BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Permasalahan Cutting Stock Satu Dimensi
|
|
- Djaja Santoso
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 A 2 LANDASAN TEORI 2. Perasalahan Cuttng Stoc Satu Dens Perasalahan Cuttng stoc erupaan suatu perasalahan ang uncul arena bana paa aplasna ala bang pernustran. Msalan ala pernustran au, bagaana eanaeen peotongan au supaa apat enuan ssa peotongan ang haslan an apat ebentu pola peotongan ang optal. Dala hal nlah perasalahan cuttng stoc apat gunaan untu enelesaan perasalahan atas sebaga salah satu aplas ar perasalahan optsas, atau ang lebh spesf aalah sebuah perasalahan progra lner nteger. Sebaga salah satu perasalahan progra lner nteger aa hasl ang harapan ala suatu perasalahan aalah blangan bulat. Dataan sebaga perasalahan cuttng stoc a terapat perntaan uuran ar pesanan an aana batasan ang tetapan, serta tuuanna untu enuan ssa. Aapun perasalahan cuttng stoc satu ens aalah terbatas hana ebahas satu enala ang sesua engan enala ang tetapan an engabaan enala lan. Msalna hana untu enentuan pola peotongan optal ang enuan ssa peotongan, an beran satu enala saa atu uuran prou ang haslan saa tanpa eperhtungan apastas guang penpanan, tngat ualtas au, tngat ualtas au, atau enala lan ang beratan engan perasalahan. Unverstas Suatera Utara
2 Secara spesf, salan terapat suatu uuran panang prou L ang haslan (raw) an aan potong ala beberapa pola engan uuran panang pesanan (fnal) ar tap-tap pesanan ens. Dan tentu saa, nlanla tersebut terbatas paa blangan nteger,,2,, n. Perasalahan cuttng stoc n basana selesaan engan forula ang perenalan oleh Glore-Goor (96, 963). Pola peotongan ang ungn aan enuerasan sebeluna. Pola-pola tersebut efnsan sebaga suatu vetor a,, a,, a ana eleen a enunuan ulah berapa al pesanan engan uuran panang haslan ala pola. Msalan aalah varabel ang enanaan ulah gelonongan au ang aan potong sesua engan pola. Dala ebentu progra lner sebaga perasalahan utaa, aa fungs obetf ang ungn aalah enuan ssa potongan an enuan ulah total gelonongan raw ang potong atu enuan. Dua bentu forula n aalah saa a fungs obetf ala perasalahan cuttng stoc asuan beberapa ssa gelonongan au ang tunuan sebaga suatu varabel slac. Perasalahanna aalah bagaana enentuan pola-pola peotongan optal ang enuan ssa. Secara ateata perasalahanna aalah beran suatu ata an bernla postf ana aan enuan Z beran:,2,, an L, ang enala Z J a J nteger an 0 Unverstas Suatera Utara
3 ana J aalah hpunan ar pola peotongan ang ungn. Dselesaan sebuah perasalahan progra lner an paa uuna erupaan suatu perasalahan optsas an terapat ten untu enelesaan. Salah satu etoe aalah etoe sples (ualtas) ang ula ar beberapa tt ang ta optal an secara teras eneuan solus ang ba an lebh ba lag. Algorta n enpulan bahwa solus optal apat eta ta aa lag langah ang buat untu eperba solus. 2.2 Heurst Largest In Least Ept (LILE) Sebelu ebentu progra lner, aan aftaran pola-pola peotongan ang ungn potong ar raw. Dala enentuan pola gunaan heurst ang seerhana atu Largest In Least Ept (LILE). Heurst n elasan ala tahapan bawah n:. Car nla penelesaan ang fnal ang enurun an tentuan perntaan ang belu tepenuh. 2. Urutan fnal ala perntaan ang belu terpenuh ar ang terbesar sapa ang terecl. 3. Lanutan proses n sapa pengurutan aftar fnal ar perntaan ang belu terpenuh tepatan secara lengap. Sangat eungnan pola apat bangtan engan algorta n, n aalah salah satu pola ang gunaan untu eperuah penelesaan progra nteger. Algorta LILE bertuuan untu enuan ulah gelonongan au tabahan ang perluan, an ebal euahan penelesaan. 2.3 Pebangtan Kolo (Colun Generaton) Unverstas Suatera Utara
4 Menelesaan perasalahan cuttng stoc ala bentu progra lner ta selalu uah, ana aa satu perasalahan atu ala forulas ebentu progra lner, ana harus enaftaran seua pola peotongan. Ja terapat bana uuran panang pesanan ang berbea ang aan potong aa aan sangat sult untu ebentu forulas progra lnerna arena aan begtu bana varabel ang aan buat. Maa alternatf ang aan gunaan aalah sebuah peneatan pebangtan olo ang tertuna. Metoe n enelesaan perasalahan cuttng stoc engan eulana hana engan set pola. Dan aan bangtan pola tabahan eta butuhan. Pola ang baru aan apat engan enelesaan subasalah optsas lan atu perasalahan napsac. Penggunaan etoe pebangtan olo ang tertuna n lebh efsen arpaa peneatan basa. Aan plh upulan solus pola nsal untu asuan ala oel an penelesaan progra lner. Solus pola nsal n erupaan cara seerhana untu easuan suatu pola ar setap fnal, ana setap pola nsal enganung nla palng asu ang apat potong ar raw. Dengan elh pola ang engutan seua uuran fnal, solus awal aan laa tetap ta optal. alaupun hal n sepertna ta eungnan untu elh upulan pola ang benar, gunaan nforas varabel ual ar progra lner untu ebangtan pola ang baru, ana aan selesaan beberapa subasalah ar varabel ual. Dgunaan hubungan ualtas ang aan engubah fungs tuuan ar enuan ssa ena easuan ulah fnal ang apat haslan.aan terapat beberapa subasalah (perasalahan napsac) ang aan selesaan untu ebangtan pola ang baru. Terapat ua perasalahan ang palng utaa atu perasalahan progra lner an perasalahan napsac ang aan selesaan secara teras sapa ta aa lag pola ang apat bangtan, ang apat engurang ulah gelonongan au ang potong. Unverstas Suatera Utara
5 Hubungan ualtas ala perasalahan cuttng stoc n apat gabaran sebaga berut: Mnuan enala n n a 0 Pola () Harga () Masuan Z enala L ana nteger. Gabar 2. Hubungan Dualtas 2.3. Pebangtan Kolo ang Tertuna (Delae Colun Generaton) Msalan a aalah ulah berapa al pesanan engan uuran panang haslan ala pola. Msalan aalah ulah berapa al pola e- potong. Dan aalah perntaan untu panang pesanan e- an n aalah ulah ar pola ang aa ala oel. Perasalahan apat forulasan sebaga berut: Mnuan enala n n a 0 Unverstas Suatera Utara
6 Langah pertaa lauan untu enelesaan perasalahan n aalah engan enggunaan solus pola nsal. Untu enentuan sebuah pola baru (ang aan enuan ulah gelonongan au ang terpaa), varabel ual () ar perasalahan n paa untu enelesaan subasalah atu perasalahan napsac ang selesaan secara teras. Untu elauan satu teras e teras berutna gunaan etoa sples ang revs (revse sple). Nla htung engan enggunaan b, ana b. Koputas paa sples ang revs bana beratan engan eperbaru (upatng). Msalan suatu persoalan Progra Lner engan pebatas seang selesaan, salan aan asu bass, aa u raso enunuan bahwa ena bass paa bars r, an begtu seterusna. 2.4 Metoe Sples ang Drevs (Revse sple Metho) Metoe revse sple aalah suatu proseur ang ssteat untu engpleentasan langah-langah ar etoe sples basa e ala bentu ang lebh seerhana. Tuuan utaa ar etoe revse sple aalah penggunaan nvers ar suatu bass untu enelesaan perhtungan-perhtungan sples ala enentuan varabel ang asu an eluar. Msalan peasalahan Mnuan Z n c enala : n a 0 Unverstas Suatera Utara
7 Langah-langah penelesaan engan etoe revse sple: Msalan beran solus awal ang laa engan bass (an nversna aa : ). Solus awal ang laa beran oleh * an 0. N Nla obetf Z c c, N : varabel non-bass. 2. Htung w C an c c a c. Msalan c asu c. Ja c 0, berhent; solus suah optal. Ja ta, lanutan e langah Htung a. Ja 0 berhent; solus optal ta berbatas. Ja ta htung nes varabel Gant engan enggant r r Mnu sepert bawah n: r : 0 a engan a r an ebal e langah. Perasalahan nas engan etoe revse sple n apat buat ala bentu tabel sepert : Invers bass RHS c Unverstas Suatera Utara
8 w c 2 r 2 r Atau Invers ass RHS w c c Gabar 2.2 Metoe sples ang revs 2.5 Perasalahan Knapsac Knapsac atau arung gunaan untu euat sesuatu. Dan tentuna ta seua obe apat tapung ala arung. Karung hana apat enpan beberapa obe engan total uuranna lebh ecl atau saa engan uuran apastas arung. Setap obe tupun ta harus asuan seluruhna tetap bsa uga sebagan saa. Perasalahan napsac aalah perasalahan optas obnatoral, ana harus encar solus terba ar bana eungnan ang haslan. Sebuah napsac el apastas total panang pesanan L, ana terapat buah te pesanan berbea ang apat tepatan ala napsac. Ite el bobot an beneftna atau harga ualna. Sebaga tabahan, Unverstas Suatera Utara
9 terapat seulah ar te ang tersea, ana aalah blangan bulat postf ala saran. Ja aalah ulah uuran panang pesanan ang aan asuan ala napsac. Maa secara uu tuuan ang harus tercapa aalah: Masuan Z Kenala L nteger Ja nla optal Z, perasalahan telah terselesaan. Sebalna, pola baru n aan tabahan e ala progra lner ang pertaa Menelesaan Perasalahan Knapsac engan Metoe ranch an oun Panang ebal bentu uu perasalahan napsac sebaga berut: Masuan Z Kenala L nonnteger Dala aplasna, sepert asalah cuttng stoc,,...,, 2 an L aalah nteger postf an salan bahwa,...,, 2 nteger postf. Dana erupaan panang pesanan, enunuan nla fungs tuuan ang berhubungan. Sehngga raso enunuan nla ar setap panang ar ens e-. Atau engan ata lan salan bahwa sebaga eefsensan ar varabel. Unverstas Suatera Utara
10 Tanpa enghlangan euuanna, asusan varabel engan nla efsens ang enurun: Ahrna, setap solus optal eenuh: L Sebelu enelesaan perasalahan napsac aa buat pohon polana terlebh ahulu, ana eta ua atau lebh cabang ang berasal ar tt ang saa aa cabang ula ar nla ang lebh tngg ahulu. Paa uuna solus sepert ar nla cabang ang palng tngg usahaan asuan e ala forula an a nla past, buat nla 2 ang besar an begtu seterusna. Uuna engan Z enunuan blangan nteger ang peroleh engan pebulatan e bawah Z, solus n efnsan engan reursf: L (,2,..., ) an paa L. uuna penelesaan ula engan enghtung nla Ja belu enapatan solus ang ba, aan telt sapa e uung cabang, an encar nla terba ar * * *, 2,..., an aan enggantna engan suatu solus ang lebh ba ang apan saa bsa uncul. Penelesaan atas tanpa saar telah gunaan suatu agra pohon. Dar setap cabang ang suah u proses ebal e aar secara bertahap, an tetap eperhatan cabang ang belu sel. Keta satu cabang suah teuan, aa pencabangan ebal cabangan e arah cabang ang baru ar spulna asng-asng. Unverstas Suatera Utara
11 Dselesaan ebal ar cabang ang bernla lebh besar e nla ang ecl. Setelah engu solus ang laa,...,, 2, tetapan saa engan an a perlu engurang atau ereus sapa 0 an enggantan engan an encar nla ar, 2,..., secara berulang engan enggunaan: L Dengan cara ang cepat aan encegah enghtung cabang ang sasa, artna ang ta eberan nla ang urang ba an engan tepat eber solus terba searang * * *, 2,..., an enghaslan * M an enar ebal ar beberapa,...,, 2 earah aar, an baru saa eneuan ang nla palng besar sehngga an 0 sepert sebeluna aan tetapan, saa untu seua,2,..., Dan ula untu engu berbaga plhan,...,, 2, ar nla efsens ang sean enurun sepert atas an asng-asng varabel,...,, 2, epuna suatu efsens palng bana ean, engan Karenana asusan Unverstas Suatera Utara
12 L Abatna L Dala bentu pohon enueras, pertasaaan M L Aan buat suatu alur untu suatu nla ang suah tetapan ta bernla an untu enelna lebh lanut. Sesungguhna a seua oefsen,...,, 2 blangan bulat postf, aa M aalah blangan bulat, an ungn gantan oleh pertasaaan M L Dala bentu perhtungan ang eaa pohon enueras, ta aan car lag cabang ang ta terlalu ba, sehngga apat potong (prune off). Atau penelesaan atas erupaan penelesaan engan enggunaan etoe ranch an boun. Proseur atau tahapan ar etoe ranch an boun n ala enelesaan perasalahan napsac elasan sebaga berut: Tahap. [awal] Msalan. 0, 0 M Unverstas Suatera Utara
13 Tahap 2. [enentuan perpanangan cabang ang enaan]. Untu, 2,,, tetapan L, euan gant engan. Tahap 3. [eperba solus] Ja M, euan gant M engan an gant * * *, 2,, engan, 2,,. Tahap 4. [tar ebal e cabang berut] a. a, aa berhent; a ta gant engan - b. a 0, aa ebal e a: a ta gant engan. Tahap 5. [pencaran cabang ang bernla ba] a L M engan aalah gagal, aa ebal e tahap 2; a ta aa ebal e tahap 4. Unverstas Suatera Utara
Analisis Sensitivitas
Analss Senstvtas Terdr dar aa : Analss Senstvtas, bla terad perubahan paraeter seara dsrt Progra Lnear Paraetr, bla terad perubahan paraeter seara ontnu Maa-aa perubahan pasa optu: Perubahan suu tetap,
Lebih terperinciPERMASALAHAN LOKASI (Model Dasar) [2]
PERMASALAHAN LOKASI Model Dasar [] Technques of Contnuous Space Locaton Probles Medan ethod» Rectlner / Manhattan / Ct bloc dstance Contour-Lne ethod» Constructs regons bounded b counter lne hch provde
Lebih terperinciMedian Method. Types of Distance Rectilinear distance / Manhattan distance / City block distance / rigth-angle distance / rectangular distance
30/05/04 Technques of Contnuous Space Locaton Probles PERMASALAHAN LOKASI Model Dasar [] Medan ethod» Rectlner / Manhattan / Ct bloc dstance Contour-Lne ethod» Constructs regons bounded b counter lne hch
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Analss Model Loglner Untu data yang bersfat ategor dan dapat dbentu pada suatu tabel ontngens, dapat danalss dengan analss odel loglner. Model loglner dgunaan untu enganalss eungnan
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata
Lebih terperinciPENAKSIR PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT
PEAKSIR PRODUK AG EFISIE UUK RAA-RAA POPULASI PADA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKA Dw Andn *, Frdaus, Arsan Adnan Mahasswa Progra S Mateata Dosen Jurusan Mateata Faultas Mateata Ilu Pengetahuan
Lebih terperinciBAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK
Tess ESTIMASI INTERVAL SPLINE DALAM REGRESI NONPARAMETRIK Oleh : MUHAMMAD NAFI NRP.304008 PROGRAM PASCASARJANA PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI
Lebih terperinci5.. Kekakuan Portal Bdang (Plane Frae) BAB 5 ANASS STRUKTUR PORTA BANG Struktur plane rae erupakan suatu sste struktur ang erupakan gabungan dar seulah eleen (batang) d ana pada setap ttk spulna danggap
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 1-10, April 2001, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol.. No., -, Aprl, ISSN : -88 ENDEKATAN RERESI OLINOMIAL ORTHOONAL ADA RANCANAN DUA FAKTOR (DENAN ALIKASI SAS DAN MINITAB) Tat Wharh Jurusan Matemata FMIA UNDI Abstra eneatan
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciNILAI EIGEN DAN FUNGSI EIGEN DARI OPERATOR MOMENTUM SUDUT
NIAI EIGEN DAN FUNGSI EIGEN DARI OPERATOR MOMENTUM SUDUT A. Sfat Dasa Moentu Suut p 8. Gaba 8. Defns las oentu angula Aah engut atuan putaan sup anan B. Koponen-Koponen Moentu Obtal ala Keanga Koonat Catesan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
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 terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 9 JANUARI OPEN BOOK WAKTU MENIT KLAS B DAN KLAS C PETUNJUK Istarto ttp://starto.staff.ugm.ac. starto@ugm.ac. ) Sauara bole menggunaan omputer untu mengerjaan
Lebih terperinciBAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciPenerapan Aljabar Matrik Dalam Analisa Masukan-Keluaran Elistya Rimawati 6)
ISSN : 693 73 Penerapan Aljabar Matrk Dala Analsa Masukan-Keluaran Elstya Rawat 6) Abstrak Analsa asukan-keluaran bertolak dar anggapan bahwa suatu sste perekonoan terdr atas sector-sektor yang salng berkatan.
Lebih terperinciPelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon
Pelabelan Total Ss Ajab Pada Subkelas Pohon Hlda Rzky Nngtyas, Dr Daraj, SS, MT [] Jurusan Mateatka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber (ITS Jl Aref Rahan Hak, Surabaya 60 E-al: daraj@ateatkatsacd
Lebih terperinciPENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER
PENYELESIN SISTEM PESMN TK LINIE Mater Kulah: Pengantar; Iteras Satu Tt; Iteras Newton # PENGNT # erut n adalah contoh seumpulan buah persamaan ta lner smulta dengan buah varabel ang ta detahu:... ( 57...
Lebih terperinciMETODE LEVENBERG MARQUARDT UNTUK MASALAH KUADRAT TERKECIL NONLINEAR
PROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 MEODE LEVENBERG MARQUARD UNUK MASALAH KUADRA ERKECIL NONLINEAR -8 Lusa Krsyat Budash Progra Stud Mateatka Unverstas Sanata Dhara Yogyakarta lusa_krs@sta.usd.ac.d Abstrak
Lebih terperinciBAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
Lebih terperinciBAB III SKEMA NUMERIK
BAB III SKEMA NUMERIK Pada bab n, akan dbahas penusunan skema numerk dengan menggunakan metoda beda hngga Forward-Tme dan Centre-Space. Pertama kta elaskan operator beda hngga dan memberkan beberapa sfatna,
Lebih terperinciOPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING
OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING Muchlson Ans Jurusan Teknk Inustr Unverstas Muhaayah Surakarta Jl. Aha Yan Trool Pos Pabelan Surakarta eal: _ans@us.ac., St Nanroh Jurusan Teknk
Lebih terperinciV E K T O R Kompetensi Dasar :
MODUL PEMELJRN I V E K T O R Kompetens Dasar : 1. Mahasswa mampu memaham perbedaan besaran vetor dan salar serta memberan contohcontohna dalam ehdupan sehar-har, 2. Mahasswa mampu melauan operas penumlahan
Lebih terperinciINVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
Lebih terperinciAPLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING (FLP) UNTUK OPTIMASI HASIL PERENCANAAN PRODUKSI
Soft Computng, Intellgent Systems an Informaton Technology 2005 UK Petra Surabaya, 28 Jul 2005 APLIKASI FUZZY LINEAR PROGRAMMING (FLP) UNTUK OPTIMASI HASIL PERENCANAAN PRODUKSI Basuk Rahmat, Panca Raharanto,
Lebih terperinciPenaksiran Parameter dari Variansi Vektor pada Pengujian Hipotesis Kesamaan Matriks Kovariansi
Vol. 3 No. 7-77 Jul 06 Penasan Paaete da Vaans Veto ada Pengujan Hotess Kesaaan Mats Kovaans Nasah Sajang Absta Vaans veto euaan salah satu uuan dses data yang ddefnsan sebaga julah da seua eleen dagonal
Lebih terperinciBAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI. Perkembangan pemodelan stokastik, terutama model linier, dapat dikatakan
BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI 3.1 Moel Lnear Perkembangan pemoelan stokastk, terutama moel lner, apat katakan mula paa aba ke 19 yang asar oleh teor matematka yang elaskan antaranya oleh Gauss,
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 terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Lebih terperinciPENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES
Prosng Semnar Nasonal Matematka an Penkan Matematka (SESIOMADIKA) 017 ISBN: 978-60-60550-1-9 Statstka, hal. 14-18 PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES NENENG SUNENGSIH
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciBab VII Contoh Aplikasi
Bab VII Contoh Aplkas Dala bab n akan dberkan lustras tentang aplkas statstk penguj VVVS dala eontor kestablan atrks korelas pada proses produks dudukan kabel tegangan tngg (flange) d PT PINDAD (Persero).
Lebih terperinciV. DISTRIBUSI PERJALANAN
V. DISTRIBUSI PERJALANAN 5.. PENDAHULUAN Trp strbuton aalah suatu tahapan yang menstrbuskan berapa jumlah pergerakan yang menuju an berasal ar suatu zona. Paa tahapan n yang perhtungkan aalah :. Sstem
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Kemiskinan
TIJAUA PUSTAKA Kesknan Keluarga skn enurut BKKB aalah keluarga ang tak apat eenuh salah satu atau lebh ar ena nkator penentu kesknan. Ena nkator penentu kesknan tersebut (BKKB 2004 aalah :. Paa uuna seluruh
Lebih terperinciKlasifikasi Berbasis Gravitasi Data dan Probabilitas Posterior
Klasfkas Berbass Gravtas Data an Probabltas Posteror Muhaa Aref Hayat ) Prof. Ir. Arf Djunay M.Sc., Ph.D. ) ) Pascasarjana Teknk Inforatka, akultas Teknolog Inforas ITS Surabaya Inonesa 6, eal: uhaa_aref_hayat@yahoo.co.
Lebih terperinciModel Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR)
JURNAL TEKNIK POMITS Vol, No, (22) -6 Model Peraalan Pasokan Energ Prer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Lnear Regresson (FLR) Hkayangkara Putr Purwareta, Nur Wahyunngsh 2, dan I Gust Ngurah Ra Usadha 3
Lebih terperinciDISTRIBUSI DUA PEUBAH ACAK
0 DISTRIBUSI DUA PEUBAH ACAK Dala hal ini akan dibahas aca-aca fungsi peluang atau fungsi densitas ang berkaitan dengan dua peubah acak, aitu distribusi gabungan, distribusi arginal, distribusi bersarat,
Lebih terperinciMisalkan S himpunan bilangan kompleks. Fungsi kompleks f pada S adalah aturan yang
Fngs Analtk FUNGSI ANALITIK Fngs sebt analtk ttk apabla aa sema ttk paa sat lngkngan Untk mengj keanaltkan sat ngs kompleks w = = + gnakan persamaan Cach Remann Sebelm mempelejar persamaan Cach-Remann
Lebih terperinciKaedah Runge-Kutta. Bab 25
Kaeda Runge-Kutta Bab 5 D ar bab n anda sepatutna: Bole menjelasan gambaran vsual aeda Euler Heun dan tt tenga Faam ubungan antara aeda Euler dan sr Talor dan ralat ang beratan Dapat membezaan ralat (local
Lebih terperinciModel Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR)
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 1, No 1, (Sept 2012) ISSN: 2301-928 A-34 Model Peraalan Pasokan Energ Prer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Lnear Regresson (FLR) Hkayangkara Putr Purwareta, I Gust Ngurah Ra
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 terperinciPenyelesaian Program Gol Menggunakan Metode Simplex Modifikasi dan Metode Dual Simpleks
Jurnal Sans Matematka an Statstka, Vol, No, Januar 07 ISSN 69-90 prnt/issn 07-099 onlne enyelesaan rogram Gol Menggunakan Metoe Smple Mofkas an Metoe Dual Smpleks Elfra Saftr, M D H Gamal, Habbs Saleh
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
Lebih terperinciBAB III SAMPLING BERKELOMPOK DAN SAMPLING BERKELOMPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS)
BAB III SAPLING BERKELOPOK DAN SAPLING BERKELOPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS) 3. Saplng Berkelopok Populas elk konds yang berbeda beda jka dlhat berdasarkan ukurannya. Pada pebahasan
Lebih terperinciPENGKAJIAN BEBERAPA ALGORITMA UNTUK MENGEVALUASI DAN MENGHITUNG LOSSES ENERGI PADA SISTEM DISTRIBUSI TENAGA LISTRIK
PENGKAJIAN BEBERAPA AGORITMA UNTUK MENGEVAUASI DAN MENGHITUNG OSSES ENERGI PADA SISTEM DISTRIBUSI TENAGA ISTRIK Hamzah Hlal Jl. MH. Thamrn No. 8 Geung II anta 0,, PTKKE-Deput Bang TIEM BPPT E-mal: taura889@yahoo.com
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 terperinciAnalitik Data Tingkat Lanjut (Klasifikasi)
7 Noveber 06 Analtk Data Tngkat Lanjut lasfkas Ia Cholssodn a.cholssodn@gal.co Pokok Bahasan. onsep lasfkas. Lnear dan Non-Lnear Classfer 3. Algorta lasfkas: o Etree Learnng Machne ELM Untuk Regres Vs
Lebih terperinci2. TINJAUAN PUSTAKA. 18 Universitas Indonesia. Penggunaan non linier..., Arief Suwandi, FT UI, 2009
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Goal Programmng Goal Programmng merupakan pengembangan ar Lnear Programmng. Dperkenalkan oleh Charnes an Cooper paa awal tahun 1960. Kemuan teknk n sempurnakan oleh Ijr paa pertengahan
Lebih terperinciBenyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN
METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.
Lebih terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
Lebih terperinciMekanika Lagrangian (Fowles) Mekanika Lagrangian. , q n. q 3 ) ) ) ke nilai tetangga (q 1
Meana Lagrangan (Fowles) Supar Meana Lagrangan Melalu meana Lagrangan n persamaan gera Newton untu sstem seerhana aan beran engan lebh sphstcate. Koornat Umum Poss partel alam ruang apat tentuan melalu
Lebih terperinciRUANG FUNGSI GELOMBANG PARTIKEL TUNGGAL (ONE-PARTICLE WAVE FUNCTION SPACE)
RUANG FUNGSI GELOMBANG PARTIKEL TUNGGAL (ONE-PARTICLE WAVE FUNCTION SPACE) Intepetas pobablstk a fungs gelombang t suatu patkel telah kta pelaa yatu t yang menyatakan peluang menemukan patkel paa waktu
Lebih terperinciKOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda
KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,
Lebih terperinciPEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL
PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI AWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL Mega Pradpta, Madu Ratna, I Nyoan Budantara urusan Statstka Fakultas MIPA Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber
Lebih terperinciPenerapan Diagram Kontrol Multivariat np pada Proses Produksi Hexagon Bolt M16x75mm di PT. Timur Megah Steel Gresik
1 Penerapan Dagra Kontrol Multvarat np pada Proses Produs Hexagon Bolt M16x75 d PT. Tur Meg Steel Gres Febranto, Muhaad Mashur 1, dan Luca Ardnant Jurusan Statsta, Faultas Mateata dan Ilu Pengetuan Ala,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. segi kuantitas dan kualitasnya. Penambahan jumlah konsumen yang tidak di ikuti
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Air erupakan kebutuhan yang penting bagi kehidupan anusia. Manusia tidak dapat elanjutkan kehidupannya tanpa penyediaan air yang cukup dala segi kuantitas dan kualitasnya.
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 terperincib) Sebaliknya : interaksi kalor antara sistem dan lingkungan yang harus berlangsung kuasistatik dan disertai kenaikan suhu,
I. KALOR DAN HKM KE-1 1.1 Kalor Dketahu ua sstem paa suhu berbea. Apabla kontakkan satu engan yang lan melalu nng atermk, ketahu bahwa suhu keua sstem akan berubah seemkan rupa sehngga akhrnya menja sama.
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)
Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciMODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Lebih terperinciTutorial Support Vector Machines
utoral Support Vector Machnes Bud Santosa Profesor d eknk Industr IS Kapus IS Sukollo Surabaa E-als: bud_s@e.ts.ac.d. Ide Dasar Support Vector Machne Support vector achne (SVM) adalah suatu teknk ang relatf
Lebih terperinciJurnal Pendidikan Matematika & Matematika
Jurnal Penddkan Mateatka & Mateatka Syasah. (2011). Pengaruh Puasa Terhadap Konsentras Belajar Sswa. Jakarta: UIN Syarf Hdayatullah Jakarta. Thabrany, Hasbullah. (1995). Rahasa Sukses Belajar. Jakarta:
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN METODE FUZZY C-MEANS DAN SUBTRACTIVE FUZZY C-MEANS. Baiq Nurul Haqiqi 1, Robert Kurniawan 2. Abstract
Analss Perbandngan (Baq urul Haqq) AALISIS PERBADIGA METODE FUZZY C-MEAS DA SUBTRACTIVE FUZZY C-MEAS Baq urul Haqq, Robert Kurnawan, Jurusan Koputas Statst, Seolah Tngg Ilu Statst (STIS) Eal: qq0693@naver.o,
Lebih terperinciFisika Modern. Persamaan Schroodinger dan Fingsi Gelombang
Fska Modern Persaaan Schroodnger dan Fngs Gelobang Apa Persaaan unuk Gelobang Maer? De Brogle eberkan posula bahwa seap parkel elk hubungan: h/ p Golobang aer ala n dkonfras oleh percobaan dfraks elekron,
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 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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciALJABAR LINIER LANJUT
ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada
Lebih terperinciMODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA. Disusun Oleh: Kuncoro Asih Nugroho, M.Pd., M.Sc.
MODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA Dsusun Oleh: Kuncoro Ash Nugroho, M.Pd., M.Sc. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKAN DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA YOGYAKARTA BAB I METODE
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1.
PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKAT Ryan Aresta Ral Suroso, Arsan Adnan, Rusta Efend r_yand7045@yaoo.co Maasswa Progra S Mateatka Dosen Jurusan Mateatka
Lebih terperinciPEMODELAN KALIBRASI PEUBAH GANDA DENGAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE (Multivariate Calibration Models using P-spline Signal Regression Approach)
, Oktoberl 2009 p : 19-25 ISSN : 0853-8115 Vol 14 No.2 PEMODELAN KALIBRASI PEUBAH GANDA DENGAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE (Multvarate Calbraton Moels usng P-splne Sgnal Regresson Approach) Tonah
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciPERANCANGAN JARINGAN AKSES KABEL (DTG3E3)
PERCG JRIG KSES KBEL (DTG3E3) Dsusun Oleh : Hafdudn,ST.,MT. (HFD) Rohmat Tulloh, ST.,MT (RMT) Prod D3 Teknk Telekomunkas Fakultas Ilmu Terapan Unverstas Telkom 015 Peramalan Trafk Peramalan Trafk Peramalan
Lebih terperinciPEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Lebih terperinciREKONSTRUKSI CITRA KAIN ENDEK BERDASARKAN FITUR TEKSTUR DALAM TEMU KEMBALI INFORMASI CITRA BERBASIS KONTEN
Jurnal Ilah ILMU KOMPUTER Unverstas Udayana Vol. 9, No., Aprl 206 ISSN 979-566 REKONSTRUKSI CITRA KAIN ENDEK BERDASARKAN FITUR TEKSTUR DALAM TEMU KEMBALI INFORMASI CITRA BERBASIS KONTEN I Gust Agung Gede
Lebih terperinciIII FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING
7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang
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 ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinciLucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman
Lucas Theorem Untu Mengatur Penympanan Memor yang Lebh Aman Hendra Hadhl Chor (135 8 41) Program Stud Ten Informata ITB Jalan Ganesha 1, Bandung e-mal: hendra_h2c_mathematcan@yahoo.com; f1841@students.f.tb.ac.d
Lebih terperinciBAB III MODUL INJEKTIF
BAB III ODUL INJEKTIF Bab n adalah bab yang palng pentng arena bab n bers mula dar hal-hal dasar mengena modul njet sampa sat-sat stmewanya yang tda dml oleh modul lan yang tda njet, yang merupaan ous
Lebih terperinciSTUDI DEMAND PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA MENUJU DAN KELUAR KABUPATEN FAKFAK ABSTRAK
STUDI DEMAND PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA MENUJU DAN KELUAR KABUPATEN FAKFAK Wjayanto Mahasswa Magster Bang Keahlan Manajemen Dan Rekayasa Transportas Fakultas Teknk Spl an Perencanaan Insttut Teknolog
Lebih terperinciBAB III ESTIMASI PARAMETER PADA MODEL REGRESI LOGISTIK 2-LEVEL. Model hirarki 2-level merupakan model statistik yang digunakan untuk
BAB III ESTIMASI PARAMETER PADA MODEL REGRESI LOGISTIK -LEVEL Model hirarki -level erupakan odel statistik ang digunakan untuk enganalisis data ang bersarang, atau data ang epunai struktur hirarki -level.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
Lebih terperinciBab 3 Analisis Ralat. x2 x2 x. y=x 1 + x 2 (3.1) 3.1. Menaksir Ralat
Mater Kulah Ekspermen Fska Oleh : Drs. Ishaft, M.S. Program Stud Penddkan Fska Unverstas Ahmad Dahlan, 07 Bab 3 Analss Ralat 3.. Menaksr Ralat Msalna suatu besaran dhtung dar besaran terukur,,..., n. Jka
Lebih terperinciAlternatif jawaban soal uraian
Lapiran Alternatif jawaan soal uraian. Lukislah garis ang elalui pangkal koordinat O(0,0) dan epunai gradien erikut ini! a. -. ) Noor poin a a) Alternatif pertaa langkah pengerjaan pertaa Persaaan garis
Lebih terperinciBAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE
BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE 6B.1 Pelathan ADALINE Model ADALINE (Adaptve Lnear Neuron) dtemukan oleh Wdrow & Hoff (1960) Arstekturnya mrp dengan perseptron Perbedaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dalam skala prioritas pembangunan nasional dan daerah di Indonesia
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Pebangunan ekonoi erupakan asalah penting bagi suatu negara, untuk itu sejak awal pebangunan ekonoi endapat tepat penting dala skala prioritas pebangunan nasional
Lebih terperinciPenyelesaian Algortima Pattern Generation dengan Model Arc-Flow pada Cutting Stock Problem (CSP) Satu Dimensi
Penyelesaian Algortia Pattern Generation dengan Model Arc-Flow pada Cutting Stock Proble (CSP) Satu Diensi Putra BJ Bangun, Sisca Octarina, Rika Apriani Jurusan Mateatika Fakultas MIPA Universitas Sriwijaya
Lebih terperinciPELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP
JMP : Volume 1 Nomor 2, Oktober 2009 PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP Tryan dan Nken Larasat Fakultas Sans dan Teknk, Unverstas Jenderal Soedrman Purwokerto, Indonesa
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinci