Susunan N-Antena Isotropis Segaris

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Susunan N-Antena Isotropis Segaris"

Transkripsi

1 TTGD Atea Moul#4b Atea a Propagasi Susua N-Atea Isotropis Segaris Oleh : Nachwa Mufti Ariasyah, ST, MT Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris Outlie Paa sub bab ii, sejumlah N atea isotropis isusu a emuia ilihat pegaruh perubaha istribusi arus paa masigmasig sumber isotropis paa iagram arah, iagram fasa, gai susua, a fator susua Susua N Atea Isotropis Distribusi Arus Uiform Parameter Susua: Array Factor & Gai Susua Kasus-Kasus Distribusi Arus Uiform Susua N Atea Isotropis Distribusi Arus No- Uiform Kasus: Distribusi ge, Biomial, Dolph-Tscebishev Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris

2 Susua N Atea Isotropis Distribusi Arus Uiform Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris Review: Sumber g Amplituo a Fasa Sama Referesi titi... Jia titi iaggap sebagai referesi (titi ega fasa o ), y Maa aa meahului sebesar : π cosφ λ cosφ Sehigga, mea gabuga t apat itulisa sebagai beriut : φ x t + e j j e t Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 4

3 Susua N Sumber g Distribusi Arus Uiform y Referesi titi : + e + e e j j j(-) t cosφ Ke titi observasi paa mea jauh φ π cos λ Normalisasi terhaap o, t t t + e e j e j j + e + e j j e + e j j ( + e ) e Diapata, j j( ) e j - x t j j j j e e e e j + e j j j e e e Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 5 Susua N Sumber g Distribusi Arus Uiform y Ke titi observasi paa mea jauh cosφ φ t j j j j e e e e j + e j j j e e e x t a, si si ζ ζ π cos φ + δ λ jara spasi atar eleme δ bea fasa atar catua arus yag bereata Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 6

4 Susua N Distribusi Arus Uiform Dega cara yag sama, persamaa mea total terormalisasi utu referesi titi tegah, sbb : t si si Diagram fasa persamaa isampig berupa STP FUNCTION yag iberia ari polaritas Referesi titi : t si si (+/-) harga t Selajutya aa ipelajari : ζ Meurua syarat mea masimum a miimum Array Factor Kosep Gai Susua Tijaua berbagai asus Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 7 Mea Masimum a Miimum... t si si Mea masimum terjai jia suu peyebut sama ega atau meeati ol si atau atau Jia tia perah mecapai harga ol, maa mea masimum terjai jia mecapai harga miimum Mea miimum terjai jia suu pembilag sama ega ol si atau ± π,,,...st Tetapi, tia boleh merupaa elipata ari ( m) PR : Megapa? Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 8

5 Parameter Susua Fator Susua (Array Factor) Gai Susua (Array Gai) Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 9 Array Factor... Array factor : Normalisasi mea total susua atea terhaap ilai masimum ari mea total susua tersebut Cotoh: Array Factor AF N t mas t si si mas tercapai paa si lim si t N tmas tmas Array Factor N si si Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris

6 Array Factor... Fator susua (utu sejumlah sumber) apat igambara sebagai fugsi. Jia aalah merupaa fugsi φ, maa ilai ari fator susua a pola mea aa apat lagsug ietahui ari grafi i bawah ii! Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris Gai Susua G F Mea total susua atea Mea total atea W W av η Jia aya W masu paa atea maa: t W W av ' η Jia aya W masu paa atea maa ' t ' Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris

7 Gai Susua... Jia aya W masu paa atea maa: Jia aya W masu paa atea maa ' ' t mas Defiisi: G F Mea total susua atea Mea total atea Peguata Mea G F G Peguata Daya ( G ) F Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris Kasus-Kasus Susua Uiform ) Susua broasie ) Susua efire ) Susua efire g iretifitas iperbesar 4) Susua ega mea masimum utu arah sembarag Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 4

8 Kasus # Susua Broasie Pola pacar broasie pacara meyebar, coco utu omuiasi siara (broacast), pola umum berbetu oat y Ke titi observasi paa mea jauh cosφφ φ Diigia mea masimum etia φ π/ t si si x Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 5 Kasus # Susua Broasie t Set, si si λ 4,, δ Arah masimum, π si cos φ+δ λ cos φ r m Diapat φ m π π a Arah miimum, si ± π,,,...st Diapat φ φ cos ± cos ± π δ r φ ±6 / ± o φ / 8 o o o Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 6

9 Pola pacar a fasa susua broasie Susua eleme atea isusu Koliier Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 7 Kasus # Susua fire Biasa Pola pacar efire pacara meuju paa arah tertetu, coco utu omuiasi poit to poit t si si y cosφ Ke titi observasi paa mea jauh φ Diigia mea masimum etia φ o x Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 8

10 Kasus # Susua fire Biasa t Set, si si Sifat efire: masimum paa suut φ (φ m ) Proses esai: meetua bea fasa δ yag memberi, harga mas paa oisi φatau o. λ 4,, δ icari! Jai, o utu φ m o si π r cos m +δ δ r λ Utu 4, λ/, iapat : δ -π Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 9 Kasus # Susua fire Biasa Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris

11 Kasus #: fire Hase-Wooyar g Diretifitas Diperbesar Gambar iatas aalah cotoh utu : λ 4,, 5 aδ π 4 Syarat susua fire Hase- Wooyar g iretifitas iperbesar : δ π + π cosφ r ( ) r mas terjai paa : φ m a φm π Fator susua apat itulisa sbb: N si π si si Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris Kasus #4 : Mea Masimum Utu Arah Sembarag Misala itetua mea masimum utu arah tertetu yag sembarag Masimum terjai etia : Miimum terjai etia : si π imaa, cosφ+δ λ Gambar isampig berasal ari perhituga utu : λ 4,, aφm 6 o Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris

12 Susua N Atea Isotropis Distribusi Arus No-Uiform Distribusi Arus Biomial Distribusi Optimum (Dolph Tschebyshev) Distribusi ge Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris Peahulua Selai g pegatura fasa utu tiap catua susua, maa perubaha pola pacar apat juga icapai ega megatur istribusi arus tiap catua. Tujuaya aalah utu meapata pola pacar yag iigia. Paa sub-bagia ii ipelajari beberapa macam istribusi arus tia seragam a pegaruhya paa pola pacar yag ihasila Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 4

13 Kasus#: Distribusi Biomial (Distribusi Joh Stoe) Distribusi biomial: amplitua arus harus sebaig ega oefisie-oefisie paa eret suu baya yag memeuhi eret segitiga Pascal: + ( a + b ) a + ( ) a b + ( )( )! a b +...st Koefisie-oefisie tersebut membetu Deret Segitiga Pascal Sifat pegaraha yag iapata : () perbaiga mayor terhaap mior lobe, () lebar beras mailobe cuup besar Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 5 Susua N Atea Isotropis Distribusi Arus No-Uiform Kasus #: Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 6

14 Kasus #: Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) Tujua istribusi Dolph-Tchebyscheff : utu meapata riteria optimum ari pola pacar atea susua. yaitu ompromi atara lebar beras (B) & perbaiga mayorlobe th miorlobe (R) macam riteria optimum : Lebar beras mailobe (B) itetua maa perbaiga mayor terhaap miorlobe aa (meuju) masimum. B: R (masimum) Perbaiga atara mayor terhaap mior lobe (R) itetua maa lebar beras mailobe aa (meuju) miimum. R: B (miimum) Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 7 Kasus #: Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) Asumsi istribusi Dolph-Tchebyscheff: Atea ISOTROPIS ega istribusi amplituo arus SIMTRIS Bea fasa atar eleme isotropis (δ ) Jara spasi atar eleme isotropis SRAGAM ( seragam) θ φ θ Sehigga, selisih fasa uat mea peerimaa ari eleme bereata p titi observasi yag jauh r r cosφ siθ π gr λ Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 8

15 Review: Susua atea isotropis Referesi titi... Jia titi O iaggap sebagai referesi (iaggap sbg titi ega fasa o ), cosφ y cosφ Maa, mea total t r eleme berjara : cos t φ x Maa, aa tertiggal sebesar : π cosφ λ a mea aa meahului sebesar : π cosφ λ Sehigga, mea gabuga t r eleme berjara : t e t j + cos e j cosφ r r π λ Moul#4a - Kosep Dasar Susua Atea 9 Review: Susua atea isotropis, amplituo arus sama 4 5 t t cos cos cos t cos 4 t cos5 t Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris

16 Kasus #: Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) Referesi titi tegah susua Geap e A cos + A e N cos A A cos [ + ] e jumlah eleme (geap),,,, (N-) e cos e N Gajil o A + A o cos+ A N A cos A cos [ ] o jumlah eleme (gajil),,,, N o N o cos Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris Kasus #: Distribusi Optimum (DOLPH GNAP DOLPH-TCHBYSCHF) GANJIL A A A A A A A A A A A A A A A e N A cos [ + ] o N A cos [ ] persamaa i atas, apat ilihat sbg DRT FOURIR ega suu terbatas. Sepasag suu meyataa sepasag sumber, a iaggap sebagai pejumlaha ostata DC, fuametal, a harmoi-harmoi. λ Cotoh : 9, a π λ maa, siθ πsiθ λ a ostata A iasumsia A A A A A 4 / Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris

17 Kasus #: Distribusi Optimum (DOLPH DOLPH-TCHBYSCHF) 9 o N A cos [ ] λ π λ 9, a siθ πsiθ λ + cos+ cos+ cos+ cos4 DC Fuametal Harmoi# Harmoi# Harmoi#4 Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris Kasus #: Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) Arti: Metoa Dolph ipaai utu meapata susua optimum ega megguaa poliom Tchebyscheff Dalam istribusi arus OPTIMUM (Dolph-Tchebyscheff), ilai ostata-ostata A itetua g perhituga utu meapata pola pacar optimum. Optimum itijau ari sisi : Perbaiga mayor terhaap miorlobe-ya (R), atau lebar beras mailobe (B) Jia irecaaa susua atea teriri ari sumber, maa iagram arah mea susua merupaa suu baya ore ( ) Suu baya ii yag emuia ieivalesia ega Poliom Tchebyscheff ore ( ) T - (x) Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 4

18 Persamaa Mea Total Poliom Tchebyscheff total f cos m m cos m m cos m cos m cos cos m cos 4 cos cos 4 m 4 cos 4 8cos 8cos + 5 m 5 cos 5 6 cos cos + 5cos m elipata jara ( x) x T ( x) T ( x) T + ega T (x) T (x) x T (x) x T (x) 4x x 4 T 4(x) 8x 8x + 5 T 5(x) 6x x + 5x x cos Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 5 Sifat-sifat Poliom Tchebyscheff Dibawah ii aalah grafi utu poliom-poliom Tchebyscheff utu ilai m s 5 Sifat poliom :. Semua T m (x) melewati (,). Jia < x <, maa : - < T m (x) <. Semua aar T m (x) aa iatara a atau - < x < 4. Semua harga estrim aalah Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 6

19 Proseur Desai Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF). Utu susua -sumber, pilih poliom ore ( ) T - (x). Selesaia T - (x ) R utu meapata harga x. Utu m, apat ihitug sebagai beriut : x ( m R + R R R ( ) + ( ) m. Peyealaa. Jia R >, maa x > juga. Paahal ilai x aalah berisar (- < x < ), sebab x cos (/). Laua perubaha sala x w x w w cos Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris x 7 Proseur Desai Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) 4. Persamaa mea total -sumber N A cos [ + ] A cos [ ] e e N geap o N N o Persamaa apat iyataa alam w (setelah peyealaa) gajil 5. Peyetaraa. (w) isetaraa ega T - (x), ega : ( w) x T ( x) w x w x x Diperoleh harga-harga : A, A, A, A Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 8

20 Cotoh: Perecaaa Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) λ 8,, itetua R B 6 B. Utu 8, ipilih T 8- (x) T 7 (x) 64x 7 x x 7x. R 6 B R(umeri) 7 x + + ( ) ( ),5 7. R R >, sehigga perlu perubaha sala!. x w,5 utu w cos Utu ore tiggi, x harus teliti: -5 igit Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 9 Cotoh: Perecaaa Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) 4. Persamaa setegah mea total ( 8) e N A cos [ + ] e N 8 A cos + A cos + A cos5 + A Substitusi g w, setelah peyealaa persamaa mea total cos7 persamaa setegah mea total cos w cos 4w w 5 cos5 6w w + 5w 6 4 cos7 w 48w + 8w Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 4

21 Cotoh: Perecaaa Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) 5 ( w) Aw + A( 4w w) + A( 6w w + 5w) A ( 64w w + 56w 7w) ( w) ( 64A ) w 5 ( A 6A ) w + ( 56A A + 4A ) w ( 7A 5A + A A )w 5. Peyetaraa w x T x ( ) ( ) 8 w 7 x 64x 7 x x 7x Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 4 Cotoh: Perecaaa Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) 8 ( w) 64A 7 x 64x 7 7,5 A 6A 7,5 x 5 x 5 56A A + 4A + x x,5 7A 5A,5 + A A 7 x 7x Diapata : A,66 Jai, ita apata istribusi amplitua arus : A A A A A A A A A 4,56 A 6,8 A 8,5 Atau,,66 : 4,56 : 6,8 : 8,5 : 8,5 : 6,8 : 4,56 :,66 :,7 :,6 :, :, :,6 :,7 : Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 4

22 Cotoh: Perecaaa Distribusi Optimum (DOLPH-TCHBYSCHF) Diagram Arah : Utu meapata iagram arah uat mea, apat itabela lalu iplot, utu ilai-ilai variabel : θ, x, r siθ x xcos a T - (x) Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 4 Cotoh: Di bawah ii aalah perbaiga pola pacar yag ihasila ari beberapa istribusi arus utu jumlah eleme 8 ( 8) Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 44

23 Cotoh: Berbagai istribusi arus (terormalisasi) utu berbagai R ega 8. Susua ega istribusi BINOMIAL a DG merupaa SUBST / asus ari istribusi DOLPH- TCHBYSCHFF Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 45 Supplemet Slies Pegeala Poliom Tchebyscheff Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 46

24 Pegeala Poliom Tchebyscheff Teorema e Moivre e jm sehigga, cosm + jsim cos + jsi cosm Re cos + jsi m m Persamaa iatas apat iyataa sebagai Deret Biomial sbb: m m(m ) m cosm cos cos! m(m )(m )(m ) + cos 4! m 4 4 si... A Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 47 A Pegeala Poliom Tchebyscheff substitusi si cos m cosm m cosm cos m cosm cos m cosm 4cos m cosm 8cos st 4 cos 8cos + Betu isampig iri bawah, bersesuaia ega Poliom Tchebyscheff, g rumus reursif : ( x) x T ( x) T ( x) T + T T T T T T T T ( x) ( x) x ( x) x ( x) 4x 4 ( x) 8x 5 ( x) 6x 6 ( x) x 7 ( x) 64x st x 48x + x + 5x + 8x + 56x 7x Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 48 x 8x ega x cos 4 5

25 Pegeala Poliom Tchebyscheff Dibawah ii aalah grafi utu poliom-poliom Tchebyscheff utu ilai m s 5 Sifat poliom :. Semua T m (x) melewati (,). Jia < x <, maa : - < T m (x) <. Semua aar T m (x) aa iatara a atau - < x < 4. Semua harga estrim aalah Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 49 Pegeala Poliom Tchebyscheff Pemahama grafi poliom Misala R aalah perbaiga atara mailobe masimum a miorlobe level mailobe masimum R miorlobe level R T - (x) T - (x) aalah meggambara iagram arah mea utu sejumlah eleme Titi (x, R) paa urva meggambara harga mailobe masimum Aar-aar poliom meujua hargaharga NOL iagram mea FNBW (First Null Beamwith) paa titi (x x ) Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 5

26 Of Moul#4b Moul#4b - Susua N Atea Isotropis Segaris 5

Modul #04. Susunan Antena. Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi Jurusan Teknik Elektro - Sekolah Tinggi Teknologi Telkom Bandung 2008

Modul #04. Susunan Antena. Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi Jurusan Teknik Elektro - Sekolah Tinggi Teknologi Telkom Bandung 2008 Modul #4 T 343 ANTNA DAN PROPAGASI Susunan Antena Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi Jurusan Teknik lektro - Sekolah Tinggi Teknologi Telkom Bandung 8 Organisasi Modul 3 Susunan Antena A. Pendahuluan

Lebih terperinci

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL LANE-EMDEN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Ahma Sya roi, M Natsir, Eag Lily E-mail: Arolativa@yahoocom Mahasiswa Program S Matematia Dose Jurusa Matematia

Lebih terperinci

Representasi sinyal dalam impuls

Representasi sinyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha

Lebih terperinci

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)

Lebih terperinci

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C. BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi

Lebih terperinci

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG 0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA

Lebih terperinci

Penggunaan Transformasi z

Penggunaan Transformasi z Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG) PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar

Lebih terperinci

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain. BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik

CATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik CATATAN KULIAH ertemua VII: Kosep Total erivati a Aplikasia paa Komparati tatik A. ieresial Masalah ag ihaapi: Bagaimaa aalisis komparati-statik jika tiak aa solusi betuk-rigkas reuce-orm ikareaka oleh

Lebih terperinci

DSP Application Research Centre, Electrical Engineering Dept. SOLUSI UAS 5 JUNI 2000 TA 1999 / 2000

DSP Application Research Centre, Electrical Engineering Dept. SOLUSI UAS 5 JUNI 2000 TA 1999 / 2000 DSP Applicatio Research Cetre, Electrical Egieerig Dept. SOLUSI UAS 5 JUNI TA 999 /. Sistem Liier ega fugsi trasfer : ( s + H ( s ( s + 4( s + a. Tetuka respose impulse sistem. Apakah sistem stabil? (

Lebih terperinci

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia? Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahuluan Antena mikrostrip terdiri dari tiga elemen dasar, seperti yang ditunjukan pada gambar 1, elemen pertama adalah patch yang berfungsi untuk meradiasikan gelombang

Lebih terperinci

Kecepatan putar sebuah motor servo dengan input konstan digambar sebagai berikut: Time (s)

Kecepatan putar sebuah motor servo dengan input konstan digambar sebagai berikut: Time (s) UJIAN TENAH SEMESTER ANJIL TAHUN / JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEORO Mata Uji : Sistem Kotrol Aalog Sifat : Terbuka Hari, taggal : Rabu, Nopember Waktu : 6.3 8. (9 meit) Ruag

Lebih terperinci

Bab 16 Integral di Ruang-n

Bab 16 Integral di Ruang-n Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat

Lebih terperinci

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag

Lebih terperinci

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil

Lebih terperinci

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia

Lebih terperinci

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu Metode Perhituga Grafi.. P. Maurug Metode Perhituga Grafi Dalam Geolistri Tahaa Jeis Bumi Dega Derajat Pedeata Satu Posma Maurug Jurusa Fisia, FMIPA Uiversitas Lampug Jl. S. Brojoegoro No. Badar Lampug

Lebih terperinci

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS Bab 5 Siyal da Sistem Watu Disrit Oleh: Tri Budi Satoso Laboratorium Siyal, EEPIS-ITS Materi: Represetasi matemati pada siyal watu disrit, domai watu da freuesi pada suatu siyal watu disrit, trasformasi

Lebih terperinci

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN KALKULUS Dra. D. L. Crispia Pardede DEA. SARMAG TEKNIK MESIN KALKULUS - SILABUS. Deret Fourier.. Fugsi Periodik.2. Fugsi Geap da Gajil.3. Deret Trigoometri.. Betuk umum Deret Fourier.. Kodisi Dirichlet.6.

Lebih terperinci

Teorema Nilai Rata-rata

Teorema Nilai Rata-rata Nilai Kus Prihatoso April 27, 2012 Yogyakarta Nilai Suatu Fugsi Masih igatkah ada tetag ilai rata-rata dari sekmpula bilaga? Berapakah ilai rata-rata dari sebayak bilaga y 1, y 2,..., y? Nilai Suatu Fugsi

Lebih terperinci

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN BAB IV ETODOLOGI PENELITIAN IV Lagkah-Lagkah Aalisis Struktur yag aka ijaika moel alam peelitia ii aalah struktur bagua latai a latai, yag iasumsika terbuat ari baja Struktur terlebih ahulu imoel ega megguaka

Lebih terperinci

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara

Lebih terperinci

BAB II STATISTIK MAXWELL-BOLTZMAN

BAB II STATISTIK MAXWELL-BOLTZMAN BAB II STATISTIK MAXWELL-BOLTZMAN A. Kapasitas Paas Jeis Zat Paat. Paa zat paat yag berbetuk kristal, atom-atom atau molekul-molekul pembaguya tersusu secara teratur. Atom-atom atau molekulya terikat satu

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this

Lebih terperinci

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5 Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial

BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial 5 BAB II LANDASAN TEORI A. Persamaa Diferesial Dari ata persamaa da diferesial, dapat diliat bawa Persamaa Diferesial beraita dega peelesaia suatu betu persamaa ag megadug diferesial. Persamaa diferesial

Lebih terperinci

Sistem Bilangan Kompleks (Bagian Ketiga)

Sistem Bilangan Kompleks (Bagian Ketiga) Sistem Bilaga Kompleks (Bagia Ketiga) Supama Jurusa Matematika, FMIPA UGM Yogyakarta 55281, INDONESIA Email:maspomo@yahoo.com, supama@ugm.ac.id (Pertemua Miggu III) Outlie 1 Akar Bilaga Kompleks 2 Akar

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

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...

Lebih terperinci

Bab 6: Analisa Spektrum

Bab 6: Analisa Spektrum BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi

Lebih terperinci

BARISAN, (1 p< ) Aniswita 1

BARISAN, (1 p< ) Aniswita 1 βeta -ISSN: 85-5893 e-issn: 54-458 Vol 6 No Mei 3 Hal 46-57 βeta3 TRMA NVRGNAN FUNGSI TRINTGRAL HNSTC- URZWIL SRNTA AN FUNGSI BRSIFAT LCALLY SMALL RIMANN SUMS LSRS ARI RUANG UCLI RUANG BARISAN < Aiswita

Lebih terperinci

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu

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

METODE PENGUKURAN FERTILITAS

METODE PENGUKURAN FERTILITAS Diisi Pua Aa Kotiu Pua aa iataa otiu jia F P apat ugsi sara ( ( iyataa sagai ( ( F u u R ga : R aala ugsi yag tritgrala. Fugsi isut ugsi pata pluag ari. [Gritt a Stirzar 199] Nilai Harapa Diisi Nilai Harapa

Lebih terperinci

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2 Bab Bilaga kompleks BAB BILANGAN KOMPLEKS Defiisi Bilaga Kompleks Sebelum medefiisika bilaga kompleks, pembaca diigatka kembali pada permasalah dalam sistem bilaga yag telah dikeal sebelumya Yag pertama

Lebih terperinci

3. Integral (3) (Integral Tentu)

3. Integral (3) (Integral Tentu) Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag

Lebih terperinci

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya TKS 4007 Matematika III Fugsi Kompleks (Pertemua XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Brawijaya Pedahulua Persamaa x + 1 = 0 tidak memiliki akar dalam himpua bilaga real. Pertayaaya,

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN MINIMISASI RIAK TEGANGAN DAN ARUS SISI DC

BAB 4 ANALISIS DAN MINIMISASI RIAK TEGANGAN DAN ARUS SISI DC BAB ANAL DAN MNMA RAK EGANGAN DAN ARU DC. Penahuluan ampai saat ini, penelitian mengenai riak sisi DC paa inverter PWM lima-fasa paa ggl beban sinusoial belum pernah ilakukan. Analisis yang ilakukan terutama

Lebih terperinci

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif

Mengkaji Perbedaan Diagonalisasi Matriks Atas Field dan Matriks Atas Ring Komutatif Megaji Perbedaa Diagoalisasi Matris Atas Field da Matris Atas Rig Komutatif Teorema : Jia A adalah matris x maa eryataa eryataa beriut eivale satu sama lai : a A daat didiagoalisasi b A memuyai vetor eige

Lebih terperinci

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT KABUPATEN/KOTA 010 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 0 Prestasi itu diraih buka didapat!!! SOLUSI SOAL Bidag Matematika Disusu oleh : Eddy Hermato, ST Olimpiade Matematika Tk

Lebih terperinci

Modul #08. Propagasi Gelombang EM: Gelombang Ruang dan Gelombang Ruang Bebas

Modul #08. Propagasi Gelombang EM: Gelombang Ruang dan Gelombang Ruang Bebas Moul #08 TE 343 ANTENA DAN PROPAGASI Propagasi Gelombag EM: Gelombag Ruag a Gelombag Ruag Bebas Program Stui S1 Tekik Telekomuikasi Jurusa Tekik Elektro - Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Baug 007 Orgaisasi

Lebih terperinci

MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI

MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Vol. 11, No. 1, 45-55, Juli 2014 MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Fauziah Baharuddi 1, Loey Haryato 2, Nurdi 3 Abstra Peulisa ii bertujua utu medapata perumusa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu

Lebih terperinci

C (z m) = C + C (z m) + C (z m) +...

C (z m) = C + C (z m) + C (z m) +... 4.. DERET PANGKAT Deret pagkat dari (x-m) merupaka deret tak higga yag betuk umumya adalah : i= i i C (z m) = C + C (z m) + C (z m) +... ( 4- ) C, C,... = kostata disebut koefisie deret m = kostata disebut

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.

BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas. BAB 1 PENDAHUUAN 1.1 atar Belakag Pada dasarya masalah optimisasi adalah suatu masalah utuk membuat ilai fugsi tujua mejadi maksimum atau miimum dega memperhatika pembatas pembatas yag ada. Dalam aplikasi

Lebih terperinci

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI. mandiri jika tidak mengandung t secara eksplisit di dalamnya. (Kreyszig, 1983)

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI. mandiri jika tidak mengandung t secara eksplisit di dalamnya. (Kreyszig, 1983) I PENDAHULUAN Latar Belaag Permasalaha ebiaa pemaea ia yag memberia eutuga masimum da berelauta (tida teradi epuaha dari populasi ia yag dipae) adalah hal yag sagat petig bagi idustri periaa Para ilmuwa

Lebih terperinci

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) MATEMATIKA II DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) sugegpb.lecture.ub.ac.id aada.lecture.ub.ac.id BARISAN Barisa merupaka kumpula suatu bilaga (atau betuk aljabar) yag disusu sehigga membetuk suku-suku yag

Lebih terperinci

BAB III PERENCANAAN PEMILIHAN TALI BAJA PADA ELEVATOR BARANG. Q = Beban kapasitas muatan dalam perencanaan ( 1 Ton )

BAB III PERENCANAAN PEMILIHAN TALI BAJA PADA ELEVATOR BARANG. Q = Beban kapasitas muatan dalam perencanaan ( 1 Ton ) BAB III PERENCANAAN PEMILIHAN TALI BAJA PADA ELEVATOR BARANG 3.1 Perencanaan Beban Total Paa Elevator Barang Q total = Q + WM + WO ( Persamaan 2.1.10 ) Q = Beban kapasitas muatan alam perencanaan ( 1 Ton

Lebih terperinci

STATISTIKA SMA (Bag.1)

STATISTIKA SMA (Bag.1) SMA - STATISTIKA SMA (Bag. A. DATA TUNGGAL. Ukura Pemusata : Terdapat ilai statistika yag dapat dimiliki oleh sekumpula data yag diperoleh yaitu : a. Rata-rata Rata-rata jumlah seluruh data bayakya data

Lebih terperinci

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real: BARISAN TAK HINGGA Secara umum, suatu barisa dapat diyataka sebagai susua terurut dari bilaga-bilaga real: u 1, u 2, u 3, Barisa tak higga merupaka suatu fugsi dega domai berupa himpua bilaga bulat positif

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. B. Tujuan dan Sasaran. C. Ruang Lingkup

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. B. Tujuan dan Sasaran. C. Ruang Lingkup BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belaag Kombiatoria mempuyai beberapa aspe, yaitu eumerasi, teori graf, da ofigurasi atau peyusua. Eumerasi membahas peghituga susua berbagai tipe. Sebagai cotoh: (i) meghitug

Lebih terperinci

Metode Numerik Stepest Descent Dengan Arah Pencarian Negatif Sigma Gradien

Metode Numerik Stepest Descent Dengan Arah Pencarian Negatif Sigma Gradien SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 06 T - Metoe Numeri Stepest Descet Dega Arah Pecaria Negatif Sigma Graie Rumoo Bui Utomo Uiversitas Muhammaiyah Tagerag rumoo.bui.u@mail.ugm.ac.i

Lebih terperinci

Rancangan Percobaan. Arum Handini Primandari, M.Sc.

Rancangan Percobaan. Arum Handini Primandari, M.Sc. Kosep Dasar Statistika utuk Racaga Percobaa Arum aii Primaari, M.Sc. Operator Pejumlaha Operator pejumlaha: Sifat: i1 i i1 i1 k k kx k x i1 i i1 i1 i i i i i1 i1 i1 i a bx a b x x y x y x x x... x i i

Lebih terperinci

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014 MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2013/2014 12 Februari 2014 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 82 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg

Lebih terperinci

Solusi Tutorial 6 Matematika 1A

Solusi Tutorial 6 Matematika 1A Solusi Tutorial 6 Matematika A Arif Nurwahi ) Pernyataan benar atau salah. a) Salah, sebab ln tiak terefinisi untuk 0. b) Betul. Seerhananya, titik belok apat ikatakan sebagai lokasi perubahan kecekungan.

Lebih terperinci

BAB 4 LIMIT FUNGSI Standar Kompetensi Menggunakan konsep limit fungsi dan turunan fungsi dalam pemecahan masalah

BAB 4 LIMIT FUNGSI Standar Kompetensi Menggunakan konsep limit fungsi dan turunan fungsi dalam pemecahan masalah BAB LIMIT FUNGSI Stadar Kompetesi Megguaka kosep it ugsi da turua ugsi dalam pemecaha masalah Kompetesi Dasar. Meghitug it ugsi aljabar sederhaa di suatu titik. Megguaka siat it ugsi utuk meghitug betuk

Lebih terperinci

1. Integral (1) Pembahasan yang akan kita lakukan hanya mengenai bentuk persamaan diferensial seperti contoh yang pertama.

1. Integral (1) Pembahasan yang akan kita lakukan hanya mengenai bentuk persamaan diferensial seperti contoh yang pertama. Darublic www.darublic.com 1. Itegral (1) (Macam Itegral, Pedeata Numeri) Sudarato Sudirham Dalam bab sebeluma, ita memelajari salah satu bagia utama alulus, aitu alulus diferesial. Beriut ii ita aa membahas

Lebih terperinci

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ, BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Dalam peulisa materi poo dari sripsi ii diperlua beberapa teori-teori yag meduug, yag mejadi uraia poo pada bab ii. Uraia dimulai dega membahas distribusi ormal da distribusi

Lebih terperinci

METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN DIRECTION DAN NORMRERATA ARITMATIKA

METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN DIRECTION DAN NORMRERATA ARITMATIKA e-issn 44-549 Vol. 5, No. (6) 8-6 p-issn 89-87 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN DIRECTION DAN NORMRERATA ARITMATIKA Rumoo Bui Utomo Uiversitas Muhammaiyah Tagerag Email: rumoo.bui.u@mail.ugm.ac.i

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

SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL

SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL Edag Habiuddi (Staf Pegajar UP MKU Politei Negeri Badug (Email : ed_.hab@yahoo.co.id ABSTRAK Sistem ragaia listri RLC seri

Lebih terperinci

BAB V. INTEGRAL. Lambang anti-turunan (integral tak-tentu) oleh Leibniz adalah... dx, sehingga

BAB V. INTEGRAL. Lambang anti-turunan (integral tak-tentu) oleh Leibniz adalah... dx, sehingga BAB V. INTEGRAL 5.. Ati Turua (Itegral Tak-tetu) Defiisi: F suatu ati-turua f pada selag I jika da haya jika D F() = f() pada I, yaki F () = f() utuk semua dalam I. (Jika suatu titik ujug I, F () haya

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,

Lebih terperinci

Keywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual-

Keywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual- Jural MIPA FST UNDANA, Volume 2, Nomor, April 26 DUAL-, DUAL- DAN DUAL- DARI RUANG BARISAN CS Albert Kumaereg, Ariyato 2, Rapmaida 3,2,3 Jurusa Matematia, Faultas Sais da Tei Uiversitas Nusa Cedaa ABSTRACT

Lebih terperinci

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3 PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

(Density Estimation by Wavelet Thresholding Method) Suparti, Rukun Santoso dan Yulia Sugiyanti

(Density Estimation by Wavelet Thresholding Method) Suparti, Rukun Santoso dan Yulia Sugiyanti Suparti Ruu Satoso a Yulia Sugiyati (Desity Estimatio by Wavelet Thresholig Metho) Suparti Ruu Satoso a Yulia Sugiyati Program Stui Statistia urusa Matematia FMIPA Uiversitas Dipoegoro Semarag Abstract

Lebih terperinci

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b. Didowload dari ririez.blog.us.ac.id HALAMAN 36 37 5. Dega defiisi limit barisa buktika limit berikut ii : a. lim = 0 lim 1 2 + 3 = 0 > 0 h 1 = 2 + 3 0 = 1 2 + 3 1 2 1 2 1 2 < jadi terbukti bahwa lim =

Lebih terperinci

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan MA1201 MATEMATIKA 2A Hedra Guawa Semester II, 2016/2017 3 Februari 2017 Bab Sebelumya 8. Betuk Tak Tetu da Itegral Tak Wajar 8.1 Betuk Tak Tetu 0/0 8.2 Betuk Tak Tetu Laiya 8.3 Itegral Tak Wajar dg Batas

Lebih terperinci

SAP. Pertemu Materi Pokok Sub-Materi Tugas KBM Bentuk. Matriks. Projector/Vie proses penunjang. software. pembelajaran. Sistem

SAP. Pertemu Materi Pokok Sub-Materi Tugas KBM Bentuk. Matriks. Projector/Vie proses penunjang. software. pembelajaran. Sistem Mata kuliah Bobot Deskripsi Mata Kuliah SAP : Matriks & Ruag Vektor : 2 SKS/IT043231 : Mata kuliah ii merupaka fodasi keragka berfikir mahasiswa dalam memahami da meyelesaika masalah berbasis ruag melalui

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

Contents. Pendahuluan. Konsep Dasar Susunan. Macam-macam Susunan Antena. Sistem Pencatuan Susunan Antena

Contents. Pendahuluan. Konsep Dasar Susunan. Macam-macam Susunan Antena. Sistem Pencatuan Susunan Antena LOGO Where Are We? Contents 1 3 4 Pendahuluan Konsep Dasar Susunan Macam-macam Susunan Antena Sistem Pencatuan Susunan Antena 5 6 7 3 4 Where are We? 1 3 4 5 6 7 5 Pendahuluan Susunan Antena An array antenna

Lebih terperinci

SOAL-SOAL SPMB 2006 MATEMATIKA DASAR (MAT DAS) 63 n, maka jumlah n suku. D n n 2. f n log3 log 4 log5... log n, maka f 2...

SOAL-SOAL SPMB 2006 MATEMATIKA DASAR (MAT DAS) 63 n, maka jumlah n suku. D n n 2. f n log3 log 4 log5... log n, maka f 2... SOAL-SOAL SPMB 006 MATEMATIKA DASAR (MAT DAS). SPMB, MAT DAS, Regioal I, 006 Tiga bilaga membetuk suatu deret geometri aik. Jika jumlahya 6 da hasikaliya 6, maka rasio deretya adalah A. B. C. D. 4 E. 5.

Lebih terperinci

dan E 3 = 3 Tetapi integral garis dari keping A ke keping D harus nol, karena keduanya memiliki potensial yang sama akibat dihubungkan oleh kawat.

dan E 3 = 3 Tetapi integral garis dari keping A ke keping D harus nol, karena keduanya memiliki potensial yang sama akibat dihubungkan oleh kawat. E 3 E 1 -σ 3 σ 3 σ 1 1 a Namakan keping paling atas aalah keping A, keping keua ari atas aalah keping B, keping ketiga ari atas aalah keping C an keping paling bawah aalah keping D E 2 muatan bawah keping

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri

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 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

SINYAL WAKTU Pengolahan Sinyal Digital Minggu II

SINYAL WAKTU Pengolahan Sinyal Digital Minggu II SINYAL WAKTU Pegolaha Siyal Digital Miggu II 24 Goodrich, Tamassia PENDAHULUAN Defiisi Siyal x(t) Fugsi dari variabel bebas yag memiliki ilai real/skalar yag meyampaika iformasi tetag keadaa atau ligkuga

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: 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 terperinci

11/4/2011 KOHERENSI. koheren : memiliki θ yang tetap (tidak berubah terhadap waktu) y 1 y 2

11/4/2011 KOHERENSI. koheren : memiliki θ yang tetap (tidak berubah terhadap waktu) y 1 y 2 11/4/011 1 11/4/011 KOHERENSI koheren : memiliki θ yang tetap (tiak berubah terhaap waktu) θ = π y 1 y θ = 0 y 1 y 11/4/011 INTERFERENSI CELAH GANDA G G T 4 T 3 T G T 1 T pusat T 1 G T T 3 T 4 Cahaya bersifat

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET KELAS XII. IPS SEMESTER I Oleh : Drs. Pudjul Prijoo ( http://vidyagata.wordpress.co ) SMA NEGERI 6 Jala Mayje Sugoo 58 Malag Telp./Fax : (034) 75036 E-Mail : sa6_alag@yahoo.co.id

Lebih terperinci

MATEMATIKA EKONOMI (Deret)

MATEMATIKA EKONOMI (Deret) LOGO MATEMATIKA EKONOMI (Deret) DOSEN FEBRIYANTO, SE., MM. www.febriyato79.wordpress.com MATEMATIKA EKONOMI Matematika Ekoomi memberika pemahama ilmu megeai kosep matematika dalam bidag bisis da ekoomi.

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pendahuluan Antena merupakan sebuah perangkat yang digunakan untuk memancarkan dan/atau menerima gelombang elektromagnetik secara efisien. Salah satu jenis antena adalah antena

Lebih terperinci

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI S1 TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS RIAU

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI S1 TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS RIAU RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI S1 TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS RIAU 1 Nama Mata Kuliah : Matematika I 2 Kode Mata Kuliah : TSS - 1105 3 Semester : I 4 (sks) : 2 5 Dose Pegampu

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang 2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua

Lebih terperinci

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu: Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira

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

MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd

MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR Dose Pegampu : Darmadi, S.Si, M.Pd Disusu : Kelas 5A / Kelompok 5 : Dia Dwi Rahayu (084. 06) Hefetamala (084. 4) Khoiril Haafi (084. 70) Liaatul Nihayah (084. 74)

Lebih terperinci