SECURITY CONSTRAINED UNIT COMMITMENT MENGGUNAKAN METODE FIREFLY ALGORITHM

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "SECURITY CONSTRAINED UNIT COMMITMENT MENGGUNAKAN METODE FIREFLY ALGORITHM"

Transkripsi

1 rosdng SETIA 206 olen eger Malang Volume 8 ISS: SECURITY COSTRAIED UIT COMMITMET MEGGUAKA METODE FIREFLY ALGORITHM Too Dewanoro, Rony Seo Wbowo 2, Ad Suprjano 3 Jurusan Ten Elero, 2 Faulas Ten Indusr 3 Insu Tenolog Sepuluh opember (ITS oo.dewanoro2@mhs.ee.s.ac.d, 2 ronyseo@ee.s.ac.d, 3 adsup@ee.s.ac.d Absra Hasl un commen (UC memberan penjadwalan pembang haran unu operaor ssem enaga, amun, jadwal dar UC da menjamn bahwa daya aan mengalr dengan suses dar generaor e beban melalu ssem jarngan ransms. Oleh arena u, slah secury consraned un commmen (SCUC dperenalan unu mendefnsan UC. Tujuan uama dar maalah n adalah unu menenuan penjadwalan un pembang dengan oal baya mnmal. Baasan baasan pembangan, seper baasan permnaan beban, cadangan berpuar, baasan ramp up/down, baasan mnmun On/Off, baasan emanan egangan masng masng bus, dan baasan alran ap ap cabang u dperhungan pada maalah n. Unu menyelesaan permasalahan SCUC, sebuah bnary frefly algorhm (BFA dgunaan unu menyelesaan masalah uama un commmen dan real coded frefly algorhm (RCFA dgunaan unu menyelesaan permasalahan economc dspach dan opmal power flow. Usulan Algorma des pada ssem IEEE 30 bus dengan 6 generaor hermal. Hasl menunjuan bahwa oal baya dar SCUC lebh ngg sebesar $95,65 dbandngan dengan UC. Aan eap hasl penjadwalan dengan SCUC n memasan bahwa ssem dapa melayan permnaan beban secara laya dan aman. Kaa unc : secury consraned un commmen, frefly algorhm. endahuluan Un commmen (UC ddefnsan sebaga penjadwalan produs daya lsr yang dhaslan un pembang pada perode haran aau mngguan yang aan daang (pada perode erenu d masa daang dengan ujuan mendapaan baya eonoms pembangan. Banya penelan yang dlauan mengena masalah UC. Hal n dsebaban UC merupaan masalah yang penng dalam perencanaan operas janga-pende dar ssem enaga lsr. D ahun 940-an sampa dengan 970-an, suau meode dgunaan unu menyelesaan masalah UC. Meode n dsebu sebaga meode pemrograman neger campuran, dan berdasar aas dafar sala proras. Meode n meml elebhan pada esederhanaan dalam penyelesaannya ada ahun 980-an meode Branch dan Bound Algorhm dan meode Dynamc rogrammng daplasan unu menyelesaan masalah UC. Kedua meode n dapa menemuan solus yang opmal, unu jumlah un pembang yang ecl. Unu jumlah un pembang yang besar bsa dlauan dengan meode pendeaan Lagrangan Relaxaon. Meode n membuuhan wau penyelesaan yang lebh pende bla dbandngan dengan Dynamc rogrammng, aan eap meode n sanga sensf erhadap pengal B- Lagrange, sehngga dengan berambahnya pengal lagrange sul dcar solusnya. Sebuah pendeaan baru yang dsebu Sequenal Un Commmen dembangan unu menyempurnaan meode Lagrangan Relaxaon dan 2 meode Dynamc rogrammng. Meode n membuuhan dafar proras heursc unu mendapaan harga awal. Selan proras radsonal, meode n menyeles un yang palng mengunungan unu om pada bass operas eonoms dan permnaan ssem selama proses eras. Sebuah algorma opmsas un-unggal baru dajuan unu mengganan meode Dynamc programmng. Meode n menggunaan baasan mnmum up and down me un dan baasan cadangan dar ssem yang del unu menangan jadwal secara efsen, sehngga ruang penelan bsa dredus secara sgnfan, dan perhungan menjad lebh cepa. Baasan esembangan daya, baasan cadangan ssem, baasan mnmum up and down me, baasan level mnmum dan masmum pembangan dan baasan ramp rae dpermbangan. Dar berbaga penelan ersebu, hasl penjadwalan UC da menjamn bahwa daya yang dbangan aan berhasl mengalr dar generaor e beban melalu jarngan. Oleh arena u slah

2 rosdng SETIA 206 olen eger Malang Volume 8 ISS: Secury Consraned Un Commmen (SCUC dperenalan unu menuan UC. SCUC merupaan masalah opmsas pada ssem enaga yang besar. Dalam penyelesaannya dperluan suau meode meaheurs. Frefly Algorhm (FA merupaan salah sau meode opmsas meaheurs yang ernspras oleh ecerahan dar snar yang dpancaran oleh unang - unang. Dr. Xn She Yang dar Cambrdge Unversy berhasl mengembangan meode n. FA meml nga ehandalan dan efsens yang ngg dalam menyelesaan masalah nonlnear. ada maalah n FA dgunaan sebaga meode uama unu menyelesaan masalah SCUC 2. Secury Consraned Un Commmen & Frefly Algorhm 2. Secury Consraned Un Commmen Secara umum, fungs objef dar secury conraned un commmen (SCUC dapa drumusan sebaga beru: TC mn T F (,. I SU. I I SD. I I ( TC pada persamaan ( menyaaan baya oal operasonal unu un pembang selama T dar jam beroperas Adanya persyaraan operasonal, mnmalsas fungs objef daas harus memenuh baasan baasan beru: Kesembangan Daya Toal daya yang dhaslan pada seap jam harus sama dengan jumlah permnaan beban ap jam. I Load Mnmum On/Off (2 Mnmum on/off menunjuan bahwa un harus on/off unu sejumlah jam erenu, sebelum dapa dmaan aau dnyalaan embal. X on off ( MU dan X MD ( (3 Baasan embangan dan Ramp/up/down Secara pras oupu pembang dar generaor da dapa denuan seea anpa baasan. Jara pengoperasan unu semua un secara onlne dbaas baasan ramp rae selama ap jam., ( r mn (mn,, RD (4, ( r max (max,, _ RU (5 (6 ( r mn ( r max Cadangan Berpuar Unu operas yang handal, ssem lsr harus memperahanan apasas Megawa erenu sebaga cadangan berpuar. ada maalah n cadangan berpuar dplh 0% dar beban masmum (Searan & Smon. I (max Load Baasan eamanan V (mn V V (max SR dan (max (7 S S (8 Insal saus un pada awal perode penjadwalan harus dperhungan Keerangan : TC Toal Baya rodus F ( Fungs baya pembangan un dengan pada jam e T yang drumusan sebaga beru : F 2 (, a b *, c *, (9 Jumlah generaor T Inerval wau dalam Jam Oupu generaor pada jam I Saus On/Off un saa jam e, I = 0 ea Off, I = ea On SU Baya sar up un e saa SD Baya sar down un e saa Load ermnaan beban saa jam e on X Lama duras un menyala off X Lama duras un padam MU Mnmum nyala un MD Mnmum padam un (mn Mnmum pembangan un (max Masmum pembangan un RD Ramp up un RU Ramp Down un (r mn Mn. pembangan un - RD (r max Mas. pembangan un + RU SR Cadangan berpuar saa V Tegangan bus saa Lneflow saa S B-2

3 rosdng SETIA 206 olen eger Malang Volume 8 ISS: Frefly Algorhm Frefly Algorhm (FA, perama al dbenu dan dembangan oleh dr. Xn-She Yang pada ahun 2007 d cambrdge unversy. FA adalah suau mea-heursc algorma opmsas berbass pada populas yang ernpras oleh pergeraan unang-unang. Sama halnya dengan algorma SO yang memperbaru poss dengan cara memperbaru ecepaan, pada FA unang-unang aan bergera dar unang-unang yang sau menuju e unangunang lan yang meml nensas cahaya lebh erang. FA erdr dar sejumlah unang-unang dan berbaga macam nga ecerahan cahaya. ada penyelesaan un commmen jumlah unangunang n aan merepresenasan jumlah pembang yang ada pada suau ssem, sedangan nga ecerahannya merepresenasan fungs baya pembangan. ada seap eras aan dplh fungs fness erba sebaga masng-masng unang-unang dar suau populas dapa ddefnan pada persamaan (0, 2,..., m m frefly G, m bes. Sruur dar,..., (0 Seap elemen dar unang-unang e-m memodfas possnya e poss saa n jara Caresan aau Eucldean dar unu masng m Modfas poss dhung berdasaran persamaan (. f G( n G( m ( m ( n m m max mn ( rand 2 else pm m,.., n,.., Fungs araf frefly frefly ( drumusan melalu persamaan ( (2 2 ( r mn max e Unu menghaslan perbaan nla dengan onvergens algorma yang palng cepa dan eluar dar local opma dapa duls dalam persamaan (3. Besarnya dan ma dse dengan nla. Sedangan mempunya nla onsan sebesar mn 0,2 (Xn-She, Implemenas Meode FA unu SCUC ada permasalahan UC, anga 0 dan dgunaan unu mengdas bahwa saus un O/OFF. Sedangan algorma FA yang dgunaan pada dasarnya adalah sebuah algorma blangan real. Oleh arena u, beberapa modfas dperluan unu menangan masalah opmas odebner. Dalam Bnary Frefly Algorhm (BFA yang dusulan, nla, pada persamaan (0 hanya G m dperbolehan dengan nla 0 aau. Unu menenuan saus un bernla 0 aau, sebuah ambang baas harus denuan dengan nla eap. Apabla, > ambang maa saus un adalah, ja G m, < ambang maa saus un adalah 0. G m Ambang baas dapa dbua dengan range anara 0 hngga. Unu mencapa n umumnya menggunaan sebuah fungs sgmod f ( ' (4 exp( ' G, m G, m Algorma BFA merupaan meode yang aan dgunaan pada program uama dalam menyelesaan penjadwalan UC. BFA aan menenuan ombnas nyala-ma un pembang dalam beberapa renang wau erenu unu memenuh permnaan beban. Sedangan real coded frefly algorhm (RCFA dgunaan unu menyelesaan permasalahan secury consraned opmal power flow (SCOF. Langah-langah yang dsajan dalam maalah n erdapa pada gambar 3. (Terlampr. 3. Sraeg perbaan pada Bnary FA Seap al saus ommen unu seap nerval wau dbua secara aca aau ja poss parel dmodfas pelanggaran baasan mnmum up/down, dan baasan cadangan berpuar harus dpersa sebaga beru. Langah : Ja cadangan berpuar erpenuh. Lanjuan e langah 3. Ja da, Lanjuan e langah berunya. ( r mn p ma n p m mn e 2 ( rmn mn (3 Langah 2: Lauan nal Faor, dengan memberan nla baya yang ngg. r mn G ( p n, p 2 m, Langah 3: Ce baasan mnmum up/down pada masng masng un. Ja ada pelanggaran B-3

4 rosdng SETIA 206 olen eger Malang Volume 8 ISS: pada baasan mnmum up aau mnmum down, maa sema perbaan dlauan unu mengaas pelanggaran n. Cara yang dgunaan cuup sederhana, hanya dengan memasa nla loga seap al baasan MU aau MD dlanggar. Tng & Rao, (2006. Langah 4: Sraeg perbaan pada langah 3 aan mempengaruh baasan cadangan berpuar pada ssem. Ja baasan erpenuh maa solus danggap laya. Ja da e langah Sraeg perbaan pada Real Coded FA Seap al poss parel dmodfas oleh algorma FA, pelanggaran baasan apasas un pembang dan baasan lne harus dpersa sebaga beru: Langah : Ja daya yang dbangan dan baasan lne erpenuh lajuan e langah 3. Ja da, lanjuan e langah berunya. Langah 2: Lauan pnal faor, dengan memberan nla baya yang ngg. Langah 3: Selesa. 4. Hasl dan Analsa Smulas dlauan dengan program MATHLAB R200a menggunaan ompuer dengan spesfas Wndows 7 64-b Inel Core 5 2,4 GHz, 4GB RAM. Ssem yang dgunaan adalah ssem IEEE 30 bus dengan 6 generaor hermal. Fungs baya generaor, baya sar up, araers generaor dapa dlha pada Tabel 4., daa pembebanan ap jam erdapa pada Tabel 4.2. Sedangan seng dar frefly adalah sebaga beru: - opulas Frefly : 30 - Masmum Ieras : 50 - Dmens = ( Mas. Un : 6 - Alpha : 0, - Gamma : 0,02 - Beamn : 0,2 Unu mengeau efefas dar penjadwalan menggunaan SCUC, maa program djalanan dengan dua cara, perama smulas dlauan anpa baasan eamanan (UC Basa dan edua dengan baasan eamanan (SCUC. Dar smulas yang dlauan, hasl yang ddapaan unu penjadwalan UC dan SCUC dapa dlha pada abel 4.3 dan abel 4.4. Tabel 4.3 enjadwalan UC Un Jam Ke Tabel 4.4 enjadwalan SCUC Un Jam Ke erbedaan anara abel 4.3 dan abel 4.4 adalah erlea pada ombnas UC yang dhaslan, yang danda dengan huruf dcea ebal. Unu daya pembangan masng masng generaor ap jam besera oal baya produs yang dhaslan, dapa dla pada abel 4.5 dan abel 4.6. Tabel 4.5 Daya embangan dan Baya dar UC Jam Un (MW Toal Baya Ke ($ 72, , ,8 0 50, , ,4 0 49, ,0 769, ,4 7,0 47, ,4 836, ,3 73,5 48, ,0 897,6 6 20,3 72,2 47, ,2 853,87 7 0, 67,4 44, ,7 756, ,5 58,4 40, ,9 630,4 9 72,6 53,4 38, ,4 554, ,2 49,4 34, ,6 447,53 45,9 40,6 33, ,0 409,3 2 54,0 46, 35, ,5 446,62 Toal 7939,74 B-4

5 rosdng SETIA 206 olen eger Malang Volume 8 ISS: Tabel 4.6 Daya embangan dan Baya SCUC Jam Un (MW Toal Baya Ke ($ 72, , ,7 0 49, , ,7 0 47, ,3 836, ,9 69,6 44, ,4 027, ,2 72,7 46, ,9 886, ,7 68,7 44, ,0 843, ,8 57,4 38,3 0 29,8 32,4 956, ,9 50,0 34,4 0 29,7 24,8 640, ,6 42, 3,0 0 25,6 23,3 537, ,8 36,7 27,9 0 22,9 6,4 432,70 5,8 37,2 25,2 0 7,4 6,8 385, ,5 39,6 28,2 0 8, 7,3 426,40 Toal 835,39 Berdasaran hasl smulas daas, dapa a peroleh perbandngan anara penjadwalan UC dan SCUC sebaga beru: Tabel 4.7 Hasl erbandngan roblem TC ($ UC 7939,74 SCUC 835,39 Selsh 95,65 5. Kesmpulan dan Saran C, Crsopher Colombus dan Sshaj. Smon (202: Hybrd arcle Swarm Approach for Secury Consraned Un Commmen, Inda, Inernaonal Conference on Compung, Elecroncs and Elecrcal Technology [ICCEET]. K. Chandrasearan dan Sshaj. Smon (203: Bnary Real Coded Frefly Algorhm for Solvng Un Commmen roblem, Inda, Elsever nc, pp alan, Lhaoumyngyong dan arnj Damrongulamjorn, (2008: A ew Approch for Solvng Un Commmen roblem by Adapve arcle Swarm Opmzaon, German, IEEE Trans. ower App. Sys appala, Venaa Swaroop dan Erlch, Isvan (2008: A ew Approch for Solvng Un Commmen roblem by Adapve arcle Swarm Opmzaon, German, IEEE Trans. ower App. Sys T. O. Tng dan M. V. C Rao (2006: A ovel Approach for Un Commmen roblem va an Effecve Hybrd arcle Swarm Opmzaon, Hong Kong, IEEE Trans. On ower App. Sys Vol.2, o. Xn-She Yang (2009: Frefly Algorhm for Mulmodal Opmzaon, n: sochasc Algorhms: foundaons and Aplcaons, London, SAGA Lecure oes n Compuer scences, Vol. 5792, pp Maalah n memperenalan sebuah meode frefly algorhm dalam menyelesaan permasalahan secury consraned un commmen. Algorma sudah des pada ssem IEEE 30 Bus dengan 6 generaor ermal selama perode beban 2 jam. Hasl menunjuan bahwa meode n mampu dgunaan unu menyelesaan permasalahan SCUC. Toal baya produs yang lebh ngg sebesar $95,65 adalah sebaga onseues dar permasalahan n namun nla n memasan bahwa ssem dapa melayan permnaan beban secara laya dan aman. Unu dapa mengeahu performa dar usulan algorma n sebanya dlauan pembandng dengan meode algorma meaeurs yang lan sera dapa menambahan case lan semsal ea erjad ongens ssem. enambahan meode opmas dbagan sub problem (losses mungn dperluan agar program lebh mendea nla yang sesungguhnya. Dafar usaa: A, J Wood dan B. F. Wollenberg (996: ower generaon, operaon and conrol, ew Yor, Wley. B-5

6 rosdng SETIA 206 olen eger Malang Volume 8 ISS: Gambar 3. Flowcar Frefly Algorma unu SCUC Tabel 4. Daa Karaers Generaor Daa Un Un 2 Un 3 Un 4 Un 5 Un 6 max (MW mn (MW α 0, ,075 0,0625 0, ,025 0,025 β 2,75 3, γ Mn Up (hrs Mn Down (hrs Ramp Up Ramp Down Ho Sar Cos Cold Sar Cos Inal Saus Tabel 4.2 Daya embebanan selama 2 jam Jam e Beban (MW 66,0 96,0 229,0 267,0 283,4 272,0 246,0 23,0 92,0 6,0 47,0 60,0 B-6

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( ) ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)

Lebih terperinci

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali Penggunaan Meode Modfed Un Decommmen (MUD) unuk Penjadwalan Un-Un Pembangk Pada Ssem Kelsrkan Jawa - Bal Ars Her Andrawan,2, Onoseno Penangsang ) Jurusan Teknk Elekro TS, Surabaya 60, ndonesa 2) Jurusan

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE MODIFIED UNIT DECOMMITMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA - BALI

PENGGUNAAN METODE MODIFIED UNIT DECOMMITMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA - BALI Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog X Program Sud MMT-TS, Surabaya 6 Pebruar 2010 PENGGUNAAN METODE MODFED UNT DECOMMTMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNT-UNT PEMBANGKT PADA SSTEM KELSTRKAN JAWA - BAL

Lebih terperinci

Penempatan Optimal Sensor Dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk State Estimation Pada Sistem Distribusi Surabaya

Penempatan Optimal Sensor Dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk State Estimation Pada Sistem Distribusi Surabaya JURNL TEKNIK POMITS Vol 2, No 1, (214) 1 Penempaan Opmal Sensor Dengan Meode Parcle Swarm Opmzaon (PSO) Unu Sae Esmaon Pada Ssem Dsrbus Surabaya j Dharma, Onoseno Penangsang, Rony Seo Wbowo Jurusan Ten

Lebih terperinci

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung

Lebih terperinci

PRESENTASI TUGAS AKHIR

PRESENTASI TUGAS AKHIR Penerapan PID Predcve Ar-Rao Conroller Pada Mesn Mobl Msubsh Type 4G63 Unu Memnmuman Ems Gas Buang Oleh Hendre Angga P 10 105 03 PRESENTASI TUGAS AKHIR Mesn-mesn oomof saa n dunu unu menghaslan performa

Lebih terperinci

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 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 terperinci

BAB 3 PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET

BAB 3 PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET BAB PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET MENGENAI METODE NUMERIK Persoalan yang melbaan model maemaa banya munul dalam berbaga lmu pengeahuan seper halnya dalam asus

Lebih terperinci

E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear

E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus

Lebih terperinci

U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K

U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan

Lebih terperinci

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

Pemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia

Pemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., ( 337-3 (3-9X Prn D-7 Pemodelan Indes Pembangunan Gender dengan Pendeaan Regres Nonparamer Splne d Indonesa Nurul Fajryyah dan I Nyoman Budanara Jurusan Sasa, Faulas

Lebih terperinci

Penerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA

Penerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: 2337-3539 (23-927 Prn) A-28 Penerapan Meode Fler Kalman Dalam Perbaan Hasl Preds Cuaca Dengan Meode ARIMA Tomy Kurnawan, Luman Hanaf, dan Erna Aprlan

Lebih terperinci

SIMULASI PERGERAKAN TRAJECTORY PLANNING PADA ROBOT LENGAN ANTHROPOMORPHIC. Moh. Imam Afandi

SIMULASI PERGERAKAN TRAJECTORY PLANNING PADA ROBOT LENGAN ANTHROPOMORPHIC. Moh. Imam Afandi SIMUASI ERGERAKAN TRAJECTOR ANNING ADA ROBOT ENGAN ANTHROOMORHIC Moh Imam Afand usl KIM-II, Kawasan usppe Serpong, Tangerang 54 INTISARI Robo lengan yang mampu bergera secara oomas membuuhan suau ssem

Lebih terperinci

Simulasi Dampak Peningkatan Demand terhadap Energi Listrik dalam Pemodelan Pengoperasian Waduk Kaskade

Simulasi Dampak Peningkatan Demand terhadap Energi Listrik dalam Pemodelan Pengoperasian Waduk Kaskade Hadhardaja, Vol. 11 No. 1 d. Januar 004 urnal TEKNIK SIPIL Smulas Dampa Penngaan Demand erhadap Energ Lsr dalam Pemodelan Pengoperasan Wadu Kasade Iwan K. Hadhardaja 1) Eva Vannya Marha ) Indramo Soearno

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

Probabilitas 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 terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan

Lebih terperinci

BAB IV SIMULASI MODEL

BAB IV SIMULASI MODEL 21 BAB IV SIMULASI MODEL Pada bagian ini aan diunjuan simulasi model melalui pendeaan numeri dengan menggunaan ala banu peranga luna Mahemaica. Oleh arena iu dienuan nilai-nilai parameer seperi yang disajian

Lebih terperinci

P 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

P 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 terperinci

Zullaikah 1 dan Sutimin 2. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang Semarang

Zullaikah 1 dan Sutimin 2. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang Semarang MODEL PERTUMBUHAN BIOMASSA RUMPUT LAUT GRACILLARIA DENGAN CARRYING CAPACITY BERGANTUNG WAKTU Zullaah dan Sumn, Jurusan Maemaa FMIPA Unversas Dponegoro Jl Prof H Soedaro, SH, Tembalang Semarang Absrac In

Lebih terperinci

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32) 8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang

Lebih terperinci

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon

Lebih terperinci

BAB II DIMENSI PARTISI

BAB 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 terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

Kombinasi Penaksiran Model Lag Terdistribusi Dengan Ekspektasi Adaptif Dan Penyesuaian Parsial

Kombinasi Penaksiran Model Lag Terdistribusi Dengan Ekspektasi Adaptif Dan Penyesuaian Parsial 96 Vol. 3, No., 96-, Januar 7 Kombnas Penasran Model Lag Terdsrbus Dengan Espeas Adapf Dan Penyesuaan Parsal Adawaya Rangu Absra Dalam menasr Model Lag Terdsrbus, masalah yang mungn erjad adalah da adanya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

BAB 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 terperinci

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).

Lebih terperinci

ANALISIS EVOLUSI MATRIK ASAL TUJUAN (MAT) MENGGUNAKAN METODE GRAFIK REPRESENTASI MATRIK

ANALISIS EVOLUSI MATRIK ASAL TUJUAN (MAT) MENGGUNAKAN METODE GRAFIK REPRESENTASI MATRIK ANAII EVOUI MATRIK AA TUJUAN (MAT) MENGGUNAKAN METODE GRAFIK REPREENTAI MATRIK Tas an Junaed Absra Mar Asal Tujuan (MAT) sebaga salah sau benu nformas pola perjalanan mempunya peranan yang sanga penng

Lebih terperinci

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN

Benyamin 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 terperinci

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

Karakterisasi 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 terperinci

PENGEMBANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN DYNAMIC PICK UP AND DELIVERY PROBLEM WITH TIME WINDOWS (DPDPTW) UNTUK PENYEDIA JASA CITY - COURIER

PENGEMBANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN DYNAMIC PICK UP AND DELIVERY PROBLEM WITH TIME WINDOWS (DPDPTW) UNTUK PENYEDIA JASA CITY - COURIER PENGEMBANGAN ALGORITMA HEURISTIK UNTUK PENYELESAIAN DYNAMIC PICK UP AND DELIVERY PROBLEM WITH TIME WINDOWS (DPDPTW) UNTUK PENYEDIA JASA CITY - COURIER Fr Karuna Ran 1, Ahmad Rusdansyah 2 1) Sascal and

Lebih terperinci

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH

KINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH KINETIK REKSI HOMOGEN SISTEM BTH SISTEM REKTOR BTH OLUME TETP REKSI SEDERHN (SERH/IREERSIBEL Beberapa sisem reasi sederhana yang disajian di sini: Reasi ireversibel unimoleuler berorde-sau Reasi ireversibel

Lebih terperinci

( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x

( ) r( t) 0 : tingkat pertumbuhan populasi x III PEMODELAN Model Perumbuan Koninu Terbaasnya sumber-sumber penyoong (ruang, air, maanan, dll) menyebaban populasi dibaasi ole suau daya duung lingungan Perumbuan populasi lamba laun aan menurun dan

Lebih terperinci

UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST

UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Vol. 7. No. 3, 36-44, Desember 004, ISSN : 1410-8518 UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Budi Warsio, Dwi Ispriyani Jurusan Maemaia FMIPA Universias Diponegoro Absra Tulisan ini membahas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB 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 terperinci

PENGARUH PENGGUNAAN METODE POWER DAN TRUNCATED POWER PADA PCA-PART UNTUK INISIALISASI K-MEANS ABSTRACT

PENGARUH PENGGUNAAN METODE POWER DAN TRUNCATED POWER PADA PCA-PART UNTUK INISIALISASI K-MEANS ABSTRACT Semnar Nasonal Sans & Tenolog V Lembaga Penelan Unversas Lampung PENGARUH PENGGUNAAN METODE POWER DAN TRUNCATED POWER PADA PCA-PART UNTUK INISIALISASI K-MEANS Ere Sadewo 1, Muhammad Mashur 2, dan Al Rdho

Lebih terperinci

4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI

4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI 4. ALIDITAS DA RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EALUASI Tujuan : Seelah mempelajari modul ini mahasiswa mampu membua ala evaluasi bau unu program pembelajaran Evaluasi pembelajaran adalah ahap ahir dalam prosedur

Lebih terperinci

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana

Lebih terperinci

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

USULAN 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 terperinci

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

EKSPEKTASI 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 terperinci

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan

Lebih terperinci

Analisis Model dan Contoh Numerik

Analisis Model dan Contoh Numerik Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi.

Lebih terperinci

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr

Lebih terperinci

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

INVERS 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 terperinci

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan

Lebih terperinci

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

FUZZY 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 terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created 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 terperinci

Analisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO

Analisis Perbandingan Economic Dispatch Pembangkit Menggunakan Metode Lagrange dan CFPSO 91 Analss Perbandngan Economc Dspatch Pembangt Menggunaan Metode Lagrange dan CFPSO Kharudn Syah, Harry Soeotjo Dachlan, Rn Nur Hasanah, dan Mahfudz Shdq Abstra -Pada pengoperasan pembangt tenaga lstr,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini aan diemuaan beberapa onsep dasar yang beraian dengan analisis runun wau, dianaranya onsep enang esasioneran, fungsi auoorelasi dan fungsi auoorelasi parsial, macam-macam

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TEORI. Tnjauan Pusaka.. Uj Keseragaman Daa Tujuan uama pengukuran uj keseragaman daa adalah unuk mendapakan da yang seragam. Kedak seragaman daa dapa daang anpa dsadar, maka dperlukan suau

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di

Lebih terperinci

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Konsep dasar dan definisi operasional merupakan pengertian dan petunjuk yang

III. METODE PENELITIAN. Konsep dasar dan definisi operasional merupakan pengertian dan petunjuk yang III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Konsep dasar dan definisi operasional merupakan pengerian dan peunjuk yang digunakan unuk menggambarkan kejadian, keadaan, kelompok, aau

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013 ! BUPAT PACrAN j PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 18 TAHUN 2013 TENTANG PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN DEWAN PENGAWAS BADAN LAYANAN UMUM DAERAH PADA RUMAH SAKT UMUM DAERAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN

Lebih terperinci

Unit Commitment dengan Kekangan Keandalan Menggunakan Algoritme Genetika Mempertimbangkan Ketidakpastian Beban

Unit Commitment dengan Kekangan Keandalan Menggunakan Algoritme Genetika Mempertimbangkan Ketidakpastian Beban JNTETI Vol. 5 No. 4 November 206 34 Un Commmen dengan Kekangan Keandalan Menggunakan Algorme Geneka Mempermbangkan Kedakpasan Beban Sarya Sasongko Pramono Had 2 Danar Rzk Wayan 3 Absrac Un commmen problem

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Poensi sumberdaya perikanan, salah saunya dapa dimanfaakan melalui usaha budidaya ikan mas. Budidaya ikan mas yang erus berkembang di masyaraka, kegiaan budidaya

Lebih terperinci

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0. 5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena

Lebih terperinci

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5 TAHUN 2008 TENTANG BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG PETUNJUK PELAKSANAAN PERATURAN DAERA KABUPATEN PACTAN NOMOR 25 TAHUN 2007 TENTANG ORGAN DAN KEPEGAWAAN PERUSAHAAN DAERAH AR MNUM j KABUPATEN

Lebih terperinci

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK

BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau

Lebih terperinci

Bab II TINJAUAN PUSTAKA II.1 aransi II.1.1 Klasifikasi Garansi

Bab II TINJAUAN PUSTAKA II.1 aransi II.1.1 Klasifikasi Garansi Bab II TINJAUAN USTAKA ada bab n aan dbaha onep eor dan meode yang yang dgunaan dalam pengembangan model raeg layanan garan unu produ dengan pola penggunaan nermen Konep dan eor erebu erdr aa Sub bab II

Lebih terperinci

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING

III 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 terperinci

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA y BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN : NOMOR 55" TAHUN 20 ; TENTANG \ DANA ALOKAS DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN, Menmbang : a. bahwa dalam rangka penngkaan penyelenggaraan pemernahan,

Lebih terperinci

Model Suku Bunga Multinomial 4. Danang Teguh Qoyyimi *, Dedi Rosadi 2.

Model Suku Bunga Multinomial 4. Danang Teguh Qoyyimi *, Dedi Rosadi 2. ROSIDING ISBN: 978-979-6353-3- Model Suu Bunga Mulnomal 4 S-5 Danang Teguh Qoyym *, Ded Rosad Jurusan Maemaa FMIA Unversas Gadah Mada *qoyym@ugm.ac.d Maalah n adalah merupaan pengembangan dar model suu

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 44 BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 4.1 Analisis Sisem ang berjalan Analisis Sisem adalah penguraian dari suau sisem Informasi ke dalam bagian-bagian, komponen-komponen, dengan maksud unuk mendefenisikan

Lebih terperinci

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju

Lebih terperinci

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan

Kresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan Kresnano C Moel Sebaran Pergerakan Kresnano C Tujuan Uama: Mengeahu pola pergerakan alam ssem ransporas serng jelaskan alam benuk arus pergerakan (kenaraan, penumpang, an barang) yang bergerak ar zona

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi

Lebih terperinci

4. Hukum Dan Kaidah Rangkaian

4. Hukum Dan Kaidah Rangkaian Inroducon o rcu naly Tme Doman www.drhamblora.com. Huum Dan Kadah angaan.. Huum-Huum angaan Peerjaan anal erhadap uau rangaan lner yang parameernya deahu mencaup pemlhan en anal dan penenuan bearan eluaran

Lebih terperinci

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA

BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum

Lebih terperinci

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga

Lebih terperinci

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hdden Markov Wwen Wdyasu Teknk Elekro, Fakulas Sans dan Teknolog, Unversas Sanaa Dharma Emal: wwen@usd.ac.d Absrak Aksara Pallawa aau kadangkala duls sebaga Pallava

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013 3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang

Lebih terperinci

Penggerombolan Model Parameter Regresi dengan Error-Based Clustering

Penggerombolan Model Parameter Regresi dengan Error-Based Clustering Penggerombolan Model Parameer Regres dengan Error-Based Cluserng 1 I Made Sumerajaya 2 Gus Adh Wbawa 3 I Gede Nyoman Mndra Jaya 1 Saf Pengajar Deparemen Sasa IPB 2,3 Mahsswa Pascasarjana Sasa IPB ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik 6 BAB LANDASAN TEORI. Model Persedaan.. Model Deermnsk Model Deermnsk adalah model yang menganggap nla-nla parameer elah dkeahu dengan pas. Model n dbedakan menjad dua: a. Deermnsk Sas. D dalam model n

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya

METODE PENELITIAN. yang digunakan untuk mengetahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya III. METODE PENELITIAN A. Meode Dasar Peneliian Meode yang digunakan dalam peneliian ini adalah meode kuaniaif, yang digunakan unuk mengeahui dan pembahasannya mengenai biaya - biaya usaha melipui biaya

Lebih terperinci

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan

Optimasi Model Inventory Deterministik untuk Permintaan Menaik dan Biaya Pemesanan Konstan Opma Model Invenory Deermnk unuk Permnaan Menak dan Baya Pemeanan Konan Dana Purwaar, Rully Soelaman, Fr Qona Fakula Teknolog Informa, Inu Teknolog Sepulu Nopember, Surabaya E-mal : rully@-by.edu Abrak

Lebih terperinci

Optimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi

Optimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi JURNA INFORMATIKA, Vol.4 No.2 September 27, pp. 222~229 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 222 Optmas Baru Program near Mult Objetf Dengan Smplex P Untu Perencanaan Produs Maxs Ary Am BSI Bandung e-mal:

Lebih terperinci

Perbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield

Perbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield Perbandngan Masalah Optmas TSP dengan Menggunaan Algortma Ant Colony dan Jarngan Hopfeld 1 Yulan, Moh.Isa Irawan, dan 3 Mardljah 1,, 3 Jurusan Matemata, Insttut Tenolog Sepuluh Noember Kampus ITS, Surabaya

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

BAB 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 terperinci

KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN EKONOMIS PADA SISTEM TENAGA IEEE 26 BUS

KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN EKONOMIS PADA SISTEM TENAGA IEEE 26 BUS ISSN 1412 3762 http://jurnal.up.edu/electrans ELECTRANS, VOL.12, NO.2, SEPTEMBER 2013, 151-160 KOMBINASI INERTIA WEIGHT DAN CONSTRICTION FACTOR PADA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SEBAGAI SOLUSI PEMBANGKITAN

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN EORI. njauan Pusaka.. Peramalan Peramalan (forecasng) merupakan ala banu yang penng dalam perencanaan yang efekf dan efsen khususnya dalam bdang ekonom. Dalam organsas modern mengeahu keadaan

Lebih terperinci

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,

Lebih terperinci

METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND

METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa

Lebih terperinci

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

Bab 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 terperinci

NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA

NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA Jurnal Ilmu Maemaka dan Terapan Desember 015 Volume 9 Nomor Hal. 97 10 NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA R. D. S. Rahangmean 1, M. I. Tlukay, F. Y. Rumlawang,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber

Lebih terperinci

Adaptive PI Controller Berbasis Bat Algorithm (BA) dan Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Kontrol Kecepatan Permanent Magnet Synchronous Motor

Adaptive PI Controller Berbasis Bat Algorithm (BA) dan Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Kontrol Kecepatan Permanent Magnet Synchronous Motor 113 Adapve PI Conroller Berbass Ba Algorhm (BA) dan Exreme earnng Machne (EM) Unuk Konrol Kecepaan Permanen Magne Synchronous Moor (PMSM) Margo Pujanara 1), Muhammad Abdllah 2) 1, 2) Jurusan Teknk Elekro,

Lebih terperinci

Optimisasi Operasi Sistem Tenaga Listrik dengan Konstrain Kapabilitas Operasi Generator dan Kestabilan Steady State Global

Optimisasi Operasi Sistem Tenaga Listrik dengan Konstrain Kapabilitas Operasi Generator dan Kestabilan Steady State Global Optmsas Operas Sstem Tenaga Lstr dengan Konstran Kapabltas Operas Generator dan Kestablan Steady State Global Johny Custer,, Indar Chaerah Gunadn, Ontoseno Penangsang 3, Ad Soeprjanto 4,,3,4 Jurusan Ten

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

Lebih terperinci

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan

Lebih terperinci