PROSIDING. Rancang Bangun Penjadwalan Pekerjaan Pada Grid Computing. Ardi Pujiyanta 1, Selo 2

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PROSIDING. Rancang Bangun Penjadwalan Pekerjaan Pada Grid Computing. Ardi Pujiyanta 1, Selo 2"

Transkripsi

1 PROSIDING Smnar Nasonal MIPA 2016 Naskah dsmnarkan pada 5 Novmbr 2016 dan dpublkaskan pada hp://conf.unns.ac.d/ndx.php/mpa/mpa2016/schdconf/prsnaons Rancang Bangun Pnjadwalan Pkrjaan Pada Grd Compung Ard Pujyana 1, Slo 2 Unvrsas Ahmad Dahlan 1, Unvrsas Gadjah Mada 2 Insus Tmpa Bkrja mal: ard_n@yahoo.com 1 Absrak Mnmukan modl pnjadwalan yang bak unuk pross pngajuan krja, Jamnan pkrjaan dkrjakan, dan karakrsk pkrjaan mmbr wawasan pnng k dalam pngoprasan ssm Grd yang dapa dgunakan olh para pngmbang dan komunas rs. Dngan mngama prlaku ssm dngan nla yang brbda dar paramr yang rlba, pngmbang dapa mngvaluas knrja, yang rganung pada plhan paramr brbda, dan mungkn mngdnfkas masalah dngan mngusulkan rancangan sra mod baru Grd Compung unuk mnngkakan dan mngopmalkan mddlwar yang dgunakan ssua kbuuhannya. Kka Pnjadwal mnrma prmnaan pkrjaan, Pnjadwal mncoba unuk mngalokaskan slo-waku bbas, yang dapa mmnuh kbuuhan prmnaan, dar slo-waku yang rsda, Pnjadwal akan mrspon prmnaan, kmudan konrak pkrjaan dkaakan lah brhasl dsuju anara prmnaan dan Pnjadwal. Jka dak, dkaakan bahwa prmnaan pkrjaan dolak. Jka Pnjadwal dak mmbua sumbr daya dakss unuk prmnaan pkrjaan d waku mula, aau gagal unuk mnjaga sumbr daya dakss slama duras pkrjaan, dkaakan prmnaan pkrjaan dolak. karna dak adanya slo waku kosong. Kaa Kunc: Rancang bangun, Pnjadwalan pkrjaan, Grd compung PENDAHULUAN Komponn uama dar nfrasrukur jarngan adalah kamanan, manajmn sumbr daya, layanan nformas, dan manajmn daa (Jacob,2003). Islah Manajmn sumbr daya dalam kompuas grd dapa ddfnskan sbaga opras yang mngonrol cara aau kmampuan grd yang dbua agar rsda unuk nas lan spr pngguna, aplkas, dan layanan (Fosr dan Ksslman,2004). Tujuan dar manajmn sumbr daya adalah unuk mmaskan pnggunaan yang fsn dar sumbr daya kompur dan knrja opmalsas ugas-ugas rnu (Isah dan Safwana,2012). Saa n masalah lmah sanga komplks shngga unuk mngaasnya ka prlu daya kompuas bsar. Grd dcpakan pada prngahan 90-an d duna akadms, awalnya dusulkan unuk mnunjukkan kompuas ssm rdsrbus yang akan mmbrkan layanan kompuas on dmand, spr lsrk dan ar (Lus Frrra d l., 2005). Dalam lngkungan jarngan global, pngguna brnraks dngan brokr sumbr daya jarngan yang mnymbunykan komplksas pnglolaan sumbr daya dan pnjadwalan. Pada pngoprasan kompuas grd, brokr sumbr daya jarngan mnmukan sfa sumbr daya, dmana pngguna dapa mngakss dngan mnggunakan Layanan Informas Grd, ngosas dngan(grd dakfkan) sumbr daya aau agn mrka yang mnggunakan layanan mddlwar, pnjadwalan ugas k sumbr daya, ahap aplkas dan daa unuk dpross (pnybaran) dan akhrnya mngumpulkan haslnya (Buyya, dkk, 2000). Grd mmprknalkan cara baru unuk brbag sumbr daya kompuas dan pnympanan dngan arskur yang rpsah scara gografs dngan mmbnuk s 134

2 A. Pujyana, Slo. Rancang Bangun Pnjadwalan Pkrjaan Pada Grd Compung. Dprsnaskan pada SNMIPA 2016, 5 Novmbr manajmn sumbr daya global (L. Frrra a l, 2005). Pnglolaan sumbr daya slah dalam kompuas grd dapa ddfnskan sbaga opras yang mngonrol sumbr daya jarngan dan layanan yang dbua agar rsda unuk dgunakan olh nas spr pngguna, aplkas dan layanan (Khanl, & Analou, 2008) unuk mmaskan pmanfaaan sumbr daya kompur yang fsn dan unuk knrja opmalsas ugas-ugas rnu. D grd, ka prlu mmprmbangkan saus konds jarngan dan saus sumbr daya. Jka jarngan aau sumbr daya dak sabl, pkrjaan akan gagal aau oal waku kompuas akan sanga bsar (Chang,Chang & Ln,2009). Grds brbass jns sumbr daya yang rbag dalam ga jns: 1. kompuas grd, kompuas grd adalah grd yang mmlk kkuaan pngolahan sbaga sumbr daya kompuas yang uama, yang dbag d anara nod. In adalah jns yang palng umum dar grd dan lah dgunakan unuk mlakukan kompuas knrja ngg unuk mngaas pngolahan ugas (Lus Frrra d l., 2005), 2. Daa grd 3. Jarngan grd. Waku anar kdaangan pkrjaan, waku kskus pkrjaan, waku pkrjaan dhabskan d brbaga fas pngolahan d Grds yang dak dkahu, scara modl probablsk. Mnmukan modl probablsk yang bak unuk pross pngajuan krja, dlay komponn Pkrjaan, dan karakrsk pkrjaan mmbr ka wawasan pnng k dalam pngoprasan ssm Grd dan dapa dgunakan olh para pngmbang dan komunas rs. Dngan mngama prlaku ssm dngan nla yang brbda dar paramr yang rlba, pngmbang dapa mngvaluas knrja, yang rganung pada plhan paramr yang brbda, dan mungkn mngdnfkas masalah dan mngusulkan mod baru unuk mnngkakan dan mngopmalkan mddlwar yang dgunakan. Mngnga bsarnya baya yang rlba dalam mndrkan/mplmnas hardwar yang sbnarnya, smulas adalah alrnaf yang dapa dgunakan. Sbuah prasyara yang dprlukan unuk mmprolh hasl yang brmanfaa adalah modl yang mmada dar lalu lnas (yau pross kdaangan job) dan waku pkrjaan dngan kadaan yang brbda. Modl probablsk dapa dgunakan unuk mmfaslas dmns ssm Grd dan prdks knrja grds, dngan sknaro yang brbda. Slan u, smulas dapa dgunakan unuk mngvaluas kualas layanan baru dan kbjakan algorma pnjadwalan yang bak d Grd (ma-schdulng) dan d ngka s (macompung). Ada ga jns pndkaan arskur manajmn sumbr daya yau rpusa, dsnralsas, dan hrarks. Modl pnjadwalan rpusa: dgunakan unuk mnglola sumbr daya unggal aau ganda yang rlak bak dalam sau aau bbrapa doman, modl n hanya dapa mndukung kbjakan sragam dan unuk manajmn clusr (anran bach). Pndkaan dsnralsas, dalam modl n anar pnjadwal salng brnraks unuk mnnukan sumbr daya yang akan mngkskus pkrjaan. Modl pnjadwalan hrarks: Modl n cocok unuk ssm jarngan karna mmungknkan pmlk sumbr daya mnnukan kbjakan mrka sndr pada pngguna ksrnal(fosr, A. Roy & V. Sandr, 2000). Unuk mnangan luasnya varas dalam aplkas prangka lunak dan prangka kras yang dgunakan dalam lngkungan jarngan, dngan brbaga macam bnuk jarngan grd, prangka lunak yang dknal sbaga mddlwar dgunakan. Salah sau komponn yang palng pnng dar mddlwar adalah manajr sumbr daya yang mnangan slks sumbr daya dan pnjadwalan pkrjaan(fosr, A. Roy & V. Sandr, 2000) (Y. Juan, B. Yun & Q. Yuhu, 2007). Sumbr daya kompur pada grds dklola olh Rsrvaon Managr (RM), yang mlakukan konrol masukan dan mlacak pmsanan pada smua sumbr daya yang d bawah kndalnya. Kka Rsrvaon Managr mnrma prmnaan pmsanan, Rsrvaon Managr mncoba unuk mngalokaskan slo-waku bbas, yang dapa 135

3 A. Pujyana, Slo. Rancang Bangun Pnjadwalan Pkrjaan Pada Grd Compung. Dprsnaskan pada SNMIPA 2016, 5 Novmbr Gambar 1. modl sumbr daya ksluruhan yang mndukung Modl rsrvas flksbl. mmnuh kbuuhan prmnaan u. Dar slo-waku yang rsda, RM akan mrspon prmnaan dngan rspon konfrmas. Kmudan, dkaakan bahwa konrak pmsanan lah brhasl dsuju anara prmnaan dan Rsrvaon Managr. Jka dak, dkaakan bahwa prmnaan psanan dolak. Mngnga konrak psanan, jka Rsrvaon Managr dak mmbua sumbr daya dakss unuk prmnaan psanan d waku mula, aau gagal unuk mnjaga sumbr daya dakss slama duras psanan, n dkaakan bahwa planggaran psanan rjad. METODE 1. Prncanaan dan pmsanan Prncanaan dan rsrvas mrupakan ugas pnng yang harus dlakukan olh Grd Sumbr daya Manajmn Ssm. Prncanaan dan pmsanan adalah pross mnganalss pkrjaan dan mnnukan sumbr daya yang dprlukan unuk sukssnya plaksanaan pkrjaan. Brdasarkan adanya sumbr daya yang dcadangkan kpada pngguna. 2 Modl pmsanan dawal Gambar 1 mnunjukkan modl jarngan anran rbuka dar sumbr daya yang drapkan unuk pkrjaan flksbl. Dalam modl n, ada dua anran: sau dcadangkan unuk pkrjaan advanc rsrvaon, smnara yang lan adalah unuk pkrjaan parall dan ndpndn. Sap anran pkrjaan ndpndn mnunggu unuk dkskus olh salah sau compu nods. Smua compu nods rhubung dngan jarngan brkcpaan ngg. compu nods d sumbr daya dapa homogn aau hrogn. D dalam modl arskur pnjadwalan n, dasumskan bahwa sumbr daya mmlk compu nods homogn, masng-masng mmlk kkuaan pmrossan yang sama, mmor dan hard dsk (Sulso, dkk,2007). Dalam modl n, sap sumbr daya mmlk Ssm Rsrvas(RS), yang branggung jawab unuk mnangan prmnaan pmsanan onln dan prmnaan psanan yang akan daang. Kka Rsrvaon Managr mnrma prmnaan pmsanan onln aau prmnaan psanan yang akan daang, Ssm Rsrvas akan mncar krsdaan sumbr daya. Lbh khusus lag, Ssm Rsrvas mmrksa srukur daa unuk prmnaan n. Olh karna u, Pran uama dar srukur daa unuk mnympan dan mmprbaru nformas nang krsdaan compu nods sbaga waku brjalan. Kmudan, schdulr sumbr daya branggung jawab unuk mnglola pkrjaan yang masuk dan mnugaskan mrka unuk compu nods yang rsda. 136

4 A. Pujyana, Slo. Rancang Bangun Pnjadwalan Pkrjaan Pada Grd Compung. Dprsnaskan pada SNMIPA 2016, 5 Novmbr Gambar 2. Conoh Dagram m slo dngan 4 compu nod, dmana 6 usr lah dmpakan pada masng-masng nod m slo. Gambar 3. Conoh Advanc Rsrvaon flksbl. Sbuah koak puus-puus mnunjukkan prmnaan baru. 3. Tm slo Tmslo dapa dgunakan unuk mlacak alokas psanan saa n dan psanan yang akan daang dar kapasas yang rsda dar sumbr. Id dasar dar Tmslo adalah mnggunakan krangka acuan sumbu x dan sumbu y(x>=0, y>=0) unuk mnyajkan jumlah sluruh kapasas sumbr daya yang rsda, d mana sumbu x mrupakan sumbu waku, dan sumbu y mnunjukkan kapasas nod yang rsda pada sap k waku(h. Chunmng, H. Jnpng&W. Tanyu, 2006). Fungs Kapasas () adalah kapasas sumbr daya maksmum yang rsda pada Tmslo dapa dwakl olh srukur daa. Gambar 2 mnunjukkan conoh dagram m slo dngan 4 compu nod, dmana 6 usr lah dmpakan pada masng-masng nod m slo. Cara yang sdrhana adalah unuk mnympan smua prmnaan psanan yang drma k dalam sbuah array. Kka prmnaan baru drma, rkord baru bsa dambahkan k array. Dngan cara u, sap kal psanan masuk, ka harus mncar k smua anggoa array apakah ada Tmslo kosong aau dak dngan mlakukan prbandngan, n dak fsn. Dalam rangka mnngkakan fsns, dprlukannya srukur daa lan yang dapa mndukung modl Tmslo yang ssua modl arskur yang kam usulkan, Gambar 3 conoh dar modl Advanc Rsrvaon yang flksbl. Sbuah koak puus-puus mnunjukkan prmnaan baru yang daang(usr7), yang mmbuuhkan panjang 2 slo waku, dmula dar slo 11 sampa slo 13. Kunungan uama dar suau srukur daa adalah bahwa smua mslo dapa durukan brdasarkan krangka waku yang dwakl olh rcord daa dan mnunjukkan jumlah yang rsda dar kapasas. Kka prmnaan baru ba, kam dapa dngan cpa mnmukan smua mslo yang rka dan mmrksa kapasas yang rsda 137

5 A. Pujyana, Slo. Rancang Bangun Pnjadwalan Pkrjaan Pada Grd Compung. Dprsnaskan pada SNMIPA 2016, 5 Novmbr Gambar 4. Modl sumbr daya ksluruhan yang mndukung modl pmsanan flksbl. Gambar 5. Modl usulan pmsanan akan daang yang Flksbl Gambar 4. mnunjukkan usr yang mlakukan subm job pada anran pkrjaan, schdulr akan mmuuskan apakah subm job rsbu dlayan aau dak brdasarkan krsdaan slo pada sumbr daya. Jka rnyaa pada sumbr daya ada ruang kosong maka usr akan dbrau bahwa jobnya sukss dan jka dak ada ruang kosong maka jobnya gagal. HASIL DAN PEMBAHASAN Gambar 5. mnunjukkan modl pnjadwalan pada slo waku pmsanan akan daang yang flksbl. Jka usr1 mlakukan prmnaan psanan yang mmrlukan slo waku rnu dan rnyaa ada ruang ssua yang dbuuhkan usr, maka schdulr akan mnmpakan slo ssua psanan, kmudan jka usr2 mlakukan prmnaan psanan pada ruang yang mash rssa dan brrsan dngan slo usr1, maka slo psanan usr1 akan dgsr shngga usr2 dapa mnmpanya (Rusyd, dkk,2012). Prgsran slo bsa kkr dan kkanan, shngga jka slo psanan awal sudah rlanjur dgsr kkanan, dan slo waku psanan sblah kr mmbaalkan psanannya, kmudan ada slo psanan baru masuk yang akan mnmpa sblah kanan, maka slo psanan yang ada dsblah kanan yang sudah 138

6 A. Pujyana, Slo. Rancang Bangun Pnjadwalan Pkrjaan Pada Grd Compung. Dprsnaskan pada SNMIPA 2016, 5 Novmbr rlanjur dgsr, dapa dgsr kkr kmbal, unuk mmbua ruang agar slo psanan baru dapa mnmpanya. 0 : Waku skarang sr : baas bawah unuk waku mula dar pkrjaan (waku mula palng awal) sr : Baas aas unuk mngakhr waku unuk mnjalankan pkrjaan : Waku kskus/duras pkrjaan r1, r2 : r1 (lf hol), r1 (rgh hol), r (waku Rlax), ddfskan olh r = r1 + r2 = d s lsr : Baas aas unuk mmula plaksanaan pkrjaan (waku mula rakhr), ddfnskan sbaga lsr = sl = sr + r dl : baas bawah sampa waku unuk mngakhr plaksanaan pkrjaan, ddfnskan sbaga dl = sr + sr : Waku mula unuk mnjalankan pkrjaan ( sr sr lsr ) cl : Waku pnylsaan unuk mnjalankan pkrjaan ( dl cl sl ) f : Waku flksblas, ddfnskan sbaga f = sl sr f : Tngka flksblas, ddfnskan sbaga f f, d sn f 1, (jka f=, pkrjaan danggap sbaga mod non job rsrvas Jka s = 0 dan f = 1 pkrjaan unuk rsrvas dprmbangkan dngan proras palng aas mngarah k modus pmsanan langsung yau, modus pnjadwalan.) usrd : Idnfkas pngguna jobd : Idnfkas pkrjaan numj : Jumlah pkrjaan numcn: Jumlah nod kompuas yang dbuuhkan maxcn: Jumlah oal nod pnghung Jka dasumskan bahwa: 1. Pada waku usr mlakukan subm maka sr sr dan nla 2. Pada waku pnjadwalan bsa saja rjad sr sr lsr 3. Jka dnukan nla hol/lubang( r )= f - = r1 + r2, agar slo dapa dgsr kkr. Dfns 1. prmnaan pmsanan dapa danda sbaga 4-upl, d mana sr adalah baas bawah unuk waku mula dar pkrjaan (waku mula palng awal), sr adalah Baas aas unuk mngakhr waku unuk mnjalankan pkrjaan, lsr adalah Baas aas unuk mmula plaksanaan pkrjaan (waku mula rakhr), ddfnskan sbaga lsr = sl = sr + r, adalah Waku kskus/duras pkrjaan. Dfns 2. Jka dbrkan m-slo Slo k dan prmnaan psanan, dapa mmnuh prsyaraan jka sr sr sl sl Dfns 3. Dbrkan m-slo slo k dan prmnaan psanan, dnukan kjadan random E, mnyaakan bahwa dak ada planggaran psanan yang rjad pada. Maka slo k dapa mmnuh prsyaraan flksbl Pr dngan probablas E sbaga brku Pr Pr E sr sr sl Prmbangkan prmnaan psanan sl yang dnoaskan sbaga sr sr sr lsr,,, sr sr lsr,,, lsr yang daang pada RM(Rsrvaon Managr), Unuk mmnuh prsyaraan Rsrvaon f Managr harus mnmukan slo bbas/kosong yang mmnuh, yang brada dalam 139

7 A. Pujyana, Slo. Rancang Bangun Pnjadwalan Pkrjaan Pada Grd Compung. Dprsnaskan pada SNMIPA 2016, 5 Novmbr f prod sr, sl, d mana adalah jumlah kapasas bbas. Jka dak ada m-slo yang dapa mmnuh prsyaraan, harus ada sau aau lbh pmsanan yang dgsr dngan yang ada pada waku pmsanan. Spr yang dunjukkan pada Gambar 5 daas. dasumskan bahwa smua prmnaan pmsanan adalah ndpndn, shngga probablas E dapa dnyaakan sbaga: s Pr E Pr E Pr E Unuk pkrjaan dngan prmnaan m pmsanan, probablas sukss rsrvas unuk pkrjaan n dapa dnyaakan sbaga: Pr m s E Pr E Pr E 1 d mana E adalah varan acak yang mwakl kbjakan rsrvas flksbl yang dak mngakbakan planggaran rsrvas. SIMPULAN Advanc Rsrvaon(AR) dalam kompuas Grd adalah pnng pada ara pnlan karna mmungknkan pngguna unuk mndapakan akss brsama k sumbr daya dngan mmungknkannya aplkas dapa dkskus scara parall. In juga mmbrkan jamnan pada krsdaan sumbr daya pada waku yang dnukan d masa yang akan daang. Kam mmprknalkan modl flksbl, dngan mmprmbangkan pmanfaaan sumbr daya saa mmpross prmnaan rsrvas. Dngan modl n, pngguna dapa mlakukan qury nang krsdaan sumbr daya pada nrval waku rnu. Pndkaan n mmungknkan ngka flksblas kpada pngguna unuk mmlh plhan rbak dalam pmsanan pkrjaan yang akan daang mrka, ssua paramr Qualy of Srvc (QoS). DAFTAR PUSTAKA Jacob(2003), Enablng Applcaons for Grd Compung wh Globus, USA: IBM Corporaon. Fosr dan Ksslman(2004), Th Grd 2: Bluprn for a Nw Compung Infrasrucur, Los Alos, Calforna: Morgan Kaufmann. Isah dan Safwana(2012), "Rsourc Managmn n Grd Compung: A Rvw," Grnr Journal of Scnc Engnrng and Tchnologcal Rsarch, vol. 2, no. 1. Buyya, dkk,(2000), "An Economy Drvn Rsourc Managmn Archcur for Global Compuaonal Powr Grds," n Th 2000 Inrnaonal Confrnc on Paralll and Dsrbud Procssng Tchnqus and Applcaons (PDPTA 2000), CSREA Prss, Las Vgas, USA. L. Frrra a l.(2005). Grd Compung n Rsarch and Educaon. Inrnaonal Tchncal Suppor Organzaon. Khanl, K.L, and Analou, M.,(2008). An approach o grd rsourc slcon and faul managmn basd on ECA ruls. Fuur Gnraon Compur Sysms,24(4), I. Fosr, A. Roy and V. Sandr,(2000), "A qualy of srvc archcur ha combns rsourc rsrvaon and applcaon adapaon," n 8h Inrnaonal Workshop on Qualy of Srvc (IWQOS 2000), IEEE Prss, Psburgh. Y. Juan, B. Yun and Q. Yuhu, 2007, "A dcnralzd rsourc allocaon polcy n mngrd," Fuur Gnraon Compur Sysms, vol. 23, no. 3. Chang, R., Sh. Chang, J., and Sh. Ln, P.,(2009). An an algorhm for balancd job schdulng n grds. Fuur Gnraon Compur Sysms, 25,

8 A. Pujyana, Slo. Rancang Bangun Pnjadwalan Pkrjaan Pada Grd Compung. Dprsnaskan pada SNMIPA 2016, 5 Novmbr Sulso, dkk,(2007), "On Incorporang an On-ln Srp Packng Algorhm no Elasc Grd Rsrvaon-basd Sysms," n 13h Inrnaonal Confrnc on Paralll and Dsrbud Sysms (ICPADS 07), IEEE Prss, Hsnchu. H. Chunmng, H. Jnpng and W. Tanyu, 2006, "Flxbl Rsourc Rsrvaon Usng Slack Tm for Srvc Grd," n 12h Inrnaonal Confrnc on Paralll and Dsrbud Sysms, IEEE Prss, Washngon. Rusyd, dkk,(2012), "Advanc Plannng and Rsrvaon n a Grd Sysm," n NDT CCIS/LNCS, vol Sprngr, Hdlbrg, Duba. 141

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

Pengaruh Penyisipan Induktor dan Kapasitor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabel Distribusi 20 kv terhadap Perambatan Gelombang Tegangan Surja

Pengaruh Penyisipan Induktor dan Kapasitor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabel Distribusi 20 kv terhadap Perambatan Gelombang Tegangan Surja 8 Pngaruh Pnyspan Indukor dan Kapasor pada Sambungan Saluran Udara dan Kabl Dsrbus kv rhadap Prambaan Glombang gangan Surja Moch. Dhofr Absrak Dalam ulsan n dpaparkan pngaruh sspan L sr aau C parall danara

Lebih terperinci

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 IV DATA DAN ANALISA

BAB IV DATA DAN ANALISA BAB IV DATA DAN ANALISA Pngujian yang dilakukan brupa pngujian masa hidup (lifim) cahaya dari 0 uni lampu DC 4,8 Vol olh hardwar yang lah dirancang. Hasil pngujian ini akan dianalisa raa-raa lifim µ dari

Lebih terperinci

PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE

PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE PENGUKURAN BUWHIP EFFECT ENGAN MOE AUTOREGRESSIVE Ta Talha Program Su Tknk Inusr, Fakulas Tknk Unvrsas an Nuswanoro Jalan Nakula I No. 5- Smarang E-mal : a@osn.nus.ac. Absrak Kurangnya nformas apa mnmbulkan

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

MODEL MATEMATIS DAN SIMULASI PERGERAKAN HARGA SAHAM SKRIPSI

MODEL MATEMATIS DAN SIMULASI PERGERAKAN HARGA SAHAM SKRIPSI MODEL MATEMATI DAN IMULAI PERGERAKAN HARGA AHAM KRIPI Dajukan Unuk Mmnuh alah au yara Mmprolh Glar arjana ans Program ud Mamaka Dsusun Olh : RIDWAN RAHADIYANTO NIM : 334 PROGRAM TUDI MATEMATIKA JURUAN

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 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN

BAB NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN BAB 8 RUANG EIGEN Masalah nilai dan vkor ign banyak skali dijumpai dalam bidang rkayasa, spri maslah ksabilan sism, opimasi dngan SVD, komprsi pada pngolahan cira, dan lain-lain. Unuk lbih mmahami masalah

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS

ESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS Program Sudi MMT-ITS, Surabaya Agusus ESTIMASI PARAMETER UA LEVEL MOEL GSTARX- Andria Prima iago dan Suharono Program Sudi Magisr Saisika, Insiu Tknologi Spuluh Nopmbr Jl Arif Rahman Hakim, Surabaya,,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa

Lebih terperinci

BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH

BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH BAB 4 MODEL MATEMATIKA PENGARUH TERAPI OBAT TERHADAP DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH Sjak bbrapa ahun yang lalu, ilmuwan asal Amrika Marin Nowak dan Sbasian Bonhoffr mncoba mmplo daa dari pnliian oba ani-hiv.

Lebih terperinci

BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN

BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN BAB 3 PERSAMAAN DIFFERENSIAL UNTUK MENENTUKAN HARGA SUATU ASET TURUNAN Pmbahasan harga opsi idak dapa dilpaskan dari pmbahasan nang skurias lain yang brhubungan dngan haga opsi. Shingga prlu dibahas masalah

Lebih terperinci

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( ) ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)

Lebih terperinci

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan Kresnano C Moel Sebaran Pergerakan Kresnano C Tujuan Uama: Mengeahu pola pergerakan alam ssem ransporas serng jelaskan alam benuk arus pergerakan (kenaraan, penumpang, an barang) yang bergerak ar zona

Lebih terperinci

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel

Lebih terperinci

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).

Lebih terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan

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

2.1 Persamaan Gerak Roket dalam Ruang Tiga Dimensi

2.1 Persamaan Gerak Roket dalam Ruang Tiga Dimensi BAB DASAR TEOR. Prsamaan Grak Rok dalam Ruang Tiga Dimnsi Prsamaan grak rok di bidang ruang iga dimnsi pada Taa Acuan Koordina Bnda diurunkan dari Prsamaan Dinamik Rok [Rf. ] sbagai briku: Grak Translasi

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

I ' :,,:,l{fji. :_..

I ' :,,:,l{fji. :_.. ~ j.. ~.. LAPORAN PERJALANAN NAS l(f~ ' ::l{fji. :_... '" '.'1' ~"! lid ' '3 : ~~ ~ "". l:' l~! "~f. ~.~ljm) "" b'....-;?zi...~ '- " ~- PEMBUKAAN PUSAT APLKAS PENERANGAN (LGHTNG APLCATON CENTER) & PE~GENALAN

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI MODEL PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MODEL MA(1)

IMPLEMENTASI MODEL PENGUKURAN BULLWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MODEL MA(1) IMPEMENTASI MOE PENGUKURAN BUWHIP EFFECT MENGGUNAKAN MOE MA() Ta Talha Jurusan Tknk Inusr Fakulas Tknk Unvrsas an Nuswanoro Jalan Nakula I No. 5- Smarang Emal : a@osn.nus.ac. Absrac In supply chan managmn

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013 3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun

Lebih terperinci

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang

Lebih terperinci

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 5 Transformasi Fourier

SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT. Kuliah 5 Transformasi Fourier TKE 403 SISTEM PENGOLAHAN ISYARAT Kuliah 5 Transformasi Fourir Bagian II Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Tknik Elkro Fakulas Tknik dan Ilmu Kompur Univrsias Mrcu Buana Yogyakara 009 KULIAH 5

Lebih terperinci

RESPONS STRUKTUR SDOF AKIBAT BEBAN SINUSOIDAL DENGAN METODE INTEGRAL DUHAMEL

RESPONS STRUKTUR SDOF AKIBAT BEBAN SINUSOIDAL DENGAN METODE INTEGRAL DUHAMEL RESPONS STRUKTUR SO KT EN SNUSOL ENGN METOE NTEGRL UHMEL Rn Suryana Jurusan Tknk Spl akulas Tknk Unvrsas Rau Kampus na Wya Jl. H.R. Sobranas Km.,5 Pkanbaru mal : rn@unr.ac. Hnra Sarfka Jurusan Tknk Spl

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

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali Penggunaan Meode Modfed Un Decommmen (MUD) unuk Penjadwalan Un-Un Pembangk Pada Ssem Kelsrkan Jawa - Bal Ars Her Andrawan,2, Onoseno Penangsang ) Jurusan Teknk Elekro TS, Surabaya 60, ndonesa 2) Jurusan

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

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI. Mata Kuliah: Gelombang & Optik Dosen: Andhy Setiawan

INTERFERENSI DAN DIFRAKSI. Mata Kuliah: Gelombang & Optik Dosen: Andhy Setiawan TRFRS DA DFRAKS Maa Kulah: Glombang & Opk Dosn: Anhy Sawan A. nfns nfns mupakan ppauan ua aau lbh glombang sbaga akba blakunya pnsp supposss. nfns ja bla glombang glombang sbu kohn, yau mmpunya pbaan fas

Lebih terperinci

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE MODIFIED UNIT DECOMMITMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA - BALI

PENGGUNAAN METODE MODIFIED UNIT DECOMMITMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA - BALI Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog X Program Sud MMT-TS, Surabaya 6 Pebruar 2010 PENGGUNAAN METODE MODFED UNT DECOMMTMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNT-UNT PEMBANGKT PADA SSTEM KELSTRKAN JAWA - BAL

Lebih terperinci

Pendekatan Bayes Empirik Pada Pendugaan Statistik Area Kecil Berbasis Model Poisson-Gamma Dengan Peubah Penyerta

Pendekatan Bayes Empirik Pada Pendugaan Statistik Area Kecil Berbasis Model Poisson-Gamma Dengan Peubah Penyerta Pnkaan Bas mprk Paa Pnugaan Sask Ara Kcl Brbass Mol Posson-Gamma Dngan Pubah Pnra Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Absrak Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara kcl ang apa

Lebih terperinci

Perhitungan Premi dengan Asumsi Waktu Antar Klaim Berdistribusi Eksponensial

Perhitungan Premi dengan Asumsi Waktu Antar Klaim Berdistribusi Eksponensial Prhungan Pr dngan Asus Wau Anar Kla Brdsrbus Esponnsal Fahauz Zuharoh Jurusan Pnddan Maaa, STKIP, YPUP Maassar Info: Jurnal MSA Vol. 2 o. Eds: Januar Jun 24 Arl o.: 3 Halaan: 5-22 ISS: 2355-83X Prod Maaa

Lebih terperinci

Reliabilitas. A. Pengertian

Reliabilitas. A. Pengertian Relablas A. Pengean Relablas adalah sejauh mana hasl ujan sswa eap aau konssen da posedu penlaan (Nko, 007:66). Menuu Ellen, suau es dkaakan elabel jka sko obsevas nla awal behubungan dengan sko yang sebenanya.

Lebih terperinci

Analisis Jalur / Path Analysis

Analisis Jalur / Path Analysis Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan

Lebih terperinci

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hdden Markov Wwen Wdyasu Teknk Elekro, Fakulas Sans dan Teknolog, Unversas Sanaa Dharma Emal: wwen@usd.ac.d Absrak Aksara Pallawa aau kadangkala duls sebaga Pallava

Lebih terperinci

PROYEKSI PENDUDUK PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK PADA BEBERAPA TAHUN MENDATANG

PROYEKSI PENDUDUK PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN MODEL PERTUMBUHAN LOGISTIK PADA BEBERAPA TAHUN MENDATANG ROYESI ENDUDU ROVINSI MALUU DENGAN MENGGUNAAN MODEL ERTUMBUHAN LOGISTI ADA BEBERAA TAHUN MENDATANG [unuk mmnuhi ugas maa kuliah modlan] Disusun olh: 1. CAROLINA LAISINA 2. ELSA M. TAHALEA 3. FRISA NAHUWAY

Lebih terperinci

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA y BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN : NOMOR 55" TAHUN 20 ; TENTANG \ DANA ALOKAS DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN, Menmbang : a. bahwa dalam rangka penngkaan penyelenggaraan pemernahan,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab

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

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5 TAHUN 2008 TENTANG BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG PETUNJUK PELAKSANAAN PERATURAN DAERA KABUPATEN PACTAN NOMOR 25 TAHUN 2007 TENTANG ORGAN DAN KEPEGAWAAN PERUSAHAAN DAERAH AR MNUM j KABUPATEN

Lebih terperinci

BAB III TURUNAN FUNGSI

BAB III TURUNAN FUNGSI BAB III TURUNAN FUNGSI Sandar Kompnsi Mahasiswa mmahami konsp urunan unsi dan knik-knik an dapa diunakan unuk mnnukan urunan, baik unsi ksplisi maupun unsi implisi,. Kompnsi Dasar Slah mmplajari pokok

Lebih terperinci

MATEMATIKA TERAPAN I. REVIEW

MATEMATIKA TERAPAN I. REVIEW MATEMATIKA TERAPAN Dafar isi : I. Rviw Dfinisi Dasar Fungsi Variabl Turunan/Drivaif Bbrapa auran pada oprasi urunan Laihan Soal Ingral Bbrapa sifa pada oprasi ingral Bbrapa sifa rigonomri ang prlu diprhaikan

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

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. Inegral Parsal Formula Inegral Parsal : Cara : plh u yang urunannya lebh sederhana Conoh : Hung u dv uv v du e d msal u =, maka du=d dv e d v e d e sehngga e d e e d e e C INF8

Lebih terperinci

MODEL DUA LEVEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE HIBRIDA ARIMA-ANFIS UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI JAWA BALI

MODEL DUA LEVEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE HIBRIDA ARIMA-ANFIS UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI JAWA BALI MODEL DUA LEVEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE HIBRIDA ARIMA-ANFIS UNTUK PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK DI JAWA BALI Indah Puspiasari, M. Sahid Akbar, Suharono Mahasiswa Jurusan Saisika ITS Dosn Jurusan

Lebih terperinci

BAB IV TURUNAN FUNGSI. Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa diharapkan mampu menentukan turunan fungsi yang diberikan.

BAB IV TURUNAN FUNGSI. Setelah mengikuti pokok bahasan ini mahasiswa diharapkan mampu menentukan turunan fungsi yang diberikan. BAB IV TURUNAN FUNGSI Sla kia mmbaas i an kkoninuan fungsi paa bab sblumna, kia akan mmbaas nang urunan ang konspna ikmbangkan ari konsp i Pmbaasan urunan ibagi mnjai ua bagian, bagian prama mmbaas pngrian,

Lebih terperinci

PEMODELAN KOMPUTASI DENGAN METODE RUNGE KUTTA ORDE 4 UNTUK MENGHITUNG PROSES PENGISIAN DAN PENGOSONGAN KAPASITOR

PEMODELAN KOMPUTASI DENGAN METODE RUNGE KUTTA ORDE 4 UNTUK MENGHITUNG PROSES PENGISIAN DAN PENGOSONGAN KAPASITOR ol. No. Jul, Tahun 07 Jurnal Pnlan Pnddan MIP Kharah PMODLN KOMPUTSI DNGN MTOD RUNG KUTT ORD UNTUK MNGHITUNG PROSS PNGISIN DN PNGOSONGN KPSITOR Kharah Unvrsas Muslm Nusanara l-washlyah -mal: harahlubs0@gmal.com

Lebih terperinci

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32) 8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang

Lebih terperinci

Perbandingan Perhitungan Jumlah Penduduk Tahunan dengan Interpolasi Spline dan Simulasi Asumsi Gompertz

Perbandingan Perhitungan Jumlah Penduduk Tahunan dengan Interpolasi Spline dan Simulasi Asumsi Gompertz Prosiding Smiraa FMIPA Univrsias Lampung, Prbandingan Prhiungan Jumlah Pnduduk Tahunan dngan Inrpolasi Splin dan Simulasi Asumsi Gomprz Ds Alwin Zayani Jurusan Mamaika FMIPA Univrsias Sriwaya E-mail: dalwinzayani@yahoo.com

Lebih terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

PENDEKATAN BAYES EMPIRIK PADA PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL BERBASIS MODEL POISSON-GAMMA DENGAN PEUBAH PENYERTA 1)

PENDEKATAN BAYES EMPIRIK PADA PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL BERBASIS MODEL POISSON-GAMMA DENGAN PEUBAH PENYERTA 1) PNDKATAN BAS MPIRIK PADA PNDUGAAN STATISTIK ARA KCIL BRBASIS MODL POISSON-GAMMA DNGAN PUBAH PNRTA ) Ksmann Jurusan Pnkan Mamaka FMIPA Unvrsas Ngr ogakara Bas mprk mrupakan salah sau mo paa pnugaan ara

Lebih terperinci

ELEKTROMAGNETIK TERAPAN 1. GELOMBANG LINTAS MEDIUM

ELEKTROMAGNETIK TERAPAN 1. GELOMBANG LINTAS MEDIUM LKTROMAGNTIK TRAPAN. GLOMBANG LINTAS MDIUM OUTLIN. Glombang Lnas Mdum a) Glombang Jauh Nomal b) Glombang Jauh Mng PNDAHULUAN Jka glombang daa sbasama mlwa aau lbh mdum. Tdapa kmungknan plakuan hadap glombang,

Lebih terperinci

Fisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang

Fisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,

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

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik 6 BAB LANDASAN TEORI. Model Persedaan.. Model Deermnsk Model Deermnsk adalah model yang menganggap nla-nla parameer elah dkeahu dengan pas. Model n dbedakan menjad dua: a. Deermnsk Sas. D dalam model n

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

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan

Lebih terperinci

FEMxcel v0.0 MEMULAI. Analisis dan Desain Struktur Beam 3-Dimensi. spesimen (alpha) oleh Arifadli dan Sugeng Waluyo

FEMxcel v0.0 MEMULAI. Analisis dan Desain Struktur Beam 3-Dimensi. spesimen (alpha) oleh Arifadli dan Sugeng Waluyo FEMxcl v0.0 Analss dan Dsan Struktur Bam 3-Dmns olh Arfadl dan Sugng Waluyo spsmn 0.04 (alpha) MEMULAI DISCLAIMER A COUNTLESS AMOUNT OF TIME, EFFORT AND EXPENSE HAVE GONE INTO THE DEVELOPMENT AND DOCUMENTATION

Lebih terperinci

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1 PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan

Lebih terperinci

Kapasitor & Rangkaian RC

Kapasitor & Rangkaian RC LISTIK DINAMIK () Kapasir & angkaian BAB 5 Fisika Dasar II 85 . PENDAHULUAN Mdl Kapasir prama dicipakan di Blanda, panya ka Lydn pada abad k8 lh para ksprimnalis fisika. Karnanya ala ini dinamakan Lydn

Lebih terperinci

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN

Lebih terperinci

, PEMERINTAH PROVINSI NUSA TENGGARA^TIMUR

, PEMERINTAH PROVINSI NUSA TENGGARA^TIMUR NOTAKESEPAHAMAN BADAN PEMERIKSA KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA DENGAN PEMERINTAH PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR MnMOR414/NK/X-Xm.2/7/2011 NOMORHK.14TAHUN2011 TENTANG PENGEMBANGAN DAN PENGELOLAAN S.STEM.NFORMAS.

Lebih terperinci

TOPIK 5 Bagian 1. andhysetiawan

TOPIK 5 Bagian 1. andhysetiawan OPIK 5 Baan andhysawan Pndahuluan ransforas Fourr dan Funs Dla Drac Modulas Doubl Sd Band DSB andhysawan Modulas ross rubahan karakrsk suau loban nuru ola loban lan, dnan cara nuankan boncnkan suau loban

Lebih terperinci

DEFORMASI INTERAKSI DUA PAKET GELOMBANG DARI PERSAMAAN IMPROVED KdV (IKdV)

DEFORMASI INTERAKSI DUA PAKET GELOMBANG DARI PERSAMAAN IMPROVED KdV (IKdV) DEFOMSI INTEKSI DU PKET GELOMBNG DI PESMN IMPOVED KdV IKdV Sumn Jurusan Mamaa FMIP Unvrsas Dongoro Jl. Prof. H. Sodaro SH Tmbalang Smarang 575 E-mal: su_mn@yaoo.om bsra: Hr W wll sudy nonlnar wo wavs a

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN EORI. njauan Pusaka.. Peramalan Peramalan (forecasng) merupakan ala banu yang penng dalam perencanaan yang efekf dan efsen khususnya dalam bdang ekonom. Dalam organsas modern mengeahu keadaan

Lebih terperinci

8.1 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN

8.1 NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN RUANG EIGEN Masalah nilai dan vko ign banyak skali dijumpai dalam bidang kayasa, spi maslah ksabilan sism, opimasi dngan SVD, kompsi pada pngolahan cia, dan lain-lain. Unuk lbih mmahami masalah nilai dan

Lebih terperinci

BAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi.

BAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi. BAB 3 Ksamaan Matks Kovaans Bagan n akan mmahas tntang ngujan hotss ksamaan matks kovaans. 3. Uj Ksamaan Dua Matks Kovaans 3.. Ukuan Pnyaan Multvaat ( X ( ( Msalkan X suatu vkto acak d mana X dan X masngmasng

Lebih terperinci

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju

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

Penentuan Koefisien Difusi Gas SF 6 pada Tanah Sawah dengan Metode Spektroskopi Fotoakustik Laser CO 2

Penentuan Koefisien Difusi Gas SF 6 pada Tanah Sawah dengan Metode Spektroskopi Fotoakustik Laser CO 2 Jurnal Ilmu Pngahuan dan Tknolog TELAAH Volum 27, M 21 Pnnuan Kofsn Dfus Gas SF 6 pada Tanah Sawah dngan Mod Spkroskop Fooakusk Lasr CO 2 ALI JOKO WASONO Lab. Fooakusk FMIPA Fska UGM, Yogyakara Indonsa

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan

Catatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan Caaan Kuliah 8 Mahai dan Mnganalisa Opiisasi Prubuhan. Sia dari Fungsi Eksponnsial Fungsi ksponnsial adalah ungsi ang variabl bbasna uncul sbagai pangka. Bnuk uu : b ; b > diana : variabl dpndn Conoh :

Lebih terperinci

( L ). Matriks varians kovarians dari

( L ). Matriks varians kovarians dari LIVIA PUSPA T 677 9.3 METODE KOMPONEN UTAMA Informas yang dbuuhkan daam eknk komponen uama suau daa ddapa dar marks varans kovarans, aau marks koreasnya. Meode komponen uama n, beruuan unuk menaksr parameer

Lebih terperinci

Fungsi dan Grafik Diferensial dan Integral

Fungsi dan Grafik Diferensial dan Integral Sudarano Sudirham Sudi Mandiri Fungi dan Grafik Difrnial dan Ingral Sudarano Sudirham, Fungi dan Grafik, Difrnial dan Ingral Darublic 6 Pramaan Difrnial Ord Dua 6.. Pramaan Difrnial Linir Ord Dua Scara

Lebih terperinci

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon

Lebih terperinci

Peranan Formulasi Inversi pada Fungsi Karakteristik Suatu Variabel Acak

Peranan Formulasi Inversi pada Fungsi Karakteristik Suatu Variabel Acak Pranan Formulasi Invrsi pada Fungsi Karakrisik Suau Variabl Acak Jon Maspupu Pusfasainsa LAPAN, Jl Dr Djundjunan No 33 Bandung 473, lp 66 Ps 6 Fax 64998 E-mail: jon_mspp@yaoocom Absrac: In probabiliy ory,

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

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0. 5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena

Lebih terperinci

Pada gambar 2 merupakan luasan bidang dua dimensi telah mengalami regangan. Salah satu titik yang menjadi titik acuan adalah titik P.

Pada gambar 2 merupakan luasan bidang dua dimensi telah mengalami regangan. Salah satu titik yang menjadi titik acuan adalah titik P. nurunan Kcpatan Glombang dan Glombang S Glombang sismik mrupakan gtaran yang mrambat pada mdium batuan dan mnmbus lapisan bumi. njalaran mnybabkan dformasi batuan.strss atau tkanan didfinisikan gaya prsatuan

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana

Lebih terperinci

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov

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

PPH PASAL 25 NOTARIS & PELAPORAN SPT PENGDA-INI KOTA BEKASI, 28 FEB 2018 Nara sumber: ALBERT RICHI ARUAN, SH, LL.M, MKn

PPH PASAL 25 NOTARIS & PELAPORAN SPT PENGDA-INI KOTA BEKASI, 28 FEB 2018 Nara sumber: ALBERT RICHI ARUAN, SH, LL.M, MKn H L 25 & EL 1770 EGD- BE, 28 FEB 2018 ara sumbr: LBE CH U, H, LL.M, Mn 20 18/0 2/X/WH/0 2 2018 U M B E E G H L D UMBE EGHL asal 15 1) oaris brwnang mmbua ka aunik mngnai smua prbuaan, prjanjian, dan pnapan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TEORI. Tnjauan Pusaka.. Uj Keseragaman Daa Tujuan uama pengukuran uj keseragaman daa adalah unuk mendapakan da yang seragam. Kedak seragaman daa dapa daang anpa dsadar, maka dperlukan suau

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013 ! BUPAT PACrAN j PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 18 TAHUN 2013 TENTANG PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN DEWAN PENGAWAS BADAN LAYANAN UMUM DAERAH PADA RUMAH SAKT UMUM DAERAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN

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

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan Opma Model Invenory Deermnk unuk Permnaan Menak dan Baya Pemeanan Konan Dana Purwaar, Rully Soelaman, Fr Qona Fakula Teknolog Informa, Inu Teknolog Sepulu Nopember, Surabaya E-mal : rully@-by.edu Abrak

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB 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 terperinci

2. Khusus Mahasiswa dapat melakukan analisis rangkaian peralihan beban R-L melalui analisis matematis B. Pokok Bahasan

2. Khusus Mahasiswa dapat melakukan analisis rangkaian peralihan beban R-L melalui analisis matematis B. Pokok Bahasan SATUAN ACAA PENGAJAAN Maa Kuliah : angkaian isrik II Kod Maa Kuliah : EES353 Waku Prmuan : x3x50 mni Prmuan k : 6 A Tujuan Insruksional Umum Mahasiswa dapa mmahami rangkaian pralihan bban - Khusus Mahasiswa

Lebih terperinci

Pengukuran sifat-sifat termis

Pengukuran sifat-sifat termis 5/4/3 Pngukuan fa-fa m Pana jn. Mod Pncampuan ampl dngan ba dan mpau yang dkahu dcampukan dalam a pada kalom yang dkahu pcfc ha, mpau dan banya. Cok nulaon Vacuum jack uck Sampl Gb. Kalom C W c C W C W

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme

Lebih terperinci