BAB III. dan menghamburkan

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB III. dan menghamburkan"

Transkripsi

1 BAB III MODEL GELOMBANG DAN MODEL ARUS III... Model Numeri Medan Gelombang Untu dapat menggambaran ondisi pola arus di daerah pantai ang diaibatan oleh gelombang maa ita harus dapat mengetahui ondisi medan gelombang (H θθ ) di daerah model ita. Nantina medan gelombang ini aan menadi masuan dalam perhitungan arus sebab stress radiasi gelombang merupaan fungsi dari tinggi dan sudut datang gelombang (S (Hθ) S (Hθ) S (Hθ)). STWAVE mampu mensimulasian pengaruh perubahan edalaman pada refrasi dan shoaling refrasi dan shoaling aibat arus gelombang pecah aibat edalaman dan perubahan emiringan panta difras pertumbuhan gelombangg aibat angin dan interasi antara gelombang dengan gelombangg dan whitecapping ang mendistribusian dan menghamburan energi padaa medan pertumbuhan gelombang. Gambar 3. Contoh spetrum gelombang satu dimensi (-D) Spetrum gelombangg merupaan representasi statisti dari medan gelombang. Secara onsep spetrum adalah superposisi dari gelombang monoromati. Spetrum III-

2 menggambaran distribusi energi gelombang sebagai fungsi dari freuensi (spetrum dimensi) atau freuensi dan arah (spetrum dimensi). Contoh spetrum gelombang dimensi dapat dilihat pada Gambar 3.. Punca perioda berhubungan dengan punca freuensi dari spetrum. Tinggi gelombang (signifian atau tinggi gelombang momen nol) sama dengan empat ali aar uadrat luas area di bawah spetrum. Pada contoh ang diberian pada Gambar 3. freuensi puncana adalah 0.05 Hz perioda puncana adalah 9.5 det dan tinggi gelombangna.8 m. Asumsi ang di gunaan pada STWAVE adalah fasa relatif dari spetrum adalah aca dan informasi mengenai fasa tida diperoleh (arena disini merupaan model perata-rataan fasa). Pada apliasi pratis informasi mengenai fasa gelombang pada seluruh domain model arang di etahui secara cuup aurat untu memulai menghasilan fasa model. Biasana informasi mengenai fasa gelombang hana diperluan untu memperoleh variasi tinggi gelombang deat bangunan pantai secara detail reflesi near-field dan pola difrasi. Sehingga pada situasi in model ang menghitung fasa harus diapliasian. III.. Asumsi Model Asumsi ang digunaan pada STWAVE versi 3.0 adalah: a. Mild bottom slope dan reflesi gelombang diabaian. STWAVE merupaan half plane model hal ini berarti bahwa energi hana dapat merambat dari perairan dalam menuu perairan dangal (87.5 deraat dari sumbu pada grid di mana biasana mendeati arah normal pantai). Gelombang ang memantul dari garis pantai atau daerah ang curam bergera e arah luar dari half plane in dan hal ini di abaian. Scater gelombang aibat strutur tapi bergera pada arah + uga di abaian. b. Kondisi gelombang di laut dalam homogen secara spasial. Variasi spetrtum gelombang di batas laut dalam dari domain model arang dietahu dan untu domain dengan orde puluhan ilometer di duga cuup ecil. Sehingga input spetrum pada STWAVE adalah onstan sepanang batas model. III-

3 c. Gelombang arus dan angin stead state. Perumusan STWAVE adalah stead state. Perumusan stead state mengurangi watu omputasi dan hal ini lebih sesuai untu ondisi gelombang ang variasi ecil dibandingan dengan watu ang diperluan oleh gelombang untu menalar pada grid perhitungan. Untu pembangitan gelombang asumsi stead state berarti bahwa angin tetap stead pada watu ang cuup lama untu gelombang mencapai ondisi fetchlimited atau ondisi full develop (gelombang tida dibatasi oleh durasi angin). d. Refrasi dan shoaling linier. STWAVE hana menggabungan refrasi gelombang linier dan shoaling sehingga tida representatif untu gelombang ang tida simetris. Sehingga aurasi model dalam hal ini berurang (tinggi gelombang underestimate) untu bilangan Ursell ang besar. e. Arus seragam terhadap edalaman Interasi arus-gelombang pada model didasaran pada ondisi arus ang onstan terhadap edalaman. Jia terdapat gradien ecepatan vertial ang besar aan menebaban refrasi dan shoaling tida representatif untu model. f. Gesean dasar diabaian Pengaruh gesean dasar pada disipasi gelombang masih merupaan topi ang diperdebatan dalam literatur model gelombang. Gesean dasar selalu diapliasian sebagai oefisien ang dimasuan dalam model untu mendeati hasil penguuran. Mesipun gesean dasar sangat mudah untu diterapan dalam model gelombang tetapi menentuan oefisien gese ang sesuai sangatlah sulit. Selain itu ara penalaran pada model deat pantai relatif pende (puluhan ilometer) sehingga disipasi aibat aumulasi gesean dasar sangatlah ecil. g. Stress radiasi linier Stress radiasi dihitung berdasaran teori gelombang linier. III-3

4 III... Disritisasi Model Gelombang Sebagaimana ang telah diuraian pada Bab model gelombang ang digunaan dalam Tugas Ahir in ST-Wave adalah model numeri beda hingga (finitee difference) ang stead-state. Model ini diformulasian pada grid artesian dimana selna adalah persegi. Berdasaran sistem oordinat loal ang dioperasian dalam ST-Wave maa disritisasi model numeri ini sesuai dengan Gambar 3.. Gambar 3. Sema Grid pada Model ST-Wave (Sumber : Smith 00) Pada model ST-Wave ini didefinisian dua batas lateral aitu daratan dan lautan ang spesifiasina berurutan negatif dan positif. Daratan bernilai negatif arena batas aan mengurangi pertumbuhan gelombang di deat batas. Lautan bernilai positif arena energi gelombang dapat mealar melaluina. III... Model Medan Arus Persamaan pembangun dipecahan secara numeri pada grid ang berupa garis lurus dengan pendeatan perhitungan finite difference. Semua penurunan ruang diberian dengan beda pusat ecuali untu bentu advesi. Metoda penelesaian ang digunaan adalah berdasaran pendeatan flus. III-4

5 III... Penelesaian Numeri Persamaan Pengatur MD Persamaan pengatur diselesaian pada daerah disritisas dimana setiap selna didefinisian sebagai grid ang retilinear seperti ditunuan pada Gambar 3.3 Masingmasing sel memilii indes i dan sesuai dengan posisina sepanang sumbu dan pada domain grid. Elevasi mua air dihitung pada bagian tengah sel sedangan omponen dan ecepatan dihitung pada bagian sisi iri tengah dan sisi bawah tengah sel. Nilai dari lau aliran (flowrate) dan dhitung pada posisi ang sama dengan posisi perhitungan u dan v. Setiap sel ang terdapat dalam grid didefinisian dalam sistem oordinat loal. Sistem oordinat loal ini menunuan atau mewaili sistem oordinat geografis hal ini dapat dilihat dari spesifiasi sudut antara sumbu dengan arah utara. Nilai positif dari sudut ini searah dengan arum am dan sudut rotasi masimumna tida boleh melebihi 45 o agar orientasi oordinat loal tersebut tetap mendeati oordinat geografis. Gambar 3.3. Definisi grid dan variabel untu MD III... Persamaan Momentum Sema beda hingga (finite-difference) untu persamaan momentum dalam arah dilauan terlebih dahulu emudian diiuti dengan arah. Perhitungan oefisien stress dasar stress angin dan oefisien visositas Edd pada perairan dangal mengiuti III-5

6 pendeatan beda hingga persamaan momentum dalam arah arena bai itu dalam arah maupun eduana menghasilan desripsi ang sama. Solusi dari persamaan momentum dihubungan untu menghitung omponen ecepatan u dan v. Dalam MD perhitungan dilauan secara eplisit flowrate + dan + pada langah watu + dihitung dari nilai pada langah watu. Komponen ecepatan u + dan v + dihitung dari nilai + dan +. a. Arah Persamaan momentum dalam arah diselesaian secara esplisit dengan pendeatan beda hingga untu volume ontrol ang ditunuan pada Gambar 3.4 Volume ontrol pada gambar tersebut diperlihatan dengan garis ang berwarna biru. Gambar 3.4. Definisi ontrol volume untu persamaan momentum dalam arah- III-6

7 Persamaan momentum dalam arah- : Δ Δ Δ + ( F F / / ) Δ + i i ( G G ) Δ + + Δt + g ( h + η ) ( hi + ηi ) Δ = ( ) ( ) ( ) D D Δ Δi i+ / i+ i / i b i. τ i w C u U Δ Δ + Δ Δ Δ (3.) dimana : Δ = + = loasi sel pada grid = langah watu Δ = panang sel dalam arah Δ = panang sel dalam arah dan III-7

8 i+ = i+ / i / i+ / + = ( h + η ) i ( hi + ηi ) i / i F u u = u = u if i+ > 0 if i+ < 0 F = u u = = = u i / i / if ui > 0 if i < 0 + G = v + v + + = = + ( h + η + h + + η + ) + = v + i + ( hi + ηi + hi + + ηi + ) if v + > 0 if + > 0 (3.) ( h + η + h + η ) G = v v = + i ( hi + ηi + hi + ηi ) if 0 = v > if 0 = v > III-8

9 Kecepatan arus dalam arah- diberian sbb : u = ( h + η + hi + ηi ) Kecepatan arus total pada persamaan momentum arah- : (3.3) dimana ( i ) ( ) * U = u + v (3.4) v * = ( v + vi + v + + vi + ) 4 b. Arah- Persamaan momentum dalam arah- diselesaian secara esplisit dengan pendeatan beda hingga untu volume ontrol ang ditunuan pada Gambar 3.5 Gambar 3.5. Definisi ontrol volume untu persamaan momentum dalam arah- III-9

10 Persamaan momentum dalam arah- : ( ) ( ) + i+ i Δ Δ Δ + F F Δ + G G Δ Δt + g ( h + η ) ( h + η ) Δ = i i i i ( ) ( ) ( ) D D Δ Δ + / + / b τ i w C v V Δ Δ + Δ Δ Δ (3.5) dimana : Δ = dan + = + + = F v v + = v = v + + i if + > 0 if + < 0 + ( h + ) η F = v v = v = v = i if > 0 if < 0 + ( h + ) η III-0

11 i+ i+ i+ ( h + η + hi+ + ηi+ ) + i+ G = u u = i+ ( h + η + hi+ + ηi+ ) = if u = u i+ i+ > 0 if i+ > 0 (3.6) G = u u = ( h + η + hi + ηi ) + i ( h + η + hi + ηi+ ) = u = u if i > 0 if i > 0 Kecepatan arus dalam arah- diberian sbb : v = ( h + η + h + η ) (3.7) Kecepatan arus pada persamaan momentum arah- : ( ) ( i ) V = u + v (3.8) dimana u = ( u + ui+ + u + ui+ ) 4 III-

12 III..3. Koefisien gesean dasar Koefisien gesean dasar ( b ) ( C ) ( C ) b C diberian oleh : i g = (3.9) dimana C adalah oefisien Chez ang dihitung sbb : C ( R ) /6 = (3.0) n dimana R adalah radius hidroli ang bergantung terhadap dimensi sel dalam penunuan arah aliran. Radius hidroli untu sebuah sel dihitung sbb : R ( h + η ) Δs i = (3.) P dimana P adalah wetted perimeter dari sel dan ΔS menunuan Δ atau Δ sesuai dengan persamaan momentum arah dan. Wetted perimeter aan sama dengan ΔS ia sel tida memilii dinding batas (impermeable walls). Namun ia terdapat dinding batas maa wetted perimeter dihitung sbb : ( η ) P =Δ s + m h + (3.) dimana m adalah umlah dari batas tertutup (walls boundaries) ang seaar dengan omponen ecepatan dan berhubungan dengan ΔS. III..4. Stress Angin Stress angin dihitung sbb : τ τ w w = C d = C d ρ ρ a w ρ ρ a w + ( + W ) ( 0 cos θ ) + ( + W ) ( 0 sin θ ) (3.3) III-

13 dimana C d telah dihitung sebelumna dan W 0 dihitung dari W. Ketinggian anemometer dimasuan dalam file input. Gaa pembangit angin dalam MD dapat bervariasi terhadap watu namun seragam terhadap ruang. III..5. Koefisien visositas Edd Formulasi perhitungan oefisien visositas Edd dalam MD dihitung sbb:.56 η ( D ) = g( h + ) ( D ) = g( h + ) ( D ) = g( h + ) o i+ / C.56 η i o i / i i Ci.56 η U U o + / C U (3.4).56 η ( D ) = g( h + ) o / C U dimana U U U ( u + u + ) ( v + v + ) = + i i i i ( u + u ) ( v + v + ) = + i i i i i ( u + u + ) ( v + v ) = + i i i i (3.5) formulasi ini dihitung untu bilangan Manning n > 0. Pada sel ang tida terdapat gesean n = 0 D 0 = 00 m /s. III-3

14 III..6. Persamaan ontinuitas Persamaan ontinuitas diselesaian secara esplisit dengan pendeatan beda hingga seperti ang digambaran pada Gambar 3.6. Pendeatan beda hingga untu persamaan ontinuitas : Δ + + ( i+ ) ( + ) η + + Δt Δ Δ + Δ + Δ = 0 (3.6) dimana Δ η = η η sedangan variabel-variabel lain sudah terlebih dahulu + didefinisian. Gambar 3.6. Definisi ontrol volume untu persamaan ontinuitas III..7. Kondisi Courant Pada metoda penelesaian esplisit estimasi awal nilai masimum langah watu untu sebuah grid dihitung dari bilangan Courant ξ ang diberian oleh (Richtmeer dan Morton 967 ) Δt ξ u Δs (.7) III-4

15 Teori penentuan nilai masimum dari bilangan Courant diperluan untu mendapatan estabilan sebuah persamaan linier dari model hidrodinamia beda hingga. Pada ondisi umum gaa pembangit ang lebih dari satu (multiple forcing) dapat teradi dari superposisi sumber atau penambahan terhadap pasut. Kontribusi terhadap arus bisa didapat dari angin gelombang permuaan dan debit sungai. Penghubungan omponen ecepatan dengann setiap enis gaa pembangit ditulisan dengan menggunaan subsrip bilangan Courant aan lebih aurat bila diberian sbb: ξ ( u tide + u wind + u waves + u tributar ) Δt Δ s (3.8) III...8. Sarat Batas Sarat batas ang digunaann dalam Tugas Ahir ini adalah sarat batas terbua untu laut dimana elavasi mua air ditentuan dari hasil model gelombang ang memberian nilai setup dan setdown gelombang. Sedangan untu batas pantai digunaan sarat batas tertutup dimana tida terdapat aliran ang tegalurus garis matematis menadi : pantai atau dapat diformulasian secara (3.9) III-5

BAB 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 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 terperinci

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN 15 BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1Relasi Dispersi Pada bagian ini aan dibahas relasi dispersi untu gelombang internal pada fluida dua-lapisan.tinjau lapisan fluida dengan ρ a dan ρ b berturut-turut merupaan

Lebih terperinci

Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunakan Metode Reduksi Kalman Filter dengan Pendekatan Elemen Hingga

Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunakan Metode Reduksi Kalman Filter dengan Pendekatan Elemen Hingga JURNAL SAINS DAN SENI POMITS ol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunaan Metode Redusi Kalman Filter dengan Pendeatan Elemen Hingga Muyasaroh, Kamiran,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT

ANALISA 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 terperinci

Soal-Jawab Fisika OSN x dan = min. Abaikan gesekan udara. v R Tentukan: a) besar kelajuan pelemparan v sebagai fungsi h. b) besar h maks.

Soal-Jawab Fisika OSN x dan = min. Abaikan gesekan udara. v R Tentukan: a) besar kelajuan pelemparan v sebagai fungsi h. b) besar h maks. Soal-Jawab Fisia OSN - ( poin) Sebuah pipa silinder yang sangat besar (dengan penampang lintang berbentu lingaran berjarijari R) terleta di atas tanah. Seorang ana ingin melempar sebuah bola tenis dari

Lebih terperinci

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bab III Desain Dan Apliasi Metode Filtering Dalam Sistem Multi Radar Tracing BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING Bagian pertama dari bab ini aan memberian pemaparan

Lebih terperinci

4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem

4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem Dalam pembahasan terdahulu ita telah mempelajari penerapan onsep dasar probabilitas untu menggambaran sistem dengan jumlah partiel ang cuup besar (N). Pada bab ini, ita aan menggabungan antara statisti

Lebih terperinci

Kumpulan soal-soal level seleksi provinsi: solusi:

Kumpulan soal-soal level seleksi provinsi: solusi: Kumpulan soal-soal level selesi provinsi: 1. Sebuah bola A berjari-jari r menggelinding tanpa slip e bawah dari punca sebuah bola B berjarijari R. Anggap bola bawah tida bergera sama seali. Hitung ecepatan

Lebih terperinci

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

BAB 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 terperinci

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK

BAB 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 terperinci

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi :

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi : Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Keranga auan inersial dan Transformasi Lorent Materi : Terdaat dua endeatan ang digunaan untu menelusuri aedah transformasi antara besaran besaran fisis (transformasi

Lebih terperinci

Kumpulan soal-soal level seleksi Kabupaten: Solusi: a a k

Kumpulan soal-soal level seleksi Kabupaten: Solusi: a a k Kumpulan soal-soal level selesi Kabupaten: 1. Sebuah heliopter berusaha menolong seorang orban banjir. Dari suatu etinggian L, heliopter ini menurunan tangga tali bagi sang orban banjir. Karena etautan,

Lebih terperinci

BAB 2 TEORI PENUNJANG

BAB 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 terperinci

MEKANIKA TANAH HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS MODUL 3

MEKANIKA TANAH HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS MODUL 3 MEKANIKA TANAH MODUL 3 HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bintaro Setor 7, Bintaro Jaya Tangerang Selatan 15224 Silus hidrologi AIR TANAH DEFINISI : air yang terdapat

Lebih terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

PENYELESAIAN 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 terperinci

MEKANIKA TANAH REMBESAN DAN TEORI JARINGAN MODUL 4. UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bintaro Sektor 7, Bintaro Jaya Tangerang Selatan 15224

MEKANIKA TANAH REMBESAN DAN TEORI JARINGAN MODUL 4. UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bintaro Sektor 7, Bintaro Jaya Tangerang Selatan 15224 MEKANIKA TANAH MODUL 4 REMBESAN DAN TEORI JARINGAN UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bintaro Setor 7, Bintaro Jaya Tangerang Selatan 154 PENDAHULUAN Konsep pemaaian oefisien permeabilitas untu

Lebih terperinci

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

( 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 terperinci

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT 3.1 Studi Literatur tentang Pengelolaan Sampah di Beberapa Kota di Dunia Kaian ilmiah dengan metode riset operasi tentang masalah

Lebih terperinci

KOMPUTASI DISTRIBUSI SUHU MENGGUNAKAN METODE LINE SUCCESSIVE OVERRELAXATION (LSOR) MELALUI PENDEKATAN BEDA HINGGA DALAM BAHASA PEMROGRAMAN MATLAB

KOMPUTASI DISTRIBUSI SUHU MENGGUNAKAN METODE LINE SUCCESSIVE OVERRELAXATION (LSOR) MELALUI PENDEKATAN BEDA HINGGA DALAM BAHASA PEMROGRAMAN MATLAB QUANUM, Jurnal Inovasi Pendidian Sains, Vol., No., April 0, hlm. 53-60 53 KOMPUASI DISRIBUSI SUHU MENGGUNAKAN MEODE LINE SUCCESSIVE OVERRELAXAION (LSOR) MELALUI PENDEKAAN BEDA HINGGA DALAM BAHASA PEMROGRAMAN

Lebih terperinci

KLASIFIKASI DATA MENGGUNAKAN JST BACKPROPAGATION MOMENTUM DENGAN ADAPTIVE LEARNING RATE

KLASIFIKASI 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 terperinci

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

Optimasi 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 terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode 3 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Ragam (Anara) Untu menguji esamaan dari beberapa nilai tengah secara sealigus diperluan sebuah teni yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

Variasi Spline Kubik untuk Animasi Model Wajah 3D

Variasi 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 terperinci

BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI

BAB 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 terperinci

PENENTUAN ELEVASI PERMUKAAN AIR BERDASARKAN DATA SERIES TINGGI TEKANAN AIR

PENENTUAN ELEVASI PERMUKAAN AIR BERDASARKAN DATA SERIES TINGGI TEKANAN AIR PENENTUAN ELEVASI PERMUKAAN AIR BERDASARKAN DATA SERIES TINGGI TEKANAN AIR Andi Rusdin* * Series data of sea surface elevation is required to determine the parameters of tidal and wave parameters. The

Lebih terperinci

Vektor-vektor Yang Tegak Lurus dan Vektor-vektor Yang Paralel

Vektor-vektor Yang Tegak Lurus dan Vektor-vektor Yang Paralel Ruang Vetor Vetor-vetor Yang Tega Lurus dan Vetor-vetor Yang Paralel - Dua vetor dan saling tega lurus atau (aitu cos θ 0), ia o 0 atau ia : + + 0 - Dua vetor dan saling paralel ia omponen-omponenna sebanding

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN 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 terperinci

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI

PENYELESAIAN 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 terperinci

VARIASI NILAI BATAS AWAL PADA HASIL ITERASI PERPINDAHAN PANAS METODE GAUSS-SEIDEL

VARIASI 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 terperinci

STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT

STUDI 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 terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB TINJAUAN PUSTAKA.1 Sifat Dasar Neutron Neutron yang dihasilan dari reator nulir biasanya merupaan neutron berenergi rendah. Secara umum, neutron energi rendah dapat dilasifiasian dalam tiga enis yaitu

Lebih terperinci

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)

Lebih terperinci

Pemodelan Dan Eksperimen Untuk Menentukan Parameter Tumbukan Non Elastik Antara Benda Dengan Lantai

Pemodelan Dan Eksperimen Untuk Menentukan Parameter Tumbukan Non Elastik Antara Benda Dengan Lantai Pemodelan Dan Esperimen Untu enentuan Parameter Tumbuan Non Elasti Antara Benda Dengan Lantai Puspa onalisa,a), eda Cahya Fitriani,b), Ela Aliyani,c), Rizy aiza,d), Fii Taufi Abar 2,e) agister Pengajaran

Lebih terperinci

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT

PENCARIAN 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 terperinci

PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION PENGENDALIAN MOTOR DC MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION Wahyudi, Sorihi, dan Iwan Setiawan. Jurusan Teni Eletro Faultas Teni Universitas Diponegoro Semarang e-mail : wahyuditinom@yahoo.com.

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Graf adalah kumpulan simpul (nodes) yang dihubungkan satu sama lain

BAB II LANDASAN TEORI. Graf adalah kumpulan simpul (nodes) yang dihubungkan satu sama lain 8 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Graf 2.1.1 Definisi Graf Graf adalah umpulan simpul (nodes) yang dihubungan satu sama lain melalui sisi/busur (edges) (Zaaria, 2006). Suatu Graf G terdiri dari dua himpunan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 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 terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Studi Awal Pemodelan Medan Gelombang di Laut Jawa dan Karakteristik Spektrum Energi Gelombang di Teluk Jakarta

Studi Awal Pemodelan Medan Gelombang di Laut Jawa dan Karakteristik Spektrum Energi Gelombang di Teluk Jakarta Ilmu Kelautan. eptember 005. Vol. 0 () : 69-76 IN 085-79 tudi Aal Pemodelan Medan Gelombang di Laut Jaa dan Karateristi petrum Energi Gelombang di Telu Jaarta afan Hadi, Nining ari Ningsih, Kandaga Puiana

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

( 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 terperinci

BAB III MODEL KANAL WIRELESS

BAB III MODEL KANAL WIRELESS BAB III MODEL KANAL WIRELESS Pemahaman mengenai anal wireless merupaan bagian poo dari pemahaman tentang operasi, desain dan analisis dari setiap sistem wireless secara eseluruhan, seperti pada sistem

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN 36 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Jenis penelitian yang digunaan adalah penelitian desriptif, yaitu penelitian terhadap fenomena atau populasi tertentu yang diperoleh peneliti dari subye

Lebih terperinci

Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunakan Metode Beda Hingga dan Crank-Nicholson

Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunakan Metode Beda Hingga dan Crank-Nicholson 1 Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunaan Metode Beda Hingga dan Cran-Nicholson Durmin, Drs. Luman Hanafi, M.Sc Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Tenologi

Lebih terperinci

BAB V ALGORITMA PEMBELAJARAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN

BAB V ALGORITMA PEMBELAJARAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN BAB V ALGORITMA PEMBELAJARAN DALAM JARINGAN SYARAF TIRUAN Kompetensi : 1. Mahasiswa memahami onsep pembelaaran dalam JST Sub Kompetensi : 1. Dapat mengetahui prinsip algoritma Perceptron 2. Dapat mengetahui

Lebih terperinci

- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB)

- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB) PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN DIFERENSIAL Persamaan diferensial biasanya digunaan untu pemodelan matematia dalam sains dan reayasa. Seringali tida terdapat selesaian analiti seingga diperluan ampiran

Lebih terperinci

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham Materi IF37325P - Grafia Komputer Geometri Primitive Menggambar garis Irfan Malii Jurusan Teni Informatia FTIK - UNIKOM IF27325P Grafia Komputer 2008 IF27325P Grafia Komputer 2008 Halaman 2 Garis adalah

Lebih terperinci

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA Iing Mutahiroh, Fajar Saptono, Nur Hasanah, Romi Wiryadinata Laboratorium Pemrograman dan Informatia

Lebih terperinci

Makalah Seminar Tugas Akhir

Makalah Seminar Tugas Akhir Maalah Seminar ugas Ahir Simulasi Penapisan Kalman Dengan Kendala Persamaan Keadaan Pada Kasus Penelusuran Posisi Kendaraan (Vehicle racing Problem Iput Kasiyanto [], Budi Setiyono, S., M. [], Darjat,

Lebih terperinci

Kata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan

Kata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan Statisti Respon Kanal Radio Dalam Ruang Pada Freuensi,6 GHz Christophorus Triaji I, Gamantyo Hendrantoro, Puji Handayani Institut Tenologi Sepuluh opember, Faultas Tenologi Industri, Jurusan Teni Eletro

Lebih terperinci

Kegiatan Belajar 4. Fungsi Trigonometri

Kegiatan Belajar 4. Fungsi Trigonometri Page o Kegiatan Belajar A. Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari egiatan belajar, diharapan siswa dapat a. Menentuan nilai ungsi trigonometri b. Menentuan persamaan grai ungsi trigonometri c. Menggambar

Lebih terperinci

geologi menceritaan dan menelasan onsep perembangan, pematangan dan migrasi hidroarbon menuu e reservoir yang baru. Dalam upaya penentuan posisi dan g

geologi menceritaan dan menelasan onsep perembangan, pematangan dan migrasi hidroarbon menuu e reservoir yang baru. Dalam upaya penentuan posisi dan g Efe Keberadaan Jebaan Minya Bumi Trapped Fault Pada Reaman Seismi dengan Penyelesaian Beda Hingga Model Bumi Elasti Eddy Hartantyo, Waluyo dan Wiwit Suryanto Lab Geofisia, FMIPA, Universitas Gadah Mada

Lebih terperinci

OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2012 BIDANG ILMU FISIKA

OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2012 BIDANG ILMU FISIKA OLIMPIADE SAINS NASIONAL 2012 BIDANG ILMU FISIKA SELEKSI TIM INDONESIA untu IPhO 2013 SOAL TES TEORI KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN MENENGAH DIREKTORAT PEMBINAAN SEKOLAH

Lebih terperinci

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )

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 terperinci

BAB IV Solusi Numerik

BAB 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 terperinci

BAB III METODE SCHNABEL

BAB 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 terperinci

UJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure

UJI 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 terperinci

Analisa Drop Tegangan dan Susut Daya pada Jaringan Listrik Penyulang Renon Menggunakan Metode Artificial Neural Network

Analisa Drop Tegangan dan Susut Daya pada Jaringan Listrik Penyulang Renon Menggunakan Metode Artificial Neural Network Analisa Drop Tegangan dan Susut Daya pada Jaringan Listri Penyulang Renon Menggunaan Metode Artificial Neural Networ I Gede Dyana Arana Jurusan Teni Eletro Faultas Teni, Universitas Udayana Denpasar, Bali,

Lebih terperinci

BAB VII. RELE JARAK (DISTANCE RELAY)

BAB VII. RELE JARAK (DISTANCE RELAY) BAB VII. RELE JARAK (DISTANCE RELAY) 7.1 Pendahuluan. Rele jara merespon terhadap banya inputsebagai fungsi dari rangaian listri yang panjang (jauh) antara loasi rele dengan titi gangguan. Karena impedansi

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) Tahapan-tahapan pengerjaan yang dilauan dalam penelitian ini adalah sebagai beriut : 1. Tahap Persiapan Penelitian Pada tahapan ini aan dilauan studi literatur

Lebih terperinci

REDUKSI MODEL ALIRAN AIR SUNGAI SATU DIMENSI DENGAN METODE SINGULAR PERTURBATION APPROXIMATION

REDUKSI MODEL ALIRAN AIR SUNGAI SATU DIMENSI DENGAN METODE SINGULAR PERTURBATION APPROXIMATION TUGAS AKHIR SM141501 REDUKSI MODEL ALIRAN AIR SUNGAI SATU DIMENSI DENGAN METODE SINGULAR PERTURBATION APPROXIMATION AIRIN NUR HIDAYATI NRP 113 100 095 Dosen Pembimbing Dr. Didi Khusnul Arif, S.Si, M.Si.

Lebih terperinci

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

Deret 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 terperinci

Neural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu:

Neural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu: 2.4 Artificial Neural Networ 2.4.1 Konsep dasar Neural Networ Neural Networ (Jaringan Saraf Tiruan) merupaan prosesor yang sangat besar dan memilii ecenderungan untu menyimpan pengetahuan yang bersifat

Lebih terperinci

KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN

KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN Pardi Affandi, Faisal, Yuni Yulida Abstra: Banya permasalahan yang melibatan teori sistem dan teori ontrol serta apliasinya. Beberapa referensi

Lebih terperinci

MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM

MODEL 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 terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Keranga Pemiiran Pemerintah ahir-ahir ini sering dihadapan pada masalah persediaan pupu bersubsidi yang daya serapnya rendah dan asus elangaan di berbagai loasi di Indonesia.

Lebih terperinci

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil simulasi model penjalaran gelombang ST-Wave berupa gradien stress radiasi yang timbul sebagai akibat dari adanya perubahan parameter gelombang yang menjalar memasuki perairan

Lebih terperinci

TRY OUT UJIAN NASIONAL 2013 Mata Pelajaran : FISIKA

TRY OUT UJIAN NASIONAL 2013 Mata Pelajaran : FISIKA TRY OUT UJIN NSIONL 2013 Mata Pelajaran : FISIK 1. ndi menguur diameter sebuah lingaran dengan menggunaan janga sorong. Hasil penguurannya terlihat pada gambar. Diameter lingaran tersebut. 1,21 cm. 1,25

Lebih terperinci

ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER

ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER Oleh: Supardi SEKOLAH PASCA SARJANA JURUSAN ILMU FISIKA UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA 2012 1 PENDAHULUAN Liquid Crystal elastomer (LCE

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI BAB 2 DASAR TEORI

BAB 2 DASAR TEORI BAB 2 DASAR TEORI SR TEORI SR TEORI. Umum Pada bab ini aan dibahas mengenai dasar-dasar serat alam, teori strutur sandwich, fenomena etidastabilan strutur ang terjadi, terutama modus overall bucling ang aan dibahas dalam

Lebih terperinci

FISIKA. Kelas X GETARAN HARMONIS K-13. A. Getaran Harmonis Sederhana

FISIKA. Kelas X GETARAN HARMONIS K-13. A. Getaran Harmonis Sederhana K-13 Kelas X FISIKA GETARAN HARMONIS TUJUAN PEMBELAJARAN Setelah mempelajari materi ini, amu diharapan memilii emampuan sebagai beriut. 1. Memahami onsep getaran harmonis sederhana pada bandul dan pegas

Lebih terperinci

Pengambilan Data dan Analisis

Pengambilan Data dan Analisis METODOLOGI PENELITIAN Watu dan Loasi Penelitian Penelitian dilasanaan mulai bulan November 2003 sampai dengan Juni 2004 di Kecamatan Rengasdenglo, Telagasari dan Cilamaya Kabupaten Karawang Jawa Barat

Lebih terperinci

KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL

KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL KENNETH CHRISTIAN NATHANAEL. Sistem Bilang Real. Fungsi dan Grafi. Limit dan Keontinuan 4. Limit Ta Hingga 5. Turunan Fungsi 6. Turunan Fungsi Trigonometri 7. Teorema Rantai 8. Turunan Tingat Tinggi 9.

Lebih terperinci

STABILISATOR SISTEM TENAGA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN BERULANG UNTUK SISTEM MESIN TUNGGAL

STABILISATOR SISTEM TENAGA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN BERULANG UNTUK SISTEM MESIN TUNGGAL ISSN: 693-6930 65 STABILISATOR SISTEM TENAGA BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN BERULANG UNTUK SISTEM MESIN TUNGGAL Widi Aribowo Faultas Teni, Universitas Negeri Surabaya Kampus Unesa Jalan Ketintang, Surabaya

Lebih terperinci

VISUALISASI GERAK PELURU MENGGUNAKAN MATLAB

VISUALISASI GERAK PELURU MENGGUNAKAN MATLAB KARYA TULIS ILMIAH VISUALISASI GERAK PELURU MENGGUNAKAN MATLAB Oleh: Drs. Ida Bagus Alit Paramarta, M.Si. Dra. I.G.A. Ratnawati, M.Si. JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

Desain Kontroler Tunggal Untuk Meredam Osilasi Multi Frekuensi Pada Sistem Skala Besar

Desain Kontroler Tunggal Untuk Meredam Osilasi Multi Frekuensi Pada Sistem Skala Besar J. of Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 1, No. 1 (2004), 1 7 Desain Kontroler Tunggal Untu Meredam Osilasi Multi Freuensi Pada Sistem Sala Besar Mardlijah Jurusan Matematia Institut Tenologi Sepuluh

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan

I. 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 terperinci

Perbandingan Antara Algoritma Penghapusan Bising Adaptif LMS dan Adaptif RLS dalam Penghapusan Bising Kendaraan

Perbandingan Antara Algoritma Penghapusan Bising Adaptif LMS dan Adaptif RLS dalam Penghapusan Bising Kendaraan Perbandingan Antara Algoritma Penghapusan Bising Adaptif LMS dan Adaptif RLS dalam Penghapusan Bising Kendaraan Sri Arttini Dwi Prasetyowati 1), Adhi Susanto ), homas Sriwidodo ), Jazi Eo Istiyanto 3)

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE) Tahapan-tahapan pengerjaan yang dilauan dalam penelitian ini adalah sebagai beriut : 1. Tahap Persiapan Penelitian Pada tahapan ini aan dilauan studi literatur

Lebih terperinci

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR 1 MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PENGENALAN POLA GEOMETRI WAJAH MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK Muhamad Tonovan *, Achmad Hidayatno **, R. Rizal Isnanto ** Abstra - Pengenalan waah adalah

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Pengolahan Data Data yang telah berhasil diumpulan oleh penulis di BB BIOGEN diperoleh hasil bobot biji edelai dengan jumlah varietas yang aan diuji terdiri dari 15

Lebih terperinci

APLIKASI WAVELET RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES. : Agus Sumarno NRP :

APLIKASI WAVELET RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES. : Agus Sumarno NRP : APLIKASI WAELET RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI DATA TIME SERIES Nama : Agus Sumarno NRP : 06 00 706 Jurusan : Matematia Dosen Pembimbing : Drs. Daryono Budi Utomo, M.Si Abstra Model time series

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI YANG TIDAK LINIER DENGAN ANALISIS REGRESI FOURIER

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI YANG TIDAK LINIER DENGAN ANALISIS REGRESI FOURIER BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI YANG TIAK LINIER ENGAN ANALISIS REGRESI FOURIER 3.1 Pengantar Model ARIMA digunaan untu analisis data deret watu pada ategori data berala tunggal, atau sering diategorian

Lebih terperinci

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa 187 Modifiasi ACO untu Penentuan Rute Terpende e Kabupaten/Kota di Jawa Ahmad Jufri, Sunaryo, dan Purnomo Budi Santoso Abstract This research focused on modification ACO algorithm. The purpose of this

Lebih terperinci

GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH

GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRACT SUNARSIH.

Lebih terperinci

INTEGRAL 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. 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 terperinci

BAB II KONSEP PERENCANAAN STRUKTUR TAHAN GEMPA

BAB II KONSEP PERENCANAAN STRUKTUR TAHAN GEMPA BAB II KONSEP PERENCANAAN STRUKTUR TAHAN GEMPA. GEMPA BUMI Gempa bumi adalah suatu geraan tiba-tiba atau suatu rentetetan geraan tiba-tiba dari tanah dan bersifat transient yang berasal dari suatu daerah

Lebih terperinci

Sensitivitas Metode Ensemble Kalman Filter untuk Mendeteksi Gangguan pada Masalah Konduksi Panas Satu Dimensi

Sensitivitas Metode Ensemble Kalman Filter untuk Mendeteksi Gangguan pada Masalah Konduksi Panas Satu Dimensi Jurnal Matematia & Sains, Desember, Vol. 6 omor 3 Sensitivitas Metode Ensemble Kalman Filter untu Mendetesi Gangguan pada Masalah Kondusi Panas Satu Dimensi Erna Apriliani dan Wiwit Sofiyanti Budiono Departement

Lebih terperinci

ESTIMASI TRAJECTORY MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE ENSEMBLE KALMAN FILTER SQUARE ROOT (ENKF-SR)

ESTIMASI TRAJECTORY MOBILE ROBOT MENGGUNAKAN METODE ENSEMBLE KALMAN FILTER SQUARE ROOT (ENKF-SR) SEMINAR NASIONAL PASCASARJANA SAL ESIMASI RAJECORY MOBILE ROBO MENGGUNAKAN MEODE ENSEMBLE KALMAN FILER SQUARE ROO (ENKF-SR) eguh Herlambang Zainatul Mufarrioh Firman Yudianto Program Studi Sistem Informasi

Lebih terperinci

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Gambar 3.1 Bagan Penetapan Kriteria Optimasi Sumber: Peneliti Determinasi Kinerja Operasional BLU Transjaarta Busway Di tahap ini, peneliti

Lebih terperinci

AKURASI MODEL PREDIKSI METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN KOMBINASI HIDDEN NEURON DENGAN ALPHA

AKURASI MODEL PREDIKSI METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN KOMBINASI HIDDEN NEURON DENGAN ALPHA AKURASI MODEL PREDIKSI METODE BACKPROPAGATION MENGGUNAKAN KOMBINASI HIDDEN NEURON DENGAN ALPHA Aris Puji Widodo, Suhartono 2, Eo Adi Sarwoo 3, dan Zulfia Firdaus 4,2,3,4 Departemen Ilmu Komputer/Informatia,

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf

Implementasi 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 terperinci

3. Sebaran Peluang Diskrit

3. 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

APLIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN ALIRAN SUNGAI BLEGA ABSTRACT

APLIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN ALIRAN SUNGAI BLEGA ABSTRACT APLIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PERAMALAN ALIRAN SUNGAI BLEGA Manyu Fauzi, Minarni Nur Trilita Mahasiswa S3 MRSA, Jurusan Teni Sipil-ITS dan Pengaar Jurusan Teni Sipil Univ. Riau Mahasiswa S3

Lebih terperinci

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya

Studi 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 terperinci

CATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL

CATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL CATATAN KULIAH RISET OPERASIONAL Pertemuan minggu pertama ( x 50 menit) Pemrograman Bulat Linear (Integer Linear Programming - ILP) Tuuan Instrusional Umum : Mahasiswa dapat menggunaan algoritma yang

Lebih terperinci

Pengembangan Sensor Koil Datar 3-D untuk Deteksi Gempa Dini di Wilayah Lombok

Pengembangan Sensor Koil Datar 3-D untuk Deteksi Gempa Dini di Wilayah Lombok 84 JNTETI, Vol. 6, No. 1, Februari 17 Pengembangan Sensor Koil Datar 3-D untu Detesi Gempa Dini di Wilayah Lombo Islahudin 1, Muhammad Nizaar Abstract In this study, a flat coil application as a threedimensional

Lebih terperinci

ANALISA PERSAMAAN PANAS PADA PROSES STERILISASI MAKANAN KALENG. Heat Equation Analize of Canned Food Sterilization Process

ANALISA PERSAMAAN PANAS PADA PROSES STERILISASI MAKANAN KALENG. Heat Equation Analize of Canned Food Sterilization Process ANALISA PERSAMAAN PANAS PADA PROSES SERILISASI MAKANAN KALENG Heat Equation Analie of Canned Food Steriliation Process Oleh: DEDIK ARDIAN NRP 10 109 06 Dosen Pembimbing Drs. Luman Hanafi M.Sc Dra. Mardlijah

Lebih terperinci