BAB 3 PERANCANGAN SISTEM
|
|
- Hadi Budiaman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BB PERNCNGN SISTEM. Peracaga wal Dari Sisem Yag ka Dibagu Peracaga awal ari sisem ag aka ibagu ii aalah implemeasi auo-uig PID koroler megguaka muliple iegraios ke alam sofware ega megguaka program MTLB. Blok iagram ibawah meujukka meia implemeasi ag iguaka alam meracag sisem ii. Gambar. Blok Diagram Sisem Moel sisem ii megguaka moel sep-fucio sebagai ipua awal ag berfugsi uuk meggerakka moor c sebagai pla sehigga iperoleh oupu proses. Dalam peracaga ii, ipu sep-fucio iaaka alam sebuah persamaa. Peracaga sisem megguaka PID koroler ag melibaka iga parameer aiu
2 P, I a D, ag berfugsi agar respo oupu lebih cepa mecapai kesabila aiu paa keaaa eag (sea sae). Oupu proses ag ihasilka berupa posisi alam keaaa sebeara (acual). Uuk memperoleh oupu ag sesuai ega keaaa ag iigika (esire oupu), maka oupu iberi umpa-balik (feeback) agar apa iproses kembali uuk mecapai posisi ag sesuai. Dalam proses feeback ii, esire oupu aka ikuragi ega acual oupu sehigga ihasilka error selisih. Error ii berfugsi sebagai pemberi sigal kepaa sisem agar proses pergeraka erhaap moor c selalu ilakuka a berhei paa saa mecapai oupu posisi ag elah ieuka aau paa saa error meekai ilai ol. Parameer PID koroler berpera paa saa erjaia proses perbaiga erhaap esire oupu a acual oupu sebagai parameer peeu kesabila oupu. Nilai parameer-parameer PID koroler iperoleh ari meoe auo-uig megguaka kosep muliple iegraios. Meoe auo-uig aka meghiug parameer-parameer PID ag sesuai ega ag ibuuhka oleh sisem, gua mecapai kesabila. Dega kosep muliple iegraios, parameerparameer PID koroler iperoleh melalui proses iegrasi erhaap aerah sepfucio secara rekursif sehigga proses erjai lebih cepa. Proses auo-uig ii akif keika proses feeback awal erjai. Parameer-parameer PID ag iperoleh aka iguaka uuk meggerakka pla sehigga respo oupu ag sabil lebih cepa iperoleh. Peracaga proses iimplemeasika alam sisem igial megguaka PC, sehigga proses ag erjai merupaka sebuah sisem proses umerik.
3 .. PC (Persoal Compuer) Simulasi ag ilakuka megguaka sebuah PC (Persoal compuer) aapu Spesifikasi PC ag iguaka aalah : - Iel. GHz - RM 56 MB - VG NVDI RIV TNT MB PC aka iguaka sebagai peragka aarmuka uuk memproses sisem korol ag aka ibua melalui sofware. Hasil ari pegolaha PC berupa grafik pergeraka moor c... Peracaga GUI Meu ampila uuk melakuka prosses simulasi aiu :
4 Gambar. Tampila GUI (Graphical User Ierface) Gambar iaas aalah gambar graphical user ierface ag ilakuka aiu :. Sial referesi Sial referesi ag iguaka isii eriri ari 4 aiu sial sep, sial sep ag iambahka ega oise, sial koak, a sial koak ag iambahka ega oise. Sial referesi ieuka megguaka push buo jai ergaug ari user, megguaka sial referesi maa ag iigika. Dibawah ii aalah gambar gambar ari sial referesi ag iguaka : Gambar. Referesi Sial Sep
5 Gambar.4 Referesi sial sep ag iambahka ega oise Gambar.5 Referesi Sial Koak
6 Gambar.6 Referesi sial koak ag iambahka ega oise Noise ag iguaka alam peracaga simulasi megguaka jeis Whie Gaussia Noise. Dalam keaaa aa, jeis oise ii merupaka gaggua ag iakibaka oleh keaika suhu (paas). Dalam MTLB, periah uuk oise ii iguaka fugsi awg (a whie gaussia oise). Fugsi wg meghasilka mariks umerik ag raom ari ilai mariks a frekuesi suau fugsi. Peguaa ari fugsi wg apa iaaka alam BW (ecibel Wa), Bm aau uiui liear laia. Dalam peracaga, ilai frekuesi ag iguaka aalah 0 BW a 50 BW.
7 . Moor DC Teriri ari parameer-parameer kompoe moor c ag aka iguaka alam proses. Parameer- parameer ersebu aiu L, R, J, b, a Ke. Dalam peracaga simulasi, moor c aka iproses megguaka ilai parameer hambaa (R) a beba (J) ag berbea. Hal ii ilakuka ega asumsi erjaia perubaha keaika suhu paa sisem. Nilaiilai perubaha paa parameer R iperoleh ari persamaa ibawah ega aaa baasa ag isebu ega R rif : R E = R 0 + α. ΔT... Dimaa : R 0 = hambaa awal. sumsi iguaka R 0 = Ohm. R E = hambaa. α = ilai rif. sumsi iguaka α = 0, Ohm / C. ΔT = perubaha suhu. sumsi iguaka = 5 C. Sehigga ilai-ilai parameer R ag iperoleh secara berurua aalah Ohm,,5 Ohm, Ohm,,5 Ohm, Ohm,,5 Ohm a 4 Ohm. Dega baasa persease ilai rif ag iguaka aalah : % α = α. 00% imaa α = 0,. % α = 0 %
8 . Oupu Meampilka ilai parameer-parameer PID ag ihasilka oleh proses aiu K, Ti a T. 4. Buo exi Diguaka uuk keluar ari aplikasi.. Spesifikasi ari sisem ag aka Dibagu Spesifikasi ari sisem ag aka ibagu megguaka : lgorima PID Meoe auo-uig megguaka meoe muliple iegraios. PC (Persoal Compuer). Persamaa maemaika Moor DC. Megguaka bahasa pemrograma Malab (Marix Laboraor)... Parameer PID Rumus PID ag iguaka alam peracaga sisem ii, apa iuliska sebagai beriku : ( ) e U ( ) = kp () () e + e + T... Ti 0
9 imaa : K P = K,. I Ti K. T = K...4 p D D ari rumus iaas iapaka fugsi aliha sebagai beriku : U ( s) E( s) = Kp + + s Ti s ( T. )...5 Dimaa Kp aalah kosaa proporsioal, Ti aalah Iegral a T aalah erivaif (Ogaa,996,p0). Keeraga ari rumus aas aiu : U(): oupu PID sekarag. K p : Proporioal oupu gai. P : ilai kosaa Proporioal. K i : Iegral oupu gai. I : ilai kosaa iegral. K : Differesial oupu gai. D : ilai kosaa ifferesial. E() : error posisi sekarag. E(-): error sebelum E().
10 Gambar.7 Blok Diagram koroler Proporsioal, Iegral a Derivaive (PID) Sumber:hp:// Blok Diagram PID coroller alam Pegaura Posisi Gambar.8 Blok Diagram PID Koroller alam Pegaura Posisi
11 Blok iagram iaas meujukka moel sisem korol posisi megguaka moor DC ega PID koroler. PID Koroler berpera sebagai korol uama ag imaa koefisie-koefisiea aka iproses bersamaa melalui pejumlaha ega ipu-a posisi uuk memperoleh hasil ag iigika (esire oupu). Koefisie-koefisie PID awal secara simula iiegrasi sehigga iperoleh oupu. Fakor gaggua aau isurbace merupaka fakor gaggua baik ari ligkuga luar a aau alam sisem ag juga harus iperhiugka sehigga hasil pejumlaha iegrasi koefisie PID ega ipua posisi juga ijumlahka ega fakor isurbace ersebu. Oupu ag iperoleh iguaka uuk meggerakka pla (moor DC) sesuai moel ragkaia. Oupu pergeraka posisi ersebu merupaka oupu alam keaaa aa ag iperoleh ari proses awal. gar sisem apa meghasilka oupu ag sesuai ega esire oupu, maka proses kembali berulag ega megumpa-balikka oupu posisi kembali sebagai ipua posisi iserai ega aaa selisih error sisem. Ipu-a posisi iproses kembali ega PID koroler ag juga kembali megalami proses iegrasi sehigga iamaka ega muliple iegraio. Proses ii erjai berulag-ulag higga iapaka oupu sesuai ag iigika... Persamaa Maemaika Moor DC
12 Pergeraka moor c aalah permasalaha uama ag aka isimulasika oleh sisem. gar muah iproses alam sisem ag aka iracag maka Moor c iimplemeasika alam beuk persamaa maemaika. Persamaa maemaika moor c iperoleh ari peurua maemais ragkaia moor c alam ekik rasformasi laplace. Persamaa ii berpera sebagai pla alam sisem korol PID ega meoe auouig megguaka meoe muliple iegraios...4 MTLB (Marix Laboraor). MTLB merupaka bahasa pemrograma maemaik ag meukug pegolaha sisem korol PID auo-uig megguaka meoe muliple iegraios. MTLB ag aka iguaka paa peracaga sisem ii aalah MTLB 7... Meoe uo-tuig ega Muliple Iegraio... lgorima paa uo-tuig
13 Gambar.9 Flow char auo-uig lgorima auo-uig ibua alam program MTLB uuk meujukka keguaa ari meoe uig paa koroler auo-uig ag eriri ari 4 ahap aiu : Tahap perama : memasukka parameer. Proses iisialisasi iperluka uuk memulai proses ahap awal. Dimaa ilai parameer-parameer ag imasukka mempegaruhi proses ag aka ilakuka. Parameer-parameer ersebu aalah sebagai beriku : a. Waku samplig (T s ) alah fugsi waku ag ilaia apa ieuka, imaa frekuesi sial alam waku ereu ii iambil sebagai sample uuk percobaa. b. mpliue ari sep-chage paa ipu proses (ΔU).
14 Parameer ii merupaka ilai ampliue ari perubaha sial ipu aiu perubaha ampliue sep-fucio ag i-seig paa suau ilai ereu. c. Nilai baasa maksimum proporioal gai ari koroler (K). alah ilai maksimum peguaa (gai) ari kosaa proporsioal paa koroler.. proksimasi waku kosa ari proses uama (T mai ). Parameer ii merupaka jarak waku uama proses berlagsug ag iak harus bersifa akura, cukup haa ega perkiraa saja. Tahap keua : mejalaka proses ke keaaa eag (sea sae) secara maual. Seelah proses iisialisasi, algorima aka merubah proses ke moe maual ega memberika fugsi sep a proses ijalaka meuju ke keaaa ag iigika (esire sea sae). Paa ahap awal ii, fugsi sep paa moel sisem alam keaaa erhubug ega pla, imaa ipu-a fugsi sep berpera sebagai parameer ag iproses uuk pergeraka pla. Pergeraka pla ii aka memberi respo oupu paa keaaa sea sae awal apa megalami proses feeback sehigga sisem apa ikaaka beraa alam keaaa ope-loop. Keika oupu proses ihasilka, maka sep-respose ari keaaa ope loop apa iujukka.
15 Tahap keiga : meujukka ope-loop sep-respose. Sebuah saar eviasi (σ ) a ilai mea ( ) ari oupu proses iukur ega megguaka algorima rekursif, selama perioe 0 < = T mai /4. Kemuia, paa saa 0 < = T mai /4, sep-chage ΔU ag i-seig uuk ipu proses. Seelah =, lima proses iegral () ikalkulasi secara rekursif, imaa () meujukka oupu proses. i i = ( ) = i i i ( ); = [ i, ]...6 i Waku ke iefiisika kealam persamaa beriku : T i+ = i ; T i i mai mai ; T i mai...7
16 Gambar.0 Proses Ierval waku Paa ierval waku i- < i ( i=... ), proses saar eviasi mejai : σ i = i i i i ( ( ) )...8 i Da proses ilai egah (mea) ikalkulasi secara rekursif. Meoe muliple iegraio paa proses sep-respose juga ikalkulasi secara rekursif ari = a iheika paa saa = - keika saar eviasi mejai σ -.σ aau keika σ - σ max / 40, imaa : σ = max...9 max σ k k =...
17 Peguaa (gai) sea-sae ari proses ikalkulasi paa saa = alam cara beriku : K PR =...0 ΔU
18 Gambar. Flowchar ope-loop Flowchar iaas merupaka flowchar proses ope-loop uuk meapaka aerah iegrasi sehigga apa iguaka alam proses close-loop. Proses ersebu imulai ega iisialisasi imaa waku awal ( 0 = 0) a waku perama ( ) = T mai /4 kemuia imasukka persamaa fugsi alih moor ag iguaka sehigga ihasilka ilai eviasi ke- a mea ke- kemuia ampliuo imasuka, imaa ampliuo isii iasumsika berilai. Waku berikua aalah waku sebeluma iambahka ega. Paa saa i lebih besar sama ega T mai maka i =.5 * i- seagka jika i lebih kecil ari T mai maka i = i- + T/4, kemuia ari persamaa iaas iapaka ilai eviasi i a mai -i. Jika Y maii maii - lebih kecil ari 0.5 kali eviasi maka erjai proses iegrasi, jika iak maka proses aka erus berulag sampai ega iapakaa Y maii maii - lebih kecil ari 0.5 kali eviasi. Seelah proses iegrasi ilakuka ihasilka Y mai - imaa hasil ari Y mai iguaka uuk mecari ilai Kpr, ari hasil kpr ersebu apa ilakuka perhiuga uuk mecari luas aerah ari sampai 5. Ke-lima area ersebu ibuuhka uuk meghiug parameer koroler PID ag iak ikeahui. Tiga area ( sampai ) uuk meghiug koroler PI ag iak ikeahui. Paa saa ag bersamaa, aerah ke 5 ikalkulasi : I = K PR ( ). ΔU
19 ( ) ( ) U I K PR Δ + =... ( ) ( ) ( ) U I K PR Δ + = 6... ( ) ( ) ( ) ( ) U I K PR Δ + + = ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) U I K PR Δ + + = Dimaa I ke I 5 ikalkulasi secara rekursif ega muliple iegraios paa proses sep-respo : ( ) ( ) = I...6 ( ) ( ) = I..7
20 ( ) ( ) = I..8 ( ) ( ) I =...9 ( ) = ) ( I..0 Dimaa proses sep-respo () iaproksimasi ega fugsi liear iaara ua sample : () ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) k k k T k k k s < + =.... Seelah iperoleh hasil proses gai sea-sae K PR a aerah ke 5, parameer-parameer PI a PID koroler iapaka ari rumus ibawah ii :
21 T 4 5 = K =.... ( K T ) PR T i =....4 T Uuk iperoleh algorima auo-uig ag lebih kua, proporioal gai ari PID koroler (K PID ) ibaasi empa kali ari proporioal gai koroler PI (K PI ) K PID 4K PI...5 Dimaa keua parameer PID koroler apa ikalkulasi ari persamaa ibawah ii : Jika K >...6 K PR maka T i a T apa icari ega persamaa ibawah ii :
22 K K T PR i + =...7 = PR K K T...8 seagka jika K PR K...9 maka = 0 T...0
23 Gambar. Perbaiga waku Tahap keempa : meujukka eksperime close-loop. Seelah ilakuka perhiuga erhaap aerah higga 5, parameer PI a PID koroler, algorima aka merubah proses kembali ke moe oomais. Paa moe maual, proses kalkulasi ilakuka saga cepa karea iguaka meoe rekursif paa iegrasi umerik. Seelah irubah ke moe oomais, ilai referesi sep-chage iguaka (uuk ilakuka esig), perama ega megguaka koroler PI ari < +, a megguaka koroler PID ari + < +.
24 Gambar. Flowchar close-loop ari + < < + Paa proses close-loop erapa ua proses pegujia aiu pegujia megguaka kosaa PI a kosaa PID imaa selag waku a ari + < < +. Proses pegujia perama ilakuka ega memasukka fugsi alih moor kemuia jika kurag sama ega + maka proses pegujia megguaka kosaa PI selesai seagka megguaka kosaa PID maka proses aka selesai jika kurag sama ega +.
Sistim Komunikasi 1. Pertemuan 5 Konversi Analog ke Digital
isim Komuikasi 1 Peremua 5 Koversi Aalog ke Digial Murik Alayrus Tekik Elekro Fakulas Tekik, UMB murikalayrus@yahoo.com 1 Base Ba Moulaio Paa bagia sebelum kia meapaka siyal koiyu erhaap waku, misalyasiyalm(),
Lebih terperinciINTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ
INTEGRL TK TENTU pecaha rasioal gusia Pradjaigsih, M.Si. Jurusa Maemaika FMIP UNEJ agusia.fmipa@uej.ac.id DEFINISI Fugsi suku bayak derajad dega bula o egaif 0 dimaa, 0 a a a a a P Fugsi kosa dipadag sbg
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
BAB IV ETODOLOGI PENELITIAN IV Lagkah-Lagkah Aalisis Struktur yag aka ijaika moel alam peelitia ii aalah struktur bagua latai a latai, yag iasumsika terbuat ari baja Struktur terlebih ahulu imoel ega megguaka
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
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 terperinciKecepatan putar sebuah motor servo dengan input konstan digambar sebagai berikut: Time (s)
UJIAN TENAH SEMESTER ANJIL TAHUN / JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEORO Mata Uji : Sistem Kotrol Aalog Sifat : Terbuka Hari, taggal : Rabu, Nopember Waktu : 6.3 8. (9 meit) Ruag
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 terperinci2. SAMBUNGAN PAKU KELING
. SAMBUNGAN PAKU KELING. Pegguaa Sambuga paku Kelig Paku kelig aalah sejeis pasak aau paku yag iguaka uuk megika suau sambuga, yag sifaya permae imaksuka agar bagia-bagia ksruksi yag elah isambug/iika
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciPREMI TAHUNAN ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN HUKUM DE MOIVRE UNTUK STATUS GABUNGAN
PREMI TAHUNAN ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN HUKUM DE MOIVRE UNTUK STATUS GABUNGAN Nurma Harisa * Johaes Kho 2 Aziskha 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika a Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciDSP Application Research Centre, Electrical Engineering Dept. SOLUSI UAS 5 JUNI 2000 TA 1999 / 2000
DSP Applicatio Research Cetre, Electrical Egieerig Dept. SOLUSI UAS 5 JUNI TA 999 /. Sistem Liier ega fugsi trasfer : ( s + H ( s ( s + 4( s + a. Tetuka respose impulse sistem. Apakah sistem stabil? (
Lebih terperinciPEMBAHASAN. Solusi Eksak Persamaan Boltzman dengan Nilai Awal Bobylev Misalkan dipilih nilai awal Bobylev berikut:
PEMBAHASAN Paa karya ilmiah ini persamaan Bolzmann yang akan icari solusinya aalah persamaan Bolzmann spasial homogen yaiu persamaan Bolzmann engan x bernilai nol iuliskan: S cos [ ] e. g θ 4 uas kiri
Lebih terperinciMETODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2
METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA Roki Nuari *, Aziskha, Edag Lily Mahasiswa Program S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas
Lebih terperinciCADANGAN PROSPEKTIF ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN HUKUM DE MOIVRE
CDNGN POSPEKTIF SUNSI JIW BEJNGK DENGN HUKUM DE MOIVE Dii amaai *, Johaes Kho 2, ziskha 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika a Ilmu Pegeahua lam Uiersias iau Kampus Bia
Lebih terperinciMETODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan
METODOLOGI Waku da Tempa Peeliia merupaka desk sudy dega megguaka daa sekuder da pegolaha daa dilakuka di Laboraorium Klimaologi Depareme Geofisika da Meeorologi, Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua Alam,
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciCATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik
CATATAN KULIAH ertemua VII: Kosep Total erivati a Aplikasia paa Komparati tatik A. ieresial Masalah ag ihaapi: Bagaimaa aalisis komparati-statik jika tiak aa solusi betuk-rigkas reuce-orm ikareaka oleh
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 terperinciBab 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 terperinciBENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR
Bulei Ilmia Ma. Sa. da Teraaa (Bimaser) Volume 6, No. 0(07), al 8. BENTUK KANONIK JORDAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR Umi Salma, Mariaul Kifia, Frasiskus Fra INTISARI Beuk kaoik
Lebih terperinciBAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS
BAB III : ANALII LOOKBACK OPION BAB III ANALII LOOKBACK OPION Pada Bab III ii aka dibahas egeai lookback opios da aalisisa Asusi ag kia pakai adalah saha ag diguaka (uderlig asse) idak eberika divide ipe
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da erapaya (Bimaser) Volume 4, No. (5), hal 7 6. PNYLSAIAN PRSAMAAN DIFRNSIAL PARSIAL LINAR DNGAN MNGGUNAKAN MOD RANSFORMASI LZAKI Noa Miari, Mariaul Kifiah, Helmi INISARI Persamaa
Lebih terperinciRancangan Percobaan. Arum Handini Primandari, M.Sc.
Kosep Dasar Statistika utuk Racaga Percobaa Arum aii Primaari, M.Sc. Operator Pejumlaha Operator pejumlaha: Sifat: i1 i i1 i1 k k kx k x i1 i i1 i1 i i i i i1 i1 i1 i a bx a b x x y x y x x x... x i i
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinciBab 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 terperinciNILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN
NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR
Bulei Ilmiah Ma.Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 06, No. (07), hal -0. MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR Ermawai, Helmi, Frasiskus
Lebih terperinciPertemuan 10 MENDIFERENSIALKAN FUNGSI TERSUSUN
Peremuan 0 MENDIFERENSIALKAN FUNGSI TERSUSUN Jika Y z F (z) f() Y F[f()] (Fungsi Tersusun) p p q q r r Auran Ranai Meneferensialkan : Benuk Y [f()] g() V Aau Y imana V f() g() Y V Y V V ln V + Penerivaifan
Lebih terperinciBAB II STATISTIK MAXWELL-BOLTZMAN
BAB II STATISTIK MAXWELL-BOLTZMAN A. Kapasitas Paas Jeis Zat Paat. Paa zat paat yag berbetuk kristal, atom-atom atau molekul-molekul pembaguya tersusu secara teratur. Atom-atom atau molekulya terikat satu
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBab 3. Migrasi Data Seismik. Migrasi dilakukan untuk memindahkan posisi reflektor yang terlihat pada
Bab 3 Migrasi Daa Seismik Migrasi ilakukan unuk meminahkan posisi reflekor yang erliha paa rekaman aa seismik menjai posisi yang sebenarnya sesuai engan posisi i bawah permukaan. Unuk srukur geologi yang
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peeliia Terdahulu Black da Scholes (973) meyaaka bahwa ilai ase megikui Gerak Brow Geomeri, dega drif μ (ekpekasi dari reur) da volailias σ (deviasi sadar dari reur). Berawal dari
Lebih terperinciBAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel
BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka
Lebih terperinciFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Univeritas Riau Kampus Bina Widya Indonesia ABSTRACT
CDNGN SURNSI JIW CONTINGENT BERDSRKN DISTRIBUSI GOMERTZ Mifakhur Rohmah *, Hasriai, Hariso Mahasiswa roram S Maemaika Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika a Ilmu eeahua lam Uierias Riau Kampus Bia Wia
Lebih terperinciUniversitas Sumatera Utara
50.7 4.3770 6.7547 6.7547 4.4 48.6965 R4.7 36.3 N8 TOL 0..70 35.9497 36.3.99 50.7 94.338 6.89 3.5 6.75 7.567 36.0 6.4837 57.396 8.783 66.0384 5.337 37.006 3.568 PISAU POTONG AISI D SEPUH No Qy NAME MATERIAL
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI PENELITIAN
30 BAB IV METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Beuk da Meode Peeliia Peeliia Opimalisasi da Sraegi Pemafaaa Souher Bluefi Tua di Samudera Hidia Selaa Idoesia diarahka pada upaya uuk megugkapa suau masalah aau keadaa
Lebih terperinciOptimalisasi dan Pemodelan Inventory dengan Dua Gudang Penyimpanan untuk Barang yang Mengalami Penyusutan
PROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 Opimalisasi a Pemoela Iveory ega Dua Guag Peyimpaa uuk Barag yag Megalami Peyusua ega Backlog Shorage a Waku Tuggu Lea Time Fuzzy T-3 Dwi Eriigsih, Wioo Deparme of Mahemaics,
Lebih terperinciB. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH
A. IDENTITAS MATA KULIAH Nama Maa Kuliah : Kalkulus 1 Kode Maa Kuliah : MUG1A4 SKS : 4 (empa) Jeis : Maa kuliah wajib Jam pelaksaaa : Taap muka di kelas = 4 jam per peka Tuorial/ resposi Semeser / Tigka
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN
PERENCNN JUMLH PRODUK MENGGUNKN METODE FUZZY MMDNI BERDSRKN PREDIKSI PERMINTN Nama Mahasiswa : Norma Edah Haryai NRP : 1207 100 031 Jurusa : Maemaika FMIP-ITS Dose Pembimbig : Drs. I G N Rai Usadha, M.Si
Lebih terperinciOPTIMALISASI WAKTU PRODUKSI MIE INSTAN MENGGUNAKAN ANALISIS INPUT-OUTPUT SISTEM LINEAR MAKS-PLUS WAKTU INVARIAN
Bulein Ilmiah Ma. Sa. an Terapannya (Bimaser) Volume 04, No. 1 (2015), hal 63 68. OTIMALISASI WAKTU RODUKSI MIE INSTAN MENGGUNAKAN ANALISIS INUT-OUTUT SISTEM LINEAR MAKS-LUS WAKTU INVARIAN Wina Firi Winari,
Lebih terperinciBAB V METODE PENELITIAN
31 BAB V METODE PENELITIAN 5.1 Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Sukaagara, Kabupae Ciajur. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive samplig) dega memperimbagka aspek
Lebih terperinciKarakteristik Dinamik Elemen Sistem Pengukuran
Karakteristik Diamik Eleme Sistem Pegukura Kompetesi, RP, Materi Kompetesi yag diharapka: Mahasiswa mampu merumuskaka karakteristik diamik eleme sistem pegukura Racaga Pembelajara: Miggu ke Kemampua Akhir
Lebih terperinciPERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3
PERTEMUAN VEKTOR dalam R Pegertia Ruag Vektor Defiisi R Jika adalah sebuah bilaga bulat positif, maka tupel - - terorde (ordered--tuple) adalah sebuah uruta bilaga riil ( a ),a,..., a. Semua tupel - -terorde
Lebih terperinciV. PENGUJIAN HIPOTESIS
V. PENGUJIAN IPOTEI A. IPOTEI TATITIK Defiisi uau hipoesa saisik adalah suau peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih variabel populasi. ipoesis digologka mejadi. ipoesis ol adalah hipoesis yag dirumuska
Lebih terperinciBAB IV PENILITIAN. Gambar 4.1. Alat pengatur infus dengan scroll elektronik.
BAB IV PENILITIAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat : Pegatur Ifus Dega Scroll Elektroik Tegaga : 0 V Motor DC : 4 V 4.. Gambar Alat Utuk gambar alat dapat dilihat pada Gambar 4.1. di bawah ii: Gambar 4.1.
Lebih terperinciMASALAH PENELUSURAN (KASUS KONTINU)
MASALAH PENELUSUAN KASUS KONINU Oleh : Noii Hasi Dose Pogam Si Sisem Ifomasi UNIKOM Absak Sisem kool opimm aalah sa sisem yag meacag opimasi ilai, baik maksimm map miimm, ai sa fgsi objekif. Sisem ii bepa
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
29 IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka di Kecamaa Pamijaha, Kabupae Bogor, Provisi Jawa Bara. Pemiliha lokasi peeliia dilakuka secara segaja (purposive) dega perimbaga
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPengaturan Level Ketinggian Air Menggunakan Kontrol PID
Pegatura Level Ketiggia Air Megguaka Kotrol PID [Thiag et al.] Pegatura Level Ketiggia Air Megguaka Kotrol PID Thiag, Yohaes TDS, Adre Mulya Fakultas Tekologi Idustri, Jurusa Tekik Elektro, Uiversitas
Lebih terperinciρ = sehingga momen pertama dan kedua BAB 2 TEORI DASAR 2.1 Random Walk ρi = ε) = q= 1 p. Posisi suku bunga bergerak pada
BAB EORI DASAR Uuk meeuka ieres rae differeial, peulis aka membahas erlebih dahulu beberapa eori yag berkaia dega proses sokasik Pergeraka suau parikel yag bergerak secara acak aau disebu juga megikui
Lebih terperinciAnalisis Model Kinematik Peluru Kendali Pada Penembakan Target Menggunakan Metode Kendali Optimal
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., -6 Analisis Moel Kinemaik Peluru Kenali Paa Penembakan Targe Menggunakan Meoe Kenali Opimal Resu Tri Asui, Subchan [], an Kamiran [] Maemaika, Fakulas Maemaika an Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinciAnalisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu
Sudaryao Sudirham Aalisis Ragkaia Lisrik Di Kawasa Waku 3- Sudaryao Sudirham, Aalisis Ragkaia Lisrik () BAB 3 Peryaaa Siyal da Spekrum Siyal Dega mempelajari lajua eag model siyal ii, kia aka memahami
Lebih terperinciBAB 2 CONTOH - CONTOH MODEL
BAB COTOH - COTOH MODEL. Penahuluan Dalam bab ini kia akan mempelajari sejumlah conoh-conoh seerhana moel yang ibangun ari area yang berbea. Tujuan uamanya aalah unuk mengilusrasikan cara berpikir keika
Lebih terperinciGambar 2.2. Mesin 5-Aksis [11] Pengembangan metode..., Agung Premono, FT UI, 2009
BAB II TEORI DASAR 2.1. Proses Pemesia Muli-Ais Proses pemesia muli-ais didefiisika sebagai proses pemesia ag dilakuka dega mesi frais/millig (CNC) dega pergeraka lima-ais (5- ais), aau biasa disebu pemesia
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DENOISING CITRA RGB MENGGUNAKAN METODE WAVELET BERBASIS LOGIKA FUZZY
IMPLEMENTASI DENOISING CITRA RGB MENGGUNAKAN METODE WAVELET BERBASIS LOGIKA FUZZY Aisyah Nike Pramiswari, Yuhi Purwaato, Rully Soelaima 3 Tekik Iformatika, Fakultas Tekologi Iformasi, ITS email : ike.a@gmail.com,
Lebih terperinciBAB 2. TRANSFORMASI LAPLACE 2.1 Pengertian Transformasi Latar Belakang Penggunaan Transformasi Contoh Sederhana Penggunaan Transformasi
BAB. TRANSFORMASI LAPLACE. Pegeria Traformai.. Laar Belakag Pegguaa Traformai.. Cooh Sederhaa Pegguaa Traformai. Pegeria Traformai Laplace da ivere Traformai Laplace.. Laar Belakag Pegguaa Traformai Laplace..
Lebih terperinciAplikasi 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 terperinciBAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan
BAGIAN OIK 5 adhyseiawa Isi Maeri Modulasi Aliudo AM Modulasi Frekuesi FM adhyseiawa MODULASI AMLIUDO DAN MODULASI ANGULAR SUDU Modulasi roses erubaha karakerisik aau besara gelobag ebawa, euru ola gelobag
Lebih terperinciBeberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )
33 LAMPIRAN 34 35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil
Lebih terperinciPENGOLAHAN SINYAL DIGITAL. Modul 2. Proses ADC-DAC
PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL Modul. Proses ADC-DAC Coe Kosep Samplig Kuaisasi Codig Decodig ilerig ADC-DAC Perhiuga error kuaisasi dikaika dega level kuaisasi da samplig rae ADC Aalog o Digial Coverer Megubah
Lebih terperinciPendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain:
Peahulua Peugaa Parameter Peugaa Parameter Populai ilakuka ega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x iguaka ebagai peuga bagi µ. iguaka ebagai peuga bagi σ 3. p atau p$ iguaka ebagai peuga bagi π Peugaa
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Meode peramala merupaka bagia dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramala adalah dere waku. Meode ii disebu sebagai meode peramala dere waku karea memiliki kareserisik
Lebih terperinciRumus-rumus yang Digunakan
Saisika Uipa Surabaya 4. Sampel Tuggal = Rumus-rumus yag Diguaka s..... Sampel berkorelasi D D N N N...... 3. Sampel Bebas a. Uuk varias sama... 3 aau x x s g... 4 b. Sampel Heeroge Guaka Uji Corha - Cox
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MOTOR ARUS SEARAH MENGGUNAKAN METODA LEAST-SQUARE ESTIMATOR
ESTIMASI PARAMETER MOTOR ARUS SEARAH MENGGUNAAN METODA LEAST-SQUARE ESTIMATOR Iskaar Azis Program Stui Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Almuslim Bireue ABSTRA Estimasi parameter motor arus searah
Lebih terperinciPERSAMAAN DIFFERENSIAL
PSAMAAN DIFFNSIA (DIFFNTIA QUATION) Suatu ersamaa imaa teraat hubuga atara variabel bebas, variabel tak bebas a turua-turuaa iamaka ersamaa ifferesial. Cotoh : f (,,,,.. ) 0 z z g (,, z,,, ) 0 Aa jeis
Lebih terperinciSAMBUNGAN PASAK ( KEYS )
SAMBUNGAN PASAK ( KEYS ) Pasak igunakan unuk menyambung ua bagian baang (poros) aau memasang roa, roa gigi, roa ranai an lain-lain paa poros sehingga erjamin iak berpuar paa poros. Pemilihan jenis pasak
Lebih terperinciPENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ
Bulei Ilmiah Ma. Sa. da Terapaya (Bimaser) Volume 05, No. 2 (206), hal 79-86 PENENTUAN NILAI ANUITAS JIWA SEUMUR HIDUP MENGGUNAKAN DISTRIBUSI GOMPERTZ Sii Faimah, Neva Sayahadewi, Shaika Marha INTISARI
Lebih terperinciBAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis
BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN A. Permasalahan Nyaa Penyebaran Penyaki Tuberculosis Tuberculosis merupakan salah sau penyaki menular yang disebabkan oleh bakeri Mycobacerium Tuberculosis. Penularan penyaki
Lebih terperinciKAJIAN MODEL FRAKSIONAL PROSES DIFUSI. Siwi Tri Rahayu Universitas Jenderal Soedirman
Prosidig Semiar Nasioal Maemaika da Terapaya 6 p-issn : 55-384; e-issn : 55-39 KAJIAN MODEL FRAKSIONAL PROSES DIFUSI Siwi Tri Rahayu Uiversias Jederal Soedirma 53siwi@gmailcom Bambag Hedriya Guswao Uiversias
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
Sedagka itegrasi ruas kaa utuk ersamaa (3b) diperoleh ds / = S... (36) Dega demikia pesamaa yag harus dipecahka adalah l 1 1 u u = S (37) Dari ersamaa (37) diperoleh persamaa utuk u u S = exp S 1exp S...
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Ruag sampel da Kejadia Defiisi Himpua semua hasil yag mugki dari suau percobaa disebu ruag sampel da diyaaka dega S Mogomery, 2004: 7. Tiap hasil dari ruag sampel disebu usur aau
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA
PENGUJIN HIPOTEI DU RT-RT Pegujia hipoesis dua raa-raa diguaka uuk membadigka dua keadaa aau epaya dua populasi. Misalya kia mempuyai dua populasi ormal masig-masig dega raa-raa µ da µ sedagka simpaga
Lebih terperinciI. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS KERJA PRAKTEK
BAB IV ANALISIS KERJA PRAKTEK 4.1. Aalisis Sistem 4.1.1. Aalisis Dokume Aalisis dokume bertujua utuk megetahui spesifikasi iformasi yag ada dalam sistem yag dipakai utuk dokume. Dokumedokume tersebut diataraya
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Model Pertumbuha Betuk ugsi pertumbuha satu jeis spesies pada umumya megguaka otasi ugsi aalitik yag diyataka dalam satu persamaa. Secara umum ugsi pertumbuha meyataka hubuga
Lebih terperinciKONTRAK ASURANSI JIWA TERKAIT DENGAN EKUITAS
6 ξ 7 C C Karea oroolio iak iegaruhi oleh arus keluar masukya moal seaag erioe, maka biaya awal yag ikeluarka ersis sama ega umlah yag iivesasika aa waku Dega emikia ilai isko aa waku meai ξ 8 KONRAK AURANI
Lebih terperinci= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik
Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciBAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir
43 BAB IV PENELITIAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat : Had dryer Dilegkapi Dega UV Steril da Pompa Caira Sabu Otomatis. Tegaga : 0 V Frekuesi : 50-60 Hz Daya : 350 Watt 4.. Gambar Alat Utuk gambar alat
Lebih terperinciMeetuka Parameter Model Cauchy utuk A (1,587) Kosta Baha Polistirea Dzarril Maulidiyah 1, D. J. Djoko H Satjojo 1, Mauludi A Pamugkas 1, Ubaidillah 1 1) Jurusa Fisika FMIPA Uiv. Brawijaya Email: mdzarril@gmail.com
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL FOKKER-PLANCK DENGAN METODE GARIS
PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL FOKKER-PLANCK DENGAN METODE GARIS Sii Muyassaroh Mahasiswa Jurusa Maemaika Fakulas Sais da Tekologi UIN Maulaa Malik Ibrahim Malag e-mail: muy.sms@gmail.com ABSTRAK
Lebih terperinci5/12/2014. Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Outline Materi
5/2/24 Maakuliah : Teknik enali Tahun : 24 Versi Learning Oucomes aa akhir peremuan ini, iharapkan mahasiswa akan mampu : menjelaskan konsep pengenalian sisem pengauran engan konroler ID 2 Ouline Maeri
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Pada Bab II aka dijelaska pegeria pegeria da eori dasar yag diguaka sebagai ladasa pembahasa pada bab selajuya. Teori yag aka dibahas pada Bab II ii secara garis besar
Lebih terperinciPENGARUH 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 terperinciIII. 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 terperinciManajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS
Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di
8 METODE PENELITIAN Lokasi da Waku Peeliia Peeliia ii dilaksaaka selama 3 bula, erhiug sejak bula Februari sampai dega April 2008, di DAS Waeruhu, yag secara admiisraif erleak di wilayah Kecamaa Sirimau,
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 terperinciPerancangan Sistem Informasi Perbankan di PT. Bank Pembangunan Kalteng Palangkaraya Menggunakan Skema Galaksi
Peracaga Sisem Iformasi Perbaka di PT. Bak Pembagua Kaleg Palagkaraya Megguaka Skema Galaksi ) Melia Pujiai, ) Krisoko Dwi Haromo, 3) Ahoy Y. M. Tumimomor Fakulas Tekologi Iformasi Uiversias Krise Saya
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000).
of Porfolio Trasaios (Almgre & Chriss 000 14 Sisemaika Peulisa Karya ilmiah ii erdiri aas eam bagia Bagia perama berupa pedahulua, erdiri aas laar belakag, ujua peulisa, meode peulisa, da sisemaika peulisa
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
40 BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA Pada bagia ii aka diuraika megeai hasil kegiata pegumpula data da proses pegolaha data yag dilakuka. Sebagai objek peelitia adalah mesi ove botol PT.Pharos Idoesia.
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 terperinci