3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW
|
|
- Doddy Tanuwidjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 12 3 METODE HEURISTIK UNTUK VRPTW 3.1 Metode Heurstk Metode heurstk merupakan salah satu metode penentuan solus optmal dar permasalahan optmas kombnatoral. Berbeda dengan solus eksak yang menentukan nla solus secara tepat, metode n menghampr solus permasalahan utama dengan cara mencar nla optmal suatu bagan tertentu atau rsan dar masalah utamanya. Dalam hal n, perolehan solus fsbel secara cepat dar seg komputas lebh dtekankan meskpun tdak damn solus tersebut optmal. Menurut Laporte dan Semet (2002), metode heurstk untuk menyelesakan VRP dapat dkategorkan dalam tga kelompok, yatu metode heurstk konstruktf (constructve heurstc), metode dua fase, dan metode perbakan (mprovement). Pada umumnya metode heurstk konstruktf dan metode perbakan dlakukan secara bersamaan. Metode heurstk konstruktf, secara bertahap memlh smpul atau ss untuk membangun suatu solus atau rute fsbel awal dengan memperhatkan batasanbatasan sepert kapastas atau tme wndows. Metode perbakan atau local search selanutnya melakukan perbakan solus sebelumnya untuk mengurang baya dengan melakukan serangkaan pertukaran smpul atau ss bak d dalam rute (ntra route) maupun antarrute (nter route). 3.2 Metode Heurstk Konstruktf Menurut Bräysy dan Gendreau (2005), metode heurstk konstruktf atau konstruks rute, melakukan pemlhan smpul atau ss secara berurutan hngga terbentuk suatu solus fsbel awal Metode Savng Metode savng dsebut uga metode Clarke-Wrght karena dperkenalkan oleh Clarke dan Wrght pada tahun Metode n merupakan metode heurstk yang palng banyak dgunakan untuk mengonstruks rute. Metode n dawal
2 13 dengan suatu solus yang setap pelanggannya dlayan secara ndvdu oleh satu rute secara terpsah. Selanutnya dlakukan penggabungan dua rute pelanggan dan sehngga menghaslkan penghematan (savng) berupa arak tempuh sebesar s = c 0 + c 0 c dengan c = arak dar pelanggan ke pelanggan. Secara umum, ka dua rute (0,,, 0) dan (0,,, 0) secara fsbel dapat dgabungkan menad rute tunggal (0,,,, 0) maka akan terdapat penghematan arak sebesar s = (c 0 + c 0 + c 0 + c 0 ) (c 0 + c 0 + c ) = c 0 + c 0 c (Altnel & Öncan 2005). Algortme metode n adalah sebaga berkut: 1. Pada awalnya, setap pelanggan dlayan oleh satu kendaraan secara terpsah. Jad dperoleh rute (0,, 0) untuk setap pelanggan. 2. Untuk setap pasang pelanggan, ;, dhtung fungs penghematan yang ddefnskan sebaga: s = c 0 + c 0 c yang dperoleh dengan cara menggabungkan dua rute pelanggan tersebut yatu dengan membuat ss (,). 3. Mengurutkan ss (, ) berdasarkan nla s secara takturun dalam sebuah daftar L. 4. Dmula dar nla s terbesar, perluas setap rute pada L dengan melakukan penggabungan dengan rute lannya tanpa melanggar kendala. 5. Langkah (4) dulang sampa daftar L kosong. (ILOG 1999). Contoh metode n dberkan pada Gambar 3.1. c 0 c 0 c c 0 0 c 0 Depot Depot (1) (2) c 0 0 c 0 Gambar 3.1 Contoh metode savng. heurstc
3 14 Pada Gambar 3.1 bagan (1), pelanggan dan pelanggan dlayan oleh rute terpsah sedangkan pada bagan (2), kedua rute pelanggan tersebut dgabungkan untuk dlayan oleh satu rute dengan cara menyelpkan pelanggan setelah pelanggan yatu dengan membuat ss berarah baru (, ) yang fsbel sehngga memperoleh penghematan sebesar s = c 0 + c 0 c Metode Sweepng Metode n dperkenalkan oleh Gllet dan Mller tahun Msalkan dasumskan setap pelanggan dtempatkan pada suatu bdang dalam koordnat polar dengan sudut q dar gars horzon yang berawal dar depot ke arah kanan. Berawal dar pelanggan dengan nla q terkecl, dtempatkan sebanyak mungkn pelanggan pada tap-tap kendaraan dengan urutan q yang menak sampa kapastas kendaraan terpenuh (Kyung et al. 2008). Beberapa penuls sepert Laporte dan Semet (2002), mengelompokkan metode n ke dalam metode dua fase. Fase pertama adalah pengelompokan berdasarkan sudut q. Pada fase kedua, tap-tap kelompok dpandang sebaga TSP yang akan dtentukan rute optmalnya. Pada software ILOG Dspatcher, penentuan rute dengan metode n mengkut algortme sebaga berkut: 1. Msalkan O adalah poss depot tempat kendaraan berawal dan A merupakan suatu poss yang lan yang danggap sebaga startng pont. 2. Poss setap pelanggan S durutkan berdasarkan besarnya sudut AOS secara menak dan dtempatkan dalam daftar L. 3. Pelanggan dtempatkan pada kendaraan berdasarkan urutan tersebut tanpa melanggar kendala kapastas kendaraan. 4. Jka kapastas kendaraan telah dpenuh, maka dambl kendaraan baru. 5. Proses berulang sampa semua pelanggan dalam daftar L dtempatkan pada kendaraan. (ILOG, 1999). Contoh metode n dapat dlhat pada Gambar 3.2. Pada gambar tersebut bagan (1), dlakukan pengelompokan pelanggan ke dalam n kendaraan
4 15 berdasarkan sudut q kemudan pada bagan (2), setap kelompok dtentukan rute fsbelnya. Kelompok... Kelompok n Kelompok 3 Kelompok 1 Kelompok 2 (1) Rute Rute 3 Rute n Rute 1 Rute 2 (2) Gambar 3.2 Contoh metode sweepng Metode Nearest-to-depot Metode n membangun rute dengan cara menambahkan kunungan yang terdekat dengan depot. Pada setap terasnya, setelah dawal dar depot, dlakukan pencaran pelanggan terdekat dengan depot untuk dtambahkan pada akhr rute tersebut. Rute baru dmula dengan cara yang sama, ka tdak terdapat poss
5 16 yang fsbel untuk menempatkan pelanggan baru karena kendala kapastas atau tme wndows tdak dpenuh. Algortme metode n adalah sebaga berkut: 1. Msalkan kendaraan yang terseda dlambangkan dengan w. 2. Mulalah suatu rute yang berawal dar depot. 3. Temukan pelanggan berkutnya v yang terdekat dengan ttk awal dar rute w. Jka tdak ada pelanggan yang memungknkan, tutup rute w dan plh kendaraan baru lannya lalu kembal ke langkah 2. Jka tdak ada lag kendaraan maka proses selesa. 4. Tambahkan v pada akhr dar rute tersebut. 5. Kembal ke langkah 3. (ILOG, 1999). Gambar 3.3 memberkan deskrps tentang metode n. Pada gambar tersebut, setelah dawal dar depot, dlakukan pencaran pelanggan yang terdekat dengan depot yatu pelanggan. Selanutnya dar semua pelanggan lannya yang terssa, dcar yang terdekat dengan depot yatu pelanggan, untuk dtambahkan pada rute yang ada atau setelah pelanggan. Pelanggan pada kasus VRPTW dplh yang tdak melanggar kendala kapastas dan tme wndows. Jka kapastas kendaraan telah terpenuh, mula dengan rute baru sampa semua pelanggan terlayan. n depot Gambar 3.3 Contoh metode nearest-to-depot Metode Nearest Addton Metode nearest addton sangat mrp dengan metode nearest-to-depot. Jka pada setap terasnya, metode nearest-to-depot menambahkan pelanggan yang terdekat
6 17 dengan ttk awalnya maka pada metode n dtambahkan pelanggan yang terdekat dengan ttk akhr dar rute (ILOG 1999). Metode nearest addton uga dnamakan metode nearest neghbor. Pada setap terasnya, dlakukan pencaran pelanggan terdekat dengan pelanggan yang terakhr untuk dtambahkan pada akhr rute tersebut. Rute baru dmula dengan cara yang sama ka tdak terdapat poss yang fsbel untuk menempatkan pelanggan baru karena kendala kapastas atau tme wndows (Bräysy & Gendreau 2005). Metode n dmula dengan menentukan banyaknya kendaraan yang terseda d depot. Lokas yang terdekat dengan depot akan dkunung pertama kal, kemudan lokas yang dkunung selanutnya adalah lokas yang memlk arak terdekat dengan lokas pelanggan sebelumnya, demkan seterusnya hngga kapastas kendaraan terpenuh. Jka kapastas kendaraan telah terpenuh maka kendaraan tersebut harus kembal ke depot. Selanutnya kendaraan berkutnya doperaskan dengan aturan yang sama sepert kendaraan pertama, sampa seluruh lokas dkunung oleh kendaraan yang terseda d depot. Algortme metode n adalah sebaga berkut: 1. Msalkan banyaknya pelanggan adalah n. Rute dmula dar depot/smpul 0 2. Tetapkan p = 1 dan U = {0}, yatu hmpunan smpul/pelanggan yang telah dlayan. 3. Jka p < n, maka:. plh pelanggan berkutnya untuk dkunung sedemkan hngga c 0 = mn c 0 U dan (0,) fsbel.. update U = U {}, tetapkan smpul 0 = dan p = p Jka (0, ) tdak fsbel maka mula dengan rute baru sampa U = n + 1 Contoh metode n dberkan pada Gambar 3.4. Pada gambar tersebut, kunungan berkutnya setelah depot adalah pelanggan yang terdekat dengan depot yatu pelanggan ; dlanutkan dengan pelanggan berkutnya yang terdekat dengan pelanggan, yatu pelanggan dengan syarat ss berarah (, ) fsbel. Jka
7 18 kapastas kendaraan telah terpenuh, mula dengan rute baru. Proses berlanut sampa semua pelanggan terlayan. n depot Gambar 3.4 Contoh metode nearest addton Metode Inserton Metode n bekera dengan menyspkan setap kunungan pada poss terbak dar suatu rute berdasarkan baya mnmum. Algortme metode n adalah sebaga berkut: 1. Dawal dengan membuat rute T dar depot ke sembarang pelanggan yang belum dkunung. 2. Selama T belum memuat semua pelanggan yang ada, maka. Temukan dua pelanggan yatu l œ T dan m T sedemkan hngga baya c lm mnmum.. Temukan poss terbak antara pelanggan l dan n pada T, untuk menyspkan pelanggan k sehngga dperoleh ss (l,k) dan (k,n). Pelanggan k dplh 3. Ulang langkah (2) sampa semua pelanggan dkunung. (Gambardella 2000) Contoh metode n dberkan pada Gambar 3.5. Pada gambar tersebut, rute dmula dar 0 menuu ke m karena baya c 0m mnmum. Karena c km mnmum maka dbentuk ss baru (0,k) dan (k,m) menggantkan ss (0,m). Pelanggan terakhr n, dselpkan menggantkan ss (m,0) menad ss (m,n) dan (n,0).
8 19 k m 0 Gambar 3.5 Contoh metode nserton. n 3.3 Metode Perbakan (mprovement) Metode n memperbak solus fsbel dengan melakukan serangkaan pertukaran ss dan smpul dalam rute atau antarrute kendaraan dengan tuuan mengurang baya solus. Metode perbakan antarrute dapat dgunakan pada perbakan dalam rute (Laporte & Semet 2002) Perbakan Dalam Rute Perbakan dalam rute (ntra-route mprovement) adalah perbakan yang melbatkan serangkaan pertukaran smpul dan ss dalam satu rute. Metode n terdr atas 2-opt dan Or-opt Metode 2-opt Algortme 2-opt merupakan salah satu algortme local search yang mengelmnas arc/alur yang berslangan pada suatu rute tunggal dengan cara mengambl 2 alur lalu menghubungkan kembal keempat vertex/lokas pelanggan yang berdekatan. Msalkan dberkan suatu rute c 0, c 1, c 2,, c k, c 0. Untuk setap kombnas pelanggan c, c dengan <;, œ {1,,k 1} akan dperksa apakah alur dar c 1 ke c dan dar c ke c +1 lebh bak darpada alur awal dar c 1 ke c dan dar c ke c +1. Jka demkan, bentuk alur baru dar c ke c dan dlanutkan untuk kombnas lannya yang terssa. Setelah semua kombnas dperksa, maka urutan kunungan dperbak sesua urutan perbakan yang dperoleh. Jad, ka urutan sebelum perbakan adalah sebaga berkut:
9 20 c 0, c 1, c 2,, c 1, c, c +1, c +2,, c 1, c, c +1,, c k, c 0 maka setelah perbakan menad c 0, c 1, c 2,, c 1, c, c 1, c 2,, c +1, c, c +1, c +2,, c k, c 0 (Kong 2008) Jad pada dasarnya metode 2-opt memndahkan dua alur pada rute yang ada, kemudan menghubungkan kembal alur tersebut dengan pasangan konsumen yang berbeda. Algortmenya adalah sebaga berkut: 1. Berawal dar rute awal, 2. dua alur yang menghubungkan 4 konsumen yang berbeda, dhapus kemudan keempat pelanggan dhubungkan kembal dengan pasangan yang berbeda, 3. ka baya berkurang dan tdak melanggar kendala yang ada maka kembal ke langkah (2), 4. selesa. (ILOG 1999) Gambar 3.6 Contoh metode 2-opt. Contoh metode 2-opt dapat dlhat pada Gambar 3.6. Pada gambar tersebut, pelanggan +1 yang dlayan setelah pelanggan dubah menad pelanggan yang dlayan setelah pelanggan +1, sedangkan pelanggan setelah +1 yatu dlayan setelah pelanggan +1. Hal n dlakukan dengan menggant ss (, +1) dan (+1, ) berturut-turut dengan ss (, +1) dan (+1, ) Metode Or-opt Metode Or-opt dentk dengan metode 2-opt, tetap banyaknya alur yang dapat dhapus dan dtambahkan lebh dar dua. Metode n dperkenalkan oleh Or
10 21 pada tahun 1976 untuk menyelesakan TSP. Ide dasar dar metode n adalah merelokas beberapa smpul (pelanggan) yang berdekatan. Contohnya dapat dlhat pada Gambar 3.7. Pada gambar tersebut, relokas smpul dlakukan dengan cara menggant tga ss pada rute asal dengan 3 ss yang baru tanpa mengubah arah rute. Pelanggan dan +1 yang sebelumnya dlayan setelah 1 dan sebelum +2 dubah untuk dlayan setelah pelanggan dan sebelum +1. Jad ss ( 1, ), (+1, +2) dan (, +1) dgant berturut-turut dengan ( 1, +2), (, ) dan (+1, +1) namun tetap mempertahankan arah rute (Bräysy & Gendreau 2005) Gambar 3.7 Contoh metode Or-opt Perbakan Antarrute Metode perbakan antarrute (nter-route mprovement), merupakan proses pertukaran hmpunan pelanggan untuk dlayan oleh tap-tap kendaraan. Satu pelanggan atau dua pelanggan yang berdekatan dan terhubung dplh dar suatu rute dan dpndahkan dar poss sekarang dengan menyspkannya pada suatu rute yang lan. Metode n terdr atas metode relocate, exchange dan cross (Kyung et al. 2008) Metode Relocate Pada metode relocate, suatu pelanggan dapat dpndahkan dar satu rute dan pelanggan tersebut dtambahkan ke rute lannya dengan syarat baya rute berkurang dan tdak melanggar kendala. Contoh metode relocate n dapat dlhat pada Gambar 3.8. Pada gambar tersebut, ss ( 1, ), (, +1) dan (, +1) dgant berturut-turut dengan ss ( 1, +1), (, ) dan (, +1) (Bräysy & Gendreau, 2005).
11 Gambar 3.8 Contoh metode relocate Metode Exchange Pada metode exchange, dua pelanggan dar dua rute yang berbeda salng dpertukarkan tanpa melanggar kendala. Contohnya dapat dlhat pada Gambar 3.9. Pada gambar tersebut, pelanggan dan salng dpertukarkan. Hal n dlakukan dengan cara menggant ss ( 1, ), (, +1), ( 1, ) dan (, +1) berturut-turut dengan ( 1, ), (, +1), ( 1, ) dan (, +1) (Bräysy & Gendreau 2005) Gambar 3.9 Contoh metode exchange Metode Cross Metode cross salng mempertukarkan pelanggan yang ada pada akhr rute dar dua rute yang berbeda. Contoh dar metode cross terlhat pada Gambar 3.10.
12 23 1 k+1 1 k+1 l l k k 1 l+1 1 l+1 Gambar 3.10 Contoh metode cross. Pada Gambar 3.10, ss (, k) pada rute pertama dselpkan pada rute kedua dan ss (, l) pada rute kedua dselpkan pada rute pertama secara bersamaan. Hal n dlakukan dengan menggant ss ( 1, ), (k, k+1), ( 1, ) dan (l, l+1) dengan ss ( 1, ), (l, k+1), ( 1, ) dan (k, l+1) (Bräysy & Gendreau 2005).
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
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2 Masalah Transportas Jong Jek Sang (20) menelaskan bahwa masalah transportas merupakan masalah yang serng dhadap dalam pendstrbusan barang Msalkan ada m buah gudang (sumber) yang
Lebih terperinciMODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN
MODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN Tjutju T. Dmyat Jurusan Teknk Industr Unverstas Pasundan E-mal : admyat@bdg.centrn.net.d ABSTRAK Penentuan rute kendaraan (Vehcle
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinci(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a
Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg
Lebih terperinciCatatan 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
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan
Lebih terperinciBAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK
BAB VI MODEL-MODEL DETERMINISTIK 6. Masalah Penyaluran Daya Lstrk Andakan seorang perencana sstem kelstrkan merencakan penyaluran daya lstrk dar beberapa pembangkt yang ternterkoneks dan terhubung dengan
Lebih terperinciBAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
Lebih terperinciPENGURUTAN DATA. A. Tujuan
PENGURUTAN DATA A. Tuuan Pembahasan dalam bab n adalah mengena pengurutan data pada sekumpulan data. Terdapat beberapa metode untuk melakukan pengurutan data yang secara detl akan dbahas ddalam bab n.
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN :
JURNA MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 59-70, Agustus 2003, ISSN : 1410-8518 MASAAH RUTE TERPENDEK PADA JARINGAN JAAN MENGGUNAKAN AMPU AU-INTAS Stud Kasus: Rute Peralanan Ngesrep Smpang ma Eko Bud
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
Lebih terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciContoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
Lebih terperinciPembayaran 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
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah Transshipmen Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 2)
ISSN : 69 7 Penyelesaan Masalah Transshpmen Dengan Metoda Prmal-Dual Wawan Laksto YS ) Abstrak Masalah Pemndahan Muatan adalah masalah transportas yang melbatkan sambungan yang harus dlewat. Obektnya adalah
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciPENDAHULUAN LANDASAN TEORI
PENDAHULUAN Latar elakang Masalah pengrman barang hasl produks bag suatu perusahaan kepada para pelanggannya merupakan masalah yang sangat pentng, karena hal tu berkatan dengan kepuasan pelanggan akan
Lebih terperinciRANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan
. Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor
Lebih terperinciPELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC
PELABELAN TOTAL SISI AJAIB SUPER PADA GRAF CORONA-LIKE UNICYCLIC Kurnawan *, Rolan Pane, Asl Srat Mahasswa Program Stud S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciBAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK
Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciBILANGAN RAMSEY SISI DARI r ( P, )
Charul Imron dan dy Tr Baskoro, Blangan Ramsey Ss BILANGAN RAMSY SISI DARI r ( P, ) (Ramsey Number from the Sde r ( P, ) ) Charul Imron dan dy Tr Baskoro Jurusan Matemátca, FMIPA ITS Surabaya mron-ts@matematka.ts.ac.d
Lebih terperinciPADA GRAF PRISMA BERCABANG
PELABELAN TOTAL SUPER (a, d)-busur ANTI AJAIB PADA GRAF PRISMA BERCABANG Achmad Fahruroz,, Dew Putre Lestar,, Iffatul Mardhyah, Unverstas Gunadarma Depok Program Magster Fakultas MIPA Unverstas Indonesa
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciJULIO ADISANTOSO - ILKOM IPB 1
KOM341 Temu Kembal Informas KULIAH #9 Text Clusterng Clusterng Pengelompokan, penggerombolan Proses pengelompokan sekumpulan obyek ke dalam kelas-kelas obyek yang memlk sfat sama. Unsupervsed learnng JAS
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciPertemuan ke-4 Analisa Terapan: Metode Numerik. 4 Oktober 2012
Pertemuan ke-4 Analsa Terapan: Metode Numerk 4 Oktober Persamaan Non Non--Lner: Metode NewtonNewton-Raphson Dr.Eng. Agus S. Muntohar Metode Newton Newton--Raphson f( f( f( + [, f(] + = α + + f( f ( Gambar
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tnjauan Pustaka 2.1.1 Tmetable Tmetable merupakan alokas subjek yang memlk kendala untuk dtempatkan pada ruang waktu (Gan dkk, 2004). Permasalahan Tmetable cukup luas. Masalah
Lebih terperinciBAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan
Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE FORGY PADA PERILAKU LEBAH PENJELAJAH DALAM ARTIFICIAL BEE COLONY
PENERAPAN METODE FORGY PADA PERILAKU LEBAH PENJELAJAH DALAM ARTIFICIAL BEE COLONY I Made Wdartha Program Stud Teknk Informatka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Udayana emal : madewdartha@cs.unud.ac.d
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. George Boole dalam An Investigation of the Laws of Thought pada tahun
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Aljabar Boolean Barnett (2011) menyatakan bahwa Aljabar Boolean dpublkaskan oleh George Boole dalam An Investgaton of the Laws of Thought pada tahun 1954. Dalam karya n, Boole
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN
MODEL PERSEDIAAN TERINTEGRASI PRODUSEN - DISTRIBUTOR - PENGECER DENGAN MULTI - PRODUK DAN KENDALA TINGKAT LAYANAN Mkyana Ramadan, Nughthoh Arfaw Kurdh, dan Sutrma Program Stud Matematka FMIPA UNS Abstrak.
Lebih terperinciSEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7
ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan
Lebih terperinciDIMENSI PARTISI GRAF GIR
Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Lebih terperinciII. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai
II. TEORI DASAR.1 Transormas Laplace Ogata (1984) mengemukakan bahwa transormas Laplace adalah suatu metode operasonal ang dapat dgunakan untuk menelesakan persamaan derensal lnear. Dengan menggunakan
Lebih terperinciTeori Himpunan. Modul 1 PENDAHULUAN. impunan sebagai koleksi (pengelompokan) dari objek-objek yang
Modul 1 Teor Hmpunan PENDAHULUAN Prof SM Nababan, PhD Drs Warsto, MPd mpunan sebaga koleks (pengelompokan) dar objek-objek yang H dnyatakan dengan jelas, banyak dgunakan dan djumpa dberbaga bdang bukan
Lebih terperinciBAB 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.
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. 2.1 Definisi Game Theory
BAB II DASAR TEORI Perkembangan zaman telah membuat hubungan manusa semakn kompleks. Interaks antar kelompok-kelompok yang mempunya kepentngan berbeda kemudan melahrkan konflk untuk mempertahankan kepentngan
Lebih terperinciOPTIMASI MASALAH PENUGASAN. Siti Maslihah
JPM IIN ntasar Vol. 01 No. 2 Januar Jun 2014, h. 95-106 OPTIMSI MSLH PNUGSN St Maslhah bstrak Pemrograman lner merupakan salah satu lmu matematka terapan yang bertuuan untuk mencar nla optmum dar suatu
Lebih terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
Lebih terperinciPERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)
PERCG JRIG KSES KBEL (DTG3E3) Dsusun Oleh : Hafdudn,ST.,MT. (HFD) Rohmat Tulloh, ST.,MT (RMT) Prod D3 Teknk Telekomunkas Fakultas Ilmu Terapan Unverstas Telkom 015 Peramalan Trafk Peramalan Trafk Peramalan
Lebih terperinciSCHEMATICS 2009 National Programming Contest
SCHEMATICS 2009 Natonal Programmng Contest No Nama Problem 1 Berhtung 2 Gelang Cantk 3 Jalan 4 Kubangan Lumpur 5 Ayam dan Bebek 6 Schematcs09 7 Pagar Labrn JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI
Lebih terperinciKata kunci : daya, bahan bakar, optimasi, ekonomis. pembangkitan yang maksimal dengan biaya pengoperasian unit pembangkit yang minimal.
Makalah Semnar Tugas Akhr MENGOPTIMALKAN PEMBAGIAN BEBAN PADA UNIT PEMBANGKIT PLTGU TAMBAK LOROK DENGAN METODE LAGRANGE MULTIPLIER Oleh : Marno Sswanto, LF 303 514 Abstrak Pertumbuhan ndustr pada suatu
Lebih terperinciMENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak
JURAL MATEMATIKA DA KOMUTER Vol. 6. o., 86-96, Agustus 3, ISS : 4-858 MECERMATI BERBAGAI JEIS ERMASALAHA DALAM ROGRAM LIIER KABUR Mohammad Askn Jurusan Matematka FMIA UES Abstrak Konsep baru tentang hmpunan
Lebih terperinciBab III Analisis dan Rancangan Sistem Kompresi Kalimat
Bab III Analss dan Rancangan Sstem Kompres Kalmat Bab n bers penjelasan dan analss terhadap sstem kompres kalmat yang dkembangkan d dalam tess n. Peneltan n menggunakan pendekatan statstcal translaton
Lebih terperinciMEREDUKSI 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
Lebih terperinciPEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)
PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Stud Kasus : Metode Secant) Melda panjatan STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka e-mal : meldapjt.78@gmal.com
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciMANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN
MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN By: Rn Halla Nasuton, ST, MT MERANCANG JARINGAN SC Perancangan jarngan SC merupakan satu kegatan pentng yang harus
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciBAB 2 KAJIAN PUSTAKA
BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,
Lebih terperinciOVERVIEW 1/40
http://www..deden08m.wordpress.com OVERVIEW 1/40 Konsep-konsep dasar dalam pembentukan portofolo optmal. Perbedaan tentang aset bersko dan aset bebas rsko. Perbedaan preferens nvestor dalam memlh portofolo
Lebih terperinciTEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4.
TEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4 KONSEP DASAR 2/40 Ada tga konsep dasar yang perlu dketahu untuk memaham pembentukan portofolo optmal, yatu: portofolo efsen dan portofolo optmal fungs utltas dan
Lebih terperinciALJABAR LINIER LANJUT
ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada
Lebih terperinciIMPLEMENTASI VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH HETEROGENOUS FLEET OF VEHICLES AND TIME WINDOWS (STUDI KASUS: PT PABRIK KERTAS TJIWI KIMIA)
IMPLEMENTASI VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH HETEROGENOUS FLEET OF VEHICLES AND TIME WINDOWS (STUDI KASUS: PT PABRIK KERTAS TJIWI KIMIA) Gust Rean Azm, Suparno, Yudha Prasetyawan Fakultas Teknolog Industr
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciPENDAHULUAN Latar Belakang
PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang
Lebih terperinciBAB II PENDEKATAN PROBABILITAS DAN MODEL TRAFIK
Dktat Rekayasa Trafk BB II PDKT PROBBILITS D MODL TRFIK 2. Pendahuluan Trafk merupakan perstwa-perstwa kebetulan yang pada dasarnya tdak dketahu kapan datangnya dan berapa lama akan berlangsung. Maka untuk
Lebih terperinciPENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER
Penerapan Program Lner Kabur dalam Analss.. Elfranto PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Elfranto Dosen Unverstas Muhammadyah Sumatera Utara Abstrak: Salah satu kaan
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph
TINJAUAN PUSTAKA Bayesan Networks BNs dapat memberkan nformas yang sederhana dan padat mengena nformas peluang. Berdasarkan komponennya BNs terdr dar Bayesan Structure (Bs) dan Bayesan Parameter (Bp) (Cooper
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
8 III. METODE PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan adalah suatu cara yang dpergunakan untuk pemecahan masalah dengan teknk dan alat tertentu sehngga dperoleh hasl yang sesua dengan tujuan peneltan.
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciBAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )
28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah
BAB III METODE PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan yang akan dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan Research and Development (R&D) n merupakan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciBAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI
BAB 3 PRINSIP INKLUSI EKSKLUSI. Tentukan banyak blangan bulat dar sampa dengan 0.000 yang tdak habs dbag 4, 6, 7 atau 0. Jawab: Msal: S = {, 2, 3, 4, 5,..., 0.000} a = {sfat habs dbag 4} a 2 = {sfat habs
Lebih terperinciBab 2 Tinjauan Pustaka 2.1 Penelitian Terdahulu
Bab 2 Tnjauan Pustaka 2.1 Peneltan Terdahulu Pemlhan stud pustaka tentang sstem nformas penlaan knerja karyawan n juga ddasar pada peneltan sebelumnya yang berjudul Penerapan Metode TOPSIS untuk Pemberan
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA
BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End
Lebih terperinci( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 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
Lebih terperinciPerepresentasian Pohon Berakar dengan Model Balon
Perepresentasan Pohon Berakar dengan Model Balon Danang Aref Setyawan Jurusan Teknk Informatka Insttut Teknolog Bandung, emal: f5090@students.f.tb.ac.d Abstract Terdapat beberapa metode yang dapat dgunakan
Lebih terperinciBab IV Pemodelan dan Perhitungan Sumberdaya Batubara
Bab IV Pemodelan dan Perhtungan Sumberdaa Batubara IV1 Pemodelan Endapan Batubara Pemodelan endapan batubara merupakan tahapan kegatan dalam evaluas sumberdaa batubara ang bertuuan menggambarkan atau menatakan
Lebih terperinciGambar 3.1 Diagram alir penelitian
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Dagram Alr Peneltan Materal Amorph Magnetk (Fe 73 Al 5 Ga 2 P 8 C 5 B 4 S 3 ) Ekspermen DfraksNeutron (I vs 2theta) Smulas Insalsas atom secara random Fungs struktur, F(Q) Perhtungan
Lebih terperinciSifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 07 Sfat-sfat Operas Perkalan Modular pada raf Fuzzy T - 3 Tryan, ahyo Baskoro, Nken Larasat 3, Ar Wardayan 4,, 3, 4 Unerstas Jenderal Soedrman transr@yahoo.com.au
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam
Lebih terperinciPENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN
PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN Pada koreks topograf ada satu nla yang belum dketahu nlanya yatu denstas batuan permukaan (rapat massa batuan dekat permukaan). Rapat massa batuan dekat permukaan dapat dtentukan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve
Lebih terperinciBAB II TEORI ALIRAN DAYA
BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga
Lebih terperinciSISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS
SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d
Lebih terperinciELEKTRONIKA ANALOG. Bab 2 BIAS DC FET Pertemuan 5 Pertemuan 7. Oleh : ALFITH, S.Pd, M.Pd
ELEKTONKA ANALOG Bab 2 BAS D FET Pertemuan 5 Pertemuan 7 Oleh : ALFTH, S.Pd, M.Pd 1 Pemran bas pada rangkaan BJT Masalah pemran bas rkatan dengan: penentuan arus dc pada collector yang harus dapat dhtung,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PEELITIA 3.1. Kerangka Pemkran Peneltan BRI Unt Cbnong dan Unt Warung Jambu Uraan Pekerjaan Karyawan Subyek Analss Konds SDM Aktual (KKP) Konds SDM Harapan (KKJ) Kuesoner KKP Kuesoner KKJ la
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP
Lebih terperinciDalam 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
Lebih terperinciINFERENSI FUNGSI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER
Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran (Inferens Fungs Ketahanan dengan Metode Kaplan-Meer INFERENI FUNGI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran Jurusan Matematka FMIPA UNDIP
Lebih terperinciBAB III SKEMA NUMERIK
BAB III SKEMA NUMERIK Pada bab n, akan dbahas penusunan skema numerk dengan menggunakan metoda beda hngga Forward-Tme dan Centre-Space. Pertama kta elaskan operator beda hngga dan memberkan beberapa sfatna,
Lebih terperinciAbstraksi. Abstraksi. Abstraksi. Property SP (single short shortest path) 4/29/2010. Berapa pa th yang mungkin dari garaph G tadi?
Termnolog Sngle source shortest path djkstra wjanarto Djkstra s algorthm d paka untuk menemukan shortest path dar satu source ke seluruh vertek dalam graph. Algo n menggunakan 2 hmp node yatu S dan C.
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
Meda Informatka, Vol. 2, No. 2, Desember 2004, 57-64 ISSN: 0854-4743 PENENTUAN LOKASI PEMANCAR TELEVISI MENGGUNAKAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING Sr Kusumadew Jurusan Teknk Informatka, Fakultas
Lebih terperinci