Makalah Seminar Tugas Akhir

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Makalah Seminar Tugas Akhir"

Transkripsi

1 Makalah Semiar Tugas Akhir Peraaga Pegukur Volume Besi Megguaka Metode Iterpolasi Berbasis Mikrokotroler ATMega8535 Awaludi Aziz [], Trias Adromeda,ST,MT [], Darjat,ST,MT [] Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas Dipoegoro Semarag Jl Prof Soedharto SH, Tembalag, Semarag, Jawa Tegah, Idoesia Abstrak-Sepedamotor merupaka alat trasportasi yag memegag peraa petig dalam kehidupa mausia Permasalaha yag ada pada sepedamotor adalah sistem idikator volume baha bakar, pada sistem ii idikator meujuka ilai volume, padahal sesugguhya uit sesor yag diguaka oleh idikator tersebut bukalah sesor volume melaika sesor tiggi permukaa baha bakar yag berupa potesiometer mekaik Karea betuk tagki baha bakar yag tidak beratura sehigga pedekata matematis utuk merumuska hubuga atara tiggi permukaa da volume besi aka meyulitka Oleh karea itu utuk megiterpretasika maipulasi data dilakuka dega metode iterpolasi umerik Pada Tugas Akhir ii diraag sebuah peragkat keras utuk megukur volume besi pada tagki baha bakar sepedamotor Hoda Supra berbasis mikrokotroler ATMega8535 Sesor yag diguaka adalah sesor tiggi permukaa baha bakar Utuk merumuska hubuga tiggi permukaa dega volume besi diguaka tiga metode iterpolasi, yaitu metode iterpolasi liear, iterpolasi kuadrat, da iterpolasi Lagrage Pada pegukura volume atara,5 liter sampai dega,8 liter diketahui bahwa metode iterpolasi liear memiliki tigkat kesalaha pegukura atara,37 % higga 8,359 % serta memiliki tigkat kesalaha rata-rata 4,39363 %, metode iterpolasi kuadrat memiliki tigkat kesalaha pegukura atara, % higga 6,5833 % serta memiliki tigkat kesalaha rata-rata 4,65486 %, metode iterpolasi Lagrage memiliki tigkat kesalaha pegukura atara,39586 % higga 4,498 % serta memiliki tigkat kesalaha rata-rata 7,58636 % Berdasarka hasil pegujia diketahui bahwa metode iterpolasi yag palig baik dibadig metode yag lai dalam merumuska hubuga tiggi permukaa da volume besi pada sistem ii yaitu metode iterpolasi liear dega tigkat kesalaha rata-rata palig keil yaitu 4,39363 % Kata Kui : sesor tiggi permukaa, iterpolasi umerik, volume besi, ATMega8535 I PENDAHULUAN Latar Belakag Sepeda motor merupaka alat trasportasi yag memegag peraa petig dalam kehidupa mausia Pada sepeda motor kita dapat melihat berapa volume besi yag masih tersisa pada tagki dega melihat idikator volume besi Permasalaha yag ada adalah perubaha jarum pada idikator tersebut tidaklah sesuai dega perubaha volume besi saat itu Agar idikator tersebut otomatis meujuka volume sebearya maka diperluka suatu mekaisme yag megubah tegaga idikator ketiggia permukaa mejadi tegaga yag mewakili volume tagki baha bakar Padahal, tidak mudah utuk merumuska hubuga atara ketiggia permukaa tagki da volume tagki, karea betuk tagki yag tidak beratura sehigga pedekata matematis dirasa aka terlalu memberatka, oleh karea itu dilakuka pedekata melalui data tabulasi karea keterbatasa dalam pegukura sehigga data yag diperoleh adalah bersifat diskret Utuk megiterpretasika maipulasi data diskret dapat dilakuka dega beberapa ara, salah satuya dega metode iterpolasi Tujua Tujua Tugas Akhir ii adalah membadigka tiga metode iterpolasi utuk merumuska hubuga ketiggia permukaa besi dega volume besi pada tagki sepeda motor Hoda Supra berbasis mikrokotroler ATmega Pembatasa Masalah Pada pembuata tugas akhir ii peulis membatasi permasalaha sebagai berikut : Plat yag diguaka adalah tagki besi motor Hoda Supra Sesor yag diguaka adalah sesor ketiggia permukaa baha bakar berupa potesiometer yag difugsika sebagai pembagi tegaga 3 Metode iterpolasi yag diguaka ada tiga, yaitu Iterpolasi Liear, iterpolasi kuadrat, da iterpolasi lagrage [] Mahasiswa Jurusa Tekik Elektro Uiversitas Dipoegoro [] Staf Pegajar Jurusa Tekik Elektro Uiversitas Dipoegoro

2 4 Mikrokotroler yag diguaka adalah mikrokotroler ATmega Pegujia alat haya utuk megukur volume yag ada pada tagki saat itu, pembukaa kera utuk meguragi volume besi da peambaha volume besi ketika tagki telah kosog dilakuka seara maual 6 Peragkat luak yag diguaka utuk memprogram mikrokotroler adalah Code Visio AVR 7 Peragkat luak Borlad Delphi diguaka utuk membuat program moitorig sistem II DASAR TEORI Iterpolasi Numerik [][3] Bila suatu fugsi disajika dalam betuk tabel, maka tidak semua harga-harga fugsi muul dalam tabel tersebut Iterpolasi adalah proses meaksir harga-harga yag tidak diatumka itu berdasarka data-data yag ditabelka Dalam hal ii diasumsika bahwa fugsi berperilaku ukup mulus (smooth) di atara titik-titik tabel sedemikia sehigga ia dapat didekati dega suatu poliomial utuk suatu harga x dalam selag [ x, x ] fugsi f (x) dapat didekati dega: f ( x) y y y x x x x f ( x) y y y ( x x x x ( x ) () Dilihat dari rumus diatas f ) meujukka bahwa ii adalah poliom iterpolasi orde pertama Iterpolasi Kuadrat [][3] Utuk memperbaiki kekuraga dari Iterpolasi Kuadrat (karea kurva tersebut didekati dega garis lurus) maka fugsi dapat didekati dega suatu fugsi yag melewati tiga titik data, hal ii dapat dilakuka dega suatu poliomial pagkat dua Iterpolasi ii disebut iterpolasi kuadrat Iterpolasi Liear [][3] Betuk iterpolasi yag palig sederhaa adalah meghubugka dua titik data dega garis lurus Tekik ii diamaka Iterpolasi Liear Dalam gambar, kurva y f (x) dapat didekati dega garis lurus l diatara x da x Gambar Iterpolasi Kuadrat Misalka pada gambar terdapat tiga titik x, x = x + h, x = x + h Misalka juga f (x) dapat didekati dega suatu poliomial pagkat dua P x) a b( x x ) ( x x )( x x ) () ( Gambar Iterpolasi Liear Dari asumsi bahwa kurva f (x) dapat didekati dega garis lurus l dalam selag [ x, x ], maka 3 Iterpolasi Lagrage [] Iterpolasi poliomial diguaka utuk meari titik-titik atara dari buah titik P(x,y), P(x,y), P3(x3,y3),, PN(xN,yN) dega megguaka pedekata fugsi polyomial yag disusu dalam kombiasi deret da didefiisika dega :

3 dega f ( x) L ( x) f ( x ) (3) i j j i i x x j Li ( x) (4) x i dimaa meujukka hasil kali (produt of) Misal versi liier (=) adalah j i x x x x f( x) f ( x ) f ( x ) (5) x x x x Da versi orde kedua adalah ( x x)( x x ) f ( x) f ( x ) ( x x )( x x ) ( x x )( x x ) + f ( x) ( x x )( x x ) ( x x )( x x) + f ( x ) (6) ( x x )( x x ) Gambar 3 Iterpolasi Lagrage Sesor Tiggi Permukaa [] Sesor ii tidak dapat meghasilka tegaga sediri tetapi meghasilka perubaha ilai resistasi apabila ketiggia baha bakar megalami perubaha Perubaha ii selajutya meyebabka perubaha besar tegaga yag dihasilka sesor Pada gambar 4 Perubaha resistasi ii dapat berilai positif (ilai resistasi R bertambah) sehigga tegaga keluara dari sesor (Vo) meigkat atau egatif (ilai resistasi R berkurag) yag berarti tegaga keluara sesor (Vo) berkurag Perubaha tegaga iilah yag dimafaatka utuk megetahui ketiggia baha bakar Gambar berikut ii adalah gambar skematik sesor tersebut 3 (a) (b) Gambar 4 (a) Uit Sesor Tiggi Permukaa (b) Diagram skematik sesor posisi 3 Diagram Ruag Keadaa [4] Diagram ruag keadaa atau diagram state merupaka diagram yag meggambarka masuka, kodisi state, keluara sistem pada suatu saat Pada diagram ruag keadaa keluara sebuah sistem dipegaruhi oleh kodisi state da kodisi masuka Pada diagram ruag keadaa dikeal istilah fiite state mahie atau mesi yag memiliki keadaa berhigga Fiite state mahie pada dasarya adalah metode utuk meraag sebuah mesi sekuesial yag memiliki kombiasi masuka, state, da keluara yag berhigga 4 Mikrokotroler ATmega8535 [7] Mikrokotroler ATmega8535 merupaka mikrokotroler 8 bit dega kosumsi daya redah produksi ATMEL yag telah didukug peuh dega program da saraa pegembaga seperti ompiler C, simulator program, emulator dalam ragkaia da kit evaluasi Gambar 5 merupaka kofigurasi pi pi pada mikrokotroler Atmega8535 Gambar 5 Kofigurasi pi pi ATMEGA 8535

4 III PERANCANGAN Peraaga tugas akhir ii pada dasarya dibagi mejadi dua bagia, yaitu peraaga peragkat keras (hardware) da peraaga peragkat luak (software) 3 Peraaga Peragkat Keras Diagram skematik peraaga peragkat keras ditujukka pada Gambar 3 3 Peraaga Keypad Peraaga keypad merupaka peraaga iput mikrokotroler ATmega8535 megguaka tiga buah tombol push butto sebagai tombol iput pada sistem ii Gambar 33 meujukka ragkai keypad pada sistem ii Gambar 33 Ragkaia keypad Gambar 3 Diagram skematik peragkat keras sistem pegukura volume 3 Peraaga Sistem Miimum ATmega8535 Peraaga sistem miimum mikrokotroler ATmega8535 merupaka peraaga sistem mikrokotroler palig miimal yag dibutuhka oleh mikrokotroler utuk bekerja Gambar 3 merupaka ragkaia sistem miimum mikrokotroler ATmega Peraaga LCD Pada peraaga system pegukur volume besi ii, LCD M63 pada Gambar 34 diguaka sebagai peampil program yag meujukka kodisi atau state program yag sedag aktif Gambar 34 merupaka peraaga LCD M63 pada sistem pegukur volume Gambar 3 Ragkaia sistem miimum mikrokotroler ATmega Gambar 34 Peraaga LCD M63 3 Peraaga Peragkat Luak Peraaga peragkat luak merupaka peraaga algoritma program utuk merealisasika algoritma-algoritma iterpolasi pada sistem pegukura ii 3 Peraaga Fiite State Mahie Peraaga fiite state mahie merupaka peraaga diagram ruag keadaa sistem agar sistem mampu melakuka beberapa orgaisasi iput da output mikrokotroler, pembaaa ilai ADC, tampila LCD, pemaggila fugsi Iterpolasi Liear, Iterpolasi Kuadrat, da Iterpolasi

5 Lagrage pada suatu saat sesuai Gambar 35 merupaka hasil peraaga fiite state mahie sistem pegukur volume besi sepeda motor Sedagka algoritma Iterpolasi Liear adalah sebagai berikut : a Masukka harga x b Utuk i sampai, jika ( x[ x ) da ( x x[ i ]) Jika ( i ) keluar, titik x diluar jagkaua iterpolasi d y y[ ( y[ i ] y[ )( x x[ ) /( x[ i ] x[ ) e Selesai Gambar 35 Peraaga fiite state mahie 33 Algoritma Iterpolasi Kuadrat Pada Iterpolasi Kuadrat, kurva didekati dega meghubugka tiga titik data, hal ii dapat dilaksaaka dega poliom orde kedua Baga alir utuk metode Iterpolasi Kuadrat dapat dilihat pada gambar 37 3 Algoritma Iterpolasi Liear Iterpolasi Liear merupaka metode iterpolasi yag palig sederhaa yaitu dega meghubugka dua titik data dega garis lurus Baga alir utuk metode Iterpolasi Liear dapat dilihat pada gambar 36 Gambar 36 Baga alir metode Iterpolasi Liear Gambar 37 Baga alir Metode Itepolasi Kuadrat 5

6 Algoritma Iterpolasi kuadrat adalah sebagai berikut : a Masukka harga x b Utuk i sampai, jika ( x[ x ) da ( x x[ i ]) Jika ( i ) keluar, titik x diluar jagkaua iterpolasi d Jika (i=-) maka i=i-; e Hitug b y[ b ( y[ i ] y[ ) ( x[ i ] x[ ) b ( y[ i ] y[ i ]) ( x[ i ] x[ i ]) f maka y b b( x x[ ) b( x x[ )( x x[ i ]) g Selesai 34 Algoritma Iterpolasi Lagrage Pada Iterpolasi Kuadrat, kurva didekati dega meghubugka tiga titik data, hal ii dapat dilaksaaka dega poliom orde kedua Baga alir utuk metode Iterpolasi Lagrage dapat dilihat pada gambar 38 Algoritma Iterpolasi Lagrage adalah sebagai berikut : a Masukka harga x b Hasil=; Utuk i sampai, l[=; d Utuk j sampai, jika ( i j) maka l[ l[ *( x x[ j])/( x[ x[ j]) e Hitug Hasil hasil y[ * l[ f Selesai 35 Peraaga Program Moitorig Megguaka Delphi Peraaga program moitorig megguaka batua peragkat luak Borlad Delphi 7, moitorig ii pada dasarya bertujua utuk megetahui da membadigka keluara sistem pegukura volume ketiga metode iterpolasi yag diguaka Gambar 39 merupaka tampila program moitorig megguaka Borlad Delphi Gambar 38 Baga Alir Metode Itepolasi Lagrage 6 IV Gambar 39 Tampila program moitorig megguaka Delphi PENGUJIAN DAN ANALISIS Pegujia dimaksudka utuk megetahui hasil peraaga yag telah dibuat, sedagka aalisis dimaksudka utuk meguji kelayaka sistem yag dibuat dega teori yag ada Pegujia yag dilakuka meliputi pegujia algoritma iterpolasi dalam pegukura volume yag akhirya meetuka ketepata dalam pegukura volume besi 4 Pegujia Sesor Posisi Pegujia sesor ketiggia dilakuka dega meguji tegaga potesiometer pada beberapa titik ketiggia besi Pegujia

7 tegaga pada beberapa titik ketiggia aka medapatka grafik hubuga atara tiggi da tegaga Tabel 4 memperlihatka hasil pegujia sesor Tabel 4 Hasil pegujia sesor tiggi permukaa Volume (L) Grafik Hubuga Volume Besi da Data ADC Data ADC Utuk megetahui liearitas sesor ketiggia maka data tersebut disajika dalam betuk gambar sebagai berikut Grafik Hubuga Tiggi da Tegaga Sesor Iterpolasi Liier Iterpolasi Kuadrat Iterpolasi Lagrage Gambar 4 Grafik hubuga ketiggia da tegaga pada sesor ketiggia hasil perobaa Berdasarka hasil pegujia dega ketiga metode iterpolasi, yaitu iterpolasi liear, iterpolasi kuadrat, da iterpolasi lagrage didapatka hasil sebagai berikut : Tabel 4 Hasil pegukura Volume megguaka ketiga metode Iterpolasi 8 Tiggi (m) Tegaga (v) Gambar 4 Pegujia sesor tiggi permukaa Berdasarka Gambar 4 dapat dilihat bahwa hubuga atara tegaga keluara sesor dega ketiggia tidaklah liear sempura, tetapi liear sebagia-sebagia Sehigga utuk meggambarka hubuga atara ketiggia da tegaga diguaka metode iterpolasi yag meghubugka atara ilai ADC dega Volume besi pada tagki Berdasarka data pegujia yag didapat seperti pada Tabel 47 dapat dilakuka perhitugaperhituga sebagai berikut: Tabel 43 Perhituga data Pegukura Volume Megguaka Metode Iterpolasi Liear 4 Pegujia Sistem Pegukur Volume Seperti telah disebutka sebelumya, utuk merumuska hubuga atara ketiggia permukaa tagki da volume tagki, karea betuk tagki yag tidak beratura sehigga pedekata matematis dirasa aka terlalu memberatka, oleh karea itu dilakuka pedekata megguaka metode iterpolasi umerik Berdasarka hasil pegukura ketiga metode iterpolasi diatas didapatka hasil sebagai berikut: Berdasarka Tabel 48 didapatka bahwa hasil pegukura mempuyai tigkat kesalaha pegukura (error) atara 5, % higga 8,595 % pada pegukura volume atara,8 Liter sampai dega,3 Liter dega megguaka metode Iterpolasi Liear Tabel 44 Perhituga data Pegukura Volume Megguaka Metode Iterpolasi Kuadrat 7

8 Berdasarka Tabel 49 didapatka bahwa hasil pegukura mempuyai tigkat kesalaha pegukura (error) atara 5,95578 % higga,9589 % pada pegukura volume atara,8 Liter sampai dega,3 Liter dega megguaka metode Iterpolasi Kuadrat Tabel 45 Perhituga data Pegukura Volume Megguaka Metode Iterpolasi Lagrage Berdasarka Tabel 4 didapatka bahwa sesor ketiggia mempuyai tigkat kesalaha pegukura (error) atara 5,778 % higga,8466 % pada pegukura ketiggia atara,8 Liter sampai dega,3 Liter dega megguaka metode iterpolasi lagrage, terlihat bahwa error iterpolasi lagrage lebih keil dibadigka dega metode iterpolasi kuadrat Pada pegujia pegukura volume megguaka metode Iterpolasi Kuadrat didapatka bahwa sesor ketiggia mempuyai tigkat kesalaha pegukura (error) atara 5,95578 % higga,9589 % pada pegukura volume atara,8 Liter sampai dega,3 Liter 3 Pada pegujia pegukura volume megguaka metode Iterpolasi Lagrage didapatka bahwa sesor ketiggia mempuyai tigkat kesalaha pegukura (error) atara 5,778 % higga,8466 % pada pegukura volume atara,8 Liter sampai dega,3 Liter 5 Sara Beberapa hal yag dapat diberika sebagai sara dari tugas akhir perbadiga metode iterpolasi pada pegukur volume besi berbasis mikrokotroler Atmega8535 adalah sebagai berikut: Pada aplikasi praktis sebaikya diguaka metode iterpolasi yag lebih sederhaa seperti metode iterpolasi liear sehigga memori yag diguaka relatif lebih sedikit, waktu peraaga yag lebih sigkat da kerumita program yag lebih redah Diperluka adaya perbaika peragkat keras terutama sesor ketiggia sehigga alat yag telah diraag memiliki tigkat kesalaha pegukura lebih keil V PENUTUP 5 Kesimpula Berdasarka hasil peraaga, pegujia da aalisis yag telah dilakuka pada sistem pegukura volume besi dapat disimpulka hal hal sebagai berikut : Pada pegujia pegukura volume megguaka metode Iterpolasi Liear didapatka bahwa sesor ketiggia mempuyai tigkat kesalaha pegukura (error) atara 5, % higga 8,595 % pada pegukura volume atara,8 Liter sampai dega,3 Liter 8

9 DAFTAR PUSTAKA [] Aggoro, Bambag, Pegukura Listrik, Laboratorium Tekik Tegaga Tiggi & Pegukura Listrik ITB, Badug, 986 [] Chapra, Steve C da Caale, Raymod P Metode Numerik, Peerbit Erlagga, Jakarta, 994 [3] Halawa, Edward E H da Sakti, Setyawa Pemrograma dega C/C++ da Aplikasi Numerik, Erlagga, Jakarta, 995 [4] Malvio, Albert Paul & Doald P Leah, Prisip Prisip Elektroika, Erlagga, Jakarta, 996 [5] Sapiie, Soedjaa da Nishio, Osamu, Pegukura da Alat-Alat Ukur Listrik, Pradya Paramitha, Jakarta, 986 [6] Setiawa, Iwa, Programmable Logi Cotrol (PLC) da Tekik Peraaga Sistem Kotrol, Peerbit Adi, Yogyakarta, 6 [7] Setiawa, Iwa, Peraaga Software Embedded Berbasis FSM, 6 [8] Sudoo, Agus, Memafaatka Port Priter Komputer Megguaka Delphi, Smart Books, Yogyakarta, 4 [9] Sugiharto, Agus, Peerapa Dasar Trasduer da Sesor, Peerbit Kaisius, Yogyakarta, [] Wardhaa, Ligga, Belajar Sediri Mikrokotroler AVR Seri Atmega8535 Simulasi, Hardware, da Aplikasi, Peerbit Adi, Yogyakarta, 6 [] Tim Peelitia da Pegembaga Wahaa Komputer, Tekik Atarmuka dega Komputer Berbasis Borlad Delphi, Peerbit Salemba Ifotek, Jakarta, 6 [] Wasito S, Vademekum Elektroika, PT Gramedia, Jakarta, 985 [3] Wigua, Teguh, Pegukur Volume Zat Cair Megguaka Gelombag Ultrasoik Berbasis Mikrokotroler AT89S5, Tugas Akhir S-, Uiversitas Dipoegoro, Semarag, 7 [4], Buku Pedoma Reparasi Hoda Supra Fit, PT Astra Hoda Motor, [5], Modul Praktikum Pemrosesa Embedded Modul 5, hary@eepis-itsedu, hedri@eepis-itsedu [6], Modul Praktikum Pemrosesa Embedded Modul 6, hary@eepis-itsedu, hedri@eepis-itsedu Pembimbig I Awaludi Aziz (LF 3 485) Lahir di kab Tegal, telah mejalai pedidika Sekolah Dasar Negeri 8 Prupuk Selata, Sekolah Lajuta Tigkat Pertama 3 Margasari, Sekolah Meegah Umum Negeri Bumiayu, da sekarag tegah meyelesaika pedidika Strata Satu di Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas Dipoegoro Semarag Megetahui/ Megesahka, Pembimbig II Trias Adromeda, ST, MT Darjat,ST,MT NIP NIP Taggal : Tagal: 9

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH BAB II TEORI MOTOR LANGKAH II. Dasar-Dasar Motor Lagkah Motor lagkah adalah peralata elektromagetik yag megubah pulsa digital mejadi perputara mekais. Rotor pada motor lagkah berputar dega perubaha yag

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun 47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran

Karakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran Karakteristik Diamik Eleme Sistem Pegukura Kompetesi, RP, Materi Kompetesi yag diharapka: Mahasiswa mampu merumuskaka karakteristik diamik eleme sistem pegukura Racaga Pembelajara: Miggu ke Kemampua Akhir

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc. METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder

3. Rangkaian Logika Kombinasional dan Sequensial 3.1. Rangkaian Logika Kombinasional Enkoder 3. Ragkaia Logika Kombiasioal da Sequesial Ragkaia Logika secara garis besar dibagi mejadi dua, yaitu ragkaia logika Kombiasioal da ragkaia logika Sequesial. Ragkaia logika Kombiasioal adalah ragkaia yag

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI

REGRESI DAN KORELASI REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH

ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH Lapora Praktikum Hari/taggal : Rabu 7 Oktober 2009 HIDROLOGI Nama Asiste : Sisi Febriyati M. Yohaes Ariyato. ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH Lilik Narwa Setyo Utomo J3M108058 TEKNIK DAN MANAJEMEN LINGKUNGAN

Lebih terperinci

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir

BAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir 43 BAB IV PENELITIAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat : Had dryer Dilegkapi Dega UV Steril da Pompa Caira Sabu Otomatis. Tegaga : 0 V Frekuesi : 50-60 Hz Daya : 350 Watt 4.. Gambar Alat Utuk gambar alat

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

PENGGUNAAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI TEGANGAN PADA BALOK KASTELA HEKSAGONAL BENTANG 1 METER (001S)

PENGGUNAAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI TEGANGAN PADA BALOK KASTELA HEKSAGONAL BENTANG 1 METER (001S) PENGGUNAAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI TEGANGAN PADA BALOK KASTELA HEKSAGONAL BENTANG METER (00S) Ahmad Muhtarom Jurusa Tekik Sipil, Uiversitas Sriwijaya, Jl. Raya Palembag-Prabumulih KM.3

Lebih terperinci

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis

Lebih terperinci

Pengaturan Level Ketinggian Air Menggunakan Kontrol PID

Pengaturan Level Ketinggian Air Menggunakan Kontrol PID Pegatura Level Ketiggia Air Megguaka Kotrol PID [Thiag et al.] Pegatura Level Ketiggia Air Megguaka Kotrol PID Thiag, Yohaes TDS, Adre Mulya Fakultas Tekologi Idustri, Jurusa Tekik Elektro, Uiversitas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Surabaya Model Sistem dalam Persamaa Keadaa Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Latiha Pegatar Materi Cotoh Soal Rigkasa Istilah-istilah Dalam Persamaa Keadaa Aalisis Sistem

Lebih terperinci

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA PRISMA 1 (2018) PRISMA, Prosidig Semiar Nasioal Matematika https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN Sedagka itegrasi ruas kaa utuk ersamaa (3b) diperoleh ds / = S... (36) Dega demikia pesamaa yag harus dipecahka adalah l 1 1 u u = S (37) Dari ersamaa (37) diperoleh persamaa utuk u u S = exp S 1exp S...

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

2.1 Gambaran Umum SMA Kemala Bhayangkari 1 Surabaya

2.1 Gambaran Umum SMA Kemala Bhayangkari 1 Surabaya BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN. Gambara Umum SMA Kemala Bhayagkari Surabaya Sma Kemala Bhayagkari Surabaya yag terletak di jl. A.Yai o 30-3 Surabaya adalah suatu yayasa yag bergerak di pedidika. SMA Kemala

Lebih terperinci

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai 37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

BAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya

BAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya BAB IV PENELITIAN 4.1 Spesifikasi Alat Coloy couter didesai khusus agar diperutuka bagi user utuk membatu meghitug sekaligus megaalisa jumlah media dega megguaka sesor mekaik limit switch sebagai mekais

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan. 9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG

ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG ANALISIS STABILITAS TRANSIENT SISTEM TENAGA LISTRIK PADA PT. KEBON AGUNG MALANG Agam Rido Priawa¹, Ir. Mahfudz Shidiq, M.T. ², Hadi Suyoo, S.T., M.T., Ph.D.³ ¹Mahasiswa Jurusa Tekik Elektro, ² ³Dose Jurusa

Lebih terperinci

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula

Lebih terperinci

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1 Barisa Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 9/0/06 Matematika Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka susua dari bilaga bilaga yag urutaya berdasarka bilaga

Lebih terperinci

PENYAJIAN ISI DAFTAR MATEMATIKA SEBAGAI NILAI FUNGSI POLINOM

PENYAJIAN ISI DAFTAR MATEMATIKA SEBAGAI NILAI FUNGSI POLINOM PENYAJIAN ISI DAFTAR MATEMATIKA SEBAGAI NILAI FUNGSI POLINOM PENDAHULUAN Abdul Hamid ) Email: abdulhamid@yahooom FKIP Uiversitas Tadulako Dalam pelajara matematika maupu terapaya, telah dikeal dua ara

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Permasalaha peugasa atau assigmet problem adalah suatu persoala dimaa harus melakuka peugasa terhadap sekumpula orag yag kepada sekumpula job yag ada, sehigga tepat satu

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag

Lebih terperinci

SISTEM SELEKSI KEMATANGAN BUAH TOMAT WAKTU-NYATA BERBASIS NILAI RGB

SISTEM SELEKSI KEMATANGAN BUAH TOMAT WAKTU-NYATA BERBASIS NILAI RGB ISSN: 1693-6930 211 SISTEM SELEKSI KEMATANGAN BUAH TOMAT WAKTU-NYATA BERBASIS NILAI RGB M. Riza Ferdiasyah, Kartika Firdausy, Tole Sutiko Program Studi Tekik Elektro, Uiversitas Ahmad Dahla Kampus III

Lebih terperinci

PRISMA FISIKA, Vol. VI, No. 2 (2018), Hal ISSN :

PRISMA FISIKA, Vol. VI, No. 2 (2018), Hal ISSN : Estimasi Curah Huja di Kota Potiaak Megguaka Metode Propagasi Balik Berdasarka Parameter Cuaca da Suhu Permukaa Laut Ika Oktaviaigsih a, Muliadi b*, Apriasyah c a Prodi Fisika, b Prodi Geofisika, c Prodi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum

BAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum BAB II TEORI DASAR 2.1 Aljabar Liier Defiisi 2. 1. 1 Grup Himpua tak kosog G disebut grup (G, ) jika pada G terdefiisi operasi, sedemikia rupa sehigga berlaku : a. Jika a, b eleme dari G, maka a b eleme

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).

Lebih terperinci

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN Modul Deret Fourier Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDAHULUAN ada modul ii dibahas masalah ekspasi deret Fourier Sius osius utuk suatu fugsi periodik ataupu yag diaggap periodik, da dibahas pula trasformasi

Lebih terperinci

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Penelitian tentang Potensi Ekowisata Hutan Mangrove ini dilakukan di Desa

METODE PENELITIAN. Penelitian tentang Potensi Ekowisata Hutan Mangrove ini dilakukan di Desa III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia tetag Potesi Ekowisata Huta Magrove ii dilakuka di Desa Merak Belatug, Kecamata Kaliada, Kabupate Lampug Selata. Peelitia ii dilaksaaka atara

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN 1 Latar belakag Model pertumbuha Solow-Swa (the Solow-Swa growth model) atau disebut juga model eoklasik (the eo-classical model) pertama kali dikembagka pada tahu 195 oleh Robert Solow da

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Non Linier

Penyelesaian Persamaan Non Linier Peyelesaia Persamaa No Liier Metode Iterasi Sederhaa Metode Newto Raphso Permasalaha Titik Kritis pada Newto Raphso Metode Secat Metode Numerik Iterasi/NewtoRaphso/Secat - Metode Iterasi Sederhaa- Metode

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)

Lebih terperinci

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas

Lebih terperinci

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 96 BAB I KESIPUAN AN SARAN I1 Kesimpula Berdasarka hasil pegujia, aalisis, da studi kasus utuk megetahui kekuata da desai pelat komposit beto-dek metal diperoleh kesimpula sebagai berikut: 1 Jika meurut

Lebih terperinci

Galat dan Perambatannya

Galat dan Perambatannya Modul 1 Galat da Perambataya Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDHULUN ada Modul 1 ii dibahas masalah galat atau derajat kesalaha da perambataya, dega demikia para peggua modul ii diharapka telah memahami

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

PEMBUATAN SET EKSPERIMEN MUAI PANJANG DIGITAL BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA328.

PEMBUATAN SET EKSPERIMEN MUAI PANJANG DIGITAL BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA328. Pillar of Physics, Vol. 10. Oktober 2017, 71-77 PEMBUATAN SET EKSPERIMEN MUAI PANJANG DIGITAL BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA328 Nofsi Meiza 1), ulkifli 2), Zulhedri Kamus 2) 1) Mahasiswa Fisika, FMIPA

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1

BARISAN DAN DERET. 05/12/2016 Matematika Teknik 1 1 BARISAN DAN DERET 05//06 Matematika Tekik BARISAN Barisa Tak Higga Kekovergea barisa tak higga Sifat sifat barisa Barisa Mooto 05//06 Matematika Tekik Barisa Tak Higga Secara sederhaa, barisa merupaka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii

Lebih terperinci

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya

Lebih terperinci

Sidang Tugas Akhir Teknik Manufaktur

Sidang Tugas Akhir Teknik Manufaktur Sidag Tugas Akhir Tekik Maufaktur Aplikasi pegguaa Metode Butterorth Lopass Filter dega Edge Detectio Ca-Roberts utuk megetahui Karakteristik stress-strai Material berbasis Image Processig Oleh : HANIF

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP

Lebih terperinci