VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW"

Transkripsi

1 VISUALISASI PENGENALAN UCAPAN VOKAL BAHASA INDONESIA DENGAN METODE LPC-DTW Syaiful Racha (L2F001644) Jurusa Tekik Elektro, Fakultas Tekik Uiversitas Dipoegoro Searag, Idoesia Abstrak- Usaha ausia utuk eaksialka fugsi PC sebagai alat utuk eperudah pekerjaa ausia terus dikebagka. Salah satuya eciptaka PC yag apu beriteraksi secara lagsug dega ausia elalui ucapa, eggatika fugsi keyboard da ouse pada PC. Berdasarka hal ii berkebaglah studi tetag pegeala suara digital. Utuk dapat egeali kata-kata dala ligkup yag luas perlu peelitia terhadap elee peyusu kata yaitu vokal. Visualisasi terhadap pegeala ucapa bergua bagi seseorag yag igi epelajari da eahai proses pegeala ucapa dega etode tertetu. Utuk itu pada tugas akhir ii divisualisasika proses pegeala ucapa vokal dala Bahasa Idoesia yaki /a/, /i/, /u/, /e/, da /o/ egguaka etode LPC-DTW. Visualisasi yag dilakuka adalah visualisasi hasil ekstraksi ciri dari etode LPC berupa ilai koefisie-koefisie cepstral LPC, da juga visualisasi pegeala pola egguaka DTW elalui suatu atrik yag diaaka atrik distorsi. Ada beberapa hasil yag diperoleh dari peelitia yag dilakuka. Koefisie-koefisie cepstral LPC dapat diguaka utuk ewakili siyal ucapa dala proses pegeala pola DTW. Pajag frae yag diguaka dala pebigkaia suatu siyal ucapa epegaruhi julah frae yag dihasilka dari aalisis LPC. Pecocoka waktu yag diguaka oleh etode DTW utuk egatasi adaya variasi yag terjadi pegucapa suatu vokal dapat digabarka elalui jalur terbaik. Jalur terbaik dari vokal yag dikeali berbetuk diagoal da aka berupa garis diagoal sepura apabila 2 buah pola yag dicocoka idetik. Kata kuci: ucapa, pegeala, DTW, visualisasi I. Pedahulua 1.1 Latar Belakag Tekologi pegeala ucapa dikebagka utuk ewujudka keigia ausia dala eaksialka fugsi PC sebagai alat yag apu eperudah pekerjaa ausia di segala aspek. Hal yag hedak dicapai adalah eciptaka PC yag apu beriteraksi dega ausia secara lagsug egguaka bahasa ausia sehari-hari sesuai tata bahasa yag berlaku. Studi tetag pegeala ucapa sudah dilakuka selaa bertahu-tahu utuk ecapai sukses yag ideal, tetapi hal tersebut belu juga dapat terpeuhi sapai saat ii. Masih perlu dilakuka peelitia da peigkata lebih lajut terhadap etode pegeala yag sudah ada. Utuk dapat egeali kata-kata dala ligkup yag luas aka perlu peelitia terhadap peyusu kata yaki vokal. Dala Tata Bahasa Idoesia terdapat lia buah vokal yaki: /a/, /i/, /u/, /e/, /o/. Keliaya eiliki cara pegucapa berbeda yag eghasilka ciri siyal yag berbeda pula. Utuk itu pada tugas akhir ii divisualisasika proses pegeala terhadap kelia buah vokal ii, dega etode LPC (Liear Predictive Codig) sebagai pegektraksi ciri da DTW (Dyaic Tie Warpig) sebagai pegeal pola. Visualisasi proses pegeala ii berafaat utuk eperudah bagi orag yag igi epelajari da eahai proses pegeala ucapa dega egguaka etode LPC da DTW. 1.2 Tujua Tugas akhir ii bertujua utuk elakuka visualisasi terhadap proses pegeala ucapa vokal yag ada dala Tata Bahasa Idoesia yaki: /a/, /i/, /u/, /e/, /o/, dega egguaka etode LPC da DTW. 1.3 Pebatasa Masalah Tugas akhir ii eiliki batasa-batasa atara lai : 1. Pegeala ucapa bersifat speaker depedet. Pegeala dapat dilakuka dega baik terhadap orag yag telah eiliki referesi. 2. Merupaka pegeala vokal /a/, /i/, /u/, /e/, /o/. 3. Metode ekstraksi ciri yag diguaka dala tugas akhir ii adalah LPC. 4. Metode pegeala pola yag dipakai utuk tugas akhir ii adalah DTW. II. Ladasa Teori 2.1 Pegeala Suara Digital Proses pegeala ucapa pada progra koputer terdiri atas beberapa tahap. Gabar 1 eperlihatka gabara secara uu tahapa-tahapa pegeala suara. Gabar 1 Tahapa dala pegeala ucapa. Tahap pertaa dari pegeala ucapa adalah perosesa awal yag di dalaya terdapat 3 proses yaki peigkata kualitas siyal (ehaceet), pebigkaia (segetatio), da pejedelaa 1

2 (widowig). Tahap selajutya adalah ekstraksi ciri yag bisa dilakuka egguaka etode LPC. Hasil dari ekstraksi ciri dega LPC ii berupa ilai koefisie-koefisie cepstral LPC yag erupaka ciri khusus dari siyal suara. Setelah ciri dari siyal suara didapat, dilakuka pegeala pola yag bisa dilakuka dega etode DTW. Metode DTW elakuka perhituga jarak atara seluruh pola referesi dega pola uji yag igi dikeali utuk edapatka jarak-jarak pecocoka keseluruha. 2.2 Aalisis LPC [6] Suatu siyal ucapa yag asuk disegetasi atau dibigkai dega pajag bigkai (frae) tertetu. Terhadap siyal ucapa terbigkai dilakuka pejedelaa yag dapat dilakuka egguaka jedela haig (haig widow), yag eiliki persaaa: 2 w( ) 0,54 0,46cos, 0 N 1 N 1 aka aka didapat siyal ucapa terbigkai yag telah dijedelaka egguaka jedela haig dega uruta: s ( ) s( ) w( ), 0 N 1 Aalisis LPC dilakuka egguaka etode autokorelasi, yag eiliki betuk persaaa fugsi autokorelasi: R N 1 ( i i k k ) 0 s ( ) s ( i k) Jika fugsi autokorelasi bersifat sietris R (k)=r (-k), sehigga persaaa LPC dapat diotasika sebagai: p k1 R i k aˆ k R ( i), 1 i p Nilai koefisie-koefisie LPC didapat dega eyelesaika persaaa atrik berikut: R (0) R (1) R (2) R ( p 1) R (1) R (0) R (1) R ( p 2) R (2)... R ( p 1) 1 R (1) R (1)... R ( p 2) 2 R (2) R (0)... R ( p 3) (3) 3 R R ( p 3)... R (0) p R ( p) 2.3 Koversi Paraeter LPC ke Koefisie Cepstral [7] Koefisie-koefisie cepstral LPC adalah paraeter yag petig dala pegeala ucapa. Koefisie-koefisie cepstral LPC dapat diperoleh lagsug dari koefisie-koefisie LPC, elalui persaaa: c c a 1 k p 1 k 1 k k ck a ck a k, 1 k, p p Koefisie cepstral LPC erupaka koefisie-koefisie dari represetasi trasforasi fourier spektru agitude logaritik. Koefisie-koefisie cepstral LPC terbukti eiliki sifat yag lebih robust dibadigka koefisie-koefisie LPC pada pegeala ucapa. Apabila Q eyataka julah koefisie cepstral LPC, aka biasaya represetasi dega ilai Q > p, yaitu Q ~ (3/2)p koefisie, serig diguaka pada pegeala ucapa. 2.4 Pegeala Pola DTW [8] Dyaic Tie Warpig adalah etode pegeala pola yag didasarka pada pecocoka pola siyal (teplate atchig) atara seua teplate referesi yag ada dega suara uji asuka. Pecocoka dilakuka egguaka pedekata utuk ecari jarak yag terkecil. Teplate referesi adalah polapola yag dijadika acua (referesi) utuk pecocoka. Perhituga utuk ecari jarak atara 2 vektor ciri diperluka dala pegeala pola DTW. Besarya jarak atara dua vektor ciri ii yag disebut sebagai jarak lokal (local distace). Jarak lokal atara sebuah vektor ciri dari suatu teplate referesi x dega sebuah vektor ciri dari suara uji y yag asuk diruuska dega sebagai berikut : x 2 d( x, y) y Ucapa adalah proses yag bergatug terhadap waktu. Oleh karea itu pegucapa suatu kata yag saa dapat eiliki durasi waktu yag berbeda. Selai itu suatu kata dega durasi yag saa dapat eiliki koposisi yag berbeda. Oleh karea itu diperluka proses pecocoka waktu (tie-aliget) utuk egatasi hal itu. Cotoh tie-aliget dapat dilihat pada Gabar 2, yag egguaka atrik dala satua waktu. Apabila dala suatu proses pegeala egguaka ilai koefisie cepstral LPC utuk elakuka perbadiga, aka koefisie-koefisie cepstral LPC pada frae yag ada diguaka utuk ewakili satua waktu dari atrik tersebut. Matrik pada Gabar 2.5 diguaka utuk evisualisasika secara sederhaa bagaiaa proses pecocoka waktu dikerjaka. Posisi suara uji berada di sebelah kiri atrik, dega waktu yag euju ke atas, sedagka teplate referesi pada bagia bawah atrik, dega waktu yag euju ke kaa. Pada ilustrasi tersebut, suara uji UuCAPAN adalah salah satu betuk variasi yag ada yag aka dicocoka dega teplate referesi UCAPAN. Cara pedekata sederhaaya adalah utuk huruf yag palig edekati aka itu dijadika acua huruf yag 2

3 dipilih, yag juga berarti eiliki ilai jarak yag terkecil bila dibadigka ilai jarak huruf yag lai. terkecil, atau ilai D(I,J) terkecil bila dibadigka ilai D(I,J) dari pecocoka dega teplate referesi laiya. J j j-1 N A P A C (i-1,j) (i-1,j-1) (i,j) (i,j-1) Jalur Terbaik III. Tapila Progra Progra visualisasi pegeala vokal Bahasa Idoesia dega etode LPC-DTW eiliki 3 ode utaa tapila yaki: ode pegeala, ode visualisasi ilai koefisie cepstral LPC, da ode visualisasi pegeala pola dega DTW. Tapila ode pegeala, ode visualisasi ilai koefisie cepstral LPC, da ode visualisasi DTW dapat dilihat pada Gabar 3-Gabar 5. u 1 U U C A P A N 1 i-1 i I Waktu Gabar 2 Proses pecocoka waktu DTW. Cotohya adalah pada UuCAPAN palig dekat adalah dega N dari seua huruf yag ada pada UCAPAN, begitu juga dega u dari suara uji aka eiliki jarak yag terkecil dega U dari teplate referesi. Pedekata seperti ii aka dilakuka utuk seua teplate referesi yag ada pada siste. Pecocoka waktu diperlihatka oleh jalur terbaik yag terbetuk pada atrik. Matrik yag digabarka oleh Gabar 2 diaaka atrik distorsi. Matrik distorsi diguaka utuk eggabarka jarak-jarak atara seluruh koefisie cepstral LPC dari teplate referesi dega seluruh koefisie cepstral LPC dari suara uji, beserta jalur terbaik yag terbetuk hasil pegeala pola DTW. Satua waktu dari atrik distorsi diwakili oleh uruta koefisie cepstral LPC. Dyaic Tie Warpig bekerja berdasarka perograa diais (dyaic prograig) utuk elakuka pecocoka pola, dega jala ebadigka jarak, yaitu jarak pada posisi diagoal bawah (i-1,j-1), sapig kiri (i-1,j) da bawah (i,j-1) jarak aakah yag palig kecil jarak itulah yag dipilih. Berdasarka Gabar 2, dapat dihitug jarak global (D) yag didapat dari jarak lokal yag ada (d). Apabila d(i,j) adalah jarak lokal pada posisi (i,j) pada atrik, aka jarak global D(i,j) pada posisi (i,j) adalah: Di 1, j 1, Di 1, j, Di, j 1 d i j D ( i, j) i, dega kodisi awal (iisialisasi) D(1,1) = d(1,1). Nilai jarak global yag terakhir D(I,J) pada posisi (I,J) pada atrik distorsi, eyataka jarak pecocoka keseluruha utuk pecocoka sebuah teplate referesi dega suara uji. Masuka ucapa vokal aka dikeali sebagai sebuah vokal sesuai teplate referesi yag eiliki jarak pecocoka keseluruha yag Gabar 3 Mode pegeala. Gabar 4 Mode visualisasi ilai koefisie cepstral LPC. Mode pegeala yag diperlihatka Gabar 3 diguaka utuk elakuka uji lagsug terhadap vokal yag igi dikeali. Utuk dapat egeali suatu vokal, aka peakai terlebih dahulu harus eiliki teplate referesi utuk seua vokal. Sifat pegeala ucapa yag diguaka pada tugas akhir ii adalah speaker depedet, pegeala dapat dilakuka dega baik terhadap orag yag telah eiliki teplate referesi. Teplate referesi dapat dibuat lagsug pada ode pegeala. Peakai dapat lagsug ereka ucapa utuk dijadika teplate referesi dega eeka tobol ucap, diikuti tobol reka. Pelatiha teplate referesi dapat dilakuka dega eeka tobol ucap diikuti tobol trai. Pejelasa tetag cara egguaka 3

4 ode pegeala secara lebih detail dapat dilihat pada eu petujuk yag ada pada ode pegeala. Mode visualisasi ilai koefisie cepstral LPC yag diperlihatka Gabar 4 diguaka utuk eapilka visualisasi terhadap ilai-ilai koefisie cepstral LPC yag didapat dari ekstraksi ciri dega etode LPC. Siyal ucapa yag ditapilka ilai koefisie cepstral LPC-ya berasal dari ode pegeala. Tobol LPC diguaka utuk eapilka visualisasi ilai koefisie-koefisie cepstral LPC. Peakai dapat eilih tapila visualisasi yag diigika baik betuk visualisasi 2 diesi aupu 3 diesi egguaka radio butto (piliha tapila) yag ada pada sisi sebelah kiri. Tobol data diguaka utuk eapilka ilai koefisie cepstral LPC pada frae tertetu. Sebeluya peakai terlebih dahulu harus egisi frae aa yag igi dilihat ilai koefisie cepstral LPC-ya pada edit text (tetuka frae). Data ilai koefisie cepstral LPC ditapilka pada sisi sebelah kaa dari jedela ode visualisasi koefisie LPC. Gabar 5 Mode visualisasi DTW. Mode visualisasi pegeala pola DTW yag diperlihatka Gabar 5 diguaka utuk elihat atrik distorsi beserta jalur terbaikya yag dihasilka dari proses pegeala pola egguaka DTW dari ode pegeala. Tobol DTW diguaka utuk elihat visualisasi atrik distorsi beserta jalur terbaik yag dibetuk dari proses pecocoka suara uji dega teplate referesi tertetu yag dapat dipilih elalui radio butto (piliha teplate referesi). frae 20 s atau 160 data cuplika, da orde-10 utuk aalisis LPC ditujukka oleh Gabar 6. Gabar 6 Visualisasi 2D koefisie LPC. Visualisasi ilai koefisie cepstral LPC secara 2 diesi digabarka egguaka kotak-kotak wara utuk eapilka ilai koefisie cepstral LPC. Subu yag ada pada tapila, yaitu subu y eggabarka ilai koefisie cepstral LPC ke- sedagka subu x ewakili frae ke-. Nilai koefisie cepstral LPC diwakili oleh sebuah wara pada kotak wara visualisasi 2D. Tigkata ilai koefisie cepstral LPC tersebut dapat dilihat berdasarka tigkata ilai waraya di sebelah kaa dari tapila 2D. Berdasarka tigkata ilai wara, wara erah eujukka ilai yag tiggi da wara biru eujukka ilai yag redah. Nilai koefisiekoefisie cepstral LPC yag digabarka elalui kotak-kotak wara disajika secara bertigkat utuk setiap frae, ulai kotak wara palig bawah eggabarka ilai koefisie cepstral LPC pertaa (c 1 ) higga kotak wara palig atas eggabarka ilai koefisie cepstral LPC terakhir (c 15 ). Terdapat 15 buah kotak-kotak wara yag disusu bertigkat pada visualisasi ilai koefisie cepstral LPC secara 2 diesi, karea julah koefisie cepstral yag didapat dari ekstraksi ciri dega LPC sebayak (3/2) x orde LPC yag diguaka, dega orde 10 aka didapatka 15 koefisie-koefisie cepstral LPC. Tapila 3 diesi ebawa tapila 2 diesi koefisie LPC ke betuk 3 diesi ditujukka pada Gabar 7. IV. Visualisasi Visualisasi pegeala ucapa vokal Bahasa Idoesia egguaka etode LPC-DTW terdiri atas 2 bagia, yaki visualisasi ilai koefisie cepstral LPC da visualisasi DTW. Visualisasi ilai koefisie cepstral LPC ejelaska tetag visualisasi ilai koefisie-koefisie cepstral LPC hasil proses ekstraksi ciri egguaka LPC. Visualisasi DTW ejelaska tetag visualisasi proses DTW egguaka sebuah atrik yag diaaka atrik distorsi Visualisasi Nilai Koefisie Cepstral LPC Visualisasi ilai koefisie-koefisie cepstral LPC ucapa vokal secara 2 diesi egguaka pajag Gabar 7 Visualisasi 3D koefisie LPC. 4

5 Gabar 8 eperlihatka visualisasi ilai koefisie cepstral LPC dega pebigkaia siyal ucapa egguaka pajag bigkai (frae) 2 s atau 16 data cuplika. keseluruha sebesar 0, Jalur terbaik pada atrik distorsi berbetuk diagoal. Gabar 9 Pecocoka dega teplate referesi U. Gabar 8 Pebigkaia dega frae pedek. Apabila siyal ucapa dibigkai egguaka pajag bigkai yag lebih pedek aka aka didapat julah frae siyal ucapa yag lebih bayak Visualisasi DTW Proses pegeala pola egguaka DTW elakuka proses perhituga jarak atara dua buah pola yag dibadigka. Jarak yag dihitug adalah jarak atara ilai koefisie cepstral LPC dari teplate referesi dega ilai koefisie cepstral LPC dari suara uji yag asuk. Kupula seluruh jarak-jarak ii digabarka elalui sebuah atrik yag diaaka atrik distorsi. Matrik distorsi diperlihatka oleh Gabar 9-Gabar 11. Subu x pada atrik distorsi ewakili seluruh koefisie cepstral LPC dari teplate referesi, sedagka subu y atrik distorsi ewakili seluruh koefisie cepstral LPC dari suara uji. Pada tapila atrik distorsi ii juga diperlihatka jalur terbaik yag digabarka dega wara hijau. Jalur terbaik eggabarka proses pecocoka waktu DTW, yag diguaka utuk egatasi adaya variasi yag terjadi pada pegucapa suatu vokal yag igi dikeali. Jalur terbaik berisi jarak-jarak terkecil bila dibadigka jarak laiya. Jalur terbaik dibetuk dega cara peelusura kebali atrik distorsi ulai baris terakhir, kolo terakhir higga baris pertaa, kolo pertaa. Peelusura ii ebadigka jarakjarak yag ada pada posisi diagoal bawah (i-1,j-1), posisi bawah (i,j-1), posisi kiri (i-1,j) dari posisi acua (i,j). Posisi yag dipilih sebagai pebetuk jalur terbaik adalah posisi yag eiliki ilai jarak yag terkecil. Pegaata atrik-atrik distorsi hasil pegeala pola DTW dilakuka dega eperhatika betuk jalur terbaikya. Jarak pecocoka keseluruha palig kecil ditujukka dega jalur terbaik suatu atrik distorsi yag berbetuk diagoal. Hal ii dapat dilihat pada tapila atrik distorsi dari Gabar 9 da Gabar 10. Gabar 9 eperlihatka pecocoka atara suara uji dega teplate referesi U, didapatka jarak pecocoka Gabar 10 Pecocoka dega teplate referesi I Gabar 10 eperlihatka pecocoka atara suara uji dega teplate referesi I, didapatka jarak pecocoka keseluruha sebesar 72,4339. Jalur terbaik pada atrik distorsi tidak berbetuk diagoal. Suara uji yag asuk aka dicocoka dega teplate referesi /a/, /i/, /u/, /e/, /o/. Suara uji aka dikeali sebagai vokal dega teplate referesi yag eiliki ilai jarak pecocoka keseluruha terkecil. Nilai jarak pecocoka keseluruha yag ditujukka Gabar 9 lebih kecil dibadigka Gabar 10, aka suara uji aka dikeali sebagai vokal /u/. Apabila 2 buah pola idetik dicocokka aka didapat atrik distorsi seperti Gabar 11. Gabar 11 Pecocoka 2 pola yag idetik. 5

6 Jalur terbaik yag terbetuk dari pecocoka 2 pola yag idetik berupa garis diagoal sepura, da jarak pecocoka keseluruhaya ol. V. Kesipula Berdasarka hasil pegujia da aalisis yag dilakuka pada tugas akhir ii didapatka beberapa kesipula: 1. Koefisie-koefisie cepstral LPC dapat diguaka utuk ewakili siyal ucapa pada proses pegeala pola DTW. 2. Pajag frae yag diguaka dala pebigkaia suatu siyal ucapa epegaruhi julah frae yag dihasilka dari aalisis LPC. 3. Seaki pajag siyal ucapa, seaki bayak julah frae yag dihasilka pada aalisis LPC. 4. Matrik distorsi eggabarka jarak-jarak atara ilai koefisie-koefisie cepsral LPC teplate referesi dega suara ucapa uji. 5. Pecocoka waktu yag diguaka oleh etode DTW utuk egatasi adaya variasi yag terjadi pada pegucapa suatu vokal dapat digabarka elalui jalur terbaik. 6. Jalur terbaik dari vokal yag dikeali berbetuk diagoal da aka berupa garis diagoal sepura apabila 2 pola yag dicocoka idetik. VI. Sara Visualiasi terhadap etode pegeala ucapa bergua utuk eperjelas bagaiaa tekik pegeala tersebut bekerja. Berdasarka hal ii visualisasi egguaka etode pegeala laiya perlu dilakuka. [8] ---, Dyaic Tie Warpig, Jauari Biodata peulis Syaiful Racha, lahir di Jakarta, taggal 2 Agustus 1983, ejalai pedidika TK di TK Aisyiah Jkt tahu , pedidika SD di SDN 04 pagi Jkt tahu , pedidika SLTP di SMPN 139 Jkt tahu , pedidika SMU di SMUN 12 Jkt tahu , SMUN 5 Sg tahu Saat ii peulis sedag eyelesaika pedidika Strata Satu Tekik di Jurusa Tekik Elektro, Fakultas Tekik Uiversitas Dipoegoro, Searag, Idoesia. Pebibig I Meyetujui, Pebibig II Wahyudi, ST, MT Achad Hidayato, ST, MT NIP NIP Referesi [1] Furui, S., Digital Speech Processig, Sythesis, ad Recogitio, Marcel Dekker, Ic., New York, [2] Gold, B., ad N. Morga, Speech ad Audio Sigal Processig : Processig ad Perceptio of Speech ad Music, Joh Wiley & Sos, Ic., New York, [3] Hasel, D., B Littlefield, J Edyato, Matlab Bahasa Koputasi Tekis, Adi,Yogyakarta, [4] Nouza J., Visualizatio Software for Speech Processig, SpeechLab, Dept. of Electroics ad Sigal Processig, Techical Uiversity of Liberec, Halkova 5, Liberec, Czech Republic [5] Proakis, J., G., Maolakis D., G., Perosesa Siyal Digital: Prisip, Algorita, da Aplikasi, Edisi Bahasa Idoesia, PT Prehallido, Jakarta, [6] Rabier, L., Biig-Hwag Juag. Fudaetals Of Speech Recogitio, New Jersey: Pretice Hall, [7] ---, Cepstru, 98/speech/cepstru/cepstru.htl, Juli

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov

Penerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov Vol. 3, No., 85-9, Juli 6 Peerapa Teorea Perro-Frobeius pada Peetua Distribusi Stasioer Ratai Markov Jusawati Massalesse Abstrak Perilaku suatu ratai Markov setelah berala ukup laa dapat diketahui elalui

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

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

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI 5 I PENDAHULUAN Latar Belakag Persaaa diferesial adalah suatu persaaa ag egadug sebuah fugsi ag tak diketahui dega satu atau lebih turuaa [Stewart, 3] Persaaa diferesial dapat dibedaka eurut ordea, salah

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

LEMBAR KERJA SISWA 5

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN Persoala trasportasi yag serig ucul dala kehidupa sehari-hari, erupaka gologa tersediri dala persoala progra liier. Maka etode traportasi ii juga dapat diguaka utuk eyelesaika beberapa

Lebih terperinci

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas

BAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas BAB DASAR TEORI. Probabilitas Probabilitas epuyai bayak persaaa seperti keugkia, kesepata da kecederuga. Probabilitas eujukka keugkia terjadiya suatu peristiwa yag bersifat acak. Suatu peristiwa disebut

Lebih terperinci

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min

Definisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min Teori Peraia 22 Peelitia Operasioal II Defiisi 23 : Jika ax i E(X,Y) = z y i y ax E(X,Y) =E(x 0, y 0 ), aka (x 0, y 0 ) didefiisika z sebagai strategi uri dari peraia itu dega x 0 sebagai strategi optiu

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ANALISIS SPEKTRUM FREKUENSI NON-LINEAR SINYAL TUTUR DENGAN ALIH RAGAM FOURIER CEPAT

ANALISIS SPEKTRUM FREKUENSI NON-LINEAR SINYAL TUTUR DENGAN ALIH RAGAM FOURIER CEPAT ISS: 693-693 5 AALISIS SPEKTRUM FREKUESI O-LIEAR SIYAL TUTUR DEGA ALIH RAGAM FOURIER CEPAT Sala Abd. Cadu, Prayoto 2, Adhi Susato 3, Kirbai Sri Brotopuspito 4,3 Jurusa Tekik Elektro Fakultas Tekik Uiversitas

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n

MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +K Oleh : MOHAMMAD IQBAL 1 0 100 01 Pebibig : Drs. Suhud Wahyudi, M.Si. 1900109 198701 1 001 ABSTRAK Graph adalah hipua

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka.

MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka. MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH Warsito Progra Studi Mateatika FMIPA Uiversitas Terbuka warsito@ut.ac.id Abstrak Peyelesaia pertidaksaaa ( x- a, a Î R adalah x a (egguaka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,

Lebih terperinci

Analisis dan Visualisasi Representasi Deret Fourier Gelombang Sinyal Periodik Menggunakan MATLAB

Analisis dan Visualisasi Representasi Deret Fourier Gelombang Sinyal Periodik Menggunakan MATLAB ELECRICIAN Jural Rekayasa da ekologi Elektro Aalisis da Visualisasi Represetasi Deret Fourier Gelombag Siyal Periodik Megguaka MALAB Ahmad Saudi Samosir Jurusa ekik Elektro Uiversitas Lampug, Badar Lampug

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,

Lebih terperinci

Penyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi)

Penyelesaian Masalah Penugasan Menggunakan Metode Hungarian dan Pinalti (Studi Kasus: CV. Surya Pelangi) Peyelesaia Masalah Peugasa Megguaka Metode Hugaria da Pialti (Studi Kasus: CV. Surya Pelagi) Sri Basriati 1, Ayu Lestari 2 1,2 Jurusa Mateatika, Fakultas Sais da Tekologi, UIN Sulta Syarif Kasi Riau Jl.

Lebih terperinci

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai 37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

Sekolah Olimpiade Fisika

Sekolah Olimpiade Fisika SOLUSI SIMULASI OLIMPIADE FISIKA SMA Agustus 06 TINGKAT KABUPATEN/KOTA Waktu : 3 ja Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co davitsipayug@gail.co. Dua orag aak earik

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

BAB 2 SISTEM DETEKSI DAN PENGHITUNG OBYEK

BAB 2 SISTEM DETEKSI DAN PENGHITUNG OBYEK BAB 2 SISTEM DETEKSI DAN PENGHITUNG OBYEK Bab ii ebahas egeai aalisis siste yag dibutuhka, keudia arsitektur siste, serta tahapa deteksi da peghitug obyek. Pada tahapa deteksi obyek, terdapat beberapa

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011. III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia

Lebih terperinci

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu

Lebih terperinci

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD) Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag

Lebih terperinci

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN

BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN BAB III BASIS DATA UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DAN KEBERADAAN DATA SPASIAL YANG DIPERLUKAN Siste idetifikasi daerah rawa bajir ebutuhka adaya data spasial yag diolah dega eafaatka tekologi Siste

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK . PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha

Lebih terperinci

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD Jailah * Firdaus Sigit Sugiarto Mahasiwa Progra S Mateatika Dose Jurusa Mateatika Fakultas Mateatika

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada

Lebih terperinci

PEMAMPATAN DAN REKONSTRUKSI CITRA BERWARNA 24-BIT MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) Rofi Yuliansyah 1, Budi Setiyono 2, R.

PEMAMPATAN DAN REKONSTRUKSI CITRA BERWARNA 24-BIT MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) Rofi Yuliansyah 1, Budi Setiyono 2, R. PEMAMPAAN AN REKONSRUKSI CIRA BERWARNA 4-BI MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UAMA (PCA) Rofi Yuliasyah, Budi Setiyoo, R Rizal Isato Abstrak - Selaa ii peelitia egeai peapata da rekostruksi citra digital asih

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Jeis Peelitia Peelitia perpustakaa yaitu peelitia yag pada hakekatya data yag diperoleh dega peelitia perpustakaa ii dapat dijadika ladasa dasar da alat utama bagi pelaksaaa

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PEMECAHAN MASALAH BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara

Lebih terperinci

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc. METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai

Lebih terperinci

Aplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot

Aplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot Jural Emitor Vol.16 No. 02 ISSN 1411-8890 Aplikasi Pegeala Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pegedalia Geraka Robot Ratasari Nur Rohmah Jurusa Tekik Elektro Uiversitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Surakarta,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Penelititan ini menggunakan 30 ekor Sapi Bali jantan umur berkisar antara

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Penelititan ini menggunakan 30 ekor Sapi Bali jantan umur berkisar antara III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3. Baha da Peralata Peelitia 3.. Baha Peelitia Peelitita ii megguaka 30 ekor Sapi Bali jata umur berkisar atara -3 tahu dega bobot bada berkisar atara 50-500 kg atau dalam

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk

Lebih terperinci

Perbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block

Perbandingan Inversi Least-Square dengan Levenberg- Marquardt pada Metode Geomagnet untuk Model Crustal Block PROSIDING SKF 6 Perbadiga Iversi Least-Square dega Leveberg- Marquardt pada Metode Geoaget utuk Model Crustal Block Uar Said a, Mohaad eriyato b, da Wahyu Srigutoo c Laboratoriu Fisika Bui, Kelopok Keilua

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar

III. METODE PENELITIAN. Subjek dari penelitian adalah siswa kelas X.B SMA Muhammadiyah 2 Bandar III. METODE PENELITIAN A. Subjek da Tempat Peelitia Subjek dari peelitia adalah siswa kelas.b SMA Muhammadiyah 2 Badar Lampug Tahu Ajara 2011-2012 dega jumlah siswa 40 orag yag terdiri dari 15 siswa laki-laki

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial

Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno

PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK. Sutikno sutiko PENGARUH VARIASI PELUANG CROSSOVER DAN MUTASI DALAM ALGORITMA GENETIKA UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH KNAPSACK Sutiko Program Studi Tekik Iformatika Fakultas Sais da Matematika UNDIP tik@udip.ac.id

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebagai hasil penelitian dalam pembuatan modul Rancang Bangun 47 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Sebagai hasil peelitia dalam pembuata modul Racag Bagu Terapi Ifra Merah Berbasis ATMega8 dilakuka 30 kali pegukura da perbadiga yaitu pegukura timer/pewaktu da di badigka

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Menit Pertemuan : 12

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pengolahan Citra Digital Kode : IES 6323 Semester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Menit Pertemuan : 12 SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP ) Mata Kuliah : Pegolaha Citra Digital Kode : IES 6323 Seester : VI Waktu : 1 x 3x 50 Meit Perteua : 12 A. Kopetesi 1. Utaa Mahasiswa dapat eahai tetag siste pegolaha citra

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI

REGRESI DAN KORELASI REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas

Lebih terperinci

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN Supriadi Putra, M,Si Laboratorium Komputasi Numerik Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Riau e-mail : spoetra@yahoo.co.id ABSTRAK Makalah ii

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak: PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.

Lebih terperinci

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)

Perbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1) Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad

Lebih terperinci

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT KABUPATEN/KOTA 010 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 0 Prestasi itu diraih buka didapat!!! SOLUSI SOAL Bidag Matematika Disusu oleh : Eddy Hermato, ST Olimpiade Matematika Tk

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25 18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15

Lebih terperinci

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Subyek dalam peelitia ii adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Badar Lampug, semester gajil Tahu Pelajara 2009-2010, yag berjumlah 19 orag terdiri dari 10 siswa

Lebih terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor Bab 6 Deret Taylor da Deret Lauret BAB 6 DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT 6 Deret Taylor Misal fugsi f aalitik pada - < R ligkara dega pusat di da jari-jari R Maka utuk setiap titik pada ligkara itu f dapat

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK MATRIKS CENTRO-SIMETRIS THE CHARACTERISTICS OF CENTROSYMMETRIC MATRICES

KARAKTERISTIK MATRIKS CENTRO-SIMETRIS THE CHARACTERISTICS OF CENTROSYMMETRIC MATRICES ural Ilu Mateatika da erapa Deseber 206 Volue 0 Noor 2 Hal 69 76 KAAKEIIK MAIK CENO-IMEI Bery Pebo oasouw urusa Mateatika FMIPA Uiversitas Pattiura l Ir M Putuhea, Kapus Upatti, Poka-Abo, Idoesia e-ail:

Lebih terperinci

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung 42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera

Lebih terperinci

Perbandingan Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, dan Estimasi Method Of Moment

Perbandingan Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, dan Estimasi Method Of Moment PRISMA 1 (2018) https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ Perbadiga Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, da Estimasi Method Of Momet Muhammad Bohari Rahma, Edy Widodo

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum

BAB II TEORI DASAR. Definisi Grup G disebut grup komutatif atau grup abel jika berlaku hukum BAB II TEORI DASAR 2.1 Aljabar Liier Defiisi 2. 1. 1 Grup Himpua tak kosog G disebut grup (G, ) jika pada G terdefiisi operasi, sedemikia rupa sehigga berlaku : a. Jika a, b eleme dari G, maka a b eleme

Lebih terperinci

ANALISIS KARAKTERISTIK RAGAM GELOMBANG YANG DIHASILKAN RESONATOR LASER (LIGHT RADIATION ) DENGAN HERMIT GAUSSIAN MODE

ANALISIS KARAKTERISTIK RAGAM GELOMBANG YANG DIHASILKAN RESONATOR LASER (LIGHT RADIATION ) DENGAN HERMIT GAUSSIAN MODE http://doi.org/10.1009/spektra Volue 1 Noor 1, Agustus 016 p-issn: 541-3384 e-issn: 541-339 DOI: doi.org/10.1009/spektra.011.1 ANALISIS KARAKTERISTIK RAGAM GELOMBANG YANG DIHASILKAN RESONATOR LASER (LIGHT

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik

Lebih terperinci

BAB VI DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT

BAB VI DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT BAB VI DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT. Deret Taylor Misal fugsi f() aalitik pada - < R ( ligkara dega pusat di da jari-jari R ). Maka utuk setiap titik pada ligkara itu, f() dapat diyataka sebagai : f

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih terperinci