temperatur T di pusat bola setelah t detik sebagai : T(t) = 100 ( sinλ ) ( ) n =

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "temperatur T di pusat bola setelah t detik sebagai : T(t) = 100 ( sinλ ) ( ) n ="

Transkripsi

1 2.1 PENDAHULUAN Untuk mendapatkan penyelesaian matematika yang menjabarkan model suatu persoalan nyata bidang rekayasa, sering solusi yang dicari berupa suatu nilai variabel x sedemikian rupa sehingga terpenuhi persamaan f(x) = 0 yang digunakan dalam model. Dalam beberapa kasus, melalui faktorisasi f(x) = 0 dapat diperoleh penyelesaian seperti yang diinginkan; akan tetapi, lebih banyak jabaran persamaan dalam model mempunyai bentuk yang rumit, sehingga teknik analisis matematika murni tidak dapat memberikan solusi. Contoh Sebuah bola baja berjari-jari 1cm dibakar merata sampai mencapai temperatur 100 C. Bola ini kemudian disimpan di dalam ruang pendingin dengan temperatur 0 C. Dengan anggapan ada perambatan panas, maka konduksi panas dapat dinyatakan dalam persamaan fungsi untuk temperatur T di pusat bola setelah t detik sebagai : T(t) = 100 ( sinλ ) ( ) 2 t n τ n exp λ = n 8 n 1 λ i adalah akar positif persamaan : cos λ = 1 2λ (2.2) Untuk mencari T(t) pada t tertentu di tengah bola perlu dicari harga λ dari persamaan (2.2); dan penyelesaian dengan cara analitik tidak berguna. Tanya: Apakah yang dimaksud dengan menentukan x sedemikian rupa sehingga terpenuhi persamaan f(x) = 0? Jawab: Secara geometri ini berarti mencari suatu titik dengan f(x) tepat memotong absis x, sehingga f(x) = 0. Jika dianggap f(x) sesungguhnya memotong absis x, maka dapat dicari suatu interval [a,b], sedemikian rupa sehingga f(a) dan f(b) mempunyai tanda berbeda (Gambar 2.1). f(a) y (2.1) y = f(x) a b f(b) x Gambar 2.1 Tinjauan interval [a,b] dalam penentuan akar fungsi f(x). Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 1

2 Dengan pembatasan interval ini, secara cermat dapat dicari nilai x = λ yang memberikan nilai f(λ) = 0, sebagai berikut : 1. Bagi dua interval [a,b] dan evaluasi nilai f(x) pada titik tengah interval. 2. Apabila f(m) = 0 berarti x = m; bila tidak, dicari posisi nilai m apakah berada pada interval [a,m] atau interval [m,b]; yaitu dengan memeriksa perbedaan tanda : jika f(a) dan f(m) berbeda tanda, berarti λ di [a,m] jika f(a) dan f(m) mempunyai tanda sama, berarti λ di [m,b]. Proses pembagian sub-interval dapat diulangi sampai ditemukan nilai λ yang memberikan f(λ) = 0. Gambar 2.2 menjelaskan proses pembagian sub-interval. 2.2 METODE BISECTION dan REGULA FALSI Metode numerik untuk mendapatkan harga x untuk f(x) = 0 seperti uraian di pasal 2.1 disebut METODE BISECTION. Tahap pertama proses adalah menetapkan nilai sembarang a dan b sebagai batas segmen nilai fungsi yang dicari. Batasan a dan b memberikan harga bagi fungsi f(x) untuk x = a dan x = b. Langkah selanjutnya adalah memeriksa apakah f(a) f(b) < 0. Apabila terpenuhi syarat tersebut, berarti terdapat akar fungsi dalam segmen tinjauan. Jika tidak demikian, kembali harus ditetapkan nilai a dan b sedemikian rupa sehingga terpenuhi ketentuan perkalian f(a) f(b) < 0. Dengan rumusan m = (a+b)/2, diperiksa apakah nilai mutlak f(m) < 10-6 (batas simpangan kesalahan). Jika benar, nilai x = m adalah solusi yang dicari. Jika tidak terpenuhi, ditetapkan batasan baru dengan mengganti nilai b = m apabila f(a)*f(m) < 0, dan mengganti a = m bila f(a) f(m) > 0; proses menemukan m baru dilakukan seperti prosedur yang telah dijelaskan. f(a) y [f(a) x f(m)<0] a (a=m) [f(a) x f(m)>0] (b=m) b f(b x Gambar 2.2 Penentuan nilai tengah m interval metode Bisection Metode Bisection adalah salah satu kelas metode Pengelompokan, karena prosedur untuk mendapatkan nilai x untuk f(x) = 0 dilakukan melalui pendekatan kelompok akar. Metode ini tidak sepenuhnya memanfaatkan data f(x) bagi penentuan nilai x. Misalnya, tidak digunakannya ukuran relatif f(a) dan f(b), karena umumnya jika f(a) < f(b) dalam nilai mutlaknya, maka akar persamaan akan terletak lebih dekat ke f(a), seperti dijelaskan di Gambar 2.2. Salah satu cara efektif mendapatkan nilai m ini adalah menghubungkan f(a) dan f(b) dengan garis lurus dan perpotongan garis ini dengan absis x merupakan nilai m, seperti dijelaskan pada Gambar 2.3. Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 2

3 Penetapan m ini dikenal dengan cara REGULA FALSI dan algoritmanya sama seperti metode Bisection, kecuali mengganti penentuan m dengan rumusan : (b a) f(b) m = a f(b) f(a) f(a) λ b a m f(b Gambar 2.3 Penentuan nilai m dari perpotongan garis lurus melalui dua titik. Proses dengan cara ini memberikan perhitungan yang lebih cepat dibandingkan dengan metode Bisection, walaupun pada kasus yang khusus dapat juga terjadi proses cantelan, baik pada a ataupun b, yang memperlambat perhitungan. Pada algoritma, proses memang dihentikan jika dicapai nilai mutlak f(m) < 10-6, tetapi untuk kecermatan hasil, kriteria ini belum cukup. Dengan memperhatikan dua sifat kurva seperti pada Gambar 2.4, maka syarat kecermatan yang tepat adalah (a) y y f(a) f(a) a b x a b x f(b) f(b) (a). harga mutlak [a (b). harga mutlak f (m) < 10-6 baru - b baru ] < 10-6 Gambar 2.4 Syarat lengkap kecermatan. Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 3

4 Untuk menghindari masalah yang mungkin terjadi bagi perilaku persamaan yang tidak dapat dilacak, perlu pembatasan tinjauan interval sesuai dengan sifat fungsi. Hal ini penting dalam teknik numerik untuk memperoleh solusi nyata. Sebagai penjelasan, jika cot x = 1/(2x). yang bila akan dicari besaran x persamaan ini, bentuk persamaan diubah menjadi f(x) = tan x - 2x = 0, (2.3) maka dengan mengabaikan akar x = 0 yang bukan solusi persamaan dasar, terlihat bahwa metode Bisection atau Regula Falsi tidak akan memberikan solusi. Hal ini perlu disadari bahwa fungsi f(x) bukan fungsi kontinu untuk nilai kelipatan ganjil dari π/2, seperti dijelaskan di Gambar 2.5. y y=tanx y=2x x π/2 π 3π/2 Gambar 2.5 Fungsi periodik y = tan x diskontinu pada kelipatan ganjil π/ Algoritma Program Algoritma program untuk metode Bisection a). Tentukan a, b, toleransi, dan jumlah iterasi maksimum. b). Periksa apakah f(a) x f(b) > 0; jika ya, keluar dari progam karena pada selang yang diberikan tidak terdapat akar persamaan. c). Hitung nilai m = (a + b)/2 d). Jika nilai mutlak (b-a) < toleransi, tuliskan m sebagai hasil perhitungan, dan akhiri program; jika tidak, lanjutkan ke langkah berikutnya. e). Jika jumlah iterasi > iterasi maksimum, akhiri program. f). Jika f(a) x f(m) < 0, maka b = m; jika tidak, a = m. g). Kembali ke langkah (c). Algoritma program untuk metode Regula Falsi a). Tentukan a, b, toleransi, dan jumlah iterasi maksimum. b). Periksa apakah f(a) x f(b) > 0; jika ya, keluar dari progam karena pada selang yang diberikan tidak terdapat akar persamaan. c). Hitung nilai m = a - f(b) x (b - a) / [f(b) - f(a)]. d). Jika nilai mutlak (m-a) < toleransi, tuliskan m sebagai hasil perhitungan, dan akhiri program; jika tidak, lanjutkan ke langkah berikutnya. Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 4

5 e). Jika jumlah iterasi > iterasi maksimum, akhiri program. f). Jika f(a) x f(m) < 0, maka b = m; jika tidak, a = m g). Kembali ke langkah (c) Bagan Alir Program Dalam mempersiapkan program sumber, algoritma dijabarkan dalam bentuk bagan alir yang dapat dilihat pada dua bagan berikut ini Bagan Alir Metode Bisection MULAI DEFINISIKAN FUNGSI Baca a, b, tol, iter_max Iter = 0 Fa = F(a) Fb = F(b) Fa * Fb > 0 ya tidak iter = iter +1 m = (a + b)/2 Fm = F(m) Tulis Fa * Fb > 0 1 m-a < tol iter > iter_max Ya Tidak ya b = m Fb = Fm Fa * Fm < 0 tidak a = m Fa = Fm Tulis hasil m, F(m) 1 SELESAI Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 5

6 Bagan Alir Metode Regula Falsi MULAI DEFINISIKAN FUNGSI Baca a, b, tol, iter_max Iter = 0 Fa = F(a) Fb = F(b) Fa * Fb > 0 ya tidak iter = iter +1 m = a - Fb*(b-a) (Fb - Fa) Fm = F(m) Tulis Fa*Fb > 0 1 m-a <tol iter>iter_max ya tidak ya b = m Fb = Fm Fa*Fm<0 tidak a = m Fa = Fm Tulis hasil m, F(m) 1 SELESAI Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 6

7 2.3 METODE ITERASI Bentuk lain metode penentuan akar persamaan adalah dengan memulai suatu perkiraan harga akar persamaan, yang kemudian dengan serangkaian nilai perkiraan ini, mulai x 0 (perkiraan awal), x 1, x 2,..., x k, akhirnya konvergen pada λ, yaitu x k cukup dekat pada λ menurut tingkat kecermatan yang diinginkan. Metode perkiraan awal untuk satu variabel disebut METODE ITERASI TUNGGAL. Dalam hal ini fungsi f(x) ditulis sebagai : f(x) = x - g(x) = 0, sehingga λ = g(λ), (2.4) kemudian x k+1 = g(x k ), k = 0,1,2,... (2.5) Persamaan (2.4) dan (2.5) merupakan rumusan iterasi. Contoh Untuk mendapatkan akar persamaan x 3-3x - 20 = 0, langkah pertama yang dilakukan adalah mengubah persamaan dalam bentuk f(x) = x - g(x). Perubahan ini dapat dilakukan melalui empat cara : (i). x - (3x + 20) 1/3 = 0 (ii). x - (x 3-20)/3 = 0 (iii). x - 20/(x 2-3) = 0 (iv). x - (3 + 20/x) 1/2 = 0 Dengan menggunakan bentuk pertama dapat dinyatakan rumusan : x k+1 = (3x k + 20) 1/3, k = 0,1,2,... dan dengan perkiraan awal x 0 = 5, diperoleh x 0 = 5 x 1 = (3 * ) 1/3 = x 2 = (3 * ) 1/3 = x 3 = x 4 = ; x 5 = x 6 = ; x 7 = Karena nilai x sudah konstan pada harga , dilakukan pemeriksaan harga f(x). Diperoleh f(3.0809) = Jika simpangan kesalahan ini dapat diabaikan, maka harga x = merupakan solusi. Metode iterasi yang diuraikan ini disebut CARA PENDEKATAN BERURUT. Secara geometri yang dilakukan adalah menemukan perpotongan dua kurva y = x dan y = g(x), seperti pada Gambar 2.6. Terlihat mudah mendapatkan akar persamaan dengan proses tersebut, bila dipahami benar y y = x y = g(x) x Gambar 2.6 Geometri fungsi f(x) = x - g(x) Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 7

8 perilaku fungsi. Jika diamati tiga cara penulisan f(x) sebagai x - g(x) : (ii). x - (x³ - 20) / 3 = 0 (iii). x - 20/ (x² - 3) = 0 (iv). x - (3 + 20/x) 1/2 = 0, dan menggunakan perkiraan awal x 0 = 5, maka seri besaran x k, k = 0,1, 2,, memberikan hasil seperti tercantum dalam Tabel 2.1. Tabel 2.1 Hasil perhitungan metode Iterasi. k Cara ii Cara iii Cara iv (tidak banyak manfaatnya untuk dilanjutkan) Dari contoh hitungan dapat dilihat bahwa cara iterasi tidak selalu dapat digunakan. Guna mengetahui pada awal proses bahwa metode ini dapat dipakai, perlu diperiksa bentuk fungsi. Sajian grafik bentuk fungsi cara ii - iv adalah seperti pada Gambar g(x)=(3+20/x) 0.5 g(x)=(x 3-20)/3 y=x g(x)=20/(x 2-3) Gambar 2.7 Sajian fungsi y = g(x) cara (iii) dan (iv) Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 8

9 Dengan meneliti grafik tampak bahwa bagi cara ii dan iii, garis singgung y = g(x) lebih tajam daripada garis singgung y = x dekat nilai akar; sedangkan pada cara i dan cara iv, garis singgung y = g(x) tidaklah setajam garis singgung y = x dekat nilai x = 3. Secara matematika, ini berarti nilai absolut g (x) < 1 di dekat nilai akar. Dengan demikian, konvergensi dari solusi metode iterasi dapat dilacak dari perilaku turunan pertama fungsi. Perhatikan gambar 2.8. Turunan fungsi g (x) berada pada nilai 0 < g (x) < 1 untuk jaminan hasil iterasi konvergen. y y=x y=g(x) x Gambar 2.8 Turunan fungsi g (x) < 1 = y = Algoritma Program Algoritma program dengan metode Iterasi a). Tentukan x o, toleransi, dan jumlah iterasi maksimum. b). Hitung x baru = g(x o ). c). Jika nilai mutlak (x baru - x o ) < toleransi, diperoleh tulisan xbaru sebagai hasil perhitungan; jika tidak, lanjutkan ke langkah berikutnya. d). Jika jumlah iterasi > iterasi maksimum, akhiri program. e). x o = x baru, dan kembali ke langkah (b) Bagan Alir Program Dalam mempersiapkan program sumber, algoritma dijabarkan dalam bentuk bagan alir berikut, dan bagan alir metode ini dapat dilihat pada Bagan Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 9

10 Bagan Alir Metode Iterasi MULAI DEFINISIKAN FUNGSI Baca xo, tol, iter_max Iter = 0 iter = iter +1 xb = G(xo) xb-xo <tol iter>iter_max ya Tidak xo = xb Tulis hasil xb, F(xb) Stop Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 10

11 2.4 METODE NEWTON-RAPHSON Metode yang lebih baik dalam memilih g (x) adalah dengan membuat garis singgung dari f(x) untuk nilai x yang dipilih, dan dengan menggunakan besaran x dari perpotongan garis singgung terhadap absis sehingga diperoleh nilai x baru. Metode ini diperlihatkan pada Gambar 2.9. y garis singgung x k x k+1 x f(x) Gambar 2.9 Garis singgung f(x k ) memotong di x k+1. Dari diagram ini terlihat tagensial (garis singgung) f(x) adalah : f(x ( ) k ) f(x ) f' x = k + 1 (x k x k + 1 ) (2.6) f(x ) f' ( x) = k (x k x k + 1 ) (2.7) sehingga x k+1 = x k - f( x k ) / f (x k ), k = 0,1,2,... (2.8) Metode ini dikenal dengan METODE NEWTON-RAPHSON dan merupakan salah satu cara yang paling dikenal dalam metode penyelesaian fungsi f(x) = 0. Keuntungan cara ini adalah sifat konvergensi kuadratik dalam proses iterasi, karena terjadinya koreksi digit ganda di setiap proses. Contoh f(x) = x³ - 3x - 3x - 20, maka f (x) = 3x² - 3 Dengan demikian x k+1 = x k - ( x³ k - 3x k - 20) / (3x² k - 3). Perkiraan awal x 0 = 5 x 0 = 5 x 1 = 3.75 x 2 = x 3 = x 4 = x 5 = Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 11

12 Kekurangan metode ini adalah : a). Harus mencari f (x), dan nilainya mungkin 0. b). Tidaklah sederhana melacak proses untuk konvergen. c). Dalam perhitungan ada kemungkinan besar proses memberikan hasil divergen, kecuali nilai perkiraan awal x cukup tepat Konvergensi Metode Newton-Raphson Dengan memperhatikan rumusan x k=1 = x k - f (x k )/f (x k ), k = 0, 1, 2, dan syarat konvergensi g (x) < 1, berarti d f ( ) ( x) f ( x) f" ( x) g' x = x 1 dx f' ( x) = < (2.9) [ f' ( x) ] 2 x = x Apabila nilai turunan fungsi susah didapat, nilai ini dapat didekati dengan harga fungsi dari hasil dua tahapan proses sebelumnya. x k x k+1 x k+2 Gambar 2.10 Penentuan nilai turunan fungsi dengan menggunakan metode Secant. Pada Gambar 2.10, jika nilai x k dan x k+1 telah didapat, maka : x k+ 2 x k+ 1 x k+ 1 x k = atau f ( x k+ 1) ff ( x k ) f ( x k+ 1) x k+ 1 x k x k+ 2 = x k+ 1 f ( x k+ 1) (2.10) f x f x ( ) ( ) k+ 1 Penentuan nilai turunan fungsi dengan cara ini disebut metode SECANT. k Algoritma Program Algoritma program untuk metode Newton-Raphson a). Tentukan x o, toleransi, dan jumlah iterasi maksimum. b). Hitung x baru = x - f(x o )/f (x o ). c). Jika nilai mutlak (x baru - x o ) < toleransi, diperoleh tulisan xbaru sebagai hasil perhitungan; jika tidak, lanjutkan ke langkah berikutnya. d). Jika jumlah iterasi > iterasi maksimum, akhiri program. e). x = x baru, dan kembali ke langkah (b). Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 13

13 2.4.3 Bagan Alir Program Dalam mempersiapkan program sumber, algoritma dijabarkan dalam bentuk bagan alir berikut Bagan Alir Metode Newton-Raphson MULAI DEFINISIKAN FUNGSI Baca xo, tol, iter_max Iter = 0 iter = iter +1 Fx=F(xo) F1x=F'(xo) xb =xo-fx/f1x xb-xo <tol iter>iter_max ya Tidak xo = xb Tulis hasil xb, F(xb) SELESAI Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 14

14 Bagan Alir Metode Secant Penyelesaian Numerik Persamaan Non-Linear MULAI DEFINISIKAN FUNGSI Baca xo, x1, tol, iter_max Iter = 0 iter = iter +1 xb =x1- f(x1)*(x1-xo) [f(x1)-f(xo)] xb-xo <tol iter>iter_max ya Tidak xo = xb Tulis hasil xb, F(xb) SELESAI Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 15

15 2.5 NILAI AWAL PERKIRAAN Penyelesaian Numerik Persamaan Non-Linear Dalam hal tidak adanya petunjuk dalam penetapan nilai awal, maka usaha berikut ini dapat dilakukan : Membuat grafik fungsi, lalu diidentifikasikan segmen fungsi yang memotong absis. Membuat tabel harga x and f(x), lalu diidentifikasi nilai x pada perubahan tanda f(x). 2.6 PROGRAM SUMBER Dari rancangan algoritma atau bagan alir, program komputer dapat dikembangkan melalui pembuatan program sumber di dalam bahasa tingkat tinggi PASCAL dan C++. Secara umum terdapat enam kategori utama dari pernyataan dalam program sumber, yaitu : 1. Pernyataan bagi arsip atau file dan record yang akan diproses oleh komputer. 2. Pernyataan untuk data di luar arsip, seperti untuk membuat judul yang perlu bagi dokumentasi. 3. Pernyataan memindahkan data pada satu lokasi memori ke lokasi memori lainnya dalam memori utama komputer. 4. Pernyataan untuk melakukan operasi aritmatik yang disimpan dalam memori utama. 5. Pernyataan logika : proses urut, perbandingan, dan iterasi. 6. Pernyataan membaca data dari memori dampingan ke memori utama atau menuliskan data dari memori utama ke memori dampingan. Pemahaman lebih jauh dalam pemrogramana dapat dibaca pada buku-buku komputer. Lampiran A buku ini mengulas secara umum prosedur pemrograman dalam bahasa TURBO PASCAL dan C Program Sumber untuk Metode Bisection Program berikut menggunakan algoritma metode Bisection untuk menyelesaikan persamaan non-linear. Program akan dicoba untuk menyelesaikan persamaan : tan (x) - x - 0,5 = DEKLARASI SUMBER PROGRAM dalam BAHASA C++ // Program 1.1a // Metode Bisection #include <stdio.h> #include <math.h> /* Daftar Variable a = batas bawah b = batas atas tol = toleransi max_iter = jumlah iterasi maksimum */ float a,m,b,f_a,f_m,f_b,tol; int max_iter; Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 16

16 float f(float x) return tan(x) - x - 0.5; void main() int it; float epsilon; printf("batas bawah = "); scanf("%f",&a); printf("batas atas = "); scanf("%f",&b); printf("toleransi = "); scanf("%f",&tol); printf("jumlah iterasi maksimum = "); scanf("%d",&max_iter); it = 0; F_a = f(a); F_b = f(b); if(f_a * F_b > 0) printf(" Nilai F(a) x F(b) > 0\n"); else printf("it. a m b f(a) f(b)"); printf(" do abs[f(b)-f(a)]/2\n"); it = it + 1; m = (a + b) / 2; F_m = f(b); printf("%3d %8.5f %8.5f %8.5f %8.5f %8.5f %8.2e\n", it,a,m,b,f_a,f_b,fabs(f_b-f_a)/2); epsilon = fabs(m-a); if(f_a * F_m <= 0) b = m; F_b = F_m; else a = m; F_a = F_m; while(it <= max_iter && epsilon > tol); if(it<=max_iter) printf("toleransi terpenuhi\n"); printf("hasil akhir = %g\n",m); else printf("toleransi tidak terpenuhi\n"); DEKLARASI SUMBER PROGRAM dalam BAHASA TURBO PASCAL Program 1.1b Metode Bisection Daftar Variable a = batas bawah b = batas atas tol = toleransi max_iter = jumlah iterasi maksimum Var a,m,b,f_a,f_m,f_b,tol : real; max_iter,it : integer; epsilon : real; function f(x : real) : real; f := sin(x)/cos(x) - x - 0.5; End; Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 17

17 write('batas bawah = '); read(a); write('batas atas = '); read(b); write('toleransi = '); read(tol); write('jumlah iterasi maksimum = '); read(max_iter); Penyelesaian Numerik Persamaan Non-Linear it := 0; F_a := f(a); F_b := f(b); if (F_a * F_b > 0) then writeln(' Nilai F(a) x F(b) > 0') else write('it. a m b f(a) f(b)'); writeln(' abs[f(b)-f(a)]/2'); epsilon := tol+1; while((it <= max_iter) and (epsilon > tol)) do it := it + 1; m := (a + b) / 2; F_m := f(m); write(it:3,' ',a:8:5,' ',m:8:5,' ',b:8:5,' '); writeln(f_a:8:5,' ',F_m:8:5,' ',abs(f_b-f_a)/2:4); epsilon := abs(m-a); if(f_a * F_m <= 0) Then b := m; F_b := F_m End else a := m; F_a := F_m End; End; if(it<=max_iter) Then writeln('toleransi terpenuhi'); writeln('hasil akhir = ',m:9:7); End else writeln('toleransi tidak terpenuhi'); End; End Contoh eksekusi program Eksekusi program dilakukan dalam selang interval [0,1], toleransi 10-7 dan jumlah iterasi maksimum sebanyak 30. Hasil eksekusi program adalah sebagai berikut : Batas bawah = 0 Batas atas = 1 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 30 It. a m b f(a) f(b) abs[f(b)-f(a)]/ e e e e e-02 Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 18

18 e e e e e e e e e e e e e e e e e e e-07 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Dari hasil eksekusi ini didapat hasil x = Hasil ini tercapai setelah iterasi ke Program Sumber untuk Metode Regula Falsi Program dan menggunakan algoritma metode Regula Falsi untuk menyelesaikan persamaan non-linear. Secara umum program memiliki bentuk yang sama dengan metode Bisection kecuali pada perhitungan nilai m. Program kembali akan dicoba untuk menyelesaikan persamaan : tan(x) - x = DEKLARASI SUMBER PROGRAM dalam BAHASA C++ // Program 1.2a // Metode Regula Falsi #include <stdio.h> #include <math.h> /* Daftar Variable a = batas bawah b = batas atas tol = toleransi max_iter = jumlah iterasi maksimum */ float a,m,b,f_a,f_m,f_b,tol; int max_iter; float f(float x) return tan(x) - x - 0.5; void main() int it; float epsilon; Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 19

19 printf("batas bawah = "); scanf("%f",&a); printf("batas atas = "); scanf("%f",&b); printf("toleransi = "); scanf("%f",&tol); printf("jumlah iterasi maksimum = "); scanf("%d",&max_iter); it = 0; F_a = f(a); F_b = f(b); if(f_a * F_b > 0) printf(" Nilai F(a) x F(b) > 0\n"); else printf("it. a m b f(a) f(b)"); printf(" do abs[f(b)-f(a)]/2\n"); it = it + 1; m = a - F_a * (b - a) / (F_b - F_a); F_m = f(m); printf("%3d %8.5f %8.5f %8.5f %8.5f %8.5f %8.2e\n", it,a,m,b,f_a,f_m,fabs(f_b-f_a)/2); epsilon = fabs(m-a); if(f_a * F_m <= 0) b = m; F_b = F_m; else a = m; F_a = F_m; while(it <= max_iter && epsilon > tol); if(it<=max_iter) printf("toleransi terpenuhi\n"); printf("hasil akhir = %g\n",b); else printf("toleransi tidak terpenuhi\n"); DEKLARASI SUMBER PROGRAM dalam TURBO PASCAL Program 1.2b Metode Regula Falsi Daftar Variable a = batas bawah b = batas atas tol = toleransi max_iter = jumlah iterasi maksimum Var a,m,b,f_a,f_m,f_b,tol : real; max_iter,it : integer; epsilon : real; function f(x : real) : real; f := sin(x)/cos(x) - x - 0.5; End; write('batas bawah = '); read(a); write('batas atas = '); read(b); write('toleransi = '); read(tol); write('jumlah iterasi maksimum = '); read(max_iter); it := 0; F_a := f(a); F_b := f(b); if (F_a * F_b > 0) then writeln(' Nilai F(a) x F(b) > 0') else Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 20

20 write('it. a m b f(a) f(b)'); writeln(' abs[f(b)-f(a)]/2'); epsilon := tol+1; while((it <= max_iter) and (epsilon > tol)) do it := it + 1; m := a - F_a * (b - a)/(f_b - F_a); F_m := f(m); write(it:3,' ',a:8:5,' ',m:8:5,' ',b:8:5,' '); writeln(f_a:8:5,' ',F_m:8:5,' ',abs(f_b-f_a)/2:4); epsilon := abs(m-a); if(f_a * F_m <= 0) Then c := m; F_b := F_m End else a := m; F_a := F_m End; End; if(it<=max_iter) Then writeln('toleransi terpenuhi'); writeln('hasil akhir = ',m:9:7); End else writeln('toleransi tidak terpenuhi'); End; End Contoh eksekusi program Eksekusi program dilakukan dengan menggunakan data yang sama dengan metode Bisection. Hasil eksekusi program adalah sebagai berikut : Batas bawah = 0 Batas atas = 1 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 30 It. a m b f(a) f(b) abs[f(b)-f(a)]/ e e e e e e e-02 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Dari hasil eksekusi ini didapat hasil x = yang tercapai setelah iterasi ke-7. Dari hasil ini terlihat bahwa dengan menggunakan data yang sama sebagaimana yang digunakan pada metode Bisection, konvergensi hasil perhitungan akan lebih cepat dicapai. Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 21

21 2.6.3 Program Sumber untuk Metode Iterasi Program berikut menggunakan algoritma metode Iterasi untuk menyelesaikan persamaan nonlinear. Program akan dicoba untuk menyelesaikan persamaan : e x + x 2-3x - 2 =0 atau dalam bentuk lain x - (e x + x 2-2)/3 = 0 Dari bentuk ini diambil fungsi g(x) = (e x + x 2-2)/ DEKLARASI SUMBER PROGRAM dalam BAHASA C++ // Program 1.3a // Metode Iterasi #include <stdio.h> #include <math.h> /* Daftar Variable x0 = harga awal tol = toleransi max_iter = jumlah iterasi maksimum */ float x0,tol; int max_iter; float g(float x) return (x*x + exp(x) - 2)/3; void main() int it; float epsilon,xb; printf("harga awal = "); scanf("%f",&x0); printf("toleransi = "); scanf("%f",&tol); printf("jumlah iterasi maksimum = "); scanf("%d",&max_iter); it = 0; printf("it. x g(x) f(x)\n"); do it = it + 1; xb = g(x0); epsilon = fabs(xb-x0); printf("%3d %8.5f %8.5f %8.2e\n",it,x0,xb,epsilon); x0 = xb; while(it <= max_iter && epsilon > tol); if(it<=max_iter) printf("toleransi terpenuhi\n"); printf("hasil akhir = %g\n",xb); else printf("toleransi tidak terpenuhi\n"); Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 22

22 DEKLARASI SUMBER PROGRAM dalam BAHASA PASCAL Program 1.3b Metode Iterasi Daftar Variable x0 = harga awal tol = toleransi max_iter = jumlah iterasi maksimum Var x0,xb,tol : real; max_iter,it : integer; epsilon : real; function g(x : real) : real; g := (x*x + exp(x) - 2)/3; End; write('harga awal = '); read(x0); write('toleransi = '); read(tol); write('jumlah iterasi maksimum = '); read(max_iter); it := 0; writeln('it. x g(x) f(x)'); epsilon := tol+1; while((it <= max_iter) and (epsilon > tol)) do it := it + 1; xb := g(x0); epsilon := abs(xb-x0); writeln(it:3,' ',x0:8:5,' ',xb:8:5,' ',epsilon:4); x0 := xb; End; if(it<=max_iter) Then writeln('toleransi terpenuhi'); writeln('hasil akhir = ',xb:9:7); End else writeln('toleransi tidak terpenuhi'); End CONTOH EKSEKUSI PROGRAM Harga awal = 1 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 20 It. x g(x) f(x) e e e e e e e e-08 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Dari hasil eksekusi ini didapat hasil x = yang tercapai setelah iterasi ke-8. Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 23

23 2.6.4 Program Sumber untuk Metode Newton-Raphson Program berikut menggunakan algoritma metode Newton-Raphson untuk menyelesaikan persamaan non-linear. Program akan dicoba untuk menyelesaikan persamaan : f(x) = e x + x 2-3x - 2 = 0 Turunan pertama fungsi ini adalah : f (x) = e x + 2x DEKLARASI SUMBER PROGRAM dalam BAHASA C++ // Program 1.4a // Metode Newton-Raphson #include <stdio.h> #include <math.h> /* Daftar Variable x0 = harga awal tol = toleransi max_iter = jumlah iterasi maksimum */ float x0,tol; int max_iter; float f(float x) return x*x - 3*x + exp(x) - 2; float f1(float x) return 2*x exp(x); void main() int it; float epsilon,xb; printf("harga awal = "); scanf("%f",&x0); printf("toleransi = "); scanf("%f",&tol); printf("jumlah iterasi maksimum = "); scanf("%d",&max_iter); it = 0; printf("it. x f(x) epsilon\n"); do it = it + 1; xb = x0 - f(x0)/f1(x0); epsilon = fabs(xb-x0); printf("%3d %8.5f %8.5f %8.2e\n",it,xb,f(xb),epsilon); x0 = xb; while(it <= max_iter && epsilon > tol); if(it<=max_iter) printf("toleransi terpenuhi\n"); printf("hasil akhir = %g\n",xb); else printf("toleransi tidak terpenuhi\n"); Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 24

24 DEKLARASI SUMBER PROGRAM dalam BAHASA PASCAL Program 1.4b Metode Newton-Raphson Daftar Variable x0 = harga awal tol = toleransi max_iter = jumlah iterasi maksimum Var x0,xb,tol : real; max_iter,it : integer; epsilon : real; function f(x : real) : real; f := x*x - 3*x + exp(x) - 2; End; function f1(x : real) : real; f1 := 2*x exp(x); End; write('harga awal = '); read(x0); write('toleransi = '); read(tol); write('jumlah iterasi maksimum = '); read(max_iter); it := 0; writeln('it. x f(x) epsilon'); epsilon := tol+1; while((it <= max_iter) and (epsilon > tol)) do it := it + 1; xb := x0 - f(x0)/f1(x0); epsilon := abs(xb-x0); writeln(it:3,' ',xb:8:5,' ',f(xb):8:5,' ',epsilon:4); x0 := xb; End; if(it<=max_iter) Then writeln('toleransi terpenuhi'); writeln('hasil akhir = ',xb:9:7); End else writeln('toleransi tidak terpenuhi'); End CONTOH EKSEKUSI PROGRAM Eksekusi program dilakukan dengan menggunakan harga awal 0, toleransi 10-5, dan jumlah iterasi maksimum sebesar 20. Hasil eksekusi program adalah sebagai berikut : Harga awal = 0 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 20 Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 25

25 It. x f(x) epsilon e e e e-06 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Dari hasil eksekusi ini didapat hasil x = yang tercapai setelah iterasi ke-4. Dapat dilihat bahwa untuk kasus ini penggunaan metode Newton-Rapson memberikan hasil yang lebih cepat daripada metode Iterasi Program Sumber untuk Metode Secant Program berikut menggunakan algoritma metode Secant untuk menyelesaikan persamaan nonlinear. Program kembali akan dicoba untuk menyelesaikan persamaan : F(x) = e x + x 2-3x - 2 = DEKLARASI SUMBER PROGRAM dalam BAHASA C++ // Program 1.5a // Metode Secant #include <stdio.h> #include <math.h> /* Daftar Variable x0 = harga awal x1 = harga kedua tol = toleransi max_iter = jumlah iterasi maksimum */ float x0,x1,tol; int max_iter; float f(float x) return x*x - 3*x + exp(x) - 2; void main() int it; float epsilon,xb; printf("harga awal = "); scanf("%f",&x0); printf("harga kedua = "); scanf("%f",&x1); printf("toleransi = "); scanf("%f",&tol); printf("jumlah iterasi maksimum = "); scanf("%d",&max_iter); it = 0; printf("it. x f(x) epsilon\n"); do it = it + 1; xb = x1 - f(x1)*(x1 - x0)/(f(x1) - f(x0)); epsilon = fabs(xb-x0); printf("%3d %8.5f %8.5f %8.2e\n",it,xb,f(xb),epsilon); Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 26

26 x0 = x1; x1 = xb; while(it <= max_iter && epsilon > tol); Penyelesaian Numerik Persamaan Non-Linear if(it<=max_iter) printf("toleransi terpenuhi\n"); printf("hasil akhir = %g\n",xb); else printf("toleransi tidak terpenuhi\n"); DEKLARASI SUMBER PROGRAM dalam BAHASA TURBO PASCAL Program 1.5b Metode Secant Daftar Variable x0 = harga awal x1 = harga kedua tol = toleransi max_iter = jumlah iterasi maksimum Var x0,x1,xb,tol max_iter,it epsilon : real; : integer; : real; function f(x : real) : real; f := x*x - 3*x + exp(x) - 2; End; write('harga awal = '); read(x0); write('harga kedua = '); read(x1); write('toleransi = '); read(tol); write('jumlah iterasi maksimum = '); read(max_iter); it := 0; writeln('it. x f(x) epsilon'); epsilon := tol+1; while((it <= max_iter) and (epsilon > tol)) do it := it + 1; xb := x1 - f(x1)*(x1-x0)/(f(x1) - f(x0)); epsilon := abs(xb-x1); writeln(it:3,' ',xb:8:5,' ',f(xb):8:5,' ',epsilon:4); x0 := x1; x1 := xb; End; if(it<=max_iter) Then writeln('toleransi terpenuhi'); writeln('hasil akhir = ',xb:9:7); End else writeln('toleransi tidak terpenuhi'); End CONTOH EKSEKUSI PROGRAM Eksekusi program dilakukan dengan menggunakan harga awal dan -0.1, toleransi 10-5, dan jumlah iterasi maksimum sebesar 20. Hasil eksekusi program adalah sebagai berikut : Harga awal = 0 Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 27

27 Harga kedua = -0.1 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 20 Penyelesaian Numerik Persamaan Non-Linear It. x f(x) epsilon e e e e e e-06 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Dari hasil eksekusi ini didapat hasil x = , sama dengan hasil yang didapat dengan menggunakan metode iterasi dan metode Newton-Raphson. Hasil ini tercapai setelah iterasi ke- 6. Walaupun konvergensi hasil perhitungan lebih lambat dibandinggkan dengan penggunaan metode Newton-Raphson, namun metode ini memiliki kelebihan karena tidak memerlukan penentuan turunan fungsi. 2.7 TERAPAN METODE NUMERIK dalam REKAYASA SIPIL Persamaan non-linear sebagai model matematika bagi solusi masalah rekayasa sipil dengan menggunakan metode numerik merupakan salah satu alternatif prosedur pemecahan yang digunakan apabila tidak dimungkin perolehan bentuk closed form dari pemodelan. Lima contoh bentuk penyelesaian numerik persamaan non-linear di dalam bidang truktur, geoteknik, sumber tenaga air, transportasi atau jalan raya, dan manajemen konstruksi berikut ini bertujuan untuk memberi pemahaman mengenai penggunaan terapan metode numerik untuk mencari solusi nyata bagi suatu permasalahan Bidang Teknik Struktur Frekuensi alami dari getaran balok uniform yang terjepit pada salah satu ujungnya dan bebas pada ujungnya yang lain dapat dicari dari persamaan berikut : cos (βl) cosh(βl) + 1 = 0 (a) Perletakan jepit Balok dengan β = ρω 2 /EI l = panjang elemen balok = 1 meter ρ = berat jenis elemen balok = 2.4 x 10 4 ω = frekuensi pribadi balok (sec -1 ) EI = kekakuan lentur balok = 2.5 x 10 6 (b) Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 28

28 Tetapkan nilai β dari persamaan (a), kemudian gunakan nilai β untuk menentukan frekuensi alami balok. Gunakan metode Bisection untuk mencari akar persamaan (a). Penyelesaian Dengan memasukkan nilai l = 1 ke dalam persamaan (a) : cos (β) cosh(β) + 1 = 0 Tulis kembali persamaan dengan variabel bebas x : cos (x) cosh(x) + 1 = 0 Selanjutnya digunakan program dengan memodifikasi bagian definisi fungsi menjadi : return cos(x) * cosh(x) + 1; (C++) atau f := cos(x) * (exp(x) + exp(-x)) / 2 + 1; (Pascal) Maka, eksekusi program dengan batasan interval [7,8] memberikan hasil eksekusi program sebagai berikut : Batas bawah = 7 Batas atas = 8 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 30 It. a b c f(a) f(c) abs[f(c)-f(a)]/ E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E-05 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Harga yang didapat dimasukkan ke dalam persamaan (b) untuk mendapatkan nilai frekuensi alami balok : β = ρω 2 /EI EI*β ω = = ρ ω = 28.6 sec *10 * *10 Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 29

29 2.7.2 BidangTeknik Transportasi Dalam desain tikungan jalan lingkar, terdapat rumusan berikut : M T R 2 R R = + M (a) 2 2 ( R + T ) 1/2 dengan R = jari-jari kurva jalan T = jarak tangensial = m M = ordinat tengah = m Hitunglah berapa nilai R dengan menggunakan metode iterasi. Penyelesaian Dengan memasukkan nilai-nilai yang diketahui ke persamaan (a) didapat : 2 R R = /2 ( R ) Tulis kembali persamaan dalam variabel bebas x sebagai berikut: 2 x x = /2 (x ) Selanjutnya digunakan program dengan memodifikasi bagian definisi fungsi sebagai berikut: return x*x / sqrt(x*x ) (C++) g := x*x / sqrt(x*x ) (Pascal) Program dieksekusi dengan memberikan harga awal xo =125. Hasil eksekusi program adalah : Harga awal = 125 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 30 It. x g(x) f(x) E E E E E E E E E E E E E E E-02 Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 30

30 E E E E E E E E E E E-04 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Panjang jari-jari kurva jalan adalah : R = m Bidang Teknik Sumber Daya Air Koefisien gesek untuk aliran turbulen dalam sebuah pipa diberikan dalam persamaan berikut : 1 e 9.35 = *log + 10 f D Re f (a) dengan f = koefisien gesek aliran R e = bilangan Reynolds e = kekasaran pipa D = diameter pipa Hitunglah nilai koefisien gesek untuk dua kasus berikut ini : D = 0.1 m e = R e = 3 x 10 4 D = 0.1 m e = R e = 5 x 10 6 Penyelesaian Tulis kembali persamaan dalam bentuk : e 9.35 f = *log 10 +, maka D Re f metode yang paling cocok digunakan adalah metode iterasi. 2 Kasus (i) Dengan memasukkan nilai-nilai yang diketahui ke dalam persamaan akan didapat : f = *log f = *log *10 * f f 2 2 Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 31

31 Tuliskan dalam variabel bebas x, maka akan diperoleh persamaan berikut : x = *log x Dengan program 2.6.3, setelah memodifikasi definisi fungsi, hasil eksekusi program adalah: Harga awal = 1 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 20 It. x g(x) f(x) E E E E-08 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Maka nilai koefisien gesek untuk kasus (i) adalah : f = Kasus (ii) Dengan memasukkan nilai-nilai yang diketahui ke dalam persamaan akan didapat : f = *log *10 * f = *log f Tulis fungsi dalam variabel bebas x akan diperoleh persamaan berikut: x = *log x Dengan program 2.6.3, dengan memodifikasi bagian definisi fungsi, diperoleh hasil eksekusi program berikut : Harga awal = 1 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 20 It. x g(x) f(x) E E E-10 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Nilai koefisien gesek untuk kasus (ii) adalah : f = f Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 32

32 2.7.4 Bidang Geoteknik Untuk menghitung kedalaman pemancangan dinding turap baja dapat digunakan rumusan berikut: K P D 3 - K A (H + D) 3 = 0 (a) dengan K A = koefisien tegangan aktif tanah = tan 2 ( ϕ/2) K P = koefisien tegangan pasif tanah = tan 2 ( ϕ/2 ) H = tinggi dinding turap K a D = kedalaman pemancangan ϕ = sudut geser dalam tanah Dengan menggunakan metode Newton-Raphson, D K p hitunglah kedalaman pemancangan dinding turap bila diketahui H = 15 m dan ϕ = Penyelesaian Hitung K A dan K P : K A = tan 2 (45 - ϕ/2) = tan 2 (45-28/2); K P = tan 2 (45 + ϕ/2) = tan 2 ( /2) = = H Kedua parameter ini dimasukkan ke persamaan (a) : K P D 3 - K A (H + D) 3 = D (15 + D) 3 = 0 Tulis kembali persamaan dalam variabel bebas x sebagai : x (15 + x) 3 = 0 maka turunan fungsi adalah : f (x) := x (15 + x) 2 = 0 Selanjutnya gunakan program dengan modifikasi pada definisi fungsi : Fungsi f(x) : return * x * x * x * (15 + x) * (15 + x) * (15 + x); (C++) f : = * x * x * x * (15 + x) * (15 + x) * (15 + x); (Pascal) Fungsi f (x) : return * x * x * (15 + x) * (15 + x); (C++) f1 : = * x * x * (15 + x) * (15 + x); (Pascal) Hasil eksekusi program adalah: Harga awal = 10 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 20 It. x f(x) epsilon E E E E E E E-06 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Kedalaman pemancangan yang diperlukan adalah : D = m Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 33

33 2.7.5 Manajemen Konstruksi Dari suatu perhitungan tentang kebutuhan akan produksi optimal suatu komponen struktur didapat persamaan biaya yang dibutuhkan untuk pengadaan produksi dalam satu hari sebagai berikut : C = N N N N 2 dengan C = biaya per hari N = jumlah komponen yang diproduksi Hitunglah jumlah optimal komponen yang diproduksi sehingga biaya produksi menjadi minimum. Penyelesaian Biaya minimum turunan pertama dari persamaan biaya harus nol.. Ini berarti : C (N) = N N N = 0 Nyatakan kembali persamaan dalam varibel bebas x : x x x = 0 Maka, menghitung akar persamaan dengan program 1.5 setelah modifikasi pada definisi fungsi adalah: return /(x * x) / (x * sqrt(x)) * x; (C++) f : = /(x * x) / (x * sqrt(x)) * x; (Pascal) yang memberikan hasil eksekusi program : Harga awal = 100 Harga kedua = 90 Toleransi = Jumlah iterasi maksimum = 10 It. x f(x) epsilon E E E E-04 Toleransi terpenuhi Hasil akhir = Jumlah produksi optimal dalam satu hari adalah : N = 94 buah Metode Numerik Dalam Ilmu Rekayasa Sipil Bab II hal. 34

BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINEAR

BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINEAR BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINEAR METODE GRAFIK DAN TABULASI A. Tujuan a. Memahami Metode Grafik dan Tabulasi b. Mampu Menentukan nilai akar persamaan dengan Metode Grafik dan Tabulasi c. Mampu membuat

Lebih terperinci

Veetha Adiyani Pardede M Komputasi Fisika METODE BISECTION

Veetha Adiyani Pardede M Komputasi Fisika METODE BISECTION METODE BISECTION Program ; Uses crt; var a,b,m,fa,fb,fm,tol,n : real; iter_max,it : integer; function f(x:real) : real; f:= sqr(x)+ 3*x - 5; Begin Clrscr; writeln ('=================================================================

Lebih terperinci

MOTIVASI. Secara umum permasalahan dalam sains dan teknologi digambarkan dalam persamaan matematika Solusi persamaan : 1. analitis 2.

MOTIVASI. Secara umum permasalahan dalam sains dan teknologi digambarkan dalam persamaan matematika Solusi persamaan : 1. analitis 2. KOMPUTASI NUMERIS Teknik dan cara menyelesaikan masalah matematika dengan pengoperasian hitungan Mencakup sejumlah besar perhitungan aritmatika yang sangat banyak dan menjemukan Diperlukan komputer MOTIVASI

Lebih terperinci

Ilustrasi Persoalan Matematika

Ilustrasi Persoalan Matematika Pendahuluan Persoalan yang melibatkan model matematika banyak muncul dalam berbagai disiplin ilmu pengetahuan, seperti dalam bidang fisika, kimia, ekonomi, atau pada persoalan rekayasa (engineering), seperti

Lebih terperinci

METODE NUMERIK TKM4104. KULIAH KE-3 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER 1

METODE NUMERIK TKM4104. KULIAH KE-3 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER 1 METODE NUMERIK TKM4104. KULIAH KE-3 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER 1 METODE NUMERIK TKM4104 Kuliah ke-3 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER 1 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER Metode pengurung (Bracketing Method) Metode Konvergen

Lebih terperinci

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-3 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER 1

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-3 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER 1 METODE NUMERIK TKM4104 Kuliah ke-3 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER 1 SOLUSI PERSAMAAN NONLINIER Metode pengurung (Bracketing Method) Metode Konvergen Mulai dengan terkaan awal yang mengurung atau memuat akar

Lebih terperinci

Perbandingan Kecepatan Komputasi Beberapa Algoritma Solusi Persamaan Nirlanjar

Perbandingan Kecepatan Komputasi Beberapa Algoritma Solusi Persamaan Nirlanjar Perbandingan Kecepatan Komputasi Beberapa Algoritma Solusi Persamaan Nirlanjar Bernardino Madaharsa Dito Adiwidya - 13507089 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

Lebih terperinci

Studi Pencarian Akar Solusi Persamaan Nirlanjar Dengan Menggunakan Metode Brent

Studi Pencarian Akar Solusi Persamaan Nirlanjar Dengan Menggunakan Metode Brent Studi Pencarian Akar Solusi Persamaan Nirlanjar Dengan Menggunakan Metode Brent Tommy Gunardi / 13507109 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

METODE NUMERIK AKAR-AKAR PERSAMAAN. Eka Maulana Dept. of Electrcal Engineering University of Brawijaya

METODE NUMERIK AKAR-AKAR PERSAMAAN. Eka Maulana Dept. of Electrcal Engineering University of Brawijaya METODE NUMERIK AKAR-AKAR PERSAMAAN Eka Maulana Dept. of Electrcal Engineering University of Brawijaya Pendekatan Pencarian Akar-akar Persamaan Metode Pencarian Akar Persamaan > Metode Pengurung - metode

Lebih terperinci

Akar-Akar Persamaan. Definisi akar :

Akar-Akar Persamaan. Definisi akar : Akar-Akar Persamaan Definisi akar : Suatu akar dari persamaan f(x) = 0 adalah suatu nilai dari x yang bilamana nilai tersebut dimasukkan dalam persamaan memberikan identitas 0 = 0 pada fungsi f(x) X 1

Lebih terperinci

BAB IV. Pencarian Akar Persamaan Tak Linier. FTI-Universitas Yarsi

BAB IV. Pencarian Akar Persamaan Tak Linier. FTI-Universitas Yarsi BAB IV Pencarian Akar Persamaan Tak Linier i 1 Pendahuluan Salah satu masalah dalam matematika & teknik Akar dari f() adalah sehingga f() = 0. Secara geometris, ajar dari f() adalah nilai sehingga kurva

Lebih terperinci

Pertemuan I Mencari Akar dari Fungsi Transendental

Pertemuan I Mencari Akar dari Fungsi Transendental Pertemuan I Mencari Akar dari Fungsi Transendental Daftar Isi: 1.1 Tujuan Perkuliahan 1. Pendahuluan 1.3 Metoda Bisection 1.3.1 Definisi 1.3. Komputasi mencari akar 1.3.3 Ilustrasi 1.4 Metoda Newton-Raphson

Lebih terperinci

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINIER

BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINIER BAB 3 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINIER 3.. Permasalahan Persamaan Non Linier Penyelesaian persamaan non linier adalah penentuan akar-akar persamaan non linier.dimana akar sebuah persamaan f(x =0 adalah

Lebih terperinci

PAM 252 Metode Numerik Bab 2 Persamaan Nonlinier

PAM 252 Metode Numerik Bab 2 Persamaan Nonlinier PAM 252 Metode Numerik Bab 2 Persamaan Nonlinier Mahdhivan Syafwan Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Semester Genap 2013/2014 1 Mahdhivan Syafwan Metode Numerik: Persamaan Nonlinier Solusi persamaan

Lebih terperinci

CONTOH Dengan mengunakan Metode Regula Falsi, tentukanlah salah satu akar dari persamaan f(x) = x - 5x + 4. Jika diketahui nilai awal x = dan x = 5 se

CONTOH Dengan mengunakan Metode Regula Falsi, tentukanlah salah satu akar dari persamaan f(x) = x - 5x + 4. Jika diketahui nilai awal x = dan x = 5 se METODE REGULA FALSI METODE REGULA FALSI Solusi Persamaan Non Linier Universitas Budi Luhur Metode regula falsi merupakan salah satu metode tertutup untuk menentukan solusi akar dari persamaan non linier,

Lebih terperinci

ITERASI 1 TITIK SEDERHANA METODE NEWTON RAPHSON

ITERASI 1 TITIK SEDERHANA METODE NEWTON RAPHSON ITERASI TITIK SEDERHANA METODE NEWTON RAPHSON Metode iterasi sederhana adalah metode yang memisahkan dengan sebagian yang lain sehingga diperoleh : g(. dikenal juga sebagai metode g( Bentuk iterasi satu

Lebih terperinci

Modul 5. METODE BIDANG-PARUH (BISECTION) untuk Solusi Akar PERSAMAAN ALJABAR NON-LINIER TUNGGAL

Modul 5. METODE BIDANG-PARUH (BISECTION) untuk Solusi Akar PERSAMAAN ALJABAR NON-LINIER TUNGGAL Modul 5 METODE BIDANG-PARUH (BISECTION) untuk Solusi Akar PERSAMAAN ALJABAR NON-LINIER TUNGGAL A. Pendahuluan Persamaan Aljabar Non-Linier Tunggal atau PANLT merupakan sembarang fungsi atau persamaan aljabar

Lebih terperinci

BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN TAKLINIER

BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN TAKLINIER BAB 2 PENYELESAIAN PERSAMAAN TAKLINIER Persamaan taklinier sudah diperkenalkan sejak di sekolah menengah, diataranya persamaan kuadrat, persamaan trigonometri dan persamaan yang memuat logaritma atau eksponen.

Lebih terperinci

Perhitungan Nilai Golden Ratio dengan Beberapa Algoritma Solusi Persamaan Nirlanjar

Perhitungan Nilai Golden Ratio dengan Beberapa Algoritma Solusi Persamaan Nirlanjar Perhitungan Nilai Golden Ratio dengan Beberapa Algoritma Solusi Persamaan Nirlanjar Danang Tri Massandy (13508051) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

Bab 2. Penyelesaian Persamaan Non Linier

Bab 2. Penyelesaian Persamaan Non Linier Bab 2. Penyelesaian Persamaan Non Linier 1 Persamaan Non Linier Metode Tabel Metode Biseksi Metode Regula Falsi Metode Iterasi Sederhana Metode Newton-Raphson Metode Secant. 2 Persamaan Non Linier penentuan

Lebih terperinci

1 Penyelesaian Persamaan Nonlinear

1 Penyelesaian Persamaan Nonlinear 1 Penyelesaian Persamaan Nonlinear Diberikan fungsi kontinu f (x). Setiap bilangan c pada domain f yang memenuhi f (c) = 0 disebut akar persamaan f (x) = 0, atau disebut juga pembuat nol fungsi f. Dalam

Lebih terperinci

Program Studi Pendidikan Matematika UNTIRTA. 17 Maret 2010

Program Studi Pendidikan Matematika UNTIRTA. 17 Maret 2010 Solusi Program Studi Pendidikan Matematika UNTIRTA 17 Maret 2010 (Program Studi Pendidikan Matematika Solusi UNTIRTA) 17 Maret 2010 1 / 12 Rumusan Masalah Tentukan solusi dengan f fungsi nonlinear. f (x)

Lebih terperinci

SolusiPersamaanNirlanjar

SolusiPersamaanNirlanjar SolusiPersamaanNirlanjar Bahan Kuliah IF4058 Topik Khusus Informatika I Oleh; Rinaldi Munir(IF-STEI ITB) Rinaldi Munir - Topik Khusus Informatika I 1 RumusanMasalah Persoalan: Temukan nilai yang memenuhi

Lebih terperinci

PERBANDINGAN BEBERAPA METODE NUMERIK DALAM MENGHITUNG NILAI PI

PERBANDINGAN BEBERAPA METODE NUMERIK DALAM MENGHITUNG NILAI PI PERBANDINGAN BEBERAPA METODE NUMERIK DALAM MENGHITUNG NILAI PI Perbandingan Beberapa Metode Numerik dalam Menghitung Nilai Pi Aditya Agung Putra (13510010)1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik

Lebih terperinci

PAM 252 Metode Numerik Bab 2 Persamaan Nonlinier

PAM 252 Metode Numerik Bab 2 Persamaan Nonlinier PAM 252 Metode Numerik Bab 2 Persamaan Nonlinier Mahdhivan Syafwan Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Semester Genap 2016/2017 1 Mahdhivan Syafwan Metode Numerik: Persamaan Nonlinier Solusi persamaan

Lebih terperinci

PEMROGRAMAN DAN METODE NUMERIK Semester 2/ 2 sks/ MFF 1024

PEMROGRAMAN DAN METODE NUMERIK Semester 2/ 2 sks/ MFF 1024 UNIVERSITAS GADJAH MADA PROGRAM STUDI FISIKA FMIPA Bahan Ajar 5: Permasalahan Akar Suatu Fungsi (Minggu ke-9 dan ke-10) PEMROGRAMAN DAN METODE NUMERIK Semester 2/ 2 sks/ MFF 1024 Oleh Dr. Fahrudin Nugroho

Lebih terperinci

PERSAMAAN NON LINIER

PERSAMAAN NON LINIER PERSAMAAN NON LINIER Obyektif : 1. Mengerti penggunaan solusi persamaan non linier 2. Mengerti metode biseksi dan regulafalsi 3. Mampu menggunakan metode biseksi dan regula falsi untuk mencari solusi PENGANTAR

Lebih terperinci

Persamaan yang kompleks, solusinya susah dicari. Contoh :

Persamaan yang kompleks, solusinya susah dicari. Contoh : AKAR PERSAMAAN NON LINEAR Persamaan hingga derajat dua, masih mudah diselesaikan dengan cara analitik. Contoh : a + b + c = 0 Solusi : 1 = b ± b 4 ac a Persamaan yang kompleks, solusinya susah dicari.

Lebih terperinci

PERSAMAAN NON LINIER. Pengantar dan permasalahan persamaan Non-Linier. Sumarni Adi S1 Teknik Informatika STMIK AmikomYogyakarta 2014

PERSAMAAN NON LINIER. Pengantar dan permasalahan persamaan Non-Linier. Sumarni Adi S1 Teknik Informatika STMIK AmikomYogyakarta 2014 PERSAMAAN NON LINIER Pengantar dan permasalahan persamaan Non-Linier Sumarni Adi S1 Teknik Informatika STMIK AmikomYogyakarta 2014 Pengantar 1. Persamaan linier sudah kita kenal sejak SMP. Contoh kasus

Lebih terperinci

Persamaan Non Linier

Persamaan Non Linier Persamaan Non Linier Persamaan Non Linier Metode Tabel Metode Biseksi Metode Regula Falsi Metode Iterasi Sederhana Metode Newton-Raphson Metode Secant. Persamaan Non Linier penentuan akar-akar persamaan

Lebih terperinci

Metode Numerik adalah teknik-teknik yang digunakan untuk memformulasikan masalah matematis agar dapat dipecahkan dengan operasi perhitungan

Metode Numerik adalah teknik-teknik yang digunakan untuk memformulasikan masalah matematis agar dapat dipecahkan dengan operasi perhitungan Pengertian Metode Numerik Metode Numerik adalah teknik-teknik yang digunakan untuk memformulasikan masalah matematis agar dapat dipecahkan dengan operasi perhitungan Metode Numerik Tujuan Metode Numerik

Lebih terperinci

MATEMATIKA TURUNAN FUNGSI

MATEMATIKA TURUNAN FUNGSI MATEMATIKA TURUNAN FUNGSI lim h 0 f ( x h) f( x) h KELAS : XI MIA SEMESTER : (DUA) SMA Santa Angela Bandung Tahun Pelajaran 06-07 XI MIA Semester Tahun Pelajaran 06 07 PENGANTAR : TURUNAN FUNGSI Modul

Lebih terperinci

BAB IV MENGHITUNG AKAR-AKAR PERSAMAAN

BAB IV MENGHITUNG AKAR-AKAR PERSAMAAN 1 BAB IV MENGHITUNG AKAR-AKAR PERSAMAAN Dalam banyak usaha pemecahan permasalahan, seringkali harus diselesaikan dengan menggunakan persamaan-persamaan matematis, baik persamaan linier, persamaan kuadrat,

Lebih terperinci

Studi Kasus Penyelesaian Pers.Non Linier. Studi Kasus Non Linier 1

Studi Kasus Penyelesaian Pers.Non Linier. Studi Kasus Non Linier 1 Studi Kasus Penyelesaian Pers.Non Linier Studi Kasus Non Linier 1 Contoh Kasus Penyelesaian persamaan non linier terkadang muncul sebagai permasalahan yang terpisah, tetapi terkadang pula muncul sebagai

Lebih terperinci

Pertemuan 3: Penyelesaian Persamaan Transedental. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014

Pertemuan 3: Penyelesaian Persamaan Transedental. Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014 Pertemuan 3: Penyelesaian Persamaan Transedental Achmad Basuki Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2014 Persamaan Dalam Matematika Persamaan Linier Persamaan Kuadrat Persamaan Polynomial Persamaan Trigonometri

Lebih terperinci

Modul 8. METODE SECANT untuk Solusi Akar PERSAMAAN ALJABAR NON-LINIER TUNGGAL. A. Pendahuluan

Modul 8. METODE SECANT untuk Solusi Akar PERSAMAAN ALJABAR NON-LINIER TUNGGAL. A. Pendahuluan Modul 8 METODE SECANT untuk Solusi Akar PERSAMAAN ALJABAR NON-LINIER TUNGGAL A. Pendahuluan Pada modul 7 terdahulu, telah dijelaskan tentang keunggulan komparatif Metode Newton-Raphson dibanding metode-metode

Lebih terperinci

Modul Dasar dasar C. 1. Struktur Program di C++

Modul Dasar dasar C. 1. Struktur Program di C++ Modul Dasar dasar C I 1. Struktur Program di C++ Dalam bahasa pemrograman C++ strukturnya adalah sebagai berikut: a. Header. Ex: #include b. Main adalah isi dari program diawali {. dan diakhiri

Lebih terperinci

2 Akar Persamaan NonLinear

2 Akar Persamaan NonLinear 2 Akar Persamaan NonLinear Beberapa metoda untuk mencari akar ang telah dikenal adalah dengan memfaktorkan atau dengan cara Horner Sebagai contoh, untuk mencari akar dari persamaan 2 6 = 0 ruas kiri difaktorkan

Lebih terperinci

Persamaan Non Linier

Persamaan Non Linier Persamaan Non Linier MK: METODE NUMERIK Oleh: Dr. I GL Bagus Eratodi FTI Undiknas University Denpasar Persamaan Non Linier Metode Tabulasi Metode Biseksi Metode Regula Falsi Metode Iterasi Sederhana Metode

Lebih terperinci

(A) 3 (B) 5 (B) 1 (C) 8

(A) 3 (B) 5 (B) 1 (C) 8 . Turunan dari f ( ) = + + (E) 7 + +. Turunan dari y = ( ) ( + ) ( ) ( + ) ( ) ( + ) ( + ) ( + ) ( ) ( + ) (E) ( ) ( + ) 7 5 (E) 9 5 9 7 0. Jika f ( ) = maka f () = 8 (E) 8. Jika f () = 5 maka f (0) +

Lebih terperinci

Pengantar Metode Numerik

Pengantar Metode Numerik Pengantar Metode Numerik Metode numerik adalah teknik dimana masalah matematika diformulasikan sedemikian rupa sehingga dapat diselesaikan oleh pengoperasian matematika. Metode numerik menggunakan perhitungan

Lebih terperinci

Penyelesaian Secara Numerik? Penyelesaian Secara Numerik Selesaikanlah persamaan nonlinier f(x) = x x -8 Solve : Misal f(x) = 0 x x 8 = 0 (x 4)(x + )

Penyelesaian Secara Numerik? Penyelesaian Secara Numerik Selesaikanlah persamaan nonlinier f(x) = x x -8 Solve : Misal f(x) = 0 x x 8 = 0 (x 4)(x + ) Fungsi Polinomial METODE BISEKSI Solusi Persamaan Non Linier Universitas Budi Luhur Bentuk Umum : f (x) = a + = a + 0 1 3 n 0x + a1x + a x + a 3x +... a nx 3 n 0 + a1x + ax + a3x +... anx Dengan n = derajat

Lebih terperinci

Menemukan Akar-akar Persamaan Non-Linear

Menemukan Akar-akar Persamaan Non-Linear Menemukan Akar-akar Persamaan Non-Linear Muhtadin, ST. MT. Agenda Metode Tertutup Biseksi Regula Falsi Metode Terbuka Newton Method 3 Solusi untuk Persamaan Non Linear Akar-akar dari persamaan (y = f())

Lebih terperinci

Pembahasan SNMPTN 2011 Matematika IPA Kode 576

Pembahasan SNMPTN 2011 Matematika IPA Kode 576 Pembahasan SNMPTN 011 Matematika IPA Kode 576 Oleh Tutur Widodo Juni 011 1. Diketahui vektor u = (a,, 1) dan v = (a, a, 1). Jika vektor u tegak lurus pada v, maka nilai a adalah... a. 1 b. 0 c. 1 d. e.

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. sєs (S ruang sampel) dengan sebuah bilangan real. Salah satu peubah acak adalah

II. LANDASAN TEORI. sєs (S ruang sampel) dengan sebuah bilangan real. Salah satu peubah acak adalah II. LANDASAN TEORI Peubah acak X(s) merupakan sebuah fungsi X yang menetapkan setiap anggota sєs (S ruang sampel) dengan sebuah bilangan real. Salah satu peubah acak adalah peubah acak diskrit, yaitu banyaknya

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN NONLINIER DENGAN METODE MODIFIKASI BAGI DUA

PENYELESAIAN PERSAMAAN NONLINIER DENGAN METODE MODIFIKASI BAGI DUA Jurnal Matematika UNAND Vol. 4 No. 1 Hal. 68 75 ISSN : 303 910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENYELESAIAN PERSAMAAN NONLINIER DENGAN METODE MODIFIKASI BAGI DUA ELSA JUMIASRI, SUSILA BAHRI, BUKTI GINTING

Lebih terperinci

LOMBA MATEMATIKA NASIONAL KE-26

LOMBA MATEMATIKA NASIONAL KE-26 LOMBA MATEMATIKA NASIONAL KE-6 Babak Penyisihan Tingkat SMA Minggu, 8 November 015 HIMPUNAN MAHASISWA MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS GADJAH MADA SEKIP UTARA UNIT III

Lebih terperinci

PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPS (KODE S09)

PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPS (KODE S09) PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPS (KODE S09) 1. Luas daerah yang dibatasi oleh kurva y = x + x + 5, sumbu x, dan 0 x 1... satuan luas (A) (C) (E) 5 (B) 0 (D) 5 1. Diketahui segitiga ABC, siku-siku di

Lebih terperinci

Metode Numerik. Persamaan Non Linier

Metode Numerik. Persamaan Non Linier Metode Numerik Persamaan Non Linier Persamaan Non Linier Metode Tabel Metode Biseksi Metode Regula Falsi Metode Iterasi Sederhana Metode Newton-Raphson Metode Secant. Persamaan Non Linier penentuan akar-akar

Lebih terperinci

TKS 4003 Matematika II. Nilai Ekstrim. (Extreme Values) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

TKS 4003 Matematika II. Nilai Ekstrim. (Extreme Values) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya TKS 4003 Matematika II Nilai Ekstrim (Extreme Values) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Pendahuluan Jika diberikan suatu fungsi f dan daerah asal S seperti gambar di samping.

Lebih terperinci

2.1 Soal Matematika Dasar UM UGM c. 1 d d. 3a + b. e. 3a + b. e. b + a b a

2.1 Soal Matematika Dasar UM UGM c. 1 d d. 3a + b. e. 3a + b. e. b + a b a Soal - Soal UM UGM. Soal Matematika Dasar UM UGM 00. Jika x = 3 maka + 3 log 4 x =... a. b. c. d. e.. Jika x+y log = a dan x y log 8 = b dengan 0 < y < x maka 4 log (x y ) =... a. a + 3b ab b. a + b ab

Lebih terperinci

METODE NUMERIK. Akar Persamaan (2) Pertemuan ke - 4. Rinci Kembang Hapsari, S.Si, M.Kom

METODE NUMERIK. Akar Persamaan (2) Pertemuan ke - 4. Rinci Kembang Hapsari, S.Si, M.Kom METODE NUMERIK Pertemuan ke - 4 Akar Persamaan (2) Metode Akar Persamaan Metode Grafik Metode Tabulasi Metode Setengah Interval Metode Regula Falsi Metode Newton Rephson Metode Iterasi bentuk = g() Metode

Lebih terperinci

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN : 3 & 4

METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1. Mohamad Sidiq PERTEMUAN : 3 & 4 METODE NUMERIK 3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1 Mohamad Sidiq PERTEMUAN : 3 & 4 PENYELESAIAN PERSAMAAN NON LINIER METODE NUMERIK TEKNIK INFORMATIKA S1 3 SKS Mohamad Sidiq MATERI PERKULIAHAN SEBELUM-UTS Pengantar

Lebih terperinci

Pertemuan ke 4. Non-Linier Equation

Pertemuan ke 4. Non-Linier Equation Pertemuan ke 4 Non-Linier Equation Non-Linier Equation Persamaan Kuadrat Persamaan Kubik Metode Biseksi Metode Newton-Rapshon Metode Secant 1 Persamaan Kuadrat Persamaan kuadrat adalah suatu persamaan

Lebih terperinci

Barisan dan Deret Agus Yodi Gunawan

Barisan dan Deret Agus Yodi Gunawan Barisan dan Deret Agus Yodi Gunawan Barisan. Definisi. Barisan tak hingga adalah suatu fungsi dengan daerah asalnya himpunan bilangan bulat positif dan daerah kawannya himpunan bilangan real. Notasi untuk

Lebih terperinci

BAB V PENERAPAN DIFFERENSIASI

BAB V PENERAPAN DIFFERENSIASI BAB V PENERAPAN DIFFERENSIASI 5.1 Persamaan garis singgung Bentuk umum persamaan garis adalah = m + n, dimana m adalah koeffisien arah atau kemiringan garis dan n adalah penggal garis. Sekarang perhatikan

Lebih terperinci

LAPORAN Pemrograman Komputer

LAPORAN Pemrograman Komputer LAPORAN Pemrograman Komputer Percobaan : Akar Persamaan Non Linier Pelaksanaan Praktikum Hari : Senin Tanggal : 2 Maret 2015 Jam : 5-6 Oleh : Nama : Mei Budi Utami Nim : 081211332009 Dosen Pembimbing :

Lebih terperinci

Jurnal MIPA 36 (2): (2013) Jurnal MIPA.

Jurnal MIPA 36 (2): (2013) Jurnal MIPA. Jurnal MIPA 36 (2): 193-200 (2013) Jurnal MIPA http://journalunnesacid/nju/indexphp/jm APLIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENGHAMPIRI SOLUSI PERSAMAAN NON LINEAR Rochmad Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas

Lebih terperinci

Ëalah satu masalah yang paling umum ditemui di dalam matematika dan teknik adalah mencari akar suatu persamaan; yakni jika diketahui

Ëalah satu masalah yang paling umum ditemui di dalam matematika dan teknik adalah mencari akar suatu persamaan; yakni jika diketahui 3 AKAR PERSAMAAN TAK LINIER ܵ ¼ Ëalah satu masalah yang paling umum ditemui di dalam matematika dan teknik adalah mencari akar suatu persamaan; yakni jika diketahui fungsi ܵ, akan dicari nilai-nilai

Lebih terperinci

PAKET 3 LATIHAN UJIAN NASIONAL SMA/MA TAHUN 2009 MATA PELAJARAN MATEMATIKA

PAKET 3 LATIHAN UJIAN NASIONAL SMA/MA TAHUN 2009 MATA PELAJARAN MATEMATIKA Kumpulan Soal - Soal Latihan UN Matematika IPA SMA dan MA 009. (Suprayitno) 33 PAKET 3 LATIHAN UJIAN NASIONAL SMA/MA TAHUN 009 MATA PELAJARAN MATEMATIKA PETUNJUK UMUM. Kerjakan semua soal - soal ini menurut

Lebih terperinci

Pembahasan Matematika IPA SIMAK UI 2009

Pembahasan Matematika IPA SIMAK UI 2009 Pembahasan Matematika IPA SIMAK UI 2009 Kode 924 Oleh Kak Mufidah 1. Diketahui fungsi. Agar fungsi tersebut senantiasa berada di bawah sumbu x, maka nilai m yang mungkin adalah Agar fungsi tersebut senantiasa

Lebih terperinci

(b) M merupakan nilai minimum (mutlak) f apabila M f(x) x I..

(b) M merupakan nilai minimum (mutlak) f apabila M f(x) x I.. 3. Aplikasi Turunan a. Nilai ekstrim Bagian ini dimulai dengan pengertian nilai ekstrim suatu fungsi yang mencakup nilai ekstrim maksimum dan nilai ekstrim minimum. Definisi 3. Diberikan fungsi f: I R,

Lebih terperinci

MATEMATIKA TURUNAN FUNGSI

MATEMATIKA TURUNAN FUNGSI MATEMATIKA TURUNAN FUNGSI lim h 0 f ( x h) f( x) h KELAS : XII IIS SEMESTER GANJIL SMA Santa Angela Bandung Tahun Pelajaran 017/018 XII IIS Semester 1 Tahun Pelajaran 017/018 PENGANTAR : TURUNAN FUNGSI

Lebih terperinci

TEKNIK ITERASI VARIASIONAL UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR ABSTRACT

TEKNIK ITERASI VARIASIONAL UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR ABSTRACT TEKNIK ITERASI VARIASIONAL UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Koko Saputra 1, Supriadi Putra 2, Zulkarnain 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Laboratorium Matematika Terapan, Jurusan Matematika

Lebih terperinci

FUNGSI DAN GRAFIK FUNGSI

FUNGSI DAN GRAFIK FUNGSI FUNGSI DAN GRAFIK FUNGSI Apabila suatu besaran y memiliki nilai yang tergantung dari nilai besaran lain x, maka dikatakan bahwa besaran y tersebut merupakan fungsi besaran x. secara umum ditulis: y= f(x)

Lebih terperinci

METODE NUMERIK. Akar Persamaan (1) Pertemuan ke - 3. Rinci Kembang Hapsari, S.Si, M.Kom

METODE NUMERIK. Akar Persamaan (1) Pertemuan ke - 3. Rinci Kembang Hapsari, S.Si, M.Kom METODE NUMERIK Pertemuan ke - 3 Akar Persamaan (1) Metode Akar Persamaan Metode Grafik Metode Tabulasi Metode Setengah Interval Metode Regula Falsi Metode Newton Rephson Metode Iterasi bentuk x = g(x)

Lebih terperinci

PAKET 4 LATIHAN UJIAN NASIONAL SMA/MA TAHUN 2009 MATA PELAJARAN MATEMATIKA

PAKET 4 LATIHAN UJIAN NASIONAL SMA/MA TAHUN 2009 MATA PELAJARAN MATEMATIKA Kumpulan Soal - Soal Latihan UN Matematika IPA SMA dan MA 009. (Suprayitno) 49 PAKET 4 LATIHAN UJIAN NASIONAL SMA/MA TAHUN 009 MATA PELAJARAN MATEMATIKA PETUNJUK UMUM. Kerjakan semua soal - soal ini menurut

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Non Linier

Penyelesaian Persamaan Non Linier Penyelesaian Persamaan Non Linier Pengantar Penyelesaian Pers. Non Linier Metode Tabel Metode Biseksi Metode Regula Falsi Metode Numerik Tabel/Biseksi/RegulaFalsi 1 Pengantar Penyelesaian Persamaan Non

Lebih terperinci

MODIFIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENCARI SOLUSI PERSAMAAN LINEAR DAN NONLINEAR

MODIFIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENCARI SOLUSI PERSAMAAN LINEAR DAN NONLINEAR Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6 No. 02 (2017), hal 69 76. MODIFIKASI METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENCARI SOLUSI PERSAMAAN LINEAR DAN NONLINEAR Mahmul, Mariatul Kiftiah, Yudhi

Lebih terperinci

UJI KONVERGENSI. Januari Tim Dosen Kalkulus 2 TPB ITK

UJI KONVERGENSI. Januari Tim Dosen Kalkulus 2 TPB ITK UJI KONVERGENSI Januari 208 Tim Dosen Kalkulus 2 TPB ITK Uji Integral Teorema 3 Jika + k= u k adalah deret dengan suku-suku tak negatif, dan jika ada suatu konstanta M sedemikian hingga s n = u + u 2 +

Lebih terperinci

Bagian 4 Terapan Differensial

Bagian 4 Terapan Differensial Bagian 4 Terapan Differensial Dalam bagian 4 Terapan Differensial, kita akan mempelajari materi bagaimana konsep differensial dapat dipergunakan untuk mengatasi persoalan yang terjadi di sekitar kita.

Lebih terperinci

1. Jika f ( x ) = sin² ( 2x + ), maka nilai f ( 0 ) =. a. 2 b. 2 c. 2. Diketahui f(x) = sin³ (3 2x). Turunan pertama fungsi f adalah f (x) =.

1. Jika f ( x ) = sin² ( 2x + ), maka nilai f ( 0 ) =. a. 2 b. 2 c. 2. Diketahui f(x) = sin³ (3 2x). Turunan pertama fungsi f adalah f (x) =. 1. Jika f ( x ) sin² ( 2x + ), maka nilai f ( 0 ). a. 2 b. 2 c. d. e. 2. Diketahui f(x) sin³ (3 2x). Turunan pertama fungsi f adalah f (x). a. 6 sin² (3 2x) cos (3 2x) b. 3 sin² (3 2x) cos (3 2x) c. 2

Lebih terperinci

BAB IV DERET FOURIER

BAB IV DERET FOURIER BAB IV DERET FOURIER 4.1 Fungsi Periodik Fungsi f(x) dikatakan periodik dengan perioda P, jika untuk semua harga x berlaku: f (x + P) = f (x) ; P adalah konstanta positif. Harga terkecil dari P > 0 disebut

Lebih terperinci

abcde dengan a, c, e adalah bilangan genap dan b, d adalah bilangan ganjil? A B C D E. 3000

abcde dengan a, c, e adalah bilangan genap dan b, d adalah bilangan ganjil? A B C D E. 3000 Hal. 1 / 7 METHODIST-2 EDUCATION EXPO LOMBA SAINS PLUS ANTAR PELAJAR TINGKAT SMA SE-SUMATERA UTARA TAHUN 2015 BIDANG WAKTU : MATEMATIKA : 120 MENIT PETUNJUK : 1. Pilihlah jawaban yang benar dan tepat.

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 44 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Proses Analisis Perbandingan Seperti yang telah dinyatakan dalam subbab 3.3.1, tahap pertama ini ditujukan untuk menguji ketepatan suatu metode dalam melakukan perhitungan

Lebih terperinci

Pembahasan Soal SIMAK UI 2012 SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA. Disertai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS. Matematika Dasar

Pembahasan Soal SIMAK UI 2012 SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA. Disertai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS. Matematika Dasar Pembahasan Soal SIMAK UI 0 SELEKSI MASUK UNIVERSITAS INDONESIA Disertai TRIK SUPERKILAT dan LOGIKA PRAKTIS Matematika Dasar Disusun Oleh : Pak Anang Kumpulan SMART SOLUTION dan TRIK SUPERKILAT Pembahasan

Lebih terperinci

2. Untuk interval 0 < x < 360, nilai x yang nantinya akan memenuhi persamaan trigonometri cos x 2 sin x = 2 3 cos adalah

2. Untuk interval 0 < x < 360, nilai x yang nantinya akan memenuhi persamaan trigonometri cos x 2 sin x = 2 3 cos adalah Soal Babak Semifinal OMITS 007. Hubungan antara a dan b agar fungsi f x = a sin x + b cos x mempunyai nilai stasioner di x = π adalah a. a = b b. a = b d. a = b e. a = b a = b. Untuk interval 0 < x < 60,

Lebih terperinci

SMA / MA IPA Mata Pelajaran : Matematika

SMA / MA IPA Mata Pelajaran : Matematika Latihan Soal UN 00 Paket Sekolah Menengah Atas / Madrasah Aliyah IPA SMA / MA IPA Mata Pelajaran : Matematika Dalam UN berlaku Petunjuk Umum seperti ini :. Isikan identitas Anda ke dalam Lembar Jawaban

Lebih terperinci

SOAL PASCAL A. 1. Lengkapi Source Code Dibawah ini : {* Program Menghitung dengan Operator Matematika*}

SOAL PASCAL A. 1. Lengkapi Source Code Dibawah ini : {* Program Menghitung dengan Operator Matematika*} SOAL PASCAL A Selesai list code/source code pascal dengan mengetikkan list yang ada dan mengisikan titik-titik menjadi sebuah Program {* Program Menghitung dengan Operator Matematika*} program_hitung UsEs

Lebih terperinci

SMA/MA MATEMATIKA FISIKA KIMIA BIOLOGI BAHASA INDONESIA BAHASA INGGRIS

SMA/MA MATEMATIKA FISIKA KIMIA BIOLOGI BAHASA INDONESIA BAHASA INGGRIS PREDIKSI UJIAN NASIONAL SMA/MA MATEMATIKA FISIKA KIMIA BIOLOGI BAHASA INDONESIA BAHASA INGGRIS SEMOGA SUKSES PAKET PREDIKSI UJIAN NASIONAL SMA/MA Mata Pelajaran : MATEMATIKA Tanggal : - Waktu : MENIT PETUNJUK

Lebih terperinci

1-x. dimana dan dihubungkan oleh teorema Pythagoras.

1-x. dimana dan dihubungkan oleh teorema Pythagoras. `2. Menyelesaikan persamaan dengan satu variabel Contoh: Berdasarkan Hukum Archimedes, suatu benda padat yang lebih ringan daripada air dimasukkan ke dalam air, maka benda tersebut akan mengapung. Berat

Lebih terperinci

15. TURUNAN (DERIVATIF)

15. TURUNAN (DERIVATIF) 5. TURUNAN (DERIVATIF) A. Rumus-Rumus Turunan Fungsi Aljabar dan Trigonometri Untuk u dan v adalah fungsi dari x, dan c adalah konstanta, maka:. y = u + v, y = u + v. y = c u, y = c u. y = u v, y = v u

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. keadaan energi (energy state) dari sebuah sistem potensial sumur berhingga. Diantara

BAB I PENDAHULUAN. keadaan energi (energy state) dari sebuah sistem potensial sumur berhingga. Diantara BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Ada beberapa metode numerik yang dapat diimplementasikan untuk mengkaji keadaan energi (energy state) dari sebuah sistem potensial sumur berhingga. Diantara metode-metode

Lebih terperinci

SANGGAR 14 SMA JAKARTA TIMUR

SANGGAR 14 SMA JAKARTA TIMUR SANGGAR 4 SMA JAKARTA TIMUR SOAL TRY OUT BERSAMA KE- Selasa, 0 Januari 05. Diketahui dua premis: Premis : Jika Romeo sakit maka Juliet menangis Premis : Juliet tersenyum-senyum Negasi dari kerimpulan yang

Lebih terperinci

Fungsi 1. Ekohariadi FT Unesa

Fungsi 1. Ekohariadi FT Unesa Fungsi 1 Ekohariadi FT Unesa Fungsi Pustaka Standar Pustaka C Standar merupakan kumpulan fungsi yang sudah ditentukan yang diases melalui file header. Fungsi matematika yang umum didefinisikan di header

Lebih terperinci

Catatan Kuliah MA1123 Kalkulus Elementer I

Catatan Kuliah MA1123 Kalkulus Elementer I Catatan Kuliah MA1123 Kalkulus Elementer I Oleh Hendra Gunawan, Ph.D. Departemen Matematika ITB Sasaran Belajar Setelah mempelajari materi Kalkulus Elementer I, mahasiswa diharapkan memiliki (terutama):

Lebih terperinci

SOAL-SOAL LATIHAN TURUNAN FUNGSI SPMB

SOAL-SOAL LATIHAN TURUNAN FUNGSI SPMB SOL-SOL LTIHN TURUNN FUNGSI SPM 00-007. SPM Matematika asar Regional I 00 Kode 0 Garis singgung kurva di titik potongnya dengan sumbu yang absisnya postif y mempunyai gradien.. 9 8 7. SPM Matematika asar

Lebih terperinci

Ujian Nasional Tahun Pelajaran 2005/2006

Ujian Nasional Tahun Pelajaran 2005/2006 Ujian Nasional Tahun Pelajaran 005/006 P Copyright oke.or.id Artikel ini boleh dicopy,diubah, dikutip, di cetak dalam media kertas atau yang lain, dipublikasikan kembali dalam berbagai bentuk dengan tetap

Lebih terperinci

Fungsi : Dasar Fungsi

Fungsi : Dasar Fungsi PRAKTIKUM 13 Fungsi : Dasar Fungsi A. TUJUAN PEMBELAJARAN 1. Memecah program dalam fungsi fungsi yang sederhana. 2. Menjelaskan tentang pemrograman terstruktur. B. DASAR TEORI Fungsi adalah suatu bagian

Lebih terperinci

Matematika Dasar NILAI EKSTRIM

Matematika Dasar NILAI EKSTRIM NILAI EKSTRIM Misal diberikan kurva f( ) dan titik ( a,b ) merupakan titik puncak ( titik maksimum atau minimum ). Maka garis singgung kurva di titik ( a,b ) akan sejajar sumbu X atau [ ] mempunyai gradien

Lebih terperinci

PREDIKSI UAN MATEMATIKA SESUAI KISI-KISI PEMERINTAH

PREDIKSI UAN MATEMATIKA SESUAI KISI-KISI PEMERINTAH PREDIKSI UAN MATEMATIKA SESUAI KISI-KISI PEMERINTAH. Apabila P dan q kalimat pernyataan, di mana ~p q kalimat bernilai salah, maka kalimat yang benar berikut ini, kecuali (d) p q (~p ~q) (~p ~q) ~ (~p

Lebih terperinci

PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPA (KODE: A05) Petunjuk A digunakan untuk menjawab soal nomor 1 sampai dengan nomor 40.

PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPA (KODE: A05) Petunjuk A digunakan untuk menjawab soal nomor 1 sampai dengan nomor 40. PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPA (KODE: A05) Petunjuk A digunakan untuk menjawab soal nomor sampai dengan nomor 0. 5. Jika a b 5, maka a + b = 5 (A). (C) 0. 0.. 7.. Nilai x yang memenuhi pertidaksamaan

Lebih terperinci

Matematika SMA/MA IPA. Nama : No. Peserta : , dan z = 10, maka nilai dari 12 A. 36 B. 25 C D. 1 9 E Jika log 3.

Matematika SMA/MA IPA. Nama : No. Peserta : , dan z = 10, maka nilai dari 12 A. 36 B. 25 C D. 1 9 E Jika log 3. Nama : No. Peserta :. Jika x =, y =, dan z = 0, maka nilai dari x y z =. x yz A. 6 B. 5 C. 6 D. 9 E.. Jika log A. ab+a+b a+ B. b+a+ a+ C. a+b+ a+ D. ab+a+ a+ E. ab+a+ a+ = a dan log 5 = b, maka log 60.

Lebih terperinci

Turunan Fungsi dan Aplikasinya

Turunan Fungsi dan Aplikasinya Bab 8 Sumber: www.duniacyber.com Turunan Fungsi dan Aplikasinya Setelah mempelajari bab ini, Anda harus mampu menggunakan konsep, sifat, dan aturan dalam perhitungan turunan fungsi; menggunakan turunan

Lebih terperinci

Penggunaan Metode Numerik dan MATLAB dalam Fisika

Penggunaan Metode Numerik dan MATLAB dalam Fisika Tugas Akhir Mata Kuliah Metode Numerik Dr. Kebamoto Penggunaan Metode Numerik dan MATLAB dalam Fisika Oleh : A. Arif Sartono 6305220017 DEPARTEMEN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

Bagian 2 Matriks dan Determinan

Bagian 2 Matriks dan Determinan Bagian Matriks dan Determinan Materi mengenai fungsi, limit, dan kontinuitas akan kita pelajari dalam Bagian Fungsi dan Limit. Pada bagian Fungsi akan mempelajari tentang jenis-jenis fungsi dalam matematika

Lebih terperinci

Penyelesaian Persa. amaan Non Linier. Metode Iterasi Sederhana Metode Newton Raphson. Metode Secant. Metode Numerik. Iterasi/NewtonRaphson/Secant

Penyelesaian Persa. amaan Non Linier. Metode Iterasi Sederhana Metode Newton Raphson. Metode Secant. Metode Numerik. Iterasi/NewtonRaphson/Secant Penyelesaian Persa amaan Non Linier Metode Iterasi Sederhana Metode Newton Raphson Permasalahan Titik Kritis pada Newton Raphson Metode Secant Iterasi/NewtonRaphson/Secant Metode Numerik - Metode Iter

Lebih terperinci

Algoritma Pemrograman

Algoritma Pemrograman Algoritma Pemrograman Pertemuan Ke-7 (Pengulangan atau Looping [2]) :: Noor Ifada :: S1 Teknik Informatika-Unijoyo 1 Sub Pokok Bahasan Struktur WHILE Struktur REPEAT S1 Teknik Informatika-Unijoyo 2 Struktur

Lebih terperinci

a b c d e nol di belakang pada representasi desimalnya adalah... a b c d e. 40.

a b c d e nol di belakang pada representasi desimalnya adalah... a b c d e. 40. Soal Babak Penyisihan OMITS 0 Soal Pilihan Ganda. Banyaknya pasangan bilangan bulat non negatif O, M, I, T, S yang memenuhi : O + M + I + T + S = Dimana O, M 4, I 5, T 6, dan S 7, adalah... a. 80 b. 80

Lebih terperinci