Penerapan Metode Ensemble Kalman Filter untuk Estimasi Kecepatan dan Ketinggian Gelombang pada Pantai
|
|
- Agus Jayadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURAL TEKIK POMITS Vol. o. -6 Peerapa Meode Esemble Kalma Fler Esmas Kecepaa da Kegga Gelombag pada Paa Fadla Rahmaa Era Aprla Lma Haa Jrsa Maemaa Falas MIPA Is Teolog Seplh opember ITS Jl. Are Rahma Ham Srabaa 6 E-mal: aprl@maemaa.s.ac.d Absra Gelombag la elah mead perhaa ama dalam caaa searah. am sampa searag pegeaha eag measme pembea gelombag da bagamaa gelombag berala d laa mash belm sempra. I sebaga area pegamaa araers gelombag d la sl dlaa da sebaga area model maemaa eag perla gelombag ddasara pada dama deal da pada eaaaa eadaa perara la da sepeha deal. Esmas ecepaa da egga gelombag pada paa ga drasa saga perl. Karea paa merpaa gars baas ehdpa aara la da daraa. Oleh area dalam gas ahr derapa meode Esemble Kalma Fler E-KF esmas ecepaa da egga gelombag pada persamaa gelombag paag o lear. Meode dplh area dapa dgaa pada model dam lear map o lear. Seelah dlaa erpolas lear medapaa la ecepaa da egga pada - ag meghbga gars paa am da ermas dalam pegamaa awal. Kaa Kc Gelombag la Esmas Esemble Kalma Fler EKF Ierpolas Lear I. PEAHULUA elombag adalah geara ag meramba aa mealar Ge sa empa dalam sa rag. dalam perambaaa ada gelombag ag memerla medm peraara msala gelombag ar gelombag b. Teap ada ga ag da memerla medm peraara msala gelombag cahaa da gelombag eleromage. Gelombag la merpaa salah sa cooh gelombag ag serg a em dalam ehdpa sehar-har. Kea measa gelombag la bergera e paa mg erdapa pedapa bahwa gelombag membawa ar la me e paa. am dalam eaaaa ag dsasa adalah seap parel ar erseb beroslas bergera a r erhadap sembaga. Hal berar bahwa gelombag da memdaha ar erseb. Kala gelombag memdaha ar maa beda ag erapg ga bepdah. Jad ar haa bergs sebaga medm bag gelombag meramba []. ama gelombag la elah dpelaar sea dl. Pada abad e hm-hm pras ag perama dema da model gelombag perama dbag. Sea pegeaha eag gelombag la elah mega secara sga da model elah mead lebh ma ga membera ormas praraa gelombag pada sala regoal aa global. Peramala gelombag peg capa las dar aas la dalam elaa da pessr la []. Te asmlas daa ga elah baa dgaa melaa esmas pada bdag elaa secara s da meeorolog. Pegembaga peerapa e asmlas daa ag megarah pada bdag dama elaa aa saga bermaaa bag egara eplaa seper Idoesa ag erdr dar pla pla da wlaah perara ag saga las [3]. Oleh area sd eag esmas ecepaa gelombag ag me gars paa ag dea mash mead hal ag cp peg. alam gas ahr aa dlaa aa eag aplas meode EKF pada model gelombag. Meode dplh area daggap epa dgaa pada model ag berbe srogl olear. Sedaga medapaa la d pada be gars paa ag dea aa derpolas hasl dar da daaraa. maa secara da lagsg Ierpolas bergs aa dgaa memperraa la egah daara - dar sa se la ag sdah deah. Permasalaha ag aa dambl dalam gas ahr adalah: a. Bagamaa meerapa meode Esemble Kalma Fler megesmas ecepaa da egga gelombag o lear. b. Bagamaa meerapa erpolas lear memperraa la egah daara - dar sa se la ag sdah deah. alam peela gas ahr ag dsla permasalaha ag aa dbahas aa dbaas rag lgp pembahasaa aara la: a. Model ag dgaa adalah model gelombag o lear da dmes. b. Be gars paa dea. c. Smlas pada peela deraa dega meggaa soware Malab.
2 JURAL TEKIK POMITS Vol. o. -6 Ta dar gas ahr aara la: a. Esmas ecepaa gelombag o lear dar la me paa meggaa meode Esemble Kalma Fler EKF. b. Medapaa hasl pada - d gars paa ag dea dega Ierpolas Lear. Maaa ag dharapa dar gas ahr adalah mamp membera ormas megea esmas ecepaa da egga gelombag ag bersmber dar la me paa dega gars paa ag elah dea meggaa meode Esemble Kalma Fler EKF da Ierpolas Lear. II. TIJAUA PUSTAKA A. Model Persamaa Gelombag o Lear a mes Model Persamaa Gelombag ag dgaa adalah persamaa gelombag paag o lear da dmes [4]. Persamaa Momem arah smb- : r g Persamaa Momem arah smb- : r g Persamaa Koas: Gambar. Gelombag dega: eleas permaa ar r oese gesea dasar perara ecepaa arah smb- ecepaa arah smb- g percepaa graas edalama ar oal h sep wa lebar grd rag B. Meode Esemble Kalma Fler Meode Esemble Kalma Fler adalah modas dar meode Kalma Fler dega membaga semlah esemble ag dapa dgaa megesmas berbaga persoala ag berbe model ssem lear map o lear. Pada algorma meode Esemble Kalma Fler EKF mempa ga ahapa a ahap salsas me pdae ahap preds da ahap measreme pdae ahap ores. Algorma Esemble Kalma Fler EKF adalah sebaga ber: Model Ssem: w Model Pegra: z H dega w ~ Q da ~ R. Isalsas ods awal Baga esemble dega ebaa awal X [ X X X 3 X ] Meea la Awal * ˆ ˆ. Tme Updae Tahap Preds ˆ ˆ. dega w ~ Q Esmas: ˆ ˆ Koaras Error: T P ˆ ˆ ˆ ˆ 3. Measreme Updae Tahap Kores z dega R z ~ T T Kalma Ga: K P H HP H R Esmas: ˆ ˆ ˆ K z H ˆ ˆ Koaras Error: P [ I K H ] P Pada algorma Esemble Kalma Fler EKF d aas ose ssem w pada ahap preds da ose pegra pada ahap ores dbaga dalam be esemble [5]. C. Meode Ierpolas Lear U medapaa la ecepaa da egga pada - ag meghbga gars paa meggaa meode Ierpolas Lear sebaga pedeaa gs. Ierpolas Lear dlaa dega meghbga da bah daa dega sa gars lrs [6].
3 JURAL TEKIK POMITS Vol. o III. METOOLOGI PEELITIA A. Sd Pedahla Pemahama eag ssem dam gelombag o lear da dmes mega eor dasar eag Kalma Fler ag berhbga dega model ssem lear emda pemahama modas Kalma Fler mela meode Esemble Kalma Fler EKF da ga meode Ierpolas Lear. B. srsas Model Model gelombag ddsrsas dega meode beda hgga ma perbaha arabel eadaa erhadap wa da beda hgga psa perbaha arabel eadaa erhadap poss. C. Peerapa Meode EKF Esmas Kecepaa da Kegga Gelombag Pada ahap dlaa esmas la ecepaa gelombag da egga gelombag ar la pada paa dar daa ods awal dega cara memba smlas meggaa program Malab a derapaa model dam gelombag ag elah ddsra pada algorma Esemble Kalma Fler.. Ierpolas Hasl Seelah mecar la ecepaa da egga gelombag erseb pada - ag merpaa gars paa dega meode Ierpolas Lear. E. Smlas laa smlas meggaa program Malab a derapaa model dam gelombag ag elah ddsra pada algorma Esemble Kalma Fler da megerpolas medapaa hasl d pada gars paa. F. Kesmpla da Sara Pada ahap erahr dlaa peara esmpla dar hasl pembahasa sebelma. Selaa dbera sara perbaa pada peela bera. IV. HASIL PEELITIA A. srsas Model Model persamaa gelombag o lear ddsrsas meggaa meode beda hgga ma perbaha arabel erhadap wa da beda hgga psa perbaha arabel erhadap poss seper ber : r g r g ega mealaa persamaa sesa dega perbaha arabel eadaa erhadap smb- da smb- emda dgabga da ddapaa mars medapaa la perbaha arabel eadaa erhadap wa. B. Peambaha Faor Soas Model gelombag sebelma mash dalam be deerms. Oleh area hars dambaha aor soas dalam be ose pada masgmasg persamaa. Sehgga ddapa: Model Ssem: w Model Pegra: H z ega adalah ega gs o lear erseb. Secara mm aras ose ssem w daaa dega Q da aras ose pegra daaa dega R emda dbaga. C. Implemeas Model Gelombag pada EKF Perama ag dlaaa adalah medesa X da membera la awal masg-masg arabel. T X ] [ Model Ssem: w r g
4 JURAL TEKIK POMITS Vol. o g r w w gaa mars pegra H arabel ag bsa dr. Ja sema arabel dapa dr maa aa membe mars deas berra dmaa aga erdapa pada dagoala. Sehgga ddapaa persamaa z H Kemda meerapa algorma Esemble Kalma Fler seper ag delasa sebelma ag erdr dar ahap salsas preds da ores pada model ag elah ddsra da dambaha aor soas erseb.. aa Gelombag La pada Paa U melaa smlas dalam megesmas besar la ecepaa da egga gelombag pada paa dgaa daa la awal ag ddapa dar paa Jasr berloas d Bal dmaa daa erseb melp ecepaa edalama la sera egga eleas pada ag ersebar. U medg hal aa dgambara be gars paa da - ag ersebar sebaga pegamaa. la la pada pegamaa gars paa a A B da C. ar ega erseb la d A da C ddapa dar megerpolas hasl dar da d aaraa. U medapaa ecepaa smb- d A: A 6 A ecepaa smb- d A: A 6 A Kegga eleas ar d A: A 6 A Kecepaa smb- B Kecepaa smb- 53 Kecepaa smb- B Kecepaa smb- 53 Kegga eleas ar B Kegga eleas ar 53 U medapaa ecepaa smb- d C: C 54 C ecepaa smb- d C: C 54 C Kegga eleas ar d C: C 54 C F. Smlas da Hasl Pada sb bab smlas dlaa dega meerapa algorma EKF pada persamaa gelombag. Hasl smlas aa dealas dega cara membadga eadaa real dega EKF. Kemda erpolas hasl dar ag dea medapaa la esmas d pada gars paa. Gambar. Keadaa da Be Gars Paa ega gars paa g dama erlea pada - A d aara 5 da 6 B d 53 da C d aara 44 da 54. E. Ierpolas Hasl Ahr Seelah ddapa hasl ahr pada perhga real da perhga ag meggaa meode selaa dcar Gambar 3. Kecepaa searah smb dalam eadaa Real da EKF d A.
5 JURAL TEKIK POMITS Vol. o Gambar 4. Kecepaa searah smb dalam eadaa Real da EKF d A. Gambar 7. Kecepaa searah smb dalam eadaa real da EKF d B. Gambar 5. Kegga eleas ar dalam eadaa Real da EKF d A. Gambar 8. egga eleas ar dalam eadaa Real da EKF d B. Pada gambar da 3 sera abel a mea bahwa gra da la ecepaa smb ecepaa smb da egga eleas ar d A gars paa mer pada seap waa dar eadaa awal. Pada gambar 6 7 da 8 sera abel b mea bahwa gra da la ecepaa smb ecepaa smb da egga eleas ar d B gars paa mer pada seap waa dar eadaa awal. Gambar 6. Kecepaa searah smb dalam eadaa Real da EKF d B. Gambar 9. Kecepaa searah smb dalam eadaa Real da EKF d C.
6 JURAL TEKIK POMITS Vol. o Gambar. Kecepaa searah smb dalam eadaareal da EKF d C. Gambar. Kegga eleas ar dalam eadaa Real da EKF d C. A. Kesmpla. Meode Esemble Kalma Fler EKF dapa dgaa esmas ecepaa da eleas aa egga gelombag.. Meode Esemble Kalma Fler dapa derapa pada persamaa gelombag paag o lear apa hars melaa peleara erlebh dl. 3. Meode Ierpolas Lear dapa dgaa medapaa la pada d sepaag gars paa ag sebelma ba merpaa pegra. 4. la ecepaa searah smb- ecepaa searah smb- da egga eleas ar seap wa bera mer. 5. apa medees la ecepaa searah smb- ecepaa searah smb- da egga eleas ar pada - d sepaag gars paa dega member la awal pada erah dar paa. B. Sara Pada gas ahr derapa model persamaa gelombag o lear dega be gars paa ag dea. harapa pada peela bera dapa dembaga smlas dega eadaa paa da be gars paa ag lebh beraras lag. Pada gambar da sera abel c mea bahwa gra da la ecepaa smb ecepaa smb da egga eleas ar d C gars paa mer pada seap waa dar eadaa awal. Seelah dapa ga dlaa smlas dega daa awal megeah ecepaa da egga gelombag dar erah me pada paadega smb- ag sama. Sera dlaa smlas dega megbah daa awal pada gerah paa dega la awal gg. AFTAR PUSTAKA [] OmaY.d. 9. Esmao o rer crre sg redced Kalma ler e eleme mehod. Comper Mehods Appled Mechacs ad Egeerg Vol. 98 Hal [] Zama A. d.. o-lear wae daa assmlao wh a Ape wd-wae model ad Esemble Kalma Fler EKF Joral. Appled Mahemacal Modellg Vol. 34 Hal [3] Pacahaa S..Esmas Lasa Msl dega Meode Esemble Kalma Fler EKF. Srabaa: Jrsa Maemaa Is Teolog Seplh opember. [4] Kowal Z. 3. Worboo o mercal Modellg. Farbas Alasa. [5] Rohah.. Peerapa Meode Esemble Kalma Fler Medees Gagga Kods Paas Pada Kepg Logam Berbe Perseg. Srabaa: Jrsa Maemaa Is Teolog Seplh opember. [6] Seawa A. 6. Pegaar Meode mer. Yogaara: Ad. V. PEUTUP ar aalss da pembahasa ag sdah dlaa dapa dar esmpla sera dbera sara pegembaga da perbaa peela selaa.
EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM
Ed-Math; ol Tah EKITENI BAI ORTHONORMAL PADA RUANG HAIL KALI DALAM Mhammad Kh Abstras at rag etor ag dlegap oleh sat operas ag memeh beberapa asoma tertet damaa Rag Hasl Kal Dalam (RHKD) Pada RHKD deal
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
Lebih terperinciPemodelan Hubungan Hujan dan Aliran Permukaan pada Suatu DAS dengan Metoda Beda Hingga
PROC. ITB Sas & Tek. Vol. 9 No. & 7 97-97 Pemodela Hbga Ha da lra Permkaa pada Sa DS dega Meoda Beda Hgga Dae Kardaa Naaksmah M. Sahrl B. Ksma Hedra Darmawa M. Bags dawa & M. Fard Kelompok Keahla Tekk
Lebih terperinciPENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. 2 2x. K dy dx dy dx, (3.2) h2 2 ( x) P g y dydx g y dydx
III PEMBAHASAN Pada peeliia ii aa dibaas formlasi Hamiloia bai era elomba ierfacial Pembaasa dibai dalam da ass yai ass perama dea baas aas berpa permaa raa da ass eda dea baas aas berpa permaa bebas Hamiloia
Lebih terperinciPERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH
PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29
Lebih terperinciBAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
Lebih terperinciMENTERI DALAM NEGERI REPUBLIK INDONESIA
SALINAN REPUBLI INDONESIA PERATURAN REPUBLI INDONESIA NOMOR 47 TAHUN 2017 TENTANG BATAS DAERAH ABUPATEN MUSI RAWAS UTARA PROVINSI SUMATERA SELATAN DENGAN ABUPATEN LEBONG PROVINSI BENGULU DENGAN RAHMAT
Lebih terperinciPenerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: 2337-3539 (23-927 Prn) A-28 Penerapan Meode Fler Kalman Dalam Perbaan Hasl Preds Cuaca Dengan Meode ARIMA Tomy Kurnawan, Luman Hanaf, dan Erna Aprlan
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciBAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1.
BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pegeahua megea pasag suru d Idoesa dapa dguaa uu peeua baas wlayah, pemeaa bamer, surve hdrograf, da avgas. LAT (Lowes Asroomcal Tde dguaa oleh Idoesa sebaga char daum
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN. Laar Belaag D alam erdapa baya seal jes mahlu hdup. Mahlu hdup ersebu aa mejala seles alam d maa yag ua yag aa beraha. Salah sau ejada yag dapa dama adalah persaga uu memperoleh maaa dalam
Lebih terperinciRangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor
Lebih terperinciEstimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciSimulasi Perambatan Gelombang Georadar (GPR) pada Suatu Media Berlapis
Smulas Perambaa Gelombag Georadar (GPR) pada Suau Meda Berlaps Agus Suprao Absrac: The smulao of he wave propagao of he radar he sub-surface was ver mpora o be udersood before beg carred ou of feld acquso
Lebih terperinciSimulasi Hidrodinamika 2D Resolusi Tinggi Menggunakan Syarat Batas TMD (Tide Model Driver) Di Perairan Ulee Lheue, Banda Aceh
Jral Grade Vol.7 No. Jaar 0 : 6-6 Smlas Hdrodamka D Resols Tgg Meggaka Sara Baas TMD (Tde Model Drer) D Perara Ulee Lee Bada Ace Mammad Nazr Icsa Seawa da Irwad Jrsa Ilm Kelaa Koordaora Kelaa da Perkaa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
Lebih terperinciPENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI
PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI Daua uu Memeuh Persyaraa Peyelesaa Program Saraa Sas Jurusa Maemaa Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas
Lebih terperinciHidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA
Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka
Lebih terperinciANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud
Lebih terperinciBAB 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 terperinciCADANGAN FULL PRELIMINARY TERM ASURANSI DWIGUNA DENGAN HUKUM DE MOIVRE
CADANGAN ULL PRELIMINARY TERM ASURANSI DWIGUNA DENGAN HUKUM DE MOIRE Sherly Mya aradilla *, Hasriai 2, Tmpal P Nababa 2 Mahasiswa Program S Maemaia 2 Dose Jrsa Maemaia alas Maemaia da Ilm Pegeaha Alam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1.
BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pasag suru lau adalah feomea pergeraa a uruya permuaa ar lau secara perod yag dsebaba oleh pegaruh gravas beda-beda lag eruama bula da maahar (Poerbadoo da Djuarsjah,
Lebih terperinciDISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
Lebih terperinciPertemuan VII IV. Titik Berat dan Momen Inersia
Baa jar Mekaka Baa Mulat, ST., MT Pertemua V V. Ttk Berat da Mome ersa. Ttk Berat Peampag Mome pertama suatu luasa eleme teradap suatu sumbu d dalam bdag luasa dberka dega produk luasa eleme da jarak tegak
Lebih terperinciadalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Lebih terperinciBAB 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 terperinciHimpunan Spektrum Real Untuk Masalah Balikan Nilai Eigen Dari Matriks Tak Negatif
Vol.4, No., -, Jaar 8 Hmpa petrm Real Ut Masalah ala Nla Ege ar Matrs Ta Negatf Kresa Jaya bstra Paa paper aa bahas represetas geometr ar hmpa spetrm la ege real yag la ege masmalya t masalah bala la ege
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN
Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciSTUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
Lebih terperinciPEMODELAN DUA DIMENSI RESERVOIR GEOTERMAL SISTEM DUA FASA MENGGUNAKAN METODE FINITE DIFFERENTIAL. 3.1 Formulasi dan Aproksimasi Model Matematis
BAB III EMODELAN DUA DIMENSI RESERVOIR GEOERMAL SISEM DUA FASA MENGGUNAAN MEODE FINIE DIFFERENIAL. Foma da Apoma Mode Maema Reeo a aa dmodea adaa eeo da da aa qd domaed. Mea aa da pada eoema mma bepa aa
Lebih terperinciANALISA HANTARAN GELOMBANG LISTRIKMAGNET DENGAN MENGGUNAKAN METODA FINITE DIFFERENCE TIME DOMAIN (FDTD)
Tuoral Rse Uggula Terpadu RUT VI PNGMBANGAN SISTM RADAR BAWA TANA PULSA IRP ANALISA ANTARAN GLOMBANG LISTRIKMAGNT DNGAN MNGGUNAKAN MTODA FINIT DIFFRN TIM DOMAIN FDTD Ieses P db Peel Uama Ir. Josapha Teuo
Lebih terperinciHIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)
BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
Lebih terperinciBAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)
38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba
Lebih terperinciANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA
ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA Laar Belakag Masalah Semaki berambah pesaya pembagua dibidag kosruksi maka meyebabka meigka pula kebuuha aka meerial-maerial
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperincib) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)
B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm
Lebih terperinciPRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 7 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciPRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel
Praktkum 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel PRAKTIKUM 5 Peelesaa Persamaa No Ler Metode Secat Dega Modfkas Tabel Tujua : Mempelajar metode Secat dega modfkas tabel utuk peelesaa
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR
Penerapan PID Predcve Ar-Rao Conroller Pada Mesn Mobl Msubsh Type 4G63 Unu Memnmuman Ems Gas Buang Oleh Hendre Angga P 10 105 03 PRESENTASI TUGAS AKHIR Mesn-mesn oomof saa n dunu unu menghaslan performa
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciUji Coba Growing Neural Gas Citra Hasil. 01 Februari 2010 Presentasi Tugas Akhir - CI
U Coba Growg Neral Gas Cra Hasl 0 Febrar 00 Preseas Tgas Akhr - CI 599 33 Kesmpla Pada seap daa coba hars dlakka percobaa dega meggaka beberapa la sgma sehgga dhaslka daa kelara ag medeka bek obek asla
Lebih terperinciSTUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE
STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 50 K MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE Kade Ad Dw Purwaa 2205 00 038 dose pembmbg :. Ir. Syarffudd M M.Eg. 2.
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGADAAN BAHAN BAKU DINAMIS DENGAN ADANYA DISKON DAN BATAS MASA KADALUARSA
JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar SSTEM PENUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGAAAN BAHAN BAKU NAMS ENGAN AANYA SKON AN BATAS MASA KAALUARSA S Mahsaah Budja Te dusr, Faulas Teolog dusr Uversas Ahmad ahla ABSTRAK
Lebih terperinciLOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema
II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema
Lebih terperinciPEMERINTAH PROVINSI JAWA TIMUR
PEMERINTAH PROVINSI PEMERINTAH JAWA TIMUR PROVINSI JAWA TIMUR SASARAN REFORMASI BIROKRASI emeraha belm bersh, krag akabel da berkerja redah emeraha belm efekf da efse emeraha yag bersh, akabel da berkerja
Lebih terperinciMateri Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat
Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud
Lebih terperinciLEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M
JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah
3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciHYDRODYNAMIC OF POLLUTANT DISPERSION IN RIVER
36 HYDRODYNAMIC OF OLLUTANT DISRSION IN RIVR Neke aragroem* Nadad Awar # Bask Wdodo Waoo Had* dao # Sr Wladar Fara Nzam ar da Ada Maara ABSTRA Hdrodamka peebara pola d sga berkaa era pada asl moorg kalas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciINFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2
INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch
Lebih terperinciOn A Generalized Köthe-Toeplitz Duals
JMP : Volume 4 Nomor, Ju 202, hal. 3-39 O A Geeralzed Köthe-Toepltz Duals Sumardoo, Supama 2, da Soepara Darmawaa 3 PPPPTK Matematka, smrd2007@gmal.com 2 Mathematcs Departmet, Gadah Mada Uverst, supama@ugm.ac.d
Lebih terperinci( ) 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 terperinciKAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
Lebih terperinciBAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA
BAB PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Meode Euler Meode Euler adala Meode ampira palig sederaa uu meelesaia masala ilai awal: ( Biasaa diasumsia bawa peelesaia ( dicari pada ierval erbaas ag dieaui
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Lebih terperinciESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION
eta -N: 85-5893 / e-n: 54-458 htt://ralbeta.ac.d Vol. 5 No. Me Hal. 4-56 eta MA DAN PNGUJAN HPO GOGRAPHCALLY GHD RGRON Alfra Mla Astt Abstra: alah sat aalss statsta ag meghbga arabel reso dega arabel bebas
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
Lebih terperinciH dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Lebih terperinciSolusi PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL (PDP) dengan HARGA AWAL dan KONDISI BATAS dalam PEMODELAN dan MODEL MATEMATIS
Ser Maa Kla : PEMODELAN dan MAEMAIKA ERAPAN Sols PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL PDP dengan HARGA AWAL dan KONDISI BAAS dalam PEMODELAN dan MODEL MAEMAIS Ben mm : Persamaan Dferensal Basa PDP lner order
Lebih terperinciRISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciBAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
Lebih terperinciBAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
Lebih terperinciPenerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu
JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol, No, Sp 0 ISSN: 0-98X A-5 Papa Mol P Cool MPC paa Kapal Aoplo a aa T S Aa Sola, Kaa, a Sba Ja Maaa, Fala Maaa a Il Paa Ala, I Tolo Spl Nopb ITS Jl A Raa Ha, Sabaya 60 Eal:
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciBukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -
Lebih terperinciPOLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA
MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua
Lebih terperinciREFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati
REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III MEODE PEELIIA 3. Keraga Pemra Peelta dlaa erdasara seah eraga emra seert ada Gamar 3. ert : Persaa Peelta Esloras Ide Aalss Ketha Pegmla Lteratr Peelta Pedahla Std Lteratr Dss da Wawacara dega
Lebih terperinciPENGOLAHAN AWAL DATA GRAVITASI
Modl 4 ENGOLAHAN AWAL DATA GRAVITASI Unk dapa melakkan inerpreasi, maka daa hasil pengkran lapangan perl diolah. engolahan daa graviasi adalah nk mencari perbedaan harga graviasi dari sa iik ke iik yang
Lebih terperinciU J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan
Lebih terperinciUJI SATU ARAH UNTUK DATA BIVARIAT BERKORELASI
J. Sas MIPA, Eds Khss Tah 8, ol. 4, No., Hal.: 74-78 ISSN 978-87 ABSTRACT UJI SATU ARAH UNTUK DATA BIARIAT BERKOREASI Mlaa Jrsa Statsta FMIPA Uverstas Padaara, Badg Dterma 8 Agsts 7, perbaa Desember 7,
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciXII. BALOK ELASTIS KHUSUS
[Balok Elasis Khss] X. BALOK ELASTS KHUSUS.. Balok Berpenampang Simeris Jika beban ransversal ang menghasilkan lengkngan (bending) dikenakan pada balok ang penampangna simeris maka idak menghasilkan orsi
Lebih terperinciPERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL
hp://saro.saff.ugm.ac.d PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL Paral Dffereal Equaos PDE Persamaa Dferesal Parsal PDE hp://saro.saff.ugm.ac.d Acua Chapra, S.C., Caale R.P., 99, Numercal Mehods for Egeers, d Ed.,
Lebih terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF
ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema
II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. sistem assembly line. PLC digunakan di berbagai industri dan mesin pengemasan dan
BAB I PENDAHULUAN.. Laar Belakang Masalah Prgrammable Lgic Cnrller () merpakan sa kmper digial yang dignakan nk masi dari prses-prses elekrmagneik. Seperi pengnrlan mes pada sisem assembly le. dignakan
Lebih terperinci