Kaedah Runge-Kutta. Bab 25
|
|
- Widyawati Kartawijaya
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Kaeda Runge-Kutta Bab 5
2 D ar bab n anda sepatutna: Bole menjelasan gambaran vsual aeda Euler Heun dan tt tenga Faam ubungan antara aeda Euler dan sr Talor dan ralat ang beratan Dapat membezaan ralat (local & global truncaton errors Tau bentu umum aeda Runge_Kutta; aam terbtan perngat edua aeda RK dan bagamana a datan dengan sr Talor dan aam terdapat pelbaga vers aeda RK perngat edua dan leb tngg
3 D ar bab n amu sepatutna: Tau bagamana untu menggunaan manamana aeda RK e dalam persamaan sstem; bole mengurangan perngat e-n ODE e dalam n sstem ODE perngat pertama.
4 Kaeda Runge-Kutta Untu menelesaan persamaan pembezaan basa (ODE dalam bentu: d dx d ( x dx x ( Untu mendapatan nla ang baru : anggaran cerun (5.
5 Raja 5.
6 Kaeda Euler
7 Darpada raja nla cerun pada x ( x d mana ( x merupaan persamaan pembezaan pada x dan. Masuan e dalam persamaan (5.: ( x (5. denal sebag aeda Euler atau Euler-Cauc
8 Dengan ralat ( atau! '( cuup ecl Ja (...! '( O E x E O x E a a n t (5.7 (5.8 (5.9
9 Conto ngat!penelesaan sebenar: =-0.5x4+4x3-0x+8.5x+ Gunaan aeda Euler untu mengamran secara beranga ungs berut dar x =0 ngga x = 4 dengan saz langa 0.5. d x 3 x 0x 8.5 dx Keadaan awal pada x = 0 adala =.
10 Penelesaan (0.5 d ( mana (0 (0.5 (0 (0 (00.5 (0 8.5(0.5 Untu langa edua: (0 ( dan anggaran cerun pada 3 (0.5 0(0 5.5 ( ( ( x *nla sebenar (0.5=3.875 dengan ralat -.035(-63.% 0 :
11 Raja 5.3
12 Mengganggar ralat Kaeda Euler menggunaan sr Talor
13 Conto Gunaan persamaan (5.7 untu menganggar ralat pada persamaan d dalam conto sebelum n seterusna tentuan ralat ang dsebaban ole sr talor perngat tngg
14 Penelesaan( Ole erana ungs adala dalam bentu polnomal sr Talor bole dgunaan untu menentuan ralat menggunaan aeda Euler. Menggunaan persamaan (5.7 E t '( x! '( x 3! 3 '( x 4! 4
15 Penelesaan( '( x (3 ( x Maa 6x ralat x pada 4 0 perngat : 6(0 4(0 0 Et (0.5.5 peratan nla (0 4 3 E 3 ( ralat ang ddapat t 6 adala tepat untu langa pertama 4 Et4 ( E E E E t ''( x t t3 4x t4 *peratan bagamana sr Talor dapat menganggaran ralat bag aeda Euler
16 Kesan pada pengurangan saz langa pada aeda Euler Gunaan aeda Euler untu mengamran secara beranga ungs berut dar x =0 ngga x = 4 dengan saz langa 0.5. d x 3 x 0x 8.5 dx Keadaan awal pada x = 0 adala =.
17 Raja 5.4
18 Raja 5.5
19 Pembaan epada Kaeda Euler
20 Kaeda Heun
21 Raja 5.9
22 Menggunaan dua persamaan penganggar dan pembetul: x x x x x x x ( ( ( ( ' ' ' cerun adala : Purata ( ' ( seterusna nla mana d ( ' (5. (5.3 (5.4 persamaan penganggar persamaan pembetul
23 Dengan ralat a j j j 00%
24 Conto Gunaan aeda Heun dengan saz langa = untu mengamran persamaan ' 4e 0.8x 0.5 dar x = 0 ngga x = 4 dengan eadaan awal x = 0 dan =.
25 Penelesaan( *Persamaan penganggar : 0 ( x. cerun pada (x 0 0 adala ' 4e 0.5(. Gunaan ps n penganggar mencar pada x =.0 0 3( Car nla 0.8( ' 4e 0.5(5 4. Car nla purata '
26 Penelesaan( 5. Masuan e dalam persamaan pembetul: (
27 Kaeda Tt Tenga Kaeda n menggunaan aeda Euler bag mencar tt tanga nla : / ( x (5.5 Bag cerun pada tt tenga ' ( x / / / (5.6
28 Kaeda Tt Tenga Cerun n emuadan dgunaan untu mencar nla + ( x / / (5.7
29 Raja 5.
30 Kaeda Runge-Kutta
31 Kaeda Heun dengan pembetul tunggal Dengan andaan a = ½ maa a = ½ dan p =q =. d mana = (x dan = (x (5.36 (5.36a (5.36b
32 Kaeda Tt Tenga (a = Dengan andaan a = maa a = 0 dan p =q =/. d mana = (x dan = (x + + (5.37 (5.37a (5.37b
33 Kaeda Ralston ( a = /3 Dengan andaan a = /3 maa a = /3 dan p =q =3/4. ( 3 3 d mana = (x dan = (x (5.38 (5.38a (5.38b
34 Conto Menggunaan aeda tt tenga dan aeda Ralston amran secara beranga: ( x x 3 x 0x 8.5 dar x = 0 ngga x = 4 dengan saz langa 0.5. Keadaan awal adala x = 0 dan =.
35 Penelesaan( Menggunaan aeda tt tenga (0 ( cerun d tt tenga bole dgunaan untu menganggar (0.5 3 (0 3 0( (0.5 0( (
36 Penelesaan( Menggunaan aeda Ralston 3 (0.375 ( (0.375 dengancerun purata (8.5 ( angmana bole dgunaanuntu menganggar ( (
37 Raja 5.4
38 Kaeda Runge-Kutta perngat e-3 ( ( ( mana d 4 ( x x x (5.39 (5.39a (5.39b (5.39c
39 Kaeda Runge-Kutta perngat e-4 ( ( ( ( mana d ( x x x x (5.40 (5.40a (5.40b (5.40c (5.40d
- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB)
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN DIFERENSIAL Persamaan diferensial biasanya digunaan untu pemodelan matematia dalam sains dan reayasa. Seringali tida terdapat selesaian analiti seingga diperluan ampiran
Lebih terperinciU J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan
Lebih terperinciPERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
http://starto.sta.ugm.ac.d PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Ordnar Derental Equatons ODE Persamaan Derensal Basa http://starto.sta.ugm.ac.d Acuan Chapra, S.C., Canale R.P., 990, Numercal Methods or Engneers,
Lebih terperinciKamiran Persamaan-persamaan. Bab 22
Kamiran Persamaan-persamaan Bab Di akir bab ini, anda sepatutnya: faam asas bagi teori Ekstrapolasi Ricardson dan bagaimana ia digunakan ke atas algoritma Romberg dan pembezaan secara berangkanya Dapat
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 9 JANUARI OPEN BOOK WAKTU MENIT KLAS B DAN KLAS C PETUNJUK Istarto ttp://starto.staff.ugm.ac. starto@ugm.ac. ) Sauara bole menggunaan omputer untu mengerjaan
Lebih terperinciU 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciPENYELESAIAN 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...
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciU J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SE NIN, 9 JANUAR I OPEN BOO K W AKT U MENIT KLAS B D AN KL AS C PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan omputer untu mengerjaan soal-soal
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Teknk Spl dan Lngkungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SABTU, JULI OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunakan komputer untuk mengerjakan soal- soal ujan n. Tabel
Lebih terperinciPERSAMAAN DIFERENSIAL (DIFFERENTIAL EQUATION) M E T O D E E U L E R M E T O D E R U N G E - K U T T A
PERSAMAAN DIFERENSIAL DIFFERENTIAL EQUATION M E T O D E E U L E R M E T O D E R U N G E - U T T A PERSAMAAN DIFERENSIAL Persamaan palng pentng dalam bdang reaasa palng bsa menjelasan apa ang terjad dalam
Lebih terperinciEKSPEKTASI 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
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 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
Lebih terperinciUSULAN 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,
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBab 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
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciIntegrasi. Metode Integra. al Reimann
Integras Metode Integra al Remann Metode Integral Trapezoda Metode Integra al Smpson Permasalaan Integras Pertungan ntegral adala pertungan dasar yang dgunakan dalam kalkulus, dalam banyak keperluan. Integral
Lebih terperinciCreated 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
Lebih terperinciKUNCI JAWABAN SOAL TEORI FISIKA OLIMPIADE SAINS NASIONAL Ketinggian maksimum yang dicapai beban dihitung dari permukaan tanah (y t ) 1 mv
KUNI JWBN SO EOI FISIK OIMPIDE SINS NSION 00. a. Dhtung dahulu watu yang derluan dar beban dleas sama e etnggan masmum yatu t. v 0 at 0 0t t =0, seon. Ketnggan masmum yang dcaa beban dhtung dar ermuaan
Lebih terperinciMETODE ITERASI SEDERHANA
METODE ITERASI SEDERHANA Kelompok 4 Adnan Widya I (M0513003) Bara Okta P. J. (M0513012) Moh. Alvan P. U (M0513032) Shofwah Dinillah (M0513043) METODE EULER Bentuk umum: menghitung penyelesaian persamaan
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 terperinciComputation Process using Scilab
Computaton Process usng Sclab Komputas Proses. Pengenalan Sclab. Bahasa pemrograman dengan Sclab 3. Metoda Numer 4. Aplas Komputas Proses dengan Sclab Introducton Phscal & Mathematcal MODELS Smplfed pcture
Lebih terperinciDeret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII
Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam
Lebih terperinciVI. 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
Lebih terperinciPengkajian Metode Extended Runge Kutta dan Penerapannya pada Persamaan Diferensial Biasa
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (215 2337-352 (231-928X Print A-25 Pengkajian Metode Extended Runge Kutta dan Penerapannya pada Persamaan Diferensial Biasa Singgi Tawin Muammad, Erna Apriliani,
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciANALISIS 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
Lebih terperinciREMBESAN AIR DALAM TANAH. Bagian 2 Dosen Pengampu: RUNI ASMARANTO, ST., MT
REMBESAN AIR DALAM TANA Bagian Dosen Pengampu: RUNI ASMARANTO, ST., MT Email : runi_asmaranto@ub.ac.id REMBESAN PADA TANA BERLAPIS. Aliran air sejajar dengan Lapisan Tana Liat setsa aliran air di dalam
Lebih terperinciINVERS 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
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar Email: nanni.cliq@gmail.com Abstra. Pada artiel ini dibahas
Lebih terperinciEstimasi Harga Saham Dengan Implementasi Metode Kalman Filter
Estimasi Harga Saham Dengan Implementasi Metode Kalman Filter eguh Herlambang 1, Denis Fidita 2, Puspandam Katias 2 1 Program Studi Sistem Informasi Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya Unusa Kampus B
Lebih terperinciSTATISTIKA. 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
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO-PRODUK EKSPONENSIAL YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA
PENAIR RAIO-PRODU EPONENIAL YANG EFIIEN UNTU RATA-RATA POPULAI PADA AMPLING ACA BERTRATA Dess Nuralita 1*, Ruam Efendi, Haposan irait 1 Maasiswa Program 1 Matematia Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia
Lebih terperinciBAB 3 PEMODELAN PROSES PENGGILINGAN AKHIR
BAB 3 PEMODELAN POSES PENGGILINGAN AKHI 3. Proses Produs Semen Gamar 3. Proses Produs pada Par Semen Gamar d atas merupaan suatu proses produs semen mula dar penamangan materal-materal yang dutuan untu
Lebih terperinciPEMODELAN 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.
Lebih terperinciKarakterisasi 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
Lebih terperinciJURNAL 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,
Lebih terperinciKORESPONDENSI PARABOLIK-ELIPTIK BERDASARKAN PENDEKATAN BEDA HINGGA TERHADAP PERSAMAAN PANAS
KORESPONDENSI PARABOLIK-ELIPTIK BERDASARKAN PENDEKATAN BEDA HINGGA TERHADAP PERSAMAAN PANAS Kara Zan * M Nasr Bsam Maasswa Program S Maemaa Dosen Jrsan Maemaa Falas Maemaa Ilm Pengeaan Alam Unversas Ra
Lebih terperinciPengolahan 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciKata kunci: system fuzzy, inflasi
Pemodean Tngat Infas d Indonesa dengan -- gus aman bad & uhson PEODEL TIGKT IFLSI DI IDOESI DEG EGGUK SISTE FUZZY Oeh: gus aman bad Staf pengajar d FIP Unverstas eger Yogaarta uhson Staf Pengajar Fautas
Lebih terperinciBAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA
BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan
Lebih terperinciBab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN
Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciAnalisis 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,
Lebih terperinciJURNAL 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciKAJIAN 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
Lebih terperinciP i KULIAH KE 3 METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) METODE ANALISIS PERENCANAAN - 1 TPL SKS DR. Ir. Ken Martina K, MT.
ROGRAM STUDI ERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA METODE ANALISIS ERENCANAAN TL SKS DR Ir Ken Martna K, MT KULIAH KE METODA KELOMOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Merupaan salah satu metode proyes pendudu endudu delompoan
Lebih terperinciCONTOH SOAL #: PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA. dx dengan nilai awal: y = 1 pada x = 0. Penyelesaian: KASUS: INITIAL VALUE PROBLEM (IVP)
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA KASUS: INITIAL VALUE PROBLEM (IVP) by: st dyar kholsoh Mater Kulah: Pengantar; Metode Euler; Perbakan Metode Euler; Metode Runge-Kutta; Penyelesaan Sstem Persamaan
Lebih terperinciPENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD
ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaa Untu menacapai tujuan penulisan sripsi, diperluan beberapa pengertian dan teori yang relevan dengan pembahasan. Karena itu, dalam subbab ini aan diberian beberapa
Lebih terperinciStudi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya
Studi dan Analisis mengenai Hill ipher, Teni Kriptanalisis dan Upaya enanggulangannya Arya Widyanaro rogram Studi Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung Email: if14030@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB III MODUL INJEKTIF
BAB III ODUL INJEKTIF Bab n adalah bab yang palng pentng arena bab n bers mula dar hal-hal dasar mengena modul njet sampa sat-sat stmewanya yang tda dml oleh modul lan yang tda njet, yang merupaan ous
Lebih terperinciEman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK
PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata
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 terperinciANALISA PERSAMAAN PANAS PADA PROSES STERILISASI MAKANAN KALENG. Heat Equation Analize of Canned Food Sterilization Process
ANALISA PERSAMAAN PANAS PADA PROSES SERILISASI MAKANAN KALENG Heat Equation Analie of Canned Food Steriliation Process Oleh: DEDIK ARDIAN NRP 10 109 06 Dosen Pembimbing Drs. Luman Hanafi M.Sc Dra. Mardlijah
Lebih terperinciMETODE 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
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciTEKNIK 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
Lebih terperinciLucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman
Lucas Theorem Untu Mengatur Penympanan Memor yang Lebh Aman Hendra Hadhl Chor (135 8 41) Program Stud Ten Informata ITB Jalan Ganesha 1, Bandung e-mal: hendra_h2c_mathematcan@yahoo.com; f1841@students.f.tb.ac.d
Lebih terperinciOleh : 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
Lebih terperinciBAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK
BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Terdahulu Penelitian yang aan dilauan meruju epada beberapa penelitian terdahulu yang sudah pernah dilauan sebelumnya, diantaranya: 1. I Gst. Bgs. Wisuana (2009)
Lebih terperinciBAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Lebih terperinciDalam setiap sub daerah, pilih suatu titik P k (x k, y k ) dan bentuklah jumlah :
INTEGAL GANDA Integral untu ungsi satu variable ita membentu suatu partisi dari interval [ab] menjadi interval-interval ang panjangna Δ = 3.n b a d lim n n Dengan cara ang sama Kita deinisian integral
Lebih terperinciBenyamin 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.
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:syafruddinside@yahoo.com Info: Jurnal MSA Vol. 3
Lebih terperincib) Sebaliknya : interaksi kalor antara sistem dan lingkungan yang harus berlangsung kuasistatik dan disertai kenaikan suhu,
I. KALOR DAN HKM KE-1 1.1 Kalor Dketahu ua sstem paa suhu berbea. Apabla kontakkan satu engan yang lan melalu nng atermk, ketahu bahwa suhu keua sstem akan berubah seemkan rupa sehngga akhrnya menja sama.
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBab 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
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Pengetan Reges dan Koelas.. Pengetan Reges Paa lmuan, eonom, psolog, dan sosolog selalu beepentngan dengan masalah peamalan. Peamalan matematyang memungnan ta meamalan nla-nla suatu
Lebih terperinciPenentuan Konduktivitas Termal Logam Tembaga, Kuningan, dan Besi dengan Metode Gandengan
Prosiding Seminar Nasional Fisia dan Pendidian Fisia (SNFPF) Ke-6 205 30 9 Penentuan Kondutivitas Termal ogam Tembaga, Kuningan, dan Besi dengan Metode Gandengan Dwi Astuti Universitas Indraprasta PGRI
Lebih terperinciBAB II KONDUKSI ALIRAN STEDI SATU DIMENSI
BB II KONDUKSI LIRN SEDI SU DIMENSI Dndng Datar Persamaan alr : (5- Harga ndutvtas termal dasumsan nstan, tebal dndng, dan dan adalah temperatur permuaan dndng. Ja ndutvtas termal bervaras arena temperatur
Lebih terperinciOptimasi Non-Linier. Metode Numeris
Optimasi Non-inier Metode Numeris Pendahuluan Pembahasan optimasi non-linier sebelumnya analitis: Pertama-tama mencari titi-titi nilai optimal Kemudian, mencari nilai optimal dari fungsi tujuan berdasaran
Lebih terperinciUJIAN AKHIR SEMESTER METODE NUMERIS I
PETUNJUK UJIAN AKHIR SEMESTER METODE NUMERIS I DR. IR. ISTIARTO, M.ENG. KAMIS, 8 JUNI 017 OPEN BOOK 150 MENIT 1. Saudara tidak boleh menggunakan komputer untuk mengerjakan soal ujian ini.. Tuliskan urutan/cara/formula
Lebih terperinciPENAKSIR YANG EFISIEN DARI KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA. Mahasiswa Program S1 Matematika
PEAKIR AG EFIIE DARI KOMIAI PEAKIR RAIO-PRODUK UTUK RATA-RATA POPUAI PADA AMPIG ACAK ERTRATA tevani amosir * Arisman Adnan Haposan irait Maasisa Program Matematia Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga
Lebih terperinciDeret Taylor & Diferensial Numerik. Matematika Industri II
Deret Taylor & Derensal Numerk Matematka Industr II Maclaurn Power Seres Deret Maclaurn adalah penaksran polnom derajat tak hngga 0 0! 0 n n 0 n! Notce: Deret nnte tak hngga menyatakan bahwa akhrnya deret
Lebih terperinciESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK
Tess ESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK Oleh : MUHAMMAD NAFI NRP.304008 PROGRAM PASCASARJANA PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI
Lebih terperinciBahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi :
Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Keranga auan inersial dan Transformasi Lorent Materi : Terdaat dua endeatan ang digunaan untu menelusuri aedah transformasi antara besaran besaran fisis (transformasi
Lebih terperinciKuliah ke-5 TEGANGAN PADA BALOK. 2 m 2 m 2 m. Bidang momen. Bidang lintang A B B C D D
Jalan Sudirman No. 69 Palembang 0 Telp: 07-70,706 Fax: 07-77 Kulia ke- TEGNGN PD BOK Pada bab ini dibaas ubungan antara momen lentur dan tegangan lentur ang terjadi, dan ubungan antara gaa geser dan tegangan
Lebih terperinciKOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda
KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciTinjauan 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,
Lebih terperinciMODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM
MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM 1,2 Faultas MIPA, Universitas Tanjungpura e-mail: csuhery@sisom.untan.ac.id, email: dedi.triyanto@sisom.untan.ac.id Abstract
Lebih terperinciUniversitas Tanjungpura Jalan Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak, Indonesia * Abstrak
POSITRON, Vol. VII, No. (7), Hal. 4 47 ISSN: 3-497 (print) ISSN: 549-936X (online) Model Sederana Gera Osilator dengan Massa Berua Teradap Watu Menggunaan Metode Runge Kutta Yulia Acu a, Boni Palanop Lapanporo
Lebih terperinciNilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4
Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba
Lebih terperinciBAB VIII PENUTUP 8.1. Kesimpulan Penelitian
A VIII PENUTUP 8.. Kesmpulan Peneltan Dalam peneltan yang tela dlakukan, dperole nformas knerja transms dan spektrum gelombang serta stabltas terumbu ottle Reef TM sebaga peredam gelombang ambang terbenam
Lebih terperinciProbabilitas 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
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 terperinci