EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR
|
|
- Herman Atmadja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral Fredholm lnear dengan menggunakan metode fungs Walsh telah dkembangkan. Masng-masng suku dar persamaan ntegral dekspanskan dalam deret fungs Walsh berhngga. Untuk mendekat kernel dar persamaan ntegralnya dgunakan deret fungs Walsh rangkap berhngga dar Blyth et.al. Dengan cara demkan, dhaslkan sstem persamaan lnear. Untuk menyelesakan sstem persamaan yang dperoleh dgunakan metode teras Pcard. Untuk menngkatkan efsens dan akuras penyelesaan dengan metode fungs Walsh dterapkan skedul multgrd. Terdapat tga skedul multgrd, yatu V-cycle, W-cycle, dan FMVcycle. Pada skedul V-cycle dan W-cycle dmanfaatkankan skema koreks grd coarse. Sedangkan pada skedul FMV-cycle dmanfaatkan teras tersarang dan skema koreks grd coarse secara bersamaan. Peneltan n akan membandngkan efsens dan akuras ketga skedul multgrd untuk menyelesakan persamaan ntegral Fredholm lnear. Ekspermen numerk menunukkan bahwa penerapan skedul FMV-cycle, khususnya untuk m=3 dan tga level perhtungan, memberkan hasl yang lebh efsen dan akurat darpada skedul V-cycle maupun W-cycle. Selan tu skedul V- cycle lebh efsen dbandngkan dengan skedul W-cycle. Kata kunc: Persamaan Integral Fredholm Lnear, Fungs Walsh, Multgrd PENDAHULUAN Persamaan ntegral serng muncul dalam permasalahan d bdang fska, teknk, ekonom, bolog, matematka terapan dan lan sebaganya. Model sepert lau pertumbuhan penduduk, lau kelahran, transfer radas, aerodnamka, proses penyarngan asap rokok, merupakan modelmodel yang dsakan dalam bentuk persamaan ntegral. Fungs Walsh yang merupakan fungs gelombang perseg yang lengkap ortonormal telah dgunakan dalam bdang yang cukup luas dantaranya analss sstem komunkas, analss spektral, sstem radar, spektroskop dan lan sebaganya (Beauchamp (1975)). Brggs (1988) telah memberkan tga skedul multgrd yatu V-cycle, W-cycle, dan FMV-cycle. Pada skedul V-cycle dan W-cycle dmanfaatkan skema koreks grd coarse. Sedangkan pada skedul FMV-cycle dmanfaatkan skema koreks grd coarse dan teras tersarang. Wdyanngsh (1) telah menunukkan bahwa skedul V-cycle mampu menngkatkan efsens dar metode fungs Walsh dalam menyelesakan persamaan ntegral Fredholm lnear. Demkan uga Masduk (3) telah menunukkan bahwa skedul FMV-cycle mampu menngkatkan efsens dan akuras metode fungs Walsh dalam menyelesakan persamaan ntegral Fredholm lnear. Dalam peneltan n, penelt akan menggunakan ketga skedul multgrd untuk menyelesakan persamaan ntegral Fredholm lnear. Selanutnya dtentukan efsens dan akurasu tap skedul yang dgunakan dalam menyelesakan persamaan ntegral Fredholm lnear tpe dua yang mempunya bentuk. Efsens dn Akuras Gabungan Metode Fungs Walsh dan Multgrd... (Masduk) 75
2 1 y = g( + K( ) dt, (1.1) dengan g( dan kernel K( dketahu serta y adalah fungs lnear yang akan dtentukan. Ulanov dan Blyth (1996, ; 1996, 61-68) mengembangkan algortma baru (selanutnya dsebut dengan metode fungs Walsh) untuk menyelesakan persamaan ntegral Fredholm (1.1) dengan mengekspanskan tap suku dar persamaan ntegralnya dengan deret fungs Walsh berhngga dan kernelnya ddekat dengan deret fungs Walsh rangkap berhngga, yatu y cw, g gw, dan K( a W W (, (1.) n dengan, =,1,,..., m, m =, n N. Dengan pendekatan (1.), persamaan (1.1) dapat dsakan sebaga sstem persamaan lnear c + m = gm Amcm dengan m ( a ) A =. (1.3) Dengan demkan menyelesakan persamaan (1.3) dentk dengan menyelesakan persamaan ntegral Fredholm (1.1) dengan menggunakan metode fungs Walsh. Ulanov dan Blyth menyelesakan persamaan (1.3) dengan metode langsung. Ekspermen numerk menunukkan bahwa penyelesaan persamaan ntegral Fredholm lnear menggunakan metode fungs Walsh konvergen secara kuadratk. Untuk menngkatkan efsens penyelesaan dengan metode fungs Walsh dgunakan skedul multgrd. Gambar ketga skedul multgrd 3 level dtunukkan pada Gambar 1,, dan 3. Pada skedul V-cycle, setap level dkunung sebanyak dua kal. Dengan demkan baya perhtungan (Unt Work) untuk melakukan sekal sweep V-cycle dengan masng-masng level dperlukan sekal teras adalah m UW m/ m/4 Gambar : Skedul W-cycle tga level Sedangkan pada skedul W-cycle, unt work untuk melakukan sekal sweep dengan masng-masng level dperlukan sekal teras adalah m UW + + Κ Gambar 3: Skedul FMV-cycle tga level Pada skedul FMV-cycle, setap level dkunung sebanyak n untuk n N. Dengan demkan unt work untuk melakukan sekal sweep FMV-cycle dengan masng-masng level dperlukan sekal teras adalah Gambar 1: Skedul V-cycle tga level 76 MIPA, Vol. 17, No. 1, Januar 7: 75-8
3 m Κ UW Peneltan n bertuuan untuk membandngkan efsens dan akuras ketga skedul mulgrd dalam menyelesakan persamaan ntegral Fredholm lnear. Untuk mengetahu efsens dar skedul yang dgunakan dlhat dar banyaknya unt work yang dperlukan untuk mencapa galat tolerans tertentu. Sedangkan untuk mengetahu tngkat akuras dar ketga skedul dlhat dar besarnya error absolut yang dhaslkan. METODE PENELITIAN Metode peneltan n adalah ekspermen secara numerk, artnya algortma yang telah dturunkan selanutnya dterapkan dalam tga kasus persamaan ntegral Fredholm lnear yang telah dplh. Dalam peneltan n dplh kasus yang penyelesaan eksaknya telah terseda. Dengan demkan keefsenan dan keakuratan ketga skedul multgrd dapat dtunukkan. Untuk mplementas programnya dgunakan software Matlab HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam peneltan n ketga skedul multgrd dterapkan pada tga kasus persamaan ntegral Fredholm lnear yang terseda penyelesaan eksaknya. Untuk menyelesakan persamaan ntegral Fredholm lnear tpe dua sepert pada persamaan (1.1) dlakukan langkah-langkah sebaga berkut: 1. Mengekspanskan masng-masng suku dar persamaan (1.1) dengan deret fungs Walsh berhngga dan rangkap berhngga, yatu m 1 m y cw (, 1 g gw (, = K( m 1 m 1 = = = a W W ( (3.1) untuk menyederhanakan penulsan persamaan (3.1) dgunakan konvens penumlahan Ensten, sehngga persamaan (3.1) menad y c W, g gw, dan K( a W W (, (3.). Dengan menggunakan persamaan (3.), maka persamaan ntegral (1.1) dapat dtulskan sebaga berkut 1 cw = gw ( + aw W ( ckwk ( dt cw = gw + a W c W ( W ( dt 1 k k (3.3) 3. Dengan menggunakan sfat keortonormalan fungs Walsh, maka persamaan (3.3) dapat dsakan sebaga berkut. c W = gw + aw ck atau c = g + a c (3.4) k persamaan (3.4) membentuk sstem persamaan lnear c m =g m +A m c m (3.5) 4. Selanutnya persamaan (3.5) dselesakan dengan skedul V-cycle, W-cycle, dan FMVcycle. Untuk menyelesakan ketga kasus dbuat program dengan menggunakan software Matlab. Hasl dar smulas numerk untuk masng-masng kasus dberkan sebaga berkut. Kasus 1. Dberkan persamaan ntegral Volterra lnear yang dambl dar Jerr (1985) x y = sn + cos( x dt (3.6) yang mempunya penyelesaan eksak. Menurut Efsens dn Akuras Gabungan Metode Fungs Walsh dan Multgrd... (Masduk) 77
4 Golberg (1979) persamaan ntegral (3.6) dapat dnyatakan sebaga persamaan ntegral Fredholm 1 y = sn + K( dt (3.7) dengan cos( x, t x K ( =., x < t 1 Untuk menyelesakan persamaan (3.7) dgunakan ketga skedul multgrd. Pada tap skedul dgunakan tga level perhtungan dengan level tertngg adalah m = 3. selan tu pada tap level dlakukan sebanyak dua kal teras. Banyaknya pengulangan skedul, unt work dan error yang dperlukan oleh masng-masng skedul untuk menyelesakan persamaan (3.7) dberkan pada Tabel 3.1. Tabel 3.1: Pengulangan skedul, unt work dan error penyelesaan persamaan (3.7) Metode Pengulangan Unt Skedul Work Error x 1-6 FMV-cycle x level x x x 1-6 W-cycle x 1-6 level x 1-6 V-cycle 3 level x x x x x x 1-5 Berdasarkan Tabel 3.1, penyelesaan dengan FMV-cycle 3 level dbatas sampa tga kal pengulangan skedul. Hal n dsebabkan setelah tga kal pengulangan ternyata error yang dhaslkan cenderung stabl. Demkan uga untuk W-cycle dan V-cycle dbatas sampa lma kal pengulangan skedul karena pengulangan berkutnya errornya cenderung stabl. Selan tu, apabla dlhat besarnya unt work dan error yang dhaslkan pada keadaan stabl maka skedul FMV-cycle memerlukan UW dengan error sebesar x 1-7. Sedangkan skedul W-cycle dan V-cycle memerlukan masng-masng sebesar 8.75 UW dan 5.65 UW dengan error sebesar x 1-6 dan x 1-5. Dar besar unt work dan error yang dhaslkan maka dapat dsmpulkan bahwa penerapan skedul FMV-cycle lebh efsen dan akurat apabla dbandngkan dengan skedul W-cycle maupun V-cycle. Sedangkan untuk skedul W-cycle dan V-cycle apabla dlhat unt work yang dperlukan untuk mencapa keadaan error yang stabl maka skedul V-cycle lebh efsen darpada W-cycle. Tetap apabla dlhat error yang dhaslkan maka skedul W-cycle lebh akurat dbandngkan dengan skedul V-cycle. Dengan demkan efsens dan akuras penyelesaan persamaan ntegral Fredholm (3.7) untuk ketga skedul multgrd dapat dsakan sepert pada tabel 3. berkut. Tabel 3.: Efsens dan Akuras Skedul Multgrd Keterangan: > = lebh dar Kasus. Dberkan persamaan ntegral Volterra lnear yang dambl dar Jerr (1985) y Kategor Efsens Akuras x x t = x + e dt (3.8) Skedul Multgrd FMV-cycle > V-cycle > W-cycle FMV-cycle > W-cycle > V-cycle yang mempunya penyelesaan eksak 3x 3x 3x = x + e (1 3xe e ). Persamaan 9 (3.8) dapat dnyatakan sebaga persamaan ntegral Fredholm lnear, yatu 78 MIPA, Vol. 17, No. 1, Januar 7: 75-8
5 1 y = x + K( dt, (3.9) dengan e K( =, x t, t x x < t 1 Untuk menyelesakan persamaan (3.9) dgunakan ketga skedul multgrd. Pada tap skedul dgunakan tga level perhtungan dengan level tertngg adalah m = 3. selan tu pada tap level dlakukan sebanyak dua kal teras. Banyaknya pengulangan skedul, unt work dan error yang dperlukan oleh masng-masng skedul untuk menyelesakan persamaan (3.9) dberkan pada Tabel 3.3. Tabel 3.3: Pengulangan, unt work dan error penyelesaan persamaan (3.9) Metode Pengulangan Unt Skedul Work Error FMVcycle x x 1-6 level x x 1-5 W-cycle 3 level V-cycle 3 level x x x x x x x x x 1-4 Berdasarkan Tabel 3.3, penyelesaan dengan FMV-cycle 3 level dbatas sampa tga kal pengulangan skedul. Hal n dsebabkan setelah tga kal pengulangan ternyata error yang dhaslkan cenderung stabl. Demkan uga untuk W-cycle dan V-cycle dbatas sampa lma kal pengulangan skedul karena pengulangan berkutnya errornya cenderung stabl. Selan tu, apabla dlhat besarnya unt work dan error yang dhaslkan pada keadaan stabl maka skedul FMV-cycle memerlukan UW dengan error sebesar 1.35 x 1-6. Sedangkan skedul W-cycle dan V-cycle memerlukan masng-masng sebesar 8.75 UW dan 5.65 UW dengan error sebesar x 1-4 dan x 1-4. Dar besar unt work dan error yang dhaslkan maka dapat dsmpulkan bahwa penerapan skedul FMV-cycle lebh efsen dan akurat apabla dbandngkan dengan skedul W-cycle maupun V-cycle. Sedangkan untuk skedul W-cycle dan V-cycle apabla dlhat unt work yang dperlukan untuk mencapa keadaan error yang stabl maka skedul V-cycle lebh efsen darpada W-cycle. Tetap apabla dlhat error yang dhaslkan maka skedul W-cycle lebh akurat dbandngkan dengan skedul V-cycle. Dengan demkan efsens dan akuras penyelesaan persamaan ntegral Fredholm (3.9) untuk ketga skedul multgrd dapat dsakan sepert pada tabel 3.4 berkut. Tabel 3.4: Efsens dan Akuras Skedul Multgrd Kategor Efsens Akuras Keterangan: > = lebh dar Skedul Multgrd FMV-cycle > V-cycle > W-cycle FMV-cycle > W-cycle > V-cycle KESIMPULAN DAN SARAN Ekspermen numerk menunukkan bahwa penerapan gabungan metode fungs Walsh dan skedul FMV-cycle, khususnya untuk m = 3 dengan tga level perhtungan, mampu memberkan penyelesaan persamaan ntegral Fredholm lnear yang lebh efsen dan akurat dbandngkan apabla dterapkan skedul V-cycle maupun W-cycle. Selan tu skedul V-cycle, untuk ketga kasus, lebh efsen dbandngkan dengan skedul W-cycle. Algortma penyelesaan persamaan ntegral yang lebh efsen dan akurat mash merupakan bdang yang cukup luas. Penerapan pada kasus-kasus yang lan akan memperluas kesmpulan yang dberkan. Efsens dn Akuras Gabungan Metode Fungs Walsh dan Multgrd... (Masduk) 79
6 DAFTAR RUJUKAN Beauchamp, K. G., 1975, Walsh Functon and Ther Applcatons, Academc Press, London. Blyth, W. F. and Ulanov, V., 1996, Numercal Soluton of Weakly Sngular Fredholm Integral Equatons usng Walsh Functons, Computatonal Technques and Applcatons: CTAC95, Hal: Golberg, M. A., 1973, Soluton Methods for Integral Equatons, Theory and Applcatons, Plenum Press, New York. Jerr, A. J., 1985, Introducton to Integral Equatons wth Applcatons, Marcel Dekker Inc., New York. Masduk, 3, Efsens Metode Fungs Walsh dan FMV-cycle untuk Menyelesakan Persamaan Integral Fredholm Lnear, Jurnal MIPA, Vol. 13, No., Hal: Ulanov, V., and Blyth, W. F., 1996, Numercal Soluton of Urysohn Integral Equaton usng Walsh Functon, The Role of Mathematcs n Modern Engneerng: 1 st Bennal Engneerng Mathematcs Conference: AEMC94 (Alan K. Easton and Joseph M. Stener, eds), The Engneerng Mathematcs Group (EMG), Australan and New Zealand Industral and Appled Mathematcs (ANZIAM), Australan Mathematcs Socety and Student Ltterature, Hal: Wdyanngsh, P., 1, Gabungan Metode Fungs Walsh dan V-cycle dalam Penyelesaan Persamaan Integral Fredholm Lnear, Dpresentaskan pada Semnar Nasonal Matematka yang dselenggarakan oleh UNY, Yogyakarta, 1 Aprl 1. 8 MIPA, Vol. 17, No. 1, Januar 7: 75-8
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 11-19, April 2003, ISSN :
Vol. 6. No., -9, Aprl 23, ISSN : 4-858 EFISIENSI PENGGUNAAN V-CYCLE DALAM METODE FUNGSI WALSH UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Purnam Wdyanngsh Jurusan Matematka FMIPA UNS Abstract
Lebih terperinciPenyelesaian persamaan integral Volterra linear secara numerik menggunakan
PENYELESAIAN PERSAMAAN INEGRAL VOLERRA LINEAR DENGAN MEODE FUNGSI WALSH DAN FMV-CYCLE HE SOLUION OF VOLERRA LINEAR INEGRAL EQUAION USING WALSH FUNCION MEHOD AND FMV-CYCLE Masduk Jurusan Penddkan Bolog
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :
JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan
Lebih terperinciBAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK
Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciBAB V INTEGRAL KOMPLEKS
6 BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 5.. INTEGRAL LINTASAN Msal suatu lntasan yang dnyatakan dengan : (t) = x(t) + y(t) dengan t rl dan a t b. Lntasan dsebut lntasan tutup bla (a) = (b). Lntasan tutup dsebut lntasan
Lebih terperinciSifat-sifat Operasi Perkalian Modular pada Graf Fuzzy
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 07 Sfat-sfat Operas Perkalan Modular pada raf Fuzzy T - 3 Tryan, ahyo Baskoro, Nken Larasat 3, Ar Wardayan 4,, 3, 4 Unerstas Jenderal Soedrman transr@yahoo.com.au
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciPENERAPAN 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 terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciPENDAHULUAN Latar Belakang
PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang
Lebih terperinciPENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)
PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) Rcha Agustnngsh, Drs. Lukman Hanaf, M.Sc. Jurusan Matematka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya
Lebih terperinciANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciPENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN
PENENTUAN DENSITAS PERMUKAAN Pada koreks topograf ada satu nla yang belum dketahu nlanya yatu denstas batuan permukaan (rapat massa batuan dekat permukaan). Rapat massa batuan dekat permukaan dapat dtentukan
Lebih terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciPENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI
PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
Lebih terperinciESTIMASI 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 terperinciBOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL
BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL Analss sumbangan sektor-sektor ekonom d Bal terhadap pembangunan ekonom nasonal bertujuan untuk mengetahu bagamana pertumbuhan dan
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA
Prosdng Semnar Nasonal Sans dan Penddkan Sans IX, Fakultas Sans dan Matematka, UKSW Salatga, 21 Jun 2014, Vol 5, No.1, ISSN :2087-0922 PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA
BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinciSistem Kriptografi Stream Cipher Berbasis Fungsi Chaos Circle Map Dengan Pertukaran Kunci Diffie-Hellman
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Sstem Krptograf Stream Cpher Berbass Fungs Chaos Crcle Map Dengan Pertukaran Kunc Dffe-Hellman A-6 Muh. Fajryanto 1,a), Aula Kahf 2,b), Vga Aprlana
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciAPLIKASI KORELASI PEARSON DALAM MEMBANGUN MODEL TREE-AUGMENTED NETWORK (TAN) (Studi Kasus Pengenalan Karakter Tulisan Tangan)
APLIKASI KORELASI PEARSON DALAM MEMBANGUN MODEL TREE-AUGMENTED NETWORK (TAN) (Stud Kasus Pengenalan Karakter Tulsan Tangan) Irwan Bud Santoso Jurusan Teknk Informatka, Sans dan Teknolog Unverstas Islam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciOleh : Enny Supartini Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Padjadjaran
Abstrak MENGESTIMASI BEBERAPA DATA HILANG (MISSING DATA) DAN ANALISIS VARIANS UNTUK RANCANGAN BLOK ACAK SEMPURNA Oleh : Enny Supartn Departemen Statstka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas
Lebih terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
Lebih terperinciBAB III SKEMA NUMERIK
BAB III SKEMA NUMERIK Pada bab n, akan dbahas penusunan skema numerk dengan menggunakan metoda beda hngga Forward-Tme dan Centre-Space. Pertama kta elaskan operator beda hngga dan memberkan beberapa sfatna,
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciSeminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2004 Yogyakarta, 19 Juni 2004
Semnar Nasonal Aplkas Teknolog Informas 004 Yogyakarta, 19 Jun 004 Aplkas Pemrograman Komputer Dalam Bdang Teknk Kma Arf Hdayat Program Stud Teknk Kma Fakultas Teknolog Industr, Unverstas Islam Indonesa
Lebih terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciBAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif
BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciAPLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS
Vol No Jurnal Sans Teknolog Industr APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS Ftr Aryan Dew Yulant Jurusan Matematka Fakultas Sans Teknolog UIN SUSKA Rau Emal:
Lebih terperinciSISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS
SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d
Lebih terperinciPENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER
Penerapan Program Lner Kabur dalam Analss.. Elfranto PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Elfranto Dosen Unverstas Muhammadyah Sumatera Utara Abstrak: Salah satu kaan
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciPEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)
PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Stud Kasus : Metode Secant) Melda panjatan STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka e-mal : meldapjt.78@gmal.com
Lebih terperinciBABY. S!MPULAN DA:"i SARAN. Rumah sakit adalah bentuk organisasi pengelolaan jasa pelayanan
BABY S!MPULAN DA:" SARAN A. Smpulan Rumah sakt adalah bentuk organsas pengelolaan jasa pelayanan kesehatan ndvdual secara menyeluruh oleh karena tu dperlukan penerapan vs. ms. dan strateg seara tepat oleh
Lebih terperinciPRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Newton Raphson Dengan Modifikasi Tabel
PRAKTIKUM 6 Penyelesaan Persamaan Non Lner Metode Newton Raphson Dengan Modfkas Tabel Tujuan : Mempelajar metode Newton Raphson dengan modfkas tabel untuk penyelesaan persamaan non lner Dasar Teor : Permasalahan
Lebih terperinciPERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
http://starto.sta.ugm.ac.d PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Ordnar Derental Equatons ODE Persamaan Derensal Basa http://starto.sta.ugm.ac.d Acuan Chapra, S.C., Canale R.P., 990, Numercal Methods or Engneers,
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciDekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya
A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and
III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS
Lebih terperinciPenerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analisis Rangkaian RLC
Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analss Rangkaan RLC Rka Favora Gusa JurusanTeknk Elektro,Fakultas Teknk,Unverstas Bangka Beltung rka_favora@yahoo.com ABSTRACT The exstence of nductor and capactor
Lebih terperinciHUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT
HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT ABSTRAK STEVANY HANALYNA DETHAN Fakultas Ekonom Unv. Mahasaraswat Mataram e-mal : stevany.hanalyna.dethan@gmal.com
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber
Lebih terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Teknk Spl dan Lngkungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SABTU, JULI OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunakan komputer untuk mengerjakan soal- soal ujan n. Tabel
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel
Lebih terperinciBAB II TEORI ALIRAN DAYA
BAB II TEORI ALIRAN DAYA 2.1 UMUM Perhtungan alran daya merupakan suatu alat bantu yang sangat pentng untuk mengetahu konds operas sstem. Perhtungan alran daya pada tegangan, arus dan faktor daya d berbaga
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciBAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Lebih terperinciPeramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting
Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinciPerbaikan Unjuk Kerja Sistem Orde Satu PERBAIKAN UNJUK KERJA SISTEM ORDE SATU DENGAN ALAT KENDALI INTEGRAL MENGGUNAKAN JARINGAN SIMULATOR MATLAB
Perbakan Unjuk Kerja Sstem Orde Satu PERBAIKAN UNJUK KERJA SISTEM ORDE SATU DENGAN ALAT KENDALI INTEGRAL MENGGUNAKAN JARINGAN SIMULATOR MATLAB Endryansyah Penddkan Teknk Elektro, Jurusan Teknk Elektro,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS
28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan
Lebih terperinciDalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang
LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama
Lebih terperinciPERBAIKAN TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI DENGAN PENGELOMPOKAN FASILITAS DAN LMIP 4 ( STUDI KASUS: PT. SUMBER MAKMUR)
Prosdng Semnar Nasonal Aplkas Sans & Teknolog (SNAST) Perode III ISSN: 979-9X Yogyakarta, 3 November 0 PERBAIKAN TATA LETAK FASILITAS PRODUKSI DENGAN PENGELOMPOKAN FASILITAS DAN LMIP 4 ( STUDI KASUS: PT.
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciFUNGSI BIAYA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PEMESANAN OPTIMUM MULTI ITEM INDEPENDEN BERDISTRIBUSI KONTINU. H. Bernik Maskun
FUNGSI BIAYA UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PEMESANAN OPTIMUM MULTI ITEM INDEPENDEN BERDISTRIBUSI KONTINU oleh H. Bernk Maskun Departemen Statstka, FMIPA Unverstas Padjadjaran bernkmaskun69@gmal.com Abstrak
Lebih terperinciEksistensi Bifurkasi Mundur pada Model Penyebaran Penyakit Menular dengan Vaksinasi
1 Eksstens Bfurkas Mundur pada Model Penyebaran Penyakt Menular dengan Vaksnas Intan Putr Lestar, Drs. M. Setjo Wnarko, M.S Jurusan Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Insttut Teknolog
Lebih terperinciTEORI KESALAHAN (GALAT)
TEORI KESALAHAN GALAT Penyelesaan numerk dar suatu persamaan matematk hanya memberkan nla perkraan yang mendekat nla eksak yang benar dar penyelesaan analts. Berart dalam penyelesaan numerk tersebut terdapat
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi
3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V
Lebih terperinciCatatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujuan Peneltan Tujuan dalm peneltan n adalah mengetahu keefektfan strateg pembelajaran practce-rehearsal pars dengan alat peraga smetr lpat dan smetr putar dalam menngkatkan
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK
BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan
35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Desan Peneltan Jens peneltan n adalah kuas ekspermen. Pada peneltan n terdapat dua kelompok subjek peneltan yatu kelompok ekspermen yang dberkan suatu perlakuan
Lebih terperinciEVALUASI METODE PENELUSURAN KERAGAMAN DALAM BLOK DENGAN ANALISIS INTERBLOK
Prosdng SPMIPA. pp. 147-15. 006 ISBN : 979.704.47.0 EVALUASI METODE PENELUSURAN KERAGAMAN DALAM BLOK DENGAN ANALISIS INTERBLOK Rta Rahmawat, I Made Sumertajaya Program Stud Statstka Jurusan Matematka FMIPA
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciDISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA
DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA Dstrbus Bnomal Msalkan dalam melakukan percobaan Bernoull (Bernoull trals) berulang-ulang sebanyak n kal, dengan kebolehjadan sukses p pada tap percobaan,
Lebih terperinciAnalisis Kecepatan Dan Percepatan Mekanisme Empat Batang (Four Bar Lingkage) Fungsi Sudut Crank
ISSN 907-0500 Analss Kecepatan Dan Percepatan Mekansme Empat Batang (Four Bar ngkage Fungs Sudut Crank Nazaruddn Fak. Teknk Unverstas Rau nazaruddn.unr@yahoo.com Abstrak Pada umumnya analss knematka dan
Lebih terperinciDIMENSI PARTISI GRAF GIR
Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 8 Bandar Lampung. Populasi dalam
1 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMPN 8 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas VII SMPN 8 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 01/013 yang terdr
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 16 Nomor ISSN
Jurnal Ilmah Wdya Teknk Volume 16 Nomor 1 2017 ISSN 1412-7350 PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK PERANCANGAN PRODUK LEMARI KABINET Rcky Yulanton Prhandaa, Dan Retno Sar Dew * Jurusan Teknk Industr, Fakultas Teknk,
Lebih terperinciPENGARUH PEMBANGKITAN DAYA PADA TEMPERATUR PERMUKAAN BAHAN BAKAR DAN FLUIDA TERAS REAKTOR
Volume 2 No.1 Januar 2017 Webste : www.ournal.unska.ac.d Emal : barometer_ftusk@staff.unska.ac.d PENGARUH PEMBANGKITAN DAYA PADA TEMPERATUR PERMUKAAN BAHAN BAKAR DAN FLUIDA TERAS REAKTOR Adolf Ash Supryanto
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. hasil penelitian. Walaupun penelitian ini merupakan penelitian kuasi eksperimen,
BAB III METODE PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode peneltan n adalah quas ekspermen karena terdapat unsur manpulas, yatu mengubah keadaan basa secara sstemats ke keadaan tertentu serta tetap
Lebih terperinciAPROKSIMASI NON-UNIFORM SPASIAL PERSAMAAN PANAS 1D DENGAN FINITE POINTSET METHOD
Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : 406-395 APROKSIMASI NON-UNIFORM SPASIA PERSAMAAN PANAS D DENGAN FINITE POINTSET METHOD Putu Harry Gunawan, Frska Frstella Industral and Fnancal Mathematcs Research
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada
3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciBab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN
Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat
Lebih terperinciInterpretasi data gravitasi
Modul 7 Interpretas data gravtas Interpretas data yang dgunakan dalam metode gravtas adalah secara kualtatf dan kuanttatf. Dalam hal n nterpretas secara kuanttatf adalah pemodelan, yatu dengan pembuatan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan atau metodolog peneltan adalah strateg umum yang danut dalam mengumpulkan dan menganalss data yang dperlukkan, guna menjawab persoalan yang dhadap. Adapun rencana
Lebih terperinciPEMBAGIAN KELAS KULIAH MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA PENGKLASTERAN FUZZY Helmy Yulianto Hadi (1), R. Rizal Isnanto (2), Budi Setiyono (2)
Makalah Semnar Tugas Akhr 1 PEMBAGIA KELAS KULIAH MAHASISWA MEGGUAKA ALGORITMA PEGKLASTERA FUZZY Helmy Yulanto Had (1), R. Rzal Isnanto (), Bud Setyono () Abstrak - Proses perkulahan d suatu unerstas menad
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciPENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog III Program Stud MMTITS, Surabaya 4 Pebruar 2006 PENJADWALAN PRODUKSI d PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO Mohammad Khusnu Mlad, Bobby Oedy P. Soepangkat, Nurhad Sswanto
Lebih terperinci