Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga
|
|
|
- Teguh Lie
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Semnar aonal enolog Informa, Komuna dan Indutr (SIKI) 9 ISS (Prnted) : Faulta San dan enolog, UI Sultan Syarf Kam Rau ISS (Onlne) : Peanbaru, 8-9 Me 7 Vetor Kendal Permanan Dnam LQ on-kooperatf Watu a Berhngga lwan Andraa UI Sultan Syarf Kam Rau, Peanbaru Jl. H.R Soebranta o 55 Km. 8 telp : e-mal: nlwanandraa@un-ua.ac.d Abtra Pada peneltan n dbaha mengena peramaan tem dnam permanan peman watu ta berhngga untu au alar dengan fator don. Kemudan dbentu peramaan alabar Rccat untu watu ta berhngga dar peramaan tem dnam permanan. Selanutnya berdaaran olu peramaan alabar Rccat dbentu olu umpan bal ah untu mang-mang peman. Kemudan danala etablan tem dengan menubttuan umpan bal ah e peramaan dferenal tem dnam. Berutnya, untu eten olu dan etunggalan olu umpan bal ah, dperoleh hal bahwa untu dan terdapat olu untu umpan bal ah dan ada atu olu umpan bal ah yang mentablan tem dnam. Kata unc: Dnam, Don, Permanan, Rccat, alar Abtract In th reearch wa dcu about euaton of dynamc ytem game player wth nfnte tme for calar cae wth dcount factor. Baed ytem of dynamc game formed algebrac Rccat euaton for nfnte tme. Furthermore, baed oluton from algebrac Rccat euaton, formed feedbac ah for each player. hen analyzed about tablty of ytem wth ubttuton feedbac ah to dfferental euaton dynamc ytem. Moreover, for extence oluton and unuene oluton of feedbac ah, reultng for and founded oluton for feedbac ah and there one feedbac ah oluton whch tablze dynamc ytem. Keyword: Dynamc, Dcount, Game, Rccat, calar. Pendahuluan Sebuah permanan dataan permanan dnam a trateg yang dambl oleh eorang peman dlauan dengan mempertmbangan trateg ebelumnya, ba trateg yang dambl endr maupun trateg yang dambl oleh peman lan. Permanan dnam yang aan da d peneltan n adalah permanan dnam non-ooperatf ontnu alar umpan bal ah peman dengan watu ta berhngga dengan pemberan fator don. Hal yang menar dalam permanan dnam non-ooperatf, bahwa untu mencapa uatu tuuan mang-mang peman aan alng berompet agar tuuan yang dngnan tercapa dengan ba, maa dapat dpaham dalam berompet tentu mang-mang peman tda alng beeraama (non-ooperatf). Pada permanan dnam non-ooperatf ontnu alar umpan bal ah, para peman aan mengoptmalan dalam art ah fung obetf, untu mengoptmalan fung obetf maa para peman memerluan trateg ah. Maalah olu trateg ah, telah delaan oleh beberapa ahl dantaranya dberan oleh amer Baar (999) dan Jacob Engwerda () yang telah menelaan tentang eten olu trateg ah untu peroalan permanan dnam nonooperatf dengan watu ta hngga au non alar. Hal yang ama uga dberan oleh Weeren (999) yang menelaan mengena eten olu trateg ah untu peroalan permanan dnam non-ooperatf dengan watu ta hngga au non alar dan alar. Sementara tu untu peneltan tentang permanan dengan penambahan fator don telah dberan beberapa ahl dantaranya dberan oleh Phlppe Mchel (3) yang telah membaha mengena eulbrum ah dengan fung dnam permanan dberan fator don untu dua peman dengan fung tuuan untu watu berhngga. Penelt lan oleh Mchael R. Caputo (3) 583
2 Semnar aonal enolog Informa, Komuna dan Indutr (SIKI) 9 ISS (Prnted) : Faulta San dan enolog, UI Sultan Syarf Kam Rau ISS (Onlne) : Peanbaru, 8-9 Me 7 yang dalam urnalnya membaha mengena olu umpan bal ah pada peroalan permanan dnam untu watu ta berhngga dengan penambahan fator don yang berfung eponenal. Sementara tu peneltan yang dlauan oleh Fabo S. Prul (5) telah membaha mengena olu umpan bal ah untu watu ta berhngga pada permanan lner uadrat dengan penambahan fator don dengan menggunaan matr Hamltonan. Selanutnya, dar uraan data dapat dperoleh bahwa peneltan mengena olu umpan bal ah pada permanan dnam non-ooperatf telah dlauan untu watu ta berhngga oleh Jacob Engwerda dan Weeren, namun dua penelt terebut tda member penambahan fator don pada fung dnam atau pada fung tuuannya. Sementara peneltan yang dlauan oleh Phlppe Mchel, Mchael R. Caputo dan Fabo S. Prul telah membaha mengena olu umpan bal ah pada peroalan permanan dengan penambahan fator don pada tem dnamnya, namun peroalan permanan yang dbaha tda berbentu permanan dnam non-ooperatf untu au alar. Berdaaran uraan terebut, maa dalam peneltan n yang aan dbaha merupaan penggabungan peneltan yang belum pernah dlauan oleh Jacob Engwerda dan Weeren erta peneltan yang belum dlauan oleh Phlppe Mchel, Mchael R. Caputo dan Fabo S. Prul yatu mengena permanan dnam lner uadrat non-ooperatf ontnu untu au alar umpan bal ah untu peman pada watu ta berhngga. Dmana fator don denaan pada tem dnam permanan dengan para peman mencar vetor endal dengan vetor endal yang dperoleh memenuh trateg ah dengan rtera bahwa vetor endal yang dperoleh oleh mang-mang peman tda lebh buru a dbandngan dengan vetor endal yang lan. Kemudan, berdaaran vetor endal yang dperoleh terebut aan danala etablan tem dnam permannya. Sehngga dperoleh vetor endal untu mang-mang peman yang optmal eua dengan rtera ah.. Metode Peneltan Peneltan n menggunaan tud lteratur dan langah-langah yang dlauan pada peneltan n adalah ebaga berut :. Membentuan model peramaan dfferenal dnam au permanan non-ooperatf beerta fung tuuan watu ta hngga dengan penambahan fator don untu au alar untu peman.. Berdaaran alur permanan pada pembataan maalah yatu loop tertutup, maa untu mencar fung endal peman pertama detahu fung endal peman yang lan. 3. Fung endal yang detahu pada langah data, dubttuan e peramaan dfferenal dnam untu peman. 4. Kemudan dbentu peramaan Hamltonan, lalu berdaaran peramaan Hamltonan dan peramaan dfferenal dnam untu peman pada langah 3, dbentu peramaan tate, cotate erta peramaan taoner. 5. Berdaaran langah 4, emudan dbentu peramaan dfferenal Rccat berdaaran peramaan dferenal Rccat, S A S SA SBR B S Q,, t f 6. Selanutnya, arena fung tuuan ampa watu ta berhngga, maa dar peramaan dfferenal Rccat d bentu peramaan alabar Rccat untu peman. 7. Mencar eten vetor endal trateg ah yang aan mengoptmalan fung tuuan permanan dnam, emudan dbentu vetor endal untu mang-mang peman. 8. Menganala etablan tem dnam permanan berdaaran vetor endal yang dperoleh dar langah 6, dengan menganala perlau graf dar olu peramaan dfferenal dnam untu watu ta berhngga. 9. Penaran empulan tentang bentu model tem dnam au permanan non-ooperatf beerta fung tuuan watu ta hngga dengan penambahan fator don untu au alar untu peman. Kemudan empulan tentang eten vetor endal ah erta hal anala etablan tem dnam permanan untu peman. 584
3 Semnar aonal enolog Informa, Komuna dan Indutr (SIKI) 9 ISS (Prnted) : Faulta San dan enolog, UI Sultan Syarf Kam Rau ISS (Onlne) : Peanbaru, 8-9 Me 7 3. Hal dan Pembahaan Ddefnan peramaan dferenal tem dnam permanan untu peman x( t) Ax( t) Bu ( t), x() x...() emudan para peman memnmalan fung obetf ò J ( u,..., u ) { x ( t) Q x( t) + u ( t) Ru ( t)} dt,,,..., emua matr pada fung tuuan J dauman merupaan matr metr, eduanya merupaan matr defnt potf untu,,,, erta ddefnan S..() R dan B R B Q Selanutnya dbentu tem permanan non-ooperatf peman untu au alar, yatu x( t) ax( t) + bu ( t) x() x Para peman memnmalan dalam art ah fung obetf.(3) J ( u,..., u ) { x ( t) x( t) + u ( t) ru ( t)} dt,,,...,..(4) ò - t - t ddefnan fator don yatu x( t) e x( t) dan u ( t) e u ( t),,..., mang-mang xt () dan () u t dubttuan e Peramaan (3) maa,., dengan x ( a- ) x( t) + bu ( t)...(5) dengan fung obetf pada Peramaan (4) uga denaan penambahan fator don, maa { } J x ( t) + ru ( t) dt,,,..., ò...(6) Selanutnya, untu mang-mang peman aan dcar olu umpan bal ah. Detahu bahwa bentu permanan umpan bal, ehngga untu peman pertama detahu endal dar - peman lan yatu u - r b x( t),3,...,. Sehngga peramaan dferenal tem dnam permanan untu peman pertama menad, æ ö x a - - x( t) + bu ( t)...(7) è ø Dengan fung obetf peman pertama yatu, { ( ) ( ) ò }...(8) J x t + ru t dt Dengan, maa dapat dbentu peramaan alabar Rccat, yatu f 585
4 Semnar aonal enolog Informa, Komuna dan Indutr (SIKI) 9 ISS (Prnted) : Faulta San dan enolog, UI Sultan Syarf Kam Rau ISS (Onlne) : Peanbaru, 8-9 Me 7 Peramaan (9) aan meml olu untu yatu, dan, æ ö - a (9) è ø æ ö æ ö a 4 a è ø è ø æ ö æ ö a 4 a è ø è ø ehngga terdapat olu umpan bal ah untu peman pertama yatu u r - - b x t...() () Selanutnya, untu peman edua detahu endal dar peman pertama dan peman yang lan - yatu u - r b x( t),..., dengan ¹. Sehngga peramaan dferenal tem dnam permanan untu au peman edua menad, æ ö x a - - x( t) + bu( t) è, ¹ ø dar Peramaan (6) dperoleh fung obetf au peman edua yatu, ò { ( ) ( )} J x t + r u t dt, () Selanutnya berdaaran peramaan dferenal tem dnam permanan untu peman edua dan fung obetf peman edua, dperoleh peramaan Hamltonan dengan proe yang ama dengan peman pertama. Selanutnya dperoleh peramaan alabar Rccat, yatu æ ö - a è, ¹ ø Peramaan () meml olu untu yatu, dan,......() æ ö æ ö a 4 a , ¹ è ø è, ¹ ø æ ö æ ö a 4 a , ¹ è ø è, ¹ ø ehngga terdapat olu umpan bal ah untu peman edua yatu 586
5 Semnar aonal enolog Informa, Komuna dan Indutr (SIKI) 9 ISS (Prnted) : Faulta San dan enolog, UI Sultan Syarf Kam Rau ISS (Onlne) : Peanbaru, 8-9 Me 7 u r - b x() t -...(3) Selanutnya, ecara umum dengan peramaan dferenal dnam permanan pada Peramaan (5) dengan fung obetf pada peramaan (6), maa dapat dperoleh, æ ö x a - - x( t) + bu ( t),,...,...(4) è ¹ ø Kemudan berdaaran Peramaan (4) dan peramaan fung obetf pada Peramaan (6), maa dapat dbentu peramaan Hamlton yatu ö ( æ ö H x ( t) + ru ( t) ) + a x( t) bu ( t),,..., è è ¹ ø ø Peramaan dferenal Rccat drubah ebentu peramaan alabar Rccat yatu, Peramaan (6) aan meml olu yatu, æ ö - a,,,..., è ¹ ø æ ö æ ö a 4 a ± è ¹ ø è ¹ ø,,,...,,.(5) (6) ehngga terdapat olu umpan bal ah untu peman yatu - u ( t) - r b x untu,,...,...(7) Kemudan, olu umpan bal ah untu peman pada Peramaan (7) dubttuan e Peramaan (5) untu d anala etablan peramaan dferenal permanannya, yatu, æ ö x a- - x() t...(8) è ø Selanutnya, peramaan dferenal tem dnam permanan aan menad tabl a dpenuh a- - <. Kemudan dplh olu untu mang-mang peman yatu æ ö æ ö a 4 a è ¹ ø è ¹ ø untu mang-mang olu umpan bal ah untu peman e, maa aan mentablan tem dnam permanan. Sementara untu olu yang lan tda memberan amnan hal yang ama, ehngga etablan tem dnam permanan tda dapat dpatan terpenuh. Selanutnya, dar Peramaan () dan (8) d auman, dar Peramaan () dperoleh, dan dar Peramaan (8) dperoleh æ ö - a è 3 ø...(9) 587
6 Semnar aonal enolog Informa, Komuna dan Indutr (SIKI) 9 ISS (Prnted) : Faulta San dan enolog, UI Sultan Syarf Kam Rau ISS (Onlne) : Peanbaru, 8-9 Me 7...() a- - < Kemudan dar Peramaan (9) dperoleh olu unut mang-mang nla yatu, dan, Selanutnya, olu Sedangan untu olu æ ö æ ö a 4 a è 3 ø è 3 ø æ ö æ ö a 4 a è ø è 3 ø terebut d ubttuan e Peramaan (), maa dperoleh, æ ö - ( a- ) - 4 a < 3 è 3 ø 3 yang dubttuan e Peramaan () menghalan, æ ö - ( a- ) - 4 a > 3 è 3 ø 3 Maa dapat dmpulan dar Peramaan (9) dan () bahwa untu dan, olunya adalah 4. Kempulan Berdaaran uraan pada hal dan pembahaan yang telah dberan, maa dperoleh empulan bahwa berdaaran peramaan dferenal tem dnam permanan non-ooperatf untu au alar dengan penambahan fator don, dperoleh peramaan untu peman yatu, x ( a- ) x( t) + bu ( t) dengan mang-mang peman memnmalan fung obetf dan dan fung tuuan untu peman yatu ò{ } J x ( t) + ru ( t) dt, ò { } J x ( t) + r u ( t) dt, ò { ( ) ( )} J x t + r u t dt 588
7 Semnar aonal enolog Informa, Komuna dan Indutr (SIKI) 9 ISS (Prnted) : Faulta San dan enolog, UI Sultan Syarf Kam Rau ISS (Onlne) : Peanbaru, 8-9 Me 7 maa dperoleh peramaan alabar Rccat æ ö untu - a- - -,,..., è ¹ ø Kedua peramaan alabar Rccat terebut meml olu, maa dperoleh olu umpan - bal ah peman yatu u ( t) - r b untu,,..., Daftar Putaa Jurnal: [] Caputro, Mchael R. 3. he ntrnc comparatve dynamc of locally dfferentable feedbac ah eulbra of autonomou and exponentally dcounted nfnte horzon dfferental game. Journal of Economc Dynamc and Control vol 37. P [] Engwerda J. Feedbac ah eulbra n the calar nfnte horzon LQ-game. Automatca. ; 36 : [3] Mchel, Phllpe. 3. On the Selecton of One Feedbac ah Eulbrum n Dcounted Lnear- Quadratc Game. Journal of Optmzaton heory and Applcaton vol.7, p3-43. [4] Prul, Fabo S. 5. Lnear-Quadratc -Peron and Mean-Feld Game: Infnte Horzon Game wth Dcounted Cot and Sngular Lmt. Journal Dynamc Game and Applcaton vol 5. P [5] Weeren AJM, Schumacher JM, Engwerda J. Aymptotc analy of lnear feedbac ah eulbra n nonzero-um lnear-uadratc dfferental game. Journal of Optmzaton heory and Applcaton.999: : p exboo: [] Baar. Dynamc noncooperatve game theory. Phladelpha: SIAM [] Bellman R. Introducton to Matrx Analy. Phladelpha: SIAM. 997 [3] Engwerda J. LQ Dynamc Optmzaton and Dfferental Game. Chcheter: John Wley & Son. 5. [4] Lew FL. Appled Optmal Control and Etmaton. ew Jerey: Prentce-Hall, Inc. 99. [5] Older GJ. Mathematcal Sytem heory. Delft: Unverty of echnology [6] Pero L. Dfferental Euaton and Dynamcal Sytem. ew Yor: Sprnger-Verlag
Aplikasi Teori Kendali Pada Permainan Dinamis Non-Kooperatif Waktu tak Berhingga
Semnar Nasonal eknolog Inormas Komunkas dan Industr (SNIKI) 4 ISSN : 85-99 akultas Sans dan eknolog UIN Sultan Syar Kasm Rau Pekanbaru, 3 Oktober 1 Aplkas eor Kendal Pada Permanan Dnams Non-Kooperat Waktu
Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga
Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : 85-99 Pekanbar 9 November 6 Vektor Kendal Permanan Dnams LQ Non-Kooperatf Wakt ak Berhngga Nlwan Andraja UIN Sltan Syarf Kasm Ra Pekanbar
BAB IV HASIL ANALISIS
BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan
INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Penggunaan Metode Branch and Bound dan Gomory Cut dalam Menentukan Solusi Integer Linear Programming
JURNAL SAINTIFIK VOL. NO., JANUARI 0 Penggunaan Metode Branch and Bound dan Gomory Cut dalam Menentukan Solu Integer Lnear Programmng Wahyudn Nur, Nurul Mukhlah Abdal Program Stud Matematka FMIPA Unverta
Penurunan Syarat Orde Metode Runge-Kutta dengan Deret Butcher
Vol., No., -9, Januar 06 Penurunan Syarat Orde Metode Runge-Kutta dengan Deret Butcer Mutar Abtrak Tulan n membaa aplka deret Butcer dalam penurunan yarat orde metode Runge- Kutta. Penurunan deret Butcer
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN
8 IV PEMBAHASAN 4 Aum Berkut n aum yang dgunakan dalam memodelkan permanan a Harga paar P ( merupakan fung turun P ( kontnu b Fung baya peruahaan- C ( fung baya peruahaan- C ( merupakan fung nak C ( C
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Kajian Pemilihan Struktur Dua Rantai Pasok yang Bersaing Untuk Strategi Perbaikan Kualitas
JURNAL TEKNIK POITS Vol. 1, No. 1, (01 1-5 1 Kaan Pemlhan Struktur Dua Ranta Paok yang Berang Untuk Strateg Perbakan Kualta Ika Norma Kharmawat, Lakm Prta W, Suhud Wahyud Juruan atematka Fakulta atematka
* PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI
* PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI Oleh : eko wahyudanto (409.05.004) Pembmbng : Ir.Mochamad.Ilya HS NIP. 949099 97903 00 Latar Belakang
BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
BAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN
METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.
Marzuki Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Universitas Almuslim ABSTRAK
PERBANDINGAN PRETAI IWA ANTARA PEMBELAJARAN PROBLEM OLVING DENGAN METODE KONVENONAL PADA DALIL PHYTAGORA TERHADAP IWA KELA VIII MP NEGERI PEUANGAN ELATAN KABUPATEN BIREUEN Marzuk Program tud Penddkan Matematka
FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Aplikasi Geometri pada Permainan Dinamis Non- Kooperatif Skalar Waktu tak Berhingga
Seminar Nasional eknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNIKI) 7 ISSN :85-99 Pekanaru, Novemer 5 Aplikasi Geometri pada Permainan Dinamis Non- Kooperatif Skalar Waktu tak Berhingga Nilwan Andiraja
BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
ANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING
Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata
Pengantar. Ilustrasi 29/08/2012. LT Sarvia/ REGRESI LINEAR BERGANDA ( MULTIPLE LINEAR REGRESSION )
9/08/0 ( MULTIPLE LINEA EGEION ) Elty arva, T., MT. Fakulta Teknk Juruan Teknk Indutr Unverta Krten Maranatha Bandung Pengantar Pada e ebelumnya kta hanya menggunakan atu buah X, dengan model Y = a + bx
U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan
BAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
INTERPRETASI SINYAL OUT OF CONTROL PADA DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT
INERPREAI INYAL OU OF CONROL PADA DIAGRAM KONROL MULIVARIA Wahyun uryanngtya, Muhamma Mahur Mahawa Juruan tatta I, urabaya, 63 Doen Juruan tatta I, urabaya, 63 mat_um@yahoo.com, m_mahur@tatta.t.ac. ABRAK
Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr
Tentukan invers transformasi dari hasil kali kedua fungsi dalam kawasan frekuensi berikut :
Tenuan nver ranforma ar hal al eua fung alam awaan freuen beru : Pen: F () an F () Inver ranforma Laplace mang-mang fung erebu enu aja aalah f () u() an f () e - u() engan menggunaan negral onvolu ang
IV PENYELESAIAN MASALAH PENETAPAN BLOK PADA REL PELANGSIRAN DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM
22 {, } {, } x, S, K (2) y, B (22) Tuuan dari fungi oetif (8) adalah meminimuman ongo dari aignmentaignment yang fiiel erta meminimuman anyanya lo yang tida diparir pada rel pelangiran. Kendala (9) menyataan
2. Menentukan model nonlinier jerapan P yang paling baik. PENDAHULUAN
PENDAHULUAN Latar Belakang Fofor (P) merupakan unur hara pentng dalam tanah. Keteredaan P bag tanaman erng bermaalah, bentuk fofor yang tereda atau umlah yang dapat dambl oleh tanaman hanya ebagan kecl
FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)
Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam
Dalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang
LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama
Analisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
PEMODELAN SISTEM FISIS
4 PEMODEAN SSTEM SS 4. Pendahuluan Satu tuga yang pentng dalam anal dan perancangan tem kendal adalah pemodelan dar tem. Sebelum kta melakukan perancangan ebuah tem kendal, terlebh dahulu haru dlakukan
Analisis Penyelesaian Persamaan Kuadrat Matriks
Jurnal Matemata, Jurnal Matemata, tatsta tatsta, & Komutas & Komutas Vol. 3 No Vol. Jul No. 6 Jul 5 Vol, No, 9-3, 9-9, Jul 5 9 Analss Penyelesaan Persamaan Kuadrat Matrs Hasmawat dan Amr Kamal Amr Abstra
Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan s
Sudaryatno Sudirham nalii angaian itri Di Kawaan - Sudaryatno Sudirham, nalii angaian itri 3 nalii angaian Menggunaan Tranformai aplace Setelah mempelajari bab ini ita aan memahami onep impedani di awaan.
III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING
7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 11-22, April 2001, ISSN : SUBRUANG MARKED. Suryoto Jurusan Matematika, FMIPA-UNDIP Semarang
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER ol. 4. No., - 22, Aprl 2, ISSN : 4-858 SUBRUANG MARKED Suryoto Jurusan Matemata, FMIPA-UNDIP Semarang Abstra Msalan suatu ruang vetor berdmens ngga atas lapangan omples C,
π(x) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-112
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D- Analss Pemaaan Kemoterap pada Kasus Kaner Payudara dengan Menggunaan Metode Regres Logst Multnomal (Stud Kasus Pasen d Rumah Sat X Surabaya)
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa
Optimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi
JURNA INFORMATIKA, Vol.4 No.2 September 27, pp. 222~229 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 222 Optmas Baru Program near Mult Objetf Dengan Smplex P Untu Perencanaan Produs Maxs Ary Am BSI Bandung e-mal:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
PENERAPAN METODE FUZZY ITEM RESPONSE THEORY PADA e-learning COMPUTERIZED ADAPTIVE TEST
Vol. 4, No. Deember 014 ISSN 088-130 PENERAPAN METODE FUZZY ITEM RESPONSE THEORY PADA e-learning COMPUTERIZED ADAPTIVE TEST Dah Kuumawat 1, Andharn Dw Cahyan.Muhammad Fuad 3 Program Stud Teknk Informatka,
Pembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral
Penggunaan Model Regresi Tobit Pada Data Tersensor
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 016 S 15 Penggunaan Model Regres obt Pada Data ersensor Def Yust Fadah 1, Resa Septan Pontoh 1, Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padjadjaran def.yust@unpad.ac.d
e + Dengan menggunakan transformasi logit dari π(x), maka model regresi fungsi logit dapat didefinisikan sebagai berikut (2) π(x) e
ANALISIS PEMAKAIAN KEMOTERAPI PADA KASUS KANKER PAYUDARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL (STUDI KASUS PASIEN DI RUMAH SAKIT X SURABAYA Aref Yudssanta, dan Dra. Madu Ratna, M.S Jurusan
PENAKSIR PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT
PEAKSIR PRODUK AG EFISIE UUK RAA-RAA POPULASI PADA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKA Dw Andn *, Frdaus, Arsan Adnan Mahasswa Progra S Mateata Dosen Jurusan Mateata Faultas Mateata Ilu Pengetahuan
MODUL 2 SISTEM KENDALI KECEPATAN
MODUL SISTEM KENDALI KECEPATAN Kurniawan Praetya Nugroho (804005) Aiten: Muhammad Luthfan Tanggal Percobaan: 30/09/06 EL35-Praktikum Sitem Kendali Laboratorium Sitem Kendali dan Komputer STEI ITB Abtrak
Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya
A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak
JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU
JARINGAN SARAF TIRUAN UNTUK IDENTIFIKASI POLA KODE DERAU PALSU Ea Saputra LF096585 Jurusan Ten Eletro Faultas Ten Unverstas Dponegoro Abstra Jarngan saraf truan merupaan suatu metode yang salah satunya
PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER
PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...
BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Sistem Pengaturan Waktu Riil
Stem engaturan Waktu Rl Algortma engatur Dgtal Ir. Jo ramudjanto, M.Eng. Juruan Teknk Elektro FTI ITS Telp. 594730 Fax.59337 Emal: jo@ee.t.ac.d Stem engaturan Waktu Rl - 0 Objektf: Metode Dan enalaan arameter
PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.
PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. Fanny Ayu Octavana dan Dra. Luca Ardnant, MT. Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu
EL2005 Elektronika PR#01
EL2005 Elektronka PR#0 SOAL B C E G a. Buktkan bahwa n = ( ). b. Turunkan peramaan untuk A v = /. c. Htung nla n dan A v = / jka dberkan = 00 kω, = 00 Ω, = kω, dan = 00. d. Ulang oal (c) jka dberkan =
APLIKASI JARINGAN SARAF TIRUAN REKUREN PADA IDENTIFIKASI SISTEM NONLINIER DENGAN ALGORITMA OPTIMAL BOUNDED ELLIPSOID
APLIKASI JARINGAN SARAF IRUAN REKUREN PADA IDENIFIKASI SISEM NONLINIER DENGAN ALGORIMA OPIMAL BOUNDED ELLIPSOID Rully Soelaman, Mohammad Azs Efend Faultas enolog Informas, Insttut enolog Sepuluh Nopember
III.1. KESTABILAN BERDASARKAN POSISI EIGEN VALUE. Dari persamaan sistem pada persamaan, dapat dicari eigen value. Eigen
LARGE SCALE SYSTE Core b Dr. Ar Trwatno, ST, T Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unvert BAB III KESTABILAN SISTE III.. KESTABILAN BERDASARKAN POSISI EIGEN VALUE Dar peramaan tem pada peramaan, dapat
Pendekatan Hurdle Poisson Pada Excess Zero Data
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 05 Pendeatan Hurdle Posson Pada Excess Zero Data S - 7 Def Yust Fadah, Resa Septan Pontoh Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padadaran def.yust@unpad.ac.d
STABILISASI SISTEM LINIER POSITIF MENGGUNAKAN STATE FEEDBACK
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 105 109 ISSN : 2303 2910 c Juruan Matematika FMIPA UNAND STABILISASI SISTEM LINIER POSITIF MENGGUNAKAN STATE FEEDBACK ERIN DWI FENTIKA, ZULAKMAL Program Studi
Oleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si
Analsa Penerapan Metode Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots Pada Oblgas ( Analyss of Applcaton Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots s Method n Oblgaton ) Oleh : Wahyu Saf
STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil
Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan
Estimasi Posisi Magnetic Levitation Ball Menggunakan Metode Akar Kuadrat Ensemble Kalman Filter (AK-EnKF)
R.E.M. (Reayasa Energ Manufatur Jurnal Vol. No. 1 017 ISSN 7-674 (prnt, ISSN 8-373 (onlne Journal Homepage: http://ojs.umsda.ac.d/ndex.php/rem DOI: https://do.org/10.1070/r.e.m.v1.768 Estmas Poss Magnetc
Tinjauan Ulang Konsep Mekanika Klasik
Modul 1 Tnauan Ulang Konsep Meana Klas Paen Pandangan, S.S., M.S. P PENDAHULUAN ada Buu Mater Poo (BMP) Meana, Anda sudah mempelaar tentang neta dan dnama suatu sstem ba melalu huum-huum Newton, Lagrange,
V E K T O R Kompetensi Dasar :
MODUL PEMELJRN I V E K T O R Kompetens Dasar : 1. Mahasswa mampu memaham perbedaan besaran vetor dan salar serta memberan contohcontohna dalam ehdupan sehar-har, 2. Mahasswa mampu melauan operas penumlahan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
3 METODOLOGI PENELITIAN
3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan Loka peneltan adalah d Kabupaten Selayar (Lampran 1), dengan waktu peneltan ektar 10 (epuluh) bulan, dar tahap perapan ampa urvey lapangan dlakukan
IDENTIFIKASI SISTEM NONLINIER DENGAN MENGGUNAKAN RECURRENT NEURAL NETWORK DAN ALGORITMA DEAD-ZONE KALMAN FILTER
IDENIFIKASI SISEM NONLINIE DENGAN MENGGUNAKAN ECUEN NEUAL NEOK DAN ALGOIMA DEAD-ZONE KALMAN FILE ully Soelaman, angga fa Faultas enolog Informas Insttut enolog Sepuluh Nopember Kampus Keputh, Suollo, Surabaya
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 1-10, April 2001, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol.. No., -, Aprl, ISSN : -88 ENDEKATAN RERESI OLINOMIAL ORTHOONAL ADA RANCANAN DUA FAKTOR (DENAN ALIKASI SAS DAN MINITAB) Tat Wharh Jurusan Matemata FMIA UNDI Abstra eneatan
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
ABSTRAK. Lentera :Vol.12, No.3, Nopember
PERBEDAAN PRETAI BELAJAR PENYEDERHANAAN BENTUK AKAR YANG DIAJARKAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TANYA JAWAB DAN METODE KOOPERATIF MODEL GROUP INVETIGAI PADA IWA KELA X MA NEGERI 7 KOTA LHOKEUMAWE Marzuk Doen
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga
Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Buta Huruf Kabupaten/kota di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol., No., (Sept. 0) ISSN: 30-98X D-3 Pemodelan Fator-Fator Yang Mempengaruh ngat Buta Huruf Kabupaten/ota d Jawa mur dengan Geographcally Weghted Ordnal Logstc Regresson Nur Lalyah
Pengolahan lanjut data gravitasi
Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal
PROSES UP-SCALING CITRA DIGITAL PADA DOMAIN FREKUENSI DENGAN MENGGUNAKANMETODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM
Konferens Nasonal Sstem dan Informata 2009; Bal, November 14, 2009 PROSES UP-SCALING CITRA DIGITAL PADA DOMAIN FREKUENSI DENGAN MENGGUNAKANMETODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM Tjoorda Agung Bud W., 1, Mela
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. XYZ
e-jurnal Ten Industr FT USU Vol 3, No., Otober 03 pp. 45-5 PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI OPTIMAL CPO DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. YZ Delmar Bnhot Lumbantoruan, Poerwanto,
IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN
E-Jurnal Matemata Vol. 5 (4), November 2016, pp. 126-132 ISSN: 2303-1751 IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN I Made Dw Udayana Putra 1, G. K. Gandhad
adalah beban pada simpul i berturut-turut. θ adalah vektor sudut fasa dan B adalah elemen-elemen imajiner matriks admitansi simpul. Mengingat bahwa: 1
ISSN 907-0500 Analss Kepeaan engembangan Sstem Transms Tenaga Lstr Ternternes Menggunaan Successve Frward Methd Stud Kasus: Sstem Transms 500 V Jawa-Bal engembangantahun 007 06 Nurhalm Jurusan Ten Eletr
TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA
IndoMS Journal on Statstcs Vol, No (4), Page 39-49 TEKNIK EKSTRAPOLASI RICHARDSON BERULANG PADA MODEL BINOMIAL FLEKSIBEL UNTUK MENENTUKAN HARGA OPSI JUAL AMERIKA Arum Handn Prmandar, Abdurahman Jurusan
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)
PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) Rcha Agustnngsh, Drs. Lukman Hanaf, M.Sc. Jurusan Matematka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya
KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR
Berala Fsa ISSN : 1410-966 Vol.8, No.1, Januar 005, hal 7-10 KAJIAN METODE SUMBER EKIVALEN TITIK MASSA PADA PROSES PENGANGKATAN DATA GRAVITASI KE BIDANG DATAR Agus Setyawan Laboratorum Geofsa, Jurusan
Bab VIII Aspek Kosmologi Teori Skalar-Vektor-Tensor
Bab VIII Apek Komolog Teor Skalar-Vektor-Tenor VIII. Pendahuluan Kemungknan nvaran Lorentz dlanggar pada energ-energ tngg dalam teor 4- dmen dengan konekuen yang dapat duj (Mattngly dan Vucetch, 005 telah
Pengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA
Pengaruh Kelembaban dan Ser Tanah Terhadap Mutu dan Produs Tanaman Tembaau Temanggung dengan Metode MANOVA Mftala Al Rza ), Sutno ), dan Dumal ) ) Jurusan Statsta, Faultas MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh
LATAR BELAKANG MATEMATIS
8 II LATAR BELAKANG MATEMATIS Derii : Bab ini memberian gambaran tentang latar belaang matemati ang digunaan ada item endali eerti eramaan linear diferenial orde (atu), orde (dua), orde tinggi, tranformai
Bab III Model Estimasi Outstanding Claims Liability
Bab III Model Estmas Outstandng Clams Lablty. Model ELRF Suatu model yang dgunaan untu menasr outstandng clams lablty, tda cuup hanya melbatan data pada run-off trangle saa. Sebab, pembayaran lam d masa
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujuan Peneltan Peneltan n bertujuan untuk mengetahu Pembelajaran Kooperatf Tpe Student Team Achevement Dvon (STAD) dengan Meda Komk Lebh Efektf darpada Pembelajaran dengan
Catatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K