Perbandingan Kinerja Skema Diversity Kooperatif Full-Feedback dengan Partial-Feedback

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Perbandingan Kinerja Skema Diversity Kooperatif Full-Feedback dengan Partial-Feedback"

Transkripsi

1 Perbadiga Kierja kema iversit Kooperatif Full-Feedback dega Partial-Feedback Amro Baitarrizaq Program tudi Telekomuikasi Multimedia Jurusa Tekik Elektro, Fakultas Tekologi Idustri Istitut Tekologi epuluh Nopember Abstrak- istem komuikasi kooperatif merupaka suatu metode ag memafaatka atea lai dari user lai dega prisip trasmit diversit utuk didapatka suatu virtual atea jamak dega megguaka litasa ag berbeda dalam megirimka suatu data, sehigga dibetuk suatu distribusi multi atea. Tujuaa adalah utuk medapatka iformasi tambaha ag dapat membatu proses peerjemaha iformasi di sisi peerima. Lebih lajut diusulka sebuah skema diversit kooperatif megguaka space-time code, aitu sebuah skema diversit kooperatif terdiri dari dua tahap. Pertama, tahap titik sumber megirimka iformasi ke rela, tahap ii disebut tahap istribusi atau disebut juga dega direct trasmissio. a tahap kedua, titik sumber da rela bekerjasama utuk megirim iformasi ke destiatio, tahap ii disebut tahap eliver atau disebut juga cooperative trasmissio. elajuta, telah diterapka sebuah skema skema diversit kooperatif berbasis feed-back. ega memafaatka keberhasila peerimaa titik tujua ag cuma sesekali, akhira beberapa skema umpa balik harus diterapka dega memafaatka tekik Automated epeat equest (AQ). Yag pertama adalah skema diversit kooperatif partial-feedback ag megguaka umpa balik haa dari titik tujua, da ag kedua adalah skema diversit kooperatif fullfeedback ag memafaatka umpa balik dari kedua titik, aitu titik tujua da rela. Ke word: istem Komuikasi Kooperatif, Automated epeat equest (AQ), skema diversit kooperatif partial-feedback, skema diversit kooperatif fullfeedback. I. PENAHULUAN Pelemaha sial ag disebabka oleh multi-path propagasi adalah masalah utama dalam komuikasi irkabel. Efek ag merugika dapat dapat dikuragi oleh tehik diversit dega sistem multi-iput multioutput (MIMO). aaga, tidak selalu memugkika secara fisik membawa beberapa atea di satu termial. Cara alteratif adalah dega megguaka atea ag terletak di termial ag berbeda utuk membetuk sebuah sistem distribusi muti atea. Yag maa memafaatka atea ag berdekata sebagai rela utuk membatu megirimka iformasi ke destiatio. Metode ii disebut cooperative diversit. Lebih lajut diusulka sebuah skema diversit kooperatif megguaka space-time code, ag terdiri dari dua tahap. Pertama, tahap titik sumber megirimka iformasi ke rela, tahap ii disebut tahap istribusi. a tahap kedua, titik sumber da rela bekerjasama utuk megirim iformasi ke destiatio, tahap ii disebut tahap eliver. Namu, karea sifat broadcast media irkabel, destiatio juga dapat megartika ttik sumber da pada tahap istribusi [. Memafaatka keberhasila peerimaa di destiatio ag cuma sesekali, beberapa skema umpa balik harus diterapka. i sii permitaa pegirima kembali mugki mejadi cara ag efektif. kema ii adalah salah satu khas skema diversit kooperatif ber basis feedback. Ide dasara megguaka umpa balik dari destiatio utuk meetuka perilaku sistem. Berdasarka umpa balik sederhaa dari kedua titik, aitu destiatio da rela, sebuah skema diversit kooperatif ag baru diusulka. ega umpa balik dari destiatio, peerimaa sukses di destiatio dalam tahap distribusi dapat dideteksi utuk meghidari trasmisi ulag ag tidak perlu. emetara itu, umpa balik dari rela meujukka apakah rela berhasil meerima iformasi da apakah kerjasama dapat dilaksaaka. kema baru ii ag disebut skema diversit kooperatif full feedback. II. PEMOELAN ITEM A. istem Komuikasi Kooperatif Komuikasi kooperatif ii merupaka suatu metode ag memafaatka atea lai dari user lai dega prisip trasmit diversit, utuk didapatka suatu virtual atea jamak dega megguaka litasa ag berbeda dalam megirimka suatu data. ehigga dibetuk suatu distribusi multi atea. h 3 Gambar 1. istem Komuikasi Kooperatif h Procedig emiar Tugas Akhir Jurusa Tekik Elektro FTI-IT 1

2 istem ii dimaksudka agar didapatka iformasi tambaha ag dapat membatu proses peerjemaha iformasi di sisi peerima. Yaitu, bila iformasi dari salah satu user megalami kesalaha, maka aka memperoleh iformasi tambaha dari user lai. ehigga dapat meuruka kemugkia error suatu sial iformasi ag diterima di tujua. Utuk lebih jelas, sistem komuikasi kooperatif dapat dilihat pada gambar 1. a proses trasmisi pada sistem ii dapat dilihat pada gambar. Pada sistem komuikasi kooperatif terdapat dua jeis kaal ag dipakai, aitu kaal uplik da kaal iter user. Kaal uplik merupaka kaal atara tiap user da destiatio. edagka kaal iter user adalah kaal atara user ag satu dega user ag lai. Gambar. Proses trasmisi sistem komuikasi kooperatif ari gambar di atas dapat dilihat bahwa proses pegirima melewati dua tahap, ag pertama aitu sial iformasi dari pegirim dilakuka secara broadcast, sehigga ada sial iformasi Y ag lagsug diterima oleh peerima, da ada sial iformasi Y 1 ag diterima oleh rela. Tahap ii disebut tahap istribusi, atau disebut juga dega direct trasmissio. Proses atau tahap ag kedua aitu sial iformasi Y 1 ag diterima rela dikirim ke peerima sebagai sial iformasi 1. ehigga peerima memperoleh dua buah sial iformasi, aitu da 1, kemudia dilakuka suatu combiig utuk medapatka sial iformasi. Tahap ii disebut tahap deliver, atau prosea disebut juga dega cooperative trasmissio. B. Automatic epeat equest (AQ) istem komuikasi ag diterapka dalam tugas akhir ii adalah komuikasi dua arah, dega demikia receiver aka memberitahuka ke trasmitter apakah data ag dikirimka bear atau tidak. Ketika terjadi kesalaha dalam proses pegirima, receiver dapat memita ke trasmitter utuk megirimka kembali. istem seperti ii disebut automatic repeat request atau automatic repeat quer (AQ). Utuk meerapka AQ, receiver harus mampu medeteksi kesalaha trasmisi. istem AQ dapat meghemat daa da badwidth. istem ii terutama cocok utuk jariga komuikasi ag memiliki dela trasmisi kecil da iformasi ag biasaa terhalag []. Pada simulasi ii, metode AQ ag diguaka adalah idle Q, aitu trasmitter meuggu higga ACK atau NACK tiap frame diterima baru kemudia megirim frame berikuta, da disebut juga stop-adwait atau schroous. Gambar 3. Idle Q Pada simulasi data ag dikirimka adalah sebaak 1 bit data. Karea dalam strategi stop-adwait ii memiliki karakteristik dimaa sebuah pegirim megirimka sebuah frame da kemudia meuggu ackowledgmet sebelum memprosesa lebih lajut, maka 1 bit data tersebut dibagi dalam tiga kofigurasi frame, aitu 5 frame dimaa tiap frame terdiri dari bit data. 5 frame dimaa tiap frame terdiri dari 4 bit data. 1 frame dimaa tiap framea terdiri dari 1 bit data. C. pace Time Block Code (TBC) Pada tahap deliver atau cooperative trasmissio, sumber da rela metrasmisika iformasi megguaka metode pace Time Block Code (TBC) Alamouti. alam skema ii, data masuka dikelompokka secara berpasaga. Misala, simbol da 1 ditrasmisika dalam waktu k dari atea pertama da kedua secara beruruta. Kemudia dalam k+1 simbol * 1 ditrasmisika oleh atea pertama da * ditrasmisika dari atea kedua. imaa tada * merupaka operasi kompleks cojugate.[3] Pada saat proses cooperative trasmissio dega megguaka metode TBC terdapat dua tahapa dalam pegirima sial, aitu : 1. Pada tahap pertama, source da rela salig megirimka dataa masig-masig, aitu a 1 da a secara bergatia (diasumsika tidak ada waktu tuda pada pemrosesa da pegirima sial). Proses pertukara data ii terjadi pada kaal atar source da rela. Ilustrasi dari proses pertukara data atar user di atas dapat dilihat pada gambar 4. imaa, pada gambar itu terlihat bahwa kedua user salig meukarka dataa secara bergatiaa. a 1 source rela Gambar 4. Proses Pertukara ata Atar source da rela a Procedig emiar Tugas Akhir Jurusa Tekik Elektro FTI-IT

3 . Kemudia setelah proses pedeteksia da pegambila keputusa, aka didapatka ilai estimasi a 1 da a. Pada tahap kedua, data ag diperoleh dari pertukara dega user lai aka diekodeka berdasarka pada skema space-time ecodig dari Alamouti da meghasilka -a * da a * 1 ag aka ditrasmisika bergatia, dimaa source da rela aka megirimka data tersebut secara bersama-sama ke destiatio. ource aka megirimka data [a 1 -a * ] da rela aka megirimka data [a a * meuju destiatio. Misalka a k adalah hasil matriks iformasi dari proses ecodig TBC. Maka secara matematis dapat dituliska sebagai berikut, a k = Pada sisi peerima selajuta dilakuka peggabuga dua buah sial ag diterima oleh atea peerima sesuai dega gambar 5. ial terima dapat diataka dega,[4] r t) 1 1 (1) r ( h s h s () r ( h s h s (3) 1 r t T) * 1 * 1 ial ag telah dikombiasika di atas aka dikirim ke maximum likelihood detector. elajuta ial da aka diestimasi kemudia hasil dari estimasi tadi aka diguaka sebagai pembadig dega sial ag aka dikirim. - * 1 Gambar 5. kema Alamouti dega satu peerima. 1 1 * Tx Atea Tx Atea 1 h 1 Chael Estimator h h x Atea 1 Iterferece & oise Combier Maximum Likelihood etector 1. kema iversit Kooperatif Partial-Feedback kema ii megguaka umpa balik dari titik tujua. Pertama-tama, sumber metrasmisika iformasi ke destiatio da rela. Trasmisi ii disebut direct trasmissio. i akhir peerimaa direct trasmissio, titik tujua meiarka kodisi peerimaa. Jika titik tujua berhasil meerima, titik sumber terus utuk megirimka iformasi baru. Jika tidak, sumber da rela aka bekerja sama utuk kembali megirimka iformasi. Trasmisi seperti ii disebut cooperative trasmissio atau cooperative commuicatio.pada sistem model ii, sumber selalu megasumsika bahwa rela telah berhasil meerima iformasi selama direct trasmissio [. Pada saat cooperative trasmissio sumber da rela aka metrasmisika berdasarka metode space time block codig (TBC) Alamouti. Jika rela telah berhasil meerima iformasi dalam direct trasmissio maka aka ditrasmisika ke tujua sebagaimaa sumber, jika tidak maka tidak dilakuka apa-apa. i akhir proses cooperative trasmissio, jika tujua berhasil meerima iformasi maka aka ditrasmisika iformasi ag baru, jika tidak maka aka ditrasmisika iformasi ag sama. Ilustrasi proses trasmisi ii bisa dilihat pada gambar 6. Gambar 6. kema diversit kooperatif partial-feedback. ial ag diterima dalam direct trasmissio adalah, [ h, [ Z [ (4) an 1 an N; a Jika titik rela tidak berhasil meerima iformasi dalam direct trasmissio maka sial ag diterima di titik tujua pada cooperative trasmissio adalah, [ h, [ Na] [ h, [ Na an 1, an 3,...,( a 1) N Z [ 1; a Z [ (5) edagka jika rela berhasil meerima iformasi pada direct trasmissio, maka sial ag diterima di tujua pada cooperative trasmissio adalah, Procedig emiar Tugas Akhir Jurusa Tekik Elektro FTI-IT 3

4 [ ( h [ Na] hc, [ ) z [ ], Na (6) [ ( h, [ Na hc, [ Na]) an 1, an 3,...,( a 1) N 1; m a m l z [ ( h, [ Na an 1, an 3,...,( a 1) N 1; a [ hc, [ Na]) E. kema iversit Kooperatif Full-Feedback z [ alam skema ii memafaatka umpa balik dari kedua titik, aitu titik tujua da rela. i akhir waktu peerimaa, kodisi peerimaa dari titik tujua da rela disiarka. alam skema ii, ketika tahap distribusi, rela da tujua megartika sial ag diterima. Jika titik tujua berhasil meerima lebih cepat dari rela, proses trasmisi diakhiri da tidak ada pegulaga trasmisi ag diperluka. edagka jika titik kooperator atau rela berhasil meerima lebih cepat dari titik tujua, maka sistem masuk kedalam tahap deliver. umber da rela aka bekerjasama utuk megirimka kembali. [. Ilustrasi proses trasmisi ii bisa dilihat pada gambar 7. Gambar 7. kema diversit kooperatif partial-feedback. Proses pada source da rela bergatug pada kodisi peerimaa sebeluma. Ada dua kodisi. Kodisi pertama aitu baik titik tujua atau rela berhasil pada waktu k. Kemudia pada k+1, titik tujua berhasil meerima. ial ag diterima pada k+1 adalah, [ h [ Na] z [ [ C h,, C [ an 1 ( a 1) N; a k Kodisi kedua, aitu baik titik tujua atau rela berhasil meerima pada slot waktu m. Kemudia pada saat waktu m+1 haa rela ag berhasil meerima iformasi. Maka dega megguaka TBC Alamouti, titik tujua da rela bekerjasama utuk megirimka iformasi ag sama utuk waktu l+1 higga titik tujua berhasil, atau dega kata lai masuk dalam tahap deliver. ial ag berhasil diterima pada tahap deliver, aitu pada slot waktu l+1 adalah, [ Na] z [ C (7) [ ( h, [ Na] hc, [ Na ) z [ (8) III. HAIL IMULAI Pada bab ii aka diaalisis hasil dari simulasi skema diversit kooperatif partial-feedback dega skema diversit kooperatif full-feedback. ari keduaa aka dibadigka kierja dari masig-masig skema. a dalam tugas akhir ii, kierja ag dibadigka adalah jumlah retrasmisi ag perlu di lakuka ketika terjadi kesalaha pada trasmisi sebeluma. A. Aalisa pada skema diversit kooperatif partialfeedback ebagaimaa disebutka di awal, bahwa metode AQ ag diterapka dalam simulasi ii adalah stop ad wait. ehigga 1 bit data ag dikirim dibagi dalam frame-frame data. a dalam simulasi ii dibagi dalam 3 kofigurasi, aitu satu frame terdiri dari bit data (5 frame), satu frame terdiri dari 4 bit data (5 frame), da satu frame terdiri dari 1 bit data (1 frame). Pada simulasi skema diversit kooperatif partialfeedback ag telah dilakuka, dihasilka jumlah trasmisi ag terjadi ketika terjadi kesalaha pada trasmisi sebeluma akibat pegaruh raleigh fadig da AWGN. i sii aka diaalisa hasil kierja sistem dega meghitug jumlah retrasmisi, dega N atara db sampai dega db. Kemudia aka dibadigka jumlah retrasmisi ketika 1 bit data dibagi dalam 5 frame, 5 frame, da 1 frame. Jumlah etrasmisi Jumlah etrasmisi per frame 3 1 Grafik ata-ata Jumlah etrasmisi PFBC N (db) 3 1 Grafik ata-ata Jumlah Trasmisi per frame PFBC 1 bit/frame bit/frame 1 bit/frame bit/frame N (db) Gambar 8. kema iversit Kooperatif Partia-Feedback Hasil dari simulasi dapat dilihat pada gambar 8. Gambar grafik ag atas meujukka jumlah retrasmisi ag diperluka satu data peuh (1 bit) jika terjadi kesalaha trasmisi. a gambar grafik ag dibawaha meujukka jumlah retrasmisi ag diperluka tiap frame jika terjadi kegagala trasmisi. Pada gambar tersebut terlihat bahwa semaki besar N maka jumlah retrasmisi ag dibutuhka ketika terjadi kegagala semaki sedikit. Hal ii disebabka karea semaki besar N maka probabilitas error pu semaki kecil. Procedig emiar Tugas Akhir Jurusa Tekik Elektro FTI-IT 4

5 ari hasil simulasi, juga diketahui bahwa perbedaa jumlah bit tiap frame mempegaruhi jumlah retrasmisi ag terjadi ketika terjadi kesalaha dalam proses trasmisi. ari grafik terlihat jelas bahwa perbedaa jumlah retrasmisi ag terjadi ketika data dibagi dalam 5 frame, 5 frame, da 1 frame. Namu perbedaa jumlah bit dalam frame berpegaruh pada wilaah N kecil aitu atara s/d 8 db. B. Aalisa pada skema diversit kooperatif fullfeddback. Pada skema ii juga dilakuka aalisa terhadap jumlah retrasmisi ag diperluka ketika terjadi kesalaha atau kegagala trasmisi pada trasmisi sebeluma akibat pegaruh raleigh fadig da AWGN. i sii aka diaalisa hasil kierja sistem dega meghitug jumlah re-trasmisi, dega N atara db sampai dega db. Kemudia aka dibadigka jumlah retrasmisi ketika 1 bit data dibagi dalam 5 frame, 5 frame, da 1 frame. ata-ata Jumlah Trasmisi ata-ata Jumlah Trasmisi per frame Grafik ata-ata Jumlah Trasmisi FFBC 1 bit/frame bit/frame N (db) Grafik ata-ata Jumlah Trasmisi per frame FFBC 1 bit/frame bit/frame N (db) Gambar 9. kema iversit Kooperatif Full-Feedback Hasil dari simulasi dapat dilihat pada grafik ag ditujukka pada gambar 9. Gambar grafik ag atas meujukka jumlah retrasmisi ag diperluka satu data peuh (1 bit) jika terjadi kesalaha trasmisi. a gambar grafik ag dibawaha meujukka jumlah retrasmisi ag diperluka tiap frame jika terjadi kegagala trasmisi. Pada gambar tersebut terlihat bahwa semaki besar N maka jumlah retrasmisi ag dibutuhka ketika terjadi kegagala semaki sedikit. Hal ii disebabka karea semaki besar N maka probabilitas error pu semaki kecil. ari grafik hasil simulasi, juga diketahui bahwa perbedaa jumlah bit tiap frame mempegaruhi jumlah retrasmisi ag terjadi ketika terjadi kesalaha dalam proses trasmisi. alam skema ii perbedaa jumlah bit dalam satu frame berpegaruh pada wilaah N atara s/d 6 db. Utuk N 6 s/d db terlihat bahwa jumlah retrasmisi ag diperluka tidak berbeda jauh. Bahka jumlah retrasmisi ag diperluka utuk megirimka satu data peuh (1 bit), kofigurasi ketika jumla bit dalam satu frame memiliki kierja lebih bagus disbadig bit da 4 bit dalam satu frame. C. Perbadiga atara kema iversit Kooperatif Full-Feedback dega kema iversit Kooperatif Partial-Feedback ari hasil simulasi dapat kita lihat bahwa skema diversit kooperatif full-feedback membutuhka jumlah retrasmisi ag lebih sedikit dibadigka dega skema diversit kooperatif partial-feedback. ata-rata jumlah retasmisi kedua skema dapat dilihat pada gambar 1,11, da gambar 1. Masig-masig gambar memiliki kofigurasi jumlah bit per frame ag berbedabeda. Jumlah etrasmisi Jumlah etrasmisi per frame Grafik Perbadiga Jumlah etrasmisi PFBC da FFBC PFBC FFBC N (db) Grafik Perbadiga Jumlah etrasmisi per Frame PFBC da FFBC PFBC FFBC N (db) Gambar 1. Perbadiga kema iversit Koopeatif Full-Feddback dega Partial-Feedback dega kofigurasi bit per frame Jumlah etrasmisi Jumlah etrasmisi per frame Grafik Perbadiga Jumlah etrasmisi PFBC da FFBC PFBC FFBC N (db) Grafik Perbadiga Jumlah etrasmisi per Frame PFBC da FFBC PFBC FFBC N (db) Gambar 11. Perbadiga kema iversit Koopeatif Full-Feddback dega Partial-Feedback dega kofigurasi 4 bit per frame ata-ata Jumlah Trasmisi ata-ata Jumlah Trasmisi per frame 3 1 Grafik Perbadiga Jumlah etrasmisi PFBC da FFBC N (db) Grafik Perbadiga Jumlah etrasmisi per Frame PFBC da FFBC 3 1 PFBC FFBC N (db) Gambar 1. Perbadiga kema iversit Koopeatif Full-Feddback dega Partial-Feedback dega kofigurasi 1 bit per frame Procedig emiar Tugas Akhir Jurusa Tekik Elektro FTI-IT 5

6 ari ketiga gambar terlihat jelas perbedaa atara jumlah retrasmisi atara skema diversit kooperatif fullfeedback dega skema diversit kooperatif partialfeedback. imaa skema diversit kooperatif fullfeedback membutuhka jumlah retrasmisi ag lebih sedikit ketika terjadi kegagala pada trasmisi sebeluma. Hal ii disebka karea probabilitas error ag diakibatka oleh skema diversit kooperatif fullfeedback lebih kecil. Probabilitas error ag lebih kecil tersebut disebabka oleh adaa deteksi oleh rela ketika terjadi kesalaha pada direct trasmitio sebeluma. ehigga Probabilitas error data ag diterima oleh destiatio pada saat cooperative trasmitio juga kecil. IV. KEIMPULAN etelah melakuka simulasi da aalisa data, dapat diambil beberapa kesimpula sebagai berikut: 1. kema diversit kooperatif full-feedback memiliki kierja lebih bagus dibadig dega skema diversit kooperatif partial-feedback hal ii bisa dilihat dari jumlah retrasmisi ag lebih kecil.. Jumlah retrasmisi ag lebih kecil pada kema diversit kooperatif full-feedback meujukka bahwa peluag terjadi kesalaha atau kegagala trasmisi pada kema diversit kooperatif fullfeedback juga kecil. 3. Jumlah bit dalam tiap frame ikut meetuka retrasmisi ag dilakuka ketika terjadi kesalaha trasmisi. Utuk N ag kecil (kurag dari 1 db) jumlah bit g sedikit dalam satu frame lebih bagus dibadig dega jumlah bit g lebih baak dalam satu frame-a. VI. BIOATA PENULI Amro Baitarrizaq dilahirka di Lamoga, 11 Jui Putra pertama dari empat bersaudara dari pasaga Awar da Aisatul Cholifah. Lulus dari N Palaga II Kr. Biagu Lamoga tahu 1998, kemudia melajutka ke LTPN 1 Lamoga da lulus pada tahu 1. Kemudia melajutka ke MUN Lamoga da lulus pada tahu 4. etelah meamatka MU, peulis melajutka studia di 3 Computer Cotrol Istitut Tekologi epuluh Nopember urabaa da lulus tahu 7. elepas lulus iploma- III, peulis sempat bekerja di sebuah perusahaa Maufackturig. a pada tahu 8 peulis kembali melajutka studia di Istitut Tekologi epuluh Nopember urabaa megambil jurusa Tekik Elektro Bidag studi Telekomuikasi Multimedia. V. AFTA PUTAKA [ u e-chu, Yi Ke-chu, LI iao-hui, pace-time cooperative diversit scheme usig full feedback, The Joural of Chia Uiversities of Posts ad Telecommuicatios, 9 [] Halsall, F, ata Commuicatios, computer etworks, ad Ope stems 4 th editio, Addisowesle Pub. Co., Wokigham, Eglad, [3] Al-hahir, N., Calderbak, A.., iggavi,.n. pace Time Codig for Wireless Commuicatios: Priciples ad Applicatios, Kluwer Academic Publishers, Lodo [4] Alamouti,.M., A simple trasmit diversit techique for wireless telecomuicatio, IEEE J.elected Areas Commuicatio., Vol.16, o.8, Oct 1998 Procedig emiar Tugas Akhir Jurusa Tekik Elektro FTI-IT 6

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

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

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Modul 2 PENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. RSSI 10x

Modul 2 PENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. RSSI 10x Modul ENGUKURAN JARAK ANTAR NODE MENGGUNAKAN X-Bee. TUJUAN a. Memperkiraka jarak atar ode berdasarka model komuikasi irkabel b. Megukur kuat siyal terima dari modul komuikasi X Bee c. Medapatka karakteristik

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia sikap kosume terhadap kopi ista Kopiko Brow Coffee ii dilakuka di Wilaah Depok. Pemiliha dilakuka secara segaja (Purposive) dega pertimbaga

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

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

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

KINERJA SISTEM KOMUNIKASI KOOPERATIF PADA KANAL MOBILE-TO-MOBILE TWO- RING WIDEBAND MIMO. Bramantyo Tri Wicaksono

KINERJA SISTEM KOMUNIKASI KOOPERATIF PADA KANAL MOBILE-TO-MOBILE TWO- RING WIDEBAND MIMO. Bramantyo Tri Wicaksono KINERJA SISTEM KOMUNIKASI KOOPERATIF PADA KANAL MOBILE-TO-MOBILE TWO- RING WIDEBAND MIMO Bramatyo Tri Wicaksoo - 2205 100 135 Jurusa Tekik Elektro FTI, Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih-Sukolilo,

Lebih terperinci

UNJUK KERJA KOREKSI KESALAHAN TIPE-II HYBRID ARQ DENGAN MENGGUNAKAN KASKADE KODE HAMMING

UNJUK KERJA KOREKSI KESALAHAN TIPE-II HYBRID ARQ DENGAN MENGGUNAKAN KASKADE KODE HAMMING UNJUK KERJA KOREKSI KESALAHAN TIPE-II HYBRID ARQ DENGAN MENGGUNAKAN KASKADE KODE HAMMING Naemah Mubarakah 1) 1) Staf Pegajar Departeme Tekik Elektro, Fakultas Tekik USU Abstrak Keadala da throughput adalah

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KINERJA SKEMA CHANNEL SHARING PADA JARINGAN GSM/GPRS DENGAN MODEL ANTRIAN ERLANG

PERBANDINGAN KINERJA SKEMA CHANNEL SHARING PADA JARINGAN GSM/GPRS DENGAN MODEL ANTRIAN ERLANG o. 27 Vol.2 Th. XIV April 2007 ISS 854-847 PERBADIGA KIERJA SKEMA CHAEL SHARIG PADA JARIGA / DEGA MODEL ATRIA ERLAG Rudy Feradez Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas Adalas ABSTRAK Blockig merupaka

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang II. LANDASAN TEORI Defiisi 2.1 Samplig Samplig adalah proses pegambila atau memilih buah eleme dari populasi yag berukura N (Lohr, 1999). Dalam melakuka samplig, terdapat teori dasar yag disebut teori

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Beberapa metode pengembangan sistem : a. Metode pengembangan Evolusioner

Beberapa metode pengembangan sistem : a. Metode pengembangan Evolusioner PENDEKATAN PENGEMBANGAN SISTEM Beberapa metode pegembaga sistem : a. Metode pegembaga Evolusioer b. Metode pegembaga Re-usable c. Metode Prototypig d. Metode Pegembaga berorietasi objek a. METODE PENGEMBANGAN

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

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

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih terperinci

Statistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

Statistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015 Statistika Iferesia: Pegujia Hipotesis Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : = 0 Butuh pembuktia berdasarka cotoh!!! Apa yag diperluka? > 0? Maa yag bear? Sampel : x 5 Hal itu merupaka

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

kesimpulan yang didapat.

kesimpulan yang didapat. Bab ii merupaka bab peutup yag merupaka hasil da kesimpula dari pembahasa serta sara peulis berdasarka kesimpula yag didapat. BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Peramala Peramala adalah kegiata utuk memperkiraka

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 21 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia tugas akhir ii aka dilaksaaka pada : Waktu : Mei s.d. Juli 2017 Tempat : Laboratorium Tekik Elektro Fakultas Tekik UMY 3.2. Alat

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

UNJUK KERJA PENYAMA TURBO PADA SISTEM CODE DIVISION MULTIPLE ACCESS (CDMA)

UNJUK KERJA PENYAMA TURBO PADA SISTEM CODE DIVISION MULTIPLE ACCESS (CDMA) UNJUK KERJA PENYAMA TURBO PADA SISTEM CODE DIVISION Program Studi Tekik Elektro, Fakultas Tekik UKSW Jl. Dipoegoro 52-60, Salatiga Email : eva.utami@staff.uksw.edu INTISARI Peelitia ii bertujua megetahui

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK . PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Performance Model. Real System. Mangukur Utilisasi CPU dan Penggunaan memori. Menghitung Utilisasi CPU dan Penggunaan memori

HASIL DAN PEMBAHASAN. Performance Model. Real System. Mangukur Utilisasi CPU dan Penggunaan memori. Menghitung Utilisasi CPU dan Penggunaan memori Real System Pegukura Magukur Utilisasi CPU da Pegguaa memori Diterima? Ya Performace Model Kalkulasi Meghitug Utilisasi CPU da Pegguaa memori Tidak Kalibrasi Model Gambar 3 Cara utuk melakuka validasi

Lebih terperinci

Studi Kasus Optimasi Proses Sizing Benang di P.T. XYZ

Studi Kasus Optimasi Proses Sizing Benang di P.T. XYZ Studi Kasus Optimasi Proses Sizig Beag di P.T. XYZ Didik Wahjudi Dose Jurusa Tekik Mesi-Fakultas Tekologi Idustri, Uiversitas Kriste Petra Ceter for Quality Improvemet Jl. Siwalakerto -, Surabaya 609 dwahjudi@peter.petra.ac.id

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi da objek peelitia Lokasi peelitia dalam skripsi ii adalah area Kecamata Pademaga, alasa dalam pemiliha lokasi ii karea peulis bertempat tiggal di lokasi tersebut sehigga

Lebih terperinci

Aplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot

Aplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot Jural Emitor Vol.16 No. 02 ISSN 1411-8890 Aplikasi Pegeala Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pegedalia Geraka Robot Ratasari Nur Rohmah Jurusa Tekik Elektro Uiversitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Surakarta,

Lebih terperinci

KOMUNIKASI KOOPERATIF MULTINODE PADA JARINGAN NIRKABEL. M.Fadhlur Rahman

KOMUNIKASI KOOPERATIF MULTINODE PADA JARINGAN NIRKABEL. M.Fadhlur Rahman KOMUNIKAI KOOPERATIF MULTINOE PAA JARINGAN NIRKABEL M.Fadhlur Rahman - 2206100635 Bidang tudi Telekomunikasi Multimedia Jurusan Teknik Elektro-FTI, Institut Teknologi epuluh Nopember Kampus IT, Keputih-ukolilo,

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PEMECAHAN MASALAH BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI BAB III LANDASAN TEORI III.1 Peambaga Teks (Text Miig) Text Miig memiliki defiisi meambag data yag berupa teks dimaa sumber data biasaya didapatka dari dokume, da tujuaya adalah mecari kata-kata yag dapat

Lebih terperinci

SEBARAN t dan SEBARAN F

SEBARAN t dan SEBARAN F SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

III. BAHAN DAN METODE. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April 2014 di BBPTU-HPT Baturraden,

III. BAHAN DAN METODE. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April 2014 di BBPTU-HPT Baturraden, III. BAHAN DAN METODE A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula April 014 di BBPTU-HPT Baturrade, Purwokerto. B. Baha da Alat Peelitia Baha peelitia ii yaitu rekordig produksi susu laktasi

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR

PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR PERANCANGAN DATABASE BUKU TAMU DAN SURAT MENYURAT PADA DINAS PEMBERDAYAAN MASYARAKAT DAN DESA KABUPATEN BOGOR Marhaei, Yoki Saputra Prodi Sistem Iformasi Istitut Sais da Tekologi Nasioal (ISTN) Email :

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Pegertia-pegertia Lapaga pekerjaa adalah bidag kegiata dari pekerjaa/usaha/ perusahaa/kator dimaa seseorag bekerja. Pekerjaa utama adalah jika seseorag haya mempuyai satu pekerjaa

Lebih terperinci

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered. 2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

Lebih terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V METODOLOGI PENELITIAN

BAB V METODOLOGI PENELITIAN BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis

Lebih terperinci

BAB II TEORI MOTOR LANGKAH

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

Lebih terperinci

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka

Lebih terperinci

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI MATERI 10 ANALISIS EKONOMI TOP-DOWN APPROACH KONDISI EKONOMI DAN PASAR MODAL VARIABEL EKONOMI MAKRO MERAMAL PERUBAHAN PASAR MODAL 10-1 TOP-DOWN APPROACH Dalam melakuka aalisis peilaia saham, ivestor bisa

Lebih terperinci

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah Bab 3 Keragka Pemecaha Masalah 3.1. Metode Pemecaha Masalah Peelitia ii disajika dalam lagkah-lagkah seperti ag terdapat pada gambar dibawah ii. Peajia secara sistematis dibuat agar masalah ag dikaji dalam

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum, 32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata

Lebih terperinci

V.2.4 PROBABILITAS BLOCKING LEE GRAPHS

V.2.4 PROBABILITAS BLOCKING LEE GRAPHS V.2.4 PROBABILITA BLOCKIG LEE GRAPH 1. Pada keyataaya o blockig switch hampir tidak perah disyaratka bagi komuikasi telepo. 2. Disai peralata setral telepo adalah sedemikia rupa sehigga pada jam sibuk

Lebih terperinci

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1) Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2) Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara

Lebih terperinci

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 85-88 Latiha 1 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepedet variabel serta a. Hitug Sum of for Regressio (X) b. Hitug

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Jeis Peelitia Peelitia perpustakaa yaitu peelitia yag pada hakekatya data yag diperoleh dega peelitia perpustakaa ii dapat dijadika ladasa dasar da alat utama bagi pelaksaaa

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

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

Lebih terperinci

ANALISIS KINERJA TEKNIK DIFFERENTIAL SPACE-TIME BLOCK CODED PADA SISTEM KOMUNIKASI KOOPERATIF

ANALISIS KINERJA TEKNIK DIFFERENTIAL SPACE-TIME BLOCK CODED PADA SISTEM KOMUNIKASI KOOPERATIF 1/6 ANALISIS KINERJA TEKNIK DIFFERENTIAL SPACE-TIME BLOCK CODED PADA SISTEM KOMUNIKASI KOOPERATIF I Gusti Putu Raka Sucahya - 2206100124 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH PENGGUNAAN POWER LOADING TERHADAP PAPR PADA SISTEM OFDM

ANALISIS PENGARUH PENGGUNAAN POWER LOADING TERHADAP PAPR PADA SISTEM OFDM ANALISIS PENGARUH PENGGUNAAN POWER LOADING TERHADAP PAPR PADA SISTEM OFDM Adela Karia 1, Budi Prasetya 2, Heroe Wijato 3 1,2,3 Departeme Tekik Elektro, Istitut Tekologi Telkom 1,2,3 Jl Telekomuikasi No.

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Percetaka LAI adalah sebuah percetaka di bawah Yayasa Lembaga Alkitab Idoesia. Percetaka ii adalah perusahaa irlaba yag mecetak Alkitab khususya ijil yag dipasarka

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

MAKALAH TUGAS AKHIR PERANCANGAN PENGGUNAAN RADIO SDH PADA STASIUN TRANSMISI GOMBEL. Oleh : ANDI SETIAWAN NIM. : L2F

MAKALAH TUGAS AKHIR PERANCANGAN PENGGUNAAN RADIO SDH PADA STASIUN TRANSMISI GOMBEL. Oleh : ANDI SETIAWAN NIM. : L2F MAKALAH TUGAS AKHIR PERANCANGAN PENGGUNAAN RADIO SDH PADA STASIUN TRANSMISI GOMBEL Oleh : ANDI SETIAWAN NIM. : LF 300 499 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 003 ABSTRAK

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-31

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-31 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 202) ISSN: 230-928X D-3 Optimasi Multirespo Metode Taguchi dega Pedekata Quality Loss Fuctio (Study Kasus Proses Pembakara CO da Temperatur Gas Buag Pada Boiler

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran 24 III. METODE PENELITIN 3.1 Keragka Pemikira BMT l-fath IKMI melakuka fugsi meyalurka daa dega melakuka pembiayaa kepada UMKM. Produk pembiayaa yag dimiliki BMT l-fath IKMI adalah Murabahah da Iarah.

Lebih terperinci