ANALISIS TRANSIEN ARUS HUBUNG SINGKAT DUA FASA PADA TRANSFORMATOR TIGA FASA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS TRANSIEN ARUS HUBUNG SINGKAT DUA FASA PADA TRANSFORMATOR TIGA FASA"

Transkripsi

1 LPPM Poltekk Begkal ANALISIS TRANSIEN ARUS HUBUNG SINGKAT UA FASA PAA TRANSFORMATOR TIGA FASA Wa Muhaa Fazal a Suwto Tekk Elekto Poltekk Begkal - Rau Jl. Bath Ala, Se-Ala- Begkal wfaal@polbeg.ac Fakulta Tekk Uveta Rau Kapu Ba Wya K,5 Sp. Paa Pekabau Rau uwtow@yahoo.co Abtak Tula eyajka aal tae au hubug gkat ata faa paa tafoato tga faa ega egguaka etoe pak αβ. Metoe etafoaka te faa yag beoe 6 eja te faa oe 4. Peaaa yag yataka ala betuk pak αβ eja lebh eehaa ehgga peyeleaa pehtuga gejala pealha au hubug gkat ata faa eja lebh uah. Kofgua belta pebetuk tafoato te faa ke te faa kuka ecaa eetal. a hal ula apat peoleh agtue au hubug gkat ata faaya. Aapu tujua peetua bea au hubug gkat utuk elh peutu agkaa atau pealata potek yag eua. Kata kuc: Au taet, hubug gkat, Tafoato, a Metoa Pak αβ. PENAHULUAN Tafoato agat lua peguaaya ala te teaga ltk bak befug ebaga eaka tegaga ala ta tegaga tgg aupu peuu tegaga paa ta tegaga eah. ega egguaka tafoato paa te teaga eugkka tebuya tegaga yag eua, a efe alya kebutuha ala eakka tegaga tgg ala pega aya ltk jaak jauh, ehgga jatuh tegaga yag teja al kecl. ala aktftaya tafoato ala pegguaaya bak guaka ala bag te teaga ebutuhka peelhaaa a peawata aga fugya apat bekeja laca eua yag haapka. Aapu ko gaggua yag eg teja paa tafoato aalah ko pebebaa lebh a ko hubug gkat. Yag aku gaggua aalah aaya au yag egal paa te lua bataa yag jka eua keapua pealata yag guaka. Meetuka au hubug gkat paa te teaga ltk epuya tujua utuk elh peutu agkaa (ccut beake, fue a pealata potek la yag eua. Meetuka au aku hubug gkat buka eupaka hal yag bau, tetap paa uuya peetua ega egguaka etoa taa yag aku aalah etoa uatu tafoato faa yag epuya belta et paa pe a belta apaka paa Sea Naoal Iut a Tekolog [SNIT] 8 Begkal, -4 eebe 8 89

2 LPPM Poltekk Begkal eet kue. Aal etoe taa teebut aka eghalka uatu peaaa fluk, tegaga a au tafoato yag beoe 6 (ea Peaalaha yag tbul paa peelta aalah poe pehtuga ala eetuka beaa hubug gkat ega etoa taa, yag guaka ebaga foa utuk epeoleh agtue au aku paa etap aat teja hubug gkat epuya paaete peacaga yag cukup ut a koplek. Sehgga eyultka kta ala eetuka la paaete yag peluka utuk eapatka keja yag gka. Beaaka peaalaha teebut ata paa peelta aka coba utuk eyeehaaka etoa taa (oe ea teebut yatu ega egajuka aal tae au hubug gkat ua faa paa tafoato faa ega etoa agka efee ubu αβ. Ste αβ aalah uatu te yag egabl ubu hozotal ebaga ubu α a ubu vetkal ebaga ubuβ. a peoela teebut koekueya paaete peacaga yag guaka eja lebh ekt bagka ega te taa, ehgga euahka peetua paaete yag butuhka utuk eapatka keja yag gka. Sela tu poe aal hubug gkat yag aka lakuka ala peelta ega egguaka koputea ( egguaka atu paket poga MATLAB ve 5.. aka eak cepat.. TINJAUAN PUSTAKA ala egaala ujuk keja gejala pealha baaya kta elakuka uatu peoela ala keagka efee, aga uatu te yag aka aala uah utuk aal, tapa eubah betuk aalya. eehaaka ehgga caa peecahaya lebh uah. Metoa yag peguaka utuk tu aalah etoa agka efee αβ. Ste αβ aalah uatu te yag egabl ubu hozotal ebaga ubu α a ubu vetkal ebaga ubu β ala pebahaa abl oel tafoato faa hubuga Yyo, yag epuya belta et paa pe, a belta paa ekue. Betuk fk tafoato faa apat ujuka paa gaba. Gaba.. Betuk fk tafoato faa yag te a belta pe a faa belta kue Betuk fk tafoato ata buat peoela ega egguaka aga fao epett pelhatka paa gaba bawah : Gaba. aga fao a tafoato faa. L L M M M ega egguaka aga fao epet gaba ata peoleh hubuga peaaa fluk ltk ebaga bekut: Utuk epeuah aal gejala pealha e ltk, aka julah peaaa pelu apaka paa Sea Naoal Iut a Tekolog [SNIT] 8 Begkal, -4 eebe 8 9

3 LPPM Poltekk Begkal L...M...M...M...M...M M...L M M M M L L L L aa uk beaa belta pe a ekue L M co (, eagka uk beaa M L co ( a M L co( Selajutya peaaa fluk ata apat betuk ala atk : L M M M L M.... M M L M M co( π / M co( 4π / ( ( M co 4π / M M co π / M co( π / M co( 4π / M. M Mco4 ( π / Mco ( π / ( ( Mcoπ / M Mco4π / Mco ( π / Mco ( π / M L M M M L M. M M L Peaaa fluk ata apat yataka ecaa uu: L L L L...( aa L aalah atk ukta e paa pe, L aalah atk ukta e paa ekue, L aalah atk ukta utual pe a ekue Peaaa Tegaga a aga fao gaba, a ega egguaka opeato p/, apat uuka peaaa-peaaa tegaga paa belta pe a belta kue, epet bawah : ( pl... ( pl co( 4π / co( π / co( π / ( pl ( pl co( π / co( 4π / co( π / co( 4π / co( π / co( 4π / ( pl co( 4π / co( 4π / co( π /.. ( pl Peaaa tegagaya apat yataka betuk atk ecaa uu: v v L t L L L...( Utuk apat epeoleh peaaa yte faa α β a yte faa peluka atk tafoa ba [A] a [A] - Meetuka Tafoa Ba [A] ega Metoa Keapata Fluk Paa uatu vekto uag tafoato faa epuya bu keapata fluk agetk celah uaa aa ega bu keapata fluk paa uag vekto faa yag bau. Ragkaa ekvale tafoa faa ke te khayal faa, tak eghlagka pp-pp yag ebeaya, kaea ala etafoaka epeguaka haga-haga atk tafoa aa [A] a [A] -. Sehgga gaba. apat ekvaleka eja gaba 4, epet bawah : apaka paa Sea Naoal Iut a Tekolog [SNIT] 8 Begkal, -4 eebe 8 9

4 LPPM Poltekk Begkal Gaba.. aga fao faa (,, M B M k coϕ coϕ 4π co ϕ 4π co ϕ π co ϕ π co ϕ L M L M ϕ M B M k coϕ coϕ coϕ coϕ coϕ ϕ... ϕ coϕ... ϕ... ϕ Gaba. 4. aga fao faa (αβ Seagka keapata fluk agetk paa te faa (αβ β β M BM α coϕ β ϕ α co ( ϕ ( ϕ β ϕ α α Meetuka keapata fluk agetk (B ttk M B µ H; Hl jka ea agetk tebu ecaa eata aka peoleh ebaga bekut : Hl, ehgga peoleh peaaa keapata fluk agetk (B tk M aalah : B µ k l Maka keapata fluk agetk paa te faa aalah : coϕ k ϕ k [ ] α [ ] β Ja hubuga au te yag bau faa αβ ega te laa faa (,, aalah ebaga bekut: Sehgga peaaa ata ala betuk atk ecaa uu apat ul: Meggat B M B M a peaha kopoe fluk ala fakto co ϕ,a ϕ, apat peoleh hubuga : BM : coϕ k ϕ k BM [ ] α [ ] β [ ] α [ ] β apaka paa Sea Naoal Iut a Tekolog [SNIT] 8 Begkal, -4 eebe 8 o α β a a a : a b c...( 9

5 LPPM Poltekk Begkal aa a blaga yag hau eeuh peyaata atk othooal. Kaea atk vee [A] aalah atk othooal uah pat befat othogoal, ehgga teapat hubuga [ A] t [ A]. Caa eca paaete a vee atk A aalah oul ba aa ega behaga atu yatu: 4 4 ehgga peoleh a eetuka paaete ega caa yag aa epet ata ehgga peoleh a Ivee atk A : Gaba. 5. aga fao te faa (αβ β β θ α α Meetuka Peaaa Fluk Secaa Lagug a gaba 5. peoleh peaaa fluk te bau : α β L α L β ( α coθ β θ ( coθ θ α β...(4 [ A] t a peaaa (.4 peolah atk tafoa ba yag bau B - : coθ θ θ [ B ] coθ ega egguaka opea ateatka ecaa ajo aka atk A apat peoleh bekut: [ A ] Sehgga peoleh hubuga yte bau a yte laa ebaga bekut: [ Xαβ ] [A - ] [X ] ega egguaka gaba 5. kta aka epeoleh peaaa fluk te αβ a atk B : coθ θ θ [ ] B coθ Aapu hubuga te yag bau vaabel ubu αβ tehaap ubu abc aalah: t [ X ] [ B ] [ X ] αβ o aa: abc t [ X ] [ X X X ] αβ o α β.. (5 o t [ X ] [ X X X ] abc a b c Paa te αβ peaaa fluk paa ubu pe a kue aalah ebaga bekut: apaka paa Sea Naoal Iut a Tekolog [SNIT] 8 Begkal, -4 eebe 8 9

6 LPPM Poltekk Begkal α β α β L α L β L α L β ( α coθ β θ ( α coθ β θ ( α coθ β θ ( θ coθ α β...(6 B coθ θ θ coθ coθ θ θ coθ Hubuga tegaga a au apat a peaaa bekut: SN R SN L θ... α β (7 N R R α β R N α β L θ... α β R R α β α β B SN L L [ ] N θ θ coθ B L L N [ ] N θ θ coθ α β α β [ B ] [ ] coθ θ N coθ θ α β [ B ] [ ] coθ θ N coθ θ α β.... θ coθ θ coθ (.8 Maka peaaa tegaga apat yataka ecaa uu ebaga bekut: ( R. B I ( L B I ω aa : R R L L R L R L R L B eta θ coθ coθ θ θ ω θ coθ coθ θ Gaba 6. Hubuga tafoato ecaa agkaa ltk YY L L L L L L K Gaba 6. Ragkaa tafo ekue pelegkap uatu akla K paa aat akla K tebuka hubuga tafo ala ko tapa beba eagka ala ko akla tetutup ekue tafo teja hubug gkat faa yatu ataa faa a. Jka tegaga faa-etal pe ; ωt π ω t 4π ω t Keaaa beba ol Paa keaaa beba ol, wtch K paa gaba 6 ah ko tebuka ehgga tak aa au yag egal ke beba ( apaka paa Sea Naoal Iut a Tekolog [SNIT] 8 Begkal, -4 eebe 8 94

7 LPPM Poltekk Begkal ega tafoa a faa ke faa apatka: α β Tegaga beba ol Utuk eapatka beaa ala yte bau (αβ hau egalka [A - ] ega yte laa, aka peoleh: α α α β β β.( / /.( / (.( /. ωt... ( coωt Peaaa tegaga paa ubu αβ R pl M ehgga: R pl M R M pl M R pl ega (R pl (R pl -M a peaaa ata peoleh au yte yag bau: ( R pl pl ( R ( R pl M ( R pl M Sehgga peoleh au pe ebaga bekut: [ ] ( R pl M ( R pl R pl R pl ( R pl ( M ( ( R pl α β / Sωt / Coωt Sehgga peoleh au pe αβ aalah: α / ω L ( ω ( R / L ( R / L t co ωt ( R / ωl ( e ωt / ω β L ( ω ( R / L ( R / L e ( R / L t co ( ( ωt ω ωt / ωm α L ( ω ( R / L ( R / L e ( R / L t co ( ( ωt ω ωt / M β L ( ω ( R / L ( ( R / L t R / L e ω... ωr / L ωt ( coωt... Paa ko wtch K tehubug, teja hubug gkat faa paa ekue tafo:, -, Sehgga peaaa tegaga paa aat teja hubug gkat aalah: α h β h α h.. ωt coωt.( / ( apaka paa Sea Naoal Iut a Tekolog [SNIT] 8 Begkal, -4 eebe 8 95

8 LPPM Poltekk Begkal / ωm α h L ( ω ( R / L ( R / L e ( R / L t co ωt ( ( ω ωt β.( / ( α h. ( / ( β h Sehgga peoleh peubaha tegaga ebea: α α h α b α α h α b β β h β b / M β L ( ω ( R / L (( ( R / L t R / L e ω coωt..... ωr / L ωt ega eggat a paa peaaa (7 a peaaa (.8 ega a, aka peaaa peubaha tegaga apat ulka eja: α R. L α α... β R. β L β coθ θ α.... θ coθ β θ θ coθ α coθ θ β α R. L α α... β R. β L β coθ θ α... θ coθ β θ θ coθ coθ θ α β.....(9. ( ejulahka au beba ol ega peubaha aua yag tejaatau apat ulka:au hubug gkatau beba ol Peubaha Au. HASIL AN PEMBAHASAN Utuk eguj bahwa hal aal val, aka baha tafoato faa, 8, A,,45 A, 5 Hz, ega paaete R6,495 Ω, R6,495 Ω, L.4 Ω, L.4 Ω, a M.87 Ω. Hal ula lakuka ega eecahka peaaa ffeeal (9 a ( ega egguaka etoe tega tapezu. Aapu hal ula epo au hubug gkat apat lhat paa gaba 7. a epo hubug gkat paa gaba 7 apat pelhatka ujuk keja tafoato faa,jka teja hubug gkat ata faaya. a epo teebut apat ketahu agtue (beaa aku au hubug gkat yag teja, a waktu taet yag butuhka au hubug gkat utuk ecapa haga kota. 4. KESIMPULAN ega egaal au taet hubug gkat faa paa tafoato faa yag egguaka yte pak αβ apat ketahu waktu taet aat teja hubug gkat hgga ecapa beaa kota, a beaya la au hubug gkat yag teja. a hal ula au hubug gkat tafoato faa foa petg epet halya waktu taet a la au aku apat peoleh ega waktu gkat. Peaaa eleaka ecaa uek ega egguaka poga batua MATLAB utuk eapatka haga-haga peubaha au. Keua au tae paa keaaa hubug gkat apatka ega apaka paa Sea Naoal Iut a Tekolog [SNIT] 8 Begkal, -4 eebe 8 96

9 LPPM Poltekk Begkal Gaba 7. Repo au hubug gkat tafo faa paa aat faa a hubug gkat. Au (Apee Au t(etk (Apee (Apee Au t(etk t(etk AFTAR PUSTAKA Eetu Taet Pheoea Electcal Mache. Suwto.. Aal taet au hubug gkat tga faa paa e ko. Hal peelta. Yauayah Haoe, Y a Pekk A Aal Moto Tak eepak Tga Faa ega Metoa Pak Koplek. Poceeg ITB, ol., No.//. apaka paa Sea Naoal Iut a Tekolog [SNIT] 8 Begkal, -4 eebe 8 97

Koefisien Korelasi Spearman

Koefisien Korelasi Spearman Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah

Lebih terperinci

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4)

Penyelesaian Masalah Transportasi Dengan Metoda Primal-Dual Wawan Laksito YS 4) ISSN : 69 7 Peyeleaa Maalah Traporta Dega Metoda Pral-Dual Wawa Lakto YS 4) Abtrak Maalah Traporta erupaka peraalaha pedtrbua uatu produk hooge dar beberapa uber ke beberapa tuua dega cara yag palg optal.

Lebih terperinci

TE Dasar Sistem Pengaturan

TE Dasar Sistem Pengaturan TE09346 Daar Stem Pegatura Peracaga otroler : otroler Prooroal Itegral Dfereal Ir. Jo Pramujato, M.Eg. Jurua Tekk Elektro FTI ITS Tel. 594730 Fax.59337 Emal: jo@ee.t.ac. Daar Stem Pegatura 06 Objektf:

Lebih terperinci

BAB 5 ANALISIS RIAK ARUS KELUARAN INVERTER PWM LIMA FASA DENGAN BEBAN TERHUBUNG BINTANG

BAB 5 ANALISIS RIAK ARUS KELUARAN INVERTER PWM LIMA FASA DENGAN BEBAN TERHUBUNG BINTANG BAB 5 ANALII RIAK ARU KELUARAN INVERER PWM LIMA FAA DENGAN BEBAN ERHUBUNG BINANG 5. Penahuluan Paa bab ebelumnya telah ijelakan bahwa paa item multifaa, hubungan antaa iak au keluaan inete beban poligon

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Ceate b Smpo PDF Ceato Po (uegstee veso) http://www.smpopf.com Statstk Bss : BAB 9 IX. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI 9. Peahulua Metoe aalss eges a koelas kembagka utuk mempelaja pola a meguku hubuga statstk

Lebih terperinci

MODEL PENELUSURAN BANJIR MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

MODEL PENELUSURAN BANJIR MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) MODEL PENELUSUAN BANJ MENGGUNAKAN PENDEKATAN ADAPTVE NEUO FUZZY NFEENCE SYSTEM (ANFS (Stu Kasus : Sub DAS Sak Agg Febra, Mayuk Fauz, a Suprayog Mahassa Jurusa Tekk Spl, Fakultas Tekk, Uverstas au Dose

Lebih terperinci

Perancangan Pengendali PID. Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Perancangan Pengendali PID. Institut Teknologi Sepuluh Nopember Peracaga Pegedal PID Ittut Tekolog Seuluh Noember Pegatar Mater Cotoh Soal Latha Rgkaa Pegatar Mater Cotoh Soal Peracaga Pegedal P Peracaga Pegedal PI Peracaga Pegedal PD Peracaga Pegedal PID Latha Rgkaa

Lebih terperinci

BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain

BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain BAB III TEOREMA GLEASON DAN t-desain Dalam ubbab 3., kta aka mempelaar alah atu fat petg dar kode wa-dual geap. Sfat terebut dberka oleh Teorema 3.(Teorema Gleao), Teorema ecara megeaka telah meetuka betuk

Lebih terperinci

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400 h t t p : / / m a t e m a t r c k. b l o g p o t. c o m Meetuka uur-uur pada dagram lgkara atau batag Rgkaa Mater : Uur uur pada dagram lgkara yag pokok haya hal :. Meetuka bear baga dalam lgkara ( dapat

Lebih terperinci

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor

Lebih terperinci

Pembayaran pertama yang dilakukan pada setiap akhir tahun selama n tahun

Pembayaran pertama yang dilakukan pada setiap akhir tahun selama n tahun Husa Arfah, M.Sc : Autas Dasar Emal : husaarfah@uy.ac. ANUITAS DASAR 3. Peahulua Autas aalah seragkaa pembayara yag lakuka paa terval waktu yag sama (per tahu atau sebalkya). Pembayara utuk jagka waktu

Lebih terperinci

RUANG FUNGSI GELOMBANG PARTIKEL TUNGGAL (ONE-PARTICLE WAVE FUNCTION SPACE)

RUANG 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 terperinci

KALKULUS VARIASI JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

KALKULUS VARIASI JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA KALKULUS VARIASI JURUSAN PENDIDIKAN ISIKA PMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Smak Petanaan! Bang A B Bentuk kuva apakah ang menunjukkan jaak tepenek ang menghubung-kan ttk A an ttk B alam bang ata

Lebih terperinci

Sekolah Olimpiade Fisika

Sekolah Olimpiade Fisika SOLUSI SOAL SIMULASI OLIMPIADE FISIKA SMA Juli 06 TINGKAT KABUPATEN/KOTA Waktu : 3 ja Sekolah Olipiade Fiika davitipayung.co Sekolah Olipiade Fiika davitipayung.co davitipayung@gail.co. Sebuah balok (aa

Lebih terperinci

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt

Untuk mentukan titik tetap dari persamaan (3.1) maka persamaan tersebut dibuat sama dengan nol, yaitu dt 0. seperti dalam persamaan berikut dt dt dt LAMIRA 4 5 Lamra eetua t eta ar eramaa 3. Utu metua tt teta ar eramaa 3. maa eramaa tereut uat ama ega ol yatu a ee alam eramaa erut t t t..................3 Dar eramaa aa eroleh la eaga erut t Dar eramaa

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMAN Teusa Nuya. Populas dalam peelta adalah seluuh sswa kelas X SMAN Teusa Nuya semeste geap tahu pelajaa / yag bejumlah lma kelas. Kemampua

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1 8 III. MEODOLOGI PEELIIA A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela X SMA eger Bagurejo Lampug egah tahu pelajara 009/00 ebayak 75 orag yag terdtrbu dalam lma kela dmaa tgkat kemampua

Lebih terperinci

Voltage Controlled Oscillator

Voltage Controlled Oscillator Vltage Ctrlle Oscllatr VCO aalah suatu slatr elektrk maa frekues keluaraya atur leh suatu tegaga put DC yag berka. Gambar berkut meujukka ragkaa asar ar VCO V DD L VCO ut D C Basc VCO Frekues slas tetuka

Lebih terperinci

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN BAB IV ETODOLOGI PENELITIAN IV Lagkah-Lagkah Aalisis Struktur yag aka ijaika moel alam peelitia ii aalah struktur bagua latai a latai, yag iasumsika terbuat ari baja Struktur terlebih ahulu imoel ega megguaka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah

Lebih terperinci

LEMBAR KERJA SISWA 5

LEMBAR KERJA SISWA 5 94 LEMBAR KERJA SISWA 5 Mata Pelajara Kelas/Seester Materi Pokok Subateri Pokok Alokasi Waktu : Kiia : XI/gajil : Laju Reaksi : Orde Reaksi : 2 x 45 eit Stadar Kopetesi 3. Meahai Kietika Reaksi, Kesetibaga

Lebih terperinci

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Desain Penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif

METODE PENELITIAN. Desain Penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif III. METODE PENELITIAN 3.1 Dea Peelta Dea Peelta yag dguaka dalam peelta adalah dekptf aaltk, dega pedekata kuattatf da kualtatf. Pegguaa dea tekat dega tujua peelta yatu utuk medapatka gambaa tetag peep

Lebih terperinci

DESAIN PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI 3 PHASE DENGAN PID KONTROLLER

DESAIN PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI 3 PHASE DENGAN PID KONTROLLER ESAIN ENGENAIAN KECEATAN MOTO INUKSI 3 HASE ENGAN I KONTOE Zulfaa ABSTACT Th eeach coee o uy how o cool he yac chagg of uco oo ee, f hee wee vaou loa o u fo ou of ye by ug I Coolle Evey chagg of loa o

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Differensial dengan Menggunakan Polinomial Lagrange Seri I (1 Dimensi) Syawaluddin H 1)

Penyelesaian Persamaan Differensial dengan Menggunakan Polinomial Lagrange Seri I (1 Dimensi) Syawaluddin H 1) Hutahaea Vol. No. Aprl 006 ural TEKNIK SIPIL Peyelesaa Persamaa Dfferesal ega Megguaka Polomal Lagrage Ser I ( Dmes Syawalu H Abstrak Paa paper sajka pegguaa polomal Lagrage utuk meyelesaka suatu persamaa

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk

Lebih terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka

Lebih terperinci

VIII. Stabilitas Lereng

VIII. Stabilitas Lereng Baha Ajar Makaka Taah II Herma ST. MT Pertemua XIV, XV VIII. Stabltas Lereg VIII. Peahulua. Jka kompoe gravtas lebh besar utuk meggeraka lereg yag melampau perlawaa terhaap pergesera yag kerahka taah paa

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

BAB 2 TEORI MOTOR INDUKSI TIGA PHASA DAN KONTROL KECEPATAN DENGAN ADAPTIF FUZZY

BAB 2 TEORI MOTOR INDUKSI TIGA PHASA DAN KONTROL KECEPATAN DENGAN ADAPTIF FUZZY BAB TEORI MOTOR INDUKSI TIGA PHASA DAN KONTRO KECEPATAN DENGAN ADAPTIF FUZZY.1. Moto Inuk Secaa Umum Moto nuk aalah jen moto penggeak yang palng banyak gunakan nut. Hal n kaena moto nuk mempunya banyak

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

τ = r x F KESETIMBANGAN

τ = r x F KESETIMBANGAN KESETIMBG Moe Gaa ( τ ) Moe gaa atau torsi adalah besara ag dapat eebabka beda berotasi atau berputar. Besar oe gaa didefiisika sebagai hasil kali atara gaa ag bekerja dega lega. Moe gaa terasuk dala besara

Lebih terperinci

KAJIAN MODEL REGRESI ASYMTOTIC

KAJIAN MODEL REGRESI ASYMTOTIC Podg Sema Naoal Peelta, Pedda da Peeaa MIPA aulta MIPA, Uveta Nege Yogaata, 6 Me 009 KAJIAN MODEL REGRESI ASYMOIC Yul Ada, Da Cahawat, da Nov Yat Juua Matemata MIPA UNSRI Abta Model Rege ole meml ebaa

Lebih terperinci

Makalah Seminar Tugas Akhir. PERANCANGAN PENGONTROL DAN ANALISIS RESPON PADA SISTEM INTERNAL MODEL CONTROL (IMC) (Studi Kasus Pada Heat Exchanger)

Makalah Seminar Tugas Akhir. PERANCANGAN PENGONTROL DAN ANALISIS RESPON PADA SISTEM INTERNAL MODEL CONTROL (IMC) (Studi Kasus Pada Heat Exchanger) Makalah Sema Tugas Akh PERANCANGAN PENGONTROL DAN ANALISIS RESPON PADA SISTEM INTERNAL MODEL CONTROL (IMC) (Stu Kasus Paa Heat Exchage) Asaa Kusa, Suma,ST. MT, Iwa Setawa, ST, MT Mahasswa a Dse Juusa Tekk

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN PROGRAM. sehingga diperlukan perhitungan secara numerik untuk mencari penyelesaian

BAB 3 ANALISA DAN PERANCANGAN PROGRAM. sehingga diperlukan perhitungan secara numerik untuk mencari penyelesaian BAB 3 ANAISA DAN PERANCANGAN PROGRAM 3. Alota Peyelesaa Pada uuya suatu pesaaa tak le suka dselesaka secaa aalts sea dpeluka petua secaa uek utuk eca peyelesaa pesaaa-pesaaa tak le. Dala eetuka peyelesaa

Lebih terperinci

Sistem Pengaturan Waktu Riil

Sistem Pengaturan Waktu Riil Stem Pegatura Waktu l Tekk Aku Data Ir. J Pramudat, M.Eg. Jurua Tekk Elektr FTI ITS Telp. 594730 Fax.59337 Emal: @elet-eg.t.a.d Stem Pegatura Waktu l - 0 Obektf:... Prepreg Amplfka Zer ad Spa Flterg...

Lebih terperinci

EVALUASI PROFIL TEGANGAN DAN SUSUT DAYA PADA SALURAN UDARA TEGANGAN RENDAH (SUTR) DI KOMPLEK PERKANTORAN KABUPATEN SAMBAS

EVALUASI PROFIL TEGANGAN DAN SUSUT DAYA PADA SALURAN UDARA TEGANGAN RENDAH (SUTR) DI KOMPLEK PERKANTORAN KABUPATEN SAMBAS EALUAI PROFIL TEGANGAN DAN UUT DAYA PADA ALURAN UDARA TEGANGAN RENDAH (UTR DI KOMPLEK PERKANTORAN KABUPATEN AMBA M. Taufieq Haewana Pogam tudi Teknik Elekto Juuan Teknik Elekto Fakulta Teknik Univeita

Lebih terperinci

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut

Lebih terperinci

UNIVERSITAS GUNADARMA POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN BAHAN AJAR. Oleh : Muhammad Imron H. Modul Barisan dan Deret Hal. 1

UNIVERSITAS GUNADARMA POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN BAHAN AJAR. Oleh : Muhammad Imron H. Modul Barisan dan Deret Hal. 1 BAHAN AJAR POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN Oleh : Muhammad Imo H 0 Modul Baisa da Deet Hal. BARISAN DAN DERET A. POLA BILANGAN. Pegetia Baisa Bilaga Baisa bilaga adalah uuta bilaga-bilaga dega atua tetetu.

Lebih terperinci

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

ANALISIS KINERJA BANK DENGAN DEA

ANALISIS KINERJA BANK DENGAN DEA ANALISIS KINERJA BANK DENGAN DEA Julza Hdayat Staf Pegaar Jurua Tekk Idutr Fakulta Tekk USU Abtrak: Ukura produktvta erupaka uatu dkator dala ela keapua berag dar uatu peruahaa. Beara euukka eberapa auh

Lebih terperinci

PENGENDALIAN ADAPTIF FUZZY UNTUK SELF TUNING PI PADA KONTROL KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA TANPA SENSOR KECEPATAN DENGAN OBSERVER MRAS

PENGENDALIAN ADAPTIF FUZZY UNTUK SELF TUNING PI PADA KONTROL KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA TANPA SENSOR KECEPATAN DENGAN OBSERVER MRAS PENGENDALIAN ADAPTIF FUZZY UNTUK SELF TUNING PI PADA KONTOL KECEPATAN MOTO INDUKSI TIGA FASA TANPA SENSO KECEPATAN DENGAN OBSEVE MAS D. I. wan Gunawan, MT. Fakulta Teknk Unveta Inonea Depatemen Teknk Elekto

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

MATERI DAN METODE. Gambar 1. (a). Kambing PE Kondisi A, (b). Kambing PE Kondisi B, (c). Kambing PE Kondisi C, (d). Kambing PE Kondisi D.

MATERI DAN METODE. Gambar 1. (a). Kambing PE Kondisi A, (b). Kambing PE Kondisi B, (c). Kambing PE Kondisi C, (d). Kambing PE Kondisi D. MATERI DAN METODE Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakaaka elama bula, yaitu dari bula Jauari ampai Februari 0. Pelakaaa peelitia dilakuka di peteraka kambig perah Cordero, peteraka kambig perah

Lebih terperinci

PENGONTROL ADAPTIVE DENGAN UMPAN BALIK TAK LINEAR UNTUK MOTOR INDUKSI 3 FASA. dt dt

PENGONTROL ADAPTIVE DENGAN UMPAN BALIK TAK LINEAR UNTUK MOTOR INDUKSI 3 FASA. dt dt Wibawanto, Pengontol Adaptive dengan Upan alik Tak inea untuk Moto 3 Faa 20 PENGONTRO ADAPTIVE DENGAN UMPAN AIK TAK INEAR UNTUK MOTOR INDUKSI 3 FASA Slaet Wibawanto Abtak: Dengan enggabungkan huku adaptai

Lebih terperinci

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh,

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh, Deet Bolak-balik Alteatig Seies Deet bolak-balik adalah deet yag suku-sukuya begati tada. Sebagai cotoh, + 4 + + + Deet bolak-balik beikut: = + a, dega a positif, kovege jika memeuhi dua syaat i. Setiap

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Bulet Ilmah Mat. Stat. da eapaa (Bmaste) Volume 0, No. (0), hal 79-86. ANALISIS FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI ANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Zaal Ap, Muhlasah Novtasa Maa, Neva Satahadew

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling) Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu

Lebih terperinci

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu

Penerapan Model Predictive Control (MPC) pada Kapal Autopilot dengan Lintasan Tertentu JURNA SAINS DAN SENI ITS Vol, No, Sp 0 ISSN: 0-98X A-5 Papa Mol P Cool MPC paa Kapal Aoplo a aa T S Aa Sola, Kaa, a Sba Ja Maaa, Fala Maaa a Il Paa Ala, I Tolo Spl Nopb ITS Jl A Raa Ha, Sabaya 60 Eal:

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP III. METODE PENELITIAN A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela VII emeter gajl SMP Ba Mulya Badar Lampug Tahu Pelajara 0/0 dega jumlah wa ebayak 03 wa yag terbag dalam 3 kela. Sampel

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

PEMODELAN PERILAKU DINAMIK MOTOR INDUKSI TIGA FASA

PEMODELAN PERILAKU DINAMIK MOTOR INDUKSI TIGA FASA PEMOELAN PERILAKU INAMIK MOTOR INUKSI TIGA FASA (Ahyanuadi) *) ABSTRACT ynamic pefomance induction moto had been need to analyze behavio induction moto except teady-tate. The pape peent an invetigation

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain:

Pendugaan Parameter. Selang Kepercayaan dengan Distribusi z (Tabel hal 175) Nilai α dan Selang kepercayaan yang lazim digunakan antara lain: Peahulua Peugaa Parameter Peugaa Parameter Populai ilakuka ega megguaka ilai Statitik Sampel, Mial :. x iguaka ebagai peuga bagi µ. iguaka ebagai peuga bagi σ 3. p atau p$ iguaka ebagai peuga bagi π Peugaa

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto

PENYELESAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOFOLIO FUZZY MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUNGSI LAGRANGE. Sugiyarto Prodg ear Naoal Peelta Peddka Peerapa MIPA akulta MIPA Uverta Neger Yogyakarta 6 Me 009 M-8 PENYELEAIAN PENGOPTIMUMAN PORTOOLIO UY MENGGUNAKAN PENDEKATAN UNGI LAGRANGE ugyarto MIPA Matematka Uverta Ahmad

Lebih terperinci

Analisis Persamaan Dirac untuk Potensial Pöschl-Teller Trigonometrik pada Kasus Spin Simetri Bagian Radial menggunakan Metode Iterasi Asimtotik

Analisis Persamaan Dirac untuk Potensial Pöschl-Teller Trigonometrik pada Kasus Spin Simetri Bagian Radial menggunakan Metode Iterasi Asimtotik a Quotu u / a Peamaa ac utu Potea Pöch-Tee Tgoomet paa Kau p met aga Raa egguaa etoe tea mtot a Peamaa ac utu Potea Pöch-Tee Tgoomet paa Kau p met aga Raa megguaa etoe tea mtot a Quotu u* upam a Uveta

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

Menentukan Pembagi Bersama Terbesar dengan Algoritma

Menentukan Pembagi Bersama Terbesar dengan Algoritma Meetuka Pembagi Besama Tebesa dega Algoitma Macelius Hey M. (135108) Pogam Studi Tekik Ifomatika Sekolah Tekik Elekto da Ifomatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 10 Badug 4013, Idoesia 135108@std.stei.itb.ac.id

Lebih terperinci

BAB 3 ANALISIS RIAK ARUS KELUARAN INVERTER PWM MULTIFASA

BAB 3 ANALISIS RIAK ARUS KELUARAN INVERTER PWM MULTIFASA BAB 3 ANALISIS RIAK ARUS KELUARAN INVERER WM MULIFASA 3. enahuluan enelitian mengenai bentuk sinyal moulasi yang cocok untuk menghasilkan keluaan inete yang bekualitas baik telah lama ilakukan. Salah satu

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

Regresi & Korelasi Linier Sederhana Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks

Lebih terperinci

Ir. Tito Adi Dewanto

Ir. Tito Adi Dewanto Ir. Tto A Dewato Dega megetahu la rata-rata saja,ormas yag apat aag-aag bsa salah terpretas. Msalya, ar ua elompo ata etahu rata-rataya sama, alau haya ar ormas ta suah meyataa bahwa ua elompo sama, mug

Lebih terperinci

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU Suku Buga Nomal Suku Buga Efektf Hubuga ataa Suku Buga Nomal da Efektf Aus Daa Dskt da Aus Daa Kotyu SUKU BUNGA NOMINAL & SUKU BUNGA EFEKTIF Selama daggap aus daa (peemaa

Lebih terperinci

ANALISA KECEPATAN MOTOR INDUKSI FASA TERPISAH BERBASIS MODEL dq

ANALISA KECEPATAN MOTOR INDUKSI FASA TERPISAH BERBASIS MODEL dq ANAISA KECEPATAN MOTOR INDUKSI FASA TERPISAH BERBASIS MODE dq Aan Jaya 1), Soebago ), Maudh He Punoo ), dan M. Aha ) 1) Mahawa Poga Dokto, Juuan Teknk Elekto, ITS Suabaya ) Juuan Teknk Elekto, ITS Suabaya

Lebih terperinci

Jurnal Pengajaran MIPA, Vol. 3 No. 1 Juni 2002

Jurnal Pengajaran MIPA, Vol. 3 No. 1 Juni 2002 PLIKSI MTRIKS NKEL PD PERITUNGN RESULTN DU POLINOMIL Oleh: R. Rowt Juu Pek Mtetk Fkult Mtetk Ilu Peethu l Uvet Nee Yokt BSTRCT Let F e el F[] wth ee ee. Coput eultt two polol wth kel t ve ze o t le th

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model

BAB III METODE PENELITIAN. dengan kemampuan berpikir kreatif dengan menggunakan dua model 3 BAB III METODE PENELITIAN A. Jei Peelitia Tujua peelitia ii yaki membadigka kemampua berpikir kriti dega kemampua berpikir kreatif dega megguaka dua model pembelajara yaitu model pembelajara berbai maalah

Lebih terperinci

BAB IV Metode Pemecahan Persamaan Schrödinger Benda Jamak Pada Quantum dot

BAB IV Metode Pemecahan Persamaan Schrödinger Benda Jamak Pada Quantum dot 3 BAB IV Metode Pemeaha Peamaa Shödge Beda Jamak Pada Quatum dot 4. Peamaa Shödge Beda Jamak Peamaa daa mekaka kuatum dapat dgeeal utuk peoala beda jamak. Utuk tem atu elekto fug gelombag elekto dyataka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah: BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN INSTRUMEN PENGUKUR SUHU DAN KELEMBAPAN UDARA MENGGUNAKAN DT-SENSE SHT11

RANCANG BANGUN INSTRUMEN PENGUKUR SUHU DAN KELEMBAPAN UDARA MENGGUNAKAN DT-SENSE SHT11 RANCANG BANGUN INSTRUMEN PENGUKUR SUHU DAN KELEMBAPAN UDARA MENGGUNAKAN DT-SENSE SHT11 Imam Hayat 1), Hesky Stevy Kolbu 1), Slamet Suyto Raharjo ) 1) Jurusa Fska, FMIPA UNSRAT, Maao ) Pusat Gempa Regoal

Lebih terperinci

STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE

STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 50 K MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE Kade Ad Dw Purwaa 2205 00 038 dose pembmbg :. Ir. Syarffudd M M.Eg. 2.

Lebih terperinci

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J) STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.

Lebih terperinci

ANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

ANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS Sear Nasoal Mateatka IV (SeNasMat) Isttut Tekolog Sepuluh Nopeber, Surabaya, 3 Deseber NLISIS MSLH GENERTOR DRI POSSIBLE DN UNIVERSL EIGENVECTOR PD MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar, Suboo,

Lebih terperinci

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA 9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta

Lebih terperinci

BAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLING. dilakukan melalui dua tahap pengambilan sampel atau lebih (Cochran, 1977:314).

BAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLING. dilakukan melalui dua tahap pengambilan sampel atau lebih (Cochran, 1977:314). BAB III METODE MULTISTAGE CLUSTER SAMPLIG A. Pedahulua Metode ulttage cluter aplg adalah proe pegabla apel ag dlakuka elalu dua tahap pegabla apel atau lebh (Cochra, 977:34). Pearka apel dega etode ebeara

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN : Vol. 4. No. 3, 5-59, Deember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agu Rugyoo Jurua Matematka FMIPA UNDIP Abtrak Dberka popula

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema II. LANDAAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teoremateorema ag medukug utuk pembahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorema tersebut dtulska sebaga berkut.. Teorema Proeks Teorema

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 02 (2017), hal

Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 02 (2017), hal Bulet Ilah Mat. Stat. da Terapaya (Baster) Volue 6, No. (17), hal 77 84. PENENTUAN NILAI INTERNAL RATE OF RETURN DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON PADA KASUS PENGKREDITAN KENDARAAN BERMOTOR Al A, Nao Nessyaa

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA . Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali) DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,

Lebih terperinci

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK

BAB 1 ERROR PERHITUNGAN NUMERIK BAB ERROR PERHITUNGAN NUMERIK A. Tujua a. Memaham galat da hampra b. Mampu meghtug galat da hampra c. Mampu membuat program utuk meelesaka perhtuga galat da hampra dega Matlab B. Peragkat da Mater a. Software

Lebih terperinci

MATHunesa (Volume 3 No 3) 2014

MATHunesa (Volume 3 No 3) 2014 MATHuesa (Volue No 0 OPTIMALISASI PRODUKSI PADA INDUSTRI PEMBUATAN KEMASAN GELAS DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING (STUDI KASUS PADA PT. IGLAS Aryat Jurusa Mateatka, Fakultas Mateatka a Ilu Pegetahua Ala,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X

OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X Prosidig Seiar Nasioal Maajee Tekologi IV Progra Studi MMT-ITS, Surabaya 5 Agustus 2006 OPTIMASI PRODUKSI PIPA STAINLESS STEEL INDUSTRI di P.T. X 1 Dely, 2 Bobby Oedy P. Soepagkat, 2 Nurhadi Siswato 1

Lebih terperinci

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V

LAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V LAJU REAKSI STANDART KOMPETENSI; Meahai kietika reaksi, kesetibaga kiia, da faktor-faktor yag berpegaruh, serta peerapaya dala kehidupa sehari-hari KOMPETENSI DASAR; Medeskripsika pegertia laju reaksi

Lebih terperinci

Bab II Sistem Dengan Fase Nonminimum Dan Iterative Learning Control

Bab II Sistem Dengan Fase Nonminimum Dan Iterative Learning Control Bab II Sistem Dea Fase Nomiimum Da Iterative Leari Cotrol Paa baia ii, aka ibahas sistem plat oliear ea ase o miimum a hal-hal ya terkait ea plat oliear. Pembahasa teta iversi stabil a iterative leari

Lebih terperinci

Kecepatan putar sebuah motor servo dengan input konstan digambar sebagai berikut: Time (s)

Kecepatan putar sebuah motor servo dengan input konstan digambar sebagai berikut: Time (s) UJIAN TENAH SEMESTER ANJIL TAHUN / JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEORO Mata Uji : Sistem Kotrol Aalog Sifat : Terbuka Hari, taggal : Rabu, Nopember Waktu : 6.3 8. (9 meit) Ruag

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci