Aplikasi Teori Kendali Pada Permainan Dinamis Non-Kooperatif Waktu tak Berhingga
|
|
- Widya Oesman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Semnar Nasonal eknolog Inormas Komunkas dan Industr (SNIKI) 4 ISSN : akultas Sans dan eknolog UIN Sultan Syar Kasm Rau Pekanbaru, 3 Oktober 1 Aplkas eor Kendal Pada Permanan Dnams Non-Kooperat Waktu tak Berhngga Nlwan Andraja UIN Sultan Syar Kasm Rau, Pekanbaru Jl. H.R Soebrantas No 155 Km. 18 telp : e-mal: nlwanandraja336@gmal.com Abstrak Pada tulsan n dbahas mengena aplkas teor kendal untuk membentuk vektor kendal pada permanan dnams lner kuadratk non-kooperat dua peman dengan strateg Nash untuk waktu tak berhngga. Pembahasan dawal dar persamaan umum kendal optmal waktu kontnu, kemudan dlanjutkan ke persamaan umum untuk permanan dnams non-kooperat N peman untuk waktu berhngga dengan beberapa asums. Kemudan, dengan asums yang sama dbentuk persamaan umum untuk permanan dnams non-kooperat dua peman untuk waktu tak berhngga, yang terdr dar persamaan derensal sstem dnamk dan ungs objekt yang sesua. Kemudan dengan menggunakan teor kendal dbentuk persamaan aljabar Rccat yang sesua dengan persamaan derensal dan ungs objekt untuk masng-masng peman. Berdasarkan persamaan aljabar Rccat yang dbentuk, dperoleh solus yang dgunakan untuk membentuk vektor kendal yang sesua untuk masng-masng peman. Akhrnya dsmpulkan bahwa terdapat eksstens vektor kendal pada permanan dnams lner kuadratk non-kooperat dua peman dengan strateg Nash untuk waktu tak berhngga. Kata kunc: Permanan dnams non-kooperat, aljabar Rccat, vektor kendal Abstract In ths paper dscuss about applcaton the control theory to orm control vector n lner quadratc non-cooperatve dynamc game two-player wth Nash strategy or nnte tme. Dscuss was started rom general equaton or optmal control o contnuous tme, then dscuss to contnue to general equaton or non-cooperatve dynamc game N player or nte tme wth several assumpton. hen, wth the same assumpton to made general equaton or non-cooperatve dynamc game two-player or nnte tme, whch consstng o derental equaton dynamcal system and objectve uncton sutably. Moreover, wth used control theory to orm algebrac Rccat equaton sutably wth derental equaton and objectve uncton or each player. Based on algebrac Rccat equaton was ormed, gotten soluton whch used to orm control vector sutably or each player. nally gets to be concluded there are exsts control vector n lnear quadratc non-cooperatve dynamc game two-player wth Nash strategy or nnte tme. Keywords: non-cooperatve dynamc game, algebrac Rccat, control vector 1. Pendahuluan Dalam kehdupan sehar-har banyak persoalan yang dapat dhubungkan dengan matematka, bukan hanya persoalan yang rumt tap juga persoalan yang menark sepert permanan. Permanan dapat dbawa ke ranah matematka yang dkenal dengan teor permanan. Banyak orang telah mengetahu bahwa teor permanan merupakan bagan dar persoalan program lner atau rset operas. Hal n dkarenakan, ddalam program lner atau rset operas, persoalan permanan dasumskan mencar keputusan yang mengoptmalkan ungs tujuan dengan data-data awal dsajkan dalam bentuk tabel dan tanpa memlk plhan strateg yang optmal. Asums yang sama namun pendekatan penyelesaan yang lebh berbeda dberkan oleh teor kendal dalam persoalan teor permanan. Berdasarkan teor kendal, persoalan permanan dpandang sebaga persoalan sebuah model sstem dnams dserta ungs tujuan. Sehngga, ddalam model sstem dnams permanan tersebut, terdapat varabel state dan kendal. Sedangkan data-data awal dsajkan dalam bentuk matrks, sehngga dapat dgunakan teor-teor matrks sepert pada aljabar lner. Selanjutnya, untuk mencar keputusan yang akan mengoptmalkan ungs tujuan, dperoleh dengan mencar kendal sebaga solus yang sesua dengan strateg yang dngnkan. Salah satu strateg yang menark yatu strateg Nash untuk waktu tak hngga. Masalah solus strateg Nash, telah djelaskan oleh beberapa ahl dantaranya dberkan oleh amer Basar (1999) dan Jacob Engwerda () yang telah menjelaskan tentang eksstens solus strateg Nash untuk persoalan permanan dnams non-kooperat dengan waktu tak hngga kasus non skalar. Hal yang sama juga dberkan oleh Weeren (1999) yang menjelaskan mengena eksstens solus strateg Nash untuk persoalan permanan dnams non-kooperat dengan waktu tak hngga kasus non skalar dan skalar. 4
2 Semnar Nasonal eknolog Inormas Komunkas dan Industr (SNIKI) 4 ISSN : akultas Sans dan eknolog UIN Sultan Syar Kasm Rau Pekanbaru, 3 Oktober 1 Oleh karena tu, peneltan n akan membahas mengena teor permanan dpandang dar teor kendal. ermasuk mencar eksstens keputusan sebaga solus yang akan mengoptmalkan ungs tujuan, yang sesua dengan solus strateg Nash, yang akan memberkan alternat untuk menyelesakan persoalan teor permanan dsampng menggunakan pendekatan program lner serta akan member kemudahan menentukan keputusan bag permanan dnams non-kooperat untuk berbaga konds sstem dnamk dan ungs tujuan dua peman waktu kontnu.. Metode Peneltan Peneltan n menggunakan stud lteratur dan langkah-langkah yang dlakukan pada peneltan n adalah sebaga berkut : 1. Membentukan model sstem dnams kasus permanan non-kooperat dua peman beserta ungs tujuan untuk waktu tak hngga berdasarkan masalah kendal optmal.. Membentuk persamaan aljabar Rccat yang bersesuaan berdasarkan persamaan derensal Rccat, 1 S A S SA SBR B S Q, t 3. Mencar eksstens keputusan strateg Nash yang akan mengoptmalkan ungs tujuan permanan dnams. 3. Hasl dan Pembahasan 3.1. Masalah Umum Kendal Optmal Waktu Kontnu. Persamaan derensal untuk permasalahan umum kendal optmal waktu kontnu untuk sstem dnams dberkan sebaga berkut x( t) ( x( t), u ( t), t), (3.1.1) dengan adalah vektor state nternal dan adalah vektor kendal nput. ungs tujuan yang akan dcapa yatu memnmalkan ungs objekt, dengan persamaan J( t ) ( x( ), ) L( x( t), u ( t), t) dt, (3.1.) dengan t adalah waktu awal dan adalah waktu akhr. t 3.. Kendal Optmal Lngkar ertutup Lner Kuadratk. Pada persoalan sstem dnamk lngkar tertutup, dasumskan terdapat sebuah persamaan derensal sstem dnamk, dengan tujuan memnmalkan ungs objekt berbentuk kuadratk. Selanjutnya akan dcar vektor kendal yang akan memnmalkan ungs tujuan berdasarkan nput yang dberkan kepada persamaan derensal sstem dnamknya. Adapun bentuk model matematka persoalan masalah kendal optmal lngkar tertutup lner kuadratk, dapat ddenskan pada persamaan derensal sstem dnamk berkut x( t) Ax( t) Bu ( t), (3..1) dengan, dan kendal nput,dan memnmalkan ungs objekt yatu 1 1 J( t) x ( ) S( ) x( ) ( Q R ) dt x x u u, (3..) dengan t waktu awal dan merupakan matrks smetr yang mempengaruh ungs objekt. Dasumskan Q dan ( ) t waktu akhr, matrks R, matrks Q dan matrks S ( ), ketganya S sem dent post ( Q, S( ) ), selanjutnya Q dan S ( ) memlk nla egen nonnegat sehngga x Qx dan x ( ) S( ) x ( ) bernla nonnegat untuk setap x () t. Dasumskan juga R adalah dent post dengan R sehngga R memlk nla egen post sehngga u Ru untuk setap u ( t) berkut : Persamaan Hamlton : Persamaan state yatu. Selanjutnya dberkan persamaan-persamaan 1 H( t) ( x Qx u Ru) λ ( Ax Bu ). (3..3) H x A x B u. λ (3..4) 41
3 Semnar Nasonal eknolog Inormas Komunkas dan Industr (SNIKI) 4 ISSN : akultas Sans dan eknolog UIN Sultan Syar Kasm Rau Pekanbaru, 3 Oktober 1 Persamaan kostate yatu Persamaan konds stasonary yatu Berdasarkan persamaan (3..6) dperoleh H Q A λ x λ x H R B u λ u 1 u( t) R B λ ( t). (3..7). (3..5). (3..6) Selanjutnya persamaan (3..7) dsubsttuskan ke persamaan (3..4), maka dperoleh 1 x AxBR B λ. (3..8) Dengan mengambl persamaan (3..8) dan persamaan (3..5) maka dapat dbuat sstem homogen Hamlton yatu 1 x A Q BR B λ λ, (3..9) A x dengan matrks koesen dsebut matrks Hamltonan. Dketahu t dan x ( t), waktu akhr dketahu, state akhr x ( ) bergantung kepada sehngga dx ( ) tdak nol, maka konds akhr yatu λ( ) S( ) x ( ), (3..1) Maka untuk mencar kendal optmal, maka akan dselesakan masalah dua ttk batas. Dasumskan x () t dan λ () t memenuh persamaan (3..1) untuk setap nterval sehngga dengan S ( ) adalah matrks n n λ( t) S( t) x ( t), (3..11) [ t, ]. Selanjutnya derensalkan persamaan (3..11) ddapat λ Sx Sx. Kemudan dar persamaan (3..8) dperoleh 1 λ Sx Sx Sx S( Ax BR B Sx ). (3..1) Berdasarkan persamaan (3..5) ddapat selanjutnya, dsubsttuskan persamaan (3..1) ke λ Qx A λ, dperoleh 1 Qx A λ Sx S( Ax BR B Sx ) 1 Sx SAx SBR B Sx Qx A Sx S A S SA SBR B S Q persamaan (3..13) memenuh untuk setap waktu t,maka dperoleh 1 S A S SA SBR B S Q λ Qx A λ λ Qx A λ, 1 x ( ) x, (3..13) karena, t, (3..14) persamaan (3..14) dsebut persamaan derensal Rccat. Jka St () adalah solus dengan konds akhr S ( ), maka persamaan (3..1) berlaku untuk setap t, maka asums benar. Karena solus persamaan derensal Rccat adalah St () dan Sx, maka vektor kendal 1 optmal yang dberkan dar persamaan (3..7) yatu u( t) R B λ ( t) menjad 1 u( t) R B S( t) x ( t), (3..15) 1 selanjutnya dsmbolkan K( t) R B S( t), (3..16) sehngga vektor kendal optmal menjad u( t) K( t) x ( t). (3..17) 3.3. Permanan Dnams Non-Kooperat dua Peman. Masalah umum permanan dnams non-kooperat ddenskan dalam bentuk persamaan derensal sstem dnamk permanan untuk N peman N x( t) Ax( t) Bu ( t), x() x (3.3.1) 1 4
4 Semnar Nasonal eknolog Inormas Komunkas dan Industr (SNIKI) 4 ISSN : akultas Sans dan eknolog UIN Sultan Syar Kasm Rau Pekanbaru, 3 Oktober 1 dengan matrks dan,. Setap peman memlk sebuah ungs objekt yang akan dmnmalkan N 1 N j j j j1 J ( u,, u ) x ( ) K ( ) x( ) { x ( t) Q x( t) u ( t) R u ( t)} dt (3.3.) serta semua matrks pada ungs tujuan J dasumskan merupakan matrks dengan 1,,, N smetr, R dan j ddenskan Q keduanya merupakan matrks dent post untuk 1,,, N S B R B dan S 1 B R R R B untuk j j j, serta Selanjutnya akan dbentuk persamaan derensal sstem dnamk permanan non-kooperat untuk dua peman waktu tak berhngga x( t) Ax( t) Bu ( t) B u ( t), x() x (3.3.3) Pada bagan waktu tak berhngga, ungs objekt memenuh krtera J ( u, u ) lm J ( u, u ), sehngga para peman memnmalkan ungs objekt 1 1 untuk j, 1,. 1 j j j j1 J ( u, u ) x ( ) K ( ) x( ) { x ( t) Q x( t) u ( t) R u ( t)} dt (3.3.4) ungs tujuan permanan dua peman waktu tak berhngga memenuh asums dan matrks R serta j matrks Q keduanya dent post. Selanjutnya akan dbentuk vektor kendal u x dengan () t R B K, =1,, dan merupakan ekulbrum lner umpan balk Nash. 1 (, ) adalah anggota { ( 1, ) A B B stabl} 1 berkut. Deens Ekulbrum lner memenuh pertdaksamaan untuk setap 1 1 =, yang memenuh dens 1, dsebut ekulbrum lner umpan balk Nash jka J ( x,, ) J ( x,, ) dan J ( x,, ) J ( x,, ) 1 1 x dan untuk setap matrks state umpan balk, 1, sedemkan sehngga (, ) dan (, ) Eksstens solus Permanan Dnams Non-Kooperat dua Peman. Dpandang kembal sstem persamaan derensal sstem dnamk permanan non-kooperat untuk dua peman waktu tak berhngga, berturut-turut persamaan (3.3.3) dan (3.3.4). Akan dtunjukkan ada 1 K1( t), K( t ) yang memenuh () t R B K dengan asums ( 1, ) adalah ekulbrum umpan balk Nash, yang memenuh Sehngga dapat dbentuk u x. J ( x,, ) J ( x,, ) dan Pada kasus peman pertama, dketahu peman pertama menjad dengan J ( x,, ) J ( x,, ). 1 1 u ( t) x ( t), maka sstem dnamk x Ax B u B x dengan ungs objekt J x ( ) K ( ) x( ) { x ( Q R ) x u R u } dt, berdasarkan sstem dnamk dan ungs objekt peman pertama, dapat dbentuk persamaan aljabar Rccat 1 ( A B ) K K ( A B ) K S K ( Q R ), (3.4.1) 43
5 Semnar Nasonal eknolog Inormas Komunkas dan Industr (SNIKI) 4 ISSN : akultas Sans dan eknolog UIN Sultan Syar Kasm Rau Pekanbaru, 3 Oktober 1 dengan mensubsttuskan R B K kepersamaan (3.4.1), maka dperoleh 1 ( A S K ) K K ( A S K ) K S K Q K S K. (3.4.) 1 Persamaan (3.4.) akan memlk solus K 1. Sehngga dapat dbentuk pertama dapat membentuk ungs kendal u x. R B K 1 1, maka peman Secara sama untuk peman kedua, maka sstem dnamk peman pertama menjad x Ax B x B u dengan ungs objekt x x x x u u 1 J ( ) K ( ) ( ) { ( Q R ) R } dt Maka dapat dbentuk persamaan aljabar Rccat 1 ( A B ) K K ( A B ) K S K ( Q R ) (3.4.3) Dengan mensubsttuskan R B K kepersamaan (3.4.3), maka dperoleh 1 1 ( A S K ) K K ( A S K ) K S K Q K S K (3.4.4) 1 Maka dapat dperoleh K sebaga solus dar persamaan (3.4.4) sehngga peman pertama dapat membentuk ungs kendal u x. Berdasarkan persamaan (3.4.) dan (3.4.4) dperoleh u dsubstuskan ke persamaan derensal sstem dnamk, maka dperoleh Selanjutnya karena x dan R B K 1 u x Ax Bu B u Ax B x B x A B B x. 1, ekulbrum Nash yang memenuh J1( x, 1, ) J1( x, 1, ) dan J( x, 1, ) J( x, 1, ) maka dasumskan dan sehngga dperoleh x A B B nla egen real bernla negat untuk AB B, maka AB B stabl. Sehngga solus u x dan u permanan non-kooperat. maka x, kemudan x dengan x, dapat menstablkan persamaan derensal sstem dnamk 4. Kesmpulan Berdasarkan uraan pada hasl dan pembahasan yang telah dberkan, maka dperoleh kesmpulan bahwa berdasarkan permanan dnams non-kooperat untuk N peman, dapat dbentuk persamaan derensal sstem dnamk permanan non-kooperat untuk dua peman waktu tak berhngga yatu dengan para peman memnmalkan ungs objekt x( t) Ax( t) Bu ( t) B u ( t), x() x 1 j j j j1 J ( u, u ) x ( ) K ( ) x( ) { x ( t) Q x( t) u ( t) R u ( t)} dt. Selanjutnya berdasarkan persoalan kendal optmal waktu kontnu, maka masng-masng peman pada permasalahan permanan dnams non-kooperat dua peman dapat dbentuk persamaan aljabar 1 Rccat, yang dgunakan untuk membentuk vektor kendal u x dengan () t R B K untuk 1, yang merupakan ekulbrum umpan balk Nash untuk masng-masng peman. Untuk peneltan selanjutnya, dapat dlakukan peneltan dua peman untuk kasus waktu tak berhngga dengan asums matrks-matrks menjad skalar atau dengan menelt untuk kasus N peman dengan asums yang sama dengan kasus dua peman untuk kasus waktu tak berhngga. 44
6 Semnar Nasonal eknolog Inormas Komunkas dan Industr (SNIKI) 4 ISSN : akultas Sans dan eknolog UIN Sultan Syar Kasm Rau Pekanbaru, 3 Oktober 1 Datar Pustaka Jurnal : [1] Engwerda J. eedback Nash equlbra n the scalar nnte horzon LQ-game. Automatca. ; 36 : [] Weeren AJM, Schumacher JM, Engwerda J. Asymptotc analyss o lnear eedback Nash equlbra n nonzero-sum lnear-quadratc derental games. Journal o Optmzaton heory and Applcatons.1999: 11: p Buku : [1] Basar. Dynamc noncooperatve game theory. Phladelpha: SIAM [] Bellman R. Introducton to Matrx Analyss. Phladelpha: SIAM [3] Engwerda J. LQ Dynamc Optmzaton and Derental Games. Chchester: John Wley & Sons. 5. [4] Lews L. Appled Optmal Control and Estmaton. New Jersey: Prentce-Hall, Inc [5] Olsder GJ. Mathematcal System heory. Delt: Unversty o echnology [6] Perko L. Derental Equatons and Dynamcal System. New York: Sprnger-Verlag
Vektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga
Semnar Nasonal eknolog Informas Komnkas dan Indstr (SNIKI) 8 ISSN : 85-99 Pekanbar 9 November 6 Vektor Kendal Permanan Dnams LQ Non-Kooperatf Wakt ak Berhngga Nlwan Andraja UIN Sltan Syarf Kasm Ra Pekanbar
Lebih terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciII. TEORI DASAR. Definisi 1. Transformasi Laplace didefinisikan sebagai
II. TEORI DASAR.1 Transormas Laplace Ogata (1984) mengemukakan bahwa transormas Laplace adalah suatu metode operasonal ang dapat dgunakan untuk menelesakan persamaan derensal lnear. Dengan menggunakan
Lebih terperinciDekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya
A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak
Lebih terperinciSISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS
SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d
Lebih terperinciDalam sistem pengendalian berhirarki 2 level, maka optimasi dapat. dilakukan pada level pertama yaitu pengambil keputusan level pertama yang
LARGE SCALE SYSEM Course by Dr. Ars rwyatno, S, M Dept. of Electrcal Engneerng Dponegoro Unversty BAB V OPIMASI SISEM Dalam sstem pengendalan berhrark level, maka optmas dapat dlakukan pada level pertama
Lebih terperinciAPLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K
Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH Yun Yulda dan Muhammad Ahsar K Program Stud Matematka Unverstas
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciAPLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS
Vol No Jurnal Sans Teknolog Industr APLIKASI METODE SINGULAR VALUE DECOMPOSITION(SVD) PADA SISTEM PERSAMAAN LINIER KOMPLEKS Ftr Aryan Dew Yulant Jurusan Matematka Fakultas Sans Teknolog UIN SUSKA Rau Emal:
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciEksistensi Bifurkasi Mundur pada Model Penyebaran Penyakit Menular dengan Vaksinasi
1 Eksstens Bfurkas Mundur pada Model Penyebaran Penyakt Menular dengan Vaksnas Intan Putr Lestar, Drs. M. Setjo Wnarko, M.S Jurusan Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Insttut Teknolog
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciPENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER
Penerapan Program Lner Kabur dalam Analss.. Elfranto PENERAPAN PROGRAM LINIER KABUR DALAM ANALISIS SENSITIVITAS PROGRAM LINIER Elfranto Dosen Unverstas Muhammadyah Sumatera Utara Abstrak: Salah satu kaan
Lebih terperinciPENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM)
PENYELESAIAN MASALAH PANAS BALIK (BACKWARD HEAT PROBLEM) Rcha Agustnngsh, Drs. Lukman Hanaf, M.Sc. Jurusan Matematka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya
Lebih terperinciPENERAPAN METODE LINIEAR DISCRIMINANT ANALYSIS PADA PENGENALAN WAJAH BERBASIS KAMERA
PENERAPAN MEODE LINIEAR DISCRIMINAN ANALYSIS PADA PENGENALAN AJAH ERASIS KAMERA Asep Sholahuddn 1, Rustam E. Sregar 2,Ipng Suprana 3,Setawan Had 4 1 Mahasswa S3 FMIPA Unverstas Padjadjaran e-mal: asep_sholahuddn@yahoo.com
Lebih terperinciAplikasi Geometri pada Permainan Dinamis Non- Kooperatif Skalar Waktu tak Berhingga
Seminar Nasional eknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNIKI) 7 ISSN :85-99 Pekanaru, Novemer 5 Aplikasi Geometri pada Permainan Dinamis Non- Kooperatif Skalar Waktu tak Berhingga Nilwan Andiraja
Lebih terperinciBAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA
BEBERAPA SIFAT TERKAIT SUBMODUL SEMIPRIMA A-3 Dan Aresta Yuwanngsh 1 1 Mahasswa S Matematka UGM dan.aresta17@yahoo.com Abstrak Dberkan R merupakan rng dengan elemen satuan, M R-modul kanan, dan R S End
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI QR TUGAS AKHIR
PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR KOMPLEKS MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI QR TUGAS AKHIR Dajukan sebaga Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sans pada Jurusan Matematka Oleh : IIS ERIANTI
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota
Lebih terperinciEFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral
Lebih terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Studi Kasus pada Data Inflasi Indonesia)
PENERAPAN METODE MAMDANI DALAM MENGHITUNG TINGKAT INFLASI BERDASARKAN KELOMPOK KOMODITI (Stud Kasus pada Data Inflas Indonesa) Putr Noorwan Effendy, Amar Sumarsa, Embay Rohaet Program Stud Matematka Fakultas
Lebih terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor
Lebih terperinciSEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS
JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 289-297 SEMI RING POLINOM ATAS ALJABAR MAX-PLUS Suroto Prod Matematka, Jurusan MIPA, Fakultas Sans dan Teknk Unverstas Jenderal Soedrman e-mal : suroto_80@yahoo.com
Lebih terperinciVektor Kendali Permainan Dinamis LQ Non-Kooperatif Waktu Tak Berhingga
Semnar aonal enolog Informa, Komuna dan Indutr (SIKI) 9 ISS (Prnted) : 579-77 Faulta San dan enolog, UI Sultan Syarf Kam Rau ISS (Onlne) : 579-546 Peanbaru, 8-9 Me 7 Vetor Kendal Permanan Dnam LQ on-kooperatf
Lebih terperinciPEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)
PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI BERDASARKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS) Wrayant ), Ad Setawan ), Bambang Susanto ) ) Mahasswa Program Stud Matematka FSM UKSW Jl. Dponegoro 5-6 Salatga,
Lebih terperinciPenerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analisis Rangkaian RLC
Penerapan Metode Runge-Kutta Orde 4 dalam Analss Rangkaan RLC Rka Favora Gusa JurusanTeknk Elektro,Fakultas Teknk,Unverstas Bangka Beltung rka_favora@yahoo.com ABSTRACT The exstence of nductor and capactor
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA
Prosdng Semnar Nasonal Sans dan Penddkan Sans IX, Fakultas Sans dan Matematka, UKSW Salatga, 21 Jun 2014, Vol 5, No.1, ISSN :2087-0922 PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL
Lebih terperinciPENJADWALAN PRODUKSI di PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog III Program Stud MMTITS, Surabaya 4 Pebruar 2006 PENJADWALAN PRODUKSI d PT MEUBEL JEPARA PROBOLINGGO Mohammad Khusnu Mlad, Bobby Oedy P. Soepangkat, Nurhad Sswanto
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Lebih terperinci(1.1) maka matriks pembayaran tersebut dikatakan mempunyai titik pelana pada (r,s) dan elemen a
Lecture 2: Pure Strategy A. Strategy Optmum Hal pokok yang sesungguhnya menad nt dar teor permanan adalah menentukan solus optmum bag kedua phak yang salng bersang tersebut yang bersesuaan dengan strateg
Lebih terperinciAPLIKASI SISTEM LINEAR MAX-PLUS INVARIANT PADA SISTEM PRODUKSI TEMPE SUPER DANGSUL DI YOGYAKARTA
APLIKASI SISTEM LINEAR MAX-PLUS INVARIANT PADA SISTEM PRODUKSI TEMPE SUPER DANGSUL DI YOGYAKARTA A7 Hendra Lstya Kurnawan 1, Musthofa 2 1 Mahasswa Program Stud Matematka Jurusan Penddkan Matematka FMIPA
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciEstimasi Variabel Keadaan Gerak Longitudinal Pesawat Terbang Menggunakan Metode Fuzzy Kalman Filter
A-42 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5 No. 2 (216) 2337-352 (231-928X Prnt) Estmas Varabel Keadaan Gerak Longtudnal Pesawat erbang Menggunakan Metode Fuzzy Kalman Flter Res Arumn San, Erna Aprlan, dan Mohammad
Lebih terperinciCatatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K
Lebih terperinciPENDAHULUAN Latar Belakang
PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang
Lebih terperinciPEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR
PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) resa.septan@unpad.ac.d,
Lebih terperinciPEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Studi Kasus : Metode Secant)
PEMAHAMAN METODE NUMERIK MENGGUNAKAN PEMPROGRMAN MATLAB (Stud Kasus : Metode Secant) Melda panjatan STMIK Bud Darma, Jln.SM.Raja No.338 Sp.Lmun, Medan Sumatera Utara Jurusan Teknk Informatka e-mal : meldapjt.78@gmal.com
Lebih terperinciDIMENSI PARTISI GRAF GIR
Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan
Lebih terperinciLAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES
LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES Hubungan n akan dawal dar gaya yang beraks pada massa fluda. Gaya-gaya n dapat dbag ke dalam gaya bod, gaya permukaan, dan gaya nersa. a. Gaya Bod Gaya bod
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan
Lebih terperinciContoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK
BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.
Lebih terperinciMatematika Eigenface Menggunakan Metrik Euclidean
Matematka Egenface Menggunakan Metrk Eucldean 6 Ben Utomo Sekolah ngg eknolog Bontang, Indonesa Abstract Salah satu sstem pengenalan wajah (face recognton) adalah metode egenface. Metode n bekerja dengan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
Lebih terperinciNama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
Lebih terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. SARS pertama kali dilaporkan terjadi di Propinsi Guandong Cina pada
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH Pergerakan populas sangat mempengaruh proses dnamka dar epdem penyakt. Hal n dapat dtunjukkan oleh beberapa penyakt menular. SARS pertama kal dlaporkan terjad
Lebih terperinciIII PEMODELAN MATEMATIS SISTEM FISIK
34 III PEMODELN MTEMTIS SISTEM FISIK Deskrps : Bab n memberkan gambaran tentang pemodelan matemats, fungs alh, dagram blok, grafk alran snyal yang berguna dalam pemodelan sstem kendal. Objektf : Memaham
Lebih terperinciUJI PRIMALITAS. Sangadji *
UJI PRIMALITAS Sangadj * ABSTRAK UJI PRIMALITAS. Makalah n membahas dan membuktkan tga teorema untuk testng prmaltas, yatu teorema Lucas, teorema Lucas yang dsempurnakan dan teorema Pocklngton. D sampng
Lebih terperinciBab V Aliran Daya Optimal
Bab V Alran Daya Optmal Permasalahan alran daya optmal (Optmal Power Flow/OPF) telah menjad bahan pembcaraan sejak dperkenalkan pertama kal oleh Carpenter pada tahun 196. Karena mater pembahasan tentang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :
JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan
Lebih terperinciMENCERMATI BERBAGAI JENIS PERMASALAHAN DALAM PROGRAM LINIER KABUR. Mohammad Asikin Jurusan Matematika FMIPA UNNES. Abstrak
JURAL MATEMATIKA DA KOMUTER Vol. 6. o., 86-96, Agustus 3, ISS : 4-858 MECERMATI BERBAGAI JEIS ERMASALAHA DALAM ROGRAM LIIER KABUR Mohammad Askn Jurusan Matematka FMIA UES Abstrak Konsep baru tentang hmpunan
Lebih terperinciJMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 2013, hal SPEKTRUM PADA GRAF REGULER KUAT
JMP : Volume 5 Nomor, Jun 03, hal. 3 - SPEKTRUM PD GRF REGULER KUT Rzk Mulyan, Tryan dan Nken Larasat Program Stud Matematka, Fakultas Sans dan Teknk Unerstas Jenderal Soedrman Emal : rzky90@gmal.com BSTRCT.
Lebih terperinciPENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL
Arad Retno TH, Pengembangan Metode Algortma Gen, Hal 93-0 PENGEMBANGAN METODE ALGORITMA GENETIKA DAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK FUNGSI MULTIMODAL Arad Retno Tr Hayat Abstrak Metode optmas
Lebih terperinciMODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN
MODEL HEURISTIK PENENTUAN RUTE KENDARAAN DENGAN BATASAN WAKTU PENGIRIMAN Tjutju T. Dmyat Jurusan Teknk Industr Unverstas Pasundan E-mal : admyat@bdg.centrn.net.d ABSTRAK Penentuan rute kendaraan (Vehcle
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear
REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana
Lebih terperinciOptimasi Perencanaan Hasil Produksi dengan Aplikasi Fuzzy Linear Programming (FLP)
Semnar Nasonal Waluyo Jatmko II FTI UPN Veteran Jawa Tmur Optmas Perencanaan Hasl Produks dengan Aplkas Fuzzy Lnear Programmng (FLP) Akhmad Fauz Jurusan Teknk Informatka UPNV Veteran Jawa Tmur Emal: masuz@upnatm.ac.d
Lebih terperinciIII.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5
33 III.METODE PENELITIAN A Jens Dan Desan Peneltan. Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan kuanttatf. Peneltan n merupakan peneltan korelas yang bertujuan untuk mengetahu hubungan
Lebih terperinciBab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381
Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua
Lebih terperinciBAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model
BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk
Lebih terperinciBab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN
Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat
Lebih terperinciPenyelesaian Masalah Transshipmen Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 2)
ISSN : 69 7 Penyelesaan Masalah Transshpmen Dengan Metoda Prmal-Dual Wawan Laksto YS ) Abstrak Masalah Pemndahan Muatan adalah masalah transportas yang melbatkan sambungan yang harus dlewat. Obektnya adalah
Lebih terperinciBab IV Pemodelan dan Perhitungan Sumberdaya Batubara
Bab IV Pemodelan dan Perhtungan Sumberdaa Batubara IV1 Pemodelan Endapan Batubara Pemodelan endapan batubara merupakan tahapan kegatan dalam evaluas sumberdaa batubara ang bertuuan menggambarkan atau menatakan
Lebih terperinciPROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM. DENGAN Principal Component Analysis (PCA)
PROPERT DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN Prncpal Component Analyss (PCA) Oleh : Hanna aa Parhusp, usp, Deva eawdyananto a dan Bernadeta Desnova Kr Program Stud Statstka
Lebih terperinciANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penjadwalan Baker (1974) mendefnskan penjadwalan sebaga proses pengalokasan sumber-sumber dalam jangka waktu tertentu untuk melakukan sejumlah pekerjaan. Menurut Morton dan
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL
Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Semakin tinggi penerimaan Pajak di Indonesia, semakin tinggi pula kualitas
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Pajak merupakan sumber penermaan terpentng d Indonesa. Oleh karena tu Pemerntah selalu mengupayakan bagamana cara menngkatkan penermaan Pajak. Semakn tngg penermaan
Lebih terperinciPENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI
PENGGUNAAN DINDING GESER SEBAGAI ELEMEN PENAHAN GEMPA PADA BANGUNAN BERTINGKAT 10 LANTAI Reky Stenly Wndah Dosen Jurusan Teknk Spl Fakultas Teknk Unverstas Sam Ratulang Manado ABSTRAK Pada bangunan tngg,
Lebih terperinciBAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK
Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinciPADA GRAF PRISMA BERCABANG
PELABELAN TOTAL SUPER (a, d)-busur ANTI AJAIB PADA GRAF PRISMA BERCABANG Achmad Fahruroz,, Dew Putre Lestar,, Iffatul Mardhyah, Unverstas Gunadarma Depok Program Magster Fakultas MIPA Unverstas Indonesa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Dalam memlh sesuatu, mula yang memlh yang sederhana sampa ke hal yang sangat rumt yang dbutuhkan bukanlah berpkr yang rumt, tetap bagaman berpkr secara sederhana. AHP
Lebih terperinciMETODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinciBAB 2 KAJIAN PUSTAKA
BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,
Lebih terperinci