PERANCANGAN DAN SIMULASI FEEDFORWARD AUTOTUNING PID DECOUPLING TITO SYSTEM KOLOM DISTILASI METANOL-AIR

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PERANCANGAN DAN SIMULASI FEEDFORWARD AUTOTUNING PID DECOUPLING TITO SYSTEM KOLOM DISTILASI METANOL-AIR"

Transkripsi

1 Prodng Smnar Naonal Manajmn Tknolog XVIII Program Stud MMT-ITS, Surabaya 7 Jul 13 PERANCANGAN AN SIMULASI FEEFORWAR AUTOTUNING PI ECOUPLING TITO SYSTEM OLOM ISTILASI METANOL-AIR Ral Harudan 1), atjuk Atrowulan ), dan Al Faton 3) Juruan Tknk Elktro 1,,3) Inttut Tknolog Spuluh Nopmbr Surabaya ampu ITS puth Sukollo Surabaya 61 INONESIA -mal: ral_harudan@yahoo.co.d, katjuk@.t.ac.d ), faton@.t.ac.d 3) ABSTRA Umumnya, pro yang ada d ndutr adalah tm multarabl. Salah atu contohnya adalah tm TITO (Two-Input-Two-Output) pada plant kolom dtla bnr mtanol ar. Cro-couplng dar arabl pro mmbuatnya ult bag orang ngnr untuk mrancang kontrolr tap loop cara ndpndn. Pmbran paramtr kontrolr alah atu loop brdampak pada prforma loop yang lan, trkadang ampa mmpngaruh tngkat ktablan luruh tm. Untuk mnylakan maalah d ata, pada pnltan n dgunakan bbrapa mtod yatu fdforward, kontrolr PI, dan dcouplr. Pnambahan kontrolr fdforward dan dcouplr brtujuan untuk mnngkatkan knrja tm. ontrolr fdback yang dgunakan adalah kontrolr PI tandar dntrala dangkan kontrolr fdforward ddaarkan pada modl pndkatan dar tm cara trpah. Anala robutn dgunakan dalam pnltan n untuk mndapatkan paramtr kontrolr fdforward. Autotunng PI dntrala yang dgunakan brdaarkan gan dan pha margn yang dtntukan olh ur. Hal yang ddapatkan dalam pnltan n adalah rpon tm dapat mngkut modl rfrn yang dbrkan dngan nla rror trkcl bar,69 pada produk ata dan,849 pada produk bawah. ata kunc: TITO, fdforward, dcouplr, Autotunng, kontrolr PI dntrala, kolom dtla bnr. PENAHULUAN Banyak pnlt blumnya, malnya Vnant dan Luybn [1], Wood dan Brry [], dan Ogunnak dan Ray [3], tlah mmplajar bbrapa modl multloop control ytm, dmana ngl-nput-ngl-output (SISO) controllr brtndak dngan cara multloop. Untuk tm prt tu, ntrak loop dapat tmbul dan mnybabkan kultan dalam dan umpan balk kontrolrnya. Cro-couplng dar arabl pro mmbuatnya ult bag orang ngnr untuk mrancang kontrolr tap loop cara ndpndn. Pmbran paramtr kontrolr alah atu loop brdampak pada prforma loop yang lan, trkadang ampa mmpngaruh tngkat ktablan luruh tm. Untuk mmatkan agar tm ttap tabl, bbrapa ndutr mrancang multloop kontrolr untuk d-ttng tdak trlalu ntf trhadap maukan. Hal n mnybabkan opra tdak fn dan mmakan baya nrg yang lbh tngg. [4] Pran mngmbangkan produr dan yang bak untuk kontrolr PI pro multarabl ttap mnjad maalah yang ult. [5]Sad Taakol dan Ian Graffn rta [6]Pontu Nordfldt dan Tor Hagglund mnlt tunng PI dntrala untuk mngndalkan tm dcouplng TITO (Two-Input-Two-Output). Tunng yang dlakukan olh Sad Taakol dan Ian Graffn mtod Bggt Log Modulu Tunng (BLT) dangkan A-4-1

2 Prodng Smnar Naonal Manajmn Tknolog XVIII Program Stud MMT-ITS, Surabaya 7 Jul 13 Pontu Nordflt dan Tor Hagglung mnggunakan mtod Non-mntonal Tunng (NT). Namun pnntuan tunng n mah ult dlakukan, halnya tm mah trjad orhoot. mudan pnltan n dlanjutkan olh [7] Stfano Pcaggl dngan mnambahkan kontrolr fdforward pada dan dcouplng tm. Modl n angat cocok untuk tm yang mmlk dlay tm yang tngg prt kolom dtla bnr. ontrolr fdforward yang dgunakan olh Stafano pcaggl tlah dtlt blumnya olh [8] A Faan dan S Skogtad untuk mngurang rror output agar kontrolr PI yang dgunakan lbh fktf. Tunng yang dlakukan olh Stfano Pcaggl cara manual ama prt yang dlakukan olh Sad Taakol. Hal pnltan yang dlakukan olh Stfano Pcaggl lbh bak dar blumnya dan dapat mngurang orhoot pada rpon tm. Namun, mtod tunng manual pada kontrolr n dapat mmakan waktu yang lama. Slan tu, algortma n mmbutuhkan pnytlan modl dnam cara rnc untuk pro multarabl dan tdak cocok untuk tunng onln.[4] Harold L. Wad mnlt tntang dcouplng pada tm TITO untuk mngurang ntrak control loop.[9] Pada pnltannya tm dcouplng mmbrkan kuntungan. Slan dapat mngurang ntrak control loop, tm dcouplng tdak mngganggu ktablan tm. lan, Wang t al.[1] mngmbangkan produr untuk autotunng PI multarabl dar umpan balk rlay. Autotunng dar kontrolr PI dntrala yang dlakukan olh Wang t al tdak mmakan waktu dalam pnntuan paramtr kontrolr PI dntrala dan halnya mnunjukkan bahwa autotunng paramtr PI untuk tm dcouplng TITO dapat mngurang orhoot. Sbaga alah atu tm mutarabl yang palng pntng d dalam pro uatu ndutr, TITO mrupakan topk hangat bag para pnlt untuk mnganal waktu yang lama. Pada pnltan n, tm multarabl pada kolom dtla bnr mtanol ar akan dkndalkan dngan modl fdforward yang duulkan olh Stfano Pcaggl untuk mngurang rror output agar dapat mnngkatkan prforma kontrolr PI yang dgunakan. Pnntuan paramtr kontrolr PI dlakukan dngan autotunng kontrolr PI untuk tm dcouplng yang duulkan olh Qng Guo Wang dngan nla gan dan pha margn yang dtntukan.[] Hal dar pnltan n yatu kontrolr dapat mnghlangkan orhoot dan mngurang rror tady tat dngan nla rror tady tat ±5% dan mmbuat tm lbh tabl hngga dapat mmprbak prforma tm. Slan tu, prmaalahan dalam pnntuan paramtr kontrolr cara manual dapat trata dngan mtod autotunng hngga tdak mmakan waktu yang lama dalam dan paramtr kontrolrnya. Sbaga mtod pmbandng, hal pnltan n dbandngkan dngan hal pnltan yang dlakukan olh Wang yang mnggunakan PI couplng. METOE aumkan bahwa kolom dtla bnr ddkat dngan Frt Ordr Plu ad Tm (FOPT) prt pada Pramaan -1. [7] L L T T 1 1 P ( ) -1 L L T T 1 1 ( - ( A-4-

3 Prodng Smnar Naonal Manajmn Tknolog XVIII Program Stud MMT-ITS, Surabaya 7 Jul 13 d mana, ( L L) ( T ( T ( T ( T 1) 1) 1) 1) ( LL ) ( L L) ( LL ) f L f L f L f L f L f L f L f L L L L L L L L L -4 Opn loop tranfr functon matrk dcoupld proc H( ddapatkan dar prkalan antara Pramaan -1 dan Pramaan -. H( H : P( ( -5 H d mana ~ H Tz 1 ~ ~ ( T 1)( T 1) 1 1, -6 d mana mn{ L ( L ( L L L mn{ L )} )} ( L ( L L L ), L ), L -7 Lalu, bntuk modl rfrnc dtntukan olh Pramaan -8. Tz 1 M -8 1 ( 1) d mana A-4-3

4 Prodng Smnar Naonal Manajmn Tknolog XVIII Program Stud MMT-ITS, Surabaya 7 Jul 13 1 f Tz f Tz kontanta waktu modl rfrn loop Sdangkan gan fdforward dprolh dar Pramaan -1 ~ ~ M ( T1 1)( T 1) G ~ 1 H ( 1) ( T 1) z -9-1 d mana f Tz - 1 f Tz Untuk mncar nla 1 dan dgunakan anala robutn M H G - 1 H C d mana C ( mrupakan tranfr functon dar kontrolr PI. ngan mlhat pramaan data H M 1 ~ ( ) H -13 r 1 H C Shngga, ak fdforward mngubah pngndalan jka H ( ), ( ) 1 S f f M ~ 1-14 H Stlah mndapatkan pramaan plant dan kontrolr fdforward, langkah lanjutnya adalah mrancang kontrolr PI dntrala. alam tunng kunal d ata, mtod tunng yang drhana tunng PI danjurkan mnntukan gan margn dan pha margn yang tpat [1]. Tdak prt mtod lan yang udah ada dalam katgor yang ama d mana aum pada dnamka pro yang dbuat untuk mnydrhanakan maalah non-lnar dtmu dalam prhtungan, mtod n dapat mnghalkan olu yang tpat untuk pro lnr cara umum ua dngan blum dtntukan gan dan pha margn jka olu ada. Aumkan bahwa tranfr functon pro SISO adalah dan pfka tm kontrol yang dbrkan dalam hal gan margn A m dan pha margn m. Paramtr PI dapat dtntukan baga brkut: 1 P R Am jwp ) -16 A-4-4

5 Prodng Smnar Naonal Manajmn Tknolog XVIII Program Stud MMT-ITS, Surabaya 7 Jul 13 1 w p wg. I X p wg X g w p -17 wg w p 1 X p X g w p wg. -18 wg w p wg w p d mana X p xp( j m ) Im jwg ) dan X g Im A m 1 jw p ) xp( j m ) 1 R R jwg ) Am jw p ) HASIL AN PEMBAHASAN olom tla Bnr mrupakan plant dngan tm TITO yang mmlk pramaan tranfr functon dngan pndkatan Frt Ord Plu ad Tm.[7].8 P ( Mnurut Pramaan. dan Pramaan.3, dprolh matrk dcouplng baga brkut. ( (16.7 1) (. 1).34(14.4 1) 4 1 (1.9 1) Brdaarkan Pramaan.6, ddapatkan matrk H( dngan komponn H (14.4 1) ( 1)(1.9 1) 7 dan H (16.7 1) ( 1)(1.9 1) 7 A-4-5

6 Prodng Smnar Naonal Manajmn Tknolog XVIII Program Stud MMT-ITS, Surabaya 7 Jul 13 kmudan dar hal prhtungan trbut dlakukan pndkatan dngan mtod lat quar SOPT hngga ddapatkan ~. 63 H dan H ~ Brdaarkan Pramaan.7, maka ddapatkan tranfr functon modl rfrn baga brkut dngan mmlh nla dan M 1( dan M Sua Pramaan., dprolh G 1 ( ( )(. 1).87( )( ) dan G 17.45( )(8.84 1) Stlah mndapatkan paramtr kontrolr fdforward dan dcouplng, langkah lanjutnya mntunng paramtr kontrolr PI dlakukan cara offln dngan mmbrkan nla pfka gan margn dan pha margn ua dngan modl rfrnc, dangkan dtntukan brdaarkan pngalaman ur. Pada loop ata, untuk nla gan margn = 5.6, pha margn = dan =.5. Pada loop bawah, untuk nla gan margn =.7, pha margn = dan = 1.8. Maka, ddapatkan dan kontrolr PI yatu PI dan untuk loop ata dngan = 1., loop bawah = PI dan untuk loop ata dngan = 1.8, loop bawah = PI Stlah prancangan kontrolr udah dlakukan langkah lanjutnya yatu mlakukan pngujan tm mlput pngujan tm dngan nyal rfrn brupa unt tp. Gambar 1 mnunjukkan rpon produk ata dngan kontrolr PI dcouplng fdforward yang palng mndkat modl yatu dngan nla =1,. araktrtk rpon tm produk ata dngan nla yang brubah dajkan pada Tabl 1. A-4-6

7 Prodng Smnar Naonal Manajmn Tknolog XVIII Program Stud MMT-ITS, Surabaya 7 Jul 13 Tabl 1. araktrtk Rpon Produk Ata Prubahan lay Tm Sttlng RMSE nla tm Contant Tm τd (dtk) τ (dtk) τ (dtk) =, =1, =1, Gambar mnunjukkan rpon produk bawah dngan kontrolr PI dcouplng fdforward yang palng mndkat yatu rpon dngan nla =1,5. araktrtk rpon tm produk bawah dngan nla yang brubah dajkan pada Tabl. Gambar 1 Rpon Produk Ata olom tla Bnr dngan kompo rfrn bar 96.%. Gambar Rpon Produk Bawah olom tla Bnr dngan nyal rfrn bar.5%. Tabl. araktrtk Rpon Produk Bawah Prubahan lay Tm Sttlng RMSE nla tm Contant Tm τ d (dtk) τ (dtk) τ (dtk) =, =1, =1, A-4-7

8 Prodng Smnar Naonal Manajmn Tknolog XVIII Program Stud MMT-ITS, Surabaya 7 Jul 13 ESIMPULAN AN SARAN ar hal prcobaan yang udah dlakukan blumnya, dapat dtark kmpulan bahwa dcouplr dapat mngurang pngaruh cro couplng pada pro TITO. ontrolr PI dcouplng tm dapat mngndalkan pro cro couplng dngan bak namun mah trjad orhoot. mudan orhoot n data dngan mnambahkan kontrolr fdforward. Hal yang ddapatkan, rpon lbh bak dan tdak trjad orhoot. Prubahan nla mnntukan nla paramtr kontrolr PI yang dgunakan hngga mmpngaruh knrja kontrolr trhadap rpon tm. Untuk produk ata, nla yang darankan adalah 1, yang mnghalkan RMSE trkcl bar,69, dangkan untuk produk bawah nla yang darankan adalah 1,5 yang mnghalkan RMSE trkcl bar,849. Namun, mah ada kkurangan yang prlu dprhatkan yatu cara pmlhan pfka modl untuk mndapatkan paramtr kontrolr yang tpat agar rpon dapat dkndalkan dngan bak. Untuk pnltan lanjutnya prlu dkmbangkan mtod pmlhan pfka modl yang tpat. AFTAR PUSTAA [1] C.. Vnant, W.L. Luybn. (197) Exprmntal tud of dtllaton dcouplng, m. Tolluu, Vol. 9, p [] R.. Wood, M.W. Brry. (1973). Trmnal compoton control of bnary dtllaton column, Chm. Eng. Sc, Vol. 8, pp [3] B.A. Ogunnak, W.H. Ray. (1979). Multarabl controllr dgn lnar ytm hang multpl tm dlay, AIChE Journal, Vol. 5, pp [4] Q.-G. Wang, B. Huang, X. Guo. (). Auto-tunng of TITO dcouplng controllr from tp tt, ISA Tranacton, Vol. 39, pp [5] S. Taakol, I. Grffn, P. J. Flmng. (6). Tunng of dcntralzd PI (PI) controllr for TITO proc, Control Engnrng Practc, Vol. 14, pp [6] P. Nordfldt, T. Hagglund. (6). couplr and PI controllr dgn of TITO ytm, Journal of Proc Control, Vol. 16, pp [7] S. Pccagl, A. Vol. (). A fdforward plu couplng Control gn for St- Pont Followng of TITO Proc, Amrcan Control Confrnc, Vol. 9, pp [8] A. Faan, S. Skogtad. (4). Fdforward control undr th prnc of uncrtanty, Europan Journal of Control, Vol. 1, pp [9] H. L. Wad. (1997). Inrtd dcouplng: a nglctd tchnqu, ISA Tranacton, Vol. 36, No. 1, pp [1] Q-G. Wang, B. Zou, T-H. L, Q. B. (1997). Auto tunng of mult-arabl PI controllr from dcntralzd rlay fdback, Automatca, Vol. 33, pp [] Q.-G. Wang, H.-W. Fung, Y. Zhang. (1999). PI tunng wth xact gan and pha margn, ISA Tranacton, Vol. 38, pp A-4-8

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)

ESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR) ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan

Lebih terperinci

Hubungan antara K dengan koefisien fugasitas:

Hubungan antara K dengan koefisien fugasitas: Hubungan antara K dngan kofsn fugastas: fˆ f K Kadaan standar untuk gas adalah gas murn pada kadaan gas dal pada tkanan kadaan standar sbsar 1 bar. (1) Karna fugastas gas dal sama dngan tkanannya, f =

Lebih terperinci

A v V i. Gambar 5.1. Rangkaian ekuivalen Thevenin dari suatu penguat tegangan

A v V i. Gambar 5.1. Rangkaian ekuivalen Thevenin dari suatu penguat tegangan Mata kula LKTONKA ANALOG. LOLOH ALK Pngglngan pnguat ( amplr) dapat pula dglngkan dalam 4 macam glngan umum, yatu pnguat tgangan, pnguat aru, pnguat tranantaran dan pnguat trantaanan. Pngglngan n brdaarkan

Lebih terperinci

EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV

EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Jurnal Matmatka Vol. 9, No.3, Dsmbr 2006:207-214 EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Supand Jurusan Tknk Informatka Unvrstas AKI Jl. Pmuda 95-97 Smarang h_supand@yahoo.co.uk Abstract.

Lebih terperinci

BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM

BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM 4.1 Pndahuluan Ktga prtdaksamaan yang tlah dbahas sblumnya akan daplkaskan dalam suatu stud kasus mngna nla AVL (avalablty ntwork) dar sambungan langsung jarak

Lebih terperinci

FIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL

FIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan

Lebih terperinci

PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE

PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE Bn Haryat dan Sutkno Jurusan Statstka, Fakultas Matmatka

Lebih terperinci

PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta

PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1 Ksmantn Jurusan Pnddkan Matmatka FMIPA Unvrstas Ngr Yogakarta Abstrak Pnduga rsko rlat mrupakan statstk ang dgunakan untuk mngtahu sbaran suatu pnakt.

Lebih terperinci

PENERAPAN PEMODELAN DAN METODE KURVA REAKSI PROSES UNTUK MENGIDENTIFIKASI SISTEM DURESS

PENERAPAN PEMODELAN DAN METODE KURVA REAKSI PROSES UNTUK MENGIDENTIFIKASI SISTEM DURESS 30 ISSN 06-38 Yoyok Dw Styo Pambud PENERAPAN PEMODELAN DAN METODE KURVA REAKSI PROSES UNTUK MENGIDENTIFIKASI SISTEM DURESS Yoyok Dw Styo Pambud Pusat Tknolog Raktor dan Kslamatan Nuklr, BATAN Gd. 80 Kawasan

Lebih terperinci

MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda

MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt

Lebih terperinci

Analisis Variansi Multivariat

Analisis Variansi Multivariat Analss Varans Multvarat Muammad Rdwan Ram - 80909 Program Stud Sstm Tknolog Informas Skola Tknk Elktro Informatka Insttut Tknolog Bandung, Jl. Gansa 0 Bandung 403, Indonsa m.rdwan.ram@gmal.com Abstrak

Lebih terperinci

PERANCANGAN DAN SIMULASI METODE DIRECT TORQUE CONTROL (DTC) UNTUK PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA

PERANCANGAN DAN SIMULASI METODE DIRECT TORQUE CONTROL (DTC) UNTUK PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA PERANCANGAN DAN SIULASI EODE DIREC ORQUE CONROL (DC) UNUK PENGAURAN KECEPAAN OOR INDUKSI IGA FASA Panji Kurniawan 67 Juruan knik Elktro FI, Intitut knologi Spuluh Nopmbr Kampu IS, Surabaya 6 -mail:panji_pk@yahoo.co.id

Lebih terperinci

PENGUAT FREKUENSI RENDAH (lanjutan)

PENGUAT FREKUENSI RENDAH (lanjutan) EEKTONK NOG Prtmuan 4 PENGUT FEKUENS ENDH (lanjutan) Pngkut Emtr (Emttr Followr) Pnguat transstor kolktor umum (ommon-mttr) dsut juga dgn stla pngkut mtr. Konfgurasnya dgamarkan s. Konfguras kolktor-umum

Lebih terperinci

BAB IV FUNGSI KOMPLEKS

BAB IV FUNGSI KOMPLEKS 47 BAB IV FUNGSI KOMPLEKS 4.. BILANGAN KOMPLEKS. 4... Notas Blangan Komplks Brmacam - macam notas dar blangan komplks pada mulanya ddfnskan sbaga pasangan blangan rl, msal (, y ), namun scara umum notas

Lebih terperinci

OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Studi Kasus Produk Flash Disk dengan Kapasitas Penyimpanan 4 GB dan 8 GB)

OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Studi Kasus Produk Flash Disk dengan Kapasitas Penyimpanan 4 GB dan 8 GB) OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Stud Kasus Produk Flash Dsk dngan Kapastas Pnympanan 4 GB dan 8 GB) Skrps OLEH: DIAN SETYA ARINI I0307038 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PENGATURAN MOTOR SINKRON LINEAR MAGNET PERMANEN PADA ELEVATOR LINEAR DENGAN REFERENCE MODEL FUZZY PID SMC

PENGATURAN MOTOR SINKRON LINEAR MAGNET PERMANEN PADA ELEVATOR LINEAR DENGAN REFERENCE MODEL FUZZY PID SMC Prong Snar Naonal Manajn Tknolog XVIII Progra Stu MMT-ITS, Suraaya 27 Jul 2 PENGATURAN MOTOR SINKRON LINEAR MAGNET PERMANEN PADA ELEVATOR LINEAR DENGAN REFERENCE MODEL FUZZY PID SMC Annya Dv R., *, Mochaa

Lebih terperinci

untuk Kata Kunci : Fourier, DFT, FFT, Spektrum, Audio. (1)

untuk Kata Kunci : Fourier, DFT, FFT, Spektrum, Audio. (1) tod Pngurangan ampling dan Pnggunaan Banyak rkuni ampling Analia Tranormai ourir Digital pada Aplikai yang Brbai ikrokontrolr Eru Pupita Politknik Elktronika gri urabaya Intitut Tknologi puluh opmbr Kampu

Lebih terperinci

Penentuan Lot Size Pemesanan Bahan Baku Dengan Batasan Kapasitas Gudang

Penentuan Lot Size Pemesanan Bahan Baku Dengan Batasan Kapasitas Gudang Pnntuan Lot Siz Pmsanan Bahan Baku Dngan Batasan Kapasitas Gudang Dana Marstiya Utama 1 Abstract. This papr xplains th problm o dtrmining th lot siz o ordring raw matrials with warhous capacity limitation

Lebih terperinci

MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda

MODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt

Lebih terperinci

Sistem Pengaturan Waktu Riil

Sistem Pengaturan Waktu Riil Stem engaturan Waktu Rl Algortma engatur Dgtal Ir. Jo ramudjanto, M.Eng. Juruan Teknk Elektro FTI ITS Telp. 594730 Fax.59337 Emal: jo@ee.t.ac.d Stem engaturan Waktu Rl - 0 Objektf: Metode Dan enalaan arameter

Lebih terperinci

ANALISIS TINGKAT KESEHATAN BANK PADA PD. BPR BKK KENDAL DENGAN METODE RGEC TAHUN

ANALISIS TINGKAT KESEHATAN BANK PADA PD. BPR BKK KENDAL DENGAN METODE RGEC TAHUN ANALISIS TINGKAT KESEHATAN BANK PADA PD BPR BKK KENDAL DENGAN METODE RGEC TAHUN 2009 2012 NABELLA ROSALIANA Unvrstas Dan Nuswantoro Smarang E-mal: nabllarosalana@gmalcom ABSTRACT Th bankng ndustry s fnancal

Lebih terperinci

LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS

LOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS Analss Ssaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS KOMPETENSI Stlah mmplajar topk n, mahasswa dharapkan dapat : mnjlaskan dfns ssaan dan nformasnformas yang dapat dprolh dar ssaan mnghtung nla

Lebih terperinci

UJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan

UJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pndahuluan Uj Ch Kuadrat adalah pngujan hpotss mngna prbandngan antara : frkuns obsrvas/yg bnar-bnar trjad/aktual dngan frkuns harapan/kspktas 1.1. Pngrtan Frkuns Obsrvas dan Frkuns

Lebih terperinci

METODE ELEMEN HINGGA UNTUK MASALAH SYARAT BATAS DARI OPERATOR DIFERENSIAL POSITIF. Sutrima Jurusan matematika FMIPA UNS. Abstract

METODE ELEMEN HINGGA UNTUK MASALAH SYARAT BATAS DARI OPERATOR DIFERENSIAL POSITIF. Sutrima Jurusan matematika FMIPA UNS. Abstract JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol. 5. No., 4-4, Aprl, ISSN : 4-858 METODE ELEMEN INGGA NTK MASALA SARAT BATAS DARI OPERATOR DIFERENSIAL POSITIF Sutrma Jurusan matmatka FMIPA NS Abstract Th purpos of ths

Lebih terperinci

Bukti Sifat-sifat Transformasi Laplace. f t g t e f t g t dt. e f t dt e g t dt. f ( t) g( t) F( s) G( s) e dt e dt

Bukti Sifat-sifat Transformasi Laplace. f t g t e f t g t dt. e f t dt e g t dt. f ( t) g( t) F( s) G( s) e dt e dt DAFTAR PUSTAKA Atay F, Baancng th nvrtd pnduum ung poon fdback, App. ath. Ltt., vo., pp. 5 56;999. Chn, Hara S, and Chn G, B trackng and rguaton prformanc undr contro nrgy conrant, IEEE T. Automat. Contr.,

Lebih terperinci

Palupi, et al, Pengaruh Teknik Talking Stick terhadap Pengetahuan dan Sikap...

Palupi, et al, Pengaruh Teknik Talking Stick terhadap Pengetahuan dan Sikap... Palu, t al, Pngaruh Tknk Talkng Stck trhada Pngtahuan dan Ska... Pngaruh Tknk Talkng Stck trhada Pngtahuan dan Ska dalam Pncgahan HIV/AIDS Pada Rmaja d SMP Ngr 1 Pugr Kabuatn Jmbr (Th ffct of Talkng Stck

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Di dalam dunia bisnis yang smakin ktat saat ini prusahaan dituntut untuk mmiliki banyak kunggulan komptitif agar dapat brsaing dngan yang lainnya. Maka dari itu, prusahaan

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api.

HASIL DAN PEMBAHASAN. Gambar 3 Proses penentuan perilaku api. 6 yang diharapkan. Msin infrnsi disusun brdasarkan stratgi pnalaran yang akan digunakan dalam sistm dan rprsntasi pngtahuan. Msin infrnsi yang digunakan dalam pngmbangan sistm pakar ini adalah FIS. Implmntasi

Lebih terperinci

Jurnal Inovasi Pembelajaran Fisika (INPAFI)

Jurnal Inovasi Pembelajaran Fisika (INPAFI) Jurnal Inovas Pmblajaran Fska (INPAFI) Avalabl onln http://jurnal.unmd.ac.d/01/ndx.php/npaf -ssn 59-5, p-ssn 337-6 IMPLEMENTASI PEDAGOGICAL CONTENT KNOWLEDGE (PCK) DALAM PEMBELAJARAN SAINTIFIK UNTUK MENINGKATKAN

Lebih terperinci

* PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI

* PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI * PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERTINGKAT PADA STEAM DRUM PT INDONESIA POWER UBP SUB UNIT PERAK-GRATI Oleh : eko wahyudanto (409.05.004) Pembmbng : Ir.Mochamad.Ilya HS NIP. 949099 97903 00 Latar Belakang

Lebih terperinci

ANALISIS EFISIENSI TEKNIS PRODUKSI USAHATANI CABAI MERAH BESAR DAN PERILAKU PETANI DALAM MENGHADAPI RISIKO

ANALISIS EFISIENSI TEKNIS PRODUKSI USAHATANI CABAI MERAH BESAR DAN PERILAKU PETANI DALAM MENGHADAPI RISIKO ANALISIS EFISIENSI TEKNIS PRODUKSI USAHATANI CABAI MERAH BESAR DAN PERILAKU PETANI DALAM MENGHADAPI RISIKO Saptana 1, Arf Daryanto 2, Hny K. Daryanto 2, dan Kuntjoro 2 1 Pusat Analss Sosal Ekonom dan Kbjakan

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN TES ILMU PENGETAHUAN ALAM TERKOMPUTERISASI

PENGEMBANGAN TES ILMU PENGETAHUAN ALAM TERKOMPUTERISASI Volum 21, No 2, Dcmbr 2017 (153-161) Onln: http://journal.uny.ac.d/ndx.php/jpp PENGEMBANGAN TES ILMU PENGETAHUAN ALAM TERKOMPUTERISASI Unvrstas Vtran Bangun Nusantara Sukoharjo suwartowarto@yahoo.com,

Lebih terperinci

II. BILANGAN KOMPLEKS. Untuk mencari nilai kuadrat menggunakan persamaan

II. BILANGAN KOMPLEKS. Untuk mencari nilai kuadrat menggunakan persamaan II. BILANGAN KOMPLEKS. Pndahuluan Sstm blangan komplks pada dasarna mrupakan prluasan dar sstm blangan rl. Sstm blangan n dprknalkan untuk mmcahkan sstm-sstm prsamaan aljabar ang tdak mmpuna jawaban dalam

Lebih terperinci

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhu, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dnova Kr Cntr of Ald Mathmatc (CAM), Program tud Matmatka

Lebih terperinci

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhu, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dnova Kr Cntr of Ald Mathmatc (CAM), Program tud Matmatka

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN MODEL

BAB IV PEMBAHASAN MODEL BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup

Lebih terperinci

PENGATURAN KESTABILAN HOVER PADA QUADROTOR MENGGUNAKAN KONTROL BACKSTEPPING PD PI

PENGATURAN KESTABILAN HOVER PADA QUADROTOR MENGGUNAKAN KONTROL BACKSTEPPING PD PI urnal Pnltan ka dan Aplkana (PA Vol 5 No, un 5 SSN: 87-996 PENGAAN KESALAN HOVE PADA QADOO MENGGNAKAN KONOL ACKSEPPNG PD P umatun, udhanto Effnd, dan oko Sula uruan knk Elktro, akulta knolog ndutr, nttut

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI e/m ELEKTRON

PENENTUAN NILAI e/m ELEKTRON Pnntuan Nilai E/m Elktron 013 PENENTUAN NILAI /m ELEKTRON Intan Masruroh S, Anita Susanti, Rza Ruzuqi, Zaky Alam Laboratorium Fisika Radiasi, Dpartmn Fisika Fakultas Sains Dan Tknologi, Univrsitas Airlangga

Lebih terperinci

Pola adsorpsi pewarna azo oleh biosorben dari kulit pisang

Pola adsorpsi pewarna azo oleh biosorben dari kulit pisang J. San Daar 2(2) (2013) 8-16 Pola adorp pwarna azo olh boorbn dar kult pang (Adorpton bhavour of azo dy by banana pl boorbnt) Endang Wdjajant LFX, Marfuatun, dan Dw Yuanta Jurdk Kma, FMIPA, Unvrta Ngr

Lebih terperinci

II. PERANAN STATISTIK DALAM ANALISIS PERCOBAAN

II. PERANAN STATISTIK DALAM ANALISIS PERCOBAAN II. PERANAN TATITIK DALAM ANALII PERCOBAAN Hal-hal yang prl dplajar. 1. baran Normal dan sbaran t- stdnt. Mmbandngan da harga rata-rata sampl. a. Prbandngan da harga rata-rata sampl tda brpasangan npard

Lebih terperinci

SOLUSI ANALITIK PERSAMAAN TRANSPORT DAN DISTRIBUSI AMONIAK

SOLUSI ANALITIK PERSAMAAN TRANSPORT DAN DISTRIBUSI AMONIAK SOLUSI ANALITIK PESAMAAN TANSPOT DAN DISTIBUSI AMONIAK Ipung Stawan, Wdowat,Juruan Matmatka FMIPA UNDIP E-mal : wwd_mathundp@yahoo.com ABSTAK Aplka tranforma Laplac pada pramaan tranport dan drbu amonak

Lebih terperinci

Aplikasi BPF (Band Pass Filter) Digital Untuk Pendeteksian Sinyal AFSK (Amplitudo Shift Keying) Pada Piranti RTTY (Radio Tele Type)

Aplikasi BPF (Band Pass Filter) Digital Untuk Pendeteksian Sinyal AFSK (Amplitudo Shift Keying) Pada Piranti RTTY (Radio Tele Type) TEKNOLOGI DI INDUSTRI (SENIATI) 216 ISSN : 285-4218 Aplkas BPF (Band Pass Fltr) Dgtal Untuk Pndtksan Snyal AFSK (Ampltudo Shft Kyng) Pada Prant RTTY (Rado Tl Typ) Achmad Stawan 1,*, Kusno Suryad 1 1 Tknk

Lebih terperinci

EL2005 Elektronika PR#01

EL2005 Elektronika PR#01 EL2005 Elektronka PR#0 SOAL B C E G a. Buktkan bahwa n = ( ). b. Turunkan peramaan untuk A v = /. c. Htung nla n dan A v = / jka dberkan = 00 kω, = 00 Ω, = kω, dan = 00. d. Ulang oal (c) jka dberkan =

Lebih terperinci

ESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN

ESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN ESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN A. Nna Rosana Chytrasar 1), Sr Haryatm 2), Danardono 3) 1) Mahasswa Jur. Matmatka FMIPA UGM

Lebih terperinci

SIMULASI DESAIN COOLING SYSTEM DAN RUNNER SYSTEM UNTUK OPTIMASI KUALITAS PRODUK TOP CASE

SIMULASI DESAIN COOLING SYSTEM DAN RUNNER SYSTEM UNTUK OPTIMASI KUALITAS PRODUK TOP CASE SIMULASI DESAIN COOLING SYSTEM DAN RUNNER SYSTEM UNTUK OPTIMASI KUALITAS PRODUK TOP CASE Fabio Dwi Bagus Irawan 1,a, Cahyo Budiyantoro 1,b, Thoharudin 1,c 1 Program Studi Tknik Msin, Fakultas Tknik, Univrsitas

Lebih terperinci

ELEKTRONIKA DASAR. Petemuan Ke-9 Pemodelan BJT. ALFITH, S.Pd,M.Pd

ELEKTRONIKA DASAR. Petemuan Ke-9 Pemodelan BJT. ALFITH, S.Pd,M.Pd EEKTONIK DS Ptmuan K-9 Pmdlan JT FITH, S.Pd,M.Pd 2 Pnguat JT satu tngkat Stuktu dasa amba mnunjukkan angkaan dasa pnguat JT dngan pmban bas dngan aus yang knstan. Yang plu dphatkan adalah mmlh yang bsa

Lebih terperinci

MODEL EVAPOTRANSPIRASI PADA VEGETASI DENGAN KETEBALAN KANOPI YANG BERVARIASI

MODEL EVAPOTRANSPIRASI PADA VEGETASI DENGAN KETEBALAN KANOPI YANG BERVARIASI MODEL EVAPOTRANSPIRASI PADA VEGETASI DENGAN KETEBALAN KANOPI YANG BERVARIASI Evapotranspraton modl on vgtaton wth vard canopy layr Yanto yanto@unsod.ac.d, ynt@umch.du Program Stud Tknk Spl Fakultas Sans

Lebih terperinci

ADAPTIF NEUROFUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PENGUKURAN ph

ADAPTIF NEUROFUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PENGUKURAN ph ADAPTIF EUROFUZZ IFERECE SSTEM UTUK PEGUKURA ph Totok R. Byanto Tknk Fska FTI, ITS Surabaya Kampus ITS Surabaya, Sukollo Surabaya Tlp: 597 Fax: 590 Emal: trb@p.ts.ac.d ABSTRAK: Srng dngan mnngkatnya kbutuhan

Lebih terperinci

BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO

BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO Sstm yang akan d bahas dalam skrps n adalah sstm frmon yang mngkut kadah ksklus Paul, mrupakan partkl dntk dan mmlk sfat-sfat yang brbda jka d bandngkan dngan sstm boson. Olh

Lebih terperinci

Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Prestasi Mahasiswa Pasca Sarjana ITS dengan Regresi Logistik dan Neural Network

Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Prestasi Mahasiswa Pasca Sarjana ITS dengan Regresi Logistik dan Neural Network JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Spt. 202) ISSN: 230-928X D-36 Pmodlan Faktor-faktor yang Mmpngaruhi Prstasi Mahasiswa Pasca Sarjana ITS dngan Rgrsi Logistik dan Nural Ntwork Wijdani Anindya Hadi

Lebih terperinci

MODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL

MODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL ISSN : 407 846 -ISSN : 460 846 MODEL PERSEDIAAN DETERMINISTIK DENGAN MEMPERTIMBANGKAN MASA KADALUARSA DAN PENURUNAN HARGA JUAL Chrish Rikardo *, Taufik Limansyah, Dharma Lsmono Magistr Tknik Industri,

Lebih terperinci

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH

BAB VB PERSEPTRON & CONTOH BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur

Lebih terperinci

TINJAUAN ULANG EKSPANSI ASIMTOTIK UNTUK MASALAH BOUNDARY LAYER

TINJAUAN ULANG EKSPANSI ASIMTOTIK UNTUK MASALAH BOUNDARY LAYER TINJAUAN ULANG EKSPANSI ASIMTOTIK UNTUK MASALAH BOUNDARY LAYER HannaA Parhusip Cntr of Applid Mathmatics Program Studi Matmatika Industri dan Statistika Fakultas Sains dan Matmatika Univrsitas Kristn Sata

Lebih terperinci

KONTROL PENJEJAK DINDING PADA KURSI RODA ROBOTIK DENGAN BATASAN PENGUKURAN SUDUT ORIENTASI DAN JARAK

KONTROL PENJEJAK DINDING PADA KURSI RODA ROBOTIK DENGAN BATASAN PENGUKURAN SUDUT ORIENTASI DAN JARAK Vol. 7, No., M 016 ISSN: 085-8817 DINAMIKA Jurnal Ilma Tknk Msn KONTROL PENJEJAK DINDING PADA KURSI RODA ROBOTIK DENGAN BATASAN PENGUKURAN SUDUT ORIENTASI DAN JARAK 1 Aug Wdyotratmo, Amral Nanggolan, Antony

Lebih terperinci

UJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST)

UJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST) UJI CHI KUADRAT PENDAHULUAN Distribusi chi kuadrat mrupakan mtod pngujian hipotsa trhadap prbdaan lbih dari proporsi. Contoh: manajr pmasaran suatu prusahaan ingin mngtahui apakah prbdaan proporsi pnjualan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI DATA Data pnlitian diprolh dari siswa klas XII Jurusan Tknik Elktronika Industri SMK Ma arif 1 kbumn. Data variabl pngalaman praktik industri, kmandirian

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan duakan bbapa konsp dan mtod yang mnjad dasa pnulsan tugas akh n. Bbapa konsp dan mtod tsbut alah pnclan, tata caa mndtks pnclan, mtod OLS, mnntukan ata-ata kuadat tkcl

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11]

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11] BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1 Umum Tngkat playanan suatu jarngan jalan tntukan olh waktu prjalanan, baya prjalanan (tarf an bahan bakar), knyamanan, an kamanan pnumpang. Jka trja pnurunan tngkat playanan

Lebih terperinci

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) IV. PEMBAHASAN 8 IV PEMBAHASAN 4 Aum Berkut n aum yang dgunakan dalam memodelkan permanan a Harga paar P ( merupakan fung turun P ( kontnu b Fung baya peruahaan- C ( fung baya peruahaan- C ( merupakan fung nak C ( C

Lebih terperinci

VII. ORIENTASI TINDAKAN EKONOMI AKTOR DAN PEMBENTUKAN RASIONALITAS DALAM AKTIVITAS MENONGKAH: KONSEPTUALISASI TEORITIK

VII. ORIENTASI TINDAKAN EKONOMI AKTOR DAN PEMBENTUKAN RASIONALITAS DALAM AKTIVITAS MENONGKAH: KONSEPTUALISASI TEORITIK 151 VII. ORIENTAI TINDAKAN EKONOMI AKTOR DAN PEMBENTUKAN RAIONALITA DALAM AKTIVITA MENONGKAH: KONEPTUALIAI TEORITIK 7.1. Adapta m-natural dan Raonalta 7.1.1. Pnanaman Raonalm Ngara dan Pngaruh Raonalm

Lebih terperinci

Kajian Pemilihan Struktur Dua Rantai Pasok yang Bersaing Untuk Strategi Perbaikan Kualitas

Kajian Pemilihan Struktur Dua Rantai Pasok yang Bersaing Untuk Strategi Perbaikan Kualitas JURNAL TEKNIK POITS Vol. 1, No. 1, (01 1-5 1 Kaan Pemlhan Struktur Dua Ranta Paok yang Berang Untuk Strateg Perbakan Kualta Ika Norma Kharmawat, Lakm Prta W, Suhud Wahyud Juruan atematka Fakulta atematka

Lebih terperinci

Modeling Pengaturan Kecepatan... Satya Kumara I N. MODELING PENGATURAN KECEPATAN MOTOR DC DENGAN SIMULINK

Modeling Pengaturan Kecepatan... Satya Kumara I N. MODELING PENGATURAN KECEPATAN MOTOR DC DENGAN SIMULINK MODELING PENGTURN KECEPTN MOTOR DC DENGN SIMULINK Olh : I N Satya Kumara Staf Pngajar Tknik Elktro Univrsitas Udayana Kampus Bukit Jimbaran Bali Email: ins_kumara@yahoo.com Intisari Motor arus sarah (motor

Lebih terperinci

Aplikasi Integral. Panjang sebuah kurva w(y) sepanjang selang dapat ditemukan menggunakan persamaan

Aplikasi Integral. Panjang sebuah kurva w(y) sepanjang selang dapat ditemukan menggunakan persamaan Aplikasi Intgral Intgral dapat diaplikasikan k dalam banyak hal. Dari yang sdrhana, hingga aplikasi prhitungan yang sangat komplks. Brikut mrupakan aplikasi-aplikasi intgral yang tlah diklompokkan dalam

Lebih terperinci

ANALISIS NOSEL MOTOR ROKET RX LAPAN SETELAH DILAKUKAN PEMOTONGAN PANJANG DAN DIAMETER

ANALISIS NOSEL MOTOR ROKET RX LAPAN SETELAH DILAKUKAN PEMOTONGAN PANJANG DAN DIAMETER Analisis Nosl Motor Rokt RX-1 LAPAN... (Ahmad Jamaludin Fitroh, Sari) ANALISIS NOSEL MOTOR ROKET RX - 1 LAPAN SETELAH DILAKUKAN PEMOTONGAN PANJANG DAN DIAMETER Ahmad Jamaludin Fitroh, Sari Pnliti Pnliti

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. hardware yang digunakan, perangkat lunak, perangkat pembangun dan tools yang

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. hardware yang digunakan, perangkat lunak, perangkat pembangun dan tools yang BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Lngkungan Implmntas Pada pmbahasan lngkungan mplmntas mlput pmbahasan spsfkas hadwa yang dgunakan, pangkat lunak, pangkat pmbangun dan tools yang dgunakan untuk mmbuat

Lebih terperinci

Analisis Dinamis Portal Bertingkat Banyak Multi Bentang Dengan Variasi Tingkat (Storey) Pada Tiap Bentang

Analisis Dinamis Portal Bertingkat Banyak Multi Bentang Dengan Variasi Tingkat (Storey) Pada Tiap Bentang Analisis Dinamis Portal Brtingkat Banyak Multi Bntang Dngan Variasi Tingkat (Story) Pada Tiap Bntang Hiryco Manalip Rky Stnly Windah Jams Albrt Kaunang Univrsitas Sam Ratulangi Fakultas Tknik Jurusan Sipil

Lebih terperinci

TE Dasar Sistem Pengaturan

TE Dasar Sistem Pengaturan TE09346 Daar Stem Pengaturan Perancangan ontroler : ontroler Prooronal Integral Ir Jo Pramudjanto, MEng Juruan Teknk Elektro FTI ITS Tel 594730 Fax59337 Emal: jo@eetacd Daar Stem Pengaturan 06b Objektf:

Lebih terperinci

STRUKTUR DAN KOMPOSISI TANAH

STRUKTUR DAN KOMPOSISI TANAH STRUKTUR DAN KOMPOSISI TANAH 2.1 Pnahuluan Tanah truun ari butiran tanah atau partikl lainnya an rongga-rongga atau pori i antara partikl butiran tanah. Rongga-rongga trii bagian atau luruhnya ngan air

Lebih terperinci

KESETIMBANGAN MASSA DAN KALOR SERTA EFISIENSI PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA UAP PADA BERBAGAI PERUBAHAN BEBAN DENGAN MENVARIASIKAN JUMLAH FEEDWATER HEATER

KESETIMBANGAN MASSA DAN KALOR SERTA EFISIENSI PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA UAP PADA BERBAGAI PERUBAHAN BEBAN DENGAN MENVARIASIKAN JUMLAH FEEDWATER HEATER KESETIMBANGAN MASSA DAN KALOR SERTA EFISIENSI PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA UAP PADA BERBAGAI PERUBAHAN BEBAN DENGAN MENVARIASIKAN JUMLAH FEEDWATER HEATER Dnd Junad 1, I Mad Suardjaja 1 dan Tr Agung Rohmat

Lebih terperinci

Integral Fungsi Eksponen, Fungsi Trigonometri, Fungsi Logaritma

Integral Fungsi Eksponen, Fungsi Trigonometri, Fungsi Logaritma Modul Intgral Fungsi Eksponn, Fungsi Trigonomtri, Fungsi Logaritma Dr. Subanar D PENDAHULUAN alam mata kuliah Kalkulus I Anda tlah mngnal bahwa intgrasi adalah pross balikan dari difrnsiasi. Jadi untuk

Lebih terperinci

DISERTASI. Oleh MESTER SITEPU /KM L A H PA S C A S A R J A N A SEKOLAH PASCASARJANA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009

DISERTASI. Oleh MESTER SITEPU /KM L A H PA S C A S A R J A N A SEKOLAH PASCASARJANA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2009 MENGHILANGKAN PENGAUH KOPLING ELEKTOMAGNETIK DAN TOPOGAFI PADA DATA PENGKUTUBAN IMBAS YANG DIAMBIL DENGAN SENSO DIPOLE-DIPOLE MENGGUNAKAN METODE BAYANGAN KOMPLEK UNTUK MEMPEMUDAH INTEPETASI DATA LAPANGAN

Lebih terperinci

Preferensi untuk alternatif A i diberikan

Preferensi untuk alternatif A i diberikan Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses

Lebih terperinci

Kontrol Trakcing Laras Meriam 57mm dengan Menggunakan Hybrid Kontrol Logika Fuzzy - PID

Kontrol Trakcing Laras Meriam 57mm dengan Menggunakan Hybrid Kontrol Logika Fuzzy - PID 129 Kontrol Trakcing Laras Mriam 57mm dngan Mnggunakan Hybrid Kontrol Logika Fuzzy - PID Jki Saputra, M. Aziz Muslim, dan Rini Nur Hasanah Abstrak Laras mriam adalah salah satu bagian bsar dari kontruksi

Lebih terperinci

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

PROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhus, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dsnova Kr Cntr of Ald Mathmatcs (CAM), Program tud Matmatka

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

Debuging Program dengan EasyCase

Debuging Program dengan EasyCase Modul asyc 1 Dbuging Program dngan EasyCas Di susun Olh : Di dukung olh : Portal dukasi Indonsia Opn Knowlodg and Education http://ok.or.id Modul asyc 2 KATA PENGANTAR Puji syukur kpada guru sjatiku Gusti

Lebih terperinci

PENGUAT GANDENGAN DC

PENGUAT GANDENGAN DC 4 PNGUAT GANDNGAN DC Dalam paktk basanya untuk mmplh suatu pnguatan yang cukup bsa, dapat dlakukan dngan mnggandng bbapa pnguat atau basa dknal dngan pnguat btngkat. Untuk mnjaga aga tgangan panja (bas)

Lebih terperinci

Model Gelombang Panjang dengan Metoda Elemen Hingga Diskrit. Syawaluddin Hutahean 1)

Model Gelombang Panjang dengan Metoda Elemen Hingga Diskrit. Syawaluddin Hutahean 1) Huahan Vol. 0 No. Januar 003 urnal TEKNIK SIPIL Modl Glombang Panjang dngan Moda Elmn Hngga Dskr Syawaluddn Huahan ) bsrac Ths papr nroducs Dscr Fn Elmn Mhod (DFEM) o solv long war wav quaon. Ths mhod

Lebih terperinci

BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi

BAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi BAB IV AKSIRA MAKSIMUM LIKELIHOOD FUGSI IESIAS POISSO OHOMOGE 4 Pndahuluan Brku n, akan dbahas nang dua pndkaan unuk mndapakan aksran fungs nnsas pross Posson nonhomogn, yau scara ors dan sud kasus Pada

Lebih terperinci

RELEVANSI SIKAP ILMIAH SISWA DENGAN KONSEP HAKIKAT SAINS DALAM PELAKSANAAN PERCOBAAN PADA PEMBELAJARAN IPA DI SDN KOTA BANDA ACEH

RELEVANSI SIKAP ILMIAH SISWA DENGAN KONSEP HAKIKAT SAINS DALAM PELAKSANAAN PERCOBAAN PADA PEMBELAJARAN IPA DI SDN KOTA BANDA ACEH 70 RELEVANSI SIKAP ILMIAH SISWA DENGAN KONSEP HAKIKAT SAINS DALAM PELAKSANAAN PERCOBAAN PADA PEMBELAJARAN IPA DI SDN KOTA BANDA ACEH Olh Sardinah, Tursinawati, dan Anita Noviyanti Abstrak: Hakikat sains

Lebih terperinci

Perancangan Pengendali PI. Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Perancangan Pengendali PI. Institut Teknologi Sepuluh Nopember Perancangan Pengendal PI Inttut Teknolog Seuluh Noember Mater ontoh Soal Lathan ngkaan Mater ontoh Soal Perancangan Pengendal P Perancangan Pengendal PI Perancangan Pengendal PD Perancangan Pengendal PID

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. berbagai macam seperti gambar dibawah (Troitsky M.S, 1990).

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. berbagai macam seperti gambar dibawah (Troitsky M.S, 1990). BAB II TINJAUAN USTAKA 2.1 Struktur Rangka Baja Extrnal rstrssing Scara toritis pningkatan kkuatan pada rangka baja untuk jmbatan dapat dilakukan dngan pmasangan prkuatan pratkan kstrnal pada rangka trsbut.

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

Pengantar. Ilustrasi 29/08/2012. LT Sarvia/ REGRESI LINEAR BERGANDA ( MULTIPLE LINEAR REGRESSION )

Pengantar. Ilustrasi 29/08/2012. LT Sarvia/ REGRESI LINEAR BERGANDA ( MULTIPLE LINEAR REGRESSION ) 9/08/0 ( MULTIPLE LINEA EGEION ) Elty arva, T., MT. Fakulta Teknk Juruan Teknk Indutr Unverta Krten Maranatha Bandung Pengantar Pada e ebelumnya kta hanya menggunakan atu buah X, dengan model Y = a + bx

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)

PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia) PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas

Lebih terperinci

MENINGKATKAN KEMAMPUAN MENULIS DALAM PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA MELALUI MODEL EXAMPLE NON EXAMPLE DI KELAS V SEKOLAH DASAR NEGERI MEDAN

MENINGKATKAN KEMAMPUAN MENULIS DALAM PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA MELALUI MODEL EXAMPLE NON EXAMPLE DI KELAS V SEKOLAH DASAR NEGERI MEDAN MENINGKATKAN KEMAMPUAN MENULIS DALAM PEMBELAJARAN BAHASA INDONESIA MELALUI MODEL EXAMPLE NON EXAMPLE DI KELAS V SEKOLAH DASAR NEGERI MEDAN Eva Btty Simanjuntak, Lili Huaini Surl : vabttyimanjuntak@yahoo.co.id

Lebih terperinci

PENGENALAN ABABIL: PROGRAM FINITE ELEMENT ANALYSIS (FEA) 3-DIMENSI UNTUK STRUKTUR RANGKA-BATANG

PENGENALAN ABABIL: PROGRAM FINITE ELEMENT ANALYSIS (FEA) 3-DIMENSI UNTUK STRUKTUR RANGKA-BATANG PENGENALAN ABABIL: PROGRAM FINIE ELEMEN ANALYSIS (FEA) 3-DIMENSI UNUK SRUKUR RANGKA-BAANG Introducton of Ababl : 3 Dmntonal Fnt Elmnt Analss Program for russ Structur Sugng Waluo Sugng_Waluo@daad-alumn.d

Lebih terperinci

Analitik Data Tingkat Lanjut (Regresi)

Analitik Data Tingkat Lanjut (Regresi) 0 Oktober 206 Analtk Data Tngkat Lanut (Regres) Imam Cholssodn mam.cholssodn@gmal.com Pokok Bahasan. Konsep Regres 2. Analss Teknkal dan Fundamental 3. Regres Lnear & Regres Logstc (Optonal) 4. Regres

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN I-1

BAB I PENDAHULUAN I-1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kendaraan bermotor merupakan alat yang palng dbutuhkan sebaga meda transportas. Kendaraan dbag menjad dua macam, yatu kendaraan umum dan prbad. Kendaraan umum

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung

Lebih terperinci

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.

Contoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi. BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah

KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk

Lebih terperinci

PENENTUAN MODEL PERSEDIAAN SPARE PART DENGAN

PENENTUAN MODEL PERSEDIAAN SPARE PART DENGAN PENENTUAN MODE PERSEDIAAN SPARE PART DENGAN MEMPERTIMBANGKAN TERJADINYA BACKORDER Wakhid Ahmad Jauhari Abtract : In thi papr w conidr ingl invntory modl for part managmnt with probabilitic dmand and dtrminitic

Lebih terperinci

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN

Bab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat

Lebih terperinci