METODE ELEMEN HINGGA UNTUK MASALAH SYARAT BATAS DARI OPERATOR DIFERENSIAL POSITIF. Sutrima Jurusan matematika FMIPA UNS. Abstract
|
|
- Adi Kurniawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol. 5. No., 4-4, Aprl, ISSN : METODE ELEMEN INGGA NTK MASALA SARAT BATAS DARI OPERATOR DIFERENSIAL POSITIF Sutrma Jurusan matmatka FMIPA NS Abstract Th purpos of ths rsarch s to nvstgat numrcal solutons of boundary valu problms of postv dffrntal oprator by fnt-lmnt mthods. Th rsults showd that th fnt-lmnt mthods can b mplmntd to obtand numrcal solutons of boundary valu problms of scond-ordr postv dffrntal oprator. Morovr, rat of convrgnc of Rtz fnt-lmnt wth Lagrang quadratc ntrpolaton b α = n th th L -norm and α = n th nrgy norm. Kywords : boundary problms, postv dffrntal oprator fnt-lmnt mthods.. PENDALAN Banyak prmasalahan-prmasalahan prakts dalam khdupan nyata yang dapat dformulaskan k dalam modl matmatka, khususnya Prsamaan Dfrnsal (PD). Msalnya masalah yang dapat dmodlkan mnad PD d du p + q u = f, < x < L dngan p fung yang mmpunya turunan kontnu, q fungs kontnu, f fungs yang dktahu. Msalkan dar masalah () dlngkap masalah syarat batas Drchlt atau campuran d L. Pada knyataannya banyak modl dar masalah syarat batas () tdak dapat dslsakan scara analts. Olh karna tu mtod pnylsaan scara numrk akan brpran dalam kasus n. Mtod varasonal mrupakan salah satu mtod yang fktf dalam analss fungsonal untuk mnylsakan masalah yang brkatan dngan oprator postf pada ruang lbrt. Mtod varasonal n ddasarkan kpada mnmsas dar fungsonal kuadratk trkat dar masalah yang () 4
2 Mtod Elmn ngga ( Sutrma ) dbrkan. Dar mtod varasonal nlah mtod lmn hngga dkmbangkan. Salah satu mtod varasonal yang trknal adalah mtod varasonal Rtz. Brdasarkan algortma mtod varasonal Rtz (Rddy, 986), untuk kasus masalah kontnu Au = f pada Ω () dngan A oprator lnar yang dfnt postf pada D A dalam ruang lbrt.. Pnylsaan prsamaan () yatu fungsonal kuadratk u DA dapat dprolh dngan mmnmumkan J ( u) =< Au, u > - < f, u > = B( u, u) - < f, u > atau olh Badr () dapat dnyatakan dngan formulas varasonal. B( v, u) =< v, f >, v () dngan B : R fungs blnar yang smtrs kontnu dfnt postf shngga B( u, v) = l( v), untuk stap v ddalam. untuk suatu fungsonal lnar kontnu l pada. Wto () tlah mnggunakan mtod lmn hngga yang mrupakan pngmbangan dar mtod varasonal untuk mnylsakan masalah prsamaan () dngan fungs hampran untuk tap-tap lmn mnggunakan ntrpolas Lagrang lnar. Scara umum prnsp dar mtod lmn hngga untuk prsamaan () adalah mmbag doman Ω mnad bbrapa subdoman, dalam stap subdoman dgunakan formulas varasonal ssua dngan mtod varasonal yang dgunakan. ntuk kasus-kasus trtntu sprt yang tlah dbrkan olh Rddy (984) yatu prsamaan dfrnsal ordr mpat, pnggunaan bass dar ntrpolas Lagrang lnar lbh sult untuk dgunakan. Shngga prlu cara lan yang lbh mudah untuk mnylsakannya. Cara trsbut antara lan adalah mnggunakan ntrpolas Lagrang kuadratk. Dngan mnggunakan ntrpolas Lagrang kuadratk dharapkan hasl yang dprolh lbh bak dar ntrpolas Lagrang lnar. 5
3 JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol. 5. No., 4-4, Aprl, ISSN : ntuk mngukur bsar rror dalam lmn hngga dapat dgunakan norma kuadrat rata-rata atau norma nrg, lhat (Rddy, 984, 986) (Akn, ). asl pndkatan lmn hngga nrg k u ka brlaku dapat dkatakan konvrgn dalam norma α u c untuk α > (4) m dngan c adalah konstanta yang bsarnya tdak brgantung pada u (Rddy, 984). Konstanta α dsbut lau konvrgns. Eksprmn numrk mnunukkan bahwa lau konvrgns lmn hngga Galrkn yang mnggunakan ntrpolas Lagrang lnar adalah α = trhadap norma kuadrat rata-rata α = trhadap norma nrg, lhat Wto (), Rddy Volp (99). Dngan mndfnskan oprator d d A p + q, maka dapat dbuktkan oprator n adalah oprator lnar smtr dfnt postf pada Dar fakta-fakta n layak untuk dtlt tntang aplkas dar mtod lmn hngga untuk mnylsakan masalah syarat batas ().. ASIL DAN PEMBAASAN D A. Msal Ω = Ω Γ doman dar () dngan Ω = (, L) Γ hmpunan ttk-ttk lmt dar Ω. Msal doman Ω dbag mnad E subdoman Ω, =,,..., E. Jka dgunakan ntrpolas Lagrang kudratk sbaga fungs hamprannya, maka stap subdoman Ω, =,,..., E mmpunya sfat Ω = x, x dngan E x =, x = L, x = x untuk ndks =,..., E. Panang lmn k- adalah h + h dngan h = x x h = x x. Karna dalam pnltan n dambl subdoman yang sragam, maka dngan h. ntuk lbh lasnya lhat pada Gambar. h cukup dtuls 6
4 Mtod Elmn ngga ( Sutrma ) Elmn k- Elmn k- Elmn k-e E E E E x = x x = x x x = x x x x = L = x Gambar. Pmbagan subdoman untuk tap-tap lmn. Dngan dmkan untuk subdoman k- brlaku dngan p, q trdfns pada doman d du p + q u = f, x x x f scara brurutan adalah fungs p, q f yang Ω. Dngan algortma mtod varasonal Rtz dprolh =< Au f, v > x d du = [ p + q u f] v dx x x du dv du = ( p + q u v f v) dx + v p. dx dx dx x x x (5) Dngan mngambl Q mnad = du p dx x Q = du p dx x, maka hasl trakhr x du dv = ( p + q u v f v) dx Q v( x ) Q v( x ) dx dx x atau dapat dtuls dalam bntuk dngan = B ( u, v) l ( v) (6) x x du dv (, ) = ( + ) ( ) = ( ) ( ) dx dx + +. x x B u v p q u v dx l v f v dx Q v x Q v x Mudah dtunukkan bahwa B ( u, v ) suatu fungs blnar yang smtrs. 7
5 JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol. 5. No., 4-4, Aprl, ISSN : Dkonstrukskan pnylsaan Rtz = n x = ( ) ( x) pada doman Ω. Jka dambl dngan v =, shngga dar prsamaan (6) dprolh n = k ν f, =,,, n = x d d = + dx dx x k ( p q ) dx x = + + x f f dx Q ( x ) Q ( x ). ntuk slanutnya bntuk trsbut dapat dsakan dalam prsamaan matrks dngan mnad K = k, = K = f f u =. u f (7) Jka dgunakan d ntrpolas Lagrang kuadratk maka fungs ( x) ( x) = = (8) dngan bass = x x = x x. Anggota bass n srng uga dsbut dngan untuk fungs bntuk, brsfat ( x ) = untuk =. Slanutnya, ka dambl transformas x = x + ξ dngan h = x x = x x < ξ < h, dsubttuskan kdalam bass akan dprolh ntr-ntr dar K f, d k ( p q ) dξ, h = d ˆ ˆ dξ dξ + h ˆ = ξ + f f d Q, h = f fˆ dξ, h ˆ = ξ + f f d Q (9) dngan pˆ p ( x + ξ ), qˆ q ( x + ξ ) f ˆ f ( x + ξ ). 8
6 Mtod Elmn ngga ( Sutrma ) Praktan dar smua matrks K u = f, =,,..., E dprolh k k k f k k k f k k k + k k k f + f k k k 4 f k k k + k k 5 f + f = k k 6 f E E E E E E k + k k k E f + f E E E E k k k E f E E E E k k k E+ f atau dapat dtuls K u = f () yang brlaku pada doman Ω = [, L]. Matrks K dalam prsamaan () srng dsbut sbaga matrks kkakuan. Dngan mnrapkan syarat batasnya trhadap () akan dprolh pnylsaan hampran lmn hngga.. IMPLEMENTASI KASS Kasus. Prhatkan masalah syarat batas d du + + = < < ( x ) u 8 x, x dngan syarat batas Drchlt u () = u () =. Pnylsaan ksak dar masalah n adalah u( x) x x =, ( Rddy, 986). Dalam hal n [ ] A {, : () () } () D = v C v = v =. Pada artkl n pmbagan doman sragam, artnya panang karaktrstk dar smua subdoman sama. Msal banyaknya lmn adalah E. Dapat dtntukan subdoman k- adalah Ω =,, E E panang karaktrstk dar tap subdoman adalah =,,.., E = h =. E h = h =. Jlas E 9
7 JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol. 5. No., 4-4, Aprl, ISSN : ntuk mncar pnylsaannya dgunakan prsamaan (9) () dngan syarat batas trkat. Msal banyaknya lmn adalah, shngga dar pross pmbagan subdoman dprolh mnrapkan prsamaan (9) () dprolh Ω =,, Ω =, h =. Dngan =. () Dngan mnylsakan prsamaan () n dprolh =.676, =.6874, 4 = dar syarat batas dktahu = 5 =. Dalam hal n tlah dtntukan bahwa =, =, = =, hampran adalah = =. Shngga pnylsaan 4, x.799 x, < x ( x) = x.55 x, < x < ntuk banyaknya lmn E =, E =4, E =8, E =6, E = haslnya dapat dlhat pada Tabl bsar rror dapat dlhat pada Tabl. Tabl. u dngan E =, E = 4, E = 8, E = 6, E = untuk Kasus. x E= E=4 E=8 E=6 E= u( x )
8 Mtod Elmn ngga ( Sutrma ) Tabl. Error E u untuk Kasus. u ntuk mncar lau konvrgns rror dar Kasus dapat dgunakan d dar Rddy Volp [99], shngga dapat dtntukan = Log u = Log u. Dar Gambar trlhat bahwa bntuknya mndkat gars lurus. Dngan data rror dar Tabl mnggunakan mtod pndkatan kuadrat trkcl dapat dprolh bahwa = Log u.7 Log 4.5 = Log u. Log.846. () Log Gambar. Plot trhadap Log untuk Kasus. Brdasarkan prsamaan () dapat dktahu bahwa gradn trhadap Log mndkat trhadap Log mndkat. Dngan kata lan konvrgns
9 JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol. 5. No., 4-4, Aprl, ISSN : rror untuk Kasus adalah α = trhadap norma kuadrat rata-rata α = trhadap norma nrg. Kasus. Prhatkan masalah syarat batas d du x ( x + ) + x u = x, < x < () dngan syarat batas campuran u () = u '() =. Pnylsaan ksak x x dar () adalah u( x) = +, [Rddy, 986]. Pross pmbagan doman dlakukan sama sprt pada Kasus. Subdoman k- adalah banyaknya lmn. Ω =,, =,,.., E E E dngan h = h = E E Fungs hampran untuk stap lmn dplh ssua prsamaan (8). Slanutnya dapat dtrapkan prsamaan (9) () untuk mncar pnylsaannya. ntuk nla E =, E =4, E = 8, E =6, E = haslnya dapat dlhat pada Tabl. Sgkan bsar rrornya dsakan pada Tabl 4. Tabl. u dngan E =, E = 4, E = 8, E = 6, E = untuk Kasus. x E= E=4 E=8 E=6 E= u( x ) Tabl 4. Error E u untuk Kasus. u, , ,
10 Mtod Elmn ngga ( Sutrma ) Log - -4 Gambar. Plot trhadap Log untuk Kasus. Dngan data rror dar Tabl 4 dsmpulkan bahwa = Log u.99 Log 4.94 = Log u.99log.8. (4) Dar prsamaan (4) dapat dktahu bahwa gradn trhadap Log mndkat gradn trhadap Log mndkat, lhat Gambar. Dngan kata lan lau konvrgns rror untuk Kasus n adalah α = trhadap norma kuadrat rata-rata α = trhadap norma nrg. 4. KESIMPLAN Brdasarkan hasl dar yang tlah durakan bahwa :. Mtod lmn hngga Rtz dngan ntrpolas Lagrang kuadratk dapat dtrapkan untuk mnylsakan masalah syarat batas ().. Brdasarkan ksprmn numrk dalam mplmntas kasus, lau konvrgns lmn hngga Rtz dngan ntrpolas Lagrang kuadratk adalah α = trhadap norma kuadrat rata-rata α = trhadap norma nrg. 5. CAPAN TERIMA KASI Artkl n adalah sbagan dar hasl pnltan hbah dar Proyk DE NS Tahun. ntuk tu pnlt mngucapkan trma kash kpada Proyk DE NS atas a yang dprcayakan kpada pnlt.
11 JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol. 5. No., 4-4, Aprl, ISSN : DAFTAR PSTAKA. Akn J. E, Fnt Elmnt Analyss wth Error Estmaton, Rc, nvrsty, Dpartmnt of Mchancal Engnrng and Matrals Scnc, ouston,.. Badr, Mathas, Enrgy Mnmzaton Mthods for Fatur Dsplacmnts n Map Gnralzaton, Dssrtaton zur Erlanggung dr naturwssnschaftlchn Doktorwurd vorglgtd Mathmathsch - naturwssnschaftlchn Fakultat dr nvrstat Zurch, Zurch,.. Dw Wto, Analss Elmn ngga Galrkn untuk Prsamaan Alran Lamnr, Skrps Mahasswa FMIPA NS, nvrstas Sblas Mart Surakarta,. 4. Rddy B.D, Volp, M. B, Mxd Fnt Elmnt Mthods for th Crcular Arch Problm, Computr Mthods n Appld Mchancs and Zngnrng Elsvr Scnc Publshrs, North-olland, 99, 97 : Rddy J. N, An Introducton to Th Fnt Elmnt Mthod, Mc Graw-ll Inc, Nw ork, Rddy J. N, Appld Functonal Analyss and Varatonal Mthod n Engnrng, Mc Graw-ll Inc, Sngapor,
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)
ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka
Lebih terperinciBAB IV FUNGSI KOMPLEKS
47 BAB IV FUNGSI KOMPLEKS 4.. BILANGAN KOMPLEKS. 4... Notas Blangan Komplks Brmacam - macam notas dar blangan komplks pada mulanya ddfnskan sbaga pasangan blangan rl, msal (, y ), namun scara umum notas
Lebih terperinciHubungan antara K dengan koefisien fugasitas:
Hubungan antara K dngan kofsn fugastas: fˆ f K Kadaan standar untuk gas adalah gas murn pada kadaan gas dal pada tkanan kadaan standar sbsar 1 bar. (1) Karna fugastas gas dal sama dngan tkanannya, f =
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 23-32, April 2001, ISSN :
JRNAL MATEMATIKA DAN KOMPTER Vol 4 No 1, 3-3, Aprl 1, ISSN : 141-51 KAJIAN DISKRETISASI DENGAN METODE GALERKIN SEMI DISKRET TERHADAP EFISIENSI SOLSI MODEL RAMBATAN PANAS TANPA SK KONVEKSI Suhartono dan
Lebih terperinciII. BILANGAN KOMPLEKS. Untuk mencari nilai kuadrat menggunakan persamaan
II. BILANGAN KOMPLEKS. Pndahuluan Sstm blangan komplks pada dasarna mrupakan prluasan dar sstm blangan rl. Sstm blangan n dprknalkan untuk mmcahkan sstm-sstm prsamaan aljabar ang tdak mmpuna jawaban dalam
Lebih terperinciEFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV
Jurnal Matmatka Vol. 9, No.3, Dsmbr 2006:207-214 EFISIENSI SISTEM BONUS MALUS SEBAGAI MODEL RANTAI MARKOV Supand Jurusan Tknk Informatka Unvrstas AKI Jl. Pmuda 95-97 Smarang h_supand@yahoo.co.uk Abstract.
Lebih terperinciPENGENALAN ABABIL: PROGRAM FINITE ELEMENT ANALYSIS (FEA) 3-DIMENSI UNTUK STRUKTUR RANGKA-BATANG
PENGENALAN ABABIL: PROGRAM FINIE ELEMEN ANALYSIS (FEA) 3-DIMENSI UNUK SRUKUR RANGKA-BAANG Introducton of Ababl : 3 Dmntonal Fnt Elmnt Analss Program for russ Structur Sugng Waluo Sugng_Waluo@daad-alumn.d
Lebih terperinciFIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL
ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan
Lebih terperinciMODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda
MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt
Lebih terperinciUJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan
UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pndahuluan Uj Ch Kuadrat adalah pngujan hpotss mngna prbandngan antara : frkuns obsrvas/yg bnar-bnar trjad/aktual dngan frkuns harapan/kspktas 1.1. Pngrtan Frkuns Obsrvas dan Frkuns
Lebih terperinciModifikasi Metode Full Wave di Sekitar Titik Singular
Kontrbus Fska Indonsa Vol. 3 No.3, Jul 2002 Abstrak odfkas tod Full Wav d Sktar Ttk Sngular Ttk Stawat Bdang Aplkas Gomagnt dan agnt Antarksa, Pusat Pmanfaatan Sans Antarksa LAPAN, Jl. Dr. Junjunan 33
Lebih terperinciPEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE
PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE Bn Haryat dan Sutkno Jurusan Statstka, Fakultas Matmatka
Lebih terperinciBAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO
BAB 2 SISTEM MAKRO DAN MIKRO Sstm yang akan d bahas dalam skrps n adalah sstm frmon yang mngkut kadah ksklus Paul, mrupakan partkl dntk dan mmlk sfat-sfat yang brbda jka d bandngkan dngan sstm boson. Olh
Lebih terperinciPENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1. Kismiantini Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta
PENDUGAAN RESIKO RELATIF PADA PENDUGAAN AREA KECIL 1 Ksmantn Jurusan Pnddkan Matmatka FMIPA Unvrstas Ngr Yogakarta Abstrak Pnduga rsko rlat mrupakan statstk ang dgunakan untuk mngtahu sbaran suatu pnakt.
Lebih terperinciPROPERTY DAN PERDAGANGAN SEBAGAI SEKTOR DOMINAN PADA DATA BURSA SAHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
PROPERY DAN PERDAGANGAN EBAGAI EKOR DOMINAN PADA DAA BURA AHAM DENGAN PRINCIPAL COMPONEN ANALYI (PCA) Hanna A Parhus, Dva Wdyananto,dan Brnadta Dsnova Kr Cntr of Ald Mathmatcs (CAM), Program tud Matmatka
Lebih terperinciFEMxcel v0.0 MEMULAI. Analisis dan Desain Struktur Beam 3-Dimensi. spesimen (alpha) oleh Arifadli dan Sugeng Waluyo
FEMxcl v0.0 Analss dan Dsan Struktur Bam 3-Dmns olh Arfadl dan Sugng Waluyo spsmn 0.04 (alpha) MEMULAI DISCLAIMER A COUNTLESS AMOUNT OF TIME, EFFORT AND EXPENSE HAVE GONE INTO THE DEVELOPMENT AND DOCUMENTATION
Lebih terperinciBAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM
BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM 4.1 Pndahuluan Ktga prtdaksamaan yang tlah dbahas sblumnya akan daplkaskan dalam suatu stud kasus mngna nla AVL (avalablty ntwork) dar sambungan langsung jarak
Lebih terperinciLOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS
Analss Ssaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS KOMPETENSI Stlah mmplajar topk n, mahasswa dharapkan dapat : mnjlaskan dfns ssaan dan nformasnformas yang dapat dprolh dar ssaan mnghtung nla
Lebih terperinciPENGEMBANGAN TES ILMU PENGETAHUAN ALAM TERKOMPUTERISASI
Volum 21, No 2, Dcmbr 2017 (153-161) Onln: http://journal.uny.ac.d/ndx.php/jpp PENGEMBANGAN TES ILMU PENGETAHUAN ALAM TERKOMPUTERISASI Unvrstas Vtran Bangun Nusantara Sukoharjo suwartowarto@yahoo.com,
Lebih terperinciMETODE ITERASI KELUARGA CHEBYSHEV-HALLEY UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Yuli Syafti Purnama 1 ABSTRACT
METODE ITERASI KELUARGA CHEBYSHEV-HALLEY UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Yuli Syafti Purnama Mahasiswa Program Studi S Matmatika Fakultas Matmatika dan Ilmu Pngtahuan Alam Univrsitas Riau Kampus
Lebih terperinciBab 6 Sumber dan Perambatan Galat
Mtod Pnlitian Suradi Sirgar Bab 6 Sumbr dan Prambatan Galat 6. Sumbr galat. Data masukan, misal hasil pngukuran (galat bawaan). Slama komputasi (galat pross), galat ang timbul akibat komputasi 3. Galat
Lebih terperinciBAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Lebih terperinciKecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi
Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciPENGUAT FREKUENSI RENDAH (lanjutan)
EEKTONK NOG Prtmuan 4 PENGUT FEKUENS ENDH (lanjutan) Pngkut Emtr (Emttr Followr) Pnguat transstor kolktor umum (ommon-mttr) dsut juga dgn stla pngkut mtr. Konfgurasnya dgamarkan s. Konfguras kolktor-umum
Lebih terperinciANALISIS MODEL MATEMATIKA PERTUKARAN PANAS PADA FLUIDA DI HEAT EXCHANGER TIPE SHELL AND TUBE YANG DIGUNAKAN DI PT. PUPUK KALTIM TBK.
ANALISIS MODL MAMAIKA PRUKARAN PANAS PADA FLUIDA DI HA XHANGR IP SHLL AND UB YANG DIGUNAKAN DI P PUPUK KALIM BK Qoratl, Arf, Dafk, Nrcholf 5 Abstract Matrals to prodc frtlzr ar NH Lqd and O gas Rqrd O
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciBAB 3 Kesamaan Matriks Kovariansi. Bagian ini akan membahas tentang pengujian hipotesis kesamaan matriks kovariansi.
BAB 3 Ksamaan Matks Kovaans Bagan n akan mmahas tntang ngujan hotss ksamaan matks kovaans. 3. Uj Ksamaan Dua Matks Kovaans 3.. Ukuan Pnyaan Multvaat ( X ( ( Msalkan X suatu vkto acak d mana X dan X masngmasng
Lebih terperinciBAB IV TAKSIRAN MAKSIMUM LIKELIHOOD FUNGSI INTENSITAS POISSON NONHOMOGEN. fungsi intensitas proses Poisson nonhomogen, yaitu secara teoritis dan studi
BAB IV AKSIRA MAKSIMUM LIKELIHOOD FUGSI IESIAS POISSO OHOMOGE 4 Pndahuluan Brku n, akan dbahas nang dua pndkaan unuk mndapakan aksran fungs nnsas pross Posson nonhomogn, yau scara ors dan sud kasus Pada
Lebih terperinciBab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381
Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciBAB II IMPEDANSI SURJA KAWAT TANAH DAN MENARA
BAB II IMPEDANSI SUJA KAWA ANAH DAN MENAA II. UMUM Saluan tansms lbh tngg dbandngkan objk d skllngnya, kana tu saluan tansms mmlk sko bsa untuk tkna sambaan pt. Untuk mngatas hal tsbut maka saluan tansms
Lebih terperinciModel Gelombang Panjang dengan Metoda Elemen Hingga Diskrit. Syawaluddin Hutahean 1)
Huahan Vol. 0 No. Januar 003 urnal TEKNIK SIPIL Modl Glombang Panjang dngan Moda Elmn Hngga Dskr Syawaluddn Huahan ) bsrac Ths papr nroducs Dscr Fn Elmn Mhod (DFEM) o solv long war wav quaon. Ths mhod
Lebih terperinciAnalisis Variansi Multivariat
Analss Varans Multvarat Muammad Rdwan Ram - 80909 Program Stud Sstm Tknolog Informas Skola Tknk Elktro Informatka Insttut Tknolog Bandung, Jl. Gansa 0 Bandung 403, Indonsa m.rdwan.ram@gmal.com Abstrak
Lebih terperinciKAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL
Prosdng Smnar Nasonal Pnlan, Pnddan dan Pnrapan MIPA Faultas MIPA, Unvrsas Ngr ogyaarta, 16 M 009 AJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL I Gd Nyoman Mndra Jaya Nnng Sunngsh Staf Pngajar Jurusan Statsta
Lebih terperinciANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
Lebih terperinciPENGGUNAAN INTERPOLASI HERMITE KUBIK DALAM PENYELESAIAN PERSAMAAN STURM-LIOUVILLE DENGAN METODE ELEMEN HINGGA
JM Volum I Nomor Juli PNGGNAAN INTRPOLASI RMIT KBIK DALAM PNYLSAIAN PRSAMAAN STRM-LIOVILL DNGAN MTOD LMN INGGA Dwi Maryono Proram Studi Pndidikan Matmatika FKIP NS ABSTRAK Pnrapan matmatika dalam bidan
Lebih terperinciANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN MODEL
BAB IV PEMBAHASAN MODEL Pada bab IV n akan dlakukan pembuatan model dengan melakukan analss perhtungan untuk permasalahan proses pengadaan model persedaan mult tem dengan baya produks cekung dan jont setup
Lebih terperinciMODEL PILIHAN KUALITATIF. Oleh Bambang Juanda
MODEL PILIHAN KUALITATIF Olh Bambang Juanda Srngkal dalam suatu surv kta brhadapan dngan pubah kualtatf yang mmpunya skala pngukuran nomnal atau ordnal. Nla-nla pubah rspons kualtatf n trbatas lmtd dpndnt
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang
Lebih terperinciJMP : Volume 5 Nomor 1, Juni 2013, hal SPEKTRUM PADA GRAF REGULER KUAT
JMP : Volume 5 Nomor, Jun 03, hal. 3 - SPEKTRUM PD GRF REGULER KUT Rzk Mulyan, Tryan dan Nken Larasat Program Stud Matematka, Fakultas Sans dan Teknk Unerstas Jenderal Soedrman Emal : rzky90@gmal.com BSTRCT.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. penurunan akan permintaan pergerakan transportasi. [ 11]
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1 Umum Tngkat playanan suatu jarngan jalan tntukan olh waktu prjalanan, baya prjalanan (tarf an bahan bakar), knyamanan, an kamanan pnumpang. Jka trja pnurunan tngkat playanan
Lebih terperinciI PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN Latar elakang Sekolah merupakan salah satu bagan pentng dalam penddkan Oleh karena tu sekolah harus memperhatkan bagan-bagan yang ada d dalamnya Salah satu bagan pentng yang tdak dapat dpsahkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Matematka sebaga bahasa smbol yang bersfat unversal memegang peranan pentng dalam perkembangan suatu teknolog. Matematka sangat erat hubungannya dengan kehdupan nyata.
Lebih terperinciAnalisis Rangkaian Listrik
Sudaryatno Sudirham Analisis Rangkaian Listrik Mnggunakan Transformasi Fourir - Sudaryatno Sudirham, Analisis Rangkaian Listrik (4) BAB Analisis Rangkaian Mnggunakan Transformasi Fourir Dngan pmbahasan
Lebih terperinciPELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP
JMP : Volume 1 Nomor 2, Oktober 2009 PELABELAN TOTAL SISI TAK BERATURAN PADA GRAF GABUNGAN BIPARTIT LENGKAP Tryan dan Nken Larasat Fakultas Sans dan Teknk, Unverstas Jenderal Soedrman Purwokerto, Indonesa
Lebih terperinciMETODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR
METODE REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI KASUS MULTIKOLINEAR Margaretha Ohyver Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, Bnus Unversty Jl. Kh.Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta 480 ethaohyver@bnus.ac.d,
Lebih terperinciESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN
ESTIMASI SMALL AREA BERDASARKAN MODEL PADA RATA-RATA PENGELUARAN PERKAPITA RUMAH TANGGA DI KABUPATEN KEBUMEN A. Nna Rosana Chytrasar 1), Sr Haryatm 2), Danardono 3) 1) Mahasswa Jur. Matmatka FMIPA UGM
Lebih terperinciCatatan Kuliah 13 Memahami dan Menganalisa Optimasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah 3 Memaham dan Menganalsa Optmas dengan Kendala Ketdaksamaan. Interpretas Konds Kuhn Tucker Asumskan masalah yang dhadap adalah masalah produks. Secara umum, persoalan maksmsas keuntungan
Lebih terperinciOPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Studi Kasus Produk Flash Disk dengan Kapasitas Penyimpanan 4 GB dan 8 GB)
OPTIMISASI HARGA DENGAN MODEL MULTINOMIAL LOGIT (Stud Kasus Produk Flash Dsk dngan Kapastas Pnympanan 4 GB dan 8 GB) Skrps OLEH: DIAN SETYA ARINI I0307038 JURUSAN TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
Lebih terperinciPENDAHULUAN Latar Belakang
PENDAHULUAN Latar Belakang Menurut teor molekuler benda, satu unt volume makroskopk gas (msalkan cm ) merupakan suatu sstem yang terdr atas sejumlah besar molekul (kra-kra sebanyak 0 0 buah molekul) yang
Lebih terperinciBAB I METODE NUMERIK SECARA UMUM
BAB I METODE NUMERIK SECARA UMUM Aplikasi modl matmatika banyak muncul dalam brbagai disiplin ilmu pngtahuan, sprti isika, kimia, konomi, prsoalan rkayasa (tknik msin, sipil, lktro). Modl matmatika yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciBAB V INTEGRAL KOMPLEKS
6 BAB V INTEGRAL KOMPLEKS 5.. INTEGRAL LINTASAN Msal suatu lntasan yang dnyatakan dengan : (t) = x(t) + y(t) dengan t rl dan a t b. Lntasan dsebut lntasan tutup bla (a) = (b). Lntasan tutup dsebut lntasan
Lebih terperinciPENERAPAN PEMODELAN DAN METODE KURVA REAKSI PROSES UNTUK MENGIDENTIFIKASI SISTEM DURESS
30 ISSN 06-38 Yoyok Dw Styo Pambud PENERAPAN PEMODELAN DAN METODE KURVA REAKSI PROSES UNTUK MENGIDENTIFIKASI SISTEM DURESS Yoyok Dw Styo Pambud Pusat Tknolog Raktor dan Kslamatan Nuklr, BATAN Gd. 80 Kawasan
Lebih terperinciKARAKTERISASI ELEMEN IDEMPOTEN CENTRAL
Jurnal Barkng Vol 5 No Hal 33 39 (0) KAAKTEISASI ELEMEN IDEMPOTEN CENTAL HENY W M PATTY, ELVINUS ICHAD PESULESSY, UDI WOLTE MATAKUPAN 3,,3 Staf Jurusan Matmatika FMIPA UNPATTI Jl Ir M Putuhna, Kampus Unpatti,
Lebih terperinciGelombang Datar Lintas Medium
Rvs Fbruar 00 33 Modul 4 lktromagntka Tlkomunkas Glombang Datar Lntas Mdum Olh : Nachwan Muft Adransyah, ST, MT Organsas Modul 3 Glombang Datar Lntas Mdum A. Pndahuluan B. Glombang Jatuh Normal C. Konsp
Lebih terperinciMetode Elemen Hingga dan Elemen Batas untuk Antena Celah pada Pemandu Gelombang
JTETI, Vol. 4, o., M 5 Mto Elmn ngga an Elmn Batas untu ntna Clah paa Pmanu Glombang Iswan bstract In th hghr frqunc rang, th wall-thcnss causs mor ffcts to th charactrstc of slott wavgu antnna. Ths papr
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciAPROKSIMASI NON-UNIFORM SPASIAL PERSAMAAN PANAS 1D DENGAN FINITE POINTSET METHOD
Indonesan Sysmphosum on Computng 05 ISSN : 406-395 APROKSIMASI NON-UNIFORM SPASIA PERSAMAAN PANAS D DENGAN FINITE POINTSET METHOD Putu Harry Gunawan, Frska Frstella Industral and Fnancal Mathematcs Research
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK
BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN SIMULASI FEEDFORWARD AUTOTUNING PID DECOUPLING TITO SYSTEM KOLOM DISTILASI METANOL-AIR
Prodng Smnar Naonal Manajmn Tknolog XVIII Program Stud MMT-ITS, Surabaya 7 Jul 13 PERANCANGAN AN SIMULASI FEEFORWAR AUTOTUNING PI ECOUPLING TITO SYSTEM OLOM ISTILASI METANOL-AIR Ral Harudan 1), atjuk Atrowulan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
Lebih terperinciALJABAR LINIER LANJUT
ALABAR LINIER LANUT Ruang Bars dan Ruang Kolom suatu Matrks Msalkan A adalah matrks mnatas lapangan F. Bars pada matrks A merentang subruang F n dsebut ruang bars A, dnotaskan dengan rs(a) dan kolom pada
Lebih terperinciEFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR
EFISIENSI DAN AKURASI GABUNGAN METODE FUNGSI WALSH DAN MULTIGRID UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL FREDHOLM LINEAR Masduk Jurusan Penddkan Matematka FKIP UMS Abstrak. Penyelesaan persamaan ntegral
Lebih terperinciJurnal Inovasi Pembelajaran Fisika (INPAFI)
Jurnal Inovas Pmblajaran Fska (INPAFI) Avalabl onln http://jurnal.unmd.ac.d/01/ndx.php/npaf -ssn 59-5, p-ssn 337-6 IMPLEMENTASI PEDAGOGICAL CONTENT KNOWLEDGE (PCK) DALAM PEMBELAJARAN SAINTIFIK UNTUK MENINGKATKAN
Lebih terperinciBAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR. Misalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformasi linear f L ( V, F )
28 BAB III HASILKALI TENSOR PADA RUANG VEKTOR III.1 Ruang Dual Defns III.1.2: Ruang Dual [10] Msalkan V ruang vektor atas lapangan F. Suatu transformas lnear f L ( V, F ) dkatakan fungsonal lnear (atau
Lebih terperinciMODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1. Penurunan Tanah pada Fondasi Dangkal. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODUL PERKULIAHAN REKAYASA FONDASI 1 Pnurunan Tanah pada Fondasi Dangkal Fakultas Program Studi Tatap Muka Kod MK Disusun Olh Tknik Prnanaan Tknik A41117AB dan Dsain Sipil 9 Abstrat Modul ini brisi bbrapa
Lebih terperinciDIMENSI PARTISI GRAF GIR
Jurnal Matematka UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 21 27 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematka FMIPA UNAND DIMENSI PARTISI GRAF GIR REFINA RIZA Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Lebih terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinci5 Model sebaran pergerakan
5 Mol sbaran prgrakan Pmolan bangktan prgrakan tlah trangkan paa bab 4 scara rnc. D stu prkrakan bsarnya prgrakan yang haslkan ar zona asal an yang trtark k zona tuuan. Bsarnya bangktan an tarkan prgrakan
Lebih terperinciPresentasi 2. Isi: Solusi Persamaan Diferensial pada Saluran Transmisi
Prsntasi Isi: Solusi Prsamaan Difrnsial pada Saluran Transmisi Rprsntasi sinyal dalam bntuk phasor Pmikiran Dasar Sinyal harmonis mudah untuk diturunkan dan diintgralkan Smua sinyal fungsi waktu bisa dirprsntasikan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
Lebih terperinciAPLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH. Yuni Yulida dan Muhammad Ahsar K
Jurnal Matematka Murn dan Terapan Vol. 3 No. Desember 009: 4-6 APLIKASI PERKONGRUENAN DALAM MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA PEUBAH Yun Yulda dan Muhammad Ahsar K Program Stud Matematka Unverstas
Lebih terperinciIntegrasi. Metode Integra. al Reimann
Integras Metode Integra al Remann Metode Integral Trapezoda Metode Integra al Smpson Permasalaan Integras Pertungan ntegral adala pertungan dasar yang dgunakan dalam kalkulus, dalam banyak keperluan. Integral
Lebih terperinciMODEL INFERENSI BERBASIS FUZZY NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN METODE PEMBELAJARAN DELTA RULE
MODE INFEENSI BEBASIS FUZZY NEUA NETWOK MENGGUNAKAN METODE PEMBEAJAAN DETA UE Sr Kusumadw Sr Hartat tantyo Wardoyo Agus Harjoo Jurusan Tn Informata Unvrstas Islam Indonsa Yogyaarta, cc@ft.u.ac.d Faultas
Lebih terperinciKONTROL PENJEJAK DINDING PADA KURSI RODA ROBOTIK DENGAN BATASAN PENGUKURAN SUDUT ORIENTASI DAN JARAK
Vol. 7, No., M 016 ISSN: 085-8817 DINAMIKA Jurnal Ilma Tknk Msn KONTROL PENJEJAK DINDING PADA KURSI RODA ROBOTIK DENGAN BATASAN PENGUKURAN SUDUT ORIENTASI DAN JARAK 1 Aug Wdyotratmo, Amral Nanggolan, Antony
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)
Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat
Lebih terperinciPada gambar 2 merupakan luasan bidang dua dimensi telah mengalami regangan. Salah satu titik yang menjadi titik acuan adalah titik P.
nurunan Kcpatan Glombang dan Glombang S Glombang sismik mrupakan gtaran yang mrambat pada mdium batuan dan mnmbus lapisan bumi. njalaran mnybabkan dformasi batuan.strss atau tkanan didfinisikan gaya prsatuan
Lebih terperinciAplikasi Integral. Panjang sebuah kurva w(y) sepanjang selang dapat ditemukan menggunakan persamaan
Aplikasi Intgral Intgral dapat diaplikasikan k dalam banyak hal. Dari yang sdrhana, hingga aplikasi prhitungan yang sangat komplks. Brikut mrupakan aplikasi-aplikasi intgral yang tlah diklompokkan dalam
Lebih terperinciPENENTUAN NILAI UMUM ASURANSI MENGGUNAKAN TEORI KONTROL OPTIMUM RAFIDHA
PENENTUAN NILAI UMUM ASURANSI MENGGUNAKAN TEORI KONTROL OPTIMUM RAFIDHA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 9 ABSTRACT RAFIDHA. Prcng of Gnral
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
Lebih terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciPenentuan Lot Size Pemesanan Bahan Baku Dengan Batasan Kapasitas Gudang
Pnntuan Lot Siz Pmsanan Bahan Baku Dngan Batasan Kapasitas Gudang Dana Marstiya Utama 1 Abstract. This papr xplains th problm o dtrmining th lot siz o ordring raw matrials with warhous capacity limitation
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciTINJAUAN ULANG EKSPANSI ASIMTOTIK UNTUK MASALAH BOUNDARY LAYER
TINJAUAN ULANG EKSPANSI ASIMTOTIK UNTUK MASALAH BOUNDARY LAYER HannaA Parhusip Cntr of Applid Mathmatics Program Studi Matmatika Industri dan Statistika Fakultas Sains dan Matmatika Univrsitas Kristn Sata
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciDiktat TERMODINAMIKA DASAR
Dktat TERMODINAMIKA DASAR Olh : Ir. Sudjto, PhD., Ir. Safuddn Badow, Agung Sugng W., ST.,MT BabIV HUKUM TERMODINAMIKA I : SISTEM TERBUKA ( VOLUME ATUR ) 4.1 ANALISA TERMODINAMIKA VOLUME ATUR Pada sbagan
Lebih terperinciAplikasi BPF (Band Pass Filter) Digital Untuk Pendeteksian Sinyal AFSK (Amplitudo Shift Keying) Pada Piranti RTTY (Radio Tele Type)
TEKNOLOGI DI INDUSTRI (SENIATI) 216 ISSN : 285-4218 Aplkas BPF (Band Pass Fltr) Dgtal Untuk Pndtksan Snyal AFSK (Ampltudo Shft Kyng) Pada Prant RTTY (Rado Tl Typ) Achmad Stawan 1,*, Kusno Suryad 1 1 Tknk
Lebih terperinciBAB 4 PERHITUNGAN NUMERIK
Mata kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB PERHITUNGAN NUMERIK. Kesalahan error Pada Penelesaan Numerk Penelesaan secara numers dar suatu persamaan matemats kadang-kadang hana memberkan nla perkraan ang mendekat
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciKAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2
Kaa Kovrgs Barsa Ruag Norm-(-) Dga KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(-) DENGAN Faratul Masruroh Era Aprla Sao 3 Jurusa Matmatka FMIPA Isttut Tkolog Spuluh Nopmbr Surabaa 3 Jl. Arf Rahma Hakm Kampus
Lebih terperinciTinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal
157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 1, 33-40, April 2001, ISSN : KLASIFIKASI INTERAKSI GELOMBANG PERMUKAAN BERTIPE DUA SOLITON
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No., 33-40, Aprl 00, ISSN : 40-858 KLASIFIKASI INTERAKSI GELOMBANG PERMUKAAN BERTIPE DUA SOLITON Sutmn dan Agus Rusgyono Jurusan Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Pada
Lebih terperinci