CURVE FITTING. Risanuri Hidayat, Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi FT UGM,
|
|
- Devi Gunardi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 CURVE FITTING Risanuri Hidayat, Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi FT UGM, 1.1 INTERPOLASI LINEAR Fungsi linear dinyatakan persamaan sebagai berikut, ff(xx) = AAAA + BB (1) Ketika data-data sumbu x dan fungsinya telah diketahui untuk sejumlah N titik, {(xx kk, yy kk )}, data tersebut biasanya dapat dinyatakan dalam bentuk tabel atau grafik. Sebagai contoh, x 1 y 1 x y x N y N Pasangan data tersebut akan berusaha di-selisih-kan dengan fungsi linear sebagaimana (1). Selisih antara keduanya disimbolkan dengan d k adalah, dd kk = ff kk (xx) yy kk dd kk = (AAxx kk + BB) yy kk () Pengkuadratan ke dua sisi menghasilkan, (dd kk ) = (AAxx kk + BB yy kk ) (3) Jika semua data dimasukkan, maka dihasilkan penjumlahan selisih yang dapat dinyatakan dengan persamaan berikut, (dd kk ) = (AAxx kk + BB yy kk ) (4)
2 Persamaan (4) merupakan nilai Ekspetasi yang merupakan fungsi A dan B, dan dinyatakan dengan E(A,B). Sehingga dapat dituliskan, EE(AA, BB) = (AAxx kk + BB yy kk ) (5) Nilai minimum E(A,B) dapat dicari ketika differensial parsial E/ A dan E/ B diset sama dengan nol, dan kemudian dicari nilai A dan B. Harap diingat bahwa sekarang x k dan y k adalah data yang telah ada nilainya, sedangkan justru A dan B merupakan variabel yang dicari. Ketika nilai B dibuat konstan, differensial parsial terhadap A, E/ A, adalah EE(AA,BB) AA = (AAxx kk + BB yy kk )xx kk = (AAxx kk + BBxx kk xx kk yy kk ) (6) Dan ketika nilai A dibuat konstan, EE(AA,BB) BB = (AAxx kk + BB yy kk ) = (AAxx kk + BB yy kk ) (7) Dengan men-set (6) dan (7) sama dengan nol, maka didapatkan AA xx kk + BB xx kk = xx kk yy kk (8) AA xx kk + = yy kk Dengan model matriks dapat dituliskan, xx kk AA xx kk = xx BB xx kk kkyy kk (9) yy kk Dari persamaan (9) di atas nilai A dan B dapat diperoleh dengan persamaan berikut ini, AA = xx kk xx kk BB xx kk 1 yy kk xx kkyy kk (10) Contoh:
3 x k y k Program MATLAB, function leastsquare_line0; close all; clear all; clc; fy = [ ; ; ; ; ; ; ; ]; x = fy(:,1); y = fy(:,); N = length(x); sumx = x'*x; sumx = sum(x); sumxy = y'*x; sumy = sum(y); mata = [sumx sumx; sumx N]; A = inv(mata)*[sumxy sumy]'; xx = 0:0.1:1; yy = A(1)*xx + A(); plot(x,y,'-wo','linewidth',,'markeredgecolor','k','markerfacecolor',[ ],'MarkerSize',1); hold on; plot(xx,yy,'-bs','linewidth',1,'markeredgecolor','k','markerfacecolor',[.1.1.5],'markersize',6); grid on; end Hasil,
4 mata = A = >> INTERPOLASI KUADRATIS Fungsi kuadrat dinyatakan persamaan sebagai berikut, ff(xx) = AAxx + BBxx + CC (11) Ketika data-data sumbu x dan fungsinya telah diketahui untuk sejumlah N titik, {(xx kk, yy kk )}, data tersebut dapat dinyatakan dalam bentuk tabel atau grafik, sebagai berikut,
5 x 1 y 1 x y x N y N Selisih antara ff kk (xx) dan yy kk yang disimbolkan dengan d k adalah, dd kk = ff kk (xx) yy kk dd kk = (AAxx kk + BBxx kk + CC) yy kk (1) Pengkuadratan ke dua sisi menghasilkan, (dd kk ) = (AAxx kk + BBxx kk + CC yy kk ) (13) Jika semua data dimasukkan, maka dihasilkan penjumlahan selisih yang dapat dinyatakan dengan persamaan berikut, (dd kk ) = (AAxx kk + BBxx kk + CC yy kk ) (14) Sebagaimana (4), persamaan (14) merupakan nilai Ekspetasi yang merupakan fungsi A, B dan C, yang dinyatakan dengan E(A,B,C), EE(AA, BB, CC) = (AAxx kk + BBxx kk + CC yy kk ) (15) Nilai x k dan y k adalah data yang telah ada nilainya, sedangkan nilai A dan B merupakan variabel yang dicari. Nilai minimum E(A,B) dapat dicari ketika differensial parsial E/ A dan E/ B diset sama dengan nol, Ketika nilai B dan C dibuat konstan, differensial parsial E/ A, adalah EE(AA,BB,CC) AA = (AAxx kk + BBxx kk + CC yy kk )xx kk = (AAxx 4 kk + BBxx 3 kk + CCxx kk xx kk yy kk ) (16) Ketika nilai A dan B berturut-turut dibuat konstan,
6 EE(AA,BB,CC) BB = (AAxx kk + BBxx kk + CC yy kk )xx kk = (AAxx 3 kk + BBxx kk + CCxx kk xx kk yy kk ) (17) EE(AA,BB,CC) CC = (AAxx kk + BBxx kk + CC yy kk ) = (AAxx kk + BBxx kk + CC yy kk ) (18) Dengan men-set (16)-(18) sama dengan nol, maka didapatkan AA 4 xx kk + BB xx 3 kk + CC xx kk = xx kk yy kk (19) AA 3 xx kk + BB xx kk + CC xx kk = xx kk yy kk AA xx kk + BB xx kk + = yy kk Dengan model matriks dapat dituliskan, 4 xx kk 3 xx kk xx kk AA 3 xx kk xx kk xx kk BB = xx kk xx kk CC xx kk yy kk xx kk yy kk (0) yy kk Dari persamaan di atas nilai A dan B dapat diperoleh dengan persamaan berikut ini, AA 4 xx kk 3 xx kk xx kk BB = 3 xx kk xx kk xx kk CC xx kk xx kk 1 xx kk yy kk xx kk yy kk (1) yy kk Contoh: x k y k
7 Program MATLAB, function leastsquare_parabol01; close all; clear all; clc; fy = [ ; ; ; ]; x = fy(:,1); y = fy(:,); N = length(x); sumx4 = sum((x.*x).*(x.*x)); sumx3 = sum((x.*x).*x); sumx = sum(x.*x); sumx = sum(x); sumxy = sum((x.*x).*y); sumxy = sum(x.*y); sumy = sum(y); mata = [sumx4 sumx3 sumx; sumx3 sumx sumx; sumx sumx N] A = inv(mata)*[sumxy sumxy sumy]' xx = 0:0.:10; yy = A(1)*(xx.*xx) + A()*xx + A(3); plot(x,y,'-wo', 'LineWidth',, 'MarkerEdgeColor','k', 'MarkerFaceColor',[ ],'MarkerSize',1); hold on; plot(xx,yy,'-bs','linewidth',1,'markeredgecolor','k','markerfacecolor',[.1.1.5],'markersize',6); grid on; end Hasil, mata =
8 A = >> 1.3 INTERPOLASI POLINOMIAL Fungsi polinomial pangkat n dinyatakan persamaan sebagai berikut, ff(xx) = aa 0 + aa 1 xx + aa xx + + aa nn xx nn () ff(xx) = nn ii=0 aa ii xx ii Ketika data-data sumbu x dan fungsinya telah diketahui untuk sejumlah N titik, {(xx kk, yy kk )}, data tersebut dapat dinyatakan dalam bentuk tabel atau grafik, sebagai berikut, x 1 y 1 x y x N y N
9 Selisih antara ff kk (xx) dan yy kk yang disimbolkan dengan d k adalah, dd kk = ff kk (xx) yy kk dd kk = (aa 0 + aa 1 xx + aa xx + + aa nn xx nn ) yy kk (3) Pengkuadratan ke dua sisi menghasilkan, (dd kk ) = (aa 0 + aa 1 xx kk + aa xx kk + + aa nn xx nn kk yy kk ) (4) Jika semua data dimasukkan, maka dihasilkan penjumlahan selisih yang dapat dinyatakan dengan persamaan berikut, (dd kk ) = (aa 0 + aa 1 xx kk + aa xx kk + + aa nn xx nn kk yy kk ) (5) Persamaan (5) merupakan nilai Ekspetasi yang merupakan fungsi a 0, a 1... a n, dan dinyatakan dengan E(a 0, a 1... a n ), EE(aa 0, aa 1, aa nn ) = (aa 0 + aa 1 xx kk + aa xx kk + + aa nn xx nn kk yy kk ) (6) Nilai x k dan y k adalah data yang telah ada nilainya, sedangkan nilai a 0, a 1... a n, merupakan variabel yang dicari. Nilai minimum E(a 0, a 1... a n ) dapat dicari ketika differensial parsial E/ a 0, E/ a 1... E/ a n diset sama dengan nol. Ketika nilai a i dengan i 0 dibuat konstan, differensial parsial E/ a 0 adalah EE(aa 0,aa 1, aa nn ) = aa (aa 0 + aa 1 xx kk + aa xx kk + + aa nn xx nn kk yy kk ) 0 = (aa 0 + aa 1 xx kk + aa xx kk + + aa nn xx nn kk yy kk ) (7) Demikian juga ketika nilai a i dengan i j dibuat konstan, differensial parsial E/ a j adalah EE(AA,BB,CC) = (aa aa 0 + aa 1 xx kk + aa xx kk + + aa nn xx nn jj kk yy kk )xx kk (8) jj Dengan men-set (7)-(8) sama dengan nol, maka didapatkan
10 aa nn nn xx kk + aa nn 1 xx nn 1 kk + aa 0 nn xx kk = xx nn kk yy kk aa nn nn 1 xx kk + aa nn 1 xx nn kk + aa 0 nn 1 xx kk = xx nn 1 kk yy kk aa nn nn xx kk + aa nn 1 nn 1 xx kk + aa 0 = yy kk Dengan model matriks dapat dituliskan, xx kk nn nn 1 xx kk nn 1 xx kk nn xx kk nn xx kk nn 3 xx kk nn xx kk nn 1 xx kk xx kk nn nn 1 xx kk nn xx kk aa nn aa nn 1 aa nn 1 aa 0 = xx kk nn yy kk xx nn 1 kk yy kk xx nn kk yy kk yy kk (9) Nilai-nilai a 0, a 1... a n dapat dihitung dari persamaan berikut ini, aa nn aa nn 1 aa nn 1 aa 0 = xx kk nn nn 1 xx kk nn xx kk nn 1 xx kk nn xx kk nn 1 xx kk nn xx kk nn 3 xx kk nn xx kk nn xx kk nn 1 xx kk 1 xx kk nn yy kk xx nn 1 kk yy kk xx nn kk yy kk yy kk (30) Contoh: x k y k Program MATLAB, function leastsquare_poli01; close all; clear all; clc;
11 fy = [ ; ; ; ]; x = fy(:,1); y = fy(:,); N = length(x); M = 3; % pangkat 3 % mendapatkan matriks A (mata) mata = sumsum(x,y,m) % mendapatkan koefisien an..a0 A = inv(mata(:end,:))*mata(1,:)' % cek persamaan xx = 0:0.:10; yy = zeros(1,length(xx)); for (i=1:m+1) yy = yy + A(i).*(xx.^(M+1-i)); end; function mata = sumsum(x,y,m) sem = ones(m+,m+1); for (i=1:m+1) for (j=1:m+1) sem(i,j)=sum(x.^(i+j-)); end; end sem1 = []; for (i=1:m+1) sem1 = [sem1 sum((x.^(i-1)).*y)]; end mata = sem(end:-1:1,end:-1:1); mata(1,:) = sem1(end:-1:1); end; plot(x,y,'-wo', 'LineWidth',, 'MarkerEdgeColor','k', 'MarkerFaceColor',[ ],'MarkerSize',1); hold on; plot(xx,yy,'-bs','linewidth',1,'markeredgecolor','k','markerfacecolor',[.1.1.5],'markersize',6); grid on; end Hasil, mata = 1.0e+005 *
12 A = >> DAFTAR PUSTAKA [1] JH. Mathews, KK. Fink, Numerical Methods Using Matlab, Prentice Hall, 004
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Aljabar dapat didefinisikan sebagai manipulasi dari simbol-simbol. Secara
4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Aljabar Definisi II.A.: Aljabar (Wahyudin, 989:) Aljabar dapat didefinisikan sebagai manipulasi dari simbol-simbol. Secara historis aljabar dibagi menjadi dua periode waktu,
Lebih terperinciPEMBAHASAN TES KEMAMPUAN DASAR SAINS DAN TEKNOLOGI SBMPTN 2013 KODE 431
PEMBAHASAN TES KEMAMPUAN DASAR SAINS DAN TEKNOLOGI SBMPTN 203 KODE 43. Persamaan lingkaran dengan pusat (,) dan menyinggung garis 3xx 4yy + 2 0 adalah Sebelum menentukan persamaan lingkarannya, kita tentukan
Lebih terperinciRangkuman Suku Banyak
Rangkuman Suku Banyak Oleh: Novi Hartini Pengertian Suku banyak Perhatikan bentuk aljabar dibawah ini i. Suku banyak xx 2 + 4xx + 9 berderajat 2, sebab pangkat tertinggi peubah x adalah 2 ii. Suku banyak
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI A. Matriks 1. Pengertian Matriks Definisi II.A.1 Matriks didefinisikan sebagai susunan persegi panjang dari bilangan-bilangan yang diatur dalam baris dan kolom. Contoh II.A.1: 9 5
Lebih terperinciPERCOBAAN SINTESIS DAN ANALISIS ISYARAT (SIMULASI) (Oleh : Sumarna, Lab-Elins, Jurdik Fisika FMIPA UNY)
PERCOBAAN SINTESIS DAN ANALISIS ISYARAT (SIMULASI) (Oleh : Sumarna, Lab-Elins, Jurdik Fisika FMIPA UNY) E-mail : sumarna@uny.ac.id Tujuan : 1. Mengkonstruksi sinyal kompleks dengan MATLAB. 2. Memahami
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini, akan diuraikan definisi-definisi dan teorema-teorema yang
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini, akan diuraikan definisi-definisi dan teorema-teorema yang akan digunakan sebagi landasan pembahasan untuk bab III. Materi yang akan diuraikan antara lain persamaan diferensial,
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Epsilon Juni 2014 Vol. 8 No. 1 METODE KARMARKAR SEBAGAI ALTERNATIF PENYELESAIAN MASALAH PEMROGRAMAN LINEAR
Jurnal Matematika Murni dan Terapan Epsilon Juni 204 Vol. 8 No. METODE KARMARKAR SEBAGAI ALTERNATIF PENYELESAIAN MASALAH PEMROGRAMAN LINEAR Bayu Prihandono, Meilyna Habibullah, Evi Noviani Program Studi
Lebih terperinciPenyelesaian : Latihan : Tentukan persamaan garis a. Melalui (3, 0) dan (0, 6) b. Melalui (0, 1) dan (4, 0) c. 3 x
Latihan : Tentukan persamaan garis a. Melalui (3, 0) dan (0, 6) b. Melalui (0, 1) dan (4, 0) c. y 3 x 9 3. Hubungan dua buah garis Letak dua buah garis y = m 1 x + c 1 dan y = m 2 x + c 2 dalam satu bidang
Lebih terperinciBAB I DASAR-DASAR PEMODELAN MATEMATIKA DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I DASAR-DASAR PEMODELAN MATEMATIKA DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIAL Pendahuluan Persamaan diferensial adalah persamaan yang memuat diferensial Kita akan membahas tentang Persamaan Diferensial Biasa yaitu
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS NUMERIK PERTEMUAN Ke-5 CURVE FITTING OLEH : MUHAMMAD ZAINUDDIN LUBIS ( C )
Tugas halaman 259-260 1 a. Nilai x, y dan memiliki fungsi (x). carilah gari regresi linear y = ax+b! Xk -2-1 0 1 2 Yk 1 2 3 3 4 fx 1.2 1.9 2.6 3.3 4 Persamaam regresi linear yang didapat adalah (7*x)/10
Lebih terperinciPRAKTIKUM KE 7. Menggambar Grafik Fungsi
PRAKTIKUM KE 7 Menggambar Grafik Fungsi Membuat Grafik Garis Peranan grafik dalam bidang sains dan teknik adalah sangat penting. Grafik dapat digunakan untuk menampilkan hasil suatu hasil penelitian maupun
Lebih terperinciLAMPIRAN A OSILATOR HARMONIK
46 LAMPIRAN A OSILATOR HARMONIK Persamaan Schrodinger untuk Osilator Harmonik dapat dinyatakan sebagai berikut: dd 2 ΨΨ dddd 2 + (α y2 )Ψ = 0 (A.1) Dengan y = ( 1 ħ kkkk)1/2 dimana v = 1 2ππ kk mm α =
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linear ganda mempersoalkan hubungan liniear antara satu peubah tak
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Regresi linier berganda Regresi linear ganda mempersoalkan hubungan liniear antara satu peubah tak bebas dengan beberapa peubah bebas. Peubah tak bebas dapat berupa ukuran atau
Lebih terperinciPRAKATA. Cirebon, Oktober 2014 Penulis
PRAKATA Alhamdulillahirabbil aalamin, segala puja dan puji syukur penuli spanjatkan kepada Allah Swt. Tanpa karunia-nya, mustahillah buku ini dapat terselesaikan secara cepat dan tepat waktu mengingat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan (Forecasting) Peramalan pada dasarnya merupakan proses menyusun informasi tentang kejadian masa lampau yang berurutan untuk menduga kejadian di masa depan. Peramalan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan suatu model matematis yang dapat di gunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang
Lebih terperinciDari script diatas sehingga muncul gambar-gambar dibawah ini:
Tugas Analisi Data Digital Nama: Triswan Mardani Ade Surya NRP : 3712100003 Superposisi dari dua gelombang dapat dimodelkan menggunakan MATLAB dengan script berikut: clear all; clc; t = -1:0.00001:1; f
Lebih terperinciKAJIAN KELENGKUNGAN PERSAMAAN
KAJIAN KELENGKUNGAN PERSAMAAN KURVA DI RR Iis Herisman, Komar Baihaqi Jurusan Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya iis@matematikaitsacid, komar@matematikaitsacid Abstrak Tujuan dari
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Pengertian Regresi Linier Pengertian Regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih Analisis
Lebih terperinciBAB 5 Interpolasi dan Aproksimasi
BAB 5 Interpolasi dan Aproksimasi Interpolasi merupakan proses penentuan dan pengevaluasian suatu fungsi yang grafiknya melalui sejumlah titik tertentu. Sebaliknya, pada aproksimasi grafik fungsi yang
Lebih terperinciPERBANDINGAN SOLUSI NUMERIK INTEGRAL LIPAT DUA PADA FUNGSI FUZZY DENGAN METODE ROMBERG DAN SIMULASI MONTE CARLO
PERBANDINGAN SOLUSI NUMERIK INTEGRAL LIPAT DUA PADA FUNGSI FUZZY DENGAN METODE ROMBERG DAN SIMULASI MONTE CARLO Ermawati i, Puji Rahayu ii,, Faihatus Zuhairoh iii i Dosen Jurusan Matematika FST UIN Alauddin
Lebih terperinciHerlyn Basrina, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat
Jurnal Matematika Murni dan Terapan εpsilon SOLUSI DARI PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINIER ORDE 2 DALAM BENTUK POLINOMIAL TAYLOR Herlyn Basrina, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA
Lebih terperinciSesi Perdagangan Pasar Saat ini Setelah Perubahan Sesi Pra-Pembukaan Reguler s.d s.d Sesi I
PERUBAHAN JAM PERDAGANGAN BURSA Peraturan No II-A Tentang Perdagangan Efek Bersifat Ekuitas Diberlakukan: 2 Januari 2013 Pokok Perubahan 1. Memajukan 30 menit awal waktu perdagangan. 2. Penerapan sesi
Lebih terperinciBAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Tujuan Instruksional: Mampu memahami definisi Persamaan Diferensial Mampu memahami klasifikasi Persamaan Diferensial Mampu memahami bentuk bentuk solusi Persamaan
Lebih terperinciLAPORAN AKHIR MATA KULIAH FISIKA KOMPUTASI
LAPORAN AKHIR MATA KULIAH FISIKA KOMPUTASI PRAKTIKUM UJIAN AKHIR TAKE HOME RATRI BERLIANA 1112100114 Dosen : Sungkono, M.Si. JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dikemukakan teori-teori yang mendukung pembahasan penyelesaian persamaan diferensial linier tak homogen dengan menggunakan metode fungsi green antara lain: persamaan
Lebih terperinciBAB2 LANDASAN TEORI. Masalah program linier pada dasarnya memiliki ketentuan-ketentuan berikut ini (Winston, 2004)
7 BAB2 LANDASAN TEORI 2.1. Program Linier Program linear merupakan salah satu teknik dari riset operasi untuk memecahkan permasalahan optimasi dengan memaksimalkan atau meminimalkan suatu bentuk fungsi
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini dibahas mengenai langkah-langkah yang dilakukan untuk menguji kerja daya sisip dari citra terhadap pesan menggunakan kecocokan nilai warna terhadap pesan berbahasa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.6. Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan atau neural network merupakan suatu sistem informasi yang mempunyai cara kerja dan karakteristik menyerupai jaringan syaraf pada
Lebih terperinciLEMBAR AKTIVITAS SISWA BENTUK PANGKAT (EKSPONEN)
Nama Siswa Kelas PETA KONSEP: LEMBAR AKTIVITAS SISWA BENTUK PANGKAT (EKSPONEN) Latihan :. :. 3. A. PANGKAT BULAT POSITIF Jika a R dan bilangan bulat positif n, maka a n didefinisikan sbg berikut: a n =
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN. pengembangan sistem yang menggunakan metode SDLC (System Development
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN A. Implementasi Implementasi adalah suatu proses penerapan rancangan program yang telah dibuat kedalam sebuah pemrograman sesuai dengan rencana yang telah di rancang sebelumnya
Lebih terperinciINTEGRAL RIEMANN-LEBESGUE
INTEGRAL RIEMANN-LEBESGUE Ikram Hamid Program Studi Pendidikan Matematika Jurusan Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam FKIP Universitas Khairun ABSTRACT In this paper, we discuss a Riemann-type
Lebih terperinciInterpolasi Polinom dan Applikasi pada Model Autoregresif
Interpolasi Polinom dan Applikasi pada Model Autoregresif Rio Cahya Dwiyanto 13506041 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10
Lebih terperinciCatatan Kuliah. Komputasi Geofisika. Sayahdin Alfat
Catatan Kuliah Komputasi Geofisika Sayahdin Alfat 29 Desember 2017 Daftar Isi Daftar Isi 1 1 Interpolasi dan Pencocokan Kurva 3 1.1 Pengantar..................................... 3 1.2 Interpolasi Polinomial..............................
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Aljabar Max-Plus Himpunan bilangan riil (R) dengan diberikan opersai max dan plus dengan mengikuti definisi berikut : Definisi II.A.1: Didefinisikan εε dan ee 0, dan untuk himpunan
Lebih terperinciJURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (23) -6 Pengendalian Rasio Bahan Bakar dan Udara Pada Boiler Menggunakan Metode Kontrol Optimal Linier Quadratic Regulator (LQR) Virtu Adila, Rusdhianto Effendie AK, Eka
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
9 Bab 2 LANDASAN TEORI 21 Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel Pengujian
Lebih terperinciEdy Sarwo Agus Wibowo, Yuni Yulida, Thresye
Jurnal Matematika Murni dan Terapan εpsilon Vol.7 No.2 (2013) Hal. 12-19 PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER MELALUI DIAGONALISASI MATRIKS Edy Sarwo Agus Wibowo, Yuni Yulida, Thresye Program
Lebih terperinciKontrol Fuzzy Takagi-Sugeno Berbasis Sistem Servo Tipe 1 untuk Sistem Pendulum-Kereta
JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., () ISSN: 7-59 (-97 Print) B-7 Kontrol Fuzzy Takagi-Sugeno Berbasis Sistem Servo Tipe untuk Sistem Pendulum-Kereta Helvin Indrawati dan Trihastuti Agustinah Jurusan Teknik
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Proses Pendugaan Galat pada RBSL dengan Satu Data Hilang 16 = 34,3125
LAMPIRAN Lampiran 1. Proses Pendugaan Galat pada RBSL dengan Satu Data Hilang μμ yy = YY = 59 =,125 μμ xx = XX = 51 =,1875 γγ = JJJJJJJJ xxxx JJJJJJ xx = 15,25 177 = 1,1712688 aa ii = (YY ii.. YY ) γγ
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Dalam ilmu statistika teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan anatara dua variabel atau lebih adalah analisa regresi linier. Regresi pertama digunakan
Lebih terperinciINTERPOLASI CHEBYSHEV MAKALAH. Disusun untuk memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik yang dibimbing oleh. Dr. Trisilowati, S.Si., M.
ITERPOLASI CHEBYSHEV MAKALAH Disusun untuk memenuhi tugas Mata Kuliah Metode umerik yang dibimbing oleh Dr. Trisilowati, S.Si., M.Sc Disusun Oleh: Danang Indrajaya (146090400111008) M. Adib Jauhari Dwi
Lebih terperinciMETODE PSEUDOSPEKTRAL CHEBYSHEV PADA APROKSIMASI TURUNAN FUNGSI
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 50 57 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND METODE PSEUDOSPEKTRAL CHEBYSHEV PADA APROKSIMASI TURUNAN FUNGSI ILHAM FEBRI RAMADHAN Program Studi Matematika
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
17 BAB TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan teori dan metode yang digunakan untuk mendukung analisis data. Teori dan metode itu diantaranya adalah rancangan faktorial, analisis regresi dan metode
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Gambar 1.1 tegangan bidang pada (a) pelat dengan lubang (b) pelat dengan irisan (Daryl L. Logan : 2007) Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Umum Balok tinggi adalah elemen struktur yang dibebani sama seperti balok biasa dimana besarnya beban yang signifikan dipikul pada sebuah tumpuan dengan gaya tekan yang menggabungkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manajemen Sumber Daya Manusia Perusahaan adalah lembaga yang diorganisir dan dijalankan untuk menyediakan barang dan jasa dengan tujuan memperoleh keuntungan.manajemen merupakan
Lebih terperinciRegresi dan Interpolasi
Regresi dan Interpolasi Modul #3 Praktikum AS2205 Astronomi Komputasi Oleh Dr. Muhamad Irfan Hakim Program Studi Astronomi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Bandung 2014
Lebih terperinciSoal 1: Alinemen Horisontal Tikungan Tipe S-C-S
(Oct 4, 01) Soal 1: Alinemen Horisontal Tikungan Tipe S-C-S Suatu tikungan mempunyai data dasar sbb: Kecepatan Rencana (V R ) : 40 km/jam Kemiringan melintang maksimum (e max ) : 10 % Kemiringan melintang
Lebih terperinciBAB V VISUALISASI KARYA
digilib.uns.ac.id BAB V VISUALISASI KARYA 1. Konsep Logo A. Logo Acara dan Graphic Standard Manual Logo dari event Solo Vape Expo menggunakan logotype yang berupa singkatan dari nama event yaitu SOVAPE.
Lebih terperinciPENDEKATAN NUMERIK KONTROL SISTEM PILOT OTOMATIS UNTUK GERAK LONGITUDINAL PESAWAT DENGAN METODE PARKER-SOCHACKI
PENDEKATAN NUMERIK KONTROL SISTEM PILOT OTOMATIS UNTUK GERAK LONGITUDINAL PESAWAT DENGAN METODE PARKER-SOCHACKI SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Sains Program
Lebih terperinciAndry Pujiriyanto
Cepat Mahir Matlab Andry Pujiriyanto andrypuji@hmgm.geoph.itb.ac.id Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas untuk tujuan bukan komersial
Lebih terperinciKOMPUTASI DISTRIBUSI SUHU DALAM KEADAAN MANTAP (STEADY STATE) PADA LOGAM DALAM BERBAGAI DIMENSI
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan & Penerapan MIPA, Hotel Sahid Raya Yogyakarta, 8 Februari KOMPUTASI DISTRIBUSI SUHU DALAM KEADAAN MANTAP (STEADY STATE) PADA LOGAM DALAM BERBAGAI DIMENSI
Lebih terperinciAnalisis Masa Kadaluarsa Obat Jenis Tablet Pada Industri Farmasi (Studi Kasus di PT. X )
Analisis Masa Kadaluarsa Obat Jenis Tablet Pada Industri Farmasi (Studi Kasus di PT. X ) 1 Karina Putri Fardany dan Sony Sunaryo Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.9 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.9 Latar Belakang Salah satu tujuan pembangunan nasional adalah meningkat kinerja perekonomian agar mampu menciptakan lapangan kerja dan menata kehidupan yang layak bagi seluruh rakyat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Regional Bruto (PDRB) didefinisikan sebagai jumlah nilai tambah yang
9 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Pertumbuhan ekonomi merupakan suatu indikator untuk menentukan atau menilai apakah suatu negara pembangunannya berhasil atau tidak. Produk Domestik Regional Bruto
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE RUNGE-KUTTA ORDE-4 KUTTA BERDASARKAN RATA-RATA HARMONIK TUGAS AKHIR. Oleh : EKA PUTRI ARDIANTI
MODIFIKASI METODE RUNGE-KUTTA ORDE-4 KUTTA BERDASARKAN RATA-RATA HARMONIK TUGAS AKHIR Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika Oleh : EKA PUTRI ARDIANTI
Lebih terperinci2 TINJAUAN PUSTAKA. Model Sistem Prediksi Gabungan Terbobot
11 2 TINJAUAN PUSTAKA Prediksi unsur iklim curah hujan dengan akurasi tinggi di wilayah tropis dapat dikategorikan sulit dilakukan. Apalagi jika prediksi tersebut diarahkan pada luaran yang bersifat kuantitatif
Lebih terperinciPERSAMAAN KUADRAT. Persamaan. Sistem Persamaan Linear
Persamaan Sistem Persamaan Linear PENGERTIAN Definisi Persamaan kuadrat adalah kalimat matematika terbuka yang memuat hubungan sama dengan yang pangkat tertinggi dari variabelnya adalah 2. Bentuk umum
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ADAMS-BASHFORTH-MOULTON ORDE EMPAT UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER HOMOGEN ORDE TIGA KOEFISIEN KONSTAN
Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 2 Hal. 21 25 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENERAPAN METODE ADAMS-BASHFORTH-MOULTON ORDE EMPAT UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Program Linier Program linier merupakan model umum yang dapat digunakan untuk menyelesaikan persoalan pengalokasian sumber-sumber yang terbatas di antara beberapa aktivitas yang
Lebih terperinciLAMPIRAN. Studi Pustaka. Pembuatan Program Model Neuron Fitzhugh-Nagumo. Berhasil. Variasi Variabel b
LAMPIRAN Lampiran 1. Diagram Alir Penelitian Studi Pustaka Pembuatan Program Model Neuron Fitzhugh-Nagumo Berhasil Tidak Ya Variasi Variabel a Variasi Variabel b Variasi Variabel c Analisis Hasil Dikaitkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB LANDASAN TEORI.1 Analisis Regresi Analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu variabel dengan variabel yang lain. Variabel penjelas,
Lebih terperinciLAMPIRAN. LAMPIRAN A Data Sheet FR4. Universitas Sumatera Utara
LAMPIRAN LAMPIRAN A Data Sheet FR4 LAMPIRAN B Lampiran B-1 clc clear all %Menghitung Impedansi Karakteristik, Konstanta Redaman, Dan Konstanta Fasa H=[0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.36 0.51 0.71 0.76]%Tebal
Lebih terperinciKorelasi Linier Berganda
Korelasi Linier Berganda Analisa Korelasi Untuk mengukur "seberapa kuat" atau "derajat kedekatan yang terjadi antar variabel. Ingin mengetahui derajat kekuatan tersebut yang dinyatakan dalam koefisien
Lebih terperinciOLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP SELEKSI TINGKAT KABUPATEN-KOTA TAHUN 2006
OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP SELEKSI TINGKAT KABUPATEN-KOTA TAHUN 00 SOAL PILIHAN GANDA. Jumlah dua bilangan bulat yang berbeda adalah 4. Jika hasil bagi kedua bilangan tersebut adalah juga bilangan bulat,
Lebih terperinciFungsi Analitik (Bagian Keempat)
Fungsi Analitik (Bagian Keempat) Supama Jurusan Matematika, FMIPA UGM Yogyakarta 55281, INDONESIA Email:maspomo@yahoo.com, supama@ugm.ac.id (Pertemuan Minggu VII) Outline 1 Fungsi Analitik 2 Fungsi Analitik
Lebih terperinciKerangka Acuan SURVEI MAWAS DIRI A. PENDAHULUAN
Kerangka Acuan SURVEI MAWAS DIRI A. PENDAHULUAN Survei Mawas Diri adalah kegiatan pengenalan, pengumpulan dan pengkajian masyarakat kesehatan yang dilakukan oleh kader dan tokok masyarakat setempat dibawah
Lebih terperinciBAHASA isyarat adalah bahasa yang mengutamakan komunikasi
Pendekatan Polinomial dan Zero Crossing Untuk Parsing Kata Bahasa Isyarat Indonesia Pada Data Rekaman Finger Motion Capture Widda Ayui Silma, I Ketut Eddy Purnama, Ahmad Zaini Ringkasan Komunikasi antara
Lebih terperinciSoal 1: Alinemen Horisontal Tikungan Tipe S-S
(Oct 5, 01) Soal 1: Alinemen Horisontal Tikungan Tipe S-S Suatu tikungan mempunyai data dasar sbb: Kecepatan Rencana (V R ) : 40 km/jam Kemiringan melintang maksimum (e max ) : 10 % Kemiringan melintang
Lebih terperinciFAKTOR INTEGRASI PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER ORDE-1 UNTUK MENYELESAIKAN RANGKAIAN RC SIGIT KUSMARYANTO
FAKTOR INTEGRASI PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER ORDE- UNTUK MENYELESAIKAN RANGKAIAN RC SIGIT KUSMARYANTO http://sigitkus.lecture.ub.ac.id Persamaan Diferensial Linier Orde- yang berbentuk + PPPP = QQ, P
Lebih terperinciPERKIRAAN SELANG KEPERCAYAAN UNTUK PARAMETER PROPORSI PADA DISTRIBUSI BINOMIAL
PERKIRAAN SELANG KEPERCAYAAN UNTUK PARAMETER PROPORSI PADA DISTRIBUSI BINOMIAL Jainal, Nur Salam, Dewi Sri Susanti Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lambung
Lebih terperinciPERTIDAKSAMAAN PECAHAN
PERTIDAKSAMAAN PECAHAN LESSON Pada topik sebelumnya, kalian telah mempelajari topik tentang konsep pertidaksamaan dan nilai mutlak. Dalam topik ini, kalian akan belajar tentang masalah pertidaksamaan pecahan.
Lebih terperinciPersamaan dan Pertidaksamaan Linear
MATERI POKOK Persamaan dan Pertidaksamaan Linear MATERI BAHASAN : A. Persamaan Linear B. Pertidaksamaan Linear Modul.MTK X 0 Kalimat terbuka adalah kalimat matematika yang belum dapat ditentukan nilai
Lebih terperinciSOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL FRAKSIONAL LINIER HOMOGEN DENGAN METODE MITTAG-LEFFLER. Helfa Oktafia Afisha, Yuni Yulida *, Nurul Huda
SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL FRAKSIONAL LINIER HOMOGEN DENGAN METODE MITTAG-LEFFLER Helfa Oktafia Afisha, Yuni Yulida *, Nurul Huda Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Curah Hujan Curah hujan adalah jumlah air yang jatuh di permukaan tanah datar selama periode tertentu yang diukur dengan satuan tinggi milimeter (mm) di atas permukaan horizontal.
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. glide/refleksi geser, grup simetri, frieze group, graphical user interface (GUI) dijelaskan mengenai operasi biner.
BAB II KAJIAN PUSTAKA Secara umum, pada bab ini membahas mengenai kajian teori yang digunakan dalam penelitian yaitu, grup, transformasi, translasi, refleksi, rotasi, glide/refleksi geser, grup simetri,
Lebih terperinciBAB IV PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGOLAHAN DATA 4.1 Non-Hirarki Cluster (K-Means Cluster) 4.1.1 Print Output dan Analisa Output A. Initial Cluster Center Initial Cluster Centers Cluster 1 2 Kenyamanan 2 5 Kebersihan 3 5 Luas_Parkir
Lebih terperinciSOAL UAS PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL WADARMAN JAYA TELAUMBANUA
SOAL UAS PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL WADARMAN JAYA TELAUMBANUA 1304405027 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA JIMBARAN 2015 Rancang Filter low pass digital IIR Butterworth
Lebih terperinciPENERAPAN KONSEP FINITE STATE AUTOMATA (FSA) PADA MESIN PEMBUAT MINUMAN KOPI OTOMATIS. Rizky Indah Melly E.P,Wamiliana dan Didik Kurniawan
PENERAPAN KONSEP FINITE STATE AUTOMATA (FSA) PADA MESIN PEMBUAT MINUMAN KOPI OTOMATIS Rizky Indah Melly E.P,Wamiliana dan Didik Kurniawan PENDAHULUAN Perkembangan zaman yang semakin modern mengubah pola
Lebih terperinciFungsi perhitungan tegangan tangensial pada Matlab
79 Fungsi perhitungan tegangan tangensial pada Matlab % fungsi perhitungan tegangan tangensial rotating disk %---- pendefinisian variabel --------------------- function f = ConstructDisk (x) R = [0.0 6
Lebih terperinciMENGGAMBAR GRAFIK 2 DIMENSI DENGAN PROGRAM MATLAB
MENGGAMBAR GRAFIK 2 DIMENSI DENGAN PROGRAM MATLAB Disusun oleh : Kuswari Hernawati, M.Kom Disampaikan dalam Pelatihan GUIDE Matlab untuk Pembuatan antarmuka Pembelajaran Persamaan Matematika dan Tanggal
Lebih terperinciAplikasi Fungsi Green Pada Dinamika Sistem Fisis-Massa Pegas Dengan Shock Absorber
Aplikasi Fungsi Green Pada Dinamika Sistem Fisis-Massa Pegas Dengan Shock Absorber 1) Mangara Tua Sitanggang ) Tenang Ginting 3) Tua Raja Simbolon Jurusan Fisika Teoritis Fakultas MIPA USU 1 Mahasiswa
Lebih terperinciMETODA NUMERIK PRAKTIKUM 4 : INTERPOLASI POLINOMIAL Pokok Bahasan: Metoda Lagrange
METODA NUMERIK PRAKTIKUM 4 : INTERPOLASI POLINOMIAL Pokok Bahasan: Metoda Lagrange Tujuan Mengimplementasikan metoda interpolasi polinomial pada komputer dengan menggunakan MATLAB Kompetensi Dasar Mefinisikan
Lebih terperinciMETODE ITERASI BARU BERTIPE SECANT DENGAN KEKONVERGENAN SUPER-LINEAR. Rino Martino 1 ABSTRACT
METODE ITERASI BARU BERTIPE SECANT DENGAN KEKONVERGENAN SUPER-LINEAR Rino Martino 1 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Kampus Binawidya
Lebih terperinciUJIAN SARINGAN MASUK PERGURUAN TINGGI NEGERI MATEMATIKA DASAR FUNGSI KUADRAT. A. 1 B. 2 C. 3 D. 5 E. 7 Solusi: [D]
UJIAN SARINGAN MASUK PERGURUAN TINGGI NEGERI MATEMATIKA DASAR FUNGSI KUADRAT. SBMPTN MADAS 4 Jika fungsi f x a x x c menyinggung sumbu x di x, maka a A. B. C. D. 5 E. 7 Solusi: [D] 6 f x a x x c f ' x
Lebih terperinciBAB IV MATERI KERJA PRAKTEK
BAB IV MATERI KERJA PRAKTEK 4.1. Gambaran Umum Proyek yang penulis dapatkan berawal dari keperluan untuk membuat website Angel Eyes Cloth yang merupakan UKM yang bergelut di bidang clothing. Briefing yang
Lebih terperinciBAB IV MATERI KERJA PRAKTEK
BAB IV MATERI KERJA PRAKTEK 4.1 Perancangan Desain layout iklan interaktif Cheesy Ria Pzza Hut Praktikan ditempatkan pada bagian desain grafis (Graphic Designer) lebih tepatnya junior designer. Selama
Lebih terperincifungsi rasional adalah rasio dari dua polinomial. Secara umum,
fungsi rasional adalah rasio dari dua polinomial. Secara umum, Fungsi Rasional Fungsi rasional adalah fungsi yang memiliki bentuk Dengan p dan d merupakan polinomial dan d(x) 0. Domain dari V(x) adalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Fluida 2.1.1 Pengertian Fluida Fluida didefinisikan sebagai zat yang berdeformasi terus-menerus selama dipengaruhi suatu tegangan geser. Tegangan (gaya per satuan luas) geser
Lebih terperinci2.1 Pengertian Regresi
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. Menurut Galton, analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan dari suatu variabel yang
Lebih terperinciTRAPEZOIDAL RULE DENGAN MENGGUNAKAN EXCEL. Abstract.
1 TRAPEZOIDAL RULE DENGAN MENGGUNAKAN EXCEL Krisnawati Abstract. Trapezoidal is one of methods that used to approximate numerical integration. Although we can implemented based to mathematical subroutine
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Air Conditioner (AC) 2.1.1 Sejarah Air Conditioner Pengetahuan tentang fungsi pendinginan udara sudah berkembang sejak zaman Romawi. Makanan yang disimpan di tempat dingin akan
Lebih terperinciKata Pengantar. Medan, 11 April Penulis
Kata Pengantar Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan YME, bahwa penulis telah menyelesaikan tugas mata kuliah Matematika dengan membahas Numerical Optimization atau Optimasi Numerik dalam bentuk makalah.
Lebih terperinciInterpolasi Spline Kubik pada Trajektori Manusia
Interpolasi Spline Kubik pada Trajektori Manusia Samsu Sempena (13788) 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 1 Bandung 4132,
Lebih terperinciIII. FUNGSI POLINOMIAL
III. FUNGSI POLINOMIAL 3. Pendahuluan A. Tujuan Setelah mempelajari bagian ini diharapkan mahasiswa dapat:. menuliskan bentuk umum fungsi polinomial;. menghitung nilai fungsi polinomial; 3. menuliskan
Lebih terperinciSTUDI PERPINDAHAN PANAS DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM KOORDINAT SEGITIGA
STUDI PERPINDAHAN PANAS DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM KOORDINAT SEGITIGA Oleh : Farda Nur Pristiana 1208 100 059 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH
Lebih terperinciKey Word. KeyWord yang didapatkan dari hasil analisa yang telah dilakukan adalah : DYNAMIC and EXCLUSIVE. Diagram KeyWord
Key Word KeyWord yang didapatkan dari hasil analisa yang telah dilakukan adalah : DYNAMIC and EXCLUSIVE Diagram KeyWord DefinisiKeyWord dynamic: merujuk pada hasil karya yang penuh semangat dan gerak/laju/sehingga
Lebih terperinciKONTROL OPTIMAL UNTUK DISTRIBUSI TEMPERATUR DENGAN PENDEKATAN BEDA HINGGA
KONTROL OPTIMAL UNTUK DISTRIBUSI TEMPERATUR DENGAN PENDEKATAN BEDA HINGGA Nama Mahasiswa : Asri Budi Hastuti NRP : 1205 100 006 Dosen Pembimbing : Drs. Kamiran, M.Si. Abstrak Kontrol optimal temperatur
Lebih terperinci6 FUNGSI LINEAR DAN FUNGSI
6 FUNGSI LINEAR DAN FUNGSI KUADRAT 5.1. Fungsi Linear Pada Bab 5 telah dijelaskan bahwa fungsi linear merupakan fungsi yang variabel bebasnya paling tinggi berpangkat satu. Bentuk umum fungsi linear adalah
Lebih terperinci10 Soal dan Pembahasan Permasalahan Program Linear
10 Soal dan Pembahasan Permasalahan Program Linear 1. BAYU FURNITURE memproduksi 2 jenis produk yaitu meja dan kursi yang harus diproses melalui perakitan dan finishing. Proses perakitan memiliki 60 jam
Lebih terperinci