONTE CARLO 3. Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo merupakan salah satu metode simulasi sederhana yang dapat dibangun secara cepat menggunakan spreadsheet. Penggunaan
Lebih terperinciSIMULASI Kendalan (Reliability Simulation)*
TKS 6112 Keandalan Struktur SIMULASI Kendalan (Reliability Simulation)* * Pranata, Y.A. Teknik Simulasi Untuk Memprediksi Keandalan Lendutan Balok Statis Tertentu. Prosiding Konferensi Teknik Sipila Nasional
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE LINEAR CONGRUENTIAL GENERATOR UNTUK OPTIMALISASI HASIL ACAK
MODIFIKASI METODE LINEAR CONGRUENTIAL GENERATOR UNTUK OPTIMALISASI HASIL ACAK I Made Divya Biantara 1), I Made Sudana 2), Alfa Faridh Suni, Suryono 3), Arimaz Hangga 4) 1,2,3,4) Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciStudi Analisis Keandalan Sistem Distribusi Tenaga Listrik Surabaya Menggunakan Metode Latin Hypercube Sampling
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (0) -5 Studi Analisis Keandalan Sistem Distribusi Tenaga Listrik Surabaya Menggunakan Metode Latin Hypercube Sampling Agung Yanuar Wirapraja, I Gusti Ngurah Satriyadi Hernanda,
Lebih terperinciPEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI
PEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI Asep dan Abdulah Shahab Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi
Lebih terperinciKEANDALAN DATA CENTER BERDASARKAN SISTEM TIER CLASSIFICATIONS. Irham Fadlika
Irham Fadlika; Keandalan Data Center Berdasarkan Sistem Tier Classifications KEANDALAN DATA CENTER BERDASARKAN SISTEM TIER CLASSIFICATIONS Irham Fadlika Abstrak Ketika konsep keandalan (reliability) mulai
Lebih terperinciSTUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH
STUDI DAN IMPLEMENTASI WATERMARKING CITRA DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI HASH Fahmi Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha No.
Lebih terperinciPEMBANGKIT BILANGAN ACAK
PEMBANGKIT BILANGAN ACAK Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Pertemuan Ke- 7 Riani L. JurusanTeknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 CARA MEMPEROLEH : Pembangkit Bilangan Acak (Random Number Generator)
Lebih terperinciPENENTUAN INTERVAL WAKTU PEMELIHARAAN PENCEGAHAN BERDASARKAN ALOKASI DAN OPTIMASI KEHANDALAN PADA PERALATAN SEKSI PENGGILINGAN E
PENENTUAN INTERVAL WAKTU PEMELIHARAAN PENCEGAHAN BERDASARKAN ALOKASI DAN OPTIMASI KEHANDALAN PADA PERALATAN SEKSI PENGGILINGAN E (Studi Kasus: PT ISM Bogasari Flour Mills Surabaya) Edi Suhandoko, Bobby
Lebih terperinciPerencanaan Jadwal Perawatan Pencegahaan untuk Mengurangi Laju Biaya Pemeliharaan Komponen Bearing C3
Petunjuk Sitasi: Ginting, E., Tambunan, M., Sari, R. M., & Ginting, L. (2017). Perencanaan Jadwal Perawatan Pencegahaan untuk Mengurangi Laju Biaya Pemeliharaan Komponen Bearing 22208 C3. Prosiding SNTI
Lebih terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 Pendahuluan (1) Sifat probabilitistik pada sistem nyata mempunyai pola distribusi probabilistik
Lebih terperinciModul 14. PENELITIAN OPERASIONAL I MODEL SIMULASI. Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
. PENELITIAN OPERASIONAL I MODEL SIMULASI Oleh : Eliyani PROGRAM KELAS KARYAWAN PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 007 MODEL SIMULASI PENDAHULUAN
Lebih terperinciPEMBANGKIT RANDOM VARIATE
PEMBANGKIT RANDOM VARIATE Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi JurusanTeknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 Pendahuluan (1) Sifat probalitistik pada sistem nyata mempunyai pola distribusi probabilistik
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Hampir semua fenomena di dunia ini memiliki beberapa ketidakpastian, yang tidak dapat diperkirakan sebagai sesuatu yang pasti. Pada umumnya pengukuran berulang
Lebih terperinciSimulasi Monte Carlo
Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo Simulasi monte carlo melibatkan penggunaan angka acak untuk memodelkan sistem, dimana waktu tidak memegang peranan yang substantif (model statis) Pembangkitan
Lebih terperinciEvaluasi Deviasi dari Aproksimasi Frekuensi Kejadian Perawatan Korektif dan Preventif
Petunjuk Sitasi: Rahman, A. (2017). Evaluasi Deviasi Dari Aproksimasi Frekuensi Kejadian Perawatan Korektif Dan Preventif. Prosiding SNTI dan SATELIT 2017 (pp. C181-186). Malang: Jurusan Teknik Industri
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM
BIAStatistics (2015) Vol. 9, 2, hal. 28-32 PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM Munawar Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah
Lebih terperinciPENDEKATAN INVERSE-TRANSFORM RANDOM VARIATE GENERATOR BERBASIS DISTRIBUSI GEOMETRI PADA PENGACAKAN RANDOM SAMPLING
PENDEKATAN INVERSE-TRANSFORM RANDOM VARIATE GENERATOR BERBASIS DISTRIBUSI GEOMETRI PADA PENGACAKAN RANDOM SAMPLING Arif Rahman Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya Jl.
Lebih terperinci4.1.7 Data Biaya Data Harga Jual Produk Pengolahan Data Penentuan Komponen Kritis Penjadualan Perawatan
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGAKUAN... ii SURAT KETERANGAN DARI PERUSAHAAN... iii HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING... iv HALAMAN PENGESAHAAN PENGUJI... v HALAMAN PERSEMBAHAN... vi HALAMAN MOTTO...
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III ISSN: X Yogyakarta, 3 November 2012
PENENTUAN RELIABILITAS SISTEM DAN PELUANG SUKSES MESIN PADA JENIS SISTEM PRODUKSI FLOW SHOP Imam Sodikin 1 1 Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta Jl.
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Simulasi Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : NI, PPO Semester : V
RP-S1-SK-04 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.1 : Membuat suatu sistem informasi manajemen di berbagai bidang 2. CP 9.3 : Mampu merancang pengumpulan data
Lebih terperinciJournal of Informatics and Technology, Vol 1, No 4, Tahun 2012, p 1-8
PREDIKSI PENDAPATAN PEMERINTAH INDONESIA MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO Afry Rachmat, Sukmawati Nur Endah, Aris Sugiharto Program Studi Teknik Informatika, Universitas Diponegoro afry.rachmat27@gmail.com,
Lebih terperinciPEMODELAN BILANGAN ACAK DAN PEMBANGKITANNYA. Pemodelan & Simulasi
PEMODELAN BILANGAN ACAK DAN PEMBANGKITANNYA Pemodelan & Simulasi Bilangan Acak Bilangan acak adalah bilangan yang kemunculannya terjadi secara acak. Bilangan acak ini penting untuk keperluan simulasi.
Lebih terperinciSistem Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Berroda dengan Model Pembelajaran On-line Menggunakan NN
Sistem Pengemudian Otomatis pada Kendaraan Berroda dengan Model Pembelajaran On-line Menggunakan Eru Puspita Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Keputih
Lebih terperinciPENENTUAN PROSENTASE CALON MAHASISWA BARU YANG AKAN MENDAFTAR ULANG DENGAN BANTUAN SIMULASI MONTE CARLO
PENENTUAN PROSENTASE CALON MAHASISWA BARU YANG AKAN MENDAFTAR ULANG DENGAN BANTUAN SIMULASI MONTE CARLO Yogi Yusuf Wibisono Jurusan Teknik Industri Universtias Katolik Parahyangan Jalan Ciumbuleuit 94
Lebih terperinciSampling dengan Simulasi Komputer
Modul Sampling dengan Simulasi Komputer PENDAHULUAN Sutawanir Darwis M etode statistika merupakan alat untuk menyelesaikan masalah apabila solusi analitik tidak mungkin diperoleh. Dengan metode statistika
Lebih terperinciMembangkitkan Data Klaim Individu Pemegang Polis Asuransi Kendaraan Bermotor Berdasarkan Data Klaim Agregat
Statistika, Vol. 12 No. 1, 43 49 Mei 2012 Membangkitkan Data Individu Pemegang Polis Asuransi Bermotor Berdasarkan Data Agregat Program Studi Statistika, Universitas Islam Bandung, Jl. Purnawarman 63 Bandung.
Lebih terperinciTENTANG UTS. Penentuan Cadangan, hal. 1
TENTANG UTS Soal 1: Jawaban umumnya tidak fokus atau straight ke pertanyaan/ masalah yang diajukan. Key words dalam pertanyaan di atas tekanan saturasi, sedangkan dalam banyak jawaban di bawah tekanan
Lebih terperinciPembangkitan Bilangan Acak dengan Memanfaatkan Fenomena Fisis
Pembangkitan Bilangan Acak dengan Memanfaatkan Fenomena Fisis Otniel 3588 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha Bandung 432, Indonesia
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam membuat model simulasi, perlu diketahui mengenai beberapa teori yang berhubungan dengan pembuatan model dan teori yang berguna untuk menverfikasi model. Beberapa teori tersebut
Lebih terperinciMETODE MONTE CARLO. Pemodelan & Simulasi TM11
METODE MONTE CARLO Pemodelan & Simulasi TM11 Metode Monte Carlo Metoda Monte Carlo telah digunakan sejak abad ke-18 oleh Comte de Buffon yang mengembangkan eskperimen untuk memperoleh rasio antara diameter
Lebih terperinciAnalisa Keandalan Struktur Akibat Beban Gelombang Pada Kapal Perang Tipe Corvette
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (2016) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) G-315 Analisa Keandalan Struktur Akibat Beban Gelombang Pada Kapal Perang Tipe Corvette Teguh Tri Efendi, Aries Sulisetyono, dan
Lebih terperinciDAFTAR ISI HALAMAN JUDUL LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI SURAT KETERANGAN PERUSAHAAN LEMBAR PENGAKUAN PERSEMBAHAN
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI SURAT KETERANGAN PERUSAHAAN LEMBAR PENGAKUAN PERSEMBAHAN MOTTO KATA PENGANTAR i ii in iv v vi vii viii DAFTAR ISI x DAFTAR
Lebih terperinciPercobaan Perancangan Fungsi Pembangkit Bilangan Acak Semu serta Analisisnya
Percobaan Perancangan Fungsi Pembangkit Bilangan Acak Semu serta Analisisnya Athia Saelan (13508029) 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciSIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING
SIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING PENGANTAR Simulasi Monte Carlo didefinisikan sebagai semua teknik sampling statistik yang digunakan untuk memperkirakan solusi
Lebih terperinciPembangkitVariabelRandom
PembangkitVariabelandom Slide: Tri Harsono 1 1. Pembangkitvariabelrandom diskrit variabel random: adalah nilai suatu variabel random yg mempunyai distribusitertentuutkmengambilvariabelrandom dari beberapa
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL SIMULASI UNTUK MENENTUKAN OVERAL RELIABILITY DAN AVAILABILITY JARINGAN MESIN DALAM SISTEM PRODUKSI
PENGEMBANGAN MODEL SIMULASI UNTUK MENENTUKAN OVERAL RELIABILITY DAN AVAILABILITY JARINGAN MESIN DALAM SISTEM PRODUKSI Dody Hartanto 1,*) dan Yudha Andrian Saputra 2) 1) Jurusan Teknik Industri, Institut
Lebih terperinciProgram Studi S1 Teknik Perkapalan, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Indonesia
ANALISA PERAWATAN SISTEM DISTRIBUSI MINYAK LUMAS BERBASIS KEANDALAN PADA KAPAL KM.BUKIT SIGUNTANG DENGAN PENDEKATAN RCM (RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE) Relinton B Manalu 1, Untung Budiarto 1, Hartono
Lebih terperinciSATIN Sains dan Teknologi Informasi
SATIN Sains dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 2, Desember 2016 SATIN Sains dan Teknologi Informasi journal homepage : http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Simulasi Monte Carlo dan Animasi Operasinya
Lebih terperinciAnalisis Model dan Simulasi. Hanna Lestari, M.Eng
Analisis Model dan Simulasi Hanna Lestari, M.Eng Simulasi dan Pemodelan Klasifikasi Model preskriptif deskriptif diskret kontinu probabilistik deterministik statik dinamik loop terbuka - tertutup Simulasi
Lebih terperinciTEKNIK SIMULASI. Nova Nur Hidayati TI 5F
TEKNIK SIMULASI Nova Nur Hidayati TI 5F 10530982 PENDAHULUAN TUJUAN MEMPELAJARI SIMULASI Melalui kuliah ini diharapkan kita dapat mempelajari suatu sistem dengan memanfaatkan komputer untuk meniru (to
Lebih terperinciESTIMASI INTERVAL KEPERCAYAAN (CONFIDENCE INTERVAL) PARAMETER MODEL PROSES GEOMETRIK WEIBULL PADA ANALISIS UJI HIDUP UNTUK DATA TERSENSOR TIPE II
ESTIMASI INTERVAL KEPERCAYAAN (CONFIDENCE INTERVAL) PARAMETER MODEL PROSES GEOMETRIK WEIBULL PADA ANALISIS UJI HIDUP UNTUK DATA TERSENSOR TIPE II Asep Solih A 1* Rini Cahyandari 2 Tarkinih 3 123 Program
Lebih terperinciBILANGAN ACAK (RANDOM NUMBER)
BILANGAN ACAK (RANDOM NUMBER) Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono Web : http://pakhartono.wordpress.com/ E-mail: pakhartono at gmail dot com budihartono at acm dot org Teknik Informatika [Gasal 2009
Lebih terperinciMODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang.
MODEL REGRESI DATA TAHAN HIDUP TERSENSOR TIPE III BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL Winda Faati Kartika 1, Triastuti Wuryandari 2 1, 2) Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA Universitas Diponegoro
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (2013) ISSN: ( Print) F-312
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 2, (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) F-32 Evaluasi Reliability dan Safety pada Sistem Pengendalian Level Syn Gas 2ND Interstage Separator Di PT. Petrokimia Gresik Dewi
Lebih terperinciAplikasi Teori Bilangan Bulat dalam Pembangkitan Bilangan Acak Semu
Aplikasi Teori Bilangan Bulat dalam Pembangkitan Bilangan Acak Semu Ferdian Thung 13507127 Program Studi Teknik Informatika ITB, Jalan Ganesha 10 Bandung, Jawa Barat, email: if17127@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciStudi Keandalan Sistem Distribusi 20kV di Bengkulu dengan Menggunakan Metode Failure Mode Effect Analysis (FMEA)
Studi Keandalan Sistem Distribusi 20kV di Bengkulu dengan Menggunakan Metode Failure Mode Effect Analysis (FMEA) Andhito Sukmoyo Nugroho, I.G.N. Satriadi Hernanda 2), Adi Soeprijanto 1) Jurusan Teknik
Lebih terperinciPREDIKSI LUASAN LUMPUR DENGAN TIME SERIES MENGGUNAKAN SIMULATED ANNEALING
PREDIKSI LUASAN LUMPUR DENGAN TIME SERIES MENGGUNAKAN SIMULATED ANNEALING ASHAFIDZ FAUZAN DIANTA POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2010 ABSTRAK Bencana
Lebih terperinciBAB IV SIMULASI MONTE CARLO
BAB IV SIMULASI MONTE CARLO Monte Carlo adalah algoritma komputasi untuk mensimulasikan berbagai perilaku sistem fisika dan matematika. Penggunaan klasik metode ini adalah untuk mengevaluasi integral definit,
Lebih terperinciAnalisis Keandalan Mechanical Press Shearing Machine di Perusahaan Manufaktur Industri Otomotif
Analisis Keandalan Mechanical Press Shearing Machine di Perusahaan Manufaktur Industri Otomotif Abdurrahman Yusuf 1, Anda Iviana Juniani 2 dan Dhika Aditya P. 3 1,2,3 Program Studi Teknik Desain dan Manufaktur,
Lebih terperinciKemungkinan Terjadinya Retak pada Balok Pratekan Full Prestressing ABSTRAK
Kemungkinan Terjadinya Retak pada Balok Pratekan Full Prestressing M. Sigit Darmawan Dosen Jurusan Diploma Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Email: msdarmawan@ce.its.ac.id ABSTRAK Pada
Lebih terperinciSTUDI PENEMPATAN SECTIONALIZER PADA JARINGAN DISTRIBUSI 20 KV DI PENYULANG KELINGI UNTUK MENINGKATKAN KEANDALAN
Mikrotiga, Vol 2, No. 1 Januari 2015 ISSN : 2355-0457 5 STUDI PENEMPATAN SECTIONALIZER PADA JARINGAN DISTRIBUSI 20 KV DI PENYULANG KELINGI UNTUK MENINGKATKAN KEANDALAN Azzahraninna Tryollinna 1*, Rudyanto
Lebih terperinciAnalisa Keandalan Jaringan Distribusi Wilayah Surabaya Menggunakan Metode Monte Carlo Agung Arief Prabowo
Analisa Keandalan Jaringan Distribusi Wilayah Surabaya Menggunakan Metode Monte Carlo Agung Arief Prabowo 2207 100 058 Dosen Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Adi Soeprijanto ST., MT. I Gusti Ngurah Satriyadi
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK ELEKTRO PROGRAM PASCASARJANA
Mata Kuliah/Sks/Smt : Matematika Terapan/ / Tujuan Umum Mata Kuliah :. Mahasiswa memahami konsep-konsep statistika 2. Mahasiswa mampu menerapkan konsep dan alat bantu statistika pada masalah telekomunikasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di zaman sekarang, kemajuan sains dan teknologi sangat berkembang pesat. Salah satu ilmu yang berkembang adalah matematika yang merupakan induk dari semua ilmu
Lebih terperinciOPTIMASI PERAWATAN STONE CRUSHER MENGGUNAKAN RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM)
1 OPTIMASI PERAWATAN STONE CRUSHER MENGGUNAKAN RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM) Ya umar, Totok R. Biyanto Jurusan Teknik Fisika - Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI LOG-LOGISTIK PADA DATA SURVIVAL TERSENSOR TIPE II
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI LOG-LOGISTIK PADA DATA SURVIVAL TERSENSOR TIPE II Ryndha, Anna 2, Nasrah 3 ABSTRAK Data survival adalah data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan
Lebih terperinciRELIABILITY CENTERED MAINTENANCE DALAM PERAWATAN F.O. SERVICE PUMP SISTEM BAHAN BAKAR KAPAL IKAN
Jurnal Riset dan Teknologi Kelautan (JRTK) Volume 14, Nomor 1, Januari - Juni 2016 RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE DALAM PERAWATAN F.O. SERVICE PUMP SISTEM BAHAN BAKAR KAPAL IKAN M. Rusydi Alwi Dosen
Lebih terperinciMonte Carlo. Prihantoosa Toosa
Monte Carlo Prihantoosa pht854@yahoo.com toosa@teknosoftmedia.com Pendahuluan Simulasi Monte Carlo dikenal dengan intilah sampling simulation atau Monte Carlo Sampling Technique Istilah Monte Carlo pertama
Lebih terperinciPEMODELAN DAN SIMULASI DALAM MENENTUKAN JUMLAH PENJUALAN PRODUK MOTOR DENGAN METODE MONTE CARLO. Eka Iswandy 1 Novinaldi 2 ABSTRACT
PEMODELAN DAN SIMULASI DALAM MENENTUKAN JUMLAH PENJUALAN PRODUK MOTOR DENGAN METODE MONTE CARLO Eka Iswandy Novinaldi ABSTRACT Selling is an activity that is increasingly important and is a factor that
Lebih terperinciPengembangan Model Simulasi, oleh Hotniar Siringoringo 1
Simulasi kejadian diskrit memodelkan sistem yang berubah sesuai waktu melalui suatu representasi dimana variabel status berubah secara langsung pada titik terpisah dalam waktu. Titik terpisah dalam waktu
Lebih terperinciDistribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 17/12/2014
STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Rata-rata dan Variansi Rumus Umum: Distribusi Peluang Diskrit dan Kontinyu UNIFORM Distribusi Diskrit Uniform Distribusi Diskrit Uniform Contoh: Suatu
Lebih terperinciANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK.
ANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK.) I Gusti Ngr. Rai Usadha 1), Valeriana Lukitosari 2),
Lebih terperinci(Risk Analysis Simulator)
(Risk Analysis Simulator) TUJUAN Membuat alat eksperimental, atau simulator, yang akan berlaku seperti sistem yang diinginkan dalam aspek yang pasti dan cepat, dengan biaya yang efektif. PERBANDINGAN ANTARA
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Antrian Sistem antrian adalah merupakan keseluruhan dari proses para pelanggan atau barang yang berdatangan dan memasuki barisan antrian yang seterusnya memerlukan pelayanan
Lebih terperinciGambar 3.1 Diagram Alir Sistematika Pemecahan Masalah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan metode berpikir untuk menghasilkan tahapan-tahapan yang harus ditetapkan oleh peneliti dalam proses penelitian. Berikut adalah tahapan-tahapan
Lebih terperinciPeningkatan Keandalan Sistem Distribusi Tenaga Listrik 20 kv PT. PLN (Persero) APJ Magelang Menggunakan Static Series Voltage Regulator (SSVR)
Peningkatan Keandalan Sistem Distribusi Tenaga Listrik 20 kv PT. PLN (Persero) APJ Magelang Menggunakan Static Series Voltage Regulator (SSVR) Oleh: Putty Ika Dharmawati (2208100020) Dosen Pembimbing Prof.
Lebih terperinciPENENTUAN INTERVAL WAKTU PENGGANTIAN SUB-SUB SISTEM MESIN HEIDELBERG CD 102 DI PT. X
PENENTUAN INTERVAL WAKTU PENGGANTIAN SUB-SUB SISTEM MESIN HEIDELBERG CD 102 DI PT. X Trisian Hendra Putra dan Bobby Oedy P. Soepangkat Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 DIAGRAM ALIR METODOLOGI PENELITIAN Dalam proses penyusunan laporan tugas akhir mengenai penerapan sistem Preventive Maintenance di departemen 440/441 men summer shoes pada
Lebih terperinciSimulation. Prepared by Akhid Yulianto, SE, MSC (Log) Based on Anderson, Sweeney, and Williams Thomson ΤΜ /South-Western Slide
Simulation Prepared by Akhid Yulianto, SE, MSC (Log) Based on Anderson, Sweeney, and Williams 1 Simulation Kebaikan dan kelemahan menggunakan simulation Modeling Random Variables and Pseudo-Random Numbers
Lebih terperinci#6 FAULT TREE ANALYSIS (FTA)
#6 FAULT TREE ANALYSIS (FTA) 6.1. Pendahuluan Seperti yang telah dibahas pada materi sebelumnya bahwa dua metode yang banyak digunakan untuk menganalisa kegagalan sistem adalah Fault Tree Analysis (FTA)
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Flowchart Diagram 3.1 Flowchart Metodologi Pemecahan Masalah Diagram 3.1 Flowchart Metodologi Pemecahan Masalah (Lanjutan) 62 63 3.2 Observasi Lapangan Observasi
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING DAN LINEAR CONGRUENT METHOD (LCM) DALAM GAME SLIDE PUZZLE PENGENALAN SEMBILAN SUNAN BERBASIS ANDROID
Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM), FaveHotel Jayapura, 3 November 2017 PENERAPAN ALGORITMA STEEPEST ASCENT HILL CLIMBING DAN LINEAR CONGRUENT METHOD (LCM) DALAM GAME SLIDE PUZZLE PENGENALAN SEMBILAN
Lebih terperinci4. BILANGAN ACAK dan Pembangkitannya
4. BILANGAN ACAK dan Pembangkitannya 4.1. Pengantar Bilangan Acak Bilangan acak merupakan suatu besaran dasar dalam modeling dan teknikteknik simulasi. Pada modeling dan simulasi banyak sekali memanfaatkan
Lebih terperinciPERHITUNGAN PLANT RELIABILITY DAN RISIKO DI PABRIK PHONSKA PT.PETROKIMIA GRESIK
PERHITUNGAN PLANT RELIABILITY DAN RISIKO DI PABRIK PHONSKA PT.PETROKIMIA GRESIK IGP Raka Arthama, Patdono Soewignjo, Nurhadi Siswanto, Stefanus Eko Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XXIV Program Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Januari 2016
PENENTUAN INTERVAL WAKTU PERAWATAN PENCEGAHAN PADA PERALATAN DI MEDIUM PRESSURE GAS COMPRESSION AREA (MPGCA) DI PT TEXI DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI MONTE CARLO Arief Witjaksono 1) dan Bobby Oedy P. Soepangkat
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN. Wajah pada Subruang Orthogonal dengan Menggunakan Laplacianfaces
BAB V KESIMPULAN Berdasarkan uji coba dan analisis hasil pengujian terhadap Sistem Pengenalan Wajah pada Subruang Orthogonal dengan Menggunakan Laplacianfaces Terdekomposisi QR dapat disimpulkan sebagai
Lebih terperinciSuatu sistem tenaga listrik memiliki unit-unit pembangkit yang bertugas menyediakan daya dalam sistem tenaga listrik agar beban dapat terlayani.
Suatu sistem tenaga listrik memiliki unit-unit pembangkit yang bertugas menyediakan daya dalam sistem tenaga listrik agar beban dapat terlayani. Unit pembangkit dapat mengalami gangguan setiap waktu yang
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Reliability (Keandalan) Keandalan menurut L.C Kapoor dan L. R Lamberson didefinisikan sebagai probabilitas suatu item (sistem) untuk memiliki performansi sesuai dengan fungsi
Lebih terperinciKata Kunci: Analisis Regresi Linier, Penduga OLS, Penduga GLS, Autokorelasi, Regresor Bersifat Stokastik
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 168 176 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN PENDUGA ORDINARY LEAST SQUARES (OLS) DAN GENERALIZED LEAST SQUARES (GLS) PADA MODEL REGRESI
Lebih terperinci