Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler
|
|
- Widya Pranoto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Penggunaan Indusi Matematia untu Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Espresi Reguler Husni Munaya Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 0 Bandung 4032, Indonesia husni.munaya@students.itb.ac.id Abstra Ada banya cara untu menyelesaian suatu permasalahan matematia yang berhubungan dengan persoalan pembutian, salah satunya adalah indusi matematia. Indusi matematia merupaan metode yang digunaan untu membutian ebenaran dari suatu proposisi yang berhubungan dengan bilangan bulat. Pada teori automata, metode ini sering digunaan untu membutian proposisi yang ada. Pada maalah ini, aan dijelasan bagaimana cara mengubah deterministic finite automata menjadi espresi reguler dengan bantuan indusi matematia. Kata unci DFA, espresi reguler, indusi matematia I. PENDAHULUAN Finite automata merupaan suatu mesin abstra dalam bentu model matematia yang bertugas untu menerima masuan berupa himpunan simbol, dan emudian menentuan apaah masuan itu terdapat pada bahasa yang didefinisian oleh finite automata tersebut. Bahasa yang dapat didefinisian oleh finite automata disebut bahasa reguler. Finite Automata sangat berguna untu memodelan sebuah perangat eras maupun perangat luna. Salah satu apliasinya pada perangat luna adalah lexical analyzer, salah satu omponen ompilator yang bertugas untu mengubah umpulan arater menjadi sebuah toen. Karater Toen + Penjumlahan = penugasan / pembagian 8 Bilangan bulat Operator lebih > dari sum identifier Ahir dari ; statement. Tabel.: Lexical anlyzer, bertugas untu mengubah umpulan arater menjadi toen. A. Deterministic Finite Automata Deterministic finite automata merupaan salah satu lasifiasi dari finite automata. Diataan deterministi arena pada setiap simbol masuan hanya ada satu state yang dapat dituju dari state sebelumnya. Deterministic finite automata, yang seterusnya aan ita singat menjadi DFA, terdiri atas lima omponen (Q,,δ,q 0,F), yang dalam hal ini: Q adalah himpunan state berhingga. adalah himpunan simbol masuan berhingga. δ adalah fungsi transisi. Fungsi ini menerima state dan simbol masuan sebagai argumen dan menghasilan sebuah state. q 0 adalah state awal, merupaan anggota Q. F adalah state ahir. F merupaan himpunan bagian dari Q. Mendesripsian DFA dengan notasi seperti di atas teradang menyulitan. Ada dua cara yang lebih mudah untu digunaan, yaitu. Diagram transisi, yaitu sebuah graf seperti pada gambar.. 2. Tabel transisi, seperti pada tabel.2. start 0 2 Gambar.: DFA (diagram transisi) yang menerima string yang mempunyai setidanya satu simbol 0. State 0 q 0 q 0 q *q q q 0, Tabel.2: DFA (tabel transisi) yang menerima string yang mempunyai setidanya satu simbol 0 Maalah IF220 Matematia Disrit Sem. I Tahun 204/205
2 B. Espresi Reguler Selain mendefinisian bahasa dengan cara membuat seumpulan state, seperti yang dilauan oleh DFA, ada cara lain untu mendefinisian suatu bahasa, yaitu espresi reguler. Espresi reguler merupaan cara aljabar untu mendesripsian suatu bahasa. Contohnya adalah 0* + 0*, yaitu espresi yang mendefinisian bahasa yang terdiri dari simbol yang diiuti oleh sejumlah simbol 0 atau simbol 0 yang diiuti oleh sejumlah simbol. Espresi reguler sangat berperan penting pada dunia omputasi, espresi tersebut digunaan pada beberapa mesin pencari dan perangat luna pengolah ata. Espresi reguler juga merupaan suatu fitur penting yang terdapat dalam beberapa bahasa pemrograman, seperti Java, Python dan C++. Espresi reguler mampu untu mendefinisian bahasa yang didesripsian oleh finite automata, yaitu bahasa reguler. Espresi reguler memilii beberapa operasi, yaitu. Union bahasa L dan M, dilambangan oleh L M. Contohnya, Jia L = {0,0,00} dan M = {0,}, Maa L M= {0,0,0,,00}. yaitu:. Basis Pada tahap ini, ita aan membutian bahwa P(n) bernilai benar untu n=i, yang pada hal ini i adalah basis. Untu basis, biasanya digunaan i=0 atau i=, tergantung pada permasalahan yang dihadapi. 2. Langah Indusi Langah indusi menunjuan jia P(n) bernilai benar, maa P(n+) juga benar untu setiap n i, i adalah basis. Indusi matematia mempunyai efe yang sama dengan domino sebagaimana diilustrasian pada gambar 2.. Jia batu e- pada domino rubuh, maa pasti batu e- + aan iut rubuh hingga ahirnya semua domino rubuh. Begitu pula dengan indusi matematia, jia P(n) benar, maa P(n+) juga benar. 2. Konatenasi dari bahasa L dan M, dilambangan oleh L M, atau dapat juga ditulis LM. Contohnya, Jia L = {,} dan M = {0,0}, maa LM = {0,0,0,0}. 3. Klosur dari bahasa L, dilambangan dengan L*, merepresentasian bahasa dari himpunan string yang dapat dibentu dengan mengambil anggota himpunan yang ada pada L, dan menyambungnya. Contohnya, jia L = {0,}, maa L* adalah semua string yang mempunyai simbol 0 dan. Jia L={0,}, maa L* adalah semua string yang mempunyai simbol berpasangan. Misalna,0,00. Dari etiga operator tersebut, operator losur memilii tingat prioritas yang paling utama, prioritas selanjutnya adalah operator onatenasi, dan yang terahir operator union. II. DASAR TEORI 2. Definisi Indusi Matematia Indusi matematia merupaan metode pembutian yang digunaan untu membutian proposisi yang berhubungan dengan bilangan bulat. Dengan menggunaan indusi matematia, ita dapat mengurangi langah-langah pembutian bahwa semua bilangan bulat termasu e dalam suatu himpunan ebenaran dengan hanya sejumlah langah terbatas. 2.2 Pembutian dengan Indusi Matematia Indusi matematia dapat digunaan untu membutian pernyataan mengenai bilangan bulat n. Misal P(n) adalah suatu pernyataan mengenai bilangan bulat. Kita ingin membutian bahwa pernyataan P(n) berlau untu semua bilangan bulat positif n. Terdapat dua langah untu menyelesaian permasalahan di atas, + +n Gambar 2. : Jia domino e- rubuh, maa domino e- + dan selanjutnya aan iut rubuh. Sebagai contoh, ita aan membutian proposisi beriut dengan metode indusi matematia. Butian bahwa jumlah n bilangan ganjil positif pertama adalah n 2 Langah penyelesaian. Basis: Untu n=, jumlah satu bilangan ganjil positif pertama adalah 2 =. Hal tersebut benar arena jumlah satu bilangan ganjil positf pertama adalah. 2. Langah indusi: Asumsian pernyataan P(n) benar, yaitu: (2n-)=n 2 Kita juga harus memperlihatan bahwa P(n+) benar, yaitu (2n-)+(2n+)=(n+) 2 Hal tersebut dapat ditunjuan sebagai beriut: (2n-)+(2n+)= [ (2n-)] + (2n + ) = n 2 + 2n + = (n + ) 2 Maalah IF220 Matematia Disrit Sem. I Tahun 204/205
3 Karena langah basis dan langah indusi telah diperlihatan benar, maa pernyataan tersebut benar, yaitu jumlah n bilangan ganjil positif pertama adalah n 2. III. MENGUBAH DFA MENJADI EKSPRESI REGULER DFA dan espresi reguler mendesripsian bahasa yang sama, yaitu bahasa reguler. Oleh arena itu, ita dapat mengataan bahwa jia L = L(A) untu suatu DFA A, maa terdapat espresi reguler sehingga L = L(R). Berdasaran teorema tersebut, ita aan mencoba untu mengubah DFA menjadi espresi reguler. A. K-Paths Misalan A mempunyai state dengan nomor {,2,,n} untu sebuah bilangan bulat positif n. Dengan mengubah nama state dari DFA tersebut, pembutian dengan indusi aan lebih mudah arena ita dapat menganggap state tersebut sebagai n bilangan bulat positf pertama. Kemudian ita aan membuat sebuah espresi reguler yang menggambaran lintasan yang dapat ditempuh oleh DFA A. Lintasan yang aan ita buat ini dinamaan dengan -paths. K-paths merupaan sebuah lintasan yang dapat dibentu pada graf suatu DFA A yang intermediate statenya tida melebihi. Gambar 3.: DFA A. Untu memahami lebih dalam tentang -paths, mari ita lihat gambar 3.. DFA A terdiri atas 3 state, oleh arena itu, ita dapat membuat -paths dengan = 0 hingga = 3. 0-paths dari state 2 e state 3: R = 0. -paths dari state 2 e state 3: R = paths dari state 2 e state 3: R = *+0+* Kita aan menggunaan -paths untu mengubah DFA menjadi epresi reguler dengan indusi matematia B. Indusi Dengan K-Paths Kita aan menggunaan notasi Rij sebagai nama dari espresi reguler yang bahasanya adalah himpunan string w, yang pada hal ini w adalah -paths dari state i menuju state j. Beriut adalah definisi indutif untu membangun espresi reguler tersebut: Basis : = 0, yaitu Rij 0. Karena state dimulai dari anga, lintasan yang harus diambil tida boleh memilii intermediate state sama seali. Lintasan yang memenuhi ondisi seperti di atas adalah: 2. Sisi dari simpul (state) e simpul j. 2. Lintasan dengan panjang 0 yang hanya terdiri dari simpul i. Oleh arena itu, ita dapat menyimpulan bahwa pada DFA A dan simbol masuan a terdapat beberapa emunginan sebagai beriut: Jia tida ada fungsi transisi untu simbol a, maa Rij 0 = Ø. Jia ada fungsi transisi untu simbol a, maa Rij 0 = a. Jia ada fungsi transisi untu simbol a, a,, a maa Rij 0 = a + a a. Untu asus i = j, lintasan yang dimunginan adalah lintasan dengan panjang 0 dan lintasan yang menuju dirinya sendiri. Lintasan dengan panjang 0 disimbolan oleh ε Langah Indusi: Asumsian bahwa ada lintasan - paths dari state i e state j. Untu hal ini, ada dua asus yang dapat dipertimbangan:. Lintasan tersebut tida melalui state. Pada asus ini, espresi reguler yang mendesripsian lintasan tersebut adalah R ij. 2. Lintasan tersebut melalui state setidanya satu ali. Kita dapat membagi lintasan tersebut menjadi beberapa bagian, seperti yang digambaran pada gambar 3.2. Bagian pertama adalah lintasan dari state i yang langsung menuju pada state. Lintasan ini didesripsian oleh R i Yang edua adalah bagian yang menggambaran lintasan dari state, menuju dirinya sendiri sebanya nol atau lebih. Lintasan ini didesripsian oleh (R )* Bagian etiga merupaan lintasan dari state yang menuju state j. Lintasan ini didesripsian oleh R j Ketiga bagian tersebut sudah mencaup semua lintasan yang dimunginan dari state i menuju state j. Lintasan menuju i Lintasan yang tida melewati Lintasan dari menuju beberapa ali Lintasan dari menuju j j Gambar 3.2: Semua emunginan lintasan yang dapat ditempuh dari state i e state j. Maalah IF220 Matematia Disrit Sem. I Tahun 204/205
4 Secara singat, untu pergi dari state i e state j, ita secara langsung dapat menuju e state j atau ita dapat pergi e state yang lebih besar dari j, misalan. Pada state ita mungin saja menuju embali e state beberapa ali, lalu setelah itu ita menuju state j. Hal tersebut dapat didesripsian oleh espresi reguler beriut: R ij = R ij + R i (R )* R j Searang, ita aan coba untu mengubah DFA yang ada pada gambar. menjadi espresi reguler. DFA ini menerima input yang setidanya memilii satu 0. Mengapa? Karena untu mencapai state ahir, DFA harus menerima masuan simbol 0 pada saat berada di state awal. Tabel di bawah adalah basis untu membentu espresi reguler. R ε + R 2 0 R 2 Ø R 22 ε Tabel 3.: Langah basis, yaitu R ij Selanjutnya, ita aan melauan langah indusi. Espresi yang aan dibagun pada tahap ini adalah R ij () = R ij + R i (R )*R j R 2 () 0 + (ε + )(ε + )*0 *0 R 2 () Ø + Ø(ε + )*(ε + ) Ø R 22 () (ε ) + Ø(ε + )0 ε Tabel 3.2: Langah indusi tahap, yaitu R ij () Pada tahap ini, ita melauan penyederhanaan terhadap espresi reguler. Penyederhanaan dilauan untu memudahan peerjaan ita, jia tida, espresi yang dihasilan aan sangat panjang dan sulit untu dibaca serta merepotan. Penyederhanaan pada R 2 () dan R 22 () bergantung pada aturan operasi espresi reguler dengan Ø. Untu setiap espresi reguler R:. ØR = RØ = Ø. Ø merupaan annihilator untu onatenasi. Hasil onatenasi dengan Ø selalu menghasilan dirinya sendiri. 2. Ø + R = R + Ø = R. Ø merupaan identitas untu union. Hasil union dengan Ø tida mengubah apapun. Searang, ita aan membangun espresi R ij, dengan = 2, didapat R ij = R ij + R i2 (R 22 )*R 2j Substitusi secara langsung Penyederhanaan () R ε + + (ε + )(ε + )*(ε + ) * Substitusi secara langsung Penyederhanaan R * + *0 + (ε )*Ø * *0 + *0 + (ε )*(ε R ) *0(0 + )* Ø + (ε )*(ε + 0 R 2 + )Ø Ø (ε ) + (ε R 22 )(ε )*(ε ) (0 + )* Tabel 3.3: Langah indusi tahap 2, yaitu R ij Pada tahap ini, ita sudah membuat semua espresi yang menggambaran semua lintasan yang mungin. Espresi regular tersebut eivalen dengan DFA pada gambar.. Pada asus ini, adalah state awal dan 2 adalah satu satunya state ahir. Oleh arena itu, untu mendefinisian bahasa yang sama dengan DFA tersebut, ita hanya memerluan lintasan dari state awal e state ahir, yaitu R 2. Espresi tersebut adalah *0(0 + )*. Secara intuisi, sangat mudah untu menginterpretasian espresi tersebut. Bahasanya terdiri atas string yang dimulai dengan beberapa simbol diiuti dengan simbol 0, emudian diiuti oleh beberapa gabungan simbol 0 dan. Dengan ata lain, bahasa tersebut terdiri atas string yang setidanya mempunyai satu simbol 0. IV. KESIMPULAN Indusi matematia dapat menyelesaian berbagai macam persoalan matematia. Salah satu penerapannya adalah pada teori automata. Dari pembahasan di atas, dapat disimpulan bahwa DFA dapat diubah menjadi espresi reguler dengan mencari solusi dari R ij () = R ij + R i (R )*R j V. UCAPAN TERIMA KASIH Saya mengucapan terimaasih epada Tuhan Yang Maha Esa arena atas rahmat-nya maalah ini dapat diselesaian. Tida lupa saya mengucapan terimaasih epada Pa Rinaldi Munir dan Bu Harlili atas ilmu dan bimbingannya dalam uliah IF220 Matematia Disrit. Saya juga ingin mengucapan terimaasih epada temanteman atas duungan yang diberian pada penulisan maalah ini.. REFERENSI [] Munir, Rinaldi Ditat Kuliah IF 209 Strutur Disrit. Bandung:Program Studi Teni Informatia STEI ITB. [2] J.E. Hopcroft, R. Motwani, J.D. Ullman, Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation. Addison Wesley, 200. [3] Diases pada 0/2/ WIB. Maalah IF220 Matematia Disrit Sem. I Tahun 204/205
5 PERNYATAAN Dengan ini saya menyataan bahwa maalah yang saya tulis ini adalah tulisan saya sendiri, buan saduran, atau terjemahan dari maalah orang lain, dan buan plagiasi. Bandung, 0 December 204 Husni Munaya Maalah IF220 Matematia Disrit Sem. I Tahun 204/205
PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )
PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursati (13507065) Program Studi Teni Informatia, Seolah Teni Eletro dan Informatia, Institut Tenologi Bandung Jalan Ganesha No. 10 Bandung, 40132
Lebih terperinciVariasi Spline Kubik untuk Animasi Model Wajah 3D
Variasi Spline Kubi untu Animasi Model Wajah 3D Rachmansyah Budi Setiawan (13507014 1 Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Lebih terperinciAplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov
J. Sains Dasar 2014 3(1) 20-24 Apliasi diagonalisasi matris pada rantai Marov (Application of matrix diagonalization on Marov chain) Bidayatul hidayah, Rahayu Budhiyati V., dan Putriaji Hendiawati Jurusan
Lebih terperinciSUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA
SUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA I Nengah Suparta dan I. B. Wiasa Jurusan Pendidian MatematiaUniversitas Pendidian Ganesha E-mail: isuparta@yahoo.com ABSTRAK:
Lebih terperinciBAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.
BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT. KERANGKA PEMBAHASAN. Ruang Vetor Nyata. Subruang. Kebebasan Linier 4. Basis dan Dimensi 5. Ruang Baris, Ruang Kolom dan Ruang Nul 6. Ran dan Nulitas
Lebih terperinciBAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI
BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI 3. Pengertian Prinsip Sangar Burung Merpati Sebagai ilustrasi ita misalan terdapat 3 eor burung merpati dan 2 sangar burung merpati. Terdapat beberapa emunginan bagaimana
Lebih terperinciMENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE
MENGHITUNG PELUANG PERSEBARAN TRUMP DALAM PERMAINAN CONTRACT BRIDGE Desfrianta Salmon Barus - 350807 Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung Bandung e-mail: if807@students.itb.ac.id ABSTRAK
Lebih terperinciPELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman.
JMP : Volume 6 Nomor, Juni 04, hal. - PELABELAN FUZZY PADA GRAF Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman email : oeytea0@gmail.com ABSTRACT. This paper discusses
Lebih terperinciKARAKTERISTIK POHON FUZZY
KARAKTERISTIK POHON FUZZY Yuli Stiawati 1, Dwi Juniati 2, 1 Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Surabaya, 60231 2 Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan
Lebih terperinciMENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL
MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL Sarta Meliana 1, Mashadi 2, Sri Gemawati 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No., (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) Implementasi Algoritma Pencarian Jalur Sederhana Terpende dalam Graf Anggaara Hendra N., Yudhi Purwananto, dan Rully Soelaiman Jurusan
Lebih terperinciStudi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya
Studi dan Analisis mengenai Hill ipher, Teni Kriptanalisis dan Upaya enanggulangannya Arya Widyanaro rogram Studi Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung Email: if14030@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti
Lebih terperinciRINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN
RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN SAMSUL ARIFIN 04/177414/PA/09899 DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL UNIVERSITAS GADJAH MADA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM YOGYAKARTA 2008 HALAMAN PENGESAHAN
Lebih terperinci3.1 TEOREMA DASAR ARITMATIKA
3. TEOREMA DASAR ARITMATIKA Definisi 3. Suatu bilangan bulat > disebut (bilangan) rima, jia embagi ositif bilangan tersebut hanya dan. Jia bilangan bulat lebih dari satu buan bilangan rima disebut (bilangan)
Lebih terperinciBAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK
BAB IV : ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK 56 BAB IV ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK Salah satu apliasi dari eori erron-frobenius yang paling terenal adalah penurunan secara alabar untu beberapa sifat yang dimilii
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Statisti Inferensia Tujuan statisti pada dasarnya adalah melauan desripsi terhadap data sampel, emudian melauan inferensi terhadap data populasi berdasaran pada informasi yang
Lebih terperinciRuang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 2, No. 1, May. 2005, 37 45 Ruang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya Sadjidon Jurusan Matematia Institut Tenologi Sepuluh Nopember,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya
Lebih terperinciBAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK
BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaa Untu menacapai tujuan penulisan sripsi, diperluan beberapa pengertian dan teori yang relevan dengan pembahasan. Karena itu, dalam subbab ini aan diberian beberapa
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar Email: nanni.cliq@gmail.com Abstra. Pada artiel ini dibahas
Lebih terperinciDeret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII
Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam
Lebih terperinciPENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL
PENERAPAN PROGRAM DINAMIS UNTUK MENGHITUNG ANGKA FIBONACCI DAN KOEFISIEN BINOMIAL Reisha Humaira NIM 13505047 Program Studi Teni Informatia Institut Tenologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if15047@students.if.itb.ac.id
Lebih terperinci2.1 Bilangan prima dan faktorisasi prima
BAB 2 BILANGAN PRIMA 2.1 Bilangan prima dan fatorisasi prima Definisi 2.1.1. Bilangan bulat p > 1 diataan prima jia ia hanya mempunyai pembagi p dan 1. Dengan ata lain bilangan prima tida mempunyai pembagi
Lebih terperinciPenerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik
Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untu Merancang Algoritma Kriptografi Klasi Hendra Hadhil Choiri (135 08 041) Program Studi Teni Informatia Seolah Teni Eletro dan Informatia Institut Tenologi Bandung,
Lebih terperinci( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
Latar Belaang Terdapat banya permasalahan atau ejadian dalam ehidupan sehari hari yang dapat dimodelan dengan suatu proses stoasti Proses stoasti merupaan permasalahan yang beraitan dengan suatu aturan-aturan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Fuzzy 2.1.1 Dasar-Dasar Teori Fuzzy Secara prinsip, di dalam teori fuzzy set dapat dianggap sebagai estension dari teori onvensional atau crisp set. Di dalam teori crisp
Lebih terperinciUJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure
8/9/01 UJI TUKEY UJI DUNCAN UJI BARTLETT UJI COCHRAN UJI DUNNET Elty Sarvia, ST., MT. Faultas Teni Jurusan Teni Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung Macam Metode Post Hoc Analysis The Fisher
Lebih terperinciOSN 2014 Matematika SMA/MA
Soal 5. Suatu barisan bilangan asli a 1, a 2, a 3,... memenuhi a + a l = a m + a n untu setiap bilangan asli, l, m, n dengan l = mn. Jia m membagi n, butian bahwa a m a n. Solusi. Andaian terdapat bilangan
Lebih terperinciSifat-sifat Nilai Eigen dan Vektor Eigen Matriks atas Aljabar Maxplus
J. Sains Dasar () Sifat-sifat Nilai Eigen dan Vetor Eigen Matris atas ljabar Maxplus (The Properties of Eigen Value and Eigen Vector of Matrices Over Maxplus lgebra) Musthofa * dan Nienasih inatari * Jurusan
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT QUASI-IDEAL MINIMAL PADA RING TRANSFORMASI LINEAR 1
BEBERAPA SIFAT QUASI-IDEAL MINIMAL PADA RING TRANSFORMASI LINEAR K a r y a t i Jurusan Pendidian Matematia FMIPA Uniersitas Negeri Yogyaarta e-mail : yatiuny@yahoo.com Abstra. Misalan R adalah ring, Q
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman
JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 271-278 BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman trianisr@yahoo.com.au ABSTRACT.
Lebih terperinciBAB IV Solusi Numerik
BAB IV Solusi Numeri 4. Algoritma Genetia Algoritma Genetia (AG) [2] merupaan teni pencarian stoasti yang berdasaran pada meanisme selesi alam dan prinsip penurunan genetia. Algoritma genetia ditemuan
Lebih terperinciOptimasi Non-Linier. Metode Numeris
Optimasi Non-inier Metode Numeris Pendahuluan Pembahasan optimasi non-linier sebelumnya analitis: Pertama-tama mencari titi-titi nilai optimal Kemudian, mencari nilai optimal dari fungsi tujuan berdasaran
Lebih terperinciPenempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming
JURAL TEKIK POMITS Vol. 2, o. 2, (2013) ISS: 2337-3539 (2301-9271 Print) B-137 Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming Yunan Helmy Amrulloh, Rony Seto Wibowo, dan Sjamsjul
Lebih terperinciMENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/f(x) DAN h(x)/f(x) ABSTRACT
MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/(x DAN h(x/(x Yuliana Saitri 1, Sri Gemawati 2, Musraini 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan
Lebih terperinciMATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 2 [KODE/SKS : KD / 2 SKS] Ruang Vektor
MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK [KODE/SKS : KD4 / SKS] Ruang Vetor FIELD: Ruang vetor V atas field salar K adalah himpunan ta osong dengan operasi penjumlahan vetor dan peralian salar. Himpunan ta osong
Lebih terperinciTeori Bahasa Formal dan Automata
Teori Bahasa Formal dan Automata Pertemuan 5 Semester Genap T.A. 2017/2018 Rahman Indra Kesuma, S.Kom., M.Cs. T. Informatika - ITERA REVIEW Apa perbedaan antara NFA dan ϵ-nfa? Apa yang dimaksud dengan
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
1 Latar Belaang PENDAHULUAN Sistem biometri adalah suatu sistem pengenalan pola yang melauan identifiasi personal dengan menentuan eotentian dari arateristi fisiologis dari perilau tertentu yang dimilii
Lebih terperinciPenggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untuk Mencari Akar-akar Suatu Persamaan
Jurnal Penelitian Sains Volume 16 Nomor 1(A) Januari 013 Penggunaan Metode Bagi Dua Terboboti untu Menari Aar-aar Suatu Persamaan Evi Yuliza Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Sriwijaya, Indonesia Intisari:
Lebih terperinciMODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM
MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM 1,2 Faultas MIPA, Universitas Tanjungpura e-mail: csuhery@sisom.untan.ac.id, email: dedi.triyanto@sisom.untan.ac.id Abstract
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN
BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa
Lebih terperinciBAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA
BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan
Lebih terperinciTeori Bahasa Formal dan Automata
Teori Bahasa Formal dan Automata Pertemuan 2 Semester Genap T.A. 2017/2018 Rahman Indra Kesuma, S.Kom., M.Cs. T. Informatika - ITERA POKOK BAHASAN Finite Automata Notasi Finite Automata Deterministic Finite
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY Tedy Rismawan dan Sri Kusumadewi Laboratorium Komputasi dan Sistem Cerdas, Jurusan Teni
Lebih terperinciPENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT
Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 2007 (SNATI 2007) ISSN: 1907-5022 Yogyaarta, 16 Juni 2007 PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT I ing Mutahiroh, Indrato, Taufiq Hidayat Laboratorium
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Kendali Lup [1] Sistem endali dapat diataan sebagai hubungan antara omponen yang membentu sebuah onfigurasi sistem, yang aan menghasilan tanggapan sistem yang diharapan.
Lebih terperinciINTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON. Makalah. Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik. yang dibimbing oleh
INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON Maalah Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numeri yang dibimbing oleh Dr. Nur Shofianah Disusun oleh: M. Adib Jauhari Dwi Putra 146090400111001
Lebih terperinciPEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA
PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA Sear Wulandari, Nur Salam, dan Dewi Anggraini Program Studi Matematia Universitas Lambung Mangurat
Lebih terperincikhazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika
hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Program
Lebih terperinciBAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR
BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR 3. Dimensi Partisi Graf Kipas (F n ) Berdasaran Proposisi dan Proposisi, semua graf G selain graf P n dan K n memilii 3 pd(g) n -. Lebih husus, graf Kipas
Lebih terperinciPENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR
PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu
Lebih terperincikhazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika
hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Departemen
Lebih terperinciPENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK
PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL Syafruddin Side, Jurusan Matematia, FMIPA, Universitas Negeri Maassar email:syafruddinside@yahoo.com Info: Jurnal MSA Vol. 3
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Watu Penelitian Penelitian ini dilauan di Jurusan Matematia Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Watu penelitian dilauan selama semester
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan
I. PENDAHULUAN. Latar Belaang Teori graf merupaan salah satu bagian ilmu dari matematia dan merupaan poo bahasan yang relatif muda jia dibandingan dengan cabang ilmu matematia yang lain seperti aljabar
Lebih terperinci3. Sebaran Peluang Diskrit
3. Sebaran Peluang Disrit EL2002-Probabilitas dan Statisti Dosen: Andriyan B. Susmono Isi 1. Sebaran seragam (uniform) 2. Sebaran binomial dan multinomial 3. Sebaran hipergeometri 4. Sebaran Poisson 5.
Lebih terperinci( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang
LANDASAN TEORI Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam ondisi yang sama yang hasilnya tida dapat dipredisi secara tepat tetapi ita dapat mengetahui semua emunginan hasil
Lebih terperinciProses Keputusan Markovian
Proses Keputusan Marovian 1 Pengantar Proses eputusan Marovian adalah proses eputusan stoasti/probabilistidimana banyanya state adalah hingga (finit). Melibatan dua buah matris: matris transisi (P) dan
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-9 Distribusi Seragam Disrit Jia sebuah variabel random X mengambil nilai x 1, x 2,, x dengan probabilitas yang sama, maa distribusi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Gambar 2.1 Graf dengan 4 node dan 5 edge
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Teori Graf Graf digunaan untu merepresentasian obje-obje disrit dan hubungan antara obje-obje tersebut (Munir, 2005). Dalam menggambar graf, simpul digambaran dengan lingaran
Lebih terperinciBAB III METODE SCHNABEL
BAB III METODE SCHNABEL Uuran populasi tertutup dapat diperiraan dengan teni Capture Mar Release Recapture (CMRR) yaitu menangap dan menandai individu yang diambil pada pengambilan sampel pertama, melepasan
Lebih terperinciLecture Notes Teori Bahasa dan Automata
Pumping Lemma RL (edisi 2) 1/5 Lecture Notes Teori Bahasa dan Automata Pumping Lemma Untuk Regular Language Thompson Susabda Ngoen Revisi 1 Hopcroft mengatakan regular language dapat dideskripsikan dengan
Lebih terperinciPENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB
PENGENALAN POLA DENGAN MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN MATLAB Wirda Ayu Utari Universitas Gunadarma utari.hiaru@gmail.com ABSTRAK Program pengenalan pola ini merupaan program yang dibuat
Lebih terperinciPENENTUAN JENIS PRODUK KOSMETIK PILIHAN BERDASARKAN FAKTOR USIA DAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN
PENENTUAN JENIS PRODUK KOSMETIK PILIHAN BERDASARKAN FAKTOR USIA DAN WARNA KULIT MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN Amethis Otaorora 1, Bilqis Amaliah 2, Ahmad Saihu 3 Teni Informatia, Faultas Tenologi
Lebih terperinciBAB 2 TEORI PENUNJANG
BAB EORI PENUNJANG.1 Konsep Dasar odel Predictive ontrol odel Predictive ontrol P atau sistem endali preditif termasu dalam onsep perancangan pengendali berbasis model proses, dimana model proses digunaan
Lebih terperinciVIGOTIP SUBSTITUTION CIPHER
VIGOTIP SUBSTITUTION CIPHER Alwi Alfiansyah Ramdan 135 08 099 Program Studi Teni Informatia Institut Tenologi Bandung Jl Ganesha 10, Bandung e-mail: alfiansyahramdan@gmailcom ABSTRAK Maalah ini membahas
Lebih terperincimungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing
. DISTRIUSI INOMIL pabila sebuah oin mata uang yang memilii dua sisi bertulisan ambar () dan nga () dilempar satu ali, maa peluang untu mendapatan sisi ambar adalah,5 atau. pabila oin tersebut dilempar
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERBANDINGAN TINGKAT PELANGGARAN PERLINDUNGAN KEKERASAN PADA ANAK
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERBANDINGAN TINGKAT PELANGGARAN PERLINDUNGAN KEKERASAN PADA ANAK Airani Elizabeth Mani Program Studi Teni Informatia Jurusan Teni Eletro Faultas Teni Universitas Tanjungpura
Lebih terperinciKLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE
KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE Warih Maharani Faultas Teni Informatia, Institut Tenologi Telom Jl. Teleomuniasi No.1 Bandung 40286 Telp. (022) 7564108
Lebih terperinciAnalisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA
. Pendahuluan. Distribusi F Analisis Varians Analysis of Variance ANOVA χ² pengujian beberapa (>) proporsi ANOVA pengujian beberapa (>) nilai rata-rata Dasar perhitungan ANOVA ditetapan oleh Ronald A.
Lebih terperinciVARIASI NILAI BATAS AWAL PADA HASIL ITERASI PERPINDAHAN PANAS METODE GAUSS-SEIDEL
SEMINAR NASIONAL PENDIDIKAN SAINS Peningatan Kualitas Pembelajaran Sains dan Kompetensi Guru melalui Penelitian & Pengembangan dalam Menghadapi Tantangan Abad-1 Suraarta, Otober 016 VARIASI NILAI BATAS
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN KOMULAN TERHADAP BEBERAPA JENIS DISTRIBUSI KHUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution
Jurnal Bareeng Vol. 8 No. Hal. 5 0 (04) ANALISIS PRBANDINGAN OMULAN TRHADAP BBRAPA JNIS DISTRIBUSI HUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution ABRAHAM ZACARIA WATTIMNA,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA
94 IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA PENCARIAN RUTE TERPENDEK DI KOTA SURABAYA Yudhi Purwananto 1, Diana Purwitasari 2, Agung Wahyu Wibowo Jurusan Teni Informatia, Institut Tenologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciPERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV
PERENCANAAN JUMLAH TENAGA PERAWAT DI RSUD PAMEKASAN MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV Nama Mahasiswa : Husien Haial Fasha NRP : 1207 100 011 Jurusan : Matematia FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : Drs. Suharmadi, Dipl.
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI MUSIK DENGAN SOLO INSTRUMEN
Seminar Nasional Apliasi Tenologi Informasi 009 (SNATI 009) Yogyaarta, 0 Juni 009 ISSN:1907-50 PENERAPAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI MUSIK DENGAN SOLO INSTRUMEN Gunawan 1, Agus Djaja Gunawan,
Lebih terperinciPELABELAN SUPER SISI AJAIB PADA GRAF MULTI STAR
LAPORAN PENELITIAN BERSAMA DOSEN-MAHASISWA PELABELAN SUPER SISI AJAIB PADA GRAF MULTI STAR Ketua Tim: ABDUSSAKIR, M.Pd FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Di aman searang sebuah adal yang tersusun rapi merupaan ebutuhan bagi setiap individu. Namun masalah penyusunan sebuah adal merupaan sebuah masalah umum yang teradi,
Lebih terperinciTeori Bahasa Formal dan Automata
Teori Bahasa Formal dan Automata Pertemuan 3 Semester Genap T.A. 2017/2018 Rahman Indra Kesuma, S.Kom., M.Cs. T. Informatika - ITERA MENDESAIN DFA Jika di definisikan = {0, 1}, bangunlah sebuah DFA yang
Lebih terperincitidak mempunyai fixed mode terdesentralisasi, dapat dilakukan dengan memberikan kompensator terdesentralisasi. Fixed mode terdesentralisasi pertama
BB IV PENGENDLIN TERDESENTRLISSI Untu menstabilan sistem yang tida stabil, dengan syarat sistem tersebut tida mempunyai fixed mode terdesentralisasi, dapat dilauan dengan memberian ompensator terdesentralisasi.
Lebih terperinciSOLUSI BAGIAN PERTAMA
SOLUSI BAGIAN PERTAMA 1. 13.. 931 3. 4 9 4. 63 5. 3 13 13 6. 3996 7. 1 03 8. 3 + 9 9. 3 10. 4 11. 6 1. 9 13. 31 14. 383 8 15. 1764 16. 5 17. + 7 18. 51 19. 8 0. 360 1 SOLUSI BAGIAN PERTAMA Soal 1. Misalan
Lebih terperinciFUNGSI BANTU NONPARAMETRIK BARU UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMASI GLOBAL
Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 2 Otober 27 FUNGSI BANTU NONPARAMETRIK BARU UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMASI GLOBAL Ridwan Pandiya #, Emi Iryanti #2 # S Informatia, Faultas Tenologi Industri dan
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Apliasi Pada tahap implementasi ini merupaan penerapan apliasi dari hasil perancangan sistem yang ada untu mencapai suatu tujuan yang diinginan. Implementasimelasanaan
Lebih terperinciSolusi Pengayaan Matematika Edisi 16 April Pekan Ke-4, 2005 Nomor Soal:
Solusi Pengayaan Matematia Edisi 6 pril Pean Ke-4, 00 Nomor Soal: -60. Jia. sin cos tan 00 00, maa nilai adalah... cos sin 00 00. 40 Solusi: [] sin cos tan 00 00 cos sin 00 00 sin sin 00 00 cos sin 00
Lebih terperinciMAT. 12. Barisan dan Deret
MAT.. Barisan dan Deret i Kode MAT. Barisan dan Deret U, U, U3,..., Un,... Un a + (n-)b U + U +..., Un +... n?? Sn? BAGIAN PROYEK PENGEMBANGAN KURIKULUM DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN DIREKTORAT
Lebih terperinciSISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak
SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Oleh : Pandapotan Siagia, ST, M.Eng (Dosen tetap STIKOM Dinamia Bangsa Jambi) Abstra Sistem pengenal pola suara atau yang lebih dienal dengan
Lebih terperinciAplikasi Simulator Mesin Turing Pita Tunggal
Aplikasi Simulator Mesin Turing Pita Tunggal Nuludin Saepudin / NIM 23515063 Program Magister Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,
Lebih terperinciSISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER
SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER Pandapotan Siagian, ST, M.Eng Dosen Tetap STIKOM Dinamia Bangsa - Jambi Jalan Sudirman Theoo Jambi Abstra Sistem pengenal pola suara atau
Lebih terperinciMASALAH VEKTOR EIGEN MATRIKS INVERS MONGE DI ALJABAR MAX-PLUS
Seminar Sains Penidi Sains VI UKSW Salatiga Juni 0 MSLH VEKTOR EIGEN MTRIKS INVERS MONGE DI LJBR MX-PLUS Farida Suwaibah Subiono Mahmud Yunus Jurusan Matematia FMIP Institut Tenologi Sepuluh Nopember Surabaya
Lebih terperinciSTUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT
TUGAS AKHIR STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT 040803023 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciAPLIKASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PROMOSI PRODUK
APLIKASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PROMOSI PRODUK Novhirtamely Kahar, ST. 1, Nova Fitri, S.Kom. 2 1&2 Program Studi Teni Informatia, STMIK
Lebih terperinciANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT
Jurnal Sipil Stati Vol. No. Agustus (-) ISSN: - ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI - DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT Revie Orchidentus Francies Wantalangie Jorry
Lebih terperinciTEORI BAHASA DAN AUTOMATA
MODUL VIII TEORI BAHASA DAN AUTOMATA Tujuan : Mahasiswa memahami ekspresi reguler dan dapat menerapkannya dalam berbagai penyelesaian persoalan. Materi : Hubungan antara DFA, NFA, dan ekspresi regular
Lebih terperinciPENYELESAIAN MASALAH PENGAMBILAN DAN PENGIRIMAN DENGAN KENDALA WAKTU MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM. Oleh: FAJAR DELLI WIHARTIKO G
PENYELESAIAN MASALAH PENGAMBILAN DAN PENGIRIMAN DENGAN KENDALA WAKU MENGGUNAKAN EKNIK PEMBANGKIAN KOLOM Oleh: FAJAR DELLI WIHARIKO G540035 DEPAREMEN MAEMAIKA FAKULAS MAEMAIKA DAN ILMU PENGEAHUAN ALAM INSIU
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini disampaian beberapa pengertian dasar yang diperluan pada bab selanutnya. Selain definisi, diberian pula lemma dan teorema dengan atau tanpa buti. Untu beberapa teorema
Lebih terperinciSOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK (STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS)
Prosiding Semirata15 bidang MIPA BKS-PTN Barat Hal 357-36 SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS) Budi Rudianto 1, Narwen Jurusan
Lebih terperinciPERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM
Seminar Nasional Sistem dan Informatia 2007; Bali, 16 November 2007 PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM Fajar Saptono 1) I ing Mutahiroh
Lebih terperinciNOTASI SIGMA. Lambang inilah yang disebut sebagai SIGMA, but please remove. the exaggerated flower around it! Hahaha...
NOTASI SIGMA Lambang inilah yang disebut sebagai SIGMA, but lease remove the exaggerated flower around it! Hahaha... Mananya adalah menjumlahan sesuatu. Sesuatu aa? Sesuatu yang muncul di belaangnya. Mengaa
Lebih terperinciBilangan Bulat. Modul 1 PENDAHULUAN
Modul Bilangan Bulat Prof. Drs. Gatot Muhsetyo, M.Sc. D PENDAHULUAN alam modul Bilangan Bulat ini diuraian tentang awal pembahasan bilangan sebagai ebutuhan hidup manusia, meliputi bilangan asli, bilangan
Lebih terperinci